通信信号处理(本科教材)

本书特色

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本书以通信信号的发送、传输与接收为主线，介绍了通信中随机信号分析，分析了调制技术、信道模型建模与仿真方法，讨论了分集技术与相位跟踪方法，论述了自适应滤波性能准则与自适应均衡算法、盲均衡及其智能优化算法； *后，分析了阵列信号处理理论与自适应算法。
本书是作者在信号处理和通信信号处理领域多年教学与科研工作的积累，具有体系完整、内容新颖，强化实践、突出引导、结构严谨、层次分明、可读性强的特点。本书可作为信息与通信工程学科及相关专业的高年级本科生、研究生的教材，也可供信息、通信、控制技术等领域的科技工作者阅读。

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内容简介

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通信信号处理技术对无线通信的发展和应用起着至关重要的作用，对其深刻理解和掌握才能真正从根本上理解、应用和发展无线通信技术。
《通信信号处理》以通信信号的发送、传输与接收为主线，介绍了通信中随机信号分析，分析了调制技术、信道模型建模与仿真方法，讨论了分集技术与相位跟踪方法，论述了自适应滤波性能准则与自适应均衡算法、盲均衡及其智能优化算法；*后，分析了阵列信号处理理论与自适应算法。
《通信信号处理》是作者在信号处理和通信信号处理领域多年教学与科研工作的积累，结构严谨、层次分明、可读性强。《通信信号处理》具有以下特点：
1．体系完整：所有的章节内容构成了一个较为完整的针无线通信信号流体系结构，同时注意内容之间的合理衔接与划分，层次分明、重点突出。
2. 内容新颖：内容是科研成果的凝练与总结，起点高；吸收了不少新理论、新技术与方法。
3．强化实践：描述通信信号处理理论与算法之后，给出了仿真实验条件、实验结果和分析，有利于读者消化与吸收，加深对先进思想的掌握。
4．突出引导：对一些理论与算法进行了详细论述论证，读者能掌握其思想精髓，可以顺理成章地进行延伸、扩展和移植。这有利提高读者分析问题和解决问题的能力。

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目录

目录第1章通信中随机信号分析1.1随机过程的一般表述1.1.1随机过程的概率分布1.1.2随机过程的特征函数1.1.3随机过程的数字特征1.1.4复随机过程1.2平稳随机过程与高斯过程1.2.1平稳随机过程及其数字特征1.2.2平稳随机过程的相关函数与功率谱密度1.2.3高斯随机过程1.3窄带随机过程1.3.1希尔伯特变换1.3.2解析过程1.3.3窄带随机过程1.3.4窄带高斯过程1.4线性系统对随机过程的响应1.4.1随机过程通过线性系统1.4.2随机过程通过理想线性系统1.5非线性系统对随机过程的响应1.5.1全波平方律检波器1.5.2准正弦振荡信号通过非线性系统分析 1.6马尔可夫过程1.6.1马尔可夫链1.6.2马尔可夫链的转移概率及其矩阵1.6.3遍历性第2章调制技术2.1调制失真2.1.1码间干扰2.1.2发射功率放大器 2.1.3增益和相位不平衡 2.2调制方式演变2.2.1二进制相移键控2.2.2正交相移键控2.2.3偏移正交相移键控2.2.4差分QPSK(DQPSK) 2.2.5π/4偏移DQPSK2.2.6频移键控2.2.7*小频移键控2.2.8M进制频移键控2.2.9M进制相移键控2.2.10M进制正交幅度调制 2.3正交频分复用2.3.1正交频分复用原理2.3.2正交频分复用DFT变换第3章信道模型3.1信道模型与仿真概述3.1.1通信信道模型3.1.2通信信道仿真3.1.3离散信道模型3.2多径衰落信道3.2.1信道对无线电信号的影响3.2.2多径衰落信道模型3.3大尺度与小尺度衰落信道3.3.1大尺度衰落信道3.3.2小尺度衰落信道3.4选择性衰落信道3.4.1频率选择性衰落信道3.4.2时间选择性衰落信道3.4.3空间选择性衰落信道3.5平坦衰落信道模型3.5.1Clarke信道模型3.5.2Suzuki信道模型3.5.3平坦衰落信道模型仿真3.6MIMO信道模型3.6.1SIMO信道3.6.2MIMO信道3.7信道马尔可夫链模型3.7.1信道三状态马尔可夫链模型3.7.2LMS�睲IMO信道经验随机马尔可夫链模型第4章分集技术与相位跟踪方法4.1分集概述4.1.1分集原理4.1.2相关系数4.2分集分类4.2.1空间分集4.2.2时间分集4.2.3频率分集4.2.4角度分集4.2.5极化分集4.2.6场分量分集4.2.7多径分集4.3分集增益4.3.1分集重数与误码率4.3.2接收天线分集性能4.3.3分集重数与信道可变性4.4分集合并4.4.1选择式分集4.4.2合并分集4.4.3衰落信道中分集接收的差错概率4.5相位跟踪方法4.5.1AM调制方式4.5.2相位跟踪原理4.5.3平方差分环路4.5.4锁相环路4.5.5科斯塔斯(Costas)环第5章自适应均衡5.1存在噪声和ISI时*佳接收机5.1.1误码率*小准则5.1.2信噪比*大准则5.1.3*佳检测器5.2信道均衡5.2.1基带传输系统的等效传输模型5.2.2置零条件5.3线性均衡5.3.1离散时间信道模型5.3.2基于峰值失真准则的迫零均衡器5.3.3基于*小均方误差准则(MMSE)的均衡器5.4分数间隔均衡器5.4.1多采样率理论5.4.2分数间隔均衡系统模型5.5自适应均衡算法5.5.1性能测度5.5.2*小均方误差算法5.5.3几种改进的LMS算法5.6基于LMS算法的判决反馈与判决引导均衡算法5.6.1基于LMS算法的判决反馈均衡算法5.6.2判决引导自适应均衡器5.7基于LMS算法的正交小波均衡算法5.7.1均衡器的正交小波表示5.7.2基于LMS算法的正交小波均衡算法5.8频域LMS自适应均衡算法5.8.1频域LMS自适应均衡原理5.8.2分块LMS自适应均衡器5.9基于LMS算法的OFDM系统均衡算法5.9.1OFDM通信系统基本模型5.9.2OFDM频域均衡原理5.9.3基于LMS算法的OFDM系统均衡算法5.10基于RLS算法的自适应均衡算法5.10.1RLS算法原理5.10.2RLS算法的收敛性5.10.3算法仿真第6章盲自适应盲均衡6.1Bussgang算法6.1.1实基带信道的Bussgang算法6.1.2复基带信道的Bussgang算法6.23种经典的Bussgang算法6.2.1判决引导算法6.2.2Sato算法6.2.3Godard算法6.2.4性能参数6.3基于高阶统计量的盲均衡算法6.3.1高阶统计量基础理论6.3.2基于倒三谱的自适应盲均衡算法6.3.3基于循环倒谱的盲均衡算法6.3.4超指数迭代盲均衡算法6.4基于分集技术的盲均衡算法6.4.1基于时间分集的正交小波盲均衡算法6.4.2基于频率分集的正交小波自优化盲均衡算法6.5基于变参误差函数的盲均衡算法6.5.1误差函数6.5.2基于不同误差函数的盲均衡算法6.6基于OFDM系统的盲均衡算法6.6.1基于OFDM系统的单抽头常数模盲均衡算法6.6.2结合数字锁相环的OFDM单抽头常数模盲均衡算法6.6.3基于多模算法的OFDM判决导引及加权优化盲均衡算法第7章智能盲均衡算法7.1基于遗传算法优化的盲均衡算法7.1.1遗传算法7.1.2基于遗传算法优化的常模盲均衡算法7.1.3基于遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法7.2基于粒子群优化的盲均衡算法7.2.1粒子群优化算法7.2.2基于粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法7.2.3基于免疫克隆粒子群算法优化的正交小波常模盲均衡算法7.3基于DNA遗传算法优化的盲均衡算法7.3.1DNA遗传算法7.3.2基于DNA遗传算法优化的正交小波常模盲均衡算法7.4基于DNA遗传蛙跳算法优化的盲均衡算法7.4.1混合蛙跳算法7.4.2DNA遗传蛙跳算法7.4.3基于DNA遗传蛙跳算法优化的常模盲均衡算法第8章阵列信号处理8.1阵列的基本原理8.1.1空间信号8.1.2调制解调8.1.3阵列信号模型8.1.4阵列天线接收信号向量8.1.5空间采样8.2波束形成8.2.1波束响应与波束模式8.2.2波束形成器增益8.2.3空间匹配滤波器8.2.4阵列孔径和波束形成分辨率8.2.5锥化截取波束形成8.3*佳阵列处理方法8.3.1*佳波束形成器8.3.2*佳波束形成器的特征根分析8.3.3干扰消除性能8.3.4锥化截取*佳波束形成8.3.5广义的旁瓣消除器第9章自适应阵列信号处理9.1自适应天线系统的权向量9.1.1自适应阵列的*佳权向量9.1.2权向量的自适应算法9.2基于常数模算法的阵列信号处理方法9.2.1*速下降常数模算法9.2.2*小二乘常数模算法9.3微扰法9.4分块自适应波束形成9.4.1样本求逆算法9.4.2基于样本求逆算法的自适应波束形成器9.4.3SMI波束形成器的对角线加载9.4.4基于*小二乘法的SMI波束形成器9.5常数模阵列9.5.1自适应噪声对消9.5.2常数模阵列与对消器的组合9.5.3恒模阵列的性能分析9.5.4级联的恒模阵列与对消器组合9.5.5输出信干噪比和信噪比9.6子空间的自适应阵列算法9.6.1信号模型与*佳组合9.6.2基于子空间的自适应阵列算法参考文献

封面

书名:通信信号处理(本科教材)

作者:郭业才

页数:340

定价:¥69.0

出版社:清华大学出版社

出版日期:2018-03-01

ISBN:9787302527411

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