多天线无线通信原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京邮电大学出版社

作者:罗 涛

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2005-11

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787563511648

丛书系列:

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《高维信号处理与信息论基础》 内容提要： 本书系统深入地探讨了现代信号处理理论在处理高维复杂数据时所面临的挑战与前沿解决方案，并以此为基石，阐述了信息论在新一代通信、感知与计算系统中的核心地位和应用潜力。全书内容紧密围绕高维向量空间、非线性变换、稀疏表示、随机矩阵理论及其在信息论框架下的优化展开。 第一部分：高维信号的数学基础与表征 第一章：欧几里得空间与高维几何 本章从向量空间的基本概念出发，聚焦于高维欧几里得空间 $mathbb{R}^N$ ($N gg 1$) 的特性。详细分析了在高维空间中“距离”与“体积”的直观反常现象，如“维度灾难”的数学根源。重点介绍了高斯随机变量在高维分布中的性质，特别是高斯测度集中在高维球体的赤道区域的现象，这对于理解高维随机采样的效率至关重要。引入了随机矩阵理论的初步概念，阐述了高维数据协方差矩阵的奇异值分布，例如威格纳圆律（Wigner Semicircle Law）及其在分析大规模数据矩阵时的应用。 第二章：矩阵分解与低秩近似 本章深入讲解了矩阵分解技术在降维和特征提取中的作用。除了传统的奇异值分解（SVD）及其在主成分分析（PCA）中的应用外，本书重点探讨了截断 SVD 的误差界限，以及在数据存在噪声和缺失值时的鲁棒性问题。引入了非负矩阵分解（NMF）和张量分解（如CP分解和Tucker分解），说明了它们如何更好地捕获高维数据中的部分或多线性结构。详细分析了核范数最小化（Nuclear Norm Minimization）作为低秩近似的凸优化方法，并给出了其在矩阵补全问题中的理论保证。 第三章：稀疏性与压缩感知 本章构建了信号稀疏表示的理论框架。从基的选择（如傅里叶基、小波基、字典学习）出发，论述了如何用远少于奈奎斯特速率的测量值来精确恢复高维信号。本书详尽推导了压缩感知（Compressed Sensing, CS）的两个核心理论基础：Bruckstein-Donoho 稀疏恢复定理和 Candès-Tao 的 RIP（Restricted Isometry Property）条件。随后，重点分析了基于 $ell_1$ 范数最小化的凸优化求解器，如基追踪（Basis Pursuit, BP）及其变体。对于非凸的稀疏恢复问题，如 $ell_0$ 最小化，则介绍了贪婪算法（如匹配追踪及其改进算法）的迭代过程和收敛特性。 第二部分：信息论与信道容量极限 第四章：经典信息论基础重述 本章作为理论基础，回顾了香农信息论的核心概念，但着重于高维视角下的阐释。重新审视了熵、互信息和条件熵的定义，并将其推广到连续随机变量和高维随机向量。深入探讨了 KL 散度在高维概率密度函数估计中的敏感性，以及渐近均方误差（AMSE）作为高维估计性能指标的意义。详细分析了有损压缩（如渐进均方误差受限的源编码）的率失真理论，强调了在高维情况下，如何用少数几个关键参数来有效描述复杂分布的失真特性。 第五章：香农信道编码定理与容量分析 本章集中探讨了在存在噪声和干扰的情况下，信息传输的理论极限。重点分析了高斯信道的容量公式 $C = B log_2(1 + ext{SNR})$ 在带宽受限和功率受限场景下的物理意义。本书引入了延迟限制和误差概率在高维通信系统中的影响，探讨了如何通过合理的编码与调制策略来逼近香农极限。对于容量不明确的复杂信道（如非加性、非高斯噪声信道），介绍了其容量的数值逼近方法，如输入分布的优化迭代求解。 第六章：多用户与网络信息论 本章将信息论拓展到多用户场景。详细分析了多址接入（Multiple Access, MA）信道的容量区域和广播信道的容量区。重点讲解了“合作”与“竞争”环境下的信息论边界，例如在干扰受限多址接入（IC-MA）中，如何通过联合编码和解码策略来最大化系统吞吐量。对于网络编码，探讨了其在信息论层面上如何打破传统路由瓶颈，并给出了多播场景下网络编码的最小信息流约束条件。 第三部分：高维信息处理的前沿交叉 第七章：随机矩阵理论与估计误差 本章将高维信号处理与信息论的分析工具——随机矩阵理论——结合起来。讨论了当观测矩阵维度趋于无穷大时，基于最小二乘（LS）和最小均方误差（MMSE）的估计器的渐近性能。引入了自由度（Degrees of Freedom）的概念来衡量有效降维后的信息量，并将其与观测噪声方差相结合，建立了高维参数估计的精确误差下界。分析了在欠定系统（测量数少于维度）中，随机矩阵的随机性如何保证了具有特定结构（如稀疏性）的解的唯一性和可恢复性。 第八章：量子信息与高维编码 本章作为展望，探讨了经典信息论在处理量子信息时的指导作用。介绍了量子比特（Qubit）的定义及其叠加态，并分析了量子信道容量的定义，特别是它与经典信道容量的根本区别。重点阐述了量子纠错码（QECC）的基本原理，如泡利基和表象空间，以及如何利用纠缠态来抵抗环境噪声。讨论了高维经典信息编码在量子态层面的推广，例如如何用大量的经典比特来描述和控制高维量子态空间。 第九章：机器学习中的信息瓶颈 本章将信息论应用于深度学习模型的泛化能力分析。提出了信息瓶颈原理（Information Bottleneck Principle），解释了深度神经网络在学习过程中，如何通过最小化输入 $X$ 到中间层表征 $T$ 的互信息，同时最大化 $T$ 到输出 $Y$ 的互信息，从而实现有效的特征提取。讨论了如何利用信息论工具来量化模型的复杂度和记忆容量，从而为超参数选择和模型正则化提供新的理论视角。 适用对象： 本书适合于通信工程、电子信息、应用数学、理论物理以及计算机科学领域的高年级本科生、研究生以及从事相关领域研究的科研人员。对高等数学、线性代数和概率论有扎实基础的读者将能更好地掌握本书的深入内容。

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我一直认为，一本优秀的专业书籍，不应该仅仅是理论的堆砌，更应该具备前瞻性和指导性。这本书在这方面做得非常出色。它不仅详细介绍了当前主流的多天线技术，如OFDM-MIMO、SC-FDE等，更对未来无线通信的发展趋势进行了深入的预测和分析。书中关于智能反射面（RIS）和全双工通信的部分，让我看到了无线通信技术革新的巨大潜力。作者对于这些新兴技术的原理、潜在应用以及面临的挑战都进行了细致的剖析，为我们这些从事相关研究的工程师提供了宝贵的思路。我尤其赞赏书中关于网络切片和边缘计算在多天线通信中的协同作用的探讨，这为构建更高效、更智能的未来网络奠定了理论基础。虽然某些章节涉及了一些前沿的理论模型，理解起来需要一定的思考，但这恰恰体现了本书的深度和价值。总而言之，这是一本既能满足当下需求，又能指引未来方向的优秀著作，对于任何想在无线通信领域深耕的人来说，都极具参考价值。

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我是一名无线通信领域的初学者，之前接触过一些零散的知识，但总感觉缺乏系统性。这本书的出现，就像在我混乱的知识体系中注入了一股清流。它以一种非常友好的方式，逐步引导我构建起对多天线无线通信的整体认知。从最基础的阵列天线原理，到复杂的信号处理算法，每一个概念都得到了详尽的解释。我尤其欣赏作者在讲解自适应波束形成时，使用到的实际场景例子。比如，在嘈杂的环境中，如何通过调整天线指向来抑制干扰，从而提高用户体验。这些生动的例子让我能够将抽象的理论与实际生活联系起来，大大增强了学习的兴趣和动力。这本书的语言风格也十分平实易懂，没有过多的专业术语堆砌，即使是像我这样的初学者，也能在不借助大量参考资料的情况下，理解其中的大部分内容。它为我打下了坚实的基础，让我对接下来的深入学习充满了信心，迫不及待地想去探索更多关于这个领域的知识。

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我一直对无线通信的底层技术充满好奇，总觉得那里面蕴含着无穷的奥秘。这本书恰好满足了我这份探索欲。它并没有过多地纠缠于繁复的公式推导，而是更侧重于对核心原理的清晰阐释。例如，在讲解信道编码时，作者并没有直接扔出复杂的译码算法，而是先从纠错的基本思想入手，然后逐步引入LDPC、Polar码等主流编码技术，并详细解释了它们在降低误码率方面的独特优势。我特别喜欢书中关于空间复用和空间分集对比的章节，通过形象的比喻和直观的图示，我能清晰地理解这两种技术在提升数据传输速率和可靠性方面的不同作用。对于那些希望深入了解无线通信“为什么”的读者，这本书提供了一个非常好的切入点。它让我明白，每一个看似简单的通信功能背后，都凝聚着多少智慧和努力。读完这本书，我感觉自己对无线通信的理解更加立体和深入，不再是停留在表面，而是能够触及到其内在的运作机制，这种成就感是无与伦比的。

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这本书简直是一场知识盛宴，虽然名字听起来有点专业，但读起来却意外地引人入胜。作者以一种非常直观的方式，将多天线通信这个复杂的世界展现在我们面前。从最基础的天线理论出发，循序渐进地讲解了MIMO、Beamforming等核心概念，每一个章节都像是一个精心设计的迷宫，引导着我们一步步深入，同时又不会让我们感到迷失。让我印象深刻的是，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是花了大量的篇幅去探讨这些技术在实际应用中的表现。比如，在介绍5G通信时，书中详细剖析了大规模MIMO如何解决频谱拥挤的问题，以及智能波束赋形如何实现更精确、高效的信号传输。读完这些章节，我仿佛看到了未来无线通信的雏形，充满了无限可能。而且，书中大量的图示和案例分析，让抽象的理论变得生动具体，即使是初学者也能轻松理解。对于我这种对无线通信充满好奇但又不是专业出身的读者来说，这本书就像一盏明灯，照亮了我探索未知领域的道路，让我对这个领域有了全新的认识和深刻的理解，真的受益匪浅。

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拿到这本书，我最先想到的就是它能否帮我解决我在实际工作中遇到的几个瓶颈问题。果不其然，当我翻到关于认知无线电的部分时，简直眼前一亮。书中对频谱感知、动态频谱接入等技术的阐述，简直是为我量身定做的。我尤其欣赏作者对于不同认知策略的比较分析，从最优性、复杂度和实时性等多个维度进行了深入的探讨，并给出了具体的实现思路和优缺点分析。这对于我选择适合我们现有系统的认知方案提供了非常宝贵的参考。另外，书中关于下一代通信系统（如6G）的展望也让我颇感兴趣。虽然目前6G技术尚处于早期研究阶段，但作者从全息通信、太赫兹通信等前沿方向的探讨，为我们勾勒出了未来无线通信的宏伟蓝图，也为我今后的研究方向指明了大致的轮廓。虽然书中有些高级数学公式让我感到些许挑战，但结合上下文和作者的解释，我还是能够捕捉到其中的核心思想。总的来说，这本书在理论深度和应用广度上都做得相当出色，对于有一定基础的研发人员来说，绝对是一本不可多得的宝藏。

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