具体描述
本书由大规模多输入多输出系统概念的创始人撰写，是该系统物理层及工程应用原理的第一部完全指南。本书仅仅需要读者具备通信和统计信号处理的基础知识，在此基础上本书将指导读者深入理解多小区大规模多输入多输出系统中的信道传播模型、复用和解复用、信道估计、功率控制和性能分析等核心问题。作者独具特色的容量界方法将能够帮助读者开展有效的系统性能分析和研发，适用于大规模多输入多输出系统的关键技术和算法。
本书丰富的示例以及与本书配套的习题、解答等网络资源将帮助读者实践所学的知识并获取对复杂无线通信系统设计与分析的技能。无论你是研究生、研究人员，还是从事无线通信研发的专业人士，本书将是不可或缺的指南。
作者简介
Thomas L. Marzetta 是大规模多输入多输出系统的创始人。他是Nokia 公司Bell 实验室院士和IEEE 会士，曾经在Schlumberger-Doll 研究院和Nichols Research 公司工作。他曾获得诸多认证和奖励，其中包括IEEE W. R. G. Baker 奖2015）、IEEE 通信协会的Stephen O. Rice 奖（2015）以及IEEE Guglielmo Marconi 最佳文献奖（2013）。他曾获得Linkoping 大学的荣誉博士学位。
Erik G. Larsson 是瑞典Linkoping 大学的正教授和IEEE 会士。他曾合著了包含120篇期刊文献和无线通信中的空时编码一书（剑桥大学出版社，2003）。他目前是IEEE 信号处理协会中面向通信及网络的信号处理专题组技术委员会主席（2015—2016 年）。他于2012 年和2014 年两次获得IEEE Signal Processing Magazine 的最佳专栏奖，2015 年获得了IEEE 通信协会的Stephen O. Rice 奖。
Hong Yang 是Nokia 公司Bell 实验室网络及通信的数学研究部的研究员，他的研究集中在无线通信网络领域。他具有超过15 年的工业界研究及开发经验，他曾经供职于Alcatel-Lucent 公司的射频技术系统工程部和无线设计中心。
Hien Quoc Ngo 是瑞典Linkoping 大学的研究员。他于2015 年获得了IEEE 通信协会的Stephen O. Rice 奖和IEEE 瑞典VT-COM-IT 的联合最佳学生期刊文献奖。他于2014年和2015 年获得了IEEE Communications Letters 和IEEE Transactions on Communications的模范审稿人称号。
目录信息
1.1 点到点MIMO 2
1.2 多用户MIMO 4
1.3 大规模MIMO 6
1.4 时分双工与频分双工 10
1.5 要点总结 12
第2章 模型与准备工作 13
2.1 单天线发射机和单天线接收机 14
2.1.1 相干时间 14
2.1.2 相干带宽 16
2.1.3 相干间隔 17
2.1.4 根据奈奎斯特采样速率解释Tc和Bc 18
2.1.5 TDD相干间隔结构 18
2.1.6 OFDM调制时的相干间隔 19
2.1.7 小尺度和大尺度衰落 22
2.1.8 归一化信号模型和SNR 23
2.2 多天线基站和多个终端 23
2.2.1 单小区系统 24
2.2.2 多小区系统 25
2.3 性能指标——容量界 27
2.3.1 加性高斯噪声确定信道 28
2.3.2 加性非高斯噪声确定信道 29
2.3.3 具有加性高斯噪声及接收端完美CSI的衰落信道 30
2.3.4 具有加性高斯噪声但不具备接收端CSI的衰落信道 30
2.3.5 具有非高斯噪声和边信息的衰落信道 31
2.4 要点总结 32
第3章 单小区系统 35
3.1 上行链路导频和信道估计 36
3.1.1 正交导频 37
3.1.2 接收导频信号的解扩操作 37
3.1.3 MMSE信道估计 38
3.2 上行链路数据传输 39
3.2.1 迫零处理 41
3.2.2 最大比处理 43
3.3 下行链路数据传输 46
3.3.1 线性预编码 47
3.3.2 迫零处理 48
3.3.3 最大比处理 49
3.4 讨论 51
3.4.1 对有效SINR表达式的理解 52
3.4.2 功率控制的意义 53
3.4.3 比例规律和SINR上界 54
3.5 当M>>K时，线性处理的准最优性 55
3.6 净频谱效率 58
3.7 限制因素：天线数目及移动性 58
3.8 要点总结 62
第4章 多小区系统 63
4.1 基于导频的上行链路信道估计 65
4.2 上行链路数据传输 66
4.2.1 迫零处理 67
4.2.2 最大比处理 69
4.3 下行链路数据传输 71
4.3.1 迫零处理 72
4.3.2 最大比处理 74
4.4 小结 75
4.4.1 基站天线数趋于无穷时的渐近性能限 76
4.4.2 导频污染的影响 76
4.4.3 非同步导频干扰 77
4.5 要点总结 78
第5章 功率控制准则 79
5.1 引言 80
5.2 给定目标SINR的功率控制 82
5.2.1 单小区系统 82
5.2.2 多小区系统 83
5.3 最大-最小公平功率控制 83
5.3.1 单小区系统中的最大-最小公平功率控制 84
5.3.2 具有网络范围最大-最小公平的多小区系统 87
5.3.3 用于可忽略相干干扰和全功率的每小区功率控制 88
5.3.4 一致优良的服务 91
5.4 要点总结 92
第6章 案例研究 93
6.1 单小区部署示例：农村地区固定宽带网接入 96
6.1.1 所需天线数和辐射功率 96
6.1.2 最大-最小公平功率控制算法分析 99
6.2 多小区部署：基础和算法 100
6.2.1 多小区分簇模型和导频复用 100
6.2.2 为基站分配终端 102
6.2.3 从服务中丢弃终端 103
6.2.4 导频分配和所需的导频序列长度 104
6.2.5 考虑相干干扰的单小区最大-最小功率控制 104
6.3 多小区部署示例：移动接入 106
6.3.1 密集城区场景 106
6.3.2 郊区场景 107
6.3.3 每个终端最低吞吐量性能 107
6.3.4 附加观察 109
6.3.5 功率控制策略的比较 110
6.4 要点总结 113
第7章 大规模MIMO与传播信道 115
7.1 有利传播与确定信道 116
7.1.1 容量上界 117
7.1.2 与有利传播间的差距 117
7.1.3 有利传播与线性处理 118
7.1.4 奇异值扩散作为有利传播的度量 119
7.2 有利传播与随机信道 120
7.2.1 独立瑞利衰落 120
7.2.2 均匀随机视距传输（UR-LoS） 121
7.2.3 独立瑞利衰落与UR-LoS的比较 122
7.3 有限维度信道 127
7.4 要点总结 128
第8章 最终篇与未来的方向 129
8.1 性能分析的替代方法 130
8.2 多天线终端 130
8.3 导频污染与导频分配 131
8.4 频分双工（FDD）模式下的大规模MIMO 132
8.5 非蜂窝大规模MIMO 132
8.6 信号处理算法 133
8.7 非理想硬件的影响 133
8.8 随机接入与资源分配 134
8.9 总能效 135
附录A 循环对称复高斯向量 137
A.1 复高斯随机向量 138
A.2 循环对称的复高斯随机向量 138
A.2.1 伪协方差矩阵 139
A.2.2 概率密度函数 139
A.2.3 线性变换 141
A.2.4 四阶矩 142
附录B 有用的随机矩阵结果 143
B.1 对称性 144
B.2 QR分解 145
B.3 期望值 147
附录C 容量和容量定界工具 149
C.1 Jensen不等式 150
C.2 点到点的标量信道 151
C.2.1 熵的转化不变性 152
C.2.2 高斯分布使熵最大化 152
C.2.3 带有加性高斯噪声的确定信道 153
C.2.4 带有加性非高斯噪声的确定信道 154
C.2.5 带有高斯噪声和接收端理想CSI的衰落信道 155
C.2.6 带有非高斯噪声和边信息的衰落信道 155
C.3 点到点的MIMO信道 157
C.3.1 确定的MIMO信道 157
C.3.2 接收端具有理想CSI时的MIMO衰落信道 159
C.4 多用户MIMO信道 159
C.4.1 多接入信道（上行） 161
C.4.2 广播信道（下行） 163
C.4.3 衰落与非理想CSI 166
附录D 单小区容量定界的替代方法 167
D.1 上行迫零传输 168
D.1.1 通过Jensen不等式获得容量下界 168
D.1.2 下界的紧致性 169
D.2 上行的最大比传输 170
D.2.1 基于Jensen不等式的容量下界 170
D.2.2 界的比较 171
D.3 下行的最大比处理 172
附录E 多小区系统中的渐近SINR 175
附录F 链路预算的计算 179
附录G 六边形中的均匀分布点 181
附录H 缩写和注释 185
参考文献 191
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
作为一名在该领域摸爬滚打了多年的工程师，我深知理论与实践之间的鸿沟。而这本书，恰恰是连接这两者的优秀桥梁。它不仅仅停留在理论推导，更关注实际工程中的关键技术和设计挑战。书中关于大规模MIMO系统的硬件实现、功耗优化、以及与现有网络的兼容性等问题，都进行了细致的分析，并提供了一些实用的建议。例如，在信道估计的鲁棒性方面，作者提出的几种改进方法，我都觉得非常有借鉴意义，可以直接应用于我目前的工作中。此外，书中还对未来大规模MIMO的发展趋势进行了预测，例如分布式MIMO、智能反射面（RIS）等，让我对技术的未来走向有了更清晰的认识，也为我未来的职业发展指明了方向。这本书的价值，在于它能够帮助我们这些实践者，将最新的理论成果转化为实际可行的解决方案，真正推动技术的落地和发展。
这绝对是一本值得反复研读的经典之作！我之前接触过一些关于MIMO的资料，但总觉得缺乏系统性，很多概念都停留在碎片化的理解阶段。而这本书，就像一幅精心绘制的蓝图，将大规模MIMO系统的各个方面勾勒得淋漓尽致。从最基础的预编码和解码算法，到信道状态信息（CSI）的获取与反馈，再到波束赋形的设计与优化，每一个环节都阐述得鞭辟入里，深入浅出。尤其是在介绍大规模MIMO的性能提升机理时，作者运用了大量的数学推导和仿真结果，严谨而不失趣味性，让我对大规模MIMO在提高频谱效率、降低干扰等方面的巨大潜力有了更深刻的认识。书中关于用户调度和资源分配的章节，更是把我之前的很多疑问一扫而空，让我明白了如何在一个复杂的无线环境中，高效地利用有限的资源来服务更多的用户。读完这本书，我感觉自己对大规模MIMO的理解提升了一个全新的维度，不再是“知其然”，更是“知其所以然”。
拿到这本书，我以为会是那种纯理论的、枯燥乏味的讲解，毕竟“大规模MIMO系统”这个名字听起来就足够硬核。然而，翻开第一页，立刻被作者流畅而清晰的叙述吸引了。书中并没有一开始就抛出复杂的公式和定理，而是循序渐进地从MIMO的基本概念讲起，巧妙地引入了“大规模”这一核心要素，并用生动的例子解释了其背后的物理意义和工程价值。我特别喜欢书中关于信道模型选择的部分，作者对比了不同模型在不同场景下的适用性，并给出了详细的分析，这对于初学者来说，无疑是一盏指路明灯，避免了在众多模型中迷失方向。更让我惊喜的是，书中对大规模MIMO在实际应用中的一些挑战，例如功耗、复杂度等，也进行了深入的探讨，并提出了一些初步的解决方案，这让我对这项技术的落地充满了信心。总而言之，这本书的开篇就展现出了其扎实的功底和对读者的深切关怀，让我对接下来的阅读充满了期待，相信一定能从中收获满满。
这本书的深度和广度都令人称道。作者不仅对大规模MIMO的基础理论进行了深入浅出的阐述，还触及了许多前沿的研究方向和尚未解决的难题。我特别欣赏书中关于大规模MIMO与人工智能融合的部分，作者探讨了如何利用机器学习和深度学习来优化信道估计、波束赋形以及资源分配等问题，这让我看到了大规模MIMO技术发展的无限可能性。书中对一些复杂的数学模型，例如随机矩阵理论的应用，也进行了比较详细的介绍，虽然有些部分需要较高的数学功底才能完全理解，但作者的讲解方式还是尽可能地使之易于理解，并且清楚地阐述了其在理论分析中的重要作用。总的来说，这是一本能够满足不同层次读者需求的图书，无论是初学者还是资深研究者，都能从中获得宝贵的知识和启发。
我是一位刚刚涉足大规模MIMO研究的研究生，刚开始的时候，面对浩如烟海的文献和晦涩难懂的公式，我一度感到无从下手。偶然的机会，我发现了这本书，它就像及时雨一样，极大地缓解了我的焦虑。书中用一种非常直观的方式讲解了大规模MIMO的核心技术，例如大规模天线阵列的原理、信道容量的提升以及其在5G和未来通信中的重要作用。我尤其欣赏书中对各种优化算法的讲解，作者不仅给出了算法的数学描述，还用清晰的图示和伪代码进行了辅助说明，这对于我这样需要动手实现算法的研究生来说，简直是太宝贵了。书中还特别提到了大规模MIMO在边缘计算和物联网等新兴领域的应用前景，让我看到了更广阔的研究方向。读这本书，我感觉自己不再是孤军奋战，而是有了一位经验丰富的引路人，在科研的道路上给予我坚定的支持。
