TD-SCDMA第三代移动通信系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:364

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出版时间:2009-5

价格:68.00元

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isbn号码:9787115207135

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• TD-SCDMA
• 第三代移动通信
• 无线通信
• 通信工程
• 移动通信系统
• 信号处理
• 无线网络
• 通信技术
• CDMA
• 标准规范

漫游信息时代的广阔天地：一部关于下一代移动通信技术的深度探索 图书名称： 蜂窝网络演进的未来图景：从5G到6G的无线通信前沿 图书简介： 本书并非关于TD-SCDMA的详尽手册，而是将读者的目光投向更广阔、更具前瞻性的移动通信领域。它是一部聚焦于第五代（5G）及正在酝酿中的第六代（6G）移动通信系统的深度技术专著，旨在为通信工程专业人士、高级研究人员以及对未来无线技术充满热忱的工程师提供一张详尽的蓝图和坚实的理论基础。 我们深知TD-SCDMA作为特定历史阶段的产物，其技术范式与当前和未来的主流技术体系存在显著差异。因此，本书的内容完全避开了对TD-SCDMA的具体帧结构、物理层实现细节或网络架构的讨论，转而专注于面向未来的、革命性的无线通信范式。 本书的结构设计旨在引导读者系统地理解，在频谱资源日益稀缺、数据速率需求呈指数级增长的背景下，全球通信产业是如何进行技术迭代和跨越式发展的。 第一部分：5G核心技术的全面解析与深度剖析 本部分将5G技术视为当前信息社会的核心驱动力，进行了细致入微的拆解和论述。我们首先从新空口（New Radio, NR）的设计哲学开始，阐述其如何通过大规模多输入多输出（Massive MIMO）、毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）通信等关键技术，实现前所未有的频谱效率和容量。 1.1 极化波束赋形与空间复用 本书详细探讨了Massive MIMO在二维和三维波束赋形中的复杂算法实现。重点分析了如何通过先进的信道状态信息（CSI）反馈机制和预编码矩阵设计，实现对用户终端的精准能量聚焦，从而克服高频段传播损耗的挑战。我们深入对比了基于预编码矩阵（PM）和基于数字波束赋形的性能差异与能效考量。 1.2 超高频段的挑战与机遇 针对毫米波频段（如24GHz至100GHz），本书投入大量篇幅讨论了其独特的传播特性，包括对遮挡物和天气效应的敏感性。我们不仅分析了波束管理（Beam Management）协议的优化策略，还探讨了基于智能反射面（Reconfigurable Intelligent Surfaces, RIS）的无源波束调控技术，这是实现高可靠性高频覆盖的关键突破口。 1.3 网络架构的根本转变：从核心网到接入网的虚拟化 我们详尽描述了5G核心网（5GC）的服务化架构（Service-Based Architecture, SBA）。本书清晰界定了控制面（Control Plane）与用户面（User Plane）的分离（CUPS）如何通过网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）实现灵活部署。书中还系统性地介绍了网络切片（Network Slicing）的实现原理，包括切片隔离、资源分配策略（如基于QoS和QoE的动态调整），以及跨域切片的管理与编排。 第二部分：迈向智能驱动的未来：6G愿景与关键技术 本书的后半部分完全聚焦于2030年及以后的通信愿景——第六代移动通信系统。我们认为6G将不再是简单的速率提升，而是与人工智能、感知、计算深度融合的“空天地一体化”智能网络。 2.1 太赫兹（THz）通信与超高速率挑战 本书系统性地分析了0.1 THz至10 THz频段作为6G主要候选频段的潜力。我们详细论述了该频段面临的极端路径损耗和材料吸收问题。核心讨论集中在高增益天线阵列设计（如集成光子学天线）以及先进的编码与调制方案（如基于索引调制的超宽带传输）如何应对Tbps级的速率要求。 2.2 通感一体化（Integrated Sensing and Communication, ISAC） 这是6G区别于前代技术的标志性特征之一。本书深入探讨了如何利用通信信号固有的物理特性来执行高精度环境感知和定位任务。我们从雷达方程的重构角度，分析了ISAC系统中通信性能与感知性能之间的权衡（Trade-off），并展示了基于联合波束管理和目标跟踪的算法模型。 2.3 泛在连接与新型网络拓扑 6G的连接范围将超越地面蜂窝网络。书中详细分析了非地面网络（NTN）的整合，包括低轨卫星（LEO）、高空平台（HAPS）与地面网络的无缝切换和资源协同机制。同时，本书探讨了基于区块链和去中心化自治组织（DAO）的未来网络管理和安全框架的设想，以应对海量异构节点的接入需求。 2.4 学习驱动的网络优化与自动化 本书强调，6G的复杂性使得传统闭环优化方法难以为继。因此，我们重点介绍了深度强化学习（DRL）在动态资源调度、移动性管理和故障预测中的应用。具体章节涵盖了如何设计奖励函数和状态空间，以实现端到端的网络性能自适应优化。 结论与展望 本书的结论部分旨在为读者提供一个清晰的路线图，展望未来数十年无线通信技术的发展方向。它强调了标准制定、产业生态、以及跨学科合作对于成功部署下一代通信系统的决定性作用。本书致力于提供的是关于如何构建未来通信基础设施的深刻洞察，而非对既往技术的追溯。它是一本面向前沿创新的指南，指导读者驾驭无线通信领域下一轮技术浪潮。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种略带磨砂质感的封面，配上沉稳的配色，散发出一种学术的庄重感。拿到手里掂量了一下，分量十足，预示着内容的深度和广度。我本是想找一本关于下一代移动通信技术，比如5G的最新演进或者未来6G的愿景，希望能在书中一窥前沿的突破点，例如毫米波技术的实际部署挑战，或者空天地一体化网络融合的底层逻辑。然而，当我翻开目录时，映入眼帘的更多是关于某个特定历史阶段技术标准的深入剖析，这让我感到一丝错愕。我更期待的是对无线资源管理中那些创新性的算法模型，比如基于深度学习的动态频谱共享机制的实战案例，或是关于新兴的量子通信在移动网络中应用的初步探索。这本书给我的感觉，更像是一部详尽的技术白皮书，专注于特定历史背景下的技术实现细节，而非面向未来的技术展望和颠覆性创新。它对于希望了解更广阔、更前沿通信技术图景的读者来说，可能在引导方向上稍显侧重。

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这本书的文字风格，怎么说呢，非常严谨，甚至可以说是“硬核”到了极致。每一个术语的引入都像是经过了最高级别的审校，没有丝毫的含糊不清，这对于钻研技术细节的工程师来说无疑是福音。我原本是想寻找一些关于网络切片（Network Slicing）在工业物联网（IIoT）中如何实现超低延迟和高可靠性的实战经验分享，比如具体的软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的集成方案，以及在实际工厂环境中遇到的兼容性问题和解决方案。我也很关注最新的网络安全威胁模型，比如针对移动边缘计算（MEC）环境下的新型侧信道攻击的防御策略。遗憾的是，这本书的篇幅似乎更多地投入到了对一个特定历史时期网络架构的规范性描述中，对于当前热议的、具有颠覆性的云原生网络架构、或者更加灵活的空口设计（如智能反射面IRS）的讨论，几乎没有涉及。它的深度是毋庸置疑的，但其广度和前瞻性，与我当前的工作重点似乎存在一定的错位。

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从排版的角度来看，这本书的图表绘制得非常专业，数据曲线和系统流程图清晰明了，极大地辅助了复杂概念的理解。我最初购买这本书是希望找到一些关于“开放式无线接入网”（Open RAN）的详细介绍，特别是关于CU/DU分离后的接口协议栈是如何优化以适应不同场景（如高密度城市区域或偏远农村地区）的性能差异，以及白盒化硬件的选型标准和性能基线。此外，我对网络智能化——如何利用AI/ML优化能效比，实现基站的智能休眠和功率动态调整——抱有极高的兴趣，希望书中能有具体的能耗模型和优化算法展示。然而，书中的内容更像是在构建一个已有的、成熟的技术体系的完整蓝图。它对那些正在重塑整个行业格局的“范式转移”级别的技术创新，例如后5G时代的感知、计算、通信融合的全新架构，似乎没有给予足够的篇幅进行探讨。它是一部优秀的技术“历史教科书”，而非“未来展望指南”。

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这本书的参考文献列表非常详尽，可以看得出作者为了保证内容的准确性下了不少功夫。我原本是想深入了解一下后5G时代（B5G/6G）在太赫兹（THz）通信频段上面临的信道衰落和波束赋形技术的最新进展，尤其是如何解决功耗和收发机复杂性问题。我也很想看看关于“数字孪生”技术在网络运维和故障预测中的具体应用模型，比如如何通过高保真的虚拟环境来模拟大规模网络升级的风险。这本书给我最大的感受是，它提供了一个非常坚实的基础知识体系，对于理解某个特定阶段的技术演进路径是无可替代的。但对于那些专注于探索网络带宽、延迟极限的下一代技术领域，比如新的编码理论、或者更加复杂的异构网络接入机制，这本书的视野似乎被定格在一个稍早的阶段。它是一部扎实可靠的参考手册，但缺少对当前技术前沿浪潮的紧密跟进和深入剖析。

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这本书的内容结构组织得非常清晰，章节间的逻辑过渡自然流畅，显示出作者对所论述主题的深刻掌握。我期待的是能读到一些关于“网络功能即服务”（FaaS）在5G高级阶段的商业化落地案例，例如电信运营商如何通过灵活的资源调度来提供定制化的SLA保障，以及相关的计费和监管框架的挑战。同时，我也在寻找关于天地一体化通信网络中，高轨卫星与地面蜂窝网络间的无缝切换协议和资源协同调度的技术细节。这本书的详尽之处，更多地聚焦于对某个特定移动通信时代的系统规范和实现细节的精确复现。对于那些期望了解如何利用新兴的软件技术，如WebAssembly或eBPF，来加速网络功能部署和优化性能的读者而言，可能需要另觅他书。它更侧重于传统的硬件/软件协同设计范式，对于面向软件定义、高度虚拟化的现代网络环境的最新实践，着墨不多。

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