隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)、超高清傳輸、自動(dòng)駕駛等前沿應(yīng)用場(chǎng)景不斷涌現(xiàn)。為滿足它們對(duì)超高速率傳輸、超大流量密度、千億級(jí)海量連接等方面的需求，迫切需要新的無(wú)線通信技術(shù)作為支撐。
本書聚焦5G的新傳輸技術(shù)，在介紹稀疏信號(hào)處理理論和大規(guī)模天線、毫米波等無(wú)線傳輸前沿技術(shù)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地提出稀疏信號(hào)處理在信道估計(jì)、空間調(diào)制、混合預(yù)編碼以及傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)聚合等領(lǐng)域的應(yīng)用，勾勒出稀疏信號(hào)處理技術(shù)在新一代無(wú)線通信中的應(yīng)用前景，為5G和beyond 5G系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)處理提供解決思路。書中擴(kuò)展介紹的稀疏信號(hào)在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、水聲通信等領(lǐng)域的應(yīng)用，將大力推動(dòng)稀疏信號(hào)處理在未來(lái)天地一體通信上的研究和應(yīng)用。
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、超高清傳輸、自動(dòng)駕駛等不斷涌現(xiàn)。為滿足它們對(duì)超高速率傳輸、超大流量密度、千億級(jí)海量連接等的需求，需要新的通信傳輸技術(shù)作為支撐。本書基于作者課題組多年的研究成果，部分相關(guān)研究成果發(fā)表在IEEE TCOM、IEEE TVT、IEEE TBME等通信領(lǐng)域國(guó)際學(xué)術(shù)期刊上。本書的出版將有助于解決新傳輸技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中遇到的各種問題，進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)新一代無(wú)線傳輸技術(shù)的有效部署和無(wú)線通信的快速發(fā)展，為我國(guó)在虛擬現(xiàn)實(shí)、自動(dòng)駕駛、高速通信等方面處于國(guó)際領(lǐng)先位置增添助力。
從1G到4G時(shí)代，移動(dòng)通信經(jīng)歷了從語(yǔ)音業(yè)務(wù)到高速寬帶業(yè)務(wù)的飛躍式發(fā)展。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，5G時(shí)代到來(lái)，虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、超高清傳輸、自動(dòng)駕駛等新業(yè)務(wù)不斷涌現(xiàn)。為滿足新業(yè)務(wù)對(duì)超高速率傳輸、超大流量密度、千億級(jí)的海量連接等需求，新傳輸技術(shù)包括大規(guī)模天線、空間調(diào)制、毫米波混合預(yù)編碼、非正交多址接入等相繼成熟，并在學(xué)術(shù)圈和工業(yè)界受到廣泛關(guān)注。
通信需求的爆炸性增長(zhǎng)對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的能力提出更高要求。為了高效獲取并處理海量數(shù)據(jù)，近年來(lái)以壓縮感知為代表的稀疏信號(hào)處理技術(shù)被引入無(wú)線通信領(lǐng)域。壓縮感知是典型的稀疏信號(hào)處理技術(shù)，通過挖掘信號(hào)的稀疏特性，以遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣率的頻率進(jìn)行采樣，精確重構(gòu)原始信號(hào)，從而有效降低系統(tǒng)開銷。何謂信號(hào)的稀疏性，指的是信號(hào)大部分系數(shù)幅度的值等于或者接近零。信號(hào)的稀疏性在新一代無(wú)線通信系統(tǒng)中廣泛存在，例如： 毫米波信道具有稀疏性；物聯(lián)網(wǎng)中同時(shí)在線的設(shè)備數(shù)具有稀疏性；空間調(diào)制系統(tǒng)同時(shí)激活的天線數(shù)具有稀疏性；無(wú)線傳感網(wǎng)的故障具有稀疏性……這一系列稀疏性的存在為稀疏信號(hào)處理在新一代無(wú)線通信系統(tǒng)中得以應(yīng)用提供了前提條件。
本書緊跟通信學(xué)科前沿，匯聚了5G，beyond 5G等領(lǐng)域的新無(wú)線傳輸技術(shù)，剖析了新一代無(wú)線通信諸多場(chǎng)景的稀疏性來(lái)源，全面闡述稀疏信號(hào)處理在信道估計(jì)、空間調(diào)制、混合預(yù)編碼、無(wú)線傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)融合等方面的應(yīng)用，勾勒出它在新一代無(wú)線通信系統(tǒng)中的應(yīng)用前景，并擴(kuò)展介紹了其在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、水聲通信等領(lǐng)域的應(yīng)用。
國(guó)內(nèi)外有關(guān)稀疏信號(hào)處理在無(wú)線通信中應(yīng)用的相關(guān)書籍偏少。本書聚焦的無(wú)線傳輸技術(shù)，向廣大讀者詳細(xì)介紹稀疏信號(hào)處理在新一代無(wú)線通信系統(tǒng)中的應(yīng)用，以期培養(yǎng)他們利用稀疏信號(hào)處理技術(shù)高效解決無(wú)線通信中各種問題的能力。著者長(zhǎng)期從事寬帶無(wú)線通信、通信信號(hào)處理等領(lǐng)域的研究工作，本書內(nèi)容基于自己多年的研究工作和國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究成果，旨在推動(dòng)新無(wú)線傳輸技術(shù)的有效部署，推動(dòng)無(wú)線通信的快速發(fā)展，以及推動(dòng)稀疏信號(hào)處理在未來(lái)天地一體通信上的研究和應(yīng)用。
本書共分10章。第1章闡述著寫此書的目的以及全書的框架；第2章介紹無(wú)線通信系統(tǒng)以及大規(guī)模天線、毫米波、空間調(diào)制等先進(jìn)無(wú)線通信技術(shù)；第3章回顧稀疏信號(hào)處理理論的發(fā)展歷程，并重點(diǎn)介紹壓縮感知工具；第4章介紹稀疏信號(hào)處理在超寬帶通信、頻譜感知、非正交多址接入等領(lǐng)域中的應(yīng)用；第5章介紹稀疏信號(hào)處理在信道估計(jì)中的應(yīng)用，涉及單天線、大規(guī)模天線、毫米波等系統(tǒng)；第6章介紹稀疏信號(hào)處理在空間調(diào)制中的應(yīng)用；第7章介紹稀疏信號(hào)處理在毫米波混合預(yù)編碼中的應(yīng)用；第8章介紹稀疏信號(hào)處理在無(wú)線傳感網(wǎng)中的應(yīng)用；第9章介紹稀疏信號(hào)處理在水聲通信以及空間信息網(wǎng)中的應(yīng)用；第10章探討稀疏信號(hào)處理在實(shí)際應(yīng)用中存在的若干問題。
上海交通大學(xué)電子系研究生聞琛、張躍明、涂玉良、祁蒙、王春陽(yáng)等為本書做了不少整理和校對(duì)工作，羅漢文教授和程鵬給予著者諸多建議和幫助。在此，向他們表示衷心的感謝！
希望本書能夠給高等院校通信、信號(hào)處理、電子等相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生以及稀疏信號(hào)處理、無(wú)線通信等領(lǐng)域的科研工作者與工程技術(shù)人員提供借鑒和幫助。
鑒于著者水平所限，書中難免有不當(dāng)之處，殷切希望廣大讀者批評(píng)指正。
歸琳 上海交通大學(xué)首席研究員，電信學(xué)院數(shù)據(jù)服務(wù)實(shí)驗(yàn)室主任。長(zhǎng)期致力于寬帶無(wú)線通信的研究工作，研究方向包括：通信信號(hào)處理、移動(dòng)通信、通信網(wǎng)絡(luò)以及空天通信等。發(fā)表高水平論文70余篇，累計(jì)授權(quán)專利40余個(gè)，已完成專利轉(zhuǎn)讓3項(xiàng)，時(shí)任《飛行器測(cè)控學(xué)報(bào)》編委。承擔(dān)并完成多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金和863項(xiàng)目，獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、*科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、上海市科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、國(guó)防科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、航空工業(yè)部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)。
第1章緒論1
1.1理論基礎(chǔ)1
1.2應(yīng)用前景2
1.3目標(biāo)3
參考文獻(xiàn)3
第2章無(wú)線通信系統(tǒng)及關(guān)鍵技術(shù)概述5
2.1無(wú)線通信系統(tǒng)5
2.1.1蜂窩系統(tǒng)5
2.1.2超寬帶系統(tǒng)9
2.1.3無(wú)線傳感網(wǎng)11
2.2先進(jìn)無(wú)線通信關(guān)鍵技術(shù)13
2.2.1Massive MIMO技術(shù)14
2.2.2空間調(diào)制16
2.2.3非正交多址接入技術(shù)17
2.2.4毫米波技術(shù)22
2.3小結(jié)24
參考文獻(xiàn)24
第3章稀疏信號(hào)處理理論27
3.1稀疏表示理論27
3.1.1稀疏表示理論的提出28
3.1.2信號(hào)稀疏性29
3.1.3字典構(gòu)造30
3.1.4稀疏分解33
3.2壓縮感知理論33
3.2.1壓縮感知概述34
3.2.2測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)37
3.2.3重構(gòu)算法設(shè)計(jì)39
3.3 結(jié)構(gòu)化壓縮感知理論44
3.3.1分布式壓縮感知45
3.3.2動(dòng)態(tài)壓縮感知46
3.3.3張量壓縮感知48
3.4小結(jié)49
參考文獻(xiàn)50
第4章稀疏信號(hào)處理典型應(yīng)用52
4.1 無(wú)線通信系統(tǒng)的稀疏性分析52
4.2 低速率模數(shù)轉(zhuǎn)換54
4.2.1隨機(jī)解調(diào)系統(tǒng)54
4.2.2調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換系統(tǒng)56
4.3 頻譜感知57
4.3.1頻譜感知技術(shù)58
4.3.2基于壓縮感知的寬帶協(xié)作頻譜感知60
4.4 超寬帶系統(tǒng)63
4.4.1超寬帶系統(tǒng)的稀疏性分析63
4.4.2基于壓縮感知的超寬帶系統(tǒng)信道估計(jì)64
4.4.3基于壓縮感知的超寬帶信號(hào)檢測(cè)66
4.5非正交多址接入68
4.5.1非正交多址接入中的稀疏性分析68
4.5.2上行免調(diào)度非正交多址接入系統(tǒng)多用戶檢測(cè)69
4.6小結(jié)72
參考文獻(xiàn)72
第5章稀疏信號(hào)處理在信道估計(jì)中的應(yīng)用75
5.1無(wú)線信道稀疏性75
5.1.1單表征域稀疏性75
5.1.2多表征域稀疏性77
5.2傳統(tǒng)信道估計(jì)方法78
5.2.1小二乘法準(zhǔn)則79
5.2.2小均方誤差準(zhǔn)則80
5.3單天線稀疏信道估計(jì)81
5.3.1時(shí)不變場(chǎng)景81
5.3.2時(shí)變場(chǎng)景84
5.4 Massive MIMO稀疏信道估計(jì)90
5.4.1多天線聯(lián)合信道估計(jì)91
5.4.2多天線導(dǎo)頻優(yōu)化92
5.5毫米波稀疏信道估計(jì)95
5.5.1毫米波系統(tǒng)模型95
5.5.2毫米波波束訓(xùn)練96
5.5.3基于壓縮感知的毫米波信道估計(jì)100
5.6小結(jié)103
參考文獻(xiàn)103
第6章稀疏信號(hào)處理在空間調(diào)制中的應(yīng)用107
6.1 空間調(diào)制技術(shù)基本原理107
6.1.1空間調(diào)制系統(tǒng)模型及其稀疏特性107
6.1.2性能分析及對(duì)比109
6.2 空間調(diào)制信號(hào)檢測(cè)算法111
6.2.1似然檢測(cè)算法111
6.2.2比合并檢測(cè)算法112
6.2.3球形譯碼檢測(cè)算法112
6.2.4基于壓縮感知理論的檢測(cè)算法113
6.3 廣義空間調(diào)制信號(hào)檢測(cè)算法114
6.3.1廣義空間調(diào)制簡(jiǎn)介114
6.3.2基于塊排序小均方誤差檢測(cè)算法116
6.3.3基于貝葉斯壓縮感知檢測(cè)算法117
6.3.4性能分析120
6.4 空間調(diào)制技術(shù)的擴(kuò)展形式122
6.4.1擴(kuò)展形式簡(jiǎn)介122
6.4.2廣義空間散射調(diào)制簡(jiǎn)介124
6.4.3廣義空間散射調(diào)制檢測(cè)算法126
6.4.4廣義空間散射調(diào)制性能分析128
6.5小結(jié)130
參考文獻(xiàn)130
第7章稀疏信號(hào)處理在混合預(yù)編碼中的應(yīng)用133
7.1傳統(tǒng)預(yù)編碼方案133
7.1.1數(shù)字預(yù)編碼133
7.1.2模擬預(yù)編碼134
7.2 混合預(yù)編碼方案134
7.2.1經(jīng)典混合預(yù)編碼135
7.2.2自適應(yīng)連接混合預(yù)編碼136
7.2.3多相移器混合預(yù)編碼137
7.3 預(yù)編碼設(shè)計(jì)中的稀疏性138
7.4點(diǎn)到點(diǎn)傳輸系統(tǒng)混合預(yù)編碼設(shè)計(jì)138
7.4.1基于波束控制的混合預(yù)編碼設(shè)計(jì)140
7.4.2基于碼本的稀疏預(yù)編碼設(shè)計(jì)141
7.5多用戶系統(tǒng)混合預(yù)編碼設(shè)計(jì)143
7.5.1基于解耦的低復(fù)雜度設(shè)計(jì)方案145
7.5.2基于基帶預(yù)編碼的粗設(shè)計(jì)與再優(yōu)化方案146
7.5.3基于壓縮感知的自適應(yīng)連接混合預(yù)編碼設(shè)計(jì)方案149
7.5.4基于交替優(yōu)化的預(yù)編碼設(shè)計(jì)方案150
7.5.5性能分析152
7.6 小結(jié)154
參考文獻(xiàn)154
第8章稀疏信號(hào)處理在無(wú)線傳感網(wǎng)中的應(yīng)用157
8.1無(wú)線傳感網(wǎng)的常規(guī)數(shù)據(jù)聚合方案157
8.2無(wú)線傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)稀疏性分析158
8.3中心式網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)聚合方案160
8.3.1壓縮數(shù)據(jù)采集方案160
8.3.2其他壓縮聚合方案166
8.4分布式網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)聚合方案169
8.4.1基于壓縮網(wǎng)絡(luò)編碼的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案169
8.4.2空時(shí)壓縮網(wǎng)絡(luò)編碼方案174
8.5小結(jié)178
參考文獻(xiàn)178
第9章稀疏信號(hào)處理在其他領(lǐng)域的應(yīng)用181
9.1水聲通信181
9.1.1水聲信道特點(diǎn)181
9.1.2水聲通信系統(tǒng)模型183
9.1.3水聲通信稀疏信道估計(jì)185
9.2空間信息網(wǎng)絡(luò)188
9.2.1空間信息網(wǎng)絡(luò)擁塞概述189
9.2.2基于壓縮感知的擁塞監(jiān)測(cè)190
9.2.3擁塞恢復(fù)性能分析192
9.3小結(jié)193
參考文獻(xiàn)193
第10章稀疏信號(hào)處理的若干問題討論196
10.1稀疏度未知196
10.1.1稀疏度估計(jì)196
10.1.2稀疏度自適應(yīng)197
10.2基失配198
10.2.1問題描述198
10.2.2解決方案200
10.3噪聲影響202
10.3.1背景噪聲203
10.3.2脈沖噪聲204
10.4小結(jié)205
參考文獻(xiàn)205索引207
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