书籍详情
无线通信智能处理及干扰消除技术
作者：骆忠强，李成杰 著
出版社：科学出版社
出版时间：2020-06-01
ISBN：9787030650436
定价：¥139.00
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内容简介
无线通信中频谱资源缺乏与频带拥挤的问题日益突出，研究智能信号与信息处理满足人们不断增长的通信需求已经成为现今的趋势和热门。依托人工智能背景，《无线通信智能处理及干扰消除技术》主要讲述无监督学习机制盲源分离在无线通信中实现自适应接收处理和干扰消除的理论与方法，主要结合卫星通信系统和地面移动通信系统，如扩频和跳频通信系统、正交频分复用系统和多输入多输出系统中的关键技术，研究其中的智能处理接收技术。
作者简介
暂缺《无线通信智能处理及干扰消除技术》作者简介
目录
目录
1 引言 1
1.1 人工智能背景下无线通信的发展趋势与意义 1
1.1.1 无线通信发展趋势 1
1.1.2 无线通信与人工智能结合的意义 2
1.2 无监督学习在无线通信中的研究进展与发展态势 2
1.2.1 机器学习与盲源分离理论 2
1.2.2 盲源分离在无线通信中的研究进展与发展态势 4
1.3 本书内容结构 11
参考文献 13
2 扩频通信系统中盲自适应接收处理方法 18
2.1 基于广义协方差矩阵的DS-CDMA盲自适应接收方法 18
2.1.1 研究背景 18
2.1.2 系统模型分析 19
2.1.3 基于广义协方差矩阵的DS-CDMA盲分离检测 20
2.1.4 仿真实验分析 26
2.2 基于二阶锥规划的DS-CDMA盲多用户分离检测方法 31
2.2.1 研究背景 31
2.2.2 系统模型分析 33
2.2.3 基于二阶锥规划的DS-CDMA盲多用户检测 33
2.2.4 仿真实验分析 39
2.3 本章小结 42
参考文献 43
3 跳频通信系统中智能处理技术 45
3.1 正交跳频体制下基于稀疏性的欠定盲源分离技术 45
3.1.1 研究背景 45
3.1.2 系统模型分析 46
3.1.3 基于密度聚类盲分离技术 48
3.1.4 算法性能分析 50
3.1.5 仿真实验分析与讨论 52
3.2 非正交跳频信号在时频域中的欠定盲源分离 57
3.2.1 研究背景 57
3.2.2 系统模型分析 58
3.2.3 匹配优化盲分离算法 59
3.2.4 匹配优化盲分离算法的性能分析 60
3.2.5 仿真实验分析及讨论 63
3.3 本章小结 67
参考文献 67
4 正交频分复用系统中自适应干扰消除与源信号恢复 71
4.1 基于ICA的OFDM盲干扰抑制与源信号恢复方法 71
4.1.1 研究背景 71
4.1.2 系统模型分析 73
4.1.3 OFDM盲自适应干扰抑制与源信号恢复 74
4.1.4 仿真实验分析与讨论 83
4.2 基于Vandermonde约束张量分解的OFDM载波同步方法 87
4.2.1 研究背景 87
4.2.2 OFDM传输模型与问题说明 88
4.2.3 基于Vandermonde结构约束张量分解的盲接收方法 90
4.2.4 仿真实验分析 95
4.3 本章小结 101
参考文献 102
5 多输入多输出系统中自适应接收与智能处理技术 105
5.1 基于*小误码率准则的盲源分离算法 105
5.1.1 模型与问题描述 105
5.1.2 *小误码率准则约束盲源分离 106
5.1.3 仿真实验分析与讨论 111
5.2 基于二阶锥条件约束克服信道不匹配的盲分离方法 117
5.2.1 研究背景 118
5.2.2 模型与问题说明 118
5.2.3 二阶锥约束盲分离算法 120
5.2.4 仿真实验分析与讨论 123
5.3 大规模MIMO中自适应信号恢复方法 126
5.3.1 研究背景 126
5.3.2 系统模型及问题描述 127
5.3.3 快速大规模盲源分离方法 128
5.3.4 性能分析与讨论 130
5.3.5 仿真分析 131
5.4 本章小结 132
参考文献 133
6 基于指导型盲源分离的全双工认知无线电技术 135
6.1 研究背景 135
6.2 系统模型及问题描述 136
6.3 基于指导型盲源分离和非高斯准则的全双工认知方法 138
6.3.1 基于指导型盲源分离的自干扰消除 138
6.3.2 非高斯准则判决 140
6.3.3 复杂度分析及算法流程图 140
6.4 仿真分析与讨论 141
6.5 本章小结 145
参考文献 146
7 基于粒子滤波的卫星通信盲分离处理 147
7.1 研究背景 147
7.2 系统模型分析 148
7.2.1 K-means聚类算法 149
7.2.2 粒子群优化模型 149
7.3 粒子群聚类的盲源信号分离算法 150
7.3.1 采样数据的预处理 150
7.3.2 粒子群聚类的盲源信号分离算法分析 151
7.3.3 算法流程 152
7.4 算法性能分析 154
7.4.1 算法实施过程 154
7.4.2 算法的收敛性对比 155
7.4.3 算法鲁棒性分析 156
7.5 仿真实验分析 157
7.5.1 对比分析实验一 157
7.5.2 对比分析实验二 160
7.6 本章小结 161
参考文献 161
8 阵列天线欠定接收盲辨识处理 163
8.1 模型与问题描述 163
8.2 欠定盲辨识算法 164
8.2.1 广义协方差理论 164
8.2.2 Tucker分解估计混合矩阵 165
8.2.3 算法复杂度分析 168
8.3 仿真实验分析 169
8.4 本章小结 171
参考文献 171
9 总结与展望 173
9.1 总结 173
9.2 未来展望 176
附录 181
缩略词 183
1 引言 1
1.1 人工智能背景下无线通信的发展趋势与意义 1
1.1.1 无线通信发展趋势 1
1.1.2 无线通信与人工智能结合的意义 2
1.2 无监督学习在无线通信中的研究进展与发展态势 2
1.2.1 机器学习与盲源分离理论 2
1.2.2 盲源分离在无线通信中的研究进展与发展态势 4
1.3 本书内容结构 11
参考文献 13
2 扩频通信系统中盲自适应接收处理方法 18
2.1 基于广义协方差矩阵的DS-CDMA盲自适应接收方法 18
2.1.1 研究背景 18
2.1.2 系统模型分析 19
2.1.3 基于广义协方差矩阵的DS-CDMA盲分离检测 20
2.1.4 仿真实验分析 26
2.2 基于二阶锥规划的DS-CDMA盲多用户分离检测方法 31
2.2.1 研究背景 31
2.2.2 系统模型分析 33
2.2.3 基于二阶锥规划的DS-CDMA盲多用户检测 33
2.2.4 仿真实验分析 39
2.3 本章小结 42
参考文献 43
3 跳频通信系统中智能处理技术 45
3.1 正交跳频体制下基于稀疏性的欠定盲源分离技术 45
3.1.1 研究背景 45
3.1.2 系统模型分析 46
3.1.3 基于密度聚类盲分离技术 48
3.1.4 算法性能分析 50
3.1.5 仿真实验分析与讨论 52
3.2 非正交跳频信号在时频域中的欠定盲源分离 57
3.2.1 研究背景 57
3.2.2 系统模型分析 58
3.2.3 匹配优化盲分离算法 59
3.2.4 匹配优化盲分离算法的性能分析 60
3.2.5 仿真实验分析及讨论 63
3.3 本章小结 67
参考文献 67
4 正交频分复用系统中自适应干扰消除与源信号恢复 71
4.1 基于ICA的OFDM盲干扰抑制与源信号恢复方法 71
4.1.1 研究背景 71
4.1.2 系统模型分析 73
4.1.3 OFDM盲自适应干扰抑制与源信号恢复 74
4.1.4 仿真实验分析与讨论 83
4.2 基于Vandermonde约束张量分解的OFDM载波同步方法 87
4.2.1 研究背景 87
4.2.2 OFDM传输模型与问题说明 88
4.2.3 基于Vandermonde结构约束张量分解的盲接收方法 90
4.2.4 仿真实验分析 95
4.3 本章小结 101
参考文献 102
5 多输入多输出系统中自适应接收与智能处理技术 105
5.1 基于*小误码率准则的盲源分离算法 105
5.1.1 模型与问题描述 105
5.1.2 *小误码率准则约束盲源分离 106
5.1.3 仿真实验分析与讨论 111
5.2 基于二阶锥条件约束克服信道不匹配的盲分离方法 117
5.2.1 研究背景 118
5.2.2 模型与问题说明 118
5.2.3 二阶锥约束盲分离算法 120
5.2.4 仿真实验分析与讨论 123
5.3 大规模MIMO中自适应信号恢复方法 126
5.3.1 研究背景 126
5.3.2 系统模型及问题描述 127
5.3.3 快速大规模盲源分离方法 128
5.3.4 性能分析与讨论 130
5.3.5 仿真分析 131
5.4 本章小结 132
参考文献 133
6 基于指导型盲源分离的全双工认知无线电技术 135
6.1 研究背景 135
6.2 系统模型及问题描述 136
6.3 基于指导型盲源分离和非高斯准则的全双工认知方法 138
6.3.1 基于指导型盲源分离的自干扰消除 138
6.3.2 非高斯准则判决 140
6.3.3 复杂度分析及算法流程图 140
6.4 仿真分析与讨论 141
6.5 本章小结 145
参考文献 146
7 基于粒子滤波的卫星通信盲分离处理 147
7.1 研究背景 147
7.2 系统模型分析 148
7.2.1 K-means聚类算法 149
7.2.2 粒子群优化模型 149
7.3 粒子群聚类的盲源信号分离算法 150
7.3.1 采样数据的预处理 150
7.3.2 粒子群聚类的盲源信号分离算法分析 151
7.3.3 算法流程 152
7.4 算法性能分析 154
7.4.1 算法实施过程 154
7.4.2 算法的收敛性对比 155
7.4.3 算法鲁棒性分析 156
7.5 仿真实验分析 157
7.5.1 对比分析实验一 157
7.5.2 对比分析实验二 160
7.6 本章小结 161
参考文献 161
8 阵列天线欠定接收盲辨识处理 163
8.1 模型与问题描述 163
8.2 欠定盲辨识算法 164
8.2.1 广义协方差理论 164
8.2.2 Tucker分解估计混合矩阵 165
8.2.3 算法复杂度分析 168
8.3 仿真实验分析 169
8.4 本章小结 171
参考文献 171
9 总结与展望 173
9.1 总结 173
9.2 未来展望 176
附录 181
缩略词 183
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