《现代通信原理》旨在全面介绍现代通信系统的基本原理、基本性能和基本分析方法。《现代通信原理》主要内容包括：绪论（通信系统的基本概念）、信道与噪声、模拟调制、模拟信号的数字传输、数字基带传输、数字信号的频带传输、差错控制编码、同步系统。《现代通信原理》共8章，每章前有内容提要，每章后附有本章小结、习题。《现代通信原理》内容丰富，讲述由浅入深、简明透彻、概念清楚、重点突出，既便于教师组织教学，又适合学生自学。《现代通信原理》可作为高职高专院校通信、电子、计算机应用等专业教材，也可以作为成人高等学校有关专业参考教材，还可供专业工程技术人员阅读和参考。

本书聚焦无线定位的基本原理和关键技术。首先介绍了定位技术的起源，并对定位技术进行了分类；其次分析了影响定位的重要因素之一——无线传播环境；然后介绍了无线定位的基本原理和算法，并且分析了影响定位性能的主要因素；接着分别系统地介绍了卫星定位、蜂窝网定位和无线局域网定位，并给出了蜂窝网定位的实例；最后总结了无线定位技术在现网和5G中的应用，并展望了未来无线定位的发展。

《延长无线传感器网络生命周期的相关算法研究》介绍了无线传感器网络的特点，从时间同步、节点调度、空洞检测及修复和路由等四个方面，系统、全面分析了目前常见算法存在的问题，并在此基础上对已有算法进行优化与仿真。全书共分五章，主要章节有：异构无线传感器网络下的分簇时间同步算法、保持覆盖的无线传感器网络簇内节点调度算法、面向节点失效的无线传感器网络簇内覆盖空洞修复算法、基于簇的能量高效路由算法。《延长无线传感器网络生命周期的相关算法研究》可作为交通工程、计算机类等本科生、硕士研究生阅读参考书。

《TCP/IP路由技术（第2卷）（第2版）》是有关Cisco外部路由协议和高级IP路由主题的**指南，是Cisco路由与交换领域实属罕见的经典著作。本书在上一版的基础上进行了全面更新，其可读性、广度和深度相较于上一版有了相当大的改进。《TCP/IP路由技术（第2卷）（第2版）》主要分为11章，其内容包括域间路由概念、BGP简介、BGP和NLRI、BGP和路由策略、扩展BGP、多协议BGP、IP组播路由简介、协议无关组播、扩展IP组播路由、IPv4到IPv4的网络地址转换（NAT44）、IPv6到IPv4的网络地址转换（NAT64）等。为了方便读者深入掌握各章所学知识，本书提供了大量的案例分析材料，涵盖了协议配置、故障检测和排除等方面。每章在结束时都提供大量的复习题、配置练习和排错练习，以加强读者对所学知识的理解与记忆。《TCP/IP路由技术（第2卷）（第2版）》除了适合众多备考的准CCIE以及需要通过再认证的CCIE阅读，还非常适合从事大型IP网络规划、设计和实施工作的工程技术人员及网络管理员参考。

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本书结集了作者从2003年以来，以笔名“九维空间”或实名所撰写的几乎所有科普和科幻作品。靠前部分用改编的歌词简单记录当下的生活，新颖而又充满想象力。第二部分通过科普文章，带领读者初步认识量子物理学和量子信息学。第三部分称之为《量子三部曲》，包含了《我，海森堡》，《薛定谔的加菲猫》和《狄拉克之旋》三个作品，给年轻人以共鸣。

针对目前国内外多传感器信息融合估计理论的研究现状，对于带已知模型参数和噪声统计的多传感器系统，本书提出了几种改进的*优加权观测融合算法，它们可以减少计算负担。对于带未知模型参数和噪声统计的多传感器系统，提出了自校正加权观测融合Kalman估值算法，研究了其收敛性，并提出了它们在目标跟踪系统和信号处理中的仿真应用。本书*主要的工作有如下四个方面：**，对于多传感器线性随机系统，基于加权*小二乘准则，提出了几种加权观测融合Kalman估值算法，包括加权观测融合算法、改进的加权观测融合算法和基于正交变换的加权观测融合算法。当观测方程含有公共干扰噪声，且观测噪声方差和过程噪声方差都是对角矩阵时，一种快速的高维矩阵求逆算法被提出。用基于信息矩阵的Kalman滤波器证明所提出的*优加权观测融合Kalman估值器都是全局*优的。同时还比较了这几种新算法完成一次迭代所需要的计算次数，通过具体的数据可以得到所提出的*优加权观测融合Kalman估值算法 和集中式观测融合Kalman滤波算法相比，能显著减少计算负担。第二，分别针对带未知噪声统计的多传感器线性离散系统以及带未知模型参数和未知噪声方差的伴随型多传感器线性系统，应用系统辨识方法、相关函数方法和Gevers-Wouters算法，获得了未知模型参数和噪声方差的局部和融合估值。将所得到的一致性的融合估值代入*优加权观测融合Kalman估值算法得到了相应的自校正加权观测融合Kalman估值器。它的计算过程比较简单，易于实时在线实现。第三，经典Kalman滤波理论的基础就是Riccati方程，因此本文的另一个突破点就是提出了一般的动态方差误差系统分析方法，并用它证明了自校正Riccati方程的收敛性，其关键部分就是将Riccati方程和自校正Riccati方程的差转化为动态Lyapunov方程，从而将收敛性问题转化为该Lapunov方程解的稳定性问题。进而，在自校正Riccati方程收敛性的基础上，应用动态误差系统分析方法证明了所提出的自校正加权观测融合Kalman估值器的收敛性，从而证明了它的渐近全局*优性。第四，将前两方面的工作应用到多传感器自回归信号或自回归滑动平均信号中可以得到该信号的*优和自校正加权观测融合Kalman信号估值器。首先对于带未知噪声统计的多传感器单通道自回归（AR）信号，当该系统的噪声统计未知时，提出了相应的自校正加权观测融合Kalman信号估值器。且对于带公共干扰噪声和传感器偏差的多传感器多通道自回归滑动平均（ARMA）信号系统，当系统的模型参数和噪声统计都未知时，提出了该信号的自校正加权观测融合Kalman信号估值器。

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本书从介绍基本电路分析到微波理论的过渡入手，引出了传输线理论、史密斯圆图构顾与运用以及微波网络分析理论，在此基础上进行了实际微波传输线和微波器件的介绍。本书在每个主题之后提供"经验总结”以及"提示”等内容加深学生理解和掌握学习方法；在每章的小结后面，提供"主要名词的中英文对照”，有助于学生掌握相关专业英语词汇，同时也有助于教师进行双语教学；每章结尾提供相当数量的习题以及应用实例等，有利于进一步巩固所学理论以及了解相关理论的应用情况，帮助学生加深对概念的理解。

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