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無(wú)線通信系統(tǒng)稀疏信道信息獲取技術(shù)研究/張愛(ài)華

無(wú)線通信系統(tǒng)稀疏信道信息獲取技術(shù)研究/張愛(ài)華

出版社：北京郵電大學(xué)出版社出版時(shí)間：2020-10-01
開(kāi)本： 其他 頁(yè)數(shù)： 132
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無(wú)線通信系統(tǒng)稀疏信道信息獲取技術(shù)研究/張愛(ài)華 版權(quán)信息

無(wú)線通信系統(tǒng)稀疏信道信息獲取技術(shù)研究/張愛(ài)華 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)主要介紹基于稀疏信號(hào)處理理論的信道估計(jì)算法以及基于深度學(xué)習(xí)的信道信息反饋和信號(hào)檢測(cè)方法。內(nèi)容包括9章，分別為緒論、稀疏信號(hào)重建、基于期望z大化算法的MIMO中繼系統(tǒng)信道估計(jì)、 零吸引*小均方協(xié)同通信系統(tǒng)信道估計(jì)、加權(quán)l(xiāng)p范數(shù)約束的自適應(yīng)濾波信道估計(jì)算法、變步長(zhǎng)lpLMS算法的稀疏系統(tǒng)辨識(shí)、基于LogSum LMS的稀疏信道估計(jì)算法、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MIMO軟判決信號(hào)檢測(cè)算法、基于長(zhǎng)短時(shí)注意力機(jī)制的大規(guī)模MIMO信道反饋。 本書(shū)可作為高等院！巴ㄐ排c信息系統(tǒng)”“信號(hào)與信息處理”等課程的教材或參考書(shū)，也可作為寬帶無(wú)線通信、信號(hào)處理、人工智能等領(lǐng)域的技術(shù)人員和研究人員的參考書(shū)。

無(wú)線通信系統(tǒng)稀疏信道信息獲取技術(shù)研究/張愛(ài)華 目錄

第1章緒論1

1.1引言1

1.1.1移動(dòng)通信發(fā)展概覽1

1.1.25G技術(shù)發(fā)展情況3

1.2信道估計(jì)技術(shù)5

1.2.1協(xié)同無(wú)線通信系統(tǒng)信道估計(jì)技術(shù)6

1.2.2密集信道下協(xié)同中繼系統(tǒng)信道估計(jì)算法7

1.2.3基于壓縮感知的稀疏協(xié)同信道估計(jì)9

1.3信號(hào)檢測(cè)技術(shù)10

1.3.1基于傳統(tǒng)算法的信號(hào)檢測(cè)方法10

1.3.2基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)檢測(cè)方法12

1.4信道反饋技術(shù)12

1.4.1基于傳統(tǒng)方法的信道反饋算法12

1.4.2基于深度學(xué)習(xí)的信道反饋算法13

第2章稀疏信號(hào)重建15

2.1引言15

2.2壓縮感知理論15

2.3信號(hào)的稀疏表示16

2.4觀測(cè)矩陣的特性17

2.5壓縮感知重建算法18

2.5.1常用范數(shù)的定義18

2.5.2重建算法19

2.6基于凸分析的稀疏正則化21

第3章基于期望*大化算法的MIMO中繼系統(tǒng)信道估計(jì)24

3.1引言24

3.2MIMO協(xié)同通信技術(shù)24

3.2.1MIMO通信技術(shù)24

3.2.2MIMOOFDM技術(shù)25

3.2.3MIMO協(xié)同技術(shù)25

3.3MIMO協(xié)同單向中繼系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)26

3.4基于EM的稀疏度自適應(yīng)壓縮感知信道估計(jì)算法29

3.4.1自適應(yīng)壓縮感知算法29

3.4.2稀疏信道估計(jì)30

3.4.3仿真與分析31

3.5本章小結(jié)35





第4章零吸引*小均方協(xié)同通信系統(tǒng)信道估計(jì)36

4.1引言36

4.2系統(tǒng)模型與LMS算法37

4.2.1單中繼協(xié)同通信系統(tǒng)的信道模型37

4.2.2標(biāo)準(zhǔn)LMS算法38

4.3基于稀疏度感知的稀疏信道估計(jì)39

4.4仿真與分析40

4.5本章小結(jié)43

第5章加權(quán)l(xiāng)p范數(shù)約束的自適應(yīng)濾波信道估計(jì)算法44

5.1引言44

5.2系統(tǒng)模型和LMS算法45

5.3加權(quán)l(xiāng)p范數(shù)LMS算法的信道估計(jì)算法46

5.4計(jì)算復(fù)雜度分析48

5.5加權(quán)l(xiāng)pLMS算法的性能分析49

5.5.1均值特性分析49

5.5.2均方誤差收斂性能分析50

5.6仿真實(shí)驗(yàn)分析50

5.7本章小結(jié)58

第6章變步長(zhǎng)lpLMS算法的稀疏系統(tǒng)辨識(shí)60

6.1引言60

6.2稀疏約束LMS算法回顧61

6.3變步長(zhǎng)lp范數(shù)LMS算法62

6.4算法收斂性能分析63

6.5仿真實(shí)驗(yàn)64

6.6本章小結(jié)67

第7章基于LogSum LMS的稀疏信道估計(jì)算法68

7.1LMS算法及超均方誤差表示68

7.2對(duì)數(shù)和約束LMS算法69

7.3收斂性分析69

7.4仿真與分析71

第8章基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MIMO軟判決信號(hào)檢測(cè)算法75

8.1引言75

8.2MIMO信號(hào)檢測(cè)的原理76

8.3系統(tǒng)模型77

8.4深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Dropout層78

8.5基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合訓(xùn)練的MIMO信號(hào)檢測(cè)79

8.6基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合訓(xùn)練的MIMO軟判決信號(hào)檢測(cè)80

8.7仿真與分析81

8.8計(jì)算復(fù)雜度分析86

8.9本章小結(jié)86

第9章基于長(zhǎng)短時(shí)注意力機(jī)制的大規(guī)模MIMO信道反饋87

9.1引言87

9.2信道狀態(tài)信息反饋原理88

9.3深度學(xué)習(xí)理論90

9.3.1典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)91

9.3.2訓(xùn)練方法94

9.4基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模MIMO信道反饋模型96

9.5LSTMAttention CsiNet及其輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)97

9.5.1LSTMAttention CsiNet97

9.5.2輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)Reduced LSTMAttention CsiNet101

9.6基于自動(dòng)編碼器的信道狀態(tài)信息反饋算法102

9.7仿真與討論104

9.7.1算法的NMSE性能104

9.7.2算法的余弦相似度性能106

9.8復(fù)雜度分析108

9.9本章小結(jié)109

參考文獻(xiàn)110

附錄129

附錄A式（45）的證明129

附錄B式(517)和式(518)的證明129

附錄C式（612）的證明130

附錄D式（613）的推導(dǎo)過(guò)程132

展開(kāi)全部

無(wú)線通信系統(tǒng)稀疏信道信息獲取技術(shù)研究/張愛(ài)華 作者簡(jiǎn)介

張愛(ài)華，博士，碩士生導(dǎo)師，中原工學(xué)院副教授。獲河南省高等教育教學(xué)成果一等獎(jiǎng)1項(xiàng)、紡織工業(yè)聯(lián)合會(huì)教學(xué)成果三等獎(jiǎng)2項(xiàng)，作為第2主持人，完成河南省高等學(xué)校教學(xué)改革重點(diǎn)項(xiàng)目2項(xiàng)；指導(dǎo)學(xué)生獲2019年全國(guó)大學(xué)生電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽國(guó)家一等獎(jiǎng)1項(xiàng)、河南省一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，2017年全國(guó)大學(xué)生電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽獲河南省一等獎(jiǎng)2項(xiàng)、二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，2017年河南省“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽河南省二等獎(jiǎng)1項(xiàng)。主持完成國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目1項(xiàng)，主持教育部高等教育司產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目1項(xiàng)，主持完成省廳級(jí)科技項(xiàng)目2項(xiàng)；獲河南省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)、三等獎(jiǎng)2項(xiàng)，獲中國(guó)紡織聯(lián)合會(huì)科學(xué)技術(shù)三等獎(jiǎng)2項(xiàng)；公開(kāi)發(fā)表學(xué)術(shù)論文25篇，其中SCI/EI檢索14篇；獲授權(quán)發(fā)明專利2項(xiàng)、受理發(fā)明專利2項(xiàng)。

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