通信中的智能信號處理

內(nèi)容概要

本書著重介紹智能信號處理技術(shù)在移動通信關(guān)鍵技術(shù)(如多用戶檢測、智能天線、高性能的接收機(jī)等技術(shù))中的應(yīng)用。全書共分16章，第1章為緒論；第2到第15章分別介紹自適應(yīng)子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支撐矢量機(jī)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、獨立分量分析算法、最大特征向量學(xué)習(xí)機(jī)、Volterra級數(shù)、多子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于正交碼的多子波、多子波CDMA、基于子波包變換的CDMA和子波包優(yōu)化、免疫算法、免疫策略RBF網(wǎng)絡(luò)、免疫克隆算法、量子進(jìn)化算法等智能方法在DS.CDMA移動通信系統(tǒng)中的應(yīng)用；第16章簡單介紹了智能技術(shù)在MIMO通信系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和前景。    本書內(nèi)容豐富，方法新穎，反映了智能通信信號處理的新理論、新技術(shù)、新方法和新應(yīng)用。本書也是作者在智能信號處理和通信信號處理領(lǐng)域多年教學(xué)與科研工作的積累和總結(jié)。    本書條理清晰，論證縝密，理論聯(lián)系實際，可以指導(dǎo)讀者盡快地學(xué)習(xí)和跟蹤智能通信信號處理的最新進(jìn)展。本書適用于智能信息處理、信號與信息處理、通信與信息系統(tǒng)及相關(guān)專業(yè)的研究生、工程師和科研人員閱讀和參考。

作者簡介

焦李成，男，1959年10月生，西安電子科技大學(xué)智能信息處理研究所所長、教授、博士生導(dǎo)師，擔(dān)任國務(wù)院學(xué)位委員會學(xué)科改組成員、教育部本科教學(xué)水平評估專家、IEEE高級會員、中國人工智能學(xué)會常務(wù)理事、中國電子常會理事、CJE與電子學(xué)報編委，曾任第八屆全國人大代表。

書籍目錄

第1章緒論  1.1 CDMA移動通信系統(tǒng)研究背景及意義  1.2 第三代移動通信系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)    1.2.1 3G系統(tǒng)及其展望    1.2.2 3G系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)  1.3 第四代移動通信系統(tǒng)的研究目標(biāo)與現(xiàn)狀    1.3.1 4G系統(tǒng)研究目標(biāo)    1.3.2 4G系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀及其關(guān)鍵技術(shù)  1.4 3G與4G系統(tǒng)中的DS—CDMA  1.5 空時信號處理與多用戶檢測    1.5.1 使用陣列天線的必要性    1.5.2 空時信號處理    1.5.3 多用戶檢測  1.6 通信中的智能信號處理  1.7 本書的主要內(nèi)容  參考文獻(xiàn)第2章 自適應(yīng)子波網(wǎng)絡(luò)多用戶檢測  2.1 引言  2.2 自適應(yīng)子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    2.2.1 子波變換、逼近以及分類    2.2.2 自適應(yīng)子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  2.3 自適應(yīng)子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測    2.3.1 自適應(yīng)子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單用戶檢測    2.3.2 自適應(yīng)子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多用戶檢測    2.3.3 自適應(yīng)子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法和實現(xiàn)考慮    2.3.4 仿真實驗與性能分析    2.3.5 評述  2.4 自適應(yīng)子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空時多用戶檢測    2.4.1 多天線接收時的空時信號模型    2.4.2 空時匹配濾波與最大比多徑合并    2.4.3 空時最佳多用戶檢測與自適應(yīng)子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)    2.4.4 仿真實驗與性能分析    2.4.5 評述  2.5 基于自適應(yīng)子波網(wǎng)絡(luò)的MMSE檢測器    2.5.1 MMSE線性多用戶檢測    2.5.2 基于自適應(yīng)子波網(wǎng)絡(luò)的MMSE檢測器    2.5.3 算法分析    2.5.4 性能分析與仿真結(jié)果  2.6 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第3章 支持矢量機(jī)多用戶檢測  3.1 支撐矢量機(jī)算法    3.1.1 模式識別支撐矢量機(jī)    3.1.2 回歸支撐矢量機(jī)  3.2 支撐矢量機(jī)多用戶檢測    3.2.1 支持矢量機(jī)多用戶檢測結(jié)構(gòu)    3.2.2 空時聯(lián)合多用戶檢測    3.2.3 仿真實例  3.3 自適應(yīng)支撐矢量機(jī)多用戶檢測    3.3.1 白適應(yīng)支撐矢量機(jī)    3.3.2 試驗仿真  3.4 小結(jié)與討論  參考文獻(xiàn)第4章 遞歸網(wǎng)絡(luò)盲自適應(yīng)多用戶檢測  4.1 引言  4.2 以碼片速率采樣的異步傳輸信號模型  4.3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲自適應(yīng)多用戶檢測    4.3.1 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲自適應(yīng)多用戶檢測    4.3.2 盲最小均方誤差多用戶檢測    4.3.3 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲自適應(yīng)多用戶檢測  4.4 性能分析    4.4.1 輸出信干噪比    4.4.2 漸進(jìn)多用戶有效性與抗“遠(yuǎn)近”效應(yīng)能力    4.4.3 計算復(fù)雜度比較    4.4.4 計算時間比較    4.4.5 失配對性能的影響  4.5 仿真實驗  4.6 基于GRNN的自適應(yīng)MMSE多用戶檢測器    4.6.1 MMSE多用戶檢測器    4.6.2 自適應(yīng)MMSE多用戶檢測器    4.6.3 基于GRNN的自適應(yīng)MMSE多用戶檢測器    4.6.4 性能分析與仿真結(jié)果  4.7 本章小結(jié)  參考文獻(xiàn)第5章 獨立分量分析算法在CDMA中的應(yīng)用  5.1 引言  5.2 盲信號分離    5.2.1 盲信號分離的數(shù)學(xué)模型    5.2.2 求解原理    5.2.3 盲信號分離的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)  5.3 獨立分量分析的基本算法    5.3.1 去相關(guān)算法    5.3.2 自然梯度算法    5.3.3 迭代求逆算法    5.3.4 EASI算法    5.3.5 ICA算法的收斂性  5.4 基于ICA算法的多用戶檢測    5.4.1 匹配濾波器級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測    5.4.2 按碼片速率采樣的ICA多用戶檢測    5.4.3 仿真結(jié)果  5.5 基于獨立分量分析的CDMA系統(tǒng)信道估計方法    5.5.1 系統(tǒng)模型    5.5.2 仿真試驗    參考文獻(xiàn)第6章 基于最大特征向量學(xué)習(xí)機(jī)的盲波束形成……第7章 非線性信道的Volterra級數(shù)模型及其辨識算法第8章 非線性系統(tǒng)的均衡器設(shè)計第9章 基于多子波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測器與基于正交碼的多子波CDMA第10章 多子波CDMA理論和多子波CDMA第11章 基于子波包變換的CDMA和子波包優(yōu)化第12章 基于免疫算法的多用戶檢測第13章 免疫策略RBF網(wǎng)絡(luò)多用戶檢測第14章 免疫克隆算法第15章 量子進(jìn)化算法在CDMA中的應(yīng)用第16章 智能信息處理技術(shù)在MIMO通信系統(tǒng)中的應(yīng)用附錄A 多用戶檢測基本原理附錄B 命題8.1的證明附錄C 引理8.1～引理8.3的證明附錄D 定理8.1～定理8.3的證明附錄E (8.6)與式(8.7)的推導(dǎo)過程.附錄F 定理9.3的證明附錄G 定理11.1～定理11.5的證明附錄H 定理12.1與定理12.2的證明

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