MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:19
- 题名/责任者:
- B5G和6G无线信道特征/尹学锋, (西) Jose Rodríguez-Pineiro编著
- 出版发行项:
- 武汉:华中科技大学出版社,2024
- ISBN及定价:
- 978-7-5680-9796-3 精装/CNY98.00
- 载体形态项:
- 377页:图;27cm
- 个人责任者:
- 尹学锋 编著
- 个人责任者:
- 何塞 (Jose Rodríguez-Pineiro) 编著
- 学科主题:
- 移动通信-无线电信道
- 中图法分类号:
- TN929.5
- 中图法分类号:
- TP84
- 责任者附注:
- 责任者规范汉译姓: 何塞
- 书目附注:
- 有书目
- 提要文摘附注:
- 本书首先概述了相对成熟的5G移动通信理论中信道特征的研究成果, 提出了B5G和6G时代移动通信系统对无线电波传播特征了解、信道模型、以及新特性的全新需求。而后, 本书从极具挑战性的B5G和6G的场景出发, 围绕超大规模天线阵列的应用背景、大量传感设备的工业物联网场景、复杂城市中的智能车联网场景、高速移动和超高速动态场景、以及无人机应用中不同于传统应用的特殊环境, 展开宽带、多维度信道研究的具体描述。在研究方法创新方面, 本书特别推出了多种具有引领特色的参数估计算法, 如基于非平面波假设的球面波估计算法、利用多重假设的可选贝叶斯算法、以及结合了深度学习的智能多径跟踪算法。在新型传播现象呈现方面, 本书针对信道硬化现象、方向域稀疏性现象、大阵列非稳态现象、以及阴影关联性现象进行了重点分析。通过上述内容的深入研究, 得到了具有B5G和6G特色的新型统计信道模型, 如经过双向拓展的几何散射体簇模型、融合了单/多次折返分布的几何多径模型、以及动态场景模型。此外, 为了能有效利用这些模型产生出准确的随机信道样本, 本书也特别包含了模型实现部分, 通过结合传播图论和深度学习、以及神经网络, 得到更加符合实际场景的信道重现。
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| 索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
| TN929.5/174 | 2368854 | 自然科学书库-四楼西北
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可借 | 自然科学书库-四楼西北 | |
| TN929.5/174 | 2368855 | 自然科学书库-四楼西北
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可借 | 自然科学书库-四楼西北 | |
| TN929.5/174 | 2368856 | 自然科学书库-四楼西北
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