無線通信中的智能天線：IS-95和第3代CDMA應(yīng)用

定　價：￥38.00

作　者：	（美）Joseph C.Liberti，Jr.，（美）Theodore S.Rappaport著；馬涼等譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	通信技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	化學(xué)工業(yè)

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ISBN：	9787111104704	出版時間：	2002-09-24	包裝：	膠版紙
開本：	26cm	頁數(shù)：	296	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是第一部將智能天線知識與實測數(shù)據(jù)完美結(jié)合的專著。全書首先綜述了IS-95PCS和蜂窩CDMA，然后從簡單的波束形成網(wǎng)絡(luò)到復(fù)雜的多用戶空間處理系統(tǒng)，討論了智能天線技術(shù)的應(yīng)用，闡述了智能天線開發(fā)中的要點，分析了與CDMA相關(guān)的問題和基本設(shè)計方法。主要內(nèi)容包括空-時無線信道的表征，最優(yōu)空間濾波和自適應(yīng)算法，以及RF定位系統(tǒng)。本書適于通信專業(yè)工程技術(shù)人員和在校研究生閱讀。

作者簡介

　　JosephC.Liberti，Jr.1995年在弗吉尼亞理工大學(xué)獲得博士學(xué)位后，加入了位于新澤西RebBank的貝爾通信研究所。他的研究領(lǐng)域包括無線電傳播測量及建模，智能天線空-時自適應(yīng)信號處理技術(shù)的開發(fā)，以及智能天線和其他新興無線技術(shù)的系統(tǒng)級開發(fā)。他在無線電傳播、智能天線和CDMA方面發(fā)表了大量論文，并在蜂窩系統(tǒng)監(jiān)測和在多天線接收機中合并信號的信號處理技術(shù)方面擁有3項發(fā)明專利。加入貝爾通信研究所以來，Liberti博士繼續(xù)其在智能天線方面的研究。他領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)了幾種高靈敏度的、基于陣列的系統(tǒng)，用來表征智能天線系統(tǒng)中的無線信道。對跳頻和直擴等不同的信號類型進行了靜態(tài)和動態(tài)空間無線信道的測量。這項工作還論證了智能天線在IS-95CDMA和PACS上的應(yīng)用。此外他對定向和地理定位系統(tǒng)也進行過研究。除智能天線研究外，他還參與了利用美國無執(zhí)照頻段提供無線寬帶數(shù)據(jù)通信和因特網(wǎng)接入的幾個項目，并參與了基于GIS的無線規(guī)劃和分析工具的開發(fā)工作。

圖書目錄

第1章   介紹 1
1.1   無線蜂窩的概念 1
1.2   無線通信的演變 4
1.2.1   無線通信中的關(guān)鍵詞和概念 6
1.2.2   數(shù)字蜂窩和PCS技術(shù) 8
1.2.3   CDMA無線本地環(huán) 9
1.2.4   MMDS和LMDS 10
1.2.5   第3代(3G)無線系統(tǒng) 10
1.3   擴頻和碼分多址 12
1.3.1   直接序列擴頻 12
1.3.2   DS-CDMA系統(tǒng)中的多址干擾 16
1.3.3   CDMA中的功率控制和遠(yuǎn)近效應(yīng) 19
1.3.4   跳頻擴頻 21
1.4   天線系統(tǒng) 21
1.5   無線電波傳播的基本概念 23
1.6   小尺度衰落 25
1.7   大尺度路徑損耗 25
1.7.1   對數(shù)距離路徑損耗模型 26
1.7.2   對數(shù)正態(tài)陰影分布 27
1.8   小結(jié) 29
第2章   IS-95 PCS和蜂窩CDMA 30
2.1   蜂窩和PCS頻率分配 30
2.2   IS-95 CDMA PCS系統(tǒng)的工作原理 31
2.3   IS-95 PCS的典型鏈路預(yù)算 35
2.3.1   IS-95 1 900 MHz前向鏈路預(yù)算 35
2.3.2   IS-95 1 900 MHz反向鏈路預(yù)算 36
2.4   IS-95反向業(yè)務(wù)信道傳輸 37
2.4.1   可變速率聲碼器 37
2.4.2   差錯控制—幀質(zhì)量標(biāo)記和卷積
編碼 40
2.4.3   符號重復(fù)和塊交織 42
2.4.4   沃爾什函數(shù)和64元正交調(diào)制 42
2.4.5   數(shù)據(jù)突發(fā)隨機化和門控 44
2.4.6   長碼擴頻 45
2.4.7   正交（短碼）擴頻 48
2.4.8   反向接入信道 49
2.4.9   反向接入—基站處信號間的相互
作用 50
2.5   IS-95前向信道信號 51
2.5.1   前向信道發(fā)射機結(jié)構(gòu) 52
2.5.2   導(dǎo)頻信道 52
2.5.3   同步信道 53
2.5.4   尋呼信道 53
2.5.5   前向業(yè)務(wù)信道 53
2.5.6   功率控制子信道 56
2.5.7   下行鏈路功率控制 57
2.6   IS-95的演進和cdma2000 57
2.7   小結(jié) 58
第3章   智能天線介紹：無線系統(tǒng)的空間
處理 59
3.1   智能天線技術(shù)的主要優(yōu)點 59
3.2   智能天線技術(shù)介紹 60
3.3   向量信道沖擊響應(yīng)和空間特征 64
3.4   空間處理接收機 65
3.5   固定波束形成網(wǎng)絡(luò) 66
3.6   切換波束系統(tǒng) 68
3.7   自適應(yīng)天線系統(tǒng) 69
3.8   寬帶智能天線 72
3.9   空間分集. 分集合并和分扇區(qū) 75
3.10   智能天線中的數(shù)字無線接收機技術(shù)
和軟件無線電 77
3.11   發(fā)射波束形成 81
3.12   陣列校準(zhǔn) 84
3.13   小結(jié) 86
第4章   智能天線技術(shù)在CDMA上的應(yīng)用 87
4.1   非相干CDMA空間處理器 87
4.2   相干CDMA空間處理器和空間處理瑞
克接收機 88
4.3   多用戶空間處理 92
4.4   利用智能天線動態(tài)地重分扇區(qū) 92
4.5   CDMA下行鏈路波束形成 93
4.6   小結(jié) 96
第5章   利用空間濾波增加CDMA系統(tǒng)的
覆蓋距離和容量 97
5.1   CDMA的距離擴展 97
5.2   IS-95基站采用空間濾波的單小區(qū)系統(tǒng) 100
5.3   基站處使用空間濾波的多小區(qū)系統(tǒng)
的反向信道性能 104
5.4   WLL用戶端的反向信道空間濾波 110
5.5   使用智能天線時的覆蓋距離和容量分析
— 一種基于向量的方法 112
5.6   小結(jié) 118
第6章   空-時無線信道的特征 119
6.1   無線多徑信道模型. 環(huán)境和信號參數(shù) 119
6.1.1   宏小區(qū)環(huán)境 122
6.1.2   微小區(qū)環(huán)境 124
6.1.3   角度擴展 124
6.1.4   測量信道的時變性 126
6.2   智能天線的空-時信道模型 127
6.2.1   Lee模型 127
6.2.2   Lee模型的Stapleton推廣 128
6.2.3   離散均勻分布 128
6.2.4   幾何單反射統(tǒng)計信道模型 129
6.2.5   幾何單反射圓周模型—宏小區(qū)
模型 130
6.2.6   幾何單反射橢圓模型—微小區(qū)
模型 131
6.2.7   高斯廣義穩(wěn)態(tài)非相關(guān)散射模型 132
6.2.8   高斯波達(dá)角 133
6.2.9   時變向量信道模型—Raleigh模型 133
6.2.10   兩個GSM仿真模型—TU和BU
模型 134
6.2.11   TU模型 135
6.2.12   BU模型 135
6.2.13   均勻扇區(qū)分布模型 135
6.2.14   改進的Saleh-Valenzuela模型 136
6.2.15   推廣的抽頭延遲線法 136
6.2.16   橢圓形子域模型—Lu. Lo和Litva
模型 137
6.2.17   基于測量的信道模型 137
6.2.18   光線追蹤模型 138
6.3   空間信道測量 139
6.4   空間信道模型的應(yīng)用 141
6.5   小結(jié) 141
第7章   幾何單反射橢圓模型 142
7.1   GBSBEM中多徑分量參數(shù)的仿真 147
7.2   GBSBEM模型中波達(dá)方向的邊緣分布 153
7.3   多普勒頻譜和衰落包絡(luò) 154
7.4   最大路徑延遲tm 的選擇 157
7.5   小結(jié) 158
第8章   最優(yōu)空間濾波和自適應(yīng)算法 159
8.1   多徑對最優(yōu)空間濾波的影響 161
8.1.1   平坦衰落信道 163
8.1.2   頻率選擇/時間彌散性信道 164
8.1.3   多徑下的陣列性能 164
8.2   輕載和過載自適應(yīng)陣列的性能 166
8.3   自適應(yīng)算法 167
8.3.1   盲自適應(yīng)算法 168
8.3.2   最小二乘恒模算法 169
8.4   CDMA中的自適應(yīng)算法 172
8.4.1   多目標(biāo)最小二乘恒模算法 173
8.4.2   Gram-Schmidt 正交化 174
8.4.3   相位模糊 175
8.4.4   分揀過程 175
8.5   多目標(biāo)判決導(dǎo)向算法 177
8.6   最小二乘解擴重擴多目標(biāo)陣列 178
8.6.1   LS-DRMTA的推導(dǎo) 178
8.6.2   LS-DRMTA的優(yōu)點 183
8.7   最小二乘解擴重擴多目標(biāo)恒模算法 183
8.7.1   LS-DRMTCMA的推導(dǎo) 185
8.7.2   LS-DRMTCMA的優(yōu)點 186
8.8   小結(jié) 186
第9章   波達(dá)方向估計算法 187
9.1   DOA估計的傳統(tǒng)法 187
9.1.1   延遲-相加法 187
9.1.2   Capon最小方差法 188
9.2   DOA估計的子空間法 190
9.2.1   MUSIC算法 190
9.2.2   MUSIC算法的改進 194
9.2.3   求根-MUSIC算法 194
9.2.4   循環(huán)MUSIC算法 195
9.2.5   ESPRIT算法 196
9.3   最大似然法 199
9.4   相干信號條件下的DOA估計 201
9.4.1   空間平滑技術(shù) 202
9.4.2   多維MUSIC 204
9.5   基于迭代最小二乘投影的CMA 204
9.6   DOA估計的綜合法 205
9.7   利用特征分解檢測信源數(shù) 207
9.7.1   SH. MDL和AIC準(zhǔn)則 207
9.7.2   利用變換Gerschgorin半徑進行信源
數(shù)估計 208
9.8   小結(jié) 210
第10章   RF定位系統(tǒng) 211
10.1   定向PL系統(tǒng) 212
10.2   真實距離PL系統(tǒng) 213
10.3   橢圓型PL系統(tǒng) 214
10.4   雙曲型PL系統(tǒng) 214
10.5   雙曲型PL系統(tǒng)和DF PL系統(tǒng) 216
10.6   TDOA估計法 216
10.6.1   TDOA估計的廣義模型 216
10.6.2   廣義互相關(guān)法 217
10.6.3   雙曲型定位估計技術(shù) 219
10.6.4   雙曲型PL估計法 220
10.7   定位精度的量度 222
10.7.1   MSE和Cram巖-Rao下界 222
10.7.2   圓周誤差概率 223
10.7.3   幾何精度因子 223
10.8   小結(jié) 224
附錄A   多址干擾和高斯近似 225
附錄B   Q. erf和erfc函數(shù) 233
附錄C   數(shù)學(xué)用表 237
附錄D   縮略語 244
參考文獻(xiàn) 257
索引 274