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《全面详解LTE:MATLAB建模、仿真与实现》电子书封面

全面详解LTE:MATLAB建模、仿真与实现

  • 发布时间:2019年11月01日 23:12:50
  • 作者:Houman Zarrinkoub
  • 大小:91.1 MB
  • 类别:MATLAB电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:完整扫描版
  • 评分:7.5

    全面详解LTE:MATLAB建模、仿真与实现 PDF 完整扫描版

      给大家带来的一篇关于MATLAB相关的电子书资源,介绍了关于全面详解LTE、MATLAB建模、仿真方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小91.1 MB,Houman Zarrinkoub编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.9。

      内容介绍

      全面详解LTE:MATLAB建模、仿真与实现 PDF

      《全面详解LTE:MATLAB建模、仿真与实现》是第一本LTE与MATLAB完美结合的图书,以实用、高效、直观的方式详解LTE,学习4G技术。 详解LTE物理层及相关协议,包含MATLAB源代码,从事LTE领域,你会需要《全面详解LTE:MATLAB建模、仿真与实现》。 MathWorks公司通信和LTE软件工具负责人权威之作。 MATLAB中文论坛鼎力支持,为读者提供全面、超值的配套服务

      《全面详解LTE:MATLAB建模、仿真与实现》通过关键核心技术的理论概览、简明扼要地讨论LTE标准规范和用于仿真LTE标准所需的MATLAB算法这三个部分审视了LTE标准的物理层,并通过一系列的程序,展现了每一种LTE的核心技术,通过一步步综合这些核心技术,最终建立LTE物理层的系统模型并评价系统性能。通过这一循序渐进的过程,读者将会在仿真中深入理解LTE的技术构思和标准规范。本书适合通信、电子工程和计算机专业的学生、研究者和教授阅读、也可供通信系统的工程师、设计师和配置人员参考。

      目录

      • 推荐序一
      • 推荐序一(译文)
      • 推荐序二
      • 译者序
      • 原书前言
      • 专业词汇缩略语表
      • 1导论1
      • 1.1无线通信标准速览1
      • 1.2数据速率的历史4
      • 1.3IMT-Advanced要求4
      • 1.43GPP和LTE标准化5
      • 1.5LTE要求5
      • 1.6理论策略6
      • 1.7 LTE关键技术7
      • 1.7.1OFDM7
      • 1.7.2SC-FDM8
      • 1.7.3MIMO8
      • 1.7.4Turbo 信道编码8
      • 1.7.5链路自适应9
      • 1.8LTE 物理层建模9
      • 1.9LTE(R8版和R9版)10
      • 1.10LTE-Advanced (R10版)11
      • 1.11MATLAB和无线系统设计11
      • 1.12本书组织结构11
      • 参考文献12
      • 2LTE物理层概览13
      • 2.1空中接口13
      • 2.2频带14
      • 2.3单播和组播服务15
      • 2.4带宽分配16
      • 2.5时间帧17
      • 2.6时-频分布18
      • 2.7OFDM多载波传输20
      • 2.7.1循环前缀20
      • 2.7.2子载波间隔21
      • 2.7.3资源块尺寸21
      • 2.7.4频域调度22
      • 2.7.5接收端典型操作22
      • 2.8单载波频分复用23
      • 2.9资源网格的内容23
      • 2.10物理信道24
      • 2.10.1下行链路物理信道25
      • 2.10.2下行链路信道功能26
      • 2.10.3上行链路物理信道29
      • 2.10.4上行链路信道功能30
      • 2.11物理信号30
      • 2.11.1参考信号30
      • 2.11.2同步信号32
      • 2.12下行链路帧结构32
      • 2.13上行链路帧结构33
      • 2.14MIMO34
      • 2.14.1接收分集34
      • 2.14.2发射分集34
      • 2.14.3空分复用36
      • 2.14.4波束赋形37
      • 2.14.5循环延迟分集38
      • 2.15MIMO模式38
      • 2.16物理层数据处理39
      • 2.17下行链路数据处理39
      • 2.18上行链路数据处理40
      • 2.18.1SC-FDM41
      • 2.18.2MU-MIMO42
      • 2.19本章小结43
      • 参考文献43
      • 3MATLAB通信系统设计44
      • 3.1系统开发流程44
      • 3.2挑战和能力44
      • 3.3关注点45
      • 3.4目标45
      • 3.5MATLAB的物理层模型46
      • 3.6MATLAB46
      • 3.7MATLAB工具箱47
      • 3.8Simulink组件47
      • 3.9建模与仿真48
      • 3.9.1DSP系统工具箱48
      • 3.9.2通信系统工具箱48
      • 3.9.3并行计算工具箱49
      • 3.9.4定点型设计器49
      • 3.10原型建模与实现49
      • 3.10.1MATLAB 代码生成器50
      • 3.10.2硬件实现50
      • 3.11系统对象介绍51
      • 3.11.1通信系统工具箱的系统对象51
      • 3.11.2系统对象的测试平台52
      • 3.11.3系统对象函数54
      • 3.11.4字符误码率仿真56
      • 3.12MATLAB信道编码实例57
      • 3.12.1纠错与检错57
      • 3.12.2卷积码58
      • 3.12.3硬判决Viterbi译码58
      • 3.12.4软判决Viterbi译码60
      • 3.12.5Turbo编码62
      • 3.13本章小结64
      • 参考文献65
      • 4调制和编码66
      • 4.1LTE调制方案66
      • 4.1.1MATLAB实例68
      • 4.1.2BER测量72
      • 4.2比特级绕码74
      • 4.2.1MATLAB实例75
      • 4.2.2BER测量78
      • 4.3信道编码79
      • 4.4Turbo编码79
      • 4.4.1Turbo 编码器80
      • 4.4.2Turbo译码器81
      • 4.4.3MATLAB实例81
      • 4.4.4BER测量83
      • 4.5早期终止机制87
      • 4.5.1MATLAB实例87
      • 4.5.2BER测量88
      • 4.5.3计时测量91
      • 4.6码率匹配91
      • 4.6.1MATLAB实例92
      • 4.6.2BER测量95
      • 4.7码块分段97
      • 4.7.1MATLAB实例97
      • 4.8LTE传输信道处理99
      • 4.8.1MATLAB实例99
      • 4.8.2BER测量101
      • 4.9本章小结103
      • 参考文献103
      • 5OFDM104
      • 5.1信道建模104
      • 5.1.1大尺度和小尺度衰落104
      • 5.1.2多径衰落效应105
      • 5.1.3多普勒效应105
      • 5.1.4MATLAB实例105
      • 5.2讨论范围110
      • 5.3工作流程110
      • 5.4OFDM和多径衰落110
      • 5.5OFDM和信道响应估计111
      • 5.6频域均衡112
      • 5.7LTE资源网格112
      • 5.8配置资源网格114
      • 5.8.1CSR符号114
      • 5.8.2DCI符号115
      • 5.8.3BCH符号115
      • 5.8.4同步符号116
      • 5.8.5用户数据符号116
      • 5.9参考信号生成118
      • 5.10资源元素映射120
      • 5.11OFDM信号生成124
      • 5.12信道建模125
      • 5.13OFDM接收端127
      • 5.14资源元素反映射129
      • 5.15信道估计131
      • 5.16均衡器增益计算133
      • 5.17信道可视化134
      • 5.18下行链路传输模式1135
      • 5.18.1SISO模型135
      • 5.18.2SIMO模型142
      • 5.19本章小结150
      • 参考文献151
      • 6MIMO152
      • 6.1MIMO定义152
      • 6.2MIMO的动机153
      • 6.3MIMO的种类153
      • 6.3.1接收端合并技术153
      • 6.3.2发射分集154
      • 6.3.3空分复用154
      • 6.4MIMO的覆盖范围154
      • 6.5MIMO信道154
      • 6.5.1MATLAB实现155
      • 6.5.2LTE特征信道模型157
      • 6.5.3MATLAB实现159
      • 6.5.4MIMO信道初始化160
      • 6.5.5添加AWGN161
      • 6.6MIMO的一般特征161
      • 6.6.1MIMO资源网格结构162
      • 6.6.2资源元素映射163
      • 6.6.3资源元素反映射166
      • 6.6.4基于CSR的信道估计170
      • 6.6.5信道估计函数171
      • 6.6.6信道估计扩展173
      • 6.6.7理想信道估计177
      • 6.6.8信道响应提取179
      • 6.7MIMO的特殊特征180
      • 6.7.1 发射分集180
      • 6.7.2收发器启动函数188
      • 6.7.3下行链路传输模式2197
      • 6.7.4空分复用204
      • 6.7.5空分复用中的MIMO操作207
      • 6.7.6下行链路传输模式4215
      • 6.7.7开环空分复用229
      • 6.7.8下行链路传输模式3233
      • 6.8本章小结240
      • 参考文献241
      • 第7章链路自适应242
      • 7.1系统模型243
      • 7.2LTE中的链路自适应244
      • 7.2.1信道质量估计244
      • 7.2.2预编码矩阵估计245
      • 7.2.3秩估计245
      • 7.3MATLAB实例245
      • 7.3.1CQI估计245
      • 7.3.2PMI估计248
      • 7.3.3RI估计249
      • 7.4子帧间的链路自适应252
      • 7.4.1收发端模型结构253
      • 7.4.2更新收发端参数结构体254
      • 7.5自适应调制255
      • 7.5.1无自适应255
      • 7.5.2随机变更调制方案256
      • 7.5.3基于CQI的自适应256
      • 7.5.4收发端性能验证257
      • 7.5.5结论259
      • 7.6自适应调制与编码率260
      • 7.6.1无自适应260
      • 7.6.2随机变更调制方案261
      • 7.6.3基于CQI的自适应261
      • 7.6.4收发端性能验证262
      • 7.6.5结论262
      • 7.7自适应预编码264
      • 7.7.1基于PMI的自适应266
      • 7.7.2收发端性能验证267
      • 7.7.3结论268
      • 7.8自适应MIMO268
      • 7.8.1基于RI的自适应270
      • 7.8.2收发端性能验证271
      • 7.8.3结论272
      • 7.9下行链路控制信息272
      • 7.9.1MCS272
      • 7.9.2自适应率275
      • 7.9.3DCI处理275
      • 7.10本章小结279
      • 参考文献280
      • 8系统级建模281
      • 8.1系统模型281
      • 8.1.1发射端模型282
      • 8.1.2发射端模型的MATLAB模型283
      • 8.1.3信道模型285
      • 8.1.4信道模型的MALTAB模型285
      • 8.1.5接收端模型286
      • 8.1.6接收端模型的MATLAB模型287
      • 8.2用MATLAB构建的系统模型289
      • 8.3定量评估291
      • 8.3.1传输模式的影响291
      • 8.3.2BER与SNR的函数关系293
      • 8.3.3信道估计技术的影响295
      • 8.3.4信道模型的影响295
      • 8.3.5信道时延扩散与循环前缀的影响296
      • 8.3.6MIMO接收器算法的影响297
      • 8.4吞吐量分析298
      • 8.5用Simulink进行系统建模299
      • 8.5.1构建一个Simulink模型301
      • 8.5.2Simulink集成MATLAB算法302
      • 8.5.3参数初始化309
      • 8.5.4运行仿真311
      • 8.5.5引入参数对话框313
      • 8.6定量评估321
      • 8.6.1声音信号传输321
      • 8.6.2主观声音质量测试322
      • 8.7本章小结323
      • 参考文献323
      • 9仿真324
      • 9.1提升MATLAB仿真速度324
      • 9.2工作流程325
      • 9.3实例研究:LTE PDCCH处理326
      • 9.4基准算法327
      • 9.5MATLAB代码剖析329
      • 9.6MATLAB代码优化331
      • 9.6.1向量化331
      • 9.6.2预分配337
      • 9.6.3系统对象340
      • 9.7使用加速功能351
      • 9.7.1MATLAB—C代码生成352
      • 9.7.2并行运算353
      • 9.8使用Simulink模型355
      • 9.8.1创建Simulink模型355
      • 9.8.2验证数值等价性356
      • 9.8.3Simulink基准模型357
      • 9.8.4优化Simulink模型358
      • 9.9GPU辅助运算366
      • 9.9.1在MATLAB中启动GPU功能367
      • 9.9.2GPU优化系统对象367
      • 9.9.3使用单一GPU系统对象368
      • 9.9.4GPU参与并行计算370
      • 9.10实例研究:在GPU上进行Turbo编码374
      • 9.10.1基于CPU处理基准算法374
      • 9.10.2基于GPU处理Turbo译码器377
      • 9.10.3基于GPU处理多个系统对象378
      • 9.10.4多帧和大数据长度380
      • 9.10.5使用单精度数据类型383
      • 9.11本章小结385
      • 10基于C/C++代码的原型构建387
      • 10.1应用范围387
      • 10.2 动机388
      • 10.3 要求388
      • 10.4 MATLAB代码的构思389
      • 10.5 如何创建代码389
      • 10.5.1实例研究:频域均衡389
      • 10.5.2使用MATLAB命令390
      • 10.5.3使用MATLAB代码转换器工程392
      • 10.6转换的C代码的结构397
      • 10.7 支持的MATLAB子集398
      • 10.7.1代码转换准备398
      • 10.7.2实例研究:插入导频信号399
      • 10.8复数和本地C类型400
      • 10.9 系统工具箱支持403
      • 10.9.1实例研究:FFT和反FFT403
      • 10.10 定点型数据支持408
      • 10.10.1实例研究:FFT函数409
      • 10.11可变长度数据支持412
      • 10.11.1实例研究:自适应性调制412
      • 10.11.2 定长代码转换413
      • 10.11.3有界变长数据417
      • 10.11.4 无界变长数据419
      • 10.12集成外部C/C++代码421
      • 10.12.1 算法421
      • 10.12.2执行MATLAB测试平台423
      • 10.12.3 生成C代码425
      • 10.12.4接口函数C代码426
      • 10.12.5主函数C代码429
      • 10.12.6编译和连接430
      • 10.12.7执行C测试平台432
      • 10.13 本章小结433
      • 参考文献433
      • 11总结434
      • 11.1 建模434
      • 11.1.1 理论构思434
      • 11.1.2标准规范435
      • 11.1.3 MATLAB算法435
      • 11.2 仿真436
      • 11.2.1 仿真加速437
      • 11.2.2 加速方法437
      • 11.2.3实现437
      • 11.3 未来工作的方向438
      • 11.3.1 用户层面438
      • 11.3.2 控制层面处理439
      • 11.3.3 混合自动重传请求439
      • 11.3.4 系统接入模型439
      • 11.4结语440
      • 译后记441
      • 专业词汇缩略语表专业词汇缩略语表

      学习笔记

      python和matlab的区别

      Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 Python的优势: (推荐学习:Python视频教程) Python相对于Matlab最大的优势:免费。但既然你已经能用上Matlab,想必不在乎这个了。 Python次大的优势:开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。 可移植性,Matlab必然不如Python。但你主要做Research,这方面需求应当不高。 第三方生态,Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包,比如GUI,比如更方便的并行,使用GPU,Functional等等。长期来看,Python的科……

      详解python和matlab的优势与区别

      Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 Python的优势: Python相对于Matlab最大的优势:免费。但既然你已经能用上Matlab,想必不在乎这个了。 Python次大的优势:开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。 可移植性,Matlab必然不如Python。但你主要做Research,这方面需求应当不高。 第三方生态,Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包,比如GUI,比如更方便的并行,使用GPU,Functional等等。长期来看,Python的科学计算生态会比Matlab好。 语言……

      实例详解Matlab 与 Python 的区别

      一、Python简介 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[2] 。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 Python执行: Python在执行时,首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code(字节码),然后再由Python Virtual Machine(Python虚拟机)来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java,.NET是一致的。然而,Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是,Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。这里的高级并不是通常意义上的高级,不是说Python的Virtual Machin……

      基于MATLAB和Python实现MFCC特征参数提取

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      以上就是本次介绍的MATLAB电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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      Terrence921

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