本書面向以“人-機-物-靈”融合為特征的6G愿景，對6G無線傳輸技術進行前瞻性總結與預測。首 先，概述6G的應用場景與技術指標，對無線傳輸技術的發(fā)展進行展望。然后，面向低時延高可靠需求，探討了先進信道編碼技術的基本原理；面向大容量接入需求，探討了6G中的非正交多址技術、巨址接入技術、新型多載波技術以及波形信號設計；針對高頻譜效率傳輸需求，闡述了大規(guī)模MIMO、智能表面等新型技術。進一步，從6G系統(tǒng)整體優(yōu)化出發(fā)，介紹了基于廣義極化變換的新型信號處理方法。最 后，介紹了6G智能信號處理技術，詳細討論了深度學習在無線信號處理中的應用，并簡要介紹了語義通信的理論框架與實現(xiàn)案例。
本書適合希望了解6G無線傳輸技術的人士閱讀，不僅可作為移動通信技術研究、開發(fā)和維護人員的專業(yè)參考書，也可以作為大專院校高年級本科生、碩士生與博士生的教材或參考資料。同時，對未來移動通信感興趣的人員，本書內(nèi)容也具有閱讀和參考價值。
本書的主要內(nèi)容是在歸納團隊研究成果，并收集業(yè)界新科技進展的基礎上，進行系統(tǒng)梳理而完成，內(nèi)容兼具系統(tǒng)性與前沿性，能使讀者對6G物理層技術發(fā)展有整體認識。
牛凱
教授，博士生導師，現(xiàn)在北京郵電大學人工智能學院任教。主要研究方向為：信息論與極化碼、5G/6G移動通信、智能信號處理�，F(xiàn)為北京郵電大學“泛網(wǎng)無線通信”教 育部重點實驗室副主任，中國電子學會與中國通信學會高 級會員，信息論分會副主任委員。擔任IEEE Communications Letters與China Communications期刊編輯。先后主持多項國家自然科學基金重點與面上項目、國家重點研發(fā)項目、863項目。所提極化碼高性能編譯碼算法成為5G標準主流方案，榮獲中國電子學會科技獎自然科學一等獎。作為主要編著者，撰寫普通高等教育“十五”、“十一五”國 家級規(guī)劃教材《移動通信原理》，榮獲2010年全 國電子信息類優(yōu) 秀教材評選一等獎。
戴金晟
副研究員，博士生導師，現(xiàn)在北京郵電大學任教。主要研究方向為：語義通信、信源信道編碼、無線通信人工智能。先后主持國家自然科學基金、北京市自然科學基金等多個科研項目。近年來以第 一作者或通信作者身份在 IEEE JSAC/JSTSP/TSP等國際權 威期刊及IEEE ISIT等國際旗艦會議上發(fā)表論文三十余篇，申請國家發(fā)明專利二十余項。曾獲得中國電子學會科技獎自然科學一等獎、中國電子教育學會優(yōu) 秀博士論文獎、北京郵電大學優(yōu) 秀博士論文獎、中國電子學會信息論學術年會最 佳論文獎等學術與科技獎勵。
第 1章 緒論 001
1.1 6G應用場景分析 002
1.2 無線傳輸技術展望 005
1.3 本章小結 005
參考文獻 005
第 2章 先進信道編碼 007
2.1 概述 008
2.2 LDPC碼原理 009
2.2.1 基本概念 009
2.2.2 置信傳播譯碼算法 012
2.2.3 密度進化與高斯近似算法 018
2.2.4 LDPC碼差錯性能 025
2.2.5 LDPC碼構造 027
2.2.6 LDPC碼設計準則 032
2.3 極化碼 033
2.3.1 信道極化 033
2.3.2 極化編碼 036
2.3.3 極化碼構造 039
2.3.4 基本譯碼算法 040
2.3.5 增強譯碼算法 042
2.3.6 極化碼差錯性能 044
2.4 逼近有限碼長容量限的極化碼 048
2.4.1 有限碼長容量限 049
2.4.2 高性能CRC-Polar級聯(lián)碼構造 049
2.4.3 CA-HD算法 050
2.5 本章小結 054
參考文獻 054
第3章 非正交多址 059
3.1 NOMA概述 060
3.1.1 NOMA介紹 060
3.1.2 NOMA技術分類 065
3.2 SCMA 080
3.2.1 SCMA的基本結構 080
3.2.2 SCMA碼本設計建模 083
3.2.3 基于優(yōu)化互信息的碼本設計 084
3.2.4 降低誤比特率的SCMA設計 086
3.2.5 SCMA性能 088
3.3 PDMA 093
3.3.1 PDMA的基本結構 093
3.3.2 提高吞吐量的PDMA 095
3.3.3 降低BLER的PDMA 097
3.3.4 PDMA性能 104
3.4 MUSA 107
3.4.1 MUSA原理 107
3.4.2 MUSA性能分析 109
3.5 免授權多址接入 112
3.6 本章小結 117
參考文獻 118
第4章 巨址接入技術 123
4.1 概述 124
4.2 巨址接入信息論分析 128
4.2.1 巨址接入的誤差上界 128
4.2.2 基于誤差上界的理論性能分析 131
4.3 基本方案 134
4.3.1 內(nèi)外碼級聯(lián)方案總體結構 134
4.3.2 內(nèi)外碼級聯(lián)方案編碼器設計 135
4.3.3 壓縮感知方案發(fā)送端設計 137
4.3.4 壓縮感知方案接收端設計 139
4.3.5 實現(xiàn)方案性能對比 141
4.4 本章小結 142
參考文獻 143
第5章 新型多載波技術 145
5.1 概述 146
5.2 FBMC 147
5.3 UFMC 148
5.4 GFDM 152
5.4.1 基本結構 152
5.4.2 收發(fā)端設計 155
5.4.3 仿真性能 157
5.5 性能指標對比 159
5.6 本章小結 160
參考文獻 161
第6章 新型波形信號設計 163
6.1 概述 164
6.2 FTN 165
6.2.1 FTN基本含義 165
6.2.2 時域FTN的容量 168
6.2.3 未編碼FTN及其ITS檢測 169
6.2.4 編碼FTN及其Turbo解碼 170
6.2.5 多載波FTN 172
6.3 OTFS 174
6.3.1 OTFS時延 多普勒域寬帶波形傳輸基本原理 174
6.3.2 OTFS寬帶波形傳輸數(shù)字信號處理 178
6.3.3 OTFS信號檢測算法設計 181
6.4 本章小結 186
參考文獻 187
第7章 大規(guī)模MIMO 189
7.1 大規(guī)模MIMO概述 190
7.2 MIMO系統(tǒng)容量分析 192
7.2.1 Point to Point MIMO系統(tǒng)容量分析 192
7.2.2 MU-MIMO系統(tǒng)容量分析 194
7.2.3 M-MIMO系統(tǒng)容量分析 194
7.2.4 有利傳播和信道硬化分析 197
7.3 集中式MIMO 198
7.3.1 編碼/波束成形技術 198
7.3.2 檢測技術 202
7.3.3 面臨的技術挑戰(zhàn) 206
7.3.4 最新的研究方向 211
7.4 分布式大規(guī)模MIMO 212
7.4.1 分布式大規(guī)模MIMO概述 212
7.4.2 理論分析 217
7.4.3 信號處理技術 225
7.4.4 面臨的技術挑戰(zhàn) 232
7.5 本章小結 244
參考文獻 245
第8章 智能表面技術 253
8.1 概述 254
8.1.1 智能反射面 255
8.1.2 大型智能表面 258
8.1.3 智能反射面與傳統(tǒng)中繼的性能對比和差異 261
8.2 智能表面發(fā)送 265
8.2.1 SDR算法 268
8.2.2 DC算法 270
8.2.3 算法總結 272
8.3 信號檢測 274
8.4 本章小結 276
參考文獻 276
第9章 廣義極化信號傳輸 279
9.1 廣義極化變換理論 281
9.1.1 信道極化 281
9.1.2 極化編碼 281
9.1.3 極化信息處理 282
9.2 極化編碼調(diào)制 283
9.2.1 比特交織極化編碼調(diào)制 284
9.2.2 調(diào)制編碼聯(lián)合極化 291
9.3 極化編碼MIMO 296
9.3.1 極化編碼MIMO方案架構 296
9.3.2 空間極化特性 298
9.3.3 檢測算法 299
9.3.4 仿真結果與分析 299
9.4 極化編碼NOMA 300
9.4.1 極化編碼NOMA方案架構 301
9.4.2 多用戶極化特性 302
9.4.3 檢測算法 303
9.4.4 仿真結果與分析 304
9.5 本章小結 305
參考文獻 306
第 10章 智能信號處理 309
10.1 深度學習概述 310
10.1.1 機器學習與深度學習的基本概念 310
10.1.2 機器學習與深度學習的分類 311
10.2 基于深度學習的通信架構 312
10.2.1 基于自編碼器的通信架構 313
10.2.2 基于強化學習的通信架構 316
10.2.3 基于條件生成式對抗網(wǎng)絡的通信架構 317
10.3 智能信道估計 319
10.4 深度MIMO信號檢測 323
10.4.1 信號模型 323
10.4.2 DetNet結構 323
10.4.3 檢測性能 326
10.5 語義編碼傳輸 327
10.5.1 語義信息論簡介 327
10.5.2 語義通信系統(tǒng)框架 329
10.5.3 語義通信初步結果 332
10.6 本章小結 336
參考文獻 337
名詞索引 341
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