无线电波传播信道特征

作者简介

工学博士，同济大学电子与信息工程学院教授，博士生导师, 1995年毕业于华中科技大学光电子工程系，2002、2006年于丹麦奥尔堡大学分别获得数字通信硕士学位和无线通信工学博士学位。主要研究兴趣包括电波传播信道特征、高精度参数估计算法、雷达信号处理与无线环境感知, 发表论文120余篇，英文著作一部，授权PCT国际专利8项，中国专利5项，国际信道标准两项。主要科研成果有：（1）、多种信道参数高精度估计算法，包括SAGE（空间迭代广义期望最大化）算法，多层证据框架算法，功率谱提取算法，多径粒子滤波算法，和球面波提取算法，其中SAGE算法因其能够对每条传播路径的14个参数即时延、波离方向、波达方向、多普勒频移，以及极化矩阵进行估计，已成为建立SCM， SCME模型的标准算法；（2）、实测统计信道模型成为国际标准，即基于城市场景的Relay信道特征模型成为ITU信道模型标准，无人机空地信道模型成为3GPP标准模型；（3）、针对5G场景的信道特征研究，包括13-17GHz，28 GHz，60 GHz，71-73 GHz，70-77GHz室内外场景，动静态，全双工，空对地、卫星对地面，Massive MIMO，以及地物损耗、植被损耗场景；（4）、创新随机图论信道模拟理论，拥有自主知识产权的核心仿真技术，使图论成为可代替射线追踪的低复杂度、高准确度信道仿真工具。

内容简介

这部教材具有如下的特点：1）理论架构完整：该教材对传播信道特征的阐述较为全面，不仅对其自然机理，而且对研究方法、特征挖掘和建模过程的各个环节进行详细的介绍；2）内容新颖先进：这部教材侧重5G及B5G时代无线通信对信道特征研究的需求，介绍并分析时、空、频、极化、以及空间一致性方面的特征挖掘，围绕5G关键技术如大规模天线阵列、毫米波传输阐述相应的信道特征提取细节；3）体现学科交叉与融合：该教材的多个章节对将信道特征在通信以外领域中的应用进行了详细描述，如与雷达目标识别以及环境感知领域的交叉应用，利用信道特征通过机器学习的方式进行指纹提取用于移动终端定位，以及利用信道时变特征对环境中散射体的位移进行预测等，信道与其他功能实现之间的交叉对未来智能技术、物联网技术的发展具有重要的意义；4）方法具有较强的通用性：该部教材在信道特征研究中融入了多种信号处理的方法、贝叶斯理论、粒子滤波、卡尔曼滤波以及机器学习、深度学习、神经网络算法在信道特征提取中的应用范例，这些内容能够是读者触类旁通，举一反三，可以通过信道研究掌握多种研究方法、算法。