### 数字通信在衰落信道中的传输 #### 标题与描述中的核心知识点解析 **数字通信在衰落信道中的传输**(Digital Communication over Fading Channels)这一书名直接指出了本书研究的核心主题——即如何在存在衰落现象的无线环境中实现高效可靠的数字通信。在无线通信领域，“衰落”是指信号强度随时间和空间位置的变化而变化的现象，这种变化可能由多种因素引起，如多径传播、移动设备的速度等。 #### 作者背景与书籍价值 该书的作者之一Mohamed-Slim Alouini是一位著名的学者，在无线网络性能分析方面有着深厚的学术造诣。根据描述，这本书被评价为“进行无线通信物理层性能分析非常好用”的参考书籍，这意味着它不仅提供了理论基础，还深入探讨了实际应用中的技术细节和技术挑战。这对于研究人员、工程师以及学生来说都是一本极具价值的参考资料。 #### 衰落信道的基础概念 - **多径传播**：当信号通过多个路径到达接收端时发生的现象。不同路径上的信号可能因时间延迟而相互干涉，导致信号强度发生变化。 - **快衰落与慢衰落**：快衰落通常指的是由于快速变化的环境（如移动通信）引起的信号强度快速变化；而慢衰落则是由于较长时间内环境变化较小而导致的信号强度缓慢变化。 - **频率选择性衰落**：当信道对不同频率信号的影响不同时，就会发生频率选择性衰落。这种情况通常发生在多径环境下，不同路径长度对应不同的相位差，从而对信号的不同频段产生不同影响。 #### 书籍的主要内容概述 - **第一版回顾**：如果该书有第一版，那么第二版很可能会基于第一版的基础之上进行更新和完善，包括最新的研究成果和技术进展。 - **无线通信的基本原理**：书中很可能包含对无线通信基本原理的介绍，包括信号调制与解调、编码与解码等基础知识。 - **衰落信道建模**：详细阐述了如何建立准确的衰落信道模型，这些模型对于理解信号在不同环境下的传播特性至关重要。 - **性能评估方法**：介绍了用于评估无线通信系统性能的方法和技术，包括误码率（BER）、信噪比（SNR）等关键指标的计算。 - **高级技术与解决方案**：针对特定场景下的问题提出了先进的解决方案，如自适应调制与编码（AMC）、多输入多输出（MIMO）技术等。 #### 结论 《数字通信在衰落信道中的传输》这本书作为无线通信领域的权威著作，不仅适合于从事无线通信研究的专业人员，也适合希望深入了解无线通信物理层设计与优化的学生和工程技术人员。通过对衰落信道特性的深入研究，可以帮助读者更好地理解和解决无线通信系统中遇到的实际问题，从而提高系统的整体性能和可靠性。

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作者Marvin K. Simon Mohamed-Slim Alouini

书籍Wireless Communications Over Rapidly Time-Varying Channels的目录，书籍本身请到http://download.csdn.net/detail/jerry_qz/3311547处下载。 （原书无目录！）

多块板卡的通道资源在配置时混在一起，为便于根据板卡创建采集任务，需将各个板卡通道进行排序及分类，组成按板卡分类的通道字符串。 该算法同样适用于类似的数组排序分类，即具有相同特征的元素分类也同样适用。

最早MIMO信道容量分析，基于多天线的高斯信道，对经典的香浓信息论，香浓界-信道容量进行了扩展。文中作出了详细的解释，感兴趣的新手可以阅读一番。

channels-api：具有Django Rest Framework和Channels的RESTful Websocket API

DRF-ADMIN后台管理系统 项目简介 一个基于Django，Django REST框架（DRF），Channels，Redis，Vue的前分离分离的后台管理系统 项目正在开发中...... 项目源码 初步源码 前端原始码 的github 项目文档 留坑 系统功能 系统管理 用户管理：提供用户的相关配置及用户筛选，添加用户后，默认密码为123456 角色管理：对权限进行分配，可依据实际需要设置角色 权限管理：权限自由控制，增删改查等 部门管理：可配置系统组织架构，树形表格展示 任务调度：Cron任务管理 系统监控 在线用户：在线用户监控 IP黑名单：实现系统IP黑名单拉黑功能 CRUD日志：实现CRUD日志记录功能 错误日志：显示后台未知错误及其详情信息 服务监控：实时监控查看后台服务器性能 资产管理 服务器管理：服务器增删改改查 网络设备：待实现 存储设备：待实现 安全设备：待实现

这本书对信道的类型作了很详细的讲解，理论推导也很详细，值得拥有

这项研究报告了在11 GHz和14 GHz的室内传播测量活动和信道表征的结果，它们是未来通信系统的候选频段。 测量程序可以表征视距（LOS）和非LOS（NLOS）通道的大型和小型统计数据。 基于这些测量，提出了对数距离路径损耗模型，并讨论了均方根（RMS）延迟扩展。 通过使用Kolmogorov-Smirnov，卡方检验和Anderson-Darling检验，发现Nakagami分布很好地描述了小规模衰落的统计数据。 提出了一种与距离有关的线性模型来预测Nakagami m参数。 此外，根据测量结果分析了这些信道参数的互相关性，并且在LOS条件下可以清楚地观察到阴影衰落，RMS延迟扩展和m因子之间的互相关性，而NLOS的阻塞减少了互相关性。相关性。