本书以2G、3G、4G与5G移动通信系统为背景，总结移动通信中共同的客观规律、基本理论和核心技术。从移动通信技术的3项主要技术指标——有效性(数量)、可靠性(质量)和安全性出发，从物理层和网络层两个层次，全面系统介绍移动通信原理。本书分为上、下两册，上册重点介绍传输技术，包括两个方面：基本物理层技术(第2～7章)，介绍较成熟的物理层技术，包括无线传播与移动信道、双工与多址技术、信源编码与数据压缩、信道编码、调制理论、分集与均衡；高级物理层技术(第8～12章)，阐述高速宽带移动通信中的物理层关键技术，包括多用户检测技术、多载波传输技术、MIMO空时处理技术、链路自适应技术及移动通信中的智能信号处理技术。下册重点介绍移动通信系统与网络，也分为两个方面：移动通信系统(第13~15章)，包括移动通信系统与网络概述、3G与TDD移动通信系统、4G与5G移动通信系统；移动通信网络(第16~20章)，包括移动网络结构与组成、新型无线通信网络、移动网络运行、移动信息安全、移动网络规划、设计与优化。本书每章后面都附有习题，供读者练习和自我检查。 本书可作为高等学校信息、通信及相关领域硕士研究生的教材，也可作为本科生的教材(书中定性分析内容)，还可以作为博士研究生的参考教材(书中定量分析内容和新技术内容)，同时可供从事移动通信研究、开发和维护的专业技术人员参考。
牛凯，北京邮电大学人工智能学院教授，博士生导师。主要研究方向为极化码、5G/6G移动通信、智能信号处理，先后主持多项国家自然科学基金重点与面上项目、国家重点研发项目、863项目、重大专项项目，所提极化码高性能编译码算法成为5G标准主流方案，荣获第二届中国科技产业化促进会科学技术奖——卓越贡献奖。
第1章 绪论
1.1 移动通信的主要特点
1.2 1G~3G移动通信的发展
1.3 4G~5G移动通信的发展
1.4 6G移动通信展望
1.5 关于本书的内容与安排
本章小结
参考文献
第2章 无线传播与移动信道
2.1 移动信道的特点
2.1.1 移动信道的3个主要特点
2.1.2 移动通信中电磁波传播行为
2.1.3 移动信道的衰落特征
2.2 路径损耗与阴影衰落
2.2.1 无线衰落初步定量分析
2.2.2 典型路径损耗模型
2.2.3 阴影衰落
2.3 小尺度衰落
2.3.1 小尺度衰落信道特征
2.3.2 小尺度衰落统计分析
2.3.3 小尺度衰落的概率分布
2.3.4 移动信道典型小尺度衰落
2.3.5 移动通信中的主要噪声与干扰
2.4 无线信道模型
2.4.1 均匀分布随机数
2.4.2 AWGN信道
2.4.3 单径衰落信道
2.4.4 多径衰落信道
2.4.5 MIMO信道
本章小结
参考文献
习题
第3章 双工与多址技术
3.1 双工与多址技术的基本概念
3.1.1 工作方式
3.1.2 基本原理
3.1.3 双工方式示例
3.1.4 多址接入示例
3.1.5 理论极限
3.2 FDD原理
3.2.1 技术特点
3.2.2 功能单元
3.2.3 系统技术指标
3.2.4 FDD技术优缺点
3.3 TDD原理
3.3.1 技术特点
3.3.2 信道互易
3.3.3 信道非对称
3.3.4 同步发送
3.3.5 系统干扰
3.4 面向5G的全双工方式
3.4.1 带内全双工(IBFD)基本原理
3.4.2 空域干扰抑制
3.4.3 模拟域干扰消除
3.4.4 数字域干扰消除
3.4.5 技术优势与挑战
3.5 移动通信中的典型多址接入方式
3.5.1 FDMA
3.5.2 TDMA
3.5.3 CDMA
3.5.4 OFDMA
3.6 CDMA中的地址码
3.6.1 地址码分类与设计要求
3.6.2 信道地址码
3.6.3 用户地址码
3.6.4 基站地址码
3.7 伪随机序列地址码设计的理论基础
3.7.1 伪随机序列的主要性质
3.7.2 扩频序列的相关特性
3.7.3 ZCZ序列与LCZ序列
3.8 面向5G的非正交多址接入(NOMA)技术
3.8.1 NOMA技术的分类
3.8.2 功率域非正交多址技术
3.8.3 编码域非正交多址技术
本章小结
参考文献
习题
第4章 信源编码与数据压缩
4.1 语音压缩编码
4.1.1 引言
4.1.2 数字通信中的语音压缩编码
4.2 移动通信中的语音压缩编码
4.2.1 GSM系统的RPE-LTP声码器
4.2.2 IS-96系统的QCELP声码器
4.2.3 CDMA2000系统的EVRC声码器
4.2.4 WCDMA系统的AMR声码器
4.3 图像压缩编码
4.3.1 图像压缩编码标准简介
4.3.2 静止图像压缩标准JPEG
4.3.3 准活动图像视频压缩标准H.26X
4.3.4 活动图像视频压缩标准MPEG
4.3.5 第二代视频压缩编码标准
4.4 我国音视频标准
4.4.1 DRA数字音频标准
4.4.2 AVS数字视频标准
4.5 压缩感知
4.5.1 稀疏信号表示
4.5.2 信号重建算法
本章小结
参考文献
习题
第5章 信道编码
5.1 信道编码的基本概念
5.1.1 信道编码的定义
5.1.2 信道编码的分类
5.1.3 几种典型的信道编码
5.1.4 汉明距离与纠检错基本不等式
5.2 线性码
5.2.1 线性分组码
5.2.2 循环码
5.2.3 检错码
5.3 卷积码
5.3.1 基本概念
5.3.2 卷积码的描述方法
5.3.3 Viterbi译码
5.3.4 卷积码的速率适配
5.3.5 卷积码差错性能
5.4 级联码
5.4.1 基本概念
5.4.2 级联码的标准与性能
5.5 交织编码
5.5.1 交织编码的基本原理
5.5.2 分组(块)交织器的基本性质
5.6 Turbo码
5.6.1 Turbo码的编码原理
5.6.2 Turbo码的译码器结构
5.6.3 最大后验概率(MAP)译码算法
5.6.4 软输出Viterbi(SOVA)译码算法
5.6.5 外信息变换(EXIT)分析工具
5.6.6 Turbo码差错性能
5.7 LDPC码
5.7.1 基本概念
5.7.2 置信传播(BP)译码算法
5.7.3 密度进化与高斯近似算法
5.7.4 LDPC码差错性能
5.7.5 LDPC码构造
5.8 极化码
5.8.1 信道极化
5.8.2 极化编码
5.8.3 极化码构造
5.8.4 基本译码算法
5.8.5 增强译码算法
5.8.6 极化码差错性能
5.9 因子图与信息处理
5.9.1 因子图
5.9.2 和积算法
5.9.3 Turbo信息处理
5.9.4 Polar信息处理
5.10 ARQ与HARQ简介
5.10.1 ARQ的分类
5.10.2 HARQ基本原理
5.11 GSM系统的信道编码
5.11.1 GSM的信道编码方案
5.11.2 全速率话音业务信道（TCH/FS）的信道编码
5.12 IS-95系统中的信道编码
5.12.1 检错CRC
5.12.2 前向纠错码(FEC)
5.12.3 交织编码
5.13 CDMA2000系统的信道编码
5.13.1 检错CRC
5.13.2 前向纠错码(FEC)
5.13.3 交织编码
5.14 WCDMA系统的信道编码
5.14.1 信道编码/复用流程
5.14.2 WCDMA中的信道检错、纠错编码
5.14.3 WCDMA中不同业务数据的编码/复用过程
5.15 LTE系统的信道编码
5.15.1 信道编码类型
5.15.2 信道编码/复用流程
5.15.3 前向纠错码(FEC)
5.16 5G NR系统的信道编码
5.16.1 5G信道编码标准化
5.16.2 信道编码类型
5.16.3 控制信道编码
5.16.4 业务信道编码
本章小结
参考文献
习题
第6章 调制理论
6.1 移动通信系统的物理模型
6.1.1 理想加性白色高斯(AWGN)信道C1
6.1.2 慢衰落信道C2
6.1.3 快衰落信道C3、C4、C5与C6
6.1.4 传输可靠性与抗衰落、抗干扰性能
6.2 调制/解调的基本功能与要求
6.2.1 调制/解调的基本功能
6.2.2 数字式调制/解调的分类
6.2.3 基本调制方法原理及性能简要分析
6.3 MSK/GMSK调制
6.3.1 为什么采用GMSK调制
6.3.2 MSK信号形式
6.3.3 MSK调制器结构
6.3.4 MSK信号的特点
6.3.5 MSK解调器结构
6.3.6 MSK与GMSK信号的功率谱密度
6.3.7 MSK与GMSK的误比特率公式
6.3.8 GMSK调制的小结
6.4 π/4DQPSK调制
6.4.1 π/4DQPSK差分检测
6.4.2 π/4DQPSK Viterbi检测
6.5 3π/88PSK调制
6.5.1 8PSK调制
6.5.2 3π/88PSK调制
6.6 用于CDMA的调制方式
6.6.1 直扩系统(DS-SS)中BPSK调制
6.6.2 直扩系统（DS-SS）中QPSK调制
6.6.3 直扩系统（DS-SS）中CQPSK调制
6.6.4 控制峰平比——OQPSK与CQPSK调制
6.7 MQAM调制
6.7.1 信号模型
6.7.2 差错性能
6.8 编码调制的潜在能力与最大增益
本章小结
参考文献
习题
第7章 分集与均衡
7.1 分集技术的基本原理
7.1.1 基本概念与分类
7.1.2 典型的分集与合并技术
7.1.3 发送分集技术
7.2 Rake接收与多径分集
7.2.1 Rake接收的基本原理
7.2.2 IS-95中Rake接收机的工程实现
7.2.3 WCDMA中Rake接收机原理
7.3 均衡技术
7.3.1 时域均衡器的分类
7.3.2 横向滤波器
7.3.3 均衡器的算法
7.3.4 判决反馈均衡器（DFE）
7.3.5 Tomlinson-Harashima预编码(THP)
7.3.6 频域均衡
7.4 增强技术与应用
7.4.1 GSM/EDGE增强接收技术
7.4.2 WCDMA增强接收技术
本章小结
参考文献
习题
第8章 多用户检测技术
8.1 多用户检测的基本原理
8.2 最优多用户检测技术
8.2.1 同步最优多用户检测
8.2.2 异步最优多用户检测
8.3 线性多用户检测技术
8.3.1 解相关检测器
8.3.2 MMSE检测器
8.3.3 多项式展开(PE)检测器
8.3.4 基于训练序列的自适应多用户检测器
8.3.5 盲自适应多用户检测器
8.4 干扰抵消检测器
8.4.1 串行干扰抵消(SIC)检测器
8.4.2 并行干扰抵消(PIC)检测器
8.4.3 迫零判决反馈(ZF-DF)检测器
8.5 NOMA系统的多用户检测
8.5.1 干扰抵消多用户检测
8.5.2 消息传递多用户检测
8.5.3 译码辅助多用户检测
本章小结
参考文献
习题
第9章 多载波传输技术
9.1 OFDM基本原理
9.1.1 OFDM信号的生成
9.1.2 保护时间和循环前缀
9.1.3 加窗技术
9.1.4 OFDM系统设计
9.2 OFDM中的信道估计
9.2.1 信道估计模型
9.2.2 导频图样
9.2.3 数据辅助算法
9.2.4 判决指导算法
9.2.5 MIMO-OFDM信道估计
9.3 OFDM中的同步技术
9.3.1 频域同步误差的影响
9.3.2 时域同步误差的影响
9.3.3 OFDM同步算法分类
9.3.4 常用OFDM同步算法
9.4 峰平比(PAPR)抑制
9.4.1 概述
9.4.2 PAPR抑制算法
9.4.3 算法性能比较
9.5 非正交多载波传输
9.5.1 FBMC
9.5.2 UFMC
9.5.3 GFDM
本章小结
参考文献
习题
第10章 MIMO空时处理技术
10.1 多天线信息论简介
10.1.1 MIMO系统信号模型
10.1.2 MIMO系统的信道容量推导
10.1.3 随机信道响应的MIMO系统容量
10.2 空时块码(STBC)
10.3 分层空时码（LST）
10.3.1 分层空时码的分类与结构
10.3.2 VLST的接收——迫零算法
10.3.3 VLST的接收——QR分解算法
10.3.4 VLST的接收——MMSE算法
10.4 空时格码(STTC)
10.4.1 STTC信号模型
10.4.2 STTC编码器结构
10.4.3 STTC编码设计准则
10.4.4 STTC编码的性能
10.5 空时预编码
10.5.1 线性空时预编码
10.5.2 非线性空时预编码
10.5.3 多用户MIMO预编码
10.6 大规模MIMO
10.6.1 应用场景
10.6.2 信道容量
10.6.3 导频污染
10.6.4 预编码
10.6.5 检测算法
10.7 MIMO技术在宽带移动通信系统中的应用
10.7.1 发送分集分类
10.7.2 发送分集在WCDMA系统中的应用
10.7.3 发送分集在CDMA2000系统中的应用
10.7.4 MIMO技术在LTE系统中的应用
本章小结
参考文献
习题
第11章 链路自适应技术
11.1 引言
11.1.1 自适应传输的必要性
11.1.2 克服慢时变与传输信道差异性的主要措施
11.2 功率控制原理
11.2.1 引入功率控制的必要性
11.2.2 功率控制准则
11.2.3 功率控制的分类与方法
11.3 功率控制在移动通信系统中的应用
11.3.1 IS-95中的功率控制
11.3.2 CDMA2000中的功率控制
11.3.3 WCDMA中的功率控制
11.4 无线资源的最优分配
11.4.1 注水定理
11.4.2 多载波信道下的最优功率分配
11.4.3 多天线信道下的最优功率分配
11.4.4 多用户分集
11.5 速率自适应
11.5.1 速率自适应在2G/2.5G中的应用
11.5.2 速率自适应的典型实例——HDR
11.5.3 WCDMA中增强型技术——高速下行分组接入HSDPA
11.6 OFDM链路自适应
11.6.1 自适应调制
11.6.2 HARQ
11.6.3 比特与功率分配
本章小结
参考文献
习题
第12章 移动通信中的智能信号处理
12.1 深度学习原理
12.1.1 机器学习与深度学习的分类
12.1.2 深度神经网络(DNN)
12.1.3 卷积神经网络(CNN)
12.1.4 循环神经网络(RNN)
12.1.5 生成对抗网络(GAN)
12.1.6 深度强化学习(DRL)
12.1.7 迁移学习
12.1.8 深度学习总结
12.2 基于深度学习的通信架构
12.2.1 基于自动编码器的通信架构
12.2.2 基于强化学习的通信架构
12.2.3 基于条件生成对抗网络(CGAN)的通信架构
12.3 智能信道估计与预测
12.3.1 OFDM系统中基于多层感知机(MLP)的信道估计
12.3.2 基于循环神经网络的信道预测
12.4 深度MIMO检测
12.4.1 信号模型
12.4.2 DetNet网络结构
12.4.3 检测性能
12.5 深度信道译码
12.5.1 线性分组码的神经网络译码
12.5.2 极化码的神经网络译码
本章小结
参考文献
习题
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