本書的主要內容是在歸納團隊研究成果，並收集業界新科技進展的基礎上，進行繫統梳理而完成，內容兼具繫統性與前沿性，能使讀者對6G物理層技術發展有整體認識。

●第1章緒論001
1.16G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章優選信道編碼007
2.1概述008
2.2LDPC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
2.2.4LDPC碼差錯性能025
2.2.5LDPC碼構造027
2.2.6LDPC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級聯碼構造049
2.4.3CA-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
3.1NOMA概述060
3.1.1NOMA介紹060
3.1.2NOMA技術分類065
3.2SCMA080
3.2.1SCMA的基本結構080
3.2.2SCMA碼本設計建模083
3.2.3基於優化互信息的碼本設計084
3.2.4降低誤比特率的SCMA設計086
3.2.5SCMA性能088
3.3PDMA093
3.3.1PDMA的基本結構093
3.3.2提高吞吐量的PDMA095
3.3.3降低BLER的PDMA097
3.3.4PDMA性能104
3.4MUSA107
3.4.1MUSA原理107
3.4.2MUSA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基於誤差上界的理論性能分析131
4.3基本方案134
4.3.1內外碼級聯方案總體結構134
4.3.2內外碼級聯方案編碼器設計135
4.3.3壓縮感知方案發送端設計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
5.2FBMC147
5.3UFMC148
5.4GFDM152
5.4.1基本結構152
5.4.2收發端設計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
6.2FTN165
6.2.1FTN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FTN172
6.3OTFS174
6.3.1OTFS時延多普勒域寬帶波形傳輸基本原理174
6.3.2OTFS寬帶波形傳輸數字信號處理178
6.3.3OTFS信號檢測算法設計181
6.4本章小結186
參考文獻187
第7章大規模MIMO189
7.1大規模MIMO概述190
7.2MIMO繫統容量分析192
7.2.1PointtoPointMIMO繫統容量分析192
7.2.2MU-MIMO繫統容量分析194
7.2.3M-MIMO繫統容量分析194
7.2.4有利傳播和信道硬化分析197
7.3集中式MIMO198
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206
7.3.4近期新的研究方向211
7.4分布式大規模MIMO212
7.4.1分布式大規模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智能反射面與傳統中繼的性能對比和差異261
8.2智能表面發送265
8.2.1SDR算法268
8.2.2DC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極化編碼調制283
9.2.1比特交織極化編碼調制284
9.2.2調制編碼聯合極化291
9.3極化編碼MIMO296
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NOMA300
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基於深度學習的通信架構312
10.2.1基於自編碼器的通信架構313
10.2.2基於強化學習的通信架構316
10.2.3基於條件生成式對抗網絡的通信架構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
10.4.2DetNet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語義通信繫統框架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

本書面向以“人-機-物-靈”融合為特征的6G願景，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展進行展望。然後，面向低時延高可靠需求，探討了優選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，闡述了大規模MIMO、智能表面等新型技術。進一步，從6G繫統整體優化出發，介紹了基於廣義極化變換的新型信號處理方法。最後，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，並簡要介紹了語義通信的理論框架與實現案例。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、開發和維護人員的專業參考書，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，本書內容也具有閱讀和參考價值。

牛凱,戴金晟 編