通信信号处理、有关于无线信道、移动通信的调制技术、分集接收与最佳接收机、扩频信号、多址通信技术、信源编码与信道编码

第三次作业 回答下列问题时给出参考文献，并标出文献索引 1.阐述OFDM通信系统中多载波调制的工作原理、OFDMA的工作方式和工作特点（优点、缺点）； 2.目前面向5G系统的非正交多址技术有哪些，与正交多址技术相比较，其工作方式、工作特点是什么？ 3.采用非正交多址技术通信系统中的关键技术有哪些？这些技术可以解决什么问题？

1根据程序array1.m画出下述情况下均匀线阵方向图 1）计算来波方向为0度方向图 2）画出来波方向为 45 度时的方向图 3）画出来波方向为0度，幅度取分贝数：10log***（单位为dB）时的方向图 4）画出来波方向为0度，随着阵元数的增加，当N=16，N=32时的方向图，并对方向图的变化情况进行说明 2、根据程序array2.m画出波束宽度与波达方向及阵元数的关系曲线图,并进行分析说明。

通信信号处理：第9讲载波同步技术.pdf

采用Music法进行7阵元ULA线阵波达方向估计时，已知：中心波长为λ ，阵元间距为 λ/2，两对不同的波达角分别为3° ，两个等幅信源信号为 ，不相关， ，噪声方差σ=0.1 。用MATLAB进行计算

产生消息信号； 按公式实现FM调制； 展示时频三维图；

随着无线通信领域的发展,具有诸多优点的可见光通信(VLC)已经发展成为了一种具有广阔前景的通信手段。然而,可见光通信中的各种非线性效应会给其信号处理带来诸多的困难,并恶化系统的性能。机器学习在解决非线性问题方面具有很大的优势和潜力,结合机器学习算法的可见光通信技术必然具有巨大的研究价值。已有研究表明,传统的机器学习算法如K-means、DBSCAN以及支持向量机(SVM)等在预均衡、后均衡、抗系统抖动,以及相位纠正等方面均有很好的表现。而深度神经网络(DNN)则因为其强大的非线性拟合能力能够更进一步提升VLC系统的性能。对以上几种方法进行了分析和介绍,并对其在可见光通信信号处理领域的应用进行了分析与总结,希望可以为机器学习解决可见光通信方面的各种非线性问题提供参考。

1、 LMS算法与RLS算法有何异同点？ 2、 自适应均衡器可以采用哪些最佳准则

最新的关于通信信号的处理方法 里面涵盖了通信信号的处理手段，算法的分析，研究及其介绍。让大家很容易的去理解。

一本老书 张贤达的，当参考书、教科书即可。 基本的是随机的。