数字移动电视广播原理与DSP实现 艾渤,林之初 9787121070396 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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艾渤，林之初 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121070396

商品编码：29518291487

包装：平装

出版时间：2008-07-01

基本信息

书名：数字移动电视广播原理与DSP实现

定价：33.00元

作者：艾渤,林之初

出版社：电子工业出版社

出版日期：2008-07-01

ISBN：9787121070396

字数：350000

页码：212

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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随着数字技术的快速发展和消费电子市场的推动，数字信号处理器（DSP）在数字电视领域得到了越来越广泛的应用。本书首先介绍了目前国际上主流的数字移动电视标准，着重分析了在射频前端结构和基带信号处理两方面降低系统功耗的技术。接着在简要介绍典型数字移动电视广播基带信号处理算法的基础上，以目前外广泛使用的ADI公司的Blackfin系列DSP为代表，讨论了数字移动电视广播中交织、信道编编码、多载波调制、同步、信道估计与均衡等算法的设计和DSP实现，同时给出了许多算法的实现程序。

内容提要

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中国地面数字电视国家标准GB20600-2006的颁布之后，数字移动电视（手机电视）标准的制定成为焦点。随着数字技术的快速发展和消费电子市场的推动，数字信号处理器（DSP）在数字电视领域得到了越来越广泛的应用。本书首先介绍了目前国际上主流的数字移动电视标准，着重分析了在射频前端结构和基带信号处理两方面降低系统功耗的技术。接着在简要介绍典型数字移动电视广播基带信号处理算法的基础上，以目前外广泛使用的ADI公司的Blackfin系列DSP为代表，讨论了数字移动电视广播中交织、信道编码、多载波调制、同步、信道估计与均衡等算法的设计和DSP实现，同时给出了相关算法的实现程序。
本书面向通信广播和电子技术等领域的广大科研和工程技术人员，也可作为相关专业研究生和高年级本科生的教材。

目录

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作者介绍

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艾渤，1974年生于西安，1997年毕业于西安工程学院，2004年于西安电子科技大学获工学博士学位，2005年进入清华大学电子系博士后科研流动站工作两年。现任职于北京交通大学现代通信研究所，轨道交通控制与安全国家重点实验室，副教授，研究方向：无线宽带多媒体通信技术、

文摘

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序言

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数字移动电视广播原理与DSP实现 第一章：引言 在信息爆炸的时代，移动电视广播作为一种新兴的媒体传播方式，正以其便捷性、灵活性和多媒体化的特点，深刻地改变着人们获取信息和娱乐的方式。从早期的模拟电视到如今的数字电视，技术的每一次飞跃都带来了用户体验的质的提升。而数字移动电视广播，更是将电视的魅力从固定地点延伸到了移动场景，让精彩内容随时随地触手可及。 本书将深入探讨数字移动电视广播的核心技术，特别是围绕数字信号处理（DSP）在其中的关键作用展开。DSP作为现代通信系统的大脑，为实现高效、可靠的移动电视信号传输和接收提供了强大的技术支撑。我们将从基础原理出发，逐步剖析其实现细节，旨在为读者构建一个全面而深入的技术认知框架。 第二章：移动电视广播系统概述 1. 移动电视广播的定义与发展历程 定义： 移动电视广播是指在移动终端（如手机、平板电脑、车载设备等）上接收和观看电视节目的一种广播技术。它打破了传统电视机的地域和设备限制，赋予了用户前所未有的观看自由。 发展历程： 萌芽阶段： 早期基于模拟信号的尝试，受限于带宽和信号稳定性，体验不佳。 数字电视时代： 随着数字电视技术的发展，为移动电视的出现奠定了基础。 标准化推进： DVB-H（Digital Video Broadcasting – Handheld）、ISDB-T（Integrated Services Digital Broadcasting – Terrestrial）、CMMB（China Mobile Multimedia Broadcasting）等一系列国际和国内标准的出现，推动了移动电视的商业化进程。 IPTV与OTT的融合： 互联网技术的发展，催生了IPTV（Internet Protocol Television）和OTT（Over-The-Top）业务，它们与传统的移动电视广播在内容和用户体验上相互补充，共同构建了移动媒体生态。 2. 移动电视广播的特点与优势 便携性与移动性： 用户可以在任何有信号覆盖的地点观看电视，不受地点限制。 低功耗： 专为移动终端设计，注重信号接收的功耗效率。 抗干扰能力强： 数字信号处理技术有效提升了信号的鲁棒性，即使在高速移动或复杂环境下也能保持较好的接收效果。 丰富的内容与交互性： 除了传统的直播节目，还可以提供点播、信息查询、互动投票等增值服务。 频谱效率高： 数字编码技术能够更有效地利用有限的无线频谱资源。 3. 移动电视广播的应用场景 公共交通： 在公交车、地铁、火车等公共交通工具上提供娱乐信息。 车载娱乐： 为汽车用户提供实时路况、新闻、娱乐节目等。 户外活动： 在公园、体育场等场所，方便用户观看体育赛事、户外表演等。 个人娱乐： 随时随地收看自己喜爱的节目。 第三章：数字移动电视广播的核心技术 1. 传输标准与技术路线 DVB-H： 欧洲主导的移动电视标准，基于DVB-T（地面数字电视广播）演进而来，具有较好的兼容性和成熟度。 ISDB-T： 日本及部分拉美国家采用的标准，结合了地面电视和卫星电视的优势，并针对移动接收进行了优化。 CMMB： 中国自主研发的移动电视标准，具备自主知识产权，并在国内得到广泛应用。 ATSC-M/H： 美国提出的移动电视增强标准，在ATSC-A/53标准基础上增加移动广播功能。 未来趋势： 随着5G等通信技术的发展，移动电视广播也在向更加融合、IP化的方向发展，例如利用5G网络进行广播通信（NR Broadcast）。 2. 调制解调技术 OFDM（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing，正交频分复用）： 这是数字移动电视广播最核心的调制技术之一。OFDM将数据流分割成多个低速率的数据流，分别调制到许多相互正交的子载波上进行传输。 抗多径衰落： OFDM可以将传输带宽分成很多个窄带的子信道，每个子信道上的信号经历的信道衰落是平坦的，大大降低了多径效应的影响。 克服ISI（Inter-Symbol Interference，符号间干扰）： 通过引入循环前缀（CP），OFDM可以有效消除符号间干扰。 高频谱效率： 多个子载波可以密集排列，充分利用频谱资源。 QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度调制）： 常与OFDM结合使用，用于在每个子载波上承载更多的数据比特。例如，64-QAM、256-QAM等。 3. 信道编码与纠错技术 卷积码（Convolutional Codes）： 一种常用的前向纠错码，通过对输入比特进行卷积运算生成输出比特，能够提供一定的纠错能力。 Turbo码（Turbo Codes）： 具有接近香农极限的强大纠错能力，广泛应用于3G、4G等移动通信系统中，也对移动电视的鲁棒性提升起到了重要作用。 LDPC码（Low-Density Parity-Check Codes，低密度奇偶校验码）： 另一种高性能的纠错码，在一些新的通信标准中得到应用，具有良好的并行译码性能。 交织（Interleaving）： 将编码后的比特序列重新排列，将连续的错误分散开，进一步提高纠错码的性能，尤其是在应对突发性信道干扰时。 4. 信源编码技术 视频编码： MPEG-2（Moving Picture Experts Group Part 2）： 早期数字电视标准常用的视频编码格式。 H.264/AVC（Advanced Video Coding）： 目前最主流的视频编码标准，提供了比MPEG-2更高的压缩效率和更好的图像质量。 H.265/HEVC（High Efficiency Video Coding）： H.264的下一代标准，进一步提高了压缩效率，可为相同图像质量节省30%-50%的比特率。 音频编码： MPEG-1 Audio Layer II (MP2)： 早期数字电视音频编码。 AC-3 (Dolby Digital)： Dolby公司开发的音频编码格式，支持多声道。 AAC（Advanced Audio Coding）： MPEG-4标准中的音频编码技术，具有比MP2更高的压缩效率和更好的音质。 5. 多播与单播技术 多播（Multicast）： 一次传输，多个接收者。在移动电视广播中，直播节目通常采用多播方式，大大提高了频谱利用率和网络效率。 单播（Unicast）： 一对一传输。用于提供个性化服务，如点播、互动信息等。 IP网络融合： 随着IP技术的发展，移动电视广播也越来越多地融入IP网络，实现IP多播（IP Multicast），为内容的分发提供了更灵活的机制。 第四章：数字信号处理（DSP）在移动电视广播中的作用 DSP是数字移动电视广播系统实现的关键技术支撑。其强大的计算能力和灵活性，使得复杂的信号处理算法得以高效运行，从而实现高品质的信号接收和解码。 1. DSP硬件架构与优势 专用指令集： DSP处理器拥有专门为信号处理设计的指令集，如MAC（Multiply-Accumulate）操作，能够高效执行乘加运算，这是滤波器、FFT等核心算法的基础。 并行处理能力： DSP通常具备流水线、并行处理单元等，能够同时执行多个指令，大幅提升处理速度。 低功耗设计： 许多DSP针对移动设备进行了低功耗优化，延长了电池续航时间。 可编程性： 允许软件更新和算法升级，适应不断变化的技术需求。 2. DSP在接收端（终端设备）的应用 OFDM解调： FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）： DSP是实现IFFT（逆快速傅里叶变换）进行OFDM信号的产生，以及FFT进行OFDM信号的解调的关键。通过FFT，可以将时域的OFDM信号转换到频域，分离出各个子载波。 载波频率同步与定时同步： DSP需要精确地估计和补偿接收信号的载波频率偏移和符号定时偏移，以确保OFDM解调的准确性。 信道估计与均衡： DSP利用导频信号估计信道特性，并进行信道均衡，消除多径效应和频率选择性衰落对信号的影响。 信源解码： 视频解码： DSP执行H.264、H.265等视频编码标准的解码算法，将压缩后的视频比特流还原成视频图像。这涉及到运动估计/补偿、变换域滤波、熵解码等复杂过程。 音频解码： DSP执行AAC、AC-3等音频编码标准的解码算法，将压缩后的音频比特流还原成音频信号。 解交织与信道解码： DSP按照接收到的数据顺序，先进行解交织，然后执行卷积码、Turbo码或LDPC码的译码算法，恢复原始数据。 SI/PSI（Service Information/Program Specific Information）解析： DSP解析传输流中的SI/PSI信息，获取节目列表、频道信息、EPG（Electronic Program Guide，电子节目指南）等元数据，为用户提供节目导航。 3. DSP在传输端（基站/发射塔）的应用（部分与基带处理器融合） OFDM调制： 在传输端，DSP（或与基带处理器协同）负责将原始数据流进行编码、交织，然后通过IFFT将数据调制到OFDM子载波上，最后生成OFDM时域信号。 功率控制与预失真： 为了优化功率放大器的效率和减少非线性失真，DSP可以参与功率控制和预失真算法的实现。 数字预补偿： 在信号传输前，DSP可以根据信道模型进行数字预补偿，以应对信道对信号造成的畸变。 4. DSP在增强功能中的作用 EPG（电子节目指南）的处理： DSP负责解析EPG数据，将其格式化为用户友好的界面，方便用户查询节目信息。 交互式应用支持： 对于一些支持交互的应用（如投票、信息查询），DSP需要处理来自用户输入的信号，并将其发送到服务器。 多媒体融合： DSP可以协助将电视信号与互联网数据进行融合，实现更丰富的多媒体体验。 第五章：DSP实现细节与优化 1. 算法选择与复杂度分析 FFT算法： 选择高效的FFT算法（如Cooley-Tukey算法）及其变种，考虑其计算量和对内存的要求。 信道估计与均衡算法： 最小二乘法（LS）、最小均方误差法（LMMSE）等，分析其收敛速度和计算复杂度。 译码算法： Viterbi算法（卷积码）、BCJR算法（Turbo码、LDPC码）及其优化版本，考虑其迭代次数和计算强度。 视频/音频解码算法： H.264/H.265的块处理、运动搜索、变换域滤波等核心模块的计算量评估。 2. DSP指令集与汇编级优化 MAC指令的使用： 最大化利用DSP的乘累加指令，提高滤波、卷积等运算效率。 寄存器分配与数据路径优化： 深入理解DSP的硬件结构，合理分配寄存器，优化数据流，减少内存访问。 向量化指令： 利用DSP支持的向量指令，同时处理多个数据点，实现SIMD（Single Instruction, Multiple Data）并行。 3. DSP架构的特点与应用 固定点DSP vs. 浮点DSP： 分析不同精度DSP在处理移动电视广播算法时的适用性，固定点DSP通常功耗更低，但可能需要更精细的量化和溢出处理；浮点DSP精度更高，但功耗和成本也相对较高。 可配置DSP内核： 一些高级DSP允许根据具体应用场景进行配置，以达到最佳的性能和功耗平衡。 4. 软件与硬件协同设计 DSP库的利用： 充分利用DSP厂商提供的优化库函数，避免重复造轮子，并确保算法的高效实现。 嵌入式实时操作系统（RTOS）： 在复杂的移动电视系统中，RTOS提供了任务调度、资源管理等功能，确保各模块的实时性。 硬件加速器的配合： 在一些高性能的移动电视芯片中，可能集成了专门的硬件加速器（如视频解码引擎、图形处理器），DSP与这些硬件协同工作，分担计算任务，提升整体性能。 5. 功耗优化策略 算法剪枝与近似计算： 在保证可接受的性能损失的前提下，采用简化的算法或近似计算，降低计算量。 动态电压频率调整（DVFS）： 根据计算负载动态调整DSP的运行频率和电压，在非高峰时段降低功耗。 低功耗模式： 合理利用DSP的低功耗模式（如睡眠模式、待机模式），在不处理信号时进入低功耗状态。 高效的内存访问： 减少不必要的内存读写操作，优化缓存利用率。 第六章：移动电视广播面临的挑战与未来发展 1. 频谱资源与干扰问题 频谱瓶颈： 随着移动数据流量的爆炸式增长，无线频谱资源日益紧张，如何在有限的频谱内承载更多的高质量电视内容是一个持续的挑战。 干扰管理： 移动环境复杂，存在同频干扰、邻频干扰等，需要更先进的抗干扰技术和精细化的干扰检测与抑制算法。 2. 终端设备功耗与性能 功耗制约： 移动设备的电池续航能力是重要考量，高性能的信号处理算法对功耗的挑战不容忽视。 处理能力提升： 随着高清、超高清视频内容的普及，对终端设备的解码能力和处理速度提出了更高要求。 3. 内容与商业模式创新 内容丰富度： 移动电视广播需要提供更具吸引力的内容，以应对日益激烈的市场竞争。 商业模式多样化： 探索广告、付费订阅、增值服务等多种盈利模式，实现可持续发展。 用户体验优化： 简洁直观的界面设计、快速的节目切换、精准的节目推荐等，都是提升用户体验的关键。 4. 技术融合与演进 与5G的融合： 5G网络具备高带宽、低时延、广连接的特性，为移动电视广播带来了新的机遇，如利用5G网络进行更高效的广播通信，实现与OTT业务的深度融合。 IP化与云化： 移动电视广播将更加趋向于IP化，内容的分发和管理将更多地依赖于云平台，实现资源的优化配置和灵活调度。 人工智能的应用： AI技术可以用于智能化的节目推荐、个性化内容生成、信道自适应优化等，进一步提升移动电视广播的智能化水平。 第七章：结论 数字移动电视广播作为一项充满活力的技术，在信息传播和娱乐领域发挥着越来越重要的作用。DSP技术是实现这一技术的基石，其在信号处理、解码、纠错等方面的强大能力，为移动电视广播的信号质量和可靠性提供了坚实保障。本书通过对数字移动电视广播原理和DSP实现的深入剖析，旨在为读者提供一个系统性的技术视野，并为未来相关技术的研究与发展提供有益的参考。随着技术的不断进步和创新，数字移动电视广播必将迎来更加广阔的发展前景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的难度定位似乎非常精准，它避开了面向初学者的那种过于简化的入门导读，也不同于纯粹的学术论文集那种高深莫测，它显然是为有一定电子信息或通信基础的工程师和研究生量身打造的。对于我们这些已经在行业里摸爬滚打了一段时间的人来说，最怕的就是读到那种“人尽皆知”的内容，浪费宝贵的时间。我更倾向于深入挖掘那些容易被忽略的细节和边缘情况的处理，比如在低信噪比环境下的性能衰减模型，或者在特定移动场景下，系统如何动态调整功率分配和帧结构。从章节的标题来看，DSP实现部分的内容组织得非常紧凑，我猜测作者在介绍完特定的数字滤波、FFT/IFFT实现方案后，很可能会涉及具体的硬件加速策略，比如如何利用DSP的特定指令集或者并行处理能力来提升吞吐量。如果书中能够附带一些仿真结果或者基于特定平台（比如TI C6000系列或类似架构）的性能对比数据，那就更具说服力和实用价值了，这能让我们直观地感受到理论指导实践的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅，我立刻被作者在系统架构描述上的清晰度所折服。很多关于广播原理的书籍，往往在描述整个信号链时，会因为信息过载而显得结构松散，读者很容易在繁杂的模块间迷失方向。但这本则不然，它仿佛是用一把手术刀，精准地划分了各个功能单元，并且详尽地阐述了它们之间的接口和数据流向。特别是对数字移动电视中关键环节——比如多载波调制技术（OFDM/OFDMA）的解释，非常到位，没有采取那种过于简化的比喻，而是深入到了数学模型的层面，但同时又保证了读者的理解路径是平滑递进的。我尤其欣赏那种在讲解完理论后，紧接着就引出DSP实现考量的叙事方式。在数字世界里，理论的优雅和实现的效率往往是两码事，如何将那些精妙的数学公式，转化为能在嵌入式处理器上高效运行的代码，是所有工程师面临的挑战。我希望能看到作者在算法的量化、流水线设计以及资源占用优化方面给出一些独到的见解和实践经验，而不是泛泛而谈“需要优化”。这种理论与实践并重的态度，才是我认为一本优秀技术专著的核心价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种沉稳的蓝色调，配上清晰的标题字体，立刻就给人一种专业、可靠的感觉。我个人对技术书籍的视觉呈现比较看重，这本做得非常到位，拿在手里沉甸甸的，感觉内容也一定扎实。最近几年，移动设备上的多媒体体验发展迅猛，但真正深入到背后的底层技术原理，很多书都写得过于晦涩或者停留在表面概念介绍上。我希望看到的，是那种能够把复杂的信号处理过程，用清晰的逻辑脉络一步步剖析出来的著作。特别是涉及到数字信号处理（DSP）这块，如何高效地在资源有限的移动平台上实现复杂的算法优化，这才是决定产品性能的关键。我期待这本书能在理论推导和实际应用之间架起一座坚实的桥梁，而不是仅仅罗列公式或者堆砌行业术语。从目录来看，它似乎覆盖了从基础的调制解调到复杂的信道编码和解码的全流程，这对于想系统学习这一领域的工程师来说，无疑是一份宝贵的资料。我对那些能结合最新标准和实际案例进行讲解的章节特别感兴趣，希望能从中找到解决实际工程难题的思路和启发，而不是读完后依然感觉云里雾里的状态。这本书的厚度也让人感到安心，显然是经过了细致的打磨和内容的填充，相信能提供一个全面且深入的视角。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，我感觉作者的行文风格非常严谨，用词精准，逻辑链条极为牢固，几乎没有出现需要我反复回溯来确认上下文含义的情况。这种清晰的表达能力在技术写作中是极其难得的，它极大地降低了信息解码的认知负荷。我特别关注了其中关于信道估计与均衡的部分，因为在移动环境下，多径效应和多普勒频移是导致信号质量下降的主要元凶。好的书籍不应该只是告诉我们“需要做信道估计”，而是要深入剖析各种估计算法（如最小二乘法、MMSE）的收敛速度、计算复杂度以及在实际信号捕捉中的鲁棒性对比。如果作者能在这个环节提供一些对比分析，比如在特定衰落模型下的性能曲线图，那就太棒了。此外，对于数字电视的错误控制编码（如Turbo码或LDPC码）的介绍，我也期望能看到DSP层面的高效译码架构设计，毕竟这些算法的复杂度是出了名的，直接关系到硬件实现的成本和功耗。这种深层次的、注重工程实现细节的讲解，才是真正有价值的知识沉淀。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，市面上关于数字信号处理和通信原理的书籍汗牛充栋，但能真正将“原理”与“实现”完美结合的佳作却凤毛麟角。这本书给我的初步印象是，它试图解决的痛点正是这个“结合点”。我注意到书中对系统级的时钟同步和帧结构管理的部分着墨不少，这在实际工程中往往是系统稳定运行的基石，却常被理论书籍轻描淡写。移动电视广播对实时性要求极高，任何微小的延迟或同步误差都会导致整个系统的崩溃。因此，我非常期待能在书中找到关于这些底层时序控制的深入讨论，以及如何利用DSP的定时器和中断机制来精确管理数据流。如果作者能提供一些关于软件架构选择（例如采用RTOS还是裸机编程）的权衡分析，并结合具体的算法调度策略进行论述，那这本书的实用价值将得到几何级的提升。总而言之，这是一本看起来野心勃勃、旨在打通理论与工程壁垒的力作，希望阅读后的实际体验能够印证我此刻的期待。