宽带移动通信系统的网络自组织(SON)技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭木根 ...（等） 著

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• 宽带移动通信
• SON
• 网络自组织
• 无线通信
• 移动通信
• 优化
• 性能提升
• 5G
• 网络管理
• 自动化网络

店铺： 炫丽之舞图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563536153

商品编码：29623135946

包装：平装

出版时间：2013-10-01

基本信息

书名：宽带移动通信系统的网络自组织(SON)技术

定价：69.00元

作者：彭木根 ...

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2013-10-01

ISBN：9787563536153

字数：

页码：

版次：5

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书全面深入地介绍了蜂窝移动通信系统的网络自组织技术，包括第4代宽带移动通信系统和关键技术组成、无线网络自组织技术提出背景和标准化现状、无线网络自组织协议架构和流程、物理小区标识和邻区关系自配置、覆盖和容量自优化、无线干扰自优化、切换和负载均衡自优化、能量节省自优化、多目标联合自优化、中断检测和自补偿、分层异构无线网络自组织等。
本书内容翔实丰富、深入浅出，可作为高等院校的通信工程、电子信息工程和计算机应用等专业的研究生和高年级本科生相关课程的参考教材和工程及研究的参考技术著作，也可作为相关工程技术人员的参考书。

目录

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章宽带蜂窝移动通信系统和技术

第2章 无线网络自组织技术

第3章 无线网络自组织架构和流程

第4章 物理小区标识和邻区关系自配置

第5章 覆盖和容量自优化

第6章 无线干扰自优化

第7章 切换和负载均衡自优化

第8章 能量节省自优化

第9章 多目标联合自优化

0章 中断检测和自补偿

1章 分层异构无线网络自组织

参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《蜂窝网络效率革新：软件定义与智能驱动的下一代通信》 引言 随着信息技术的飞速发展，数据流量呈现爆炸式增长，移动通信系统正面临前所未有的挑战。从4G LTE向5G甚至更前沿的演进，不仅仅是带宽的提升，更是网络能力、服务质量以及用户体验的全面革新。在这个关键的转型时期，单纯依靠传统的、人工干预式的网络管理模式已难以应对日益复杂的网络环境和用户需求。网络正朝着更智能、更自治的方向发展，以确保高效、可靠、经济的服务交付。本书《蜂窝网络效率革新：软件定义与智能驱动的下一代通信》旨在深入探讨驱动这一变革的关键技术和理念，重点聚焦于如何通过软件定义网络（SDN）与人工智能（AI）的深度融合，实现蜂窝网络的智能化、自动化运维，从而大幅提升网络性能、优化资源利用，并为未来通信服务奠定坚实基础。 第一章：下一代蜂窝网络面临的挑战与机遇 本章将首先回顾移动通信技术的发展历程，分析从2G到4G的演进如何满足了不同时期的通信需求。随后，将深入剖析当前及未来蜂窝网络所面临的核心挑战，包括但不限于： 爆炸式增长的数据流量： 移动视频、AR/VR、物联网（IoT）设备激增等因素导致的网络带宽压力持续增大。 日益复杂的多样化业务需求： 低时延高可靠通信（URLLC）、海量机器类通信（mMTC）、增强移动宽带（eMBB）等不同场景对网络性能提出差异化甚至冲突性的要求。 异构网络环境的融合： 宏基站、微基站、皮基站、Wi-Fi等多种网络形态的共存，以及不同频段的混合使用，增加了网络管理的复杂度。 高昂的运维成本： 传统的人工网络配置、故障排查和性能优化耗时耗力，且容易出错，难以适应快速的网络变化。 网络安全与隐私的挑战： 随着网络规模的扩大和连接设备的增多，网络安全威胁也日益严峻。 能源效率的考量： massive MIMO、密集部署等技术增加了网络的功耗，如何实现绿色通信成为重要课题。 在此基础上，本章将阐述下一代蜂窝网络带来的巨大机遇，例如： 万物互联时代的到来： 智能家居、智慧城市、工业自动化等应用将深刻改变社会生产和生活方式。 赋能新兴产业： 自动驾驶、远程医疗、沉浸式娱乐等前沿技术依赖于高性能、低时延的通信网络。 提升用户体验： 提供更流畅的视频流、更快的下载速度、更稳定的连接，满足用户日益增长的对高质量通信服务的需求。 创造新的商业模式： 网络切片、边缘计算等技术将催生新的服务和盈利模式。 第二章：软件定义网络（SDN）在蜂窝网络中的应用 软件定义网络（SDN）作为一种颠覆性的网络架构，通过将网络控制平面与数据平面分离，实现网络的集中化、程序化管理。本章将重点探讨SDN如何应用于蜂窝网络，其核心优势和实现方式： SDN架构解析： 介绍SDN的三大组件——控制器、应用层和网络设备（数据平面），以及南北向接口（Northbound API）和东西向接口（Southbound API）的作用。 在蜂窝网络中的关键应用场景： 集中式流量工程与优化： 利用SDN控制器全局视角，动态调整流量路径，缓解网络拥塞，提高资源利用率。 网络切片（Network Slicing）的实现： SDN是实现网络切片的基础，能够为不同业务提供隔离的、端到端的逻辑网络，满足差异化服务需求。 动态资源分配与调度： SDN可以根据业务需求和网络状态，实时调整频谱、基站资源等，实现资源的动态分配和高效利用。 虚拟化网络功能（VNF）的管理与编排： SDN与网络功能虚拟化（NFV）协同，实现网络功能的灵活部署、弹性扩展和高效管理。 简化的网络配置与自动化： 通过编程接口，可以实现网络的自动化配置、升级和故障恢复，降低运维复杂性。 SDN在RAN（无线接入网）与核心网的融合： 探讨SDN如何在RAN和核心网中发挥作用，以及如何实现两者的协同。 SDN面临的挑战与解决方案： 例如，控制器的高可用性、可扩展性，以及与现有网络设备的兼容性等问题。 第三章：人工智能（AI）驱动的蜂窝网络智能化 人工智能（AI），特别是机器学习（ML）和深度学习（DL），正成为实现蜂窝网络智能化的强大引擎。本章将深入阐述AI在蜂窝网络中的各类应用，以及其带来的颠覆性变革： AI在网络运维中的核心价值： 从被动响应到主动预测、从经验驱动到数据驱动，AI能够显著提升网络运维的效率和精度。 关键AI技术及其在蜂窝网络中的应用： 机器学习（ML）： 预测性维护： 通过分析历史数据，预测基站、传输链路等硬件故障，实现提前干预，降低宕机时间。 流量预测： 预测未来网络流量，以便提前调整资源配置，避免拥塞。 用户行为分析： 预测用户移动轨迹和通信需求，优化小区覆盖和资源分配。 异常检测： 识别网络中的异常流量、安全威胁或性能下降模式。 深度学习（DL）： 无线信道建模与优化： DL模型能够学习复杂的无线信道特性，实现更精确的信道预测和调度优化。 智能波束赋形（Intelligent Beamforming）： 在Massive MIMO等技术中，DL可以动态优化波束方向和形状，提高信号质量和覆盖范围。 干扰管理： DL模型能够学习干扰模式，实现更智能的干扰抑制和协调。 端到端（End-to-End）的网络性能优化： DL可以用于优化整个网络的性能，从无线接入到核心网，实现整体性能的最大化。 强化学习（RL）： 动态资源调度： RL Agent可以通过与环境交互，学习最优的资源分配策略，以最大化网络吞吐量或最小化时延。 自主网络控制： RL能够使网络具备自我学习和自我优化的能力，实现更高程度的自主性。 AI赋能的典型网络应用场景： 智能小区覆盖优化： 根据用户分布和业务需求，AI可以动态调整天线倾角、功率等参数，优化小区覆盖。 动态载波聚合（Dynamic Carrier Aggregation）： AI可以根据实时信道条件和业务需求，智能地选择和聚合载波，提升用户速率。 自适应功耗管理： AI根据网络负载和用户活动，智能地调整基站的功耗模式，实现节能减排。 智能故障诊断与定位： AI能够快速、准确地分析告警信息，定位故障根源，并给出解决方案。 第四章：SDN与AI的协同——智能软件定义网络（iSDN） 本章将深入探讨SDN与AI的深度融合，即智能软件定义网络（iSDN）的理念和实现。这种协同作用将释放出远超单独应用的技术潜力。 SDN为AI提供的数据与控制能力： SDN的集中式控制器拥有全局的网络视图，能够收集海量的网络运行数据，并提供灵活的编程接口，为AI模型的训练和部署提供了理想的平台。 AI赋能SDN的决策能力： AI算法可以分析SDN收集的数据，进行智能预测和决策，并将决策结果通过SDN接口反馈给网络设备，实现更加智能化的网络控制和优化。 iSDN架构模型： 介绍iSDN的典型架构，包括AI智能引擎（AI Engine）、SDN控制器、网络数据湖（Data Lake）等组件。 iSDN的典型应用场景： 智能流量管理与调度： AI模型预测流量趋势，SDN控制器根据预测结果动态调整流量路径，实现更优的资源分配。 自适应网络切片管理： AI根据业务需求变化，实时调整网络切片策略，SDN负责执行切片相关的配置。 主动式故障预防与自愈： AI预测故障，SDN执行相应的故障隔离和恢复策略。 智能网络安全防御： AI检测潜在威胁，SDN快速响应并实施安全策略。 能源效率优化： AI根据业务负载和用户行为，指令SDN调整网络设备的运行状态，实现最优能耗。 iSDN面临的挑战与未来展望： 例如，数据隐私和安全、AI模型的鲁棒性、实时性要求，以及标准化等问题。 第五章：面向未来的蜂窝网络演进方向 本章将展望下一代蜂窝网络（如6G）的演进方向，并分析SDN和AI在其中扮演的关键角色。 6G愿景与关键技术： 探讨6G可能实现的超高带宽、超低时延、普适连接、智能交互等能力。 AI原生（AI-native）网络： 讨论未来网络将更加强调AI的集成和原生支持，AI将深度嵌入网络的每一个环节。 分布式AI与边缘智能： AI能力将下沉到网络边缘，实现更快的响应速度和更强的本地处理能力。 数字孪生（Digital Twin）在网络管理中的应用： 利用数字孪生技术，模拟和优化网络运行，提高决策的准确性。 网络自动化与自治（Autonomous Networks）： 目标是实现网络的高度自动化和自治，最大限度地减少人工干预。 SDN与AI在未来网络标准与互操作性中的作用。 结论 本书通过对软件定义网络（SDN）和人工智能（AI）在蜂窝网络中的应用进行系统性、深入的探讨，清晰地展示了如何利用这两项颠覆性技术，构建更加高效、智能、弹性和可持续的下一代通信网络。从根本上说，SDN提供了网络的集中化控制和程序化管理能力，而AI则赋予了网络感知、预测、决策和自我优化的智慧。它们的协同作用，即智能软件定义网络（iSDN），是实现蜂窝网络效率革新的关键。通过本书的学习，读者将能够全面理解当前网络面临的挑战，掌握驱动未来网络发展的核心技术，并为理解和参与下一代通信网络的建设与创新提供坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件开发工程师，主要负责与网络设备相关的驱动和管理软件的开发。对于“宽带移动通信系统”这个概念，我有着相对基础的认知，而“网络自组织（SON）技术”对我来说则是一个全新的领域。我希望通过阅读这本书，能够建立起对SON技术宏观的认识，了解它在整个移动通信网络架构中所扮演的角色，以及它与网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）等新兴技术之间的关系。特别是，我希望书中能够涉及SON在自动化部署、配置管理、性能优化以及故障排除等方面的软件实现细节。例如，SON中的哪些算法可以被抽象成可复用的软件模块？如何通过API接口将SON能力集成到现有的网络管理系统中？如果书中能够提供一些关于SON控制器和代理节点的软件架构设计方面的参考，那将对我未来的工作非常有帮助。我更倾向于书中能够提供一些代码示例或者伪代码，展示SON关键功能的实现逻辑，哪怕是示意性的，也能极大地帮助我理解其技术内涵。

评分☆☆☆☆☆

我对移动通信的未来发展充满了好奇，尤其是那些能够让网络变得更智能、更高效的技术。虽然我不是直接的网络工程师，但我对“宽带移动通信系统”的演进以及“网络自组织（SON）技术”的应用场景很感兴趣。我希望这本书能够以一种更宏观、更易于理解的方式，来介绍SON技术的核心理念和目标。例如，SON技术是如何改变传统的网络运维模式的？它对提升用户在不同场景下的移动通信体验有什么样的影响？我希望书中能够用生动形象的语言，结合一些日常生活中可能遇到的网络问题，来解释SON是如何发挥作用的，比如在演唱会现场的网络拥堵，或者在地下室信号不佳的情况。我比较期待书中能够描绘出未来智能通信网络的面貌，以及SON在这其中扮演的关键角色。如果能够有一些关于SON技术发展趋势的预测，或者它在未来6G等更先进通信技术中的潜在应用，那将非常有启发性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名通信工程专业的学生，我正在学习移动通信系统相关的课程，并且对最新的网络技术充满求知欲。在老师的推荐下，我了解到“宽带移动通信系统（SON）技术”这个概念，并对它在构建高效、智能网络方面的潜力感到非常兴奋。我希望这本书能够为我提供一个扎实的理论基础，让我能够系统地学习SON技术。书中能否详细介绍SON的各种关键技术，比如基站参数自优化、无线资源管理自适应、切换参数自调整等？我更希望书中能够包含一些基本的算法原理和数学模型，帮助我理解SON是如何做出决策的。如果能够有相关的实验或者仿真分析的案例，让我能够将理论知识与实践相结合，那就更好了。我期待书中能够用清晰的逻辑结构，由浅入深地讲解，让我能够逐步掌握SON技术的核心要领，为我未来的学术研究或者职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在运营商网络规划部门工作多年的资深专家，我对于网络性能的优化有着深刻的体会。随着移动通信技术的飞速发展，尤其是在4G向5G过渡的时期，网络中的干扰、覆盖盲区、用户体验下降等问题愈发突出。传统的手动规划和优化已经无法满足快速变化的市场需求。我一直在寻找能够系统性地解决这些问题的技术方案，而“网络自组织（SON）技术”无疑是其中的关键。我希望这本书能够深入探讨SON在提升频谱效率、优化切换参数、解决同频干扰、增强覆盖均衡性等方面的具体应用。书中能否详细介绍不同类型的SON功能，例如自动优化（AO）、自动配置（AC）和自动愈合（AH），以及它们是如何协同工作的？我特别关注书中是否会提供一些数据驱动的优化方法，比如如何利用大数据分析来指导SON的决策，以及如何衡量SON带来的实际效益。如果书中能够包含一些关于SON与AI、机器学习相结合的最新研究进展，那将是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

这是一本我一直期待能深入了解的书籍，虽然我还没来得及仔细翻阅，但从封面和书名来看，它非常有潜力解决我在实际工作中遇到的诸多难题。我所在的运营商网络部门，近年来在5G建设上投入巨大，新技术的引入也带来了前所未有的复杂性。特别是涉及到网络性能的持续优化和故障的快速定位，传统的人工干预方式已经显得捉襟见肘。我希望这本书能为我们提供一套行之有效的解决方案，让我能够理解如何通过自组织网络（SON）技术，让我们的网络能够“自我感知、自我决策、自我修复”，从而大幅提升用户的体验，降低运维成本。我尤其关心书中是否会详细介绍SON在提升网络容量、覆盖率以及能耗管理方面的具体实现方法。能否提供一些实际案例分析，比如在密集城区、体育场馆或高速铁路等典型场景下，SON是如何发挥作用，解决特定的网络瓶颈的，这些内容对我来说将是无价之宝。我期待书中能用通俗易懂的语言，结合清晰的图示和模型，来阐述复杂的SON原理，让非技术背景的读者也能有所启发，同时也能为资深工程师提供更深入的理论指导。