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纪阳等 著

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• 网络优化
• 移动通信
• 无线接入
• 网络架构

店铺： 广影图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563511808

商品编码：29751331655

包装：平装

出版时间：2006-01-01

基本信息

书名:端到端重配置无线网络技术

定价：25.00元

售价：17.0元,便宜8.0元,折扣68

作者:纪阳等

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2006-01-01

ISBN：9787563511808

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.141kg

编辑推荐

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内容提要

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本书专门介绍基于软件无线电技术的端到端可重配置网络。本书的主要内容包括软件无线电发展的历史与端到端重置网络的关系，端到端重配置的体系架构和重配置管理机制与流程，软件无线电技术在基带、射频部分的体系结构和关键组件，重配置技术在空中接口方面的改进，重配置技术对无线资源管理的影响等。
本书可供从事移动通信技术研究，特别是从事未来移动通信技术研究的工程技术人员阅读，也可作为高等院校从事相关研究的参考书。

目录

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章 引言
1.1 软件无线电
1.2 端到端重配置
第2章 端到端重配置体系结构
2.1 支持端到端重配置的系统结构
2.2 移动网络中的重配置系统功能
2.3 网络耦合与重配置支持
2.4 重配置管理平面
2.5 本地重配置管理器
2.6 SDR系统架构
第3章 重配置管理机制与流程
3.1 终端重配置管理的内部机制与流程
3.2 终端重配置管理的外部机制与流程
3.3 实体(模块/元件)和过程之间的交互关系
3.4 重配置管理的安全机制
第4章 软件无线电
4.1 软件无线电的RF/IF体系结构
4.2 SDR基带
4.3 软件无线电
第5章 灵活的空中接口
5.1 基于通用协议栈的协议可重配置能力
5.2 基于技术融合的多模参考模型
5.3 第N层模式汇聚管理模块的功能
5.4 协议栈模式汇聚管理的功能
5.5 通用重配置链路层
5.6 通用的协议功能模块
5.7 自适应数据传输的多天线方式
第6章 频谱管理
6.1 重配置环境中的频谱管理概述
6.2 频谱管理技术的发展历程
6.3 执行的进展情况
6.4 频谱管理规范
6.5 标准、技术规范、ITU有关频谱管理的建议
6.6 灵活的频谱分配
第7章 联合无线资源管理
7.1 重配置下的联合无线资源管理
7.2 JRRM的灵活性
7.3 JRRM算法的输入
7.4 JRRM的功能概述
7.5 研究课题
7.6 JRRM算法举例
7.7 分级无线资源管理
缩略语
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《云原生分布式系统与边缘计算》 前言 在信息爆炸的时代，数据如同奔腾的河流，从每一个角落汇聚、涌动。而驱动这场河流澎湃不息的，正是底层强大的计算与通信基础设施。本书《云原生分布式系统与边缘计算》正是聚焦于这场正在深刻改变我们生活、工作与娱乐方式的技术变革。我们不再满足于将一切计算集中在遥远的云端，也不再局限于设备本身的有限能力。数据的价值需要被即时捕捉，智能需要被部署在离数据源最近的地方，而这一切的实现，都离不开分布式系统、云原生理念以及蓬勃发展的边缘计算。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，剖析云原生分布式系统如何重塑现代计算架构，以及边缘计算如何在这一变革中扮演关键角色，实现低延迟、高可靠、大规模连接的智能服务。我们将从理论基础出发，逐步深入到实际应用与未来趋势，帮助读者理解这些前沿技术的核心原理、设计挑战、实现方案及其广阔的应用前景。 第一章：分布式系统的基石——挑战与演进 本章将带领读者回顾分布式系统的发展历程，理解其为何成为现代计算的必然选择。我们将探讨分布式系统所面临的根本性挑战，包括但不限于： 一致性与可用性的权衡（CAP定理）： 深入解析CAP定理的内涵，理解在分布式环境下，系统在一致性、可用性和分区容错性之间如何进行取舍，以及各种一致性模型（强一致性、最终一致性等）的适用场景。 并发与并行： 区分并发与并行的概念，探讨在分布式系统中如何有效地管理并发请求，利用并行处理能力提升吞吐量。 容错性与可靠性： 分析分布式系统中的故障模式，如节点宕机、网络延迟、数据丢失等，并介绍各种容错机制，如副本、选举、超时、重试等，确保系统在部分组件失效时仍能正常运行。 可扩展性： 探讨如何设计能够应对不断增长的用户量和数据量的分布式系统，包括水平扩展与垂直扩展的优劣，以及负载均衡的策略。 网络延迟与通信： 分析网络延迟对分布式系统性能的影响，介绍各种通信协议（如RPC、消息队列）的选择与优化，以及如何应对不确定性的网络环境。 分布式协调： 阐述分布式协调的重要性，如分布式锁、分布式事务、服务注册与发现等，并介绍ZooKeeper、etcd等分布式协调服务的工作原理。 我们将通过分析经典分布式系统的案例，如GFS、MapReduce、Dynamo等，来印证这些理论知识，展示分布式系统从最初的概念到成熟的技术体系的演进过程。 第二章：云原生——构建弹性、敏捷的现代应用 本章将深入剖析“云原生”这一颠覆性的理念，阐述其如何赋能分布式系统，构建更具弹性、敏捷性和可维护性的现代应用。 微服务架构： 详细介绍微服务的设计原则、优势与劣势。我们将探讨如何将庞大的单体应用拆分成独立、可部署、可扩展的微服务，以及微服务之间的通信、数据管理、服务发现等关键问题。 容器化技术（Docker）： 讲解容器化技术的核心概念，如何通过Docker打包应用程序及其依赖，实现环境一致性，简化部署与管理。我们将深入了解Docker镜像、容器生命周期、网络模式等。 容器编排（Kubernetes）： 将Kubernetes视为云原生应用的核心驱动力。本节将详述Kubernetes的架构、核心组件（如Pod、Service、Deployment、StatefulSet等）、声明式API、自动化部署、扩缩容、自愈能力等。 声明式API与基础设施即代码（IaC）： 强调云原生环境中的声明式配置方式，以及基础设施即代码的理念，如何通过代码管理和自动化部署基础设施，提高效率和可重复性。 DevOps与CI/CD： 探讨DevOps文化与实践如何与云原生紧密结合，实现开发、测试、部署、运维的自动化流水线（CI/CD），加速产品迭代周期。 服务网格（Service Mesh）： 介绍服务网格（如Istio、Linkerd）的概念，及其在微服务架构中的作用，包括流量管理、安全性、可观测性等，如何解决微服务治理的复杂性。 可观测性（Observability）： 强调在分布式和云原生环境中，对系统行为的深入洞察至关重要。我们将探讨日志、指标、追踪（Tracing）等技术，如何构建完善的可观测性体系。 通过本章的学习，读者将理解云原生不仅仅是技术栈的集合，更是一种全新的应用开发和部署范式。 第三章：边缘计算——将智能推向网络边缘 本章将聚焦于边缘计算，阐述其诞生的背景、核心思想以及如何与云原生分布式系统协同工作，将计算能力和数据处理能力推向离用户或数据源更近的网络边缘。 边缘计算的驱动力： 分析当前技术发展对边缘计算的需求，如物联网（IoT）设备的爆发、实时数据处理的需求、低延迟应用（如自动驾驶、AR/VR、工业自动化）的兴起，以及数据隐私和带宽限制等问题。 边缘计算的架构模型： 介绍不同层级的边缘计算架构，包括近边缘（Near-Edge）、远边缘（Far-Edge）等，以及边缘节点、边缘网关、边缘服务器等关键组成部分。 边缘计算与云的协同： 阐述边缘计算并非取代云，而是与云形成互补关系。我们将探讨数据在边缘的预处理、分析、聚合，以及如何将关键数据上传至云端进行深度分析和长期存储；同时，云端如何将模型、策略下发至边缘。 边缘计算的挑战： 分析边缘计算面临的独特挑战，如计算资源受限、网络不稳定、设备多样性、安全性和管理复杂性等。 边缘计算的应用场景： 详细探讨边缘计算在各个行业的广泛应用，包括： 智能制造： 实时故障检测、预测性维护、生产过程优化。 智慧城市： 交通流量管理、环境监测、公共安全。 自动驾驶： 实时感知、决策、路径规划。 医疗健康： 远程诊断、实时健康监测、个性化医疗。 零售业： 智能库存管理、个性化推荐、客户行为分析。 内容分发网络（CDN）： 缓存和加速内容交付。 边缘智能（Edge AI）： 深入探讨如何在边缘设备上部署和运行人工智能模型，包括模型压缩、量化、高效推理引擎等技术。 本章将帮助读者理解边缘计算如何打破云的中心化限制，为构建更加高效、智能和响应迅速的下一代应用奠定基础。 第四章：云原生与边缘计算的融合实践 本章将是理论与实践的结合，重点探讨如何将云原生的理念和技术栈应用于边缘计算环境中，实现端到端的、统一的管理和部署。 边缘容器化与编排： 介绍如何在资源受限的边缘设备上运行容器，以及轻量级的容器运行时（如containerd、CRI-O）。探讨Kubernetes在边缘场景的应用，如K3s、MicroK8s等轻量级Kubernetes发行版。 边缘云原生应用部署： 讲解如何利用CI/CD流水线将云原生应用部署到边缘节点，实现应用的自动化部署、更新和管理。 边缘数据管理与同步： 探讨在边缘进行数据收集、处理、存储的策略，以及如何实现边缘数据与云端数据的有效同步和一致性。 边缘安全与访问控制： 分析边缘环境下的安全威胁，以及如何实现设备身份认证、数据加密、访问控制等安全措施。 边缘可观测性： 介绍如何在边缘部署监控代理、日志收集器，并将数据汇总到中心化平台，实现对边缘设备的远程监控和故障诊断。 平台化边缘解决方案： 探讨一些成熟的边缘计算平台和解决方案，以及它们如何整合云原生技术，提供统一的开发、部署和管理体验。 本章将为读者提供具体的实践指导，帮助他们理解如何在真实的业务场景中落地云原生和边缘计算的结合。 第五章：未来展望与技术趋势 本章将放眼未来，探讨云原生分布式系统和边缘计算的未来发展方向，以及可能出现的新技术和新趋势。 5G/6G与边缘计算的深度融合： 分析下一代通信技术将如何进一步赋能边缘计算，提供更高带宽、更低延迟、更大连接数，从而催生更多创新应用。 AIoT（人工智能+物联网）的普及： 预测AIoT将成为边缘计算的主要驱动力，更多智能设备将具备自主学习和决策能力。 分布式账本技术（DLT）在边缘的应用： 探讨区块链等DLT技术在边缘数据信任、安全共享、设备管理等方面的潜在应用。 联邦学习（Federated Learning）与隐私计算： 介绍联邦学习如何在保护数据隐私的前提下，在边缘进行模型训练，解决数据孤岛问题。 低代码/无代码在边缘的兴起： 展望低代码/无代码开发工具如何降低边缘应用开发的门槛，加速智能化应用的部署。 对现有技术的影响与挑战： 预测云原生分布式系统和边缘计算的成熟将对软件开发、IT基础设施、商业模式等带来的深远影响，以及可能面临的新挑战。 结语 《云原生分布式系统与边缘计算》一书，旨在为技术从业者、研究人员和对前沿技术充满好奇心的读者，提供一个系统、深入的学习平台。我们相信，理解和掌握云原生分布式系统和边缘计算，不仅是应对当前技术变革的关键，更是把握未来数字化转型的战略机遇。愿本书能够成为您在这条技术探索之路上的忠实伙伴，助您在构建下一代智能、弹性、高效的计算与通信基础设施的征程中，有所启发，有所收获。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我首先注意到了它对网络安全与鲁棒性这一维度的重视。在网络功能高度抽象化、软件化的大背景下，攻击面和潜在漏洞也随之增加。作者并没有将其视为一个附加的章节，而是贯穿始终的底层考量。书中专门辟出章节讨论了基于区块链技术的身份认证和安全策略分发机制，这为构建一个去中心化、不可篡改的网络管理架构提供了坚实的理论基础。此外，对于物理层安全（Physical Layer Security）的讨论也相当深入，尤其是在面对有源干扰和窃听攻击时，如何利用预编码和加密技术来确保信息传输的保密性。这本书提供了一种全新的安全视角：与其被动防御，不如主动利用无线信道的物理特性来构建安全堡垒。这使得整本书的内容在具有前瞻性的同时，也具备了极强的现实意义和前沿防御价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书读完后，我感觉像是完成了一次对现代通信领域未来图景的深度扫描。它并没有纠缠于那些已经泛滥成灾的基础协议细节，而是直抵核心——如何让整个无线系统从终端到核心网都能像乐高积木一样灵活、即时地重塑自身。作者的视角非常宏大，从网络架构的根本性变革入手，详尽阐述了软件定义一切（SDx）的理念是如何渗透到物理层和介质访问控制层（MAC）的。尤其是关于资源块的动态分配和波束赋形算法的实时调整部分，提供了大量富有洞察力的数学模型和仿真案例。我印象最深的是它对于“可编程化”的定义，这不仅仅是软件层面的抽象，更是对底层硬件接口指令集的深度控制。书中对如何利用FPGA和新型可重构芯片来实现超低延迟和高能效的并行处理进行了深入探讨，这对于那些追求极限性能的5G-Advanced乃至6G研发人员来说，无疑是一份宝贵的路线图。它成功地架起了一座理论前沿与工程实践之间的桥梁，让人清晰地看到了下一代无线通信系统的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这份教材的叙述风格异常严谨，带着一股浓厚的学术气息，对于那些习惯了轻松阅读的读者来说，可能需要更强的专注力。它深入剖析了网络功能虚拟化（NFV）和容器化技术在无线接入网（RAN）中部署的复杂性与优化策略。书中花费了大量篇幅来论述如何在分布式、异构的边缘计算环境中，实现网络服务的无缝迁移和故障的快速隔离，特别是针对切片网络的SLA保障机制，作者构建了一套复杂的博弈论模型来平衡资源竞争。阅读过程中，我多次停下来，对着复杂的公式和流程图进行推演，它要求读者不仅要有扎实的通信理论基础，还要对分布式系统和优化理论有深刻理解。我认为它更偏向于高级研究生的参考书，而非面向入门者的科普读物。尽管阅读门槛不低，但一旦掌握了其中的核心思想，对于理解如何构建一个真正具备弹性、能够自我修复和优化的智能无线网络，将具有颠覆性的帮助。

评分☆☆☆☆☆

如果说市面上有许多关于未来通信的书籍侧重于宏观概念，那么这本书则像是给工程师们提供了一套详尽的“拆解手册”。它侧重于如何在现有硬件平台之上，通过创新的软件架构和算法，实现网络能力的极限释放和即时重构。我非常欣赏作者对“跨层优化”这一概念的精细化处理，比如如何将应用层的时延需求直接映射到底层调制解调器的参数调整上。书中提供了大量使用特定硬件描述语言（HDL）和系统级仿真工具链的实践案例，清晰展示了从高层需求到底层比特流处理的全过程。对于渴望了解如何打破传统垂直隔离、实现真正融合的网络体系结构的专业人士来说，这本书提供了清晰的路径指引。它强调的不是“有什么新功能”，而是“我们如何以一种全新的方式来构建和控制这些功能”，极大地提升了读者的系统设计思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书的亮点在于它对“智能”二字的实践性解读。它没有停留在空泛地谈论人工智能在无线通信中的应用，而是聚焦于如何将学习算法内嵌到网络控制回路中，实现真正的闭环优化。书中详细介绍了基于强化学习（RL）的信道估计和功率控制策略，特别是针对大规模MIMO场景下，如何利用深度RL代理来代替传统的预设算法，以适应快速变化的无线环境。令人耳目一新的是，作者还探讨了联邦学习（FL）在保护用户隐私前提下，优化网络边缘决策的模型训练方法，这在当前数据安全日益重要的背景下，显得尤为前瞻和必要。相较于许多只在应用层谈AI的书籍，这本书将AI的触角延伸到了物理层和MAC层，提供了一套完整的、可部署的AI驱动的无线网络优化框架，展现了未来网络“自生长”的潜力。