下一代無綫網絡跨層資源管理 [Cross-layer Resource Management for The Next-generation Wireless Networks] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳凡 等 著

圖書標籤:

• 無綫網絡
• 跨層設計
• 資源管理
• 下一代網絡
• 5G
• 6G
• 優化算法
• 無綫通信
• 網絡性能
• 資源分配

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118076196

版次：1

商品編碼：10898762

包裝：平裝

叢書名： 無綫通信前沿技術叢書

外文名稱：Cross-layer Resource Management for The Next-generation Wireless Networks

開本：16開

齣版時間：2011-11-01##

內容簡介

隨著信息化社會的到來，無綫通信取得瞭日新月異的發展，目前已成為通信産業中發展最快的一部分。未來無綫通信正朝著高數據傳輸率、高頻譜利用率，並同時支持多種Qos需求業務的方嚮發展。近年來，隨著各種新型網絡體係結構和無綫通信技術的不斷齣現，如何高效地使用寶貴的無綫資源，不斷提高無綫通信係統的性能，滿足人們日益增長的通信需求成為瞭普遍關注的一個研究熱點。《下一代無綫網絡跨層資源管理》主要結閤OFDMA、中繼和認知無綫電等新型無綫通信技術，通過歸納整理國內外最新相關研究成果，重點探討瞭下一代無綫網絡資源管理技術。
《下一代無綫網絡跨層資源管理》可作為通信係統專業高年級本科生或研究生的教材及科研人員和無綫資源管理人員的參考書。

目錄

第1章 概述
1.1 無綫網絡架構的新發展
1.1.1 接近於1的係統頻率復用率
1.1.2 中繼係統的引入
1.1.3 異構網絡並存
1.2 無綫資源分配概述

第2章 無綫信道模型
2.1 引言
2.2 信道增益
2.3 大尺度衰落
2.3.1 路徑損耗
2.3.2 陰影衰落
2.4 小尺度衰落
2.4.1 多徑衰落信道的邊緣分布
2.4.2 時間域：多徑時延擴展
2.4.3 頻率域：多普勒擴展
2.5 無綫信道的容量
2.5.1 AWGN信道的容量
2.5.2 衰落信道的容量
2.6 抗信道衰落技術
2.6.1 分集技術
2.6.2 混閤自動請求重傳
2.6.3 自適應調製編碼
2.7 OFDM無綫係統
2.7.1 OFDM係統模型
2.7.2 OFDM係統容量
2.8 MIMO無綫信道
2.8.1 MIMO無綫信道模型
2.8.2 MIMO無綫信道容量
參考文獻

第3章 相關數學工具
3.1 引言
3.2 凸優化理論
3.2.1 概述
3.2.2 基本概念
3.2.3 約東優化問題
3.2.4 拉格朗日對偶法
3.2.5 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）最優條件
3.3 整數規劃
3.3.1 概述
3.3.2 一般模型
3.3.3 分支定界法
3.3.4 指派問題
3.3.5 背包問題
3.4 博弈論理論
3.4.1 概述
3.4.2 基本概念
3.4.3 非閤作博弈與納什均衡
3.4.4 閤作博弈與納什討價還價解
參考文獻

第4章 基於中繼的無綫蜂窩網絡的無綫資源管理
4.1 引言
4.2 無綫中繼信道
4.3 中繼節點的選擇算法
4.3.1 傳統的中繼節點選擇算法
4.3.2 乾擾感知的申繼節點選擇算法
4.4 OFDM係統的資源分配
4.4.1 概述
4.4.2 單用戶OFDM係統
4.4.3 多用戶OFDM係統
4.4.4 用戶公平性
4.5 基於中繼的OFDMA無綫蜂窩係統的資源分配算法
4.5.1 概述
4.5.2 申繼進行比特重分配的資源分配算法
4.5.3 中繼進行子載波配對的資源分配算法
4.5.4 考慮負載均衡及用戶隊列的資源分配算法
4.6 基於頻率復用策略的乾擾抑製技術
4.6.1 單小區頻率復用策略
4.6.2 多小區部分頻率復用策略
4.7 基於MIMO中繼的小區乾擾抑製技術
4.7.1 概述
4.7.2 共享中繼節點的應用場景
4.7.3 基於共享中繼的小區乾擾抑製策略
參考文獻

第5章 多小區OFDMA係統資源分配
5.1 概述
5.2 多小區OFDMA係統資源分配模型
5.3 多小區OFDMA係統下的拉格朗日對偶分解方法
5.3.1 多載波係統的拉格朗日對偶模型
5.3.2 時間共享條件
5.3.3 多小區OFDMA資源分配模型的一階最優必要條件
5.3.4 基於對偶迭代的資源分配算法
5.4 多小區容量區域資源分配方法
5.4.1 容量區域分析
5.4.2 基於乾擾圖的子載波分配算法
5.4.3 準分布式功率調整
5.5 基於非閤作博弈的多小區資源分配方法
5.5.1 係統優化模型與個體用戶非閤作博弈模型
5.5.2 係統最優解與納什均衡點
5.5.3 NEP數學分析
5.5.4 分布式算法設計
5.6 基於動態頻率復用的資源分配方法
5.6.1 多頻率復用率頻率分配方案
5.6.2 小區內用戶調度與小區間乾擾管理聯閤優化
參考文獻

第6章 認知無綫網絡資源分配
6.1 概述
6.2 OFDM-CR係統
6.2.1 認知無綫電係統簡介
6.2.2 OFDM在CR係統中優勢
6.2.3 CR係統申動態頻譜訪問模型
6.3 基於OFDM認知無綫係統功率分配算法
6.3.1 基於風險收益模型的功率分配算法
6.3.2 基於背包模型的功率分配算法
6.4 基於OFDMA認知無綫係統資源分配算法
6.4.1 OFDMA-CR係統資源分配模型
6.4.2 OFDMA-CR係統啓發式資源分配算法
6.4.3 OFDMA-CR係統混閤業務資源分配算法
6.5 基於OFDMA多小區認知無綫係統資源分配算法
6.5.1 係統模型
6.5.2 多小區CR係統資源分配模型
6.5.3 基於多水平麵注水法的對偶算法
參考文獻

前言/序言

下一代無綫網絡：跨層資源管理之道 引言 隨著移動通信技術的飛速發展，我們正邁入一個萬物互聯、數據洪流奔湧的時代。從高清視頻直播到沉浸式虛擬現實，從智能交通係統到智慧醫療，這些令人驚嘆的應用場景，都離不開下一代無綫網絡提供的強大支撐。然而，支撐這些應用的海量數據傳輸、極低時延要求以及海量設備接入，對現有的無綫網絡提齣瞭前所未有的挑戰。其中，如何高效、靈活地分配和利用有限的網絡資源，成為製約下一代無綫網絡性能的關鍵瓶頸。 傳統的無綫網絡設計，傾嚮於將網絡劃分為不同的層級，如物理層、鏈路層、網絡層、傳輸層等，並賦予各層相對獨立的優化目標和管理機製。這種分層架構在過去發揮瞭重要作用，但也帶來瞭固有的局限性。各層之間的信息隔離，使得網絡整體的資源感知和協同優化變得睏難。例如，物理層可能無法充分瞭解上層應用對帶寬和時延的具體需求，而傳輸層也難以實時獲知底層信道狀態的動態變化。這種“信息孤島”效應，導緻資源分配往往是局部最優，無法達到網絡整體的最優性能。 為瞭突破這一瓶頸，一種全新的網絡架構理念應運而生——跨層資源管理。它打破瞭傳統分層的界限，強調網絡各層之間的信息共享和協同決策。通過打破信息壁壘，跨層資源管理能夠讓網絡具備更強的全局感知能力，從而實現更精細化、更智能化的資源分配與優化。這種全新的視角，為解決下一代無綫網絡麵臨的資源稀缺、性能瓶頸以及能效壓力等一係列難題，提供瞭強大的理論支撐和技術路徑。 本書旨在深入探討下一代無綫網絡中的跨層資源管理技術，從理論基礎到實際應用，全麵梳理該領域的研究進展、核心挑戰與未來發展趨勢。我們將聚焦於如何打破傳統分層的局限，實現網絡各層間的深度協同，最終構建一個高效、可靠、智能的下一代無綫通信係統。 第一部分：理論基石與模型構建 在深入探討跨層資源管理之前，理解其核心理論基礎和必要模型至關重要。本部分將詳細闡述支撐跨層協同的關鍵概念，並介紹用於分析和優化資源分配的數學模型。 第一章：下一代無綫網絡概述與資源管理挑戰 下一代無綫網絡的技術願景與應用場景： 深入剖析5G、6G乃至更遠期無綫通信網絡所描繪的宏偉藍圖，例如超高帶寬、超低時延、海量連接、高可靠性、泛在覆蓋等特性，並結閤具體應用場景，如增強現實/虛擬現實（AR/VR）、自動駕駛、遠程手術、智慧工廠、物聯網（IoT）等，闡述這些應用對網絡性能提齣的嚴苛要求。 傳統無綫網絡資源管理的局限性： 迴顧現有無綫網絡（如4G LTE）中常見的資源分配機製，如時域、頻域、空域的分配方法。重點分析其在應對下一代網絡需求時存在的不足，例如： 靜態或半靜態資源分配： 難以適應快速變化的信道條件和用戶需求。 局部優化： 各層獨立優化可能導緻全局資源利用率低下。 信息反饋滯後： 上層需求無法及時傳達至底層，底層狀態也無法有效反饋給上層。 能效瓶頸： 缺乏全局視野的資源分配可能導緻不必要的能量消耗。 跨層資源管理的必要性與優勢： 闡述為何需要跨層資源管理。強調其能夠： 提升資源利用率： 實現更高的數據吞吐量和更低的傳輸時延。 增強網絡魯棒性： 更好地應對信道衰落、乾擾等不利因素。 優化用戶體驗： 滿足不同應用對服務質量（QoS）的差異化需求。 提高能源效率： 通過智能調度降低網絡能耗。 支持新型業務： 為未來更多創新應用提供技術基礎。 第二章：跨層信息交互與協同機製 跨層信息模型： 詳細介紹在跨層資源管理中需要共享的關鍵信息類型，包括但不限於： 物理層信息： 信道狀態信息（CSI，如信噪比SNR、信道質量指示CQI）、乾擾信息、接收信號強度指示（RSSI）、誤碼率（BER）等。 鏈路層信息： 傳輸隊列長度、緩存狀態、調度請求、丟包率、擁塞指示等。 網絡層信息： 路由信息、擁塞程度、節點負載、端到端時延估算等。 傳輸層信息： TCP/UDP擁塞窗口、往返時間（RTT）估算、流量需求等。 應用層信息： 應用類型、服務質量（QoS）要求（如帶寬、時延、抖動、丟包容忍度）、優先級等。 信息采集與反饋機製： 探討如何有效地從不同層級采集所需信息，並將其高效、低開銷地反饋給決策實體。這包括： 顯式反饋： 通過控製信道傳輸信息。 隱式反饋： 通過觀察係統行為推斷信息。 共享數據平麵與控製平麵： 設計支持跨層信息傳遞的網絡架構。 協同決策框架： 介紹實現跨層協同的通用框架。這可以包括： 集中式控製： 由一個全局控製器收集信息並做齣決策。 分布式控製： 各節點根據局部信息和鄰居信息進行協同決策。 混閤式控製： 結閤集中式和分布式控製的優點。 基於機器學習的協同決策： 利用AI技術學習最優的協同策略。 第三章：資源分配模型與優化目標 資源類型定義： 明確下一代無綫網絡中的關鍵可分配資源，例如： 時域資源： 時隙、子幀。 頻域資源： 子載波、頻段。 空域資源： 天綫端口、波束。 功率資源： 發射功率。 計算與緩存資源： 在邊緣計算場景下。 典型優化目標函數： 詳細分析跨層資源管理中常見的優化目標，並建立相應的數學模型： 最大化係統吞吐量： 整體數據傳輸速率。 最小化係統時延： 端到端延遲、排隊時延。 保證服務質量（QoS）： 滿足不同用戶/應用的吞吐量、時延、丟包率等要求。 最大化係統能效： 在滿足性能要求的前提下，最小化能耗。 公平性： 確保資源分配的公平性，避免用戶間“飢餓”現象。 多目標優化： 實際場景中往往需要同時優化多個目標，探討如何進行權衡和取捨。 數學建模方法： 介紹用於描述和解決資源分配問題的數學工具，例如： 凸優化： 用於解決具有凸性的優化問題，如最大化吞吐量。 隨機優化： 處理不確定性，如信道狀態變化。 博弈論： 用於分析分布式環境下的用戶或基站間的交互。 整數綫性規劃（ILP）/混閤整數綫性規劃（MILP）： 用於離散變量的優化問題。 排隊論： 用於分析和建模緩存和排隊行為。 第二部分：關鍵技術與實現策略 本部分將深入探討實現跨層資源管理的核心技術，涵蓋從物理層到應用層的具體策略，以及如何將這些技術融閤到實際網絡部署中。 第四章：物理層與鏈路層協同 信道感知與資源分配： CSI反饋的優化： 如何設計更高效、低開銷的CSI反饋機製，使其能夠更好地服務於上層調度。 信道自適應調製與編碼（AMC）： 基於實時的信道狀態，動態調整調製方式和編碼率，以最大化吞吐量或最小化誤碼率。 多用戶MIMO與調度： 利用多天綫技術，結閤信道信息，實現多用戶間的資源共享和乾擾協調。 波束賦形與用戶區分： 通過定嚮發射，為不同用戶提供專用資源，並減少用戶間的乾擾。 鏈路層調度與跨層感知： 智能調度算法： 設計能夠感知上層需求（如應用優先級、QoS要求）的調度算法，如Proportional Fair（PF）、Maximal Throughput、Completely Fair（CF）等算法的跨層擴展。 混閤自動重傳請求（HARQ）與跨層優化： 如何根據底層信道狀態和上層對時延的要求，動態調整HARQ的重傳策略。 緩存管理與流量整形： 鏈路層緩存與上層流量的協同，例如，根據應用對突發流量的需求，調整緩存策略。 第五章：網絡層與傳輸層協同 擁塞控製與跨層信息融閤： TCP/IP棧的跨層優化： 如何將底層信道信息（如丟包率、時延）反饋給TCP擁塞控製算法，使其能夠更準確地判斷擁塞原因，並做齣更有效的調整。 顯式擁塞通知（ECN）的跨層應用： 利用ECN機製，將底層感知到的擁塞信號傳遞給上層，實現端到端的擁塞管理。 UDP流量的QoS保證： 對於對時延敏感的UDP流量，如何利用底層資源信息提供更可靠的QoS保障。 路由決策與資源感知： 動態路由選擇： 基於實時的鏈路質量、節點負載等信息，動態調整路由，避開擁塞區域。 邊緣計算與網絡切片： 在邊緣計算場景下，如何將計算任務和網絡資源進行協同分配，並為不同服務創建隔離的網絡切片。 服務質量路由（QoSR）： 結閤服務質量需求，選擇滿足要求的路徑。 第六章：應用層與網絡層的深度融閤 應用感知調度： 應用類型識彆與優先級管理： 自動識彆不同應用（如視頻流、遊戲、VoIP），並根據其QoS要求進行優先級調度。 自適應應用策略： 應用本身能夠根據網絡條件（如帶寬、時延）動態調整其行為，例如，降低視頻分辨率以適應低帶寬環境。 服務質量（QoS）的端到端保證： QoS參數的映射與分解： 將應用層的QoS要求，有效地分解和映射到各個網絡層，實現端到端的QoS保證。 QoS預測與資源預留： 基於曆史數據和應用模式，預測未來的QoS需求，並提前進行資源預留。 麵嚮應用的資源調優： 視頻流優化： 根據視頻內容和網絡狀態，動態調整編碼比特率、幀率等參數，實現最佳的視頻體驗。 遊戲體驗優化： 優先保障低時延和低抖動，提升遊戲響應速度。 第三部分：挑戰、發展與未來展望 本部分將討論跨層資源管理在實際應用中麵臨的挑戰，並展望其未來的發展方嚮。 第七章：跨層資源管理的挑戰與解決方案 信息過載與處理開銷： 挑戰： 海量層級信息帶來的處理復雜度和時延問題。 解決方案： 信息壓縮、摘要技術、分布式信息處理、基於機器學習的智能信息篩選。 協同決策的復雜性與收斂性： 挑戰： 在大規模分布式網絡中，實現快速、穩定的協同決策。 解決方案： 層次化控製、多智能體強化學習、博弈論方法。 安全與隱私問題： 挑戰： 跨層信息共享可能帶來的安全漏洞和隱私泄露。 解決方案： 加密技術、差分隱私、安全認證機製、基於策略的安全框架。 標準化與互操作性： 挑戰： 缺乏統一的跨層管理標準，導緻不同廠商設備間的互操作性問題。 解決方案： 推動行業標準的製定，開放API接口。 能源效率與性能的權衡： 挑戰： 在追求高性能的同時，如何兼顧網絡能耗。 解決方案： 能源感知調度、智能休眠機製、動態功耗管理。 第八章：機器學習與人工智能在跨層資源管理中的應用 智能信道預測與狀態估計： 利用深度學習模型，提高信道狀態預測的準確性。 自適應資源調度與優化： 使用強化學習算法，讓網絡能夠自主學習最優的資源調度策略，以應對復雜的動態環境。 智能擁塞預測與緩解： 基於曆史數據和實時流量，預測網絡擁塞，並提前采取緩解措施。 應用行為預測與資源預留： 通過AI模型，預測應用對網絡資源的需求模式，實現更精準的資源預留。 端到端QoS保障的AI驅動方法： 利用AI技術，實現端到端的QoS監控、預測和主動管理。 第九章：未來展望與結論 下一代無綫網絡（6G及以後）中的跨層管理： 展望在更高頻段、更智能的通信環境下的跨層管理新挑戰與新機遇，例如與感知、計算、AI的深度融閤。 泛在連接與海量物聯網： 跨層資源管理如何支撐大規模物聯網設備的接入和高效通信。 網絡切片與虛擬化技術的深度集成： 跨層資源管理在網絡切片和軟件定義網絡（SDN）、網絡功能虛擬化（NFV）中的關鍵作用。 智能化、自動化網絡運維： 跨層資源管理如何推動網絡運維的智能化和自動化。 結論： 總結跨層資源管理在構建下一代無綫網絡中的核心價值，並重申其將是實現未來通信願景不可或缺的關鍵技術。 結束語 下一代無綫網絡的發展，不僅僅是速度的提升，更是網絡智能與靈活性的飛躍。跨層資源管理，正是實現這一飛躍的關鍵驅動力。本書的編寫，旨在為研究人員、工程師和行業從業者提供一個全麵、深入的視角，去理解、掌握並創新這一變革性的技術。通過打破層級壁壘，實現網絡資源的智慧協同，我們必將能夠構建一個更高效、更智能、更具服務能力的未來通信世界。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對新興技術充滿好奇的普通讀者，最近在關注5G的後續發展，尤其是對未來網絡如何能提供更穩定、更高速的服務感到好奇。偶然間看到瞭《下一代無綫網絡跨層資源管理》這本書，雖然名字聽起來有點專業，但“跨層資源管理”這個概念讓我覺得很有意思。我腦海中浮現的是，現在的網絡是不是就像一個大傢庭，各個成員（比如手機、電腦、智能傢居設備）都需要共享傢裏的資源（比如網絡帶寬、電力），而這本書可能就在講，如何讓這些共享變得更聰明，而不是簡單地“先到先得”或者“誰聲音大誰占多”。我希望這本書能用相對易懂的方式，介紹一下未來網絡是怎麼做到這一點，比如是不是能讓視頻通話的用戶在需要的時候，網絡就能優先給他分配閤適的資源，同時又不影響其他用戶上網的體驗。它是否會介紹一些新的技術或者方法，讓網絡變得更“懂”我們的需求，從而讓我們使用的設備都能更流暢地運行？我希望能從中獲得一些關於未來網絡生活的美好憧憬。

評分☆☆☆☆☆

最近在尋找關於下一代無綫網絡技術發展的資料，偶然間看到瞭《下一代無綫網絡跨層資源管理》這本書。這本書的名稱非常吸引我，因為它觸及到瞭無綫通信領域的一個核心難題。我一直覺得，隨著5G甚至6G時代的到來，僅僅依靠在某個獨立層麵上進行優化已經遠遠不夠瞭。我們必須要有全局觀，要能夠整閤不同層麵的信息，從而做齣更智能、更有效的資源分配決策。我非常好奇書中會如何闡述“跨層”的概念，它具體指的是哪些層次，又將如何實現這些層次之間的信息交互和協同控製？例如，物理層的數據傳輸效率和MAC層的公平性調度之間如何權衡？應用層對服務質量（QoS）的獨特需求，又如何反哺到下層資源的分配策略中？我希望這本書能夠提供一些理論上的創新，比如新的跨層資源分配模型，以及一些實際應用上的指導，讓我們能夠理解如何在真實的網絡部署中實現這些先進的管理機製。我對書中可能包含的仿真結果和性能評估也抱有很高的期待，希望能看到跨層管理相較於傳統方法的優勢所在。

評分☆☆☆☆☆

這本《下一代無綫網絡跨層資源管理》我早就聽說瞭，一直想找機會好好研讀一番。作為一名在通信行業摸爬滾打多年的工程師，我深知當前無綫網絡麵臨的挑戰：用戶數據爆炸式增長，對網絡帶寬、時延、可靠性的要求越來越高，而頻譜資源卻日益稀缺，傳統的單層優化方法已經難以應對如此復雜的局麵。這本書的標題“跨層資源管理”一下子就抓住瞭我的興趣點，這正是解決問題的關鍵所在。我設想書中會深入探討如何打破網絡各層（物理層、MAC層、網絡層、傳輸層等）之間的壁壘，通過信息共享和協同優化，實現整體資源的最高效利用。例如，物理層可以根據MAC層反饋的信道質量信息動態調整調製編碼方案，MAC層可以根據上層應用的流量特性和優先級來調度資源，而網絡層和傳輸層則可以通過更精細的擁塞控製和路由選擇來配閤下層的資源分配。我期待書中能提供一些切實可行的框架和算法，甚至是一些在實際網絡中可以藉鑒的案例分析，幫助我們理解如何將這種跨層優化的理念落地，真正提升下一代無綫網絡的性能和用戶體驗。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術界從事無綫通信研究的學生，我對《下一代無綫網絡跨層資源管理》這本書的齣現感到非常興奮。當前，學術界對於下一代無綫網絡的探索正處於一個關鍵時期，各種新技術層齣不窮，如大規模MIMO、毫米波通信、邊緣計算、人工智能驅動的網絡等，而這些技術的發展都離不開高效的資源管理。這本書的“跨層”理念，我認為是突破當前研究瓶頸的有力武器。我預期書中會從理論高度齣發，深入分析跨層資源管理所麵臨的挑戰，例如如何建立跨層信息的有效度量和傳遞機製，如何設計能夠同時兼顧不同層級目標（如吞吐量、時延、能耗、安全性等）的優化算法，以及如何在動態變化的網絡環境中保證係統的穩定性和魯棒性。我尤其希望書中能夠探討如何將機器學習、深度學習等人工智能技術融入到跨層資源管理中，利用其強大的學習和預測能力，實現更精細化、智能化的資源調度和控製。這本書的齣版，無疑會為我們未來的研究方嚮提供重要的啓示和理論支撐。

評分☆☆☆☆☆

最近在閱讀一些關於未來通信技術發展的文獻，其中《下一代無綫網絡跨層資源管理》這本書引起瞭我的注意。在我看來，無綫網絡的發展趨勢必然是越來越復雜，對資源的精細化管理需求也越來越迫切。傳統的網絡設計往往是在各自的獨立層麵上進行優化，這就像是給瞭每個部門各自的任務，但卻缺乏一個總指揮來協調全局。這本書的“跨層”理念，恰恰是解決瞭這一關鍵問題。我設想書中會詳細闡述如何打破這種信息孤島，讓不同層次的網絡模塊能夠有效地溝通和協作。例如，物理層如何根據上層應用的需求調整傳輸參數，MAC層如何根據網絡層提供的擁塞信息來優化調度策略，甚至是應用層如何主動地嚮底層傳遞其對網絡資源的需求。這種整體性的優化策略，我相信能夠極大地提升網絡的效率、彈性和用戶體驗。我對書中可能包含的數學建模、算法設計以及性能分析部分非常感興趣，希望能看到它如何為下一代無綫網絡提供一套強大的資源管理框架。