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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Ahamed, Syed V./ Lawrence, Victor B.

出品人:

頁數:584

译者:

出版時間:1996-11

價格:$ 247.47

裝幀:HRD

isbn號碼:9780792397472

叢書系列:

圖書標籤:

• 寬帶網絡
• 多媒體網絡
• 智能網絡
• 網絡技術
• 通信工程
• 數據通信
• 網絡協議
• 多媒體傳輸
• 網絡優化
• 網絡安全

深入探索下一代無綫通信核心：智能、泛在與融閤 本書聚焦於當前信息通信技術前沿——下一代無綫通信係統（如5G、6G及未來演進）的理論基礎、關鍵技術、係統架構及其在垂直行業中的深度融閤應用。本書旨在為緻力於無綫通信、信息科學、計算機工程等領域的研究人員、工程師以及高級學生提供一套全麵、深入且具有前瞻性的知識體係。 第一部分：下一代通信係統的基礎範式與挑戰 本部分首先勾勒齣未來通信網絡的宏偉藍圖，分析瞭從當前4G/LTE嚮5G乃至6G演進所麵臨的核心挑戰。 第一章：從移動寬帶到萬物智聯：範式轉變 本章詳細闡述瞭通信係統設計範式從“以人為中心”的移動寬帶（eMBB）嚮“以數據和應用為中心”的海量機器類通信（mMTC）、超可靠低延遲通信（uRLLC）乃至更高級彆的感知、計算、通信一體化（JC2I）轉變的內在驅動力。探討瞭支撐這一轉變的關鍵技術驅動，包括大規模MIMO（Massive MIMO）的理論極限、毫米波/太赫茲頻段的傳播特性與挑戰，以及對現有網絡架構的顛覆性需求。特彆關注瞭對用戶體驗的量化指標，如極高的頻譜效率、極低的端到端延遲以及極緻的可靠性要求。 第二章：無綫信道建模與資源高效分配 深入解析瞭高頻段（如毫米波和太赫茲）下的無綫信道特性，如大規模的路徑損耗、有限的散射環境對波束賦形（Beamforming）的依賴性。本章詳細介紹瞭信道狀態信息（CSI）的獲取、反饋和預編碼技術，強調瞭在復雜動態環境下維持高精度信道估計的難度。在資源分配方麵，重點討論瞭基於博弈論和凸優化的資源調度算法，用以在多用戶、多場景（如室內、室外、空天地一體化）中實現頻譜、功率和時間資源的納什均衡分配，以最大化係統吞吐量同時滿足嚴格的服務質量（QoS）約束。 第二部分：網絡架構的智能化重構 本部分著眼於支撐未來復雜網絡的控製平麵和數據平麵的革命性技術，特彆是軟件定義網絡（SDN）和網絡功能虛擬化（NFV）在無綫接入網（RAN）和核心網中的深度融閤。 第三章：軟件定義無綫接入網（SD-RAN）與集中式/分布式單元（CU/DU）分離 詳細闡述瞭RAN的架構演進，特彆是集中式單元（CU）和分布式單元（DU）的劃分原則及其對網絡靈活性和資源共享的貢獻。深入分析瞭如何利用SDN控製器對底層物理層和媒介訪問控製（MAC）層進行編程和動態重構，以實現快速的業務部署和網絡切片（Network Slicing）的隔離與管理。探討瞭在邊緣側引入智能控製單元的必要性，及其對實時性要求的支撐機製。 第四章：網絡功能虛擬化與雲化核心網（CN）的實現 本章聚焦於NFV如何解耦硬件和軟件，實現網絡功能的彈性伸縮和快速迭代。係統性地介紹瞭虛擬化基礎設施（NFVI）、虛擬網絡功能（VNF）的部署模型，以及運營商雲（OpenStack/Kubernetes）在核心網中的實踐。重點討論瞭基於容器技術的輕量級VNF部署，以及如何在虛擬化環境中保障超低延遲服務的性能隔離和資源保障機製（如SR-IOV、DPDK的應用）。 第三部分：人工智能驅動的未來網絡（AI for Future Networks） 本部分是全書的核心，闡述瞭如何將深度學習、強化學習等人工智能技術嵌入到通信係統的各個層麵，以實現真正的自組織、自適應和自優化網絡。 第五章：基於深度學習的物理層優化 本章探討瞭深度學習在傳統物理層瓶頸處的應用。詳細介紹瞭深度神經網絡（DNN）在非綫性信道均衡、盲均衡、調製/解調識彆中的性能優勢。重點闡述瞭如何利用圖神經網絡（GNN）來建模和解決大規模MIMO的波束訓練與跟蹤問題，以及利用強化學習（RL）來動態調整傳輸功率和編碼方案，以應對信道快速變化的環境，提升能效。 第六章：網絡智能管理與閉環自動化 深入剖析瞭AI驅動的閉環控製係統。討論瞭如何利用深度強化學習（DRL）實現端到端的網絡資源自適應調度和擁塞控製。內容涵蓋基於用戶行為預測的流量工程、基於上下文感知的網絡切片動態資源調配、以及利用遷移學習來加速新部署網絡區域的性能優化過程。本章強調瞭安全、可解釋性（Explainable AI, XAI）在關鍵網絡決策中的重要性。 第七章：邊緣智能與聯邦學習在通信中的融閤 隨著計算能力下沉，移動邊緣計算（MEC）成為實現低延遲服務和數據隱私保護的關鍵。本章詳細介紹瞭MEC環境下的任務卸載優化問題，並重點闡述瞭聯邦學習（Federated Learning, FL）在無綫網絡中的應用，如何利用分布在大量終端設備上的本地模型參數進行協同訓練，以支持分布式AI應用，同時最小化數據上傳帶來的帶寬壓力和隱私泄露風險。 第四部分：泛在連接與融閤應用場景 本部分將理論與實際應用相結閤，探討瞭如何通過新的通信範式實現對垂直行業需求的全麵覆蓋。 第八章：空天地海一體化網絡架構 係統分析瞭將非地麵網絡（NTN）——包括衛星通信（LEO, MEO, GEO）和高空平颱（HAPS）——無縫接入地麵蜂窩網絡（TN）所麵臨的挑戰。討論瞭異構網絡間乾擾協調、跨層切換協議設計、以及統一的資源調度框架，以確保全球範圍內的連續覆蓋和一緻的服務質量。 第九章：麵嚮工業物聯網（IIoT）的確定性通信 探討瞭工業互聯網對通信係統的嚴苛要求，特彆是對超低延遲和納秒級的抖動控製的需求。本章詳細介紹瞭時間敏感網絡（TSN）與無綫接入技術的融閤方案，包括基於IEEE 802.11bd和5G URLLC的時間同步機製（如PTP/gPTP）的改進，以及如何通過物理層和MAC層協同設計，提供可驗證的端到端確定性保障。 第十章：安全、隱私與彈性韌性 展望未來通信網絡麵臨的新安全威脅。討論瞭後量子密碼學（PQC）在網絡安全協議中的集成策略，以及針對無綫信道側的物理層安全增強技術。此外，本章還深入探討瞭網絡韌性（Resilience）設計，如何利用區塊鏈技術實現分布式信任和安全審計，以及在遭受大規模攻擊或災難時，網絡快速恢復和自我修復的能力。 全書通過嚴謹的數學推導、前沿的實驗案例分析以及對未來技術趨勢的深度洞察，緻力於構建一個關於下一代通信係統設計與部署的完整知識圖譜。

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閱讀體驗方麵，這本書無疑是同類題材中體驗最好的之一，它成功地平衡瞭深度與廣度，這一點對於我們這些需要快速掌握新技術全貌的IT管理者來說至關重要。作者的寫作風格非常注重邏輯的連貫性，章節之間的過渡自然流暢，使得讀者可以輕鬆地從物理層麵的傳輸介質，逐步過渡到應用層的服務交付。我尤其欣賞書中對“網絡即服務”（NaaS）商業模式的探討，這部分內容跳齣瞭純粹的技術討論，觸及到瞭網絡基礎設施如何嚮雲計算模式轉型的商業邏輯。書中對SLA（服務等級協議）在不同網絡層級的具體量化指標的解析，幫助我明確瞭在與客戶簽訂閤同時，哪些性能參數是真正具有市場競爭力的，哪些僅僅是技術上的冗餘。它像一位經驗豐富的老專傢，一邊嚮你展示最新的技術圖紙，一邊告訴你這些技術在市場上的真實價值和實施風險。這種將技術細節、商業策略和用戶體驗緊密結閤的敘事方式，使得這本書不僅是一本技術參考書，更像是一份麵嚮未來的戰略規劃手冊。

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作為一名關注網絡安全和隱私保護的研究生，我原本對這種偏嚮於“基礎設施”的書籍興趣不大，但這本書在“智能”二字上的深入挖掘，特彆是關於網絡功能虛擬化（NFV）和軟件定義網絡（SDN）的討論，徹底吸引瞭我。它不僅僅是描述瞭這些技術的架構圖，更是深入分析瞭它們在安全策略部署上的變革潛力。例如，通過在虛擬網絡功能（VNF）層麵實現動態的安全策略調整，相比於傳統依賴硬件防火牆的靜態防禦體係，這種敏捷性在應對新型網絡攻擊，如DDoS攻擊的突發性方麵，展現齣瞭壓倒性的優勢。書中對控製平麵與數據平麵分離的探討，揭示瞭網絡運維的未來方嚮——即通過集中化的控製器實現全局視野下的策略下發。這種自頂嚮下、軟件驅動的控製模式，為構建更具彈性、更易於審計的安全邊界提供瞭理論基礎。雖然這本書沒有花費大量篇幅專門討論加密算法本身，但它在如何將這些算法高效、透明地嵌入到高吞吐量的網絡管道中，所提供的架構洞察，對我的論文方嚮具有極強的啓發意義。

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說實話，我對多媒體內容在網絡傳輸中的處理一直感到睏惑，尤其是當涉及到超高清視頻和沉浸式VR/AR應用時，數據流的復雜性常常讓我望而卻步。然而，這本書在多媒體網絡這塊的講解，簡直是醍醐灌頂，它沒有迴避那些令人頭疼的編碼和傳輸效率問題，而是以一種非常係統化的方式將它們拆解開來。作者詳盡地介紹瞭MPEG標準族的發展，以及它們如何適應不同帶寬條件下的自適應流媒體（ABR）策略。更讓我驚嘆的是，書中對於網絡實時性要求的討論，它清晰地闡述瞭為什麼語音通信對丟包容忍度高但對延遲極其敏感，而視頻會議則需要在兩者之間找到一個微妙的平衡點。在處理內容分發網絡（CDN）的章節裏，作者對邊緣計算（Edge Computing）的描述尤其精彩，它不再將CDN視為簡單的緩存節點，而是將其定位為具備初步內容處理和智能路由能力的微型數據中心，極大地降低瞭迴源流量，提升瞭用戶體驗。這本書的語言風格帶著一種嚴謹的學術氣息，但其內在的邏輯推進卻像是在設計一個精密的機器，每一個齒輪的咬閤都精確到位，讓人不得不佩服作者深厚的功底和清晰的思路。

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我最近正在嘗試將人工智能技術應用於優化我公司內部的數據中心網絡流量，因此我對任何宣稱涉及“智能”網絡部署的書籍都抱持著高度的審視態度。這本書最吸引我的地方在於它對網絡智能化的哲學思考和算法基礎的介紹，而非僅僅是停留在應用層麵。作者沒有將AI/ML簡單地當作一個提升性能的“魔法工具箱”，而是著重探討瞭如何利用強化學習來訓練網絡設備進行自主決策，比如動態調整QoS優先級或預測性地進行故障恢復。書中對“信令風暴”的預防機製的分析尤其細緻入微，它展示瞭在海量設備連接的網絡環境中，如何通過智能摘要和事件聚閤，避免控製器被無效信息淹沒。這種對網絡控製層麵穩定性的重視，反映瞭作者對大規模復雜係統維護的深刻理解。讀罷此書，我發現許多我在實踐中遇到的啓發性問題，都在書中的案例分析裏找到瞭根源和解決方案的雛形，它為我構建一個真正意義上的自適應網絡係統提供瞭堅實的理論框架和實踐指南。

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這部關於下一代網絡技術的巨著，簡直是為我這種對光縴接入、5G乃至6G前沿技術抱有深深好奇心的工程師量身定製的。我原以為閱讀這類專業書籍會像啃硬骨頭一樣枯燥乏味，充斥著晦澀難懂的數學公式和標準縮寫，但作者的敘述方式徹底顛覆瞭我的認知。書中對寬帶接入技術的演進脈絡梳理得極為清晰，從ADSL到VDSL，再到GPON和XGS-PON，每一個技術節點的跨越都被賦予瞭生動的應用場景描述。特彆是關於光網絡和無綫網絡融閤的部分，作者沒有停留在理論層麵，而是深入剖析瞭當前運營商在部署實時視頻流、雲遊戲等高帶寬業務時遇到的實際瓶頸，以及如何通過智能調度和網絡切片技術來實現資源的優化分配。我印象最深的是它對“最後一公裏”瓶頸的探討，作者不僅僅是羅列瞭技術參數，更是結閤瞭城市規劃和用戶行為模式來分析延遲和抖動對用戶體驗的破壞性影響。讀完這部分，我對“智能”二字在網絡架構中的具體體現有瞭更直觀的理解，不再是空泛的口號，而是基於實際優化算法的落地實踐。這本書的價值在於，它成功地架起瞭一座連接理論研究與工程實踐的橋梁，使得復雜的網絡架構原理能夠被不同背景的讀者所理解和吸收。

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