Voice Over IP in Wireless Heterogeneous Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fathi, Hanane

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:

价格:1387.00元

装帧:

isbn号码:9781402066306

丛书系列:

图书标签:

• VoIP
• Wireless Networks
• Heterogeneous Networks
• Mobile Communication
• Network Performance
• QoS
• Handover
• Security
• Wireless Communication
• IP Networks

深度解析：下一代无线异构网络中的信道建模、资源分配与性能优化 本书聚焦于当前无线通信领域最前沿、最具挑战性的议题——在高度异构化的无线网络环境中，如何实现高效、可靠且资源优化的通信传输。 随着5G乃至未来6G的演进，无线网络不再是单一标准或技术的简单堆叠，而是融合了蜂窝、Wi-Fi、物联网（IoT）、毫米波（mmWave）、大规模MIMO（Massive MIMO）以及软件定义网络（SDN）/网络功能虚拟化（NFV）等多种异构接入技术和管理框架的复杂系统。本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个系统化、深入的理论与应用框架，专门剖析在这样的复杂场景下，信道传输的特性、资源管理的瓶颈以及性能提升的策略。 --- 第一部分：异构网络环境的建模与挑战 本部分奠定了理解未来无线系统的基础，着重于描述和量化异构环境带来的复杂性。 第一章：无线异构网络的拓扑与架构演进 详细探讨了从传统同构网络向多层、多技术融合的异构网络（HetNets）的演变路径。内容涵盖了： 网络分层结构： 宏蜂窝（Macro）、微蜂窝（Micro）、皮蜂窝（Pico）、飞蜂窝（Femto）层级间的协同与干扰关系。 技术融合： 5G新空口（NR）与现有LTE、Wi-Fi 6/7的共存与互操作性机制（例如，非授权频谱的接入）。 网络密度效应： 极高用户密度和基站密度的增加对系统吞吐量和公平性的影响分析。 基于用户中心的网络视图： 摒弃传统的覆盖中心视角，转而采用以用户体验为核心的性能指标和网络配置方法。 第二章：多尺度多维度信道建模 无线异构网络中的信道特性极度依赖于部署环境（室内、室外、城市峡谷等）和使用频段（Sub-6GHz、毫米波、太赫兹）。本章深入研究： 毫米波（mmWave）信道特性： 大规模路径损耗、波束赋形对传播的影响、以及高频段的遮挡和穿透损耗的统计建模。 非视距（NLoS）传播分析： 针对密集异构环境，如何精确捕捉到散射、衍射和反射带来的信道不确定性。 多普勒效应与快速衰落： 移动性在不同网络层级中的差异性建模，尤其是在高速移动场景下，跨层切换导致的信道状态信息（CSI）更新频率需求。 信道互信息（Mutual Information）的界限： 基于所建立的信道模型，推导在特定信噪比（SNR）和信道质量下的理论容量上限。 第三章：干扰管理与跨层耦合 异构性最直接的体现是复杂且难以预测的干扰格局。 小区间干扰（ICIC）与小区间（Inter-cell/Inter-tier）干扰： 针对不同功率和覆盖范围的接入点（AP）之间的相互影响，提出了基于功率控制和波束成形的动态抑制策略。 频谱共享机制： 探索了认知无线电（CR）原理在异构频谱接入中的应用，包括未授权频谱的动态频谱接入（DSA）。 跨层干扰协调： 物理层（PHY）的预编码与数据链路层（MAC）的调度策略之间的协同优化，以最小化高层应用感知到的丢包和延迟。 --- 第二部分：资源分配与优化理论 本部分聚焦于异构网络环境下，如何高效地分配有限的无线资源（功率、带宽、时间槽、甚至波束方向）以满足多样化的服务质量（QoS）要求。 第四章：联合优化框架：功率、波束与频率选择 异构网络资源分配的复杂性在于其高维度和非凸性。 波束赋形与功率联合优化（P&B Optimization）： 针对大规模MIMO和毫米波系统，提出基于凸松弛（Convex Relaxation）和迭代算法的联合优化方法，目标是在满足最小速率需求的同时，最小化总能耗。 频率资源（子载波）的动态划分： 如何根据不同接入技术（如OFDM与非OFDM）的特性，动态地将可用频谱资源分配给不同服务（如eMBB, URLLC, mMTC）。 基于博弈论的资源竞争模型： 将用户和接入点视为纳什均衡（Nash Equilibrium）的参与者，设计分布式资源分配算法，以实现局部最优策略向全局最优的逼近。 第五章：服务质量（QoS）驱动的调度策略 在异构环境中，不同的服务对延迟、抖动和可靠性有截然不同的要求。 超可靠低延迟通信（URLLC）的调度保障： 针对关键任务通信，设计基于时间预留和信道备份的调度机制，确保极低的重传率和毫秒级的端到端延迟。 用户公平性指标的量化： 探讨了加权公平、比例公平（Proportional Fairness）等传统指标在跨技术异构网络中的适用性，并引入了基于效用函数的公平性优化方法。 基于强化学习（RL）的自适应调度： 利用深度Q网络（DQN）或近端策略优化（PPO）算法，让调度器从网络实时反馈中学习最佳的资源分配动作，以应对高度动态的信道和用户需求。 第六章：能效与可持续性优化 随着网络密度的增加，能耗成为运营成本和环境关注的焦点。 基站关断与休眠机制： 针对负载波动性大的异构网络，提出基于预测模型和实时流量密度的智能休眠策略，确保在低负载时段最大化能效。 设备侧（UE）能效优化： 功率控制与传输模式选择相结合，最小化用户终端的能耗，特别是在NB-IoT或eMTC等低功耗场景下。 绿色通信指标的整合： 将比特每焦耳（bits/Joule）作为关键性能指标，与吞吐量和延迟进行多目标优化权衡。 --- 第三部分：网络智能化与未来展望 本书的最后部分着眼于利用新兴技术（如AI和网络虚拟化）来管理和优化未来复杂的异构系统。 第七章：软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）在异构网络中的应用 SDN和NFV为集中式控制和灵活部署提供了可能。 集中式控制平面： 如何通过SDN控制器实现对跨技术、跨层级的全局资源视图和策略下发，实现更精细化的干扰协调。 虚拟化基站（vRAN）的部署考量： 探讨了将物理基带单元（BBU）功能迁移到通用处理器（C-RAN架构）中时，如何处理计算资源的竞争和低延迟处理的挑战。 网络切片（Network Slicing）在异构骨干网中的实现： 如何在共享的基础设施上，通过NFV/SDN技术为不同的服务（如自动驾驶、工业控制）创建逻辑隔离、性能保障的虚拟网络。 第八章：基于人工智能的系统级性能增强 本书探讨了如何将机器学习和深度学习技术应用于解决传统优化算法难以处理的复杂问题。 信道状态信息（CSI）的预测与补全： 利用循环神经网络（RNN）或Transformer模型，基于历史数据快速、准确地预测未来信道状态，减少反馈开销。 故障诊断与自愈合网络： 基于异常检测算法，实时识别网络中因设备故障或配置错误导致的性能下降点，并自动触发恢复流程。 端到端流量工程： 建立综合考虑无线传输、回程链路和核心网瓶颈的全局流量模型，并使用深度强化学习来动态调整路由和传输参数，确保用户体验。 本书通过严谨的数学推导、详尽的性能分析，以及对前沿研究成果的系统性整合，为读者提供了一套驾驭下一代无线异构网络复杂性的核心工具和深入见解。

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