下一代无线网络跨层资源管理 [Cross-layer Resource Management for The Next-generation Wireless Networks] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴凡 等 著

图书标签:

• 无线网络
• 跨层设计
• 资源管理
• 下一代网络
• 5G
• 6G
• 优化算法
• 无线通信
• 网络性能
• 资源分配

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118076196

版次：1

商品编码：10898762

包装：平装

丛书名： 无线通信前沿技术丛书

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

开本：16开

出版时间：2011-11-01##

内容简介

随着信息化社会的到来，无线通信取得了日新月异的发展，目前已成为通信产业中发展最快的一部分。未来无线通信正朝着高数据传输率、高频谱利用率，并同时支持多种Qos需求业务的方向发展。近年来，随着各种新型网络体系结构和无线通信技术的不断出现，如何高效地使用宝贵的无线资源，不断提高无线通信系统的性能，满足人们日益增长的通信需求成为了普遍关注的一个研究热点。《下一代无线网络跨层资源管理》主要结合OFDMA、中继和认知无线电等新型无线通信技术，通过归纳整理国内外最新相关研究成果，重点探讨了下一代无线网络资源管理技术。
《下一代无线网络跨层资源管理》可作为通信系统专业高年级本科生或研究生的教材及科研人员和无线资源管理人员的参考书。

目录

第1章 概述
1.1 无线网络架构的新发展
1.1.1 接近于1的系统频率复用率
1.1.2 中继系统的引入
1.1.3 异构网络并存
1.2 无线资源分配概述

第2章 无线信道模型
2.1 引言
2.2 信道增益
2.3 大尺度衰落
2.3.1 路径损耗
2.3.2 阴影衰落
2.4 小尺度衰落
2.4.1 多径衰落信道的边缘分布
2.4.2 时间域：多径时延扩展
2.4.3 频率域：多普勒扩展
2.5 无线信道的容量
2.5.1 AWGN信道的容量
2.5.2 衰落信道的容量
2.6 抗信道衰落技术
2.6.1 分集技术
2.6.2 混合自动请求重传
2.6.3 自适应调制编码
2.7 OFDM无线系统
2.7.1 OFDM系统模型
2.7.2 OFDM系统容量
2.8 MIMO无线信道
2.8.1 MIMO无线信道模型
2.8.2 MIMO无线信道容量
参考文献

第3章 相关数学工具
3.1 引言
3.2 凸优化理论
3.2.1 概述
3.2.2 基本概念
3.2.3 约東优化问题
3.2.4 拉格朗日对偶法
3.2.5 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）最优条件
3.3 整数规划
3.3.1 概述
3.3.2 一般模型
3.3.3 分支定界法
3.3.4 指派问题
3.3.5 背包问题
3.4 博弈论理论
3.4.1 概述
3.4.2 基本概念
3.4.3 非合作博弈与纳什均衡
3.4.4 合作博弈与纳什讨价还价解
参考文献

第4章 基于中继的无线蜂窝网络的无线资源管理
4.1 引言
4.2 无线中继信道
4.3 中继节点的选择算法
4.3.1 传统的中继节点选择算法
4.3.2 干扰感知的申继节点选择算法
4.4 OFDM系统的资源分配
4.4.1 概述
4.4.2 单用户OFDM系统
4.4.3 多用户OFDM系统
4.4.4 用户公平性
4.5 基于中继的OFDMA无线蜂窝系统的资源分配算法
4.5.1 概述
4.5.2 申继进行比特重分配的资源分配算法
4.5.3 中继进行子载波配对的资源分配算法
4.5.4 考虑负载均衡及用户队列的资源分配算法
4.6 基于频率复用策略的干扰抑制技术
4.6.1 单小区频率复用策略
4.6.2 多小区部分频率复用策略
4.7 基于MIMO中继的小区干扰抑制技术
4.7.1 概述
4.7.2 共享中继节点的应用场景
4.7.3 基于共享中继的小区干扰抑制策略
参考文献

第5章 多小区OFDMA系统资源分配
5.1 概述
5.2 多小区OFDMA系统资源分配模型
5.3 多小区OFDMA系统下的拉格朗日对偶分解方法
5.3.1 多载波系统的拉格朗日对偶模型
5.3.2 时间共享条件
5.3.3 多小区OFDMA资源分配模型的一阶最优必要条件
5.3.4 基于对偶迭代的资源分配算法
5.4 多小区容量区域资源分配方法
5.4.1 容量区域分析
5.4.2 基于干扰图的子载波分配算法
5.4.3 准分布式功率调整
5.5 基于非合作博弈的多小区资源分配方法
5.5.1 系统优化模型与个体用户非合作博弈模型
5.5.2 系统最优解与纳什均衡点
5.5.3 NEP数学分析
5.5.4 分布式算法设计
5.6 基于动态频率复用的资源分配方法
5.6.1 多频率复用率频率分配方案
5.6.2 小区內用户调度与小区间干扰管理联合优化
参考文献

第6章 认知无线网络资源分配
6.1 概述
6.2 OFDM-CR系统
6.2.1 认知无线电系统简介
6.2.2 OFDM在CR系统中优势
6.2.3 CR系统申动态频谱访问模型
6.3 基于OFDM认知无线系统功率分配算法
6.3.1 基于风险收益模型的功率分配算法
6.3.2 基于背包模型的功率分配算法
6.4 基于OFDMA认知无线系统资源分配算法
6.4.1 OFDMA-CR系统资源分配模型
6.4.2 OFDMA-CR系统启发式资源分配算法
6.4.3 OFDMA-CR系统混合业务资源分配算法
6.5 基于OFDMA多小区认知无线系统资源分配算法
6.5.1 系统模型
6.5.2 多小区CR系统资源分配模型
6.5.3 基于多水平面注水法的对偶算法
参考文献

前言/序言

下一代无线网络：跨层资源管理之道 引言 随着移动通信技术的飞速发展，我们正迈入一个万物互联、数据洪流奔涌的时代。从高清视频直播到沉浸式虚拟现实，从智能交通系统到智慧医疗，这些令人惊叹的应用场景，都离不开下一代无线网络提供的强大支撑。然而，支撑这些应用的海量数据传输、极低时延要求以及海量设备接入，对现有的无线网络提出了前所未有的挑战。其中，如何高效、灵活地分配和利用有限的网络资源，成为制约下一代无线网络性能的关键瓶颈。 传统的无线网络设计，倾向于将网络划分为不同的层级，如物理层、链路层、网络层、传输层等，并赋予各层相对独立的优化目标和管理机制。这种分层架构在过去发挥了重要作用，但也带来了固有的局限性。各层之间的信息隔离，使得网络整体的资源感知和协同优化变得困难。例如，物理层可能无法充分了解上层应用对带宽和时延的具体需求，而传输层也难以实时获知底层信道状态的动态变化。这种“信息孤岛”效应，导致资源分配往往是局部最优，无法达到网络整体的最优性能。 为了突破这一瓶颈，一种全新的网络架构理念应运而生——跨层资源管理。它打破了传统分层的界限，强调网络各层之间的信息共享和协同决策。通过打破信息壁垒，跨层资源管理能够让网络具备更强的全局感知能力，从而实现更精细化、更智能化的资源分配与优化。这种全新的视角，为解决下一代无线网络面临的资源稀缺、性能瓶颈以及能效压力等一系列难题，提供了强大的理论支撑和技术路径。 本书旨在深入探讨下一代无线网络中的跨层资源管理技术，从理论基础到实际应用，全面梳理该领域的研究进展、核心挑战与未来发展趋势。我们将聚焦于如何打破传统分层的局限，实现网络各层间的深度协同，最终构建一个高效、可靠、智能的下一代无线通信系统。 第一部分：理论基石与模型构建 在深入探讨跨层资源管理之前，理解其核心理论基础和必要模型至关重要。本部分将详细阐述支撑跨层协同的关键概念，并介绍用于分析和优化资源分配的数学模型。 第一章：下一代无线网络概述与资源管理挑战 下一代无线网络的技术愿景与应用场景： 深入剖析5G、6G乃至更远期无线通信网络所描绘的宏伟蓝图，例如超高带宽、超低时延、海量连接、高可靠性、泛在覆盖等特性，并结合具体应用场景，如增强现实/虚拟现实（AR/VR）、自动驾驶、远程手术、智慧工厂、物联网（IoT）等，阐述这些应用对网络性能提出的严苛要求。 传统无线网络资源管理的局限性： 回顾现有无线网络（如4G LTE）中常见的资源分配机制，如时域、频域、空域的分配方法。重点分析其在应对下一代网络需求时存在的不足，例如： 静态或半静态资源分配： 难以适应快速变化的信道条件和用户需求。 局部优化： 各层独立优化可能导致全局资源利用率低下。 信息反馈滞后： 上层需求无法及时传达至底层，底层状态也无法有效反馈给上层。 能效瓶颈： 缺乏全局视野的资源分配可能导致不必要的能量消耗。 跨层资源管理的必要性与优势： 阐述为何需要跨层资源管理。强调其能够： 提升资源利用率： 实现更高的数据吞吐量和更低的传输时延。 增强网络鲁棒性： 更好地应对信道衰落、干扰等不利因素。 优化用户体验： 满足不同应用对服务质量（QoS）的差异化需求。 提高能源效率： 通过智能调度降低网络能耗。 支持新型业务： 为未来更多创新应用提供技术基础。 第二章：跨层信息交互与协同机制 跨层信息模型： 详细介绍在跨层资源管理中需要共享的关键信息类型，包括但不限于： 物理层信息： 信道状态信息（CSI，如信噪比SNR、信道质量指示CQI）、干扰信息、接收信号强度指示（RSSI）、误码率（BER）等。 链路层信息： 传输队列长度、缓存状态、调度请求、丢包率、拥塞指示等。 网络层信息： 路由信息、拥塞程度、节点负载、端到端时延估算等。 传输层信息： TCP/UDP拥塞窗口、往返时间（RTT）估算、流量需求等。 应用层信息： 应用类型、服务质量（QoS）要求（如带宽、时延、抖动、丢包容忍度）、优先级等。 信息采集与反馈机制： 探讨如何有效地从不同层级采集所需信息，并将其高效、低开销地反馈给决策实体。这包括： 显式反馈： 通过控制信道传输信息。 隐式反馈： 通过观察系统行为推断信息。 共享数据平面与控制平面： 设计支持跨层信息传递的网络架构。 协同决策框架： 介绍实现跨层协同的通用框架。这可以包括： 集中式控制： 由一个全局控制器收集信息并做出决策。 分布式控制： 各节点根据局部信息和邻居信息进行协同决策。 混合式控制： 结合集中式和分布式控制的优点。 基于机器学习的协同决策： 利用AI技术学习最优的协同策略。 第三章：资源分配模型与优化目标 资源类型定义： 明确下一代无线网络中的关键可分配资源，例如： 时域资源： 时隙、子帧。 频域资源： 子载波、频段。 空域资源： 天线端口、波束。 功率资源： 发射功率。 计算与缓存资源： 在边缘计算场景下。 典型优化目标函数： 详细分析跨层资源管理中常见的优化目标，并建立相应的数学模型： 最大化系统吞吐量： 整体数据传输速率。 最小化系统时延： 端到端延迟、排队时延。 保证服务质量（QoS）： 满足不同用户/应用的吞吐量、时延、丢包率等要求。 最大化系统能效： 在满足性能要求的前提下，最小化能耗。 公平性： 确保资源分配的公平性，避免用户间“饥饿”现象。 多目标优化： 实际场景中往往需要同时优化多个目标，探讨如何进行权衡和取舍。 数学建模方法： 介绍用于描述和解决资源分配问题的数学工具，例如： 凸优化： 用于解决具有凸性的优化问题，如最大化吞吐量。 随机优化： 处理不确定性，如信道状态变化。 博弈论： 用于分析分布式环境下的用户或基站间的交互。 整数线性规划（ILP）/混合整数线性规划（MILP）： 用于离散变量的优化问题。 排队论： 用于分析和建模缓存和排队行为。 第二部分：关键技术与实现策略 本部分将深入探讨实现跨层资源管理的核心技术，涵盖从物理层到应用层的具体策略，以及如何将这些技术融合到实际网络部署中。 第四章：物理层与链路层协同 信道感知与资源分配： CSI反馈的优化： 如何设计更高效、低开销的CSI反馈机制，使其能够更好地服务于上层调度。 信道自适应调制与编码（AMC）： 基于实时的信道状态，动态调整调制方式和编码率，以最大化吞吐量或最小化误码率。 多用户MIMO与调度： 利用多天线技术，结合信道信息，实现多用户间的资源共享和干扰协调。 波束赋形与用户区分： 通过定向发射，为不同用户提供专用资源，并减少用户间的干扰。 链路层调度与跨层感知： 智能调度算法： 设计能够感知上层需求（如应用优先级、QoS要求）的调度算法，如Proportional Fair（PF）、Maximal Throughput、Completely Fair（CF）等算法的跨层扩展。 混合自动重传请求（HARQ）与跨层优化： 如何根据底层信道状态和上层对时延的要求，动态调整HARQ的重传策略。 缓存管理与流量整形： 链路层缓存与上层流量的协同，例如，根据应用对突发流量的需求，调整缓存策略。 第五章：网络层与传输层协同 拥塞控制与跨层信息融合： TCP/IP栈的跨层优化： 如何将底层信道信息（如丢包率、时延）反馈给TCP拥塞控制算法，使其能够更准确地判断拥塞原因，并做出更有效的调整。 显式拥塞通知（ECN）的跨层应用： 利用ECN机制，将底层感知到的拥塞信号传递给上层，实现端到端的拥塞管理。 UDP流量的QoS保证： 对于对时延敏感的UDP流量，如何利用底层资源信息提供更可靠的QoS保障。 路由决策与资源感知： 动态路由选择： 基于实时的链路质量、节点负载等信息，动态调整路由，避开拥塞区域。 边缘计算与网络切片： 在边缘计算场景下，如何将计算任务和网络资源进行协同分配，并为不同服务创建隔离的网络切片。 服务质量路由（QoSR）： 结合服务质量需求，选择满足要求的路径。 第六章：应用层与网络层的深度融合 应用感知调度： 应用类型识别与优先级管理： 自动识别不同应用（如视频流、游戏、VoIP），并根据其QoS要求进行优先级调度。 自适应应用策略： 应用本身能够根据网络条件（如带宽、时延）动态调整其行为，例如，降低视频分辨率以适应低带宽环境。 服务质量（QoS）的端到端保证： QoS参数的映射与分解： 将应用层的QoS要求，有效地分解和映射到各个网络层，实现端到端的QoS保证。 QoS预测与资源预留： 基于历史数据和应用模式，预测未来的QoS需求，并提前进行资源预留。 面向应用的资源调优： 视频流优化： 根据视频内容和网络状态，动态调整编码比特率、帧率等参数，实现最佳的视频体验。 游戏体验优化： 优先保障低时延和低抖动，提升游戏响应速度。 第三部分：挑战、发展与未来展望 本部分将讨论跨层资源管理在实际应用中面临的挑战，并展望其未来的发展方向。 第七章：跨层资源管理的挑战与解决方案 信息过载与处理开销： 挑战： 海量层级信息带来的处理复杂度和时延问题。 解决方案： 信息压缩、摘要技术、分布式信息处理、基于机器学习的智能信息筛选。 协同决策的复杂性与收敛性： 挑战： 在大规模分布式网络中，实现快速、稳定的协同决策。 解决方案： 层次化控制、多智能体强化学习、博弈论方法。 安全与隐私问题： 挑战： 跨层信息共享可能带来的安全漏洞和隐私泄露。 解决方案： 加密技术、差分隐私、安全认证机制、基于策略的安全框架。 标准化与互操作性： 挑战： 缺乏统一的跨层管理标准，导致不同厂商设备间的互操作性问题。 解决方案： 推动行业标准的制定，开放API接口。 能源效率与性能的权衡： 挑战： 在追求高性能的同时，如何兼顾网络能耗。 解决方案： 能源感知调度、智能休眠机制、动态功耗管理。 第八章：机器学习与人工智能在跨层资源管理中的应用 智能信道预测与状态估计： 利用深度学习模型，提高信道状态预测的准确性。 自适应资源调度与优化： 使用强化学习算法，让网络能够自主学习最优的资源调度策略，以应对复杂的动态环境。 智能拥塞预测与缓解： 基于历史数据和实时流量，预测网络拥塞，并提前采取缓解措施。 应用行为预测与资源预留： 通过AI模型，预测应用对网络资源的需求模式，实现更精准的资源预留。 端到端QoS保障的AI驱动方法： 利用AI技术，实现端到端的QoS监控、预测和主动管理。 第九章：未来展望与结论 下一代无线网络（6G及以后）中的跨层管理： 展望在更高频段、更智能的通信环境下的跨层管理新挑战与新机遇，例如与感知、计算、AI的深度融合。 泛在连接与海量物联网： 跨层资源管理如何支撑大规模物联网设备的接入和高效通信。 网络切片与虚拟化技术的深度集成： 跨层资源管理在网络切片和软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）中的关键作用。 智能化、自动化网络运维： 跨层资源管理如何推动网络运维的智能化和自动化。 结论： 总结跨层资源管理在构建下一代无线网络中的核心价值，并重申其将是实现未来通信愿景不可或缺的关键技术。 结束语 下一代无线网络的发展，不仅仅是速度的提升，更是网络智能与灵活性的飞跃。跨层资源管理，正是实现这一飞跃的关键驱动力。本书的编写，旨在为研究人员、工程师和行业从业者提供一个全面、深入的视角，去理解、掌握并创新这一变革性的技术。通过打破层级壁垒，实现网络资源的智慧协同，我们必将能够构建一个更高效、更智能、更具服务能力的未来通信世界。

评分☆☆☆☆☆

这本《下一代无线网络跨层资源管理》我早就听说了，一直想找机会好好研读一番。作为一名在通信行业摸爬滚打多年的工程师，我深知当前无线网络面临的挑战：用户数据爆炸式增长，对网络带宽、时延、可靠性的要求越来越高，而频谱资源却日益稀缺，传统的单层优化方法已经难以应对如此复杂的局面。这本书的标题“跨层资源管理”一下子就抓住了我的兴趣点，这正是解决问题的关键所在。我设想书中会深入探讨如何打破网络各层（物理层、MAC层、网络层、传输层等）之间的壁垒，通过信息共享和协同优化，实现整体资源的最高效利用。例如，物理层可以根据MAC层反馈的信道质量信息动态调整调制编码方案，MAC层可以根据上层应用的流量特性和优先级来调度资源，而网络层和传输层则可以通过更精细的拥塞控制和路由选择来配合下层的资源分配。我期待书中能提供一些切实可行的框架和算法，甚至是一些在实际网络中可以借鉴的案例分析，帮助我们理解如何将这种跨层优化的理念落地，真正提升下一代无线网络的性能和用户体验。

评分☆☆☆☆☆

最近在阅读一些关于未来通信技术发展的文献，其中《下一代无线网络跨层资源管理》这本书引起了我的注意。在我看来，无线网络的发展趋势必然是越来越复杂，对资源的精细化管理需求也越来越迫切。传统的网络设计往往是在各自的独立层面上进行优化，这就像是给了每个部门各自的任务，但却缺乏一个总指挥来协调全局。这本书的“跨层”理念，恰恰是解决了这一关键问题。我设想书中会详细阐述如何打破这种信息孤岛，让不同层次的网络模块能够有效地沟通和协作。例如，物理层如何根据上层应用的需求调整传输参数，MAC层如何根据网络层提供的拥塞信息来优化调度策略，甚至是应用层如何主动地向底层传递其对网络资源的需求。这种整体性的优化策略，我相信能够极大地提升网络的效率、弹性和用户体验。我对书中可能包含的数学建模、算法设计以及性能分析部分非常感兴趣，希望能看到它如何为下一代无线网络提供一套强大的资源管理框架。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界从事无线通信研究的学生，我对《下一代无线网络跨层资源管理》这本书的出现感到非常兴奋。当前，学术界对于下一代无线网络的探索正处于一个关键时期，各种新技术层出不穷，如大规模MIMO、毫米波通信、边缘计算、人工智能驱动的网络等，而这些技术的发展都离不开高效的资源管理。这本书的“跨层”理念，我认为是突破当前研究瓶颈的有力武器。我预期书中会从理论高度出发，深入分析跨层资源管理所面临的挑战，例如如何建立跨层信息的有效度量和传递机制，如何设计能够同时兼顾不同层级目标（如吞吐量、时延、能耗、安全性等）的优化算法，以及如何在动态变化的网络环境中保证系统的稳定性和鲁棒性。我尤其希望书中能够探讨如何将机器学习、深度学习等人工智能技术融入到跨层资源管理中，利用其强大的学习和预测能力，实现更精细化、智能化的资源调度和控制。这本书的出版，无疑会为我们未来的研究方向提供重要的启示和理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对新兴技术充满好奇的普通读者，最近在关注5G的后续发展，尤其是对未来网络如何能提供更稳定、更高速的服务感到好奇。偶然间看到了《下一代无线网络跨层资源管理》这本书，虽然名字听起来有点专业，但“跨层资源管理”这个概念让我觉得很有意思。我脑海中浮现的是，现在的网络是不是就像一个大家庭，各个成员（比如手机、电脑、智能家居设备）都需要共享家里的资源（比如网络带宽、电力），而这本书可能就在讲，如何让这些共享变得更聪明，而不是简单地“先到先得”或者“谁声音大谁占多”。我希望这本书能用相对易懂的方式，介绍一下未来网络是怎么做到这一点，比如是不是能让视频通话的用户在需要的时候，网络就能优先给他分配合适的资源，同时又不影响其他用户上网的体验。它是否会介绍一些新的技术或者方法，让网络变得更“懂”我们的需求，从而让我们使用的设备都能更流畅地运行？我希望能从中获得一些关于未来网络生活的美好憧憬。

评分☆☆☆☆☆

最近在寻找关于下一代无线网络技术发展的资料，偶然间看到了《下一代无线网络跨层资源管理》这本书。这本书的名称非常吸引我，因为它触及到了无线通信领域的一个核心难题。我一直觉得，随着5G甚至6G时代的到来，仅仅依靠在某个独立层面上进行优化已经远远不够了。我们必须要有全局观，要能够整合不同层面的信息，从而做出更智能、更有效的资源分配决策。我非常好奇书中会如何阐述“跨层”的概念，它具体指的是哪些层次，又将如何实现这些层次之间的信息交互和协同控制？例如，物理层的数据传输效率和MAC层的公平性调度之间如何权衡？应用层对服务质量（QoS）的独特需求，又如何反哺到下层资源的分配策略中？我希望这本书能够提供一些理论上的创新，比如新的跨层资源分配模型，以及一些实际应用上的指导，让我们能够理解如何在真实的网络部署中实现这些先进的管理机制。我对书中可能包含的仿真结果和性能评估也抱有很高的期待，希望能看到跨层管理相较于传统方法的优势所在。