端到端重配置无线网络技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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纪阳等 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563511808

商品编码：29566397195

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

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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作者介绍

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文摘

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序言

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《动态频谱接入与网络协同优化》 概述 本书深入探讨了当前无线通信领域中两个核心且相互关联的前沿技术：动态频谱接入（DSA）与网络协同优化（CSO）。随着移动数据流量的爆炸式增长以及物联网、5G/6G等新兴应用的蓬勃发展，传统固定频谱分配模式已难以为继。如何更高效、灵活地利用宝贵的频谱资源，以及如何打破传统无线网络孤立运行的格局，实现多层级、多技术的协同，成为实现未来通信能力飞跃的关键。本书将系统性地阐述DSA和CSO的基本原理、关键技术、算法模型、实现挑战及前沿研究方向，为读者提供一个全面而深入的理解框架。 第一部分：动态频谱接入（DSA） 本部分聚焦于动态频谱接入技术，旨在打破固定频谱授权的僵化，实现频谱资源的按需、灵活分配与共享。我们将从基础理论出发，逐步深入到具体的实现机制和应用场景。 第一章：动态频谱接入的理论基础与发展历程 1.1 频谱稀缺与频谱共享的必然性： 详细分析当前频谱资源供需失衡的现状，阐述固定频谱分配模式的固有缺陷，如频谱闲置率高、利用效率低下等。引出频谱共享作为解决频谱稀缺的根本性策略。 1.2 动态频谱接入（DSA）的概念与演进： 界定DSA的核心定义，包括频谱感知、频谱决策、频谱接入与退出的机制。梳理DSA技术从早期频谱感知（Spectrum Sensing）到认知无线电（Cognitive Radio, CR），再到更广泛的动态频谱接入（DSA）的演进历程，探讨不同阶段的技术侧重点和发展目标。 1.3 DSA的体系架构与关键技术： 剖析DSA系统的典型架构，包括用户设备（SU）、频谱感知设备（SS）、频谱数据库（DB）、频谱协调者（SC）等核心组件。详细介绍实现DSA的关键技术，如： 频谱感知技术： 探讨能量检测、匹配滤波、循环平稳检测等多种感知方法，分析其性能、复杂度及适用场景。关注协同感知、自适应感知等高级技术。 频谱决策技术： 介绍基于规则、机器学习、博弈论等多种决策策略，实现用户对可用频谱的智能选择。 频谱接入与退出机制： 阐述如何安全、可靠地接入和退出已占用的频谱，避免对授权用户造成干扰。 地理数据库（Geographic Database）的作用： 探讨数据库在管理频谱信息、提供频谱接入策略中的关键作用。 1.4 DSA的技术挑战与研究热点： 分析DSA在实际部署中面临的挑战，如感知精度与功耗、决策的实时性与鲁棒性、干扰规避的可靠性、安全性等。介绍当前的研究热点，如AI在DSA中的应用、联邦学习用于频谱感知、更精细化的干扰度量等。 第二章：动态频谱接入的实现模型与标准化 2.1 频谱共享模型： 介绍不同层面的频谱共享模型，包括： 非干扰共享（Incumbent Sharing）： 重点讨论共享通信系统（SDS）和通用授权接入（UAA）等模型，分析其对授权用户的干扰限制。 混合接入（Hybrid Access）： 探讨融合固定授权和动态接入的混合模型。 激励式频谱共享（Incentive-based Spectrum Sharing）： 介绍通过经济激励等方式鼓励用户主动共享频谱的模型。 2.2 主要的DSA技术标准与法规： 梳理和介绍国际上主要的DSA技术标准，例如： IEEE 802.22 Wireless Regional Area Networks (WRANs)： 重点介绍其在利用TV白频谱方面的应用。 IEEE 802.11af High Efficiency Wi-Fi in TV White Spaces： 探讨Wi-Fi技术在TV白频谱的应用。 3GPP Rel-15 及后续版本中的动态频谱共享（DSS）： 分析5G NR中DSS技术的实现方式，包括TDD/FDD的动态切换等。 FCC (Federal Communications Commission) 的相关规定： 介绍美国在频谱共享和DSA方面的政策法规。 ITU (International Telecommunication Union) 的相关建议： 探讨ITU在推动全球频谱共享方面的角色。 2.3 DSA的应用场景与商业模式： 探讨DSA在以下领域的广泛应用： 广域覆盖的无线接入： 如乡村地区的宽带接入。 物联网（IoT）通信： 为海量低功耗设备提供接入手段。 专网通信： 如工业互联网、智慧交通中的专用网络。 应急通信： 在灾难等场景下提供临时的通信能力。 私有5G/6G网络： 提升专用网络频谱利用效率。 商业模式分析： 探讨频谱租赁、按需付费、服务集成等潜在的商业模式。 第二部分：网络协同优化（CSO） 本部分深入研究网络协同优化技术，旨在打破单个无线网络或节点的独立运行限制，实现多技术、多层级、多用户之间的智能协作，从而提升整体网络性能。 第三章：网络协同优化的理论基础与技术框架 3.1 网络协同优化的内涵与必要性： 阐述CSO的核心理念，即通过信息共享、资源协调、联合决策等方式，实现网络资源的最优配置和系统性能的最大化。分析在异构网络、海量终端、复杂业务环境下，传统独立优化模式的局限性，以及CSO的必要性。 3.2 异构无线网络环境下的协同： 多技术协同： 探讨不同无线接入技术（如Wi-Fi, Cellular, LoRa, Bluetooth等）之间的协同，如何实现无缝切换、资源互补。 多层网络协同： 分析宏小区、微小区、皮层小区、飞秒小区等不同覆盖层级之间的协同，如小区间干扰协调、负载均衡。 网络功能虚拟化（NFV）与软件定义网络（SDN）在CSO中的作用： 探讨如何利用NFV/SDN的灵活性，实现对网络功能的集中控制与动态调度，为CSO提供技术支撑。 3.3 协同优化的关键技术： 信息共享机制： 研究不同节点或网络之间共享信道状态信息、用户位置信息、业务需求信息等的策略。 资源联合分配： 探讨如何对功率、带宽、时隙、频段等资源进行跨网络、跨用户的统一调度与分配。 协同干扰管理： 分析如何通过多点协同，有效抑制或消除干扰，例如协同波束形成、协同干扰对消。 联合检测与解码： 探讨不同节点之间进行协同信号处理，以提高检测和解码的准确性。 车联网（V2X）中的协同通信： 重点介绍V2X场景下车辆之间的协同感知、协同通信、协同决策。 3.4 CSO的性能指标与评估方法： 定义衡量CSO效果的关键性能指标，如吞吐量、时延、可靠性、能耗、频谱效率、用户体验等。介绍常用的性能评估方法，如仿真、理论分析、原型系统验证等。 第四章：网络协同优化的实现模型与前沿应用 4.1 集中式与分布式协同优化： 讨论CSO的两种主要实现模式： 集中式协同： 依赖中央控制器进行全局信息收集与决策，优势在于全局最优，但对通信与计算开销要求高。 分布式协同： 节点之间进行局部信息交换与决策，具有更好的可扩展性与鲁棒性。 4.2 协同优化算法： 博弈论在CSO中的应用： 分析如何利用纳什均衡、主从博弈等模型，刻画不同参与者之间的交互与协同。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）与深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在CSO中的应用： 探讨RL/DRL如何实现智能的、自适应的协同策略，例如用于联合资源调度、干扰规避。 优化算法： 介绍凸优化、分布式优化算法在CSO中的应用。 多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）： 探讨如何构建MAS，使各个智能体能够协同工作，实现复杂网络优化。 4.3 CSO的前沿应用场景： 5G/6G网络中的大规模协同： 如大规模MIMO的协同、网络切片间的协同、基站与终端的协同。 室内外无缝切换与协同： 解决室内Wi-Fi与室外蜂窝网络之间的智能切换与资源整合。 海量物联网设备的协同管理： 优化海量IoT设备接入、数据传输与能耗。 智能交通系统（ITS）中的协同通信与控制： 提升交通效率与安全性。 智慧城市基础设施的协同： 如智慧电网、智慧水务、智慧安防等。 边缘计算与网络协同： 将计算能力下沉至网络边缘，与网络资源进行协同优化。 第五章：DSA与CSO的融合与协同 本章将深入探讨动态频谱接入（DSA）与网络协同优化（CSO）之间的内在联系与融合潜力，揭示它们如何相互促进，共同构建更智能、高效、灵活的未来无线网络。 5.1 DSA与CSO的相互促进作用： DSA为CSO提供更多维度与可能性： DSA通过动态获取频谱资源，为CSO提供了更丰富的可用资源池，使得网络可以在更灵活的频谱环境下进行协同。例如，通过动态共享的频谱，不同网络或用户可以实现更广泛的连接，为CSO提供了更广阔的协作空间。 CSO提升DSA的效率与性能： CSO技术可以优化DSA的感知、决策和接入过程。例如，通过协同感知，不同节点可以共享感知信息，提高感知准确性和效率；通过协同决策，可以基于全局信息做出更优的频谱接入策略，避免不必要的干扰。 5.2 融合场景下的关键技术挑战： 协同频谱感知与决策： 如何设计有效的协同感知算法，使不同节点共享频谱感知结果，并在此基础上做出联合的频谱接入与退出现策。 跨层、跨技术的协同资源分配： 当网络接入了动态变化的频谱资源后，如何对功率、带宽、计算资源等进行跨技术、跨层级的协同调度，以满足不同应用的需求。 动态频谱接入下的干扰管理与协同： 在频谱动态共享的环境下，如何通过协同手段有效管理和规避潜在的干扰，保障服务质量。 基于AI的DSA与CSO融合： 探索如何利用AI技术，如联邦学习、强化学习，实现DSA与CSO的端到端融合优化，以应对复杂动态的网络环境。 5.3 融合技术的未来发展方向： 智能频谱态势感知与态势共享： 构建能够实时感知全局频谱态势，并进行智能共享和分析的平台。 面向服务的DSA与CSO： 将DSA与CSO能力封装成服务，供上层应用调用，实现更灵活的网络服务。 安全与隐私保障： 在DSA与CSO融合过程中，如何确保频谱信息、用户数据的安全与隐私。 标准化与互操作性： 推动DSA与CSO融合技术的标准化进程，确保不同厂商、不同网络之间的互操作性。 结论 本书系统性地介绍了动态频谱接入（DSA）与网络协同优化（CSO）这两大关键技术。DSA为解决频谱稀缺问题提供了灵活高效的解决方案，而CSO则致力于打破网络壁垒，实现整体性能的飞跃。未来，DSA与CSO的深度融合将是构建下一代智能无线网络的核心驱动力，有望在提升频谱利用效率、优化网络性能、拓展应用场景等方面带来革命性的变化。本书旨在为读者提供坚实的理论基础和前沿的视角，以应对无线通信领域面临的挑战，并抓住未来的发展机遇。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格显得非常学术化，充满了严谨的逻辑推导和大量的公式符号，对于初学者来说可能需要花费相当的时间去消化。它似乎更倾向于构建一个完整的、自洽的理论框架，而非提供面向用户的快速部署指南。我关注的重点在于网络的安全性和隐私保护。在网络结构需要频繁变动的情况下，如何确保配置信息的安全传输和访问控制，防止恶意节点通过重配置发起攻击或窃取敏感数据？书中是否有专门的章节讨论安全协议如何在动态环境中保持有效性？例如，密钥管理和身份验证机制如何在网络拓扑变化时无缝地完成更新和同步。如果这本书能将这些安全考量融入到整体的重配置框架中进行统一设计，而不是作为独立的附加模块来讨论，那么它的价值会大大提升，因为它反映了对系统整体健壮性的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

我注意到书中对不同层级的互操作性描述非常详尽，这对于构建一个真正“端到端”的系统至关重要。很多技术书籍往往只专注于某个特定层面，比如MAC层或网络层，导致在实际集成时出现“管道壁垒”。我希望这本书能够清晰地描绘出，上层应用的需求是如何被有效地映射到底层的物理资源调度上，特别是那些对时延敏感的服务（如工业控制或远程医疗）在面对网络突发拥塞或链路质量下降时的优雅降级策略。书中是否探讨了如何利用软件定义网络（SDN）或网络功能虚拟化（NFV）的理念来支撑这种灵活的重配置能力？如果能提供清晰的架构图和数据流分析，展示控制面和数据面如何协同工作以实现快速反应，那么对于系统架构师来说，这将是一本不可多得的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当大气，设计风格偏向于技术手册的严谨性，但色彩搭配又让人感到一丝前沿科技的动感。从目录来看，内容涵盖了从底层物理层到应用层的一系列复杂问题，尤其是一些关于网络架构和协议栈的讨论，似乎深入到了非常核心的技术细节。我本来是想找一本关于现代通信网络如何实现柔性部署和快速适应环境变化的读物，这本书的标题虽然没有直接点出“柔性”或“动态”，但“重配置”这个词引起了我的兴趣。我希望它能详尽阐述不同配置模式之间的切换机制，以及如何在保证服务质量（QoS）的前提下实现快速的拓扑调整。如果书中能提供大量的实际案例分析，对比不同重配置策略下的性能指标（比如延迟、吞吐量、能量消耗），那无疑会是一本极具价值的参考书。目前的预期是，这本书能为理解下一代无线网络系统的可塑性提供坚实的理论基础和实践指导，而不是停留在概念的泛泛而谈。

评分☆☆☆☆☆

从排版和图表的质量来看，这是一本制作精良的专业书籍。插图清晰，公式排版规范，这对于阅读长篇复杂的理论内容来说，极大地降低了阅读疲劳度。我个人非常看重书中对未来趋势的展望部分。面对5G向6G的演进，网络配置的自动化和智能化是必然方向。书中是否对边缘智能、空天地海一体化网络中的重配置挑战进行了前瞻性的分析？例如，如何在移动性极高的用户设备（如高超音速飞行器或低轨卫星）上维持持续、优化的网络连接，这需要非常前沿的跨域协同技术。如果这本书能站在技术前沿，对这些未来场景下的重配置范式进行深入探讨和建模，那么它不仅是当前的参考，更会是未来十年研究的重要起点。

评分☆☆☆☆☆

拿到书后，我翻阅了其中的一些章节，发现它对网络建模和优化算法的阐述极其细致。例如，在处理资源分配问题时，作者似乎采用了非常复杂的数学工具，包括但不限于凸优化、图论以及马尔可夫决策过程。对于那些希望深入理解优化背后的原理而非仅仅是调用现成算法的工程师来说，这部分内容无疑是宝贵的财富。我特别留意了关于信道估计和反馈机制的章节，因为在实际部署中，这些环节的效率直接决定了重配置的实时性。书中是否明确区分了集中式控制与分布式控制在实现网络自适应性时的优劣势和技术难点？如果作者能结合最新的机器学习技术，探讨如何利用数据驱动的方式来预测网络状态并提前进行预配置，那就更贴合当前的研究热点。我对这部分理论的深度和广度非常好奇，期待能从中找到解决当前实际项目中遇到的收敛速度慢的瓶颈。