宽带移动通信系统的网络自组织(SON)技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭木根 ...（等） 著

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• 宽带移动通信
• SON
• 网络自组织
• 无线通信
• 移动通信
• 优化
• 性能提升
• 5G
• 网络管理
• 自动化网络

店铺： 炫丽之舞图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563536153

商品编码：29832167176

包装：平装

出版时间：2013-10-01

基本信息

书名：宽带移动通信系统的网络自组织(SON)技术

定价：69.00元

作者：彭木根 ...

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2013-10-01

ISBN：9787563536153

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书全面深入地介绍了蜂窝移动通信系统的网络自组织技术，包括第4代宽带移动通信系统和关键技术组成、无线网络自组织技术提出背景和标准化现状、无线网络自组织协议架构和流程、物理小区标识和邻区关系自配置、覆盖和容量自优化、无线干扰自优化、切换和负载均衡自优化、能量节省自优化、多目标联合自优化、中断检测和自补偿、分层异构无线网络自组织等。
本书内容翔实丰富、深入浅出，可作为高等院校的通信工程、电子信息工程和计算机应用等专业的研究生和高年级本科生相关课程的参考教材和工程及研究的参考技术著作，也可作为相关工程技术人员的参考书。

目录

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章宽带蜂窝移动通信系统和技术

第2章 无线网络自组织技术

第3章 无线网络自组织架构和流程

第4章 物理小区标识和邻区关系自配置

第5章 覆盖和容量自优化

第6章 无线干扰自优化

第7章 切换和负载均衡自优化

第8章 能量节省自优化

第9章 多目标联合自优化

0章 中断检测和自补偿

1章 分层异构无线网络自组织

参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《电信网络运维智能化：从被动响应到主动预见》 一、 时代背景与运维痛点：从“人海战术”到“智能化生存” 在信息技术飞速发展的今天，电信网络已成为社会运转的命脉，其规模、复杂度以及承载的业务类型都在经历前所未有的爆炸式增长。从传统的语音通信，到如今的4G/5G移动宽带、物联网、云计算、大数据，再到未来的6G，电信网络正朝着更广泛、更深入、更智能化的方向演进。然而，伴随而来的是网络运维挑战的指数级攀升。 传统的电信网络运维模式，主要依赖于大量的人力投入，通过经验丰富的工程师进行故障排查、性能监控和业务配置。这种“人海战术”在网络规模较小、技术相对单一的时代尚能勉强应对。但面对如今动辄千万连接、亿万数据流、多达数百种业务场景的网络，这种模式已难以为继。 网络复杂度剧增： 虚拟化、切片化、SDN/NFV等新技术引入，使得网络架构更加灵活但也更难以理解和管控。不同层次、不同域之间的交互错综复杂，一旦出现问题，定位难度呈几何级数增长。 业务多样性与个性化需求： 移动通信已不再是简单的“打电话”和“上网”，而是包含高清视频、在线游戏、VR/AR、工业互联网、自动驾驶等一系列对网络质量、时延、可靠性有极高要求的业务。如何保证海量、多样化业务的SLA（服务等级协议）成为巨大挑战。 故障频发与用户体验下降： 网络故障不仅可能导致业务中断，更会严重影响用户体验，引发用户投诉，损害运营商的品牌声誉和收入。被动式的故障响应，往往需要漫长的时间才能恢复，造成不可挽回的损失。 资源利用率低下： 传统运维模式缺乏精细化的资源调度和优化能力，导致网络资源在不同时间、不同区域、不同业务之间的分配不均，整体资源利用率不高。 运维成本居高不下： 大量的人力投入、高昂的工具采购以及低效的故障处理流程，都使得网络运维成本持续攀升，挤压了运营商的利润空间。 新兴技术引入的挑战： 5G等新技术在带来巨大机遇的同时，也引入了新的技术盲点和运维难题，例如网络切片的安全性和稳定性、边缘计算的部署和管理、以及海量物联网设备的接入和维护等。 面对这些严峻的挑战，电信运营商迫切需要一种全新的、更智能化的运维模式来应对。从被动地“救火”，转向主动地“防火”，从依赖人工经验，转向依靠数据驱动和智能决策，已成为行业发展的必然趋势。《电信网络运维智能化：从被动响应到主动预见》一书，正是聚焦于这一时代命题，深入探讨电信网络运维如何通过智能化手段，实现质的飞跃，引领行业迈向更高效、更稳定、更经济的未来。 二、 智能化运维的内涵与框架：构建“感知-分析-决策-行动”的闭环 本书将“电信网络运维智能化”定义为，利用大数据、人工智能（AI）、机器学习（ML）、自动化等先进技术，对网络运行状态进行全面感知、深度分析、智能决策，并驱动自动化执行，从而实现网络故障的预防、性能的优化、资源的有效利用以及用户体验的提升。它并非单一技术或工具的堆砌，而是一个由数据驱动、技术赋能、流程优化的系统性工程。 本书将运维智能化的核心框架构建为“感知-分析-决策-行动”的闭环： 1. 全面感知（Perception）： 数据采集的广度与深度： 强调从网络层、设备层、业务层、用户层等各个维度，采集海量的、多模态的网络运行数据。这包括但不限于：告警信息、性能指标（KPIs）、流量数据、日志文件、信令数据、用户体验数据（如速率、时延、掉线率）、网络配置信息、第三方数据（如天气、地理位置）等。 实时性与准确性： 关注数据采集的实时性，确保能够及时反映网络状态的变化；同时强调数据的准确性和完整性，为后续的分析和决策提供可靠的基础。 多源异构数据融合： 探讨如何整合来自不同厂商、不同协议、不同格式的数据，打破数据孤岛，构建统一的数据视图。 2. 深度分析（Analysis）： 根因分析（Root Cause Analysis, RCA）： 利用机器学习算法，识别潜在的故障模式，自动定位引起网络问题的根本原因，而非仅仅关注表面的现象。例如，通过分析历史告警关联性，预测潜在故障。 异常检测与预测： 基于历史数据和实时数据，训练模型识别网络性能的异常波动，并进一步预测可能发生的故障，提前发出预警。 性能建模与优化： 构建网络性能模型，分析影响性能的关键因素，并通过模拟和预测，找到最优的配置参数和资源调度策略，提升网络整体性能。 用户行为与需求分析： 通过分析用户流量特征、业务使用习惯，预测用户需求变化，为网络资源规划和业务部署提供决策依据。 安全态势分析： 结合网络流量和安全日志，识别潜在的网络攻击和安全威胁，并提供相应的防护建议。 3. 智能决策（Decision）： 自动化故障处理： 根据分析结果，自动生成故障恢复方案，并通过自动化流程执行，缩短故障修复时间。 智能资源调度： 根据实时网络负载和业务需求，动态调整网络资源分配，实现资源的按需分配和高效利用。例如，根据视频流量高峰，自动为视频业务分配更多带宽。 业务性能保障： 根据不同业务的服务等级要求，智能地调整网络参数，优先保障关键业务的性能。 网络容量规划与扩容： 基于预测分析，提前规划网络容量，避免因容量不足导致的服务降级。 主动式网络调优： 根据性能分析结果，主动地对网络参数进行调整和优化，以提升用户体验和网络效率。 4. 自动化执行（Action）： 自动化配置与部署： 通过API接口或自动化脚本，实现网络设备的配置、软件的升级、业务的开通与关闭等操作。 自愈能力（Self-healing）： 当检测到故障或性能下降时，系统能够自动触发预设的恢复流程，使网络恢复正常运行，而无需人工干预。 自优化能力（Self-optimization）： 系统能够根据实时数据和决策，自动调整网络参数，持续优化网络性能，保持最佳运行状态。 持续反馈与学习： 执行结果会反馈到感知和分析环节，形成一个持续学习和迭代优化的闭环，不断提升智能化运维的水平。 三、 关键技术支撑：AI、大数据与自动化引擎 本书将深入剖析支撑电信网络运维智能化的核心技术，并详细阐述它们在实际应用中的原理和方法： 1. 大数据技术（Big Data Technologies）： 数据存储与管理： 介绍分布式存储系统（如Hadoop HDFS, NoSQL数据库）、数据仓库、数据湖等技术，如何支撑海量、多源异构数据的存储和高效访问。 数据处理与分析： 探讨流式计算（如Spark Streaming, Flink）和批处理（如Spark, MapReduce）技术，如何对实时和历史数据进行高效处理和分析。 数据治理与质量保障： 强调数据清洗、去重、转换、元数据管理等数据治理的重要性，确保分析结果的准确性。 2. 人工智能与机器学习（AI & Machine Learning）： 监督学习： 讲解分类、回归等算法（如决策树、随机森林、支持向量机、线性回归、逻辑回归），如何用于故障分类、故障预测、用户行为分析等。 无监督学习： 介绍聚类、异常检测算法（如K-Means, DBSCAN, Isolation Forest），如何用于用户群体划分、网络异常检测等。 深度学习： 探讨神经网络、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等，如何处理复杂的时序数据、图像数据（如网络拓扑图），用于更精准的故障预测、模式识别和性能分析。 强化学习： 介绍其在资源调度、策略优化等方面的潜在应用，通过试错学习找到最优的运维策略。 3. 自动化与编排（Automation & Orchestration）： 脚本化与API驱动： 强调通过Python、Ansible等脚本语言，以及RESTful API，实现对网络设备的自动化控制和配置。 工作流引擎： 介绍如何构建自动化工作流，将复杂的运维任务（如故障处理、业务开通）流程化、自动化。 意图驱动（Intent-driven）： 阐述如何将业务需求或运维目标转化为具体的执行指令，实现面向意图的网络自动化管理。 SDN/NFV与自动化： 探讨软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）如何为运维自动化提供基础架构支持，使得网络更加灵活可编程。 4. 可视化与监控（Visualization & Monitoring）： 统一监控平台： 介绍如何构建集中的、可视化的监控平台，实时展示网络运行状态、性能指标、告警信息等。 智能告警与仪表盘： 强调告警的智能降噪、关联分析，以及直观的仪表盘设计，帮助运维人员快速掌握网络全局。 四、 应用场景与实践案例：从理论到落地 本书将结合大量的实际应用场景，展示运维智能化的价值和落地路径： 故障预防与主动修复： 如何通过AI预测网络设备故障，提前安排维护，避免业务中断。例如，预测光模块老化，提前更换。 性能优化与用户体验提升： 如何实时分析网络流量和用户行为，动态调整网络参数，确保高清视频、在线游戏等高要求业务的流畅运行。 网络资源智能调度： 如何在不同区域、不同时段、不同业务需求下，动态分配网络资源，提高资源利用率，降低运营成本。 网络切片智能运维： 在5G网络中，如何对不同业务所需的网络切片进行独立的监控、管理和优化，保障不同切片的SLA。 物联网（IoT）海量设备运维： 如何高效地接入、管理和维护海量物联网设备，并对异常设备进行快速定位和处理。 自动化工单处理： 如何将客户报修、网络巡检等传统工单流程自动化，大幅提高处理效率。 容量规划与扩容预测： 如何基于数据分析，预测未来网络容量需求，提前进行规划和扩容，避免拥塞。 本书将引用行业内的典型案例，分析不同运营商在推动运维智能化过程中遇到的挑战、采用的策略以及取得的成效，为读者提供可借鉴的实践经验。 五、 未来展望与挑战：迈向自主进化的智能网络 最后，本书将对电信网络运维智能化的未来发展趋势进行展望： 从“自动化”到“自组织”与“自进化”： 探讨运维系统如何进一步演进，实现更高层次的自主性，不仅能够自我修复、自我优化，更能自主地学习、进化，适应不断变化的外部环境。 AI与人类运维人员的协同： 强调AI并非要取代人类，而是与人类运维人员形成协同，AI负责海量数据分析和自动化执行，人类则专注于战略规划、复杂决策和创新。 跨域、跨厂商的智能化融合： 展望未来，不同运营商、不同供应商之间的网络运维能力如何实现更深度的融合与协同，构建更强大的智能化网络生态。 安全与隐私挑战： 深入分析海量数据采集和AI应用带来的安全和隐私风险，以及如何构建安全可靠的智能化运维体系。 人才与技能的转型： 探讨运维人员需要具备哪些新的知识和技能，以适应智能化运维的需求。 《电信网络运维智能化：从被动响应到主动预见》，旨在为电信运营商、网络设备厂商、技术服务提供商以及对电信网络智能化感兴趣的读者，提供一个系统、全面、深入的洞察。通过理解运维智能化的本质、掌握关键技术、借鉴实践经验，共同推动电信网络运维迈向一个更高效、更可靠、更智能化的新时代。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名在通信领域摸爬滚打多年的技术人员来说，一本好书往往能带来新的启发和视野。这本《宽带移动通信系统的网络自组织(SON)技术》无疑就是这样一本让我受益匪浅的书籍。书中对于SON技术在“网络切片”（Network Slicing）中的作用进行了深入的探讨。我一直认为网络切片是5G的核心能力之一，而SON技术正是实现网络切片精细化管理和动态调度的关键。书中详细介绍了SON如何根据不同业务场景（如自动驾驶、远程医疗、工业物联网）的需求，动态地创建、管理和优化独立的逻辑网络（切片），确保每个切片都能获得所需的资源和性能保证。这种精细化的资源分配和管理能力，对于实现5G的多样化应用至关重要。

评分☆☆☆☆☆

终于读完了这本关于宽带移动通信系统中网络自组织（SON）技术的书，内心久久不能平静。这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是一扇通往未来通信世界的窗口。在阅读的过程中，我仿佛置身于一个高度智能化、自适应的移动网络环境中，深刻体会到SON技术如何颠覆传统的网络管理模式。书中的案例分析尤其令人印象深刻，作者通过一系列贴近实际的场景，生动地展示了SON技术在网络优化、故障自愈、性能提升等方面的巨大潜力。例如，在描述动态载波聚合（Carrier Aggregation）场景时，书中详细阐述了SON如何根据用户分布、业务需求和网络负载，智能地调整聚合的载波数和组合方式，从而最大化频谱利用率和用户体验。这让我对5G甚至未来6G网络的高效运行有了更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我对宽带移动通信系统中的网络自组织（SON）技术有了更全面、更深入的理解。作者的论述条理清晰，逻辑严谨，将复杂的SON技术概念分解得浅显易懂。我尤其对书中关于“SON与大数据分析的融合”这一部分内容推崇备至。过去，网络优化很大程度上依赖于经验和人工干预。而SON技术，特别是结合大数据分析，能够从海量网络数据中挖掘深层规律，实现预测性维护和主动式优化。书中详细介绍了如何利用大数据技术对网络性能指标、用户行为模式、故障数据等进行分析，从而指导SON系统做出更智能的决策。这让我看到了未来网络运维的巨大变革潜力，从被动的故障响应转向主动的风险规避。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远不止于对SON技术的概念介绍，它更深入地探讨了SON技术背后的复杂算法和决策机制。我尤其对其中关于“机器学习在SON中的应用”这一章节印象深刻。作者并没有止步于泛泛而谈，而是详细剖析了几种主流的机器学习模型，如强化学习、深度学习等，如何在SON的上下文中实现自学习、自优化。例如，书中对于如何利用强化学习来解决无线资源管理的动态性和不确定性问题，提供了非常详实的模型构建和训练过程。理解这些复杂的算法，让我对SON技术不再停留在“黑盒子”的层面，而是能够洞察其“心脏”的跳动。这对于我理解如何设计和部署更智能、更高效的移动通信网络至关重要，尤其是当我们需要应对日益增长的流量需求和不断变化的业务场景时。

评分☆☆☆☆☆

老实说，在接触这本书之前，我对SON技术的理解可能还比较片面，认为它主要集中在一些简单的参数自优化上。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者将SON技术置于整个宽带移动通信系统的宏观背景下进行分析，并深入探讨了其在“物联网”（IoT）应用中的关键作用。书中详细阐述了SON如何有效地管理海量、异构的物联网设备接入，如何根据物联网设备的通信特性（如低功耗、间歇性通信）进行资源分配和调度，以及如何应对物联网设备带来的网络容量压力。这对于理解未来万物互联的宏伟愿景，以及如何构建支撑这一愿景的健壮网络至关重要。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的初学者而言，一本优质的技术书籍，其最可贵之处在于能够引导读者从宏观到微观，层层深入地理解核心概念。这本书在这方面做得非常出色。它不仅解释了SON是什么，更重要的是解释了SON为什么重要，以及它是如何实现的。书中对于“SON在网络安全方面的贡献”的论述，尤其让我印象深刻。以往，我们可能更多地将SON技术视为提升效率和性能的工具，而这本书则揭示了其在网络安全方面的潜在价值。例如，SON可以通过实时监测网络异常流量和行为，快速识别潜在的安全威胁，并自动采取相应的防御措施，从而提升网络的整体安全性。

评分☆☆☆☆☆

这本《宽带移动通信系统的网络自组织(SON)技术》不仅仅是一本技术手册，更像是一份对未来移动通信网络发展趋势的深刻洞察。书中对SON技术与“人工智能”（AI）的深度融合进行了详细阐述。AI的引入，使得SON能够具备更强的学习能力、预测能力和决策能力，从而实现更高级别的自主化网络管理。书中列举了多个AI算法在SON中的具体应用场景，如利用AI进行故障预测和根因分析，利用AI进行用户行为预测和流量疏导，利用AI进行资源优化和干扰规避等。这些深入的分析，让我对未来通信网络的智能化水平有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我提供了一个全新的视角来审视移动通信网络的演进。尤其是关于SON技术在“边缘计算”（Edge Computing）场景下的应用，让我眼前一亮。随着计算能力向网络边缘迁移，如何保证低延迟、高可靠性的通信服务成为了新的挑战。书中详细阐述了SON如何与边缘计算节点协同工作，例如，通过智能地引导用户流量到最近的边缘计算节点，或者在边缘节点之间进行负载均衡，以最小化网络时延，提升用户体验。这对于理解未来低延迟、高吞吐量业务（如VR/AR、实时游戏）的发展至关重要，也让我对5G网络能力有了更深的期待。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是一次知识的“洗礼”。作者以其深厚的专业功底，将复杂的SON技术理论与实际应用场景相结合，为我们提供了一份极具价值的学习资料。我尤其赞赏书中关于“SON在5G NR（新空口）中的具体实现”的详细解读。5G NR引入了许多新的技术特性，如大规模MIMO、波束赋形、超密集组网等，这些都对网络管理提出了新的挑战。书中详细介绍了SON技术如何适应和支持这些新的5G NR特性，例如，如何通过SON实现大规模MIMO天线端口的智能管理和协同，如何通过SON进行波束赋形的动态优化，以及如何通过SON协调超密集组网中的干扰。这让我对5G网络的实际部署和优化有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在翻阅这本书之前，我对“网络自组织”（SON）这个概念的理解还停留在比较表面的层面。然而，随着阅读的深入，我对SON的认知发生了翻天覆地的变化。作者以一种非常系统和深入的方式，将SON技术的发展历程、核心原理、关键技术以及未来趋势娓娓道来。特别是在阐述SON在异构网络（HetNets）中的应用时，书中提供的详细分析让我茅塞顿开。不同类型基站（如宏基站、微基站、皮基站）的协同工作，如何通过SON实现无缝切换、负载均衡和干扰协调，这些复杂的场景在书中得到了清晰的解读。这对于理解未来多层次、多密度的移动通信网络架构至关重要，能够帮助我们更好地应对网络覆盖不均、容量瓶颈等挑战。