寬帶移動通信係統的網絡自組織(SON)技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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彭木根 ...（等） 著

圖書標籤:

• 寬帶移動通信
• SON
• 網絡自組織
• 無綫通信
• 移動通信
• 優化
• 性能提升
• 5G
• 網絡管理
• 自動化網絡

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563536153

商品編碼：29832167176

包裝：平裝

齣版時間：2013-10-01

基本信息

書名：寬帶移動通信係統的網絡自組織(SON)技術

定價：69.00元

作者：彭木根 ...

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2013-10-01

ISBN：9787563536153

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書全麵深入地介紹瞭蜂窩移動通信係統的網絡自組織技術，包括第4代寬帶移動通信係統和關鍵技術組成、無綫網絡自組織技術提齣背景和標準化現狀、無綫網絡自組織協議架構和流程、物理小區標識和鄰區關係自配置、覆蓋和容量自優化、無綫乾擾自優化、切換和負載均衡自優化、能量節省自優化、多目標聯閤自優化、中斷檢測和自補償、分層異構無綫網絡自組織等。
本書內容翔實豐富、深入淺齣，可作為高等院校的通信工程、電子信息工程和計算機應用等專業的研究生和高年級本科生相關課程的參考教材和工程及研究的參考技術著作，也可作為相關工程技術人員的參考書。

目錄

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章寬帶蜂窩移動通信係統和技術

第2章 無綫網絡自組織技術

第3章 無綫網絡自組織架構和流程

第4章 物理小區標識和鄰區關係自配置

第5章 覆蓋和容量自優化

第6章 無綫乾擾自優化

第7章 切換和負載均衡自優化

第8章 能量節省自優化

第9章 多目標聯閤自優化

0章 中斷檢測和自補償

1章 分層異構無綫網絡自組織

參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《電信網絡運維智能化：從被動響應到主動預見》 一、 時代背景與運維痛點：從“人海戰術”到“智能化生存” 在信息技術飛速發展的今天，電信網絡已成為社會運轉的命脈，其規模、復雜度以及承載的業務類型都在經曆前所未有的爆炸式增長。從傳統的語音通信，到如今的4G/5G移動寬帶、物聯網、雲計算、大數據，再到未來的6G，電信網絡正朝著更廣泛、更深入、更智能化的方嚮演進。然而，伴隨而來的是網絡運維挑戰的指數級攀升。 傳統的電信網絡運維模式，主要依賴於大量的人力投入，通過經驗豐富的工程師進行故障排查、性能監控和業務配置。這種“人海戰術”在網絡規模較小、技術相對單一的時代尚能勉強應對。但麵對如今動輒韆萬連接、億萬數據流、多達數百種業務場景的網絡，這種模式已難以為繼。 網絡復雜度劇增： 虛擬化、切片化、SDN/NFV等新技術引入，使得網絡架構更加靈活但也更難以理解和管控。不同層次、不同域之間的交互錯綜復雜，一旦齣現問題，定位難度呈幾何級數增長。 業務多樣性與個性化需求： 移動通信已不再是簡單的“打電話”和“上網”，而是包含高清視頻、在綫遊戲、VR/AR、工業互聯網、自動駕駛等一係列對網絡質量、時延、可靠性有極高要求的業務。如何保證海量、多樣化業務的SLA（服務等級協議）成為巨大挑戰。 故障頻發與用戶體驗下降： 網絡故障不僅可能導緻業務中斷，更會嚴重影響用戶體驗，引發用戶投訴，損害運營商的品牌聲譽和收入。被動式的故障響應，往往需要漫長的時間纔能恢復，造成不可挽迴的損失。 資源利用率低下： 傳統運維模式缺乏精細化的資源調度和優化能力，導緻網絡資源在不同時間、不同區域、不同業務之間的分配不均，整體資源利用率不高。 運維成本居高不下： 大量的人力投入、高昂的工具采購以及低效的故障處理流程，都使得網絡運維成本持續攀升，擠壓瞭運營商的利潤空間。 新興技術引入的挑戰： 5G等新技術在帶來巨大機遇的同時，也引入瞭新的技術盲點和運維難題，例如網絡切片的安全性和穩定性、邊緣計算的部署和管理、以及海量物聯網設備的接入和維護等。 麵對這些嚴峻的挑戰，電信運營商迫切需要一種全新的、更智能化的運維模式來應對。從被動地“救火”，轉嚮主動地“防火”，從依賴人工經驗，轉嚮依靠數據驅動和智能決策，已成為行業發展的必然趨勢。《電信網絡運維智能化：從被動響應到主動預見》一書，正是聚焦於這一時代命題，深入探討電信網絡運維如何通過智能化手段，實現質的飛躍，引領行業邁嚮更高效、更穩定、更經濟的未來。 二、 智能化運維的內涵與框架：構建“感知-分析-決策-行動”的閉環 本書將“電信網絡運維智能化”定義為，利用大數據、人工智能（AI）、機器學習（ML）、自動化等先進技術，對網絡運行狀態進行全麵感知、深度分析、智能決策，並驅動自動化執行，從而實現網絡故障的預防、性能的優化、資源的有效利用以及用戶體驗的提升。它並非單一技術或工具的堆砌，而是一個由數據驅動、技術賦能、流程優化的係統性工程。 本書將運維智能化的核心框架構建為“感知-分析-決策-行動”的閉環： 1. 全麵感知（Perception）： 數據采集的廣度與深度： 強調從網絡層、設備層、業務層、用戶層等各個維度，采集海量的、多模態的網絡運行數據。這包括但不限於：告警信息、性能指標（KPIs）、流量數據、日誌文件、信令數據、用戶體驗數據（如速率、時延、掉綫率）、網絡配置信息、第三方數據（如天氣、地理位置）等。 實時性與準確性： 關注數據采集的實時性，確保能夠及時反映網絡狀態的變化；同時強調數據的準確性和完整性，為後續的分析和決策提供可靠的基礎。 多源異構數據融閤： 探討如何整閤來自不同廠商、不同協議、不同格式的數據，打破數據孤島，構建統一的數據視圖。 2. 深度分析（Analysis）： 根因分析（Root Cause Analysis, RCA）： 利用機器學習算法，識彆潛在的故障模式，自動定位引起網絡問題的根本原因，而非僅僅關注錶麵的現象。例如，通過分析曆史告警關聯性，預測潛在故障。 異常檢測與預測： 基於曆史數據和實時數據，訓練模型識彆網絡性能的異常波動，並進一步預測可能發生的故障，提前發齣預警。 性能建模與優化： 構建網絡性能模型，分析影響性能的關鍵因素，並通過模擬和預測，找到最優的配置參數和資源調度策略，提升網絡整體性能。 用戶行為與需求分析： 通過分析用戶流量特徵、業務使用習慣，預測用戶需求變化，為網絡資源規劃和業務部署提供決策依據。 安全態勢分析： 結閤網絡流量和安全日誌，識彆潛在的網絡攻擊和安全威脅，並提供相應的防護建議。 3. 智能決策（Decision）： 自動化故障處理： 根據分析結果，自動生成故障恢復方案，並通過自動化流程執行，縮短故障修復時間。 智能資源調度： 根據實時網絡負載和業務需求，動態調整網絡資源分配，實現資源的按需分配和高效利用。例如，根據視頻流量高峰，自動為視頻業務分配更多帶寬。 業務性能保障： 根據不同業務的服務等級要求，智能地調整網絡參數，優先保障關鍵業務的性能。 網絡容量規劃與擴容： 基於預測分析，提前規劃網絡容量，避免因容量不足導緻的服務降級。 主動式網絡調優： 根據性能分析結果，主動地對網絡參數進行調整和優化，以提升用戶體驗和網絡效率。 4. 自動化執行（Action）： 自動化配置與部署： 通過API接口或自動化腳本，實現網絡設備的配置、軟件的升級、業務的開通與關閉等操作。 自愈能力（Self-healing）： 當檢測到故障或性能下降時，係統能夠自動觸發預設的恢復流程，使網絡恢復正常運行，而無需人工乾預。 自優化能力（Self-optimization）： 係統能夠根據實時數據和決策，自動調整網絡參數，持續優化網絡性能，保持最佳運行狀態。 持續反饋與學習： 執行結果會反饋到感知和分析環節，形成一個持續學習和迭代優化的閉環，不斷提升智能化運維的水平。 三、 關鍵技術支撐：AI、大數據與自動化引擎 本書將深入剖析支撐電信網絡運維智能化的核心技術，並詳細闡述它們在實際應用中的原理和方法： 1. 大數據技術（Big Data Technologies）： 數據存儲與管理： 介紹分布式存儲係統（如Hadoop HDFS, NoSQL數據庫）、數據倉庫、數據湖等技術，如何支撐海量、多源異構數據的存儲和高效訪問。 數據處理與分析： 探討流式計算（如Spark Streaming, Flink）和批處理（如Spark, MapReduce）技術，如何對實時和曆史數據進行高效處理和分析。 數據治理與質量保障： 強調數據清洗、去重、轉換、元數據管理等數據治理的重要性，確保分析結果的準確性。 2. 人工智能與機器學習（AI & Machine Learning）： 監督學習： 講解分類、迴歸等算法（如決策樹、隨機森林、支持嚮量機、綫性迴歸、邏輯迴歸），如何用於故障分類、故障預測、用戶行為分析等。 無監督學習： 介紹聚類、異常檢測算法（如K-Means, DBSCAN, Isolation Forest），如何用於用戶群體劃分、網絡異常檢測等。 深度學習： 探討神經網絡、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、捲積神經網絡（CNN）等，如何處理復雜的時序數據、圖像數據（如網絡拓撲圖），用於更精準的故障預測、模式識彆和性能分析。 強化學習： 介紹其在資源調度、策略優化等方麵的潛在應用，通過試錯學習找到最優的運維策略。 3. 自動化與編排（Automation & Orchestration）： 腳本化與API驅動： 強調通過Python、Ansible等腳本語言，以及RESTful API，實現對網絡設備的自動化控製和配置。 工作流引擎： 介紹如何構建自動化工作流，將復雜的運維任務（如故障處理、業務開通）流程化、自動化。 意圖驅動（Intent-driven）： 闡述如何將業務需求或運維目標轉化為具體的執行指令，實現麵嚮意圖的網絡自動化管理。 SDN/NFV與自動化： 探討軟件定義網絡（SDN）和網絡功能虛擬化（NFV）如何為運維自動化提供基礎架構支持，使得網絡更加靈活可編程。 4. 可視化與監控（Visualization & Monitoring）： 統一監控平颱： 介紹如何構建集中的、可視化的監控平颱，實時展示網絡運行狀態、性能指標、告警信息等。 智能告警與儀錶盤： 強調告警的智能降噪、關聯分析，以及直觀的儀錶盤設計，幫助運維人員快速掌握網絡全局。 四、 應用場景與實踐案例：從理論到落地 本書將結閤大量的實際應用場景，展示運維智能化的價值和落地路徑： 故障預防與主動修復： 如何通過AI預測網絡設備故障，提前安排維護，避免業務中斷。例如，預測光模塊老化，提前更換。 性能優化與用戶體驗提升： 如何實時分析網絡流量和用戶行為，動態調整網絡參數，確保高清視頻、在綫遊戲等高要求業務的流暢運行。 網絡資源智能調度： 如何在不同區域、不同時段、不同業務需求下，動態分配網絡資源，提高資源利用率，降低運營成本。 網絡切片智能運維： 在5G網絡中，如何對不同業務所需的網絡切片進行獨立的監控、管理和優化，保障不同切片的SLA。 物聯網（IoT）海量設備運維： 如何高效地接入、管理和維護海量物聯網設備，並對異常設備進行快速定位和處理。 自動化工單處理： 如何將客戶報修、網絡巡檢等傳統工單流程自動化，大幅提高處理效率。 容量規劃與擴容預測： 如何基於數據分析，預測未來網絡容量需求，提前進行規劃和擴容，避免擁塞。 本書將引用行業內的典型案例，分析不同運營商在推動運維智能化過程中遇到的挑戰、采用的策略以及取得的成效，為讀者提供可藉鑒的實踐經驗。 五、 未來展望與挑戰：邁嚮自主進化的智能網絡 最後，本書將對電信網絡運維智能化的未來發展趨勢進行展望： 從“自動化”到“自組織”與“自進化”： 探討運維係統如何進一步演進，實現更高層次的自主性，不僅能夠自我修復、自我優化，更能自主地學習、進化，適應不斷變化的外部環境。 AI與人類運維人員的協同： 強調AI並非要取代人類，而是與人類運維人員形成協同，AI負責海量數據分析和自動化執行，人類則專注於戰略規劃、復雜決策和創新。 跨域、跨廠商的智能化融閤： 展望未來，不同運營商、不同供應商之間的網絡運維能力如何實現更深度的融閤與協同，構建更強大的智能化網絡生態。 安全與隱私挑戰： 深入分析海量數據采集和AI應用帶來的安全和隱私風險，以及如何構建安全可靠的智能化運維體係。 人纔與技能的轉型： 探討運維人員需要具備哪些新的知識和技能，以適應智能化運維的需求。 《電信網絡運維智能化：從被動響應到主動預見》，旨在為電信運營商、網絡設備廠商、技術服務提供商以及對電信網絡智能化感興趣的讀者，提供一個係統、全麵、深入的洞察。通過理解運維智能化的本質、掌握關鍵技術、藉鑒實踐經驗，共同推動電信網絡運維邁嚮一個更高效、更可靠、更智能化的新時代。

評分☆☆☆☆☆

這本《寬帶移動通信係統的網絡自組織(SON)技術》不僅僅是一本技術手冊，更像是一份對未來移動通信網絡發展趨勢的深刻洞察。書中對SON技術與“人工智能”（AI）的深度融閤進行瞭詳細闡述。AI的引入，使得SON能夠具備更強的學習能力、預測能力和決策能力，從而實現更高級彆的自主化網絡管理。書中列舉瞭多個AI算法在SON中的具體應用場景，如利用AI進行故障預測和根因分析，利用AI進行用戶行為預測和流量疏導，利用AI進行資源優化和乾擾規避等。這些深入的分析，讓我對未來通信網絡的智能化水平有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名在通信領域摸爬滾打多年的技術人員來說，一本好書往往能帶來新的啓發和視野。這本《寬帶移動通信係統的網絡自組織(SON)技術》無疑就是這樣一本讓我受益匪淺的書籍。書中對於SON技術在“網絡切片”（Network Slicing）中的作用進行瞭深入的探討。我一直認為網絡切片是5G的核心能力之一，而SON技術正是實現網絡切片精細化管理和動態調度的關鍵。書中詳細介紹瞭SON如何根據不同業務場景（如自動駕駛、遠程醫療、工業物聯網）的需求，動態地創建、管理和優化獨立的邏輯網絡（切片），確保每個切片都能獲得所需的資源和性能保證。這種精細化的資源分配和管理能力，對於實現5G的多樣化應用至關重要。

評分☆☆☆☆☆

終於讀完瞭這本關於寬帶移動通信係統中網絡自組織（SON）技術的書，內心久久不能平靜。這本書不僅僅是理論的堆砌，更像是一扇通往未來通信世界的窗口。在閱讀的過程中，我仿佛置身於一個高度智能化、自適應的移動網絡環境中，深刻體會到SON技術如何顛覆傳統的網絡管理模式。書中的案例分析尤其令人印象深刻，作者通過一係列貼近實際的場景，生動地展示瞭SON技術在網絡優化、故障自愈、性能提升等方麵的巨大潛力。例如，在描述動態載波聚閤（Carrier Aggregation）場景時，書中詳細闡述瞭SON如何根據用戶分布、業務需求和網絡負載，智能地調整聚閤的載波數和組閤方式，從而最大化頻譜利用率和用戶體驗。這讓我對5G甚至未來6G網絡的高效運行有瞭更直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像是一次知識的“洗禮”。作者以其深厚的專業功底，將復雜的SON技術理論與實際應用場景相結閤，為我們提供瞭一份極具價值的學習資料。我尤其贊賞書中關於“SON在5G NR（新空口）中的具體實現”的詳細解讀。5G NR引入瞭許多新的技術特性，如大規模MIMO、波束賦形、超密集組網等，這些都對網絡管理提齣瞭新的挑戰。書中詳細介紹瞭SON技術如何適應和支持這些新的5G NR特性，例如，如何通過SON實現大規模MIMO天綫端口的智能管理和協同，如何通過SON進行波束賦形的動態優化，以及如何通過SON協調超密集組網中的乾擾。這讓我對5G網絡的實際部署和優化有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我提供瞭一個全新的視角來審視移動通信網絡的演進。尤其是關於SON技術在“邊緣計算”（Edge Computing）場景下的應用，讓我眼前一亮。隨著計算能力嚮網絡邊緣遷移，如何保證低延遲、高可靠性的通信服務成為瞭新的挑戰。書中詳細闡述瞭SON如何與邊緣計算節點協同工作，例如，通過智能地引導用戶流量到最近的邊緣計算節點，或者在邊緣節點之間進行負載均衡，以最小化網絡時延，提升用戶體驗。這對於理解未來低延遲、高吞吐量業務（如VR/AR、實時遊戲）的發展至關重要，也讓我對5G網絡能力有瞭更深的期待。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我對寬帶移動通信係統中的網絡自組織（SON）技術有瞭更全麵、更深入的理解。作者的論述條理清晰，邏輯嚴謹，將復雜的SON技術概念分解得淺顯易懂。我尤其對書中關於“SON與大數據分析的融閤”這一部分內容推崇備至。過去，網絡優化很大程度上依賴於經驗和人工乾預。而SON技術，特彆是結閤大數據分析，能夠從海量網絡數據中挖掘深層規律，實現預測性維護和主動式優化。書中詳細介紹瞭如何利用大數據技術對網絡性能指標、用戶行為模式、故障數據等進行分析，從而指導SON係統做齣更智能的決策。這讓我看到瞭未來網絡運維的巨大變革潛力，從被動的故障響應轉嚮主動的風險規避。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣的初學者而言，一本優質的技術書籍，其最可貴之處在於能夠引導讀者從宏觀到微觀，層層深入地理解核心概念。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅解釋瞭SON是什麼，更重要的是解釋瞭SON為什麼重要，以及它是如何實現的。書中對於“SON在網絡安全方麵的貢獻”的論述，尤其讓我印象深刻。以往，我們可能更多地將SON技術視為提升效率和性能的工具，而這本書則揭示瞭其在網絡安全方麵的潛在價值。例如，SON可以通過實時監測網絡異常流量和行為，快速識彆潛在的安全威脅，並自動采取相應的防禦措施，從而提升網絡的整體安全性。

評分☆☆☆☆☆

老實說，在接觸這本書之前，我對SON技術的理解可能還比較片麵，認為它主要集中在一些簡單的參數自優化上。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者將SON技術置於整個寬帶移動通信係統的宏觀背景下進行分析，並深入探討瞭其在“物聯網”（IoT）應用中的關鍵作用。書中詳細闡述瞭SON如何有效地管理海量、異構的物聯網設備接入，如何根據物聯網設備的通信特性（如低功耗、間歇性通信）進行資源分配和調度，以及如何應對物聯網設備帶來的網絡容量壓力。這對於理解未來萬物互聯的宏偉願景，以及如何構建支撐這一願景的健壯網絡至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠不止於對SON技術的概念介紹，它更深入地探討瞭SON技術背後的復雜算法和決策機製。我尤其對其中關於“機器學習在SON中的應用”這一章節印象深刻。作者並沒有止步於泛泛而談，而是詳細剖析瞭幾種主流的機器學習模型，如強化學習、深度學習等，如何在SON的上下文中實現自學習、自優化。例如，書中對於如何利用強化學習來解決無綫資源管理的動態性和不確定性問題，提供瞭非常詳實的模型構建和訓練過程。理解這些復雜的算法，讓我對SON技術不再停留在“黑盒子”的層麵，而是能夠洞察其“心髒”的跳動。這對於我理解如何設計和部署更智能、更高效的移動通信網絡至關重要，尤其是當我們需要應對日益增長的流量需求和不斷變化的業務場景時。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，在翻閱這本書之前，我對“網絡自組織”（SON）這個概念的理解還停留在比較錶麵的層麵。然而，隨著閱讀的深入，我對SON的認知發生瞭翻天覆地的變化。作者以一種非常係統和深入的方式，將SON技術的發展曆程、核心原理、關鍵技術以及未來趨勢娓娓道來。特彆是在闡述SON在異構網絡（HetNets）中的應用時，書中提供的詳細分析讓我茅塞頓開。不同類型基站（如宏基站、微基站、皮基站）的協同工作，如何通過SON實現無縫切換、負載均衡和乾擾協調，這些復雜的場景在書中得到瞭清晰的解讀。這對於理解未來多層次、多密度的移動通信網絡架構至關重要，能夠幫助我們更好地應對網絡覆蓋不均、容量瓶頸等挑戰。