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出版者:McGraw-Hill Professional

作者:Smith, Clint/ Gervelis, Curt

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-04-01

价格:89.95

装帧:

isbn号码:9780071406550

丛书系列:

图书标签:

• 无线网络
• 网络性能
• WLAN
• Wi-Fi
• 802
• 11
• 无线通信
• 网络优化
• 性能测试
• 无线安全
• 移动网络

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这本书在案例选择和应用场景的描述上，给人的感觉非常“静态”和“理想化”。它倾向于描绘一个在受控实验室环境中可以达到完美性能的网络模型，其中的所有干扰源、多径效应都被简化为理想的衰减模型。我特别想找一些关于大规模物联网（IoT）部署中，海量低功耗设备同时接入时，如何管理同步、功耗和网络层级的性能退化问题。这本书对此几乎没有着墨。它的世界里，似乎只有少数几个高性能的用户设备在进行持续的数据流传输。对于那些动辄数万个终端、数据包大小和发送间隔都极不规则的场景，本书提供的性能分析框架显得过于脆弱。它更像是为固定宽带接入或专业专网设计的性能评估工具，而不是为我们如今面临的、高密度、低速率、间歇性连接的混合型网络环境量身定制。因此，尽管书中对理想状态下的理论极限分析得头头是道，但当真正面对现实世界中那种混乱而又不可预测的网络负载时，我发现自己仍然需要依赖其他更具现代性和适应性的资料来解决实际问题。

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这本书的写作风格，怎么说呢，就像是一位大学教授在为研究生讲授一门非常深入但略显脱离实际生产环境的课程。行文晦涩，充满了大量的数学符号和冗长的证明过程，虽然这保证了内容的严谨性，但极大地牺牲了可读性和工程实用性。我尝试在第三章中寻找关于干扰对吞吐量影响的定量分析，结果发现那部分内容被淹没在一系列傅里叶变换和拉普拉斯算子推导中，中间几乎没有穿插任何实际的链路预算图表或现场测量数据来辅助理解。读完一页，常常需要回溯两三页才能真正理解作者想表达的那个核心观点。对于那些需要快速吸收知识、应用到项目中的工程师来说，这种“学术至上”的表达方式无疑是一种负担。它更像是一份需要反复研读的学术论文集，而不是一本能随时拿起来查阅关键公式或快速定位问题解决方案的“手册”。如果你想用它来指导一次实际的场强测试或找出某个特定小区负载过高的根本原因，这本书提供的帮助可能仅限于帮你理解为什么传统的理论模型无法完美拟合你的测量结果。

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初次翻开这本书时，我本以为会读到一些关于当前主流5G技术或者Wi-Fi 6/7的硬核性能优化指标和深入的协议栈分析。毕竟书名听起来就非常“技术手册”，让人期待能一窥无线网络性能瓶颈的底层逻辑。然而，这本书的叙事方式却显得颇为宏大且偏向概念性。它似乎更着重于构建一个关于“网络体验”的哲学框架，而非提供可立即应用于实验验证的公式或工具集。例如，书中花费了大量的篇幅探讨了“感知质量”与“客观测量指标”之间的鸿沟，试图用一种近乎人文社科研究的视角来解构用户对延迟和抖动的容忍阈值。我记得有一章专门讨论了在不同文化背景下，人们对“即时响应”的心理预期差异，这远远超出了传统网络工程的范畴。这种侧重于“为什么用户会觉得慢”而不是“如何让它变快”的讨论，虽然提供了更广阔的视野，但对于那些急需解决特定部署问题的工程师来说，可能会感到有些意犹未尽，像是读了一部关于无线通信哲学的导论，而非一本实战手册。那种期待中精确到dBm或毫秒的调优细节，在这里几乎没有涉猎，取而代之的是对系统复杂性、非线性反馈机制的抽象描述。

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这本书的排版和语言风格，简直就像是一本上世纪末期的经典教科书，那种厚重感和略显过时的图表风格，让人不禁怀疑它是否真的及时跟进了近五年内无线领域爆发式的技术迭代。我特别留意了其中关于信道建模的部分，里面的案例和仿真参数设定，明显停留在802.11n甚至更早的标准时期。书中对MIMO、波束成形等现代高阶空间复用技术的论述，仅仅停留在概念介绍层面，没有提供任何关于大规模MIMO（Massive MIMO）在实际复杂城市环境中，如何应对大规模用户接入和快速切换带来的性能衰减的具体分析模型。整本书的论证逻辑非常严谨，层层递进，仿佛在证明一个早已被业界广泛接受的基础理论，而非探讨前沿的性能挑战。对于一个希望了解如何利用最新硬件特性来榨取网络带宽的读者而言，这本书的“历史感”过重了。它更像是一部扎实的理论基石回顾，适合初学者建立基础认知，却无法为处理当前复杂的异构网络拥塞问题提供任何新颖的解决思路。我甚至觉得，如果将书名中的“Performance Handbook”替换为“Historical Survey”，可能更为贴切。

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阅读过程中，我最大的困惑在于其对“性能”定义范围的模糊处理。它似乎将“性能”一词无限泛化，涵盖了从物理层到应用层的几乎所有方面，但结果却是对每一个关键环节都蜻肿点水。例如，在讨论QoS机制时，书中花费了大量篇幅来描述不同调度算法的理论公平性，但对于现代无线网络中至关重要的基于深度学习的动态资源分配策略，却只是一笔带过，声称其“缺乏充分的理论可解释性”。这体现了一种明显的保守倾向。它似乎更偏爱那些可以通过传统优化理论严格证明的、确定性的性能指标，而对那些高度依赖数据驱动、充满随机性和“黑箱”特性的新兴优化手段持保留态度。这使得这本书在应对当前云服务、边缘计算（MEC）对低延迟和高吞吐的极限要求时，显得力不从心。它仿佛是为一台设计精良、参数固定的专用网络设备编写的说明书，而不是为我们今天面对的、充满变数和软件定义特性的无线云环境准备的指南。

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