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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Ahamed, Syed V./ Lawrence, Victor B.

出品人:

页数:584

译者:

出版时间:1996-11

价格:$ 247.47

装帧:HRD

isbn号码:9780792397472

丛书系列:

图书标签:

• 宽带网络
• 多媒体网络
• 智能网络
• 网络技术
• 通信工程
• 数据通信
• 网络协议
• 多媒体传输
• 网络优化
• 网络安全

深入探索下一代无线通信核心：智能、泛在与融合 本书聚焦于当前信息通信技术前沿——下一代无线通信系统（如5G、6G及未来演进）的理论基础、关键技术、系统架构及其在垂直行业中的深度融合应用。本书旨在为致力于无线通信、信息科学、计算机工程等领域的研究人员、工程师以及高级学生提供一套全面、深入且具有前瞻性的知识体系。 第一部分：下一代通信系统的基础范式与挑战 本部分首先勾勒出未来通信网络的宏伟蓝图，分析了从当前4G/LTE向5G乃至6G演进所面临的核心挑战。 第一章：从移动宽带到万物智联：范式转变 本章详细阐述了通信系统设计范式从“以人为中心”的移动宽带（eMBB）向“以数据和应用为中心”的海量机器类通信（mMTC）、超可靠低延迟通信（uRLLC）乃至更高级别的感知、计算、通信一体化（JC2I）转变的内在驱动力。探讨了支撑这一转变的关键技术驱动，包括大规模MIMO（Massive MIMO）的理论极限、毫米波/太赫兹频段的传播特性与挑战，以及对现有网络架构的颠覆性需求。特别关注了对用户体验的量化指标，如极高的频谱效率、极低的端到端延迟以及极致的可靠性要求。 第二章：无线信道建模与资源高效分配 深入解析了高频段（如毫米波和太赫兹）下的无线信道特性，如大规模的路径损耗、有限的散射环境对波束赋形（Beamforming）的依赖性。本章详细介绍了信道状态信息（CSI）的获取、反馈和预编码技术，强调了在复杂动态环境下维持高精度信道估计的难度。在资源分配方面，重点讨论了基于博弈论和凸优化的资源调度算法，用以在多用户、多场景（如室内、室外、空天地一体化）中实现频谱、功率和时间资源的纳什均衡分配，以最大化系统吞吐量同时满足严格的服务质量（QoS）约束。 第二部分：网络架构的智能化重构 本部分着眼于支撑未来复杂网络的控制平面和数据平面的革命性技术，特别是软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）在无线接入网（RAN）和核心网中的深度融合。 第三章：软件定义无线接入网（SD-RAN）与集中式/分布式单元（CU/DU）分离 详细阐述了RAN的架构演进，特别是集中式单元（CU）和分布式单元（DU）的划分原则及其对网络灵活性和资源共享的贡献。深入分析了如何利用SDN控制器对底层物理层和媒介访问控制（MAC）层进行编程和动态重构，以实现快速的业务部署和网络切片（Network Slicing）的隔离与管理。探讨了在边缘侧引入智能控制单元的必要性，及其对实时性要求的支撑机制。 第四章：网络功能虚拟化与云化核心网（CN）的实现 本章聚焦于NFV如何解耦硬件和软件，实现网络功能的弹性伸缩和快速迭代。系统性地介绍了虚拟化基础设施（NFVI）、虚拟网络功能（VNF）的部署模型，以及运营商云（OpenStack/Kubernetes）在核心网中的实践。重点讨论了基于容器技术的轻量级VNF部署，以及如何在虚拟化环境中保障超低延迟服务的性能隔离和资源保障机制（如SR-IOV、DPDK的应用）。 第三部分：人工智能驱动的未来网络（AI for Future Networks） 本部分是全书的核心，阐述了如何将深度学习、强化学习等人工智能技术嵌入到通信系统的各个层面，以实现真正的自组织、自适应和自优化网络。 第五章：基于深度学习的物理层优化 本章探讨了深度学习在传统物理层瓶颈处的应用。详细介绍了深度神经网络（DNN）在非线性信道均衡、盲均衡、调制/解调识别中的性能优势。重点阐述了如何利用图神经网络（GNN）来建模和解决大规模MIMO的波束训练与跟踪问题，以及利用强化学习（RL）来动态调整传输功率和编码方案，以应对信道快速变化的环境，提升能效。 第六章：网络智能管理与闭环自动化 深入剖析了AI驱动的闭环控制系统。讨论了如何利用深度强化学习（DRL）实现端到端的网络资源自适应调度和拥塞控制。内容涵盖基于用户行为预测的流量工程、基于上下文感知的网络切片动态资源调配、以及利用迁移学习来加速新部署网络区域的性能优化过程。本章强调了安全、可解释性（Explainable AI, XAI）在关键网络决策中的重要性。 第七章：边缘智能与联邦学习在通信中的融合 随着计算能力下沉，移动边缘计算（MEC）成为实现低延迟服务和数据隐私保护的关键。本章详细介绍了MEC环境下的任务卸载优化问题，并重点阐述了联邦学习（Federated Learning, FL）在无线网络中的应用，如何利用分布在大量终端设备上的本地模型参数进行协同训练，以支持分布式AI应用，同时最小化数据上传带来的带宽压力和隐私泄露风险。 第四部分：泛在连接与融合应用场景 本部分将理论与实际应用相结合，探讨了如何通过新的通信范式实现对垂直行业需求的全面覆盖。 第八章：空天地海一体化网络架构 系统分析了将非地面网络（NTN）——包括卫星通信（LEO, MEO, GEO）和高空平台（HAPS）——无缝接入地面蜂窝网络（TN）所面临的挑战。讨论了异构网络间干扰协调、跨层切换协议设计、以及统一的资源调度框架，以确保全球范围内的连续覆盖和一致的服务质量。 第九章：面向工业物联网（IIoT）的确定性通信 探讨了工业互联网对通信系统的严苛要求，特别是对超低延迟和纳秒级的抖动控制的需求。本章详细介绍了时间敏感网络（TSN）与无线接入技术的融合方案，包括基于IEEE 802.11bd和5G URLLC的时间同步机制（如PTP/gPTP）的改进，以及如何通过物理层和MAC层协同设计，提供可验证的端到端确定性保障。 第十章：安全、隐私与弹性韧性 展望未来通信网络面临的新安全威胁。讨论了后量子密码学（PQC）在网络安全协议中的集成策略，以及针对无线信道侧的物理层安全增强技术。此外，本章还深入探讨了网络韧性（Resilience）设计，如何利用区块链技术实现分布式信任和安全审计，以及在遭受大规模攻击或灾难时，网络快速恢复和自我修复的能力。 全书通过严谨的数学推导、前沿的实验案例分析以及对未来技术趋势的深度洞察，致力于构建一个关于下一代通信系统设计与部署的完整知识图谱。

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作为一名关注网络安全和隐私保护的研究生，我原本对这种偏向于“基础设施”的书籍兴趣不大，但这本书在“智能”二字上的深入挖掘，特别是关于网络功能虚拟化（NFV）和软件定义网络（SDN）的讨论，彻底吸引了我。它不仅仅是描述了这些技术的架构图，更是深入分析了它们在安全策略部署上的变革潜力。例如，通过在虚拟网络功能（VNF）层面实现动态的安全策略调整，相比于传统依赖硬件防火墙的静态防御体系，这种敏捷性在应对新型网络攻击，如DDoS攻击的突发性方面，展现出了压倒性的优势。书中对控制平面与数据平面分离的探讨，揭示了网络运维的未来方向——即通过集中化的控制器实现全局视野下的策略下发。这种自顶向下、软件驱动的控制模式，为构建更具弹性、更易于审计的安全边界提供了理论基础。虽然这本书没有花费大量篇幅专门讨论加密算法本身，但它在如何将这些算法高效、透明地嵌入到高吞吐量的网络管道中，所提供的架构洞察，对我的论文方向具有极强的启发意义。

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这部关于下一代网络技术的巨著，简直是为我这种对光纤接入、5G乃至6G前沿技术抱有深深好奇心的工程师量身定制的。我原以为阅读这类专业书籍会像啃硬骨头一样枯燥乏味，充斥着晦涩难懂的数学公式和标准缩写，但作者的叙述方式彻底颠覆了我的认知。书中对宽带接入技术的演进脉络梳理得极为清晰，从ADSL到VDSL，再到GPON和XGS-PON，每一个技术节点的跨越都被赋予了生动的应用场景描述。特别是关于光网络和无线网络融合的部分，作者没有停留在理论层面，而是深入剖析了当前运营商在部署实时视频流、云游戏等高带宽业务时遇到的实际瓶颈，以及如何通过智能调度和网络切片技术来实现资源的优化分配。我印象最深的是它对“最后一公里”瓶颈的探讨，作者不仅仅是罗列了技术参数，更是结合了城市规划和用户行为模式来分析延迟和抖动对用户体验的破坏性影响。读完这部分，我对“智能”二字在网络架构中的具体体现有了更直观的理解，不再是空泛的口号，而是基于实际优化算法的落地实践。这本书的价值在于，它成功地架起了一座连接理论研究与工程实践的桥梁，使得复杂的网络架构原理能够被不同背景的读者所理解和吸收。

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说实话，我对多媒体内容在网络传输中的处理一直感到困惑，尤其是当涉及到超高清视频和沉浸式VR/AR应用时，数据流的复杂性常常让我望而却步。然而，这本书在多媒体网络这块的讲解，简直是醍醐灌顶，它没有回避那些令人头疼的编码和传输效率问题，而是以一种非常系统化的方式将它们拆解开来。作者详尽地介绍了MPEG标准族的发展，以及它们如何适应不同带宽条件下的自适应流媒体（ABR）策略。更让我惊叹的是，书中对于网络实时性要求的讨论，它清晰地阐述了为什么语音通信对丢包容忍度高但对延迟极其敏感，而视频会议则需要在两者之间找到一个微妙的平衡点。在处理内容分发网络（CDN）的章节里，作者对边缘计算（Edge Computing）的描述尤其精彩，它不再将CDN视为简单的缓存节点，而是将其定位为具备初步内容处理和智能路由能力的微型数据中心，极大地降低了回源流量，提升了用户体验。这本书的语言风格带着一种严谨的学术气息，但其内在的逻辑推进却像是在设计一个精密的机器，每一个齿轮的咬合都精确到位，让人不得不佩服作者深厚的功底和清晰的思路。

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我最近正在尝试将人工智能技术应用于优化我公司内部的数据中心网络流量，因此我对任何宣称涉及“智能”网络部署的书籍都抱持着高度的审视态度。这本书最吸引我的地方在于它对网络智能化的哲学思考和算法基础的介绍，而非仅仅是停留在应用层面。作者没有将AI/ML简单地当作一个提升性能的“魔法工具箱”，而是着重探讨了如何利用强化学习来训练网络设备进行自主决策，比如动态调整QoS优先级或预测性地进行故障恢复。书中对“信令风暴”的预防机制的分析尤其细致入微，它展示了在海量设备连接的网络环境中，如何通过智能摘要和事件聚合，避免控制器被无效信息淹没。这种对网络控制层面稳定性的重视，反映了作者对大规模复杂系统维护的深刻理解。读罢此书，我发现许多我在实践中遇到的启发性问题，都在书中的案例分析里找到了根源和解决方案的雏形，它为我构建一个真正意义上的自适应网络系统提供了坚实的理论框架和实践指南。

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阅读体验方面，这本书无疑是同类题材中体验最好的之一，它成功地平衡了深度与广度，这一点对于我们这些需要快速掌握新技术全貌的IT管理者来说至关重要。作者的写作风格非常注重逻辑的连贯性，章节之间的过渡自然流畅，使得读者可以轻松地从物理层面的传输介质，逐步过渡到应用层的服务交付。我尤其欣赏书中对“网络即服务”（NaaS）商业模式的探讨，这部分内容跳出了纯粹的技术讨论，触及到了网络基础设施如何向云计算模式转型的商业逻辑。书中对SLA（服务等级协议）在不同网络层级的具体量化指标的解析，帮助我明确了在与客户签订合同时，哪些性能参数是真正具有市场竞争力的，哪些仅仅是技术上的冗余。它像一位经验丰富的老专家，一边向你展示最新的技术图纸，一边告诉你这些技术在市场上的真实价值和实施风险。这种将技术细节、商业策略和用户体验紧密结合的叙事方式，使得这本书不仅是一本技术参考书，更像是一份面向未来的战略规划手册。

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