移动互联网异构接入与融合控制 刘千里,魏子忠,陈量,田永春,于全 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘千里，魏子忠，陈量，田永春，于全 著

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• 移动互联网
• 异构接入
• 融合控制
• 无线通信
• 网络技术
• 通信工程
• 5G
• 网络融合
• 无线接入
• 刘千里

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115378118

商品编码：29332043616

包装：精装

出版时间：2015-12-01

基本信息

书名：移动互联网异构接入与融合控制

定价：128.00元

作者：刘千里,魏子忠,陈量,田永春,于全

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2015-12-01

ISBN：9787115378118

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书具有如下特点： 1.新科研项目的技术成果；2.科研工作的理想参考书； 3.理论基础和工程实践的综合体；4.反映了目前异构无线网络融合领域新的研究进展。

内容提要

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本书首先阐述了电信网和互联网两大主要阵营在网络体系结构方面的新研究进展，系统地描述了一种具有普适性的移动互联网参考模型，其次介绍了蜂窝移动通信系统、无线局域网、移动自组织网络和无线传感器网络等异构的无线接入网络，然后重点对SDN、NFV、网络虚拟化、云计算平台以及4G移动网络控制等新兴的网络控制技术进行了阐述，随后分别对链路层垂直切换、名址分离、应用层移动业务支撑等移动性管理技术以及分层、跨层QoS保障技术进行总结分析，末尾介绍了无线资源管理、接入策略管理、端到端重配置技术和融合业务管理等移动异构网络的融合管理技术。

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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《智能交通系统中的多源异构数据融合与协同控制》 概述： 本书深入探讨了当前智能交通系统（ITS）面临的核心挑战，即如何有效地整合和利用海量、多样化的异构数据，并在此基础上实现精细化、智能化的协同控制。随着物联网、5G通信、人工智能、大数据等技术的飞速发展，智能交通系统正在经历一场深刻的变革。各种传感器、摄像头、车辆终端、移动设备等实时产生的数据，如同涌动的洪流，其特点包括数据量庞大、来源广泛、格式多样（如视频、雷达、GPS、路侧传感器、移动通信数据等）、时空特性复杂、实时性要求高、以及数据质量参差不齐。这些异构数据蕴含着丰富的交通信息，是提升交通效率、保障交通安全、优化出行体验的关键。然而，如何突破数据壁垒，实现不同来源、不同类型数据的有效融合，并以此为驱动，构建更加智能、协同的交通控制策略，是当前研究的热点和难点。 本书旨在为广大从事智能交通领域研究、开发和应用的技术人员、科研工作者、以及相关专业的学生提供一本系统、深入、前沿的参考著作。我们将从理论基础、关键技术、系统架构、典型应用等多个维度，详细阐述多源异构数据融合与协同控制的科学内涵、技术实现路径以及未来发展趋势。 核心内容与章节安排： 第一部分：智能交通系统中的异构数据挑战与融合需求 第一章：智能交通系统的演进与数据特征分析 回顾智能交通系统的发展历程，从传统的交通信号控制到当前智能化、网联化的新阶段。 详细分析智能交通系统数据的来源、类型、特点（时空关联性、不确定性、噪声、缺失、多模态等）。 阐述异构数据融合的必要性，包括提升信息准确性、丰富信息维度、实现全局态势感知、支撑高级应用等。 梳理当前智能交通数据融合领域面临的主要挑战，如数据异构性、语义不一致、规模性、实时性、隐私安全等。 第二章：多源异构数据融合的理论基础 概率论与统计学方法： 贝叶斯定理、卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波E KF、无迹卡尔曼滤波UKF）在状态估计与数据融合中的应用；模糊逻辑与证据理论在处理不确定性信息中的作用。 机器学习与深度学习方法： 传统机器学习算法（如SVM、随机森林）在特征提取与分类中的应用；深度学习模型（如CNN、RNN、LSTM、Transformer）在处理图像、序列数据，以及跨模态融合中的强大能力。 本体论与语义融合： 介绍本体的概念及其在构建交通领域统一语义模型中的作用；探讨如何通过本体实现不同数据源之间的语义映射与对齐。 信息论基础： 互信息、熵等概念在衡量信息冗余度、信息增益以及指导融合策略中的应用。 第二部分：多源异构数据融合的关键技术 第三章：数据预处理与质量提升技术 数据清洗与噪声抑制： 针对不同类型数据（如传感器数据、视频数据、GPS轨迹）的去噪算法；异常值检测与处理技术。 数据补全与插值： 基于时空关联性、统计模型、机器学习模型的缺失数据填充方法。 数据标准化与归一化： 解决不同量纲、不同数值范围数据的兼容性问题。 特征提取与降维： PCA、LDA、t-SNE等传统降维技术；深度学习中的自编码器（Autoencoder）等用于特征学习与降维。 第四章：异构数据建模与融合方法 基于特征层面的融合： 提取各数据源的特征，然后将这些特征进行拼接、加权或通过机器学习模型进行联合学习。 基于决策层面的融合： 各数据源独立进行初步决策或分类，然后将这些决策通过投票、加权或元学习等方式进行整合。 基于模型层面的融合： 构建统一的融合模型，直接输入原始或预处理后的异构数据，输出目标信息。例如，多模态深度学习模型。 多模态深度学习： 重点介绍如何设计融合CNN（处理图像）、RNN/LSTM（处理时序数据）、Transformer（处理长距离依赖）等架构，实现不同模态数据（如视频、雷达、文本、GPS）的联合学习。 图神经网络（GNN）在交通数据融合中的应用： 将交通网络（道路、节点、车辆）建模为图结构，利用GNN学习节点（如路段、车辆）之间的时空关系，实现信息传播与融合。 第五章：时空数据融合与态势感知 轨迹数据融合与分析： 融合多源轨迹数据（GPS、手机信令、车辆轨迹）以获取更准确的车辆位置、速度、行驶方向等信息。 交通流动态感知： 融合视频检测、雷达感应、线圈检测等数据，实现对路段交通流量、占有率、平均速度的实时、精确估计。 异常事件检测与识别： 结合多源数据（如异常速度、视频中的突发情况）检测交通事故、拥堵、违章等异常事件。 交通态势预测： 基于历史与实时融合数据，利用时间序列模型、深度学习模型预测未来短时交通流量、拥堵状况等。 第三部分：基于数据融合的协同控制策略 第六章：交通信号协同控制 传统信号控制的局限性： 孤立信号灯控制、区域协调控制的不足。 数据驱动的信号控制： 利用融合的交通流信息，实现信号配时自适应优化。 基于强化学习的信号控制： 将信号灯视为智能体，通过与交通环境交互学习最优控制策略，实现多路口、区域甚至城市级信号系统的协同。 多智能体协同信号控制： 将每个路口信号灯视为一个智能体，通过通信与协作，实现区域交通流的全局优化。 第七章：车辆编队行驶与网联车辆协同 网联车辆（V2X）通信与数据共享： 探讨C-V2X、DSRC等通信技术在车辆间信息交互中的作用。 车辆信息融合： 融合车辆自身的传感器数据（雷达、激光雷达、摄像头）、定位信息、通信信息，获取更全面的周边环境感知。 车辆编队行驶控制： 基于多源信息，实现车队内部车辆的精确同步控制，提升道路通行能力和燃油经济性。 网联车辆与基础设施协同： 探讨车辆与交通信号灯、交通标志、路侧单元（RSU）之间的协同，实现主动安全、路径引导、信息发布等。 第八章：出行服务与公众出行优化 多模态出行信息融合： 融合公共交通、共享出行、私人出行、步行、骑行等多种出行方式的数据。 个性化出行推荐： 基于用户出行习惯、实时交通状况、天气信息等，提供最优出行方案推荐。 共享出行调度优化： 融合车辆位置、订单需求、路网状况等信息，实现网约车、共享单车的高效调度。 交通需求管理与诱导： 利用大数据分析，识别出行规律，通过信息发布、价格激励等方式引导公众出行。 第四部分：系统实现与未来展望 第九章：智能交通数据融合与协同控制系统架构 分层架构设计： 从数据采集层、网络传输层、数据处理与融合层、应用服务层、安全与管理层等方面进行阐述。 关键技术组件： 介绍大数据平台、边缘计算、云计算、人工智能平台、可视化技术等在系统中的作用。 开放性与可扩展性： 讨论构建模块化、标准化的系统架构，以适应未来技术发展和业务扩展。 第十章：典型应用场景与案例分析 城市交通运行监测与应急指挥： 如何利用数据融合技术实现交通态势的实时感知，为应急事件提供决策支持。 高速公路交通管理与服务： 结合高速公路的特点，探讨数据融合在流量控制、匝道控制、信息发布等方面的应用。 自动驾驶与辅助驾驶的融合： 自动驾驶系统如何利用外部多源异构数据来增强自身的环境感知和决策能力。 智慧停车管理： 融合停车位信息、车辆轨迹、交通流量等，实现智能停车引导与资源优化。 第十一章：面临的挑战与未来发展趋势 数据安全与隐私保护： 探讨如何在数据融合过程中保护用户隐私和数据安全。 算法的可解释性与鲁棒性： 提升AI模型的透明度，增强在复杂交通环境下的鲁棒性。 跨部门、跨区域的数据共享与协同： 解决数据孤岛问题，促进交通管理部门、出行服务商之间的合作。 与其他领域的融合： 如智慧城市、能源互联网、应急管理等的融合，形成更宏观的智能协同体系。 下一代通信技术（如6G）对交通数据融合的影响。 面向更高级别的自主交通系统。 本书特色： 1. 体系化与深度： 全面覆盖多源异构数据融合与协同控制的理论基础、关键技术、系统架构和应用场景，具备高度的体系性和深度。 2. 前沿性： 紧密跟踪人工智能、大数据、物联网、5G等最新技术在智能交通领域的应用，重点介绍深度学习、图神经网络、强化学习等前沿方法。 3. 实践性： 结合实际交通工程问题，提供解决思路和方法，并辅以典型案例分析，有助于读者理解和应用。 4. 面向未来： 深入分析行业发展趋势和面临的挑战，为未来的技术创新和应用发展指明方向。 5. 易于理解： 理论推导清晰，算法解释详尽，图文并茂，力求使不同背景的读者都能有所收获。 本书的出版，将为推动智能交通系统的理论创新和技术实践提供重要的理论支撑和技术参考，助力构建更加安全、高效、绿色、智慧的未来交通。

评分☆☆☆☆☆

这本书名听起来就很有科技感，“移动互联网异构接入与融合控制”。作为一名对新技术充满好奇心的普通读者，我一直对我们每天都在使用的网络背后是如何运作的感到好奇。尤其是在这个信息爆炸的时代，各种设备、各种网络层出不穷，电脑、手机、平板，甚至智能家居设备，它们是怎么连接在一起，又是怎么流畅地工作的？这本书的题目直击了我心中的疑问。我特别想知道，当不同的网络技术（比如4G、5G、Wi-Fi）需要协同工作时，背后有什么样的“控制”机制在发挥作用。是不是像一个大乐队的指挥，确保所有乐器都能奏出和谐的乐章？而且，“异构接入”这个词，听起来就充满了挑战，不同“血统”的网络如何能够互相理解、互相配合，这其中的技术门道一定很深奥。我希望能在这本书里找到一些浅显易懂的解释，了解那些看不见的网络“骨架”和“神经系统”是如何搭建的，让我的上网体验更加稳定和高效。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件开发者，虽然主要工作在应用层，但对于底层网络技术的了解一直是我的一个痛点。我们经常需要考虑应用的兼容性和跨平台性能，而移动互联网的复杂性，尤其是“异构接入”这一点，直接影响了用户体验。想象一下，用户可能在Wi-Fi和蜂窝数据之间切换，或者在不同国家使用不同运营商的网络，这些场景对应用的可访问性和稳定性提出了极高的要求。这本书的“融合控制”部分，让我看到了解决这些问题的希望。我非常期待能了解具体的控制策略和技术实现，比如如何在不同的网络条件下智能地选择最优路径，如何处理网络延迟和丢包，以及如何实现不同网络协议之间的无缝切换。如果书中能提供一些实际案例分析，或者对一些关键技术的性能进行量化评估，那将对我的工作非常有指导意义。我希望这本书能为我打开一扇窗，让我看到更宏观的网络架构，从而在开发中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

作为一名关注技术发展趋势的科技爱好者，我一直在留意那些能够引领下一代互联网发展方向的研究。这本书的题目，“移动互联网异构接入与融合控制”，毫不夸张地说，正是我认为未来移动通信的核心议题之一。我们正处在一个万物互联的时代，各种设备将以前所未有的规模接入网络，而这些设备和接入方式的“异构性”是无法回避的事实。如何实现这些异构接入的有效管理和统一控制，是构建未来智能社会的基础。我非常好奇书中在“融合控制”方面提出了哪些创新的解决方案。是基于人工智能的自适应控制？还是全新的网络架构设计？我希望能在这本书中看到对未来网络发展趋势的前瞻性论述，以及可能的技术路径。如果书中能够探讨这些技术如何支撑诸如自动驾驶、远程医疗、工业互联网等新兴应用的发展，那将更让我激动。

评分☆☆☆☆☆

我是一名网络工程师，日常工作中经常需要处理各种复杂的网络问题，尤其是在移动通信领域。现在，随着5G的普及和物联网设备的爆发式增长，网络的异构性问题越来越突出，不同类型的终端、不同的接入技术、不同的网络协议，给网络的管理和优化带来了巨大的挑战。这本书的题目，正是我目前工作中最关心的问题。我迫切希望了解书中在“异构接入”方面有哪些新的技术和方法论，能够帮助我们更有效地识别、管理和集成这些不同的接入方式。同时，“融合控制”部分对我来说尤其重要，我期待书中能给出一些切实可行的控制策略和实现方案，例如如何实现跨异构网络的资源调度、负载均衡、以及安全策略的统一。如果书中能包含一些实际的网络部署案例，或者对不同控制算法的性能进行比较分析，那将对我提升工作效率和解决实际问题非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的学生，对信息通信技术领域充满了浓厚的学习兴趣。在课堂上，老师们常常会提到移动互联网的演进以及未来网络的发展方向。这本书的题目，“移动互联网异构接入与融合控制”，听起来非常专业，也很有深度，让我觉得它可能涵盖了当前学术研究的前沿内容。我特别希望能在这本书里学到一些关于网络体系结构、通信协议以及网络管理方面的知识。例如，“异构接入”具体指的是哪些方面的“异构”？“融合控制”又有哪些不同的理论模型和技术实现？我希望这本书能用清晰的语言解释这些复杂的概念，最好还能配以图示或案例，帮助我这个初学者更好地理解。如果书中能够涉及到一些前沿的研究成果，或者对未来可能的技术挑战进行探讨，那将极大地激发我的学习热情，为我未来的学术研究打下坚实的基础。