移動互聯網異構接入與融閤控製 劉韆裏,魏子忠,陳量,田永春,於全 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉韆裏，魏子忠，陳量，田永春，於全 著

圖書標籤:

• 移動互聯網
• 異構接入
• 融閤控製
• 無綫通信
• 網絡技術
• 通信工程
• 5G
• 網絡融閤
• 無綫接入
• 劉韆裏

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115378118

商品編碼：29332043616

包裝：精裝

齣版時間：2015-12-01

基本信息

書名：移動互聯網異構接入與融閤控製

定價：128.00元

作者：劉韆裏,魏子忠,陳量,田永春,於全

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2015-12-01

ISBN：9787115378118

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書具有如下特點： 1.新科研項目的技術成果；2.科研工作的理想參考書； 3.理論基礎和工程實踐的綜閤體；4.反映瞭目前異構無綫網絡融閤領域新的研究進展。

內容提要

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本書首先闡述瞭電信網和互聯網兩大主要陣營在網絡體係結構方麵的新研究進展，係統地描述瞭一種具有普適性的移動互聯網參考模型，其次介紹瞭蜂窩移動通信係統、無綫局域網、移動自組織網絡和無綫傳感器網絡等異構的無綫接入網絡，然後重點對SDN、NFV、網絡虛擬化、雲計算平颱以及4G移動網絡控製等新興的網絡控製技術進行瞭闡述，隨後分彆對鏈路層垂直切換、名址分離、應用層移動業務支撐等移動性管理技術以及分層、跨層QoS保障技術進行總結分析，末尾介紹瞭無綫資源管理、接入策略管理、端到端重配置技術和融閤業務管理等移動異構網絡的融閤管理技術。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《智能交通係統中的多源異構數據融閤與協同控製》 概述： 本書深入探討瞭當前智能交通係統（ITS）麵臨的核心挑戰，即如何有效地整閤和利用海量、多樣化的異構數據，並在此基礎上實現精細化、智能化的協同控製。隨著物聯網、5G通信、人工智能、大數據等技術的飛速發展，智能交通係統正在經曆一場深刻的變革。各種傳感器、攝像頭、車輛終端、移動設備等實時産生的數據，如同湧動的洪流，其特點包括數據量龐大、來源廣泛、格式多樣（如視頻、雷達、GPS、路側傳感器、移動通信數據等）、時空特性復雜、實時性要求高、以及數據質量參差不齊。這些異構數據蘊含著豐富的交通信息，是提升交通效率、保障交通安全、優化齣行體驗的關鍵。然而，如何突破數據壁壘，實現不同來源、不同類型數據的有效融閤，並以此為驅動，構建更加智能、協同的交通控製策略，是當前研究的熱點和難點。 本書旨在為廣大從事智能交通領域研究、開發和應用的技術人員、科研工作者、以及相關專業的學生提供一本係統、深入、前沿的參考著作。我們將從理論基礎、關鍵技術、係統架構、典型應用等多個維度，詳細闡述多源異構數據融閤與協同控製的科學內涵、技術實現路徑以及未來發展趨勢。 核心內容與章節安排： 第一部分：智能交通係統中的異構數據挑戰與融閤需求 第一章：智能交通係統的演進與數據特徵分析 迴顧智能交通係統的發展曆程，從傳統的交通信號控製到當前智能化、網聯化的新階段。 詳細分析智能交通係統數據的來源、類型、特點（時空關聯性、不確定性、噪聲、缺失、多模態等）。 闡述異構數據融閤的必要性，包括提升信息準確性、豐富信息維度、實現全局態勢感知、支撐高級應用等。 梳理當前智能交通數據融閤領域麵臨的主要挑戰，如數據異構性、語義不一緻、規模性、實時性、隱私安全等。 第二章：多源異構數據融閤的理論基礎 概率論與統計學方法： 貝葉斯定理、卡爾曼濾波及其變種（如擴展卡爾曼濾波E KF、無跡卡爾曼濾波UKF）在狀態估計與數據融閤中的應用；模糊邏輯與證據理論在處理不確定性信息中的作用。 機器學習與深度學習方法： 傳統機器學習算法（如SVM、隨機森林）在特徵提取與分類中的應用；深度學習模型（如CNN、RNN、LSTM、Transformer）在處理圖像、序列數據，以及跨模態融閤中的強大能力。 本體論與語義融閤： 介紹本體的概念及其在構建交通領域統一語義模型中的作用；探討如何通過本體實現不同數據源之間的語義映射與對齊。 信息論基礎： 互信息、熵等概念在衡量信息冗餘度、信息增益以及指導融閤策略中的應用。 第二部分：多源異構數據融閤的關鍵技術 第三章：數據預處理與質量提升技術 數據清洗與噪聲抑製： 針對不同類型數據（如傳感器數據、視頻數據、GPS軌跡）的去噪算法；異常值檢測與處理技術。 數據補全與插值： 基於時空關聯性、統計模型、機器學習模型的缺失數據填充方法。 數據標準化與歸一化： 解決不同量綱、不同數值範圍數據的兼容性問題。 特徵提取與降維： PCA、LDA、t-SNE等傳統降維技術；深度學習中的自編碼器（Autoencoder）等用於特徵學習與降維。 第四章：異構數據建模與融閤方法 基於特徵層麵的融閤： 提取各數據源的特徵，然後將這些特徵進行拼接、加權或通過機器學習模型進行聯閤學習。 基於決策層麵的融閤： 各數據源獨立進行初步決策或分類，然後將這些決策通過投票、加權或元學習等方式進行整閤。 基於模型層麵的融閤： 構建統一的融閤模型，直接輸入原始或預處理後的異構數據，輸齣目標信息。例如，多模態深度學習模型。 多模態深度學習： 重點介紹如何設計融閤CNN（處理圖像）、RNN/LSTM（處理時序數據）、Transformer（處理長距離依賴）等架構，實現不同模態數據（如視頻、雷達、文本、GPS）的聯閤學習。 圖神經網絡（GNN）在交通數據融閤中的應用： 將交通網絡（道路、節點、車輛）建模為圖結構，利用GNN學習節點（如路段、車輛）之間的時空關係，實現信息傳播與融閤。 第五章：時空數據融閤與態勢感知 軌跡數據融閤與分析： 融閤多源軌跡數據（GPS、手機信令、車輛軌跡）以獲取更準確的車輛位置、速度、行駛方嚮等信息。 交通流動態感知： 融閤視頻檢測、雷達感應、綫圈檢測等數據，實現對路段交通流量、占有率、平均速度的實時、精確估計。 異常事件檢測與識彆： 結閤多源數據（如異常速度、視頻中的突發情況）檢測交通事故、擁堵、違章等異常事件。 交通態勢預測： 基於曆史與實時融閤數據，利用時間序列模型、深度學習模型預測未來短時交通流量、擁堵狀況等。 第三部分：基於數據融閤的協同控製策略 第六章：交通信號協同控製 傳統信號控製的局限性： 孤立信號燈控製、區域協調控製的不足。 數據驅動的信號控製： 利用融閤的交通流信息，實現信號配時自適應優化。 基於強化學習的信號控製： 將信號燈視為智能體，通過與交通環境交互學習最優控製策略，實現多路口、區域甚至城市級信號係統的協同。 多智能體協同信號控製： 將每個路口信號燈視為一個智能體，通過通信與協作，實現區域交通流的全局優化。 第七章：車輛編隊行駛與網聯車輛協同 網聯車輛（V2X）通信與數據共享： 探討C-V2X、DSRC等通信技術在車輛間信息交互中的作用。 車輛信息融閤： 融閤車輛自身的傳感器數據（雷達、激光雷達、攝像頭）、定位信息、通信信息，獲取更全麵的周邊環境感知。 車輛編隊行駛控製： 基於多源信息，實現車隊內部車輛的精確同步控製，提升道路通行能力和燃油經濟性。 網聯車輛與基礎設施協同： 探討車輛與交通信號燈、交通標誌、路側單元（RSU）之間的協同，實現主動安全、路徑引導、信息發布等。 第八章：齣行服務與公眾齣行優化 多模態齣行信息融閤： 融閤公共交通、共享齣行、私人齣行、步行、騎行等多種齣行方式的數據。 個性化齣行推薦： 基於用戶齣行習慣、實時交通狀況、天氣信息等，提供最優齣行方案推薦。 共享齣行調度優化： 融閤車輛位置、訂單需求、路網狀況等信息，實現網約車、共享單車的高效調度。 交通需求管理與誘導： 利用大數據分析，識彆齣行規律，通過信息發布、價格激勵等方式引導公眾齣行。 第四部分：係統實現與未來展望 第九章：智能交通數據融閤與協同控製係統架構 分層架構設計： 從數據采集層、網絡傳輸層、數據處理與融閤層、應用服務層、安全與管理層等方麵進行闡述。 關鍵技術組件： 介紹大數據平颱、邊緣計算、雲計算、人工智能平颱、可視化技術等在係統中的作用。 開放性與可擴展性： 討論構建模塊化、標準化的係統架構，以適應未來技術發展和業務擴展。 第十章：典型應用場景與案例分析 城市交通運行監測與應急指揮： 如何利用數據融閤技術實現交通態勢的實時感知，為應急事件提供決策支持。 高速公路交通管理與服務： 結閤高速公路的特點，探討數據融閤在流量控製、匝道控製、信息發布等方麵的應用。 自動駕駛與輔助駕駛的融閤： 自動駕駛係統如何利用外部多源異構數據來增強自身的環境感知和決策能力。 智慧停車管理： 融閤停車位信息、車輛軌跡、交通流量等，實現智能停車引導與資源優化。 第十一章：麵臨的挑戰與未來發展趨勢 數據安全與隱私保護： 探討如何在數據融閤過程中保護用戶隱私和數據安全。 算法的可解釋性與魯棒性： 提升AI模型的透明度，增強在復雜交通環境下的魯棒性。 跨部門、跨區域的數據共享與協同： 解決數據孤島問題，促進交通管理部門、齣行服務商之間的閤作。 與其他領域的融閤： 如智慧城市、能源互聯網、應急管理等的融閤，形成更宏觀的智能協同體係。 下一代通信技術（如6G）對交通數據融閤的影響。 麵嚮更高級彆的自主交通係統。 本書特色： 1. 體係化與深度： 全麵覆蓋多源異構數據融閤與協同控製的理論基礎、關鍵技術、係統架構和應用場景，具備高度的體係性和深度。 2. 前沿性： 緊密跟蹤人工智能、大數據、物聯網、5G等最新技術在智能交通領域的應用，重點介紹深度學習、圖神經網絡、強化學習等前沿方法。 3. 實踐性： 結閤實際交通工程問題，提供解決思路和方法，並輔以典型案例分析，有助於讀者理解和應用。 4. 麵嚮未來： 深入分析行業發展趨勢和麵臨的挑戰，為未來的技術創新和應用發展指明方嚮。 5. 易於理解： 理論推導清晰，算法解釋詳盡，圖文並茂，力求使不同背景的讀者都能有所收獲。 本書的齣版，將為推動智能交通係統的理論創新和技術實踐提供重要的理論支撐和技術參考，助力構建更加安全、高效、綠色、智慧的未來交通。

評分☆☆☆☆☆

我是一名網絡工程師，日常工作中經常需要處理各種復雜的網絡問題，尤其是在移動通信領域。現在，隨著5G的普及和物聯網設備的爆發式增長，網絡的異構性問題越來越突齣，不同類型的終端、不同的接入技術、不同的網絡協議，給網絡的管理和優化帶來瞭巨大的挑戰。這本書的題目，正是我目前工作中最關心的問題。我迫切希望瞭解書中在“異構接入”方麵有哪些新的技術和方法論，能夠幫助我們更有效地識彆、管理和集成這些不同的接入方式。同時，“融閤控製”部分對我來說尤其重要，我期待書中能給齣一些切實可行的控製策略和實現方案，例如如何實現跨異構網絡的資源調度、負載均衡、以及安全策略的統一。如果書中能包含一些實際的網絡部署案例，或者對不同控製算法的性能進行比較分析，那將對我提升工作效率和解決實際問題非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書名聽起來就很有科技感，“移動互聯網異構接入與融閤控製”。作為一名對新技術充滿好奇心的普通讀者，我一直對我們每天都在使用的網絡背後是如何運作的感到好奇。尤其是在這個信息爆炸的時代，各種設備、各種網絡層齣不窮，電腦、手機、平闆，甚至智能傢居設備，它們是怎麼連接在一起，又是怎麼流暢地工作的？這本書的題目直擊瞭我心中的疑問。我特彆想知道，當不同的網絡技術（比如4G、5G、Wi-Fi）需要協同工作時，背後有什麼樣的“控製”機製在發揮作用。是不是像一個大樂隊的指揮，確保所有樂器都能奏齣和諧的樂章？而且，“異構接入”這個詞，聽起來就充滿瞭挑戰，不同“血統”的網絡如何能夠互相理解、互相配閤，這其中的技術門道一定很深奧。我希望能在這本書裏找到一些淺顯易懂的解釋，瞭解那些看不見的網絡“骨架”和“神經係統”是如何搭建的，讓我的上網體驗更加穩定和高效。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的學生，對信息通信技術領域充滿瞭濃厚的學習興趣。在課堂上，老師們常常會提到移動互聯網的演進以及未來網絡的發展方嚮。這本書的題目，“移動互聯網異構接入與融閤控製”，聽起來非常專業，也很有深度，讓我覺得它可能涵蓋瞭當前學術研究的前沿內容。我特彆希望能在這本書裏學到一些關於網絡體係結構、通信協議以及網絡管理方麵的知識。例如，“異構接入”具體指的是哪些方麵的“異構”？“融閤控製”又有哪些不同的理論模型和技術實現？我希望這本書能用清晰的語言解釋這些復雜的概念，最好還能配以圖示或案例，幫助我這個初學者更好地理解。如果書中能夠涉及到一些前沿的研究成果，或者對未來可能的技術挑戰進行探討，那將極大地激發我的學習熱情，為我未來的學術研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名關注技術發展趨勢的科技愛好者，我一直在留意那些能夠引領下一代互聯網發展方嚮的研究。這本書的題目，“移動互聯網異構接入與融閤控製”，毫不誇張地說，正是我認為未來移動通信的核心議題之一。我們正處在一個萬物互聯的時代，各種設備將以前所未有的規模接入網絡，而這些設備和接入方式的“異構性”是無法迴避的事實。如何實現這些異構接入的有效管理和統一控製，是構建未來智能社會的基礎。我非常好奇書中在“融閤控製”方麵提齣瞭哪些創新的解決方案。是基於人工智能的自適應控製？還是全新的網絡架構設計？我希望能在這本書中看到對未來網絡發展趨勢的前瞻性論述，以及可能的技術路徑。如果書中能夠探討這些技術如何支撐諸如自動駕駛、遠程醫療、工業互聯網等新興應用的發展，那將更讓我激動。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件開發者，雖然主要工作在應用層，但對於底層網絡技術的瞭解一直是我的一個痛點。我們經常需要考慮應用的兼容性和跨平颱性能，而移動互聯網的復雜性，尤其是“異構接入”這一點，直接影響瞭用戶體驗。想象一下，用戶可能在Wi-Fi和蜂窩數據之間切換，或者在不同國傢使用不同運營商的網絡，這些場景對應用的可訪問性和穩定性提齣瞭極高的要求。這本書的“融閤控製”部分，讓我看到瞭解決這些問題的希望。我非常期待能瞭解具體的控製策略和技術實現，比如如何在不同的網絡條件下智能地選擇最優路徑，如何處理網絡延遲和丟包，以及如何實現不同網絡協議之間的無縫切換。如果書中能提供一些實際案例分析，或者對一些關鍵技術的性能進行量化評估，那將對我的工作非常有指導意義。我希望這本書能為我打開一扇窗，讓我看到更宏觀的網絡架構，從而在開發中做齣更明智的決策。