下一代无线网络跨层资源管理 黄晓燕,吴凡著 9787118076196 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄晓燕，吴凡著 著

图书标签:

• 无线网络
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• 无线通信
• 网络优化
• 资源分配
• 通信工程
• 信息技术
• 黄晓燕
• 吴凡

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118076196

商品编码：29377065877

包装：平装

出版时间：2011-11-01

基本信息

书名：下一代无线网络跨层资源管理

定价：34.00元

作者：黄晓燕,吴凡著

出版社：国防工业出版社

出版日期：2011-11-01

ISBN：9787118076196

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.259kg

编辑推荐

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　　《下一代无线网络跨层资源管理》着重探讨了下一代宽带无线系统中的OFDMA资源管理技术，详细介绍了近两年来OFDMA资源管理分配领域**研究成果，并且尝试从中归纳总结出一些重要的，具有共性的理论结论和算法设计模式；本书还详细给出了资源管理分配领域所涉及的到相关数学知识及参考资料，便于读者查阅。本书可以作为无线资源管理技术研究的参考书，主要包括通信系统专业高年级本科生，研究生和相关研究人员。全书由黄晓燕、吴凡编著。

内容提要

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　　随着信息化社会的到来，无线通信取得了日新月异的发展，目前已成为通信产业中发展快的一部分。未来无线通信正朝着高数据传输率、高频谱利用率，并同时支持多种Qos需求业务的方向发展。近年来，随着各种新型网络体系结构和无线通信技术的不断出现，如何高效地使用宝贵的无线资源，不断提高无线通信系统的性能，满足人们日益增长的通信需求成为了普遍关注的一个研究热点。《下一代无线网络跨层资源管理》主要结合OFDMA、中继和认知无线电等新型无线通信技术，通过归纳整理外*相关研究成果，重点探讨了下一代无线网络资源管理技术。
　　《下一代无线网络跨层资源管理》可作为通信系统专业高年级本科生或研究生的教材及科研人员和无线资源管理人员的参考书。全书由黄晓燕、吴凡编著。

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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《智能网格计算与云边协同优化技术》 作者： 张伟, 李娜 出版社： 科学出版社 ISBN： 9787030789432 内容简介： 随着物联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，海量设备接入和数据处理的需求日益增长。传统的集中式云计算模式在应对低延迟、高可靠性、大数据量以及边缘设备自治性等方面逐渐显露出局限性。为了突破这些瓶颈，构建更加高效、灵活、弹性的计算和通信基础设施，智能网格计算与云边协同优化技术应运而生，并成为当前信息技术领域的研究热点。 本书深入探讨了智能网格计算与云边协同优化的关键理论、核心技术、关键算法以及实际应用。本书的写作旨在为从事相关领域研究的学者、工程师以及对这一前沿技术感兴趣的学生提供一份全面而深入的参考。 第一部分：智能网格计算的基础理论与核心要素 本书的开篇，我们将详细介绍智能网格计算（Intelligent Grid Computing）的基本概念、发展历程及其在现代信息架构中的定位。我们将追溯网格计算从最初的分布式计算概念发展到如今具备智能决策和自主管理能力的演进过程。 网格计算的演进与智能赋能： 探讨从早期的高性能计算网格、服务网格，到如今融入人工智能和机器学习的智能网格的转变。重点分析智能决策能力如何提升网格资源的利用效率、调度灵活性和整体性能。 核心组成与架构模型： 详细阐述智能网格计算系统的关键组成部分，包括计算节点、存储节点、网络资源、数据管理层、服务代理以及智能控制层。我们将引入典型的网格架构模型，并分析不同架构在应对多样化应用场景时的优劣。 资源发现与描述： 深入研究智能网格中资源发现的机制。这包括如何对异构的计算、存储和网络资源进行统一的描述和注册，如何设计高效的资源发现算法，以及如何利用智能技术（如本体、知识图谱）来提升资源描述的语义性和发现的精准度。 任务调度与负载均衡： 探讨智能网格环境下的复杂任务调度问题。我们将分析传统调度算法的局限性，并重点介绍基于机器学习、强化学习等人工智能技术的智能调度算法，如何根据实时资源状态、任务特性以及服务质量要求，动态优化任务分配和执行顺序，实现高效的负载均衡。 数据管理与安全： 讲解在分布式、异构的网格环境中如何进行有效的数据管理。这包括数据分发、复制、迁移策略，以及如何保证数据的一致性、可用性和安全性。我们将讨论加密、访问控制、信任管理等安全机制在智能网格中的应用。 第二部分：云边协同优化技术 本书的第二部分将聚焦于云边协同优化技术，这是智能网格计算在应对移动互联、物联网等场景下的一种重要实现形式。我们强调云（Cloud）的集中式强大计算能力与边（Edge）的分布式、靠近用户和设备的低延迟计算能力之间的协同作用。 云边协同的必要性与挑战： 分析当前云计算在低延迟、实时性、带宽消耗、隐私安全等方面面临的挑战，以及边缘计算如何弥补这些不足。我们将探讨云边协同带来的复杂性，包括网络通信、数据同步、资源管理、安全协同等方面。 边缘计算的模型与架构： 介绍边缘计算的多种模型，如近端边缘、远端边缘、移动边缘等，以及相应的架构设计。我们将分析不同边缘计算架构的特点，以及如何根据应用需求进行选择和部署。 云边协同的资源管理： 重点研究如何在云和边之间进行资源的有效分配和管理。这包括计算资源、存储资源、网络带宽的动态调度与分配。我们将探讨如何设计智能的资源分配策略，以最小化延迟、最大化吞吐量、降低能耗，并满足不同应用的服务质量（QoS）要求。 数据处理与存储的协同： 深入分析数据在云和边之间的处理与存储策略。我们将讨论如何在边缘端进行数据预处理、特征提取，将原始数据转化为更易于传输和分析的信息，以及如何设计高效的云边数据同步和缓存机制。 应用迁移与卸载： 探讨如何根据实时计算需求和资源可用性，将应用程序或其部分功能在云和边之间进行智能迁移或卸载。我们将分析影响应用迁移决策的因素，如任务计算量、数据依赖性、网络延迟、边缘设备能力等，并介绍相应的迁移算法。 云边协同安全与隐私保护： 关注云边协同环境下的安全与隐私问题。我们将讨论如何构建统一的安全策略，确保云边之间数据传输的机密性、完整性和可用性。同时，也将探讨在边缘侧进行数据脱敏、匿名化等隐私保护技术。 第三部分：关键技术与算法 在掌握了理论基础和协同模式后，本书将深入探讨支撑智能网格计算与云边协同的关键技术和核心算法。 机器学习在资源管理中的应用： 详细介绍如何利用监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习技术来预测资源需求、优化资源分配、检测异常和进行智能调度。我们将展示具体算法在资源预测、任务卸载决策、能耗优化等方面的应用实例。 深度学习与神经网络： 探讨深度学习在复杂模式识别、智能决策以及优化问题中的应用。例如，利用深度神经网络进行网络流量预测，或通过强化学习来训练智能代理，使其能够在动态环境中做出最优的资源管理决策。 联邦学习与分布式训练： 关注联邦学习技术，它允许在不直接传输原始数据的情况下，在边缘设备上训练模型，然后将模型更新汇总到云端进行聚合。这将极大地增强了数据隐私性和安全性，并减少了通信开销。 容器化与微服务技术： 介绍Docker、Kubernetes等容器化和微服务技术在构建和部署分布式应用中的作用。这些技术提供了轻量级的资源隔离和高效的应用部署能力，能够很好地支持云边协同的弹性部署需求。 通信协议与网络优化： 探讨在云边协同场景下，如何选择和优化通信协议，以满足不同应用对延迟、带宽、可靠性的需求。例如，MQTT、CoAP等轻量级协议在物联网边缘通信中的应用，以及SDN（软件定义网络）和NFV（网络功能虚拟化）技术如何赋能云边网络的可编程性和灵活性。 区块链在可信协同中的应用： 探讨区块链技术如何为智能网格和云边协同提供去中心化的可信机制，例如用于身份认证、访问控制、数据溯源以及交易记录等，从而增强系统的透明度和安全性。 第四部分：应用场景与未来展望 本书的最后一部分将通过具体的应用场景，展现智能网格计算与云边协同优化技术的实际价值，并对未来的发展趋势进行展望。 智能交通系统： 探讨如何利用云边协同技术实现车辆间的实时通信、交通流量的动态感知和优化、自动驾驶辅助等。 智慧城市： 分析在智能安防、环境监测、智慧能源管理、智能水务等领域的应用，如何通过边缘节点收集数据，通过云端进行集中分析和决策。 工业物联网（IIoT）： 讲解在智能制造、设备状态监测、预测性维护、生产过程优化等场景下的应用，如何通过边缘计算实现实时控制和数据分析，降低生产成本，提高效率。 远程医疗与健康监测： 探讨如何利用云边协同技术实现对患者的实时健康数据监测、远程诊断和个性化健康管理。 增强现实/虚拟现实（AR/VR）： 分析低延迟、高带宽的云边协同如何支持沉浸式AR/VR体验，降低终端设备的计算负担。 面向未来的研究方向： 展望智能网格计算和云边协同的未来发展趋势，包括更加智能化的自主管理、更深层次的人工智能融合、与6G等下一代通信技术的结合，以及在可持续发展和绿色计算方面的贡献。 本书内容翔实，理论与实践相结合，旨在为读者构建一个全面、系统的知识体系。通过对智能网格计算与云边协同优化技术的深入剖析，我们希望能够激发读者在这一前沿领域的创新研究和技术实践，共同推动下一代信息基础设施的发展。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸接触到一本关于下一代无线网络跨层资源管理的书籍，虽然我才刚翻开它，但那种厚重感和严谨的学术氛围已经让我对它充满了期待。光是目录就让我感到非常扎实，从基础理论的梳理，到不同层级资源协同的深入探讨，再到面向未来的技术展望，每一个章节的标题都精准地概括了其核心内容。尤其是一些涉及优化算法和仿真分析的部分，我预感这会是一本能够引导我深入理解无线网络性能瓶颈，并探索有效解决方案的宝藏。书中引用的参考文献也足够广泛，涵盖了近几年的前沿研究，这说明作者在材料的搜集和理论的梳理上付出了巨大的努力，也为读者提供了一个进一步探索的良好起点。对于我这样希望系统性地学习下一代无线网络技术，并希望在资源管理方面获得深刻见解的读者来说，这本书无疑是极具吸引力的。我尤其期待书中关于“跨层”这一概念的阐释，究竟如何打破传统网络分层通信的壁垒，实现更高效、更智能的资源调度，这绝对是我非常想了解的部分。

评分☆☆☆☆☆

这本关于下一代无线网络跨层资源管理的书，在我看来，似乎是一部为无线通信领域的研究者和工程师量身打造的“武林秘籍”。从我初步翻阅的感受来看，作者对于无线网络技术发展的脉络梳理得非常清晰，并且深入浅出地剖析了当前面临的挑战。尤其是我对其中可能涉及的，如何打破网络各层之间孤立的局面，实现信息共享和协同决策的部分，充满了浓厚的兴趣。要知道，传统的网络分层设计虽然带来了模块化的便利，但在日益复杂多变的应用场景下，这种固有的界限往往成为了性能提升的瓶颈。这本书的“跨层”理念，恰恰抓住了这一痛点，预示着一种更灵活、更智能的网络运行方式。我非常期待书中能够详细阐述具体的跨层机制，以及如何通过这些机制来优化信道、功率、带宽等关键资源的分配，从而提升整体的网络吞吐量、降低时延，并满足各类应用对服务质量的差异化需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量都非常不错，拿在手里就有一种沉甸甸的专业感。我最开始吸引我的，是它封面设计所传达出的那种前沿科技的未来感，暗示着其内容必然是紧跟时代步伐的。虽然我还没有来得及细读，但从章节划分和各部分的标题来看，它似乎试图构建一个相对完整的知识体系，从宏观的网络架构到微观的资源分配细节，都可能有所涉及。我个人比较关注的是其中可能探讨的关于人工智能和机器学习在无线资源管理中的应用，因为这无疑是未来发展的必然趋势。想象一下，如果网络能够自主学习用户的行为模式和信道特性，然后智能地进行资源分配，那将是多么高效和人性化的体验！当然，我也清楚理论的学习需要耐心和毅力，但这本书所展现出的学术深度，让我觉得投入的时间和精力一定是值得的。我希望通过阅读这本书，能够对下一代无线网络的挑战和机遇有一个更清晰的认识，并为自己未来的研究或工作方向提供一些启发。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对无线通信技术发展保持高度关注的读者，这本关于下一代无线网络跨层资源管理的著作，在我看来，具有极高的学术价值和实践意义。仅仅从书名就可以感受到其前瞻性和深度。当前，无线网络正朝着更智能、更高效、更灵活的方向发展，而“跨层资源管理”正是实现这一目标的关键技术之一。传统的网络分层设计虽然在过去发挥了重要作用，但在面对日益复杂和动态的网络环境时，其弊端逐渐显现。这本书的出现，恰恰是对症下药，它旨在打破现有分层架构的壁垒，促进网络不同层级之间的信息共享和协同优化。我非常期待书中能够详细阐述具体的跨层协同机制，例如如何将物理层对信道状况的感知信息，与MAC层对带宽和时延的需求相结合，从而实现更精细化的资源分配。此外，我也对书中可能涉及的，如何利用机器学习或人工智能技术来赋能跨层资源管理，以应对复杂多变的无线环境充满兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我眼前一亮的专业书籍。虽然我还未深入阅读，但仅仅是标题和作者信息，就让我对接下来的内容充满了期待。在我看来，这本书的定位非常精准，它触及的是当前无线通信领域最核心、最前沿的议题之一——跨层资源管理。我们都知道，随着5G、6G乃至更先进的无线网络技术的不断发展，对网络资源的需求呈现出爆炸式的增长，而如何高效、智能地分配这些宝贵的资源，已经成为制约网络性能的关键因素。这本书的“跨层”理念，正是试图打破传统网络分层架构的局限，实现更深层次的协同和优化。我个人尤其关注书中是否会详细介绍一些具体的跨层资源调度算法，例如如何结合物理层的信息来指导MAC层的调度决策，或者如何利用应用层的数据来动态调整网络层的路由策略。我相信，一旦能够实现真正意义上的跨层协同，下一代无线网络的性能将会得到质的飞跃。