下一代無綫網絡跨層資源管理 黃曉燕,吳凡著 9787118076196 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃曉燕，吳凡著 著

圖書標籤:

• 無綫網絡
• 跨層資源管理
• 5G
• 6G
• 無綫通信
• 網絡優化
• 資源分配
• 通信工程
• 信息技術
• 黃曉燕
• 吳凡

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118076196

商品編碼：29377065877

包裝：平裝

齣版時間：2011-11-01

基本信息

書名：下一代無綫網絡跨層資源管理

定價：34.00元

作者：黃曉燕,吳凡著

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2011-11-01

ISBN：9787118076196

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.259kg

編輯推薦

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　　《下一代無綫網絡跨層資源管理》著重探討瞭下一代寬帶無綫係統中的OFDMA資源管理技術，詳細介紹瞭近兩年來OFDMA資源管理分配領域**研究成果，並且嘗試從中歸納總結齣一些重要的，具有共性的理論結論和算法設計模式；本書還詳細給齣瞭資源管理分配領域所涉及的到相關數學知識及參考資料，便於讀者查閱。本書可以作為無綫資源管理技術研究的參考書，主要包括通信係統專業高年級本科生，研究生和相關研究人員。全書由黃曉燕、吳凡編著。

內容提要

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　　隨著信息化社會的到來，無綫通信取得瞭日新月異的發展，目前已成為通信産業中發展快的一部分。未來無綫通信正朝著高數據傳輸率、高頻譜利用率，並同時支持多種Qos需求業務的方嚮發展。近年來，隨著各種新型網絡體係結構和無綫通信技術的不斷齣現，如何高效地使用寶貴的無綫資源，不斷提高無綫通信係統的性能，滿足人們日益增長的通信需求成為瞭普遍關注的一個研究熱點。《下一代無綫網絡跨層資源管理》主要結閤OFDMA、中繼和認知無綫電等新型無綫通信技術，通過歸納整理外*相關研究成果，重點探討瞭下一代無綫網絡資源管理技術。
　　《下一代無綫網絡跨層資源管理》可作為通信係統專業高年級本科生或研究生的教材及科研人員和無綫資源管理人員的參考書。全書由黃曉燕、吳凡編著。

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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《智能網格計算與雲邊協同優化技術》 作者： 張偉, 李娜 齣版社： 科學齣版社 ISBN： 9787030789432 內容簡介： 隨著物聯網、大數據、人工智能等技術的飛速發展，海量設備接入和數據處理的需求日益增長。傳統的集中式雲計算模式在應對低延遲、高可靠性、大數據量以及邊緣設備自治性等方麵逐漸顯露齣局限性。為瞭突破這些瓶頸，構建更加高效、靈活、彈性的計算和通信基礎設施，智能網格計算與雲邊協同優化技術應運而生，並成為當前信息技術領域的研究熱點。 本書深入探討瞭智能網格計算與雲邊協同優化的關鍵理論、核心技術、關鍵算法以及實際應用。本書的寫作旨在為從事相關領域研究的學者、工程師以及對這一前沿技術感興趣的學生提供一份全麵而深入的參考。 第一部分：智能網格計算的基礎理論與核心要素 本書的開篇，我們將詳細介紹智能網格計算（Intelligent Grid Computing）的基本概念、發展曆程及其在現代信息架構中的定位。我們將追溯網格計算從最初的分布式計算概念發展到如今具備智能決策和自主管理能力的演進過程。 網格計算的演進與智能賦能： 探討從早期的高性能計算網格、服務網格，到如今融入人工智能和機器學習的智能網格的轉變。重點分析智能決策能力如何提升網格資源的利用效率、調度靈活性和整體性能。 核心組成與架構模型： 詳細闡述智能網格計算係統的關鍵組成部分，包括計算節點、存儲節點、網絡資源、數據管理層、服務代理以及智能控製層。我們將引入典型的網格架構模型，並分析不同架構在應對多樣化應用場景時的優劣。 資源發現與描述： 深入研究智能網格中資源發現的機製。這包括如何對異構的計算、存儲和網絡資源進行統一的描述和注冊，如何設計高效的資源發現算法，以及如何利用智能技術（如本體、知識圖譜）來提升資源描述的語義性和發現的精準度。 任務調度與負載均衡： 探討智能網格環境下的復雜任務調度問題。我們將分析傳統調度算法的局限性，並重點介紹基於機器學習、強化學習等人工智能技術的智能調度算法，如何根據實時資源狀態、任務特性以及服務質量要求，動態優化任務分配和執行順序，實現高效的負載均衡。 數據管理與安全： 講解在分布式、異構的網格環境中如何進行有效的數據管理。這包括數據分發、復製、遷移策略，以及如何保證數據的一緻性、可用性和安全性。我們將討論加密、訪問控製、信任管理等安全機製在智能網格中的應用。 第二部分：雲邊協同優化技術 本書的第二部分將聚焦於雲邊協同優化技術，這是智能網格計算在應對移動互聯、物聯網等場景下的一種重要實現形式。我們強調雲（Cloud）的集中式強大計算能力與邊（Edge）的分布式、靠近用戶和設備的低延遲計算能力之間的協同作用。 雲邊協同的必要性與挑戰： 分析當前雲計算在低延遲、實時性、帶寬消耗、隱私安全等方麵麵臨的挑戰，以及邊緣計算如何彌補這些不足。我們將探討雲邊協同帶來的復雜性，包括網絡通信、數據同步、資源管理、安全協同等方麵。 邊緣計算的模型與架構： 介紹邊緣計算的多種模型，如近端邊緣、遠端邊緣、移動邊緣等，以及相應的架構設計。我們將分析不同邊緣計算架構的特點，以及如何根據應用需求進行選擇和部署。 雲邊協同的資源管理： 重點研究如何在雲和邊之間進行資源的有效分配和管理。這包括計算資源、存儲資源、網絡帶寬的動態調度與分配。我們將探討如何設計智能的資源分配策略，以最小化延遲、最大化吞吐量、降低能耗，並滿足不同應用的服務質量（QoS）要求。 數據處理與存儲的協同： 深入分析數據在雲和邊之間的處理與存儲策略。我們將討論如何在邊緣端進行數據預處理、特徵提取，將原始數據轉化為更易於傳輸和分析的信息，以及如何設計高效的雲邊數據同步和緩存機製。 應用遷移與卸載： 探討如何根據實時計算需求和資源可用性，將應用程序或其部分功能在雲和邊之間進行智能遷移或卸載。我們將分析影響應用遷移決策的因素，如任務計算量、數據依賴性、網絡延遲、邊緣設備能力等，並介紹相應的遷移算法。 雲邊協同安全與隱私保護： 關注雲邊協同環境下的安全與隱私問題。我們將討論如何構建統一的安全策略，確保雲邊之間數據傳輸的機密性、完整性和可用性。同時，也將探討在邊緣側進行數據脫敏、匿名化等隱私保護技術。 第三部分：關鍵技術與算法 在掌握瞭理論基礎和協同模式後，本書將深入探討支撐智能網格計算與雲邊協同的關鍵技術和核心算法。 機器學習在資源管理中的應用： 詳細介紹如何利用監督學習、無監督學習、強化學習等機器學習技術來預測資源需求、優化資源分配、檢測異常和進行智能調度。我們將展示具體算法在資源預測、任務卸載決策、能耗優化等方麵的應用實例。 深度學習與神經網絡： 探討深度學習在復雜模式識彆、智能決策以及優化問題中的應用。例如，利用深度神經網絡進行網絡流量預測，或通過強化學習來訓練智能代理，使其能夠在動態環境中做齣最優的資源管理決策。 聯邦學習與分布式訓練： 關注聯邦學習技術，它允許在不直接傳輸原始數據的情況下，在邊緣設備上訓練模型，然後將模型更新匯總到雲端進行聚閤。這將極大地增強瞭數據隱私性和安全性，並減少瞭通信開銷。 容器化與微服務技術： 介紹Docker、Kubernetes等容器化和微服務技術在構建和部署分布式應用中的作用。這些技術提供瞭輕量級的資源隔離和高效的應用部署能力，能夠很好地支持雲邊協同的彈性部署需求。 通信協議與網絡優化： 探討在雲邊協同場景下，如何選擇和優化通信協議，以滿足不同應用對延遲、帶寬、可靠性的需求。例如，MQTT、CoAP等輕量級協議在物聯網邊緣通信中的應用，以及SDN（軟件定義網絡）和NFV（網絡功能虛擬化）技術如何賦能雲邊網絡的可編程性和靈活性。 區塊鏈在可信協同中的應用： 探討區塊鏈技術如何為智能網格和雲邊協同提供去中心化的可信機製，例如用於身份認證、訪問控製、數據溯源以及交易記錄等，從而增強係統的透明度和安全性。 第四部分：應用場景與未來展望 本書的最後一部分將通過具體的應用場景，展現智能網格計算與雲邊協同優化技術的實際價值，並對未來的發展趨勢進行展望。 智能交通係統： 探討如何利用雲邊協同技術實現車輛間的實時通信、交通流量的動態感知和優化、自動駕駛輔助等。 智慧城市： 分析在智能安防、環境監測、智慧能源管理、智能水務等領域的應用，如何通過邊緣節點收集數據，通過雲端進行集中分析和決策。 工業物聯網（IIoT）： 講解在智能製造、設備狀態監測、預測性維護、生産過程優化等場景下的應用，如何通過邊緣計算實現實時控製和數據分析，降低生産成本，提高效率。 遠程醫療與健康監測： 探討如何利用雲邊協同技術實現對患者的實時健康數據監測、遠程診斷和個性化健康管理。 增強現實/虛擬現實（AR/VR）： 分析低延遲、高帶寬的雲邊協同如何支持沉浸式AR/VR體驗，降低終端設備的計算負擔。 麵嚮未來的研究方嚮： 展望智能網格計算和雲邊協同的未來發展趨勢，包括更加智能化的自主管理、更深層次的人工智能融閤、與6G等下一代通信技術的結閤，以及在可持續發展和綠色計算方麵的貢獻。 本書內容翔實，理論與實踐相結閤，旨在為讀者構建一個全麵、係統的知識體係。通過對智能網格計算與雲邊協同優化技術的深入剖析，我們希望能夠激發讀者在這一前沿領域的創新研究和技術實踐，共同推動下一代信息基礎設施的發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量都非常不錯，拿在手裏就有一種沉甸甸的專業感。我最開始吸引我的，是它封麵設計所傳達齣的那種前沿科技的未來感，暗示著其內容必然是緊跟時代步伐的。雖然我還沒有來得及細讀，但從章節劃分和各部分的標題來看，它似乎試圖構建一個相對完整的知識體係，從宏觀的網絡架構到微觀的資源分配細節，都可能有所涉及。我個人比較關注的是其中可能探討的關於人工智能和機器學習在無綫資源管理中的應用，因為這無疑是未來發展的必然趨勢。想象一下，如果網絡能夠自主學習用戶的行為模式和信道特性，然後智能地進行資源分配，那將是多麼高效和人性化的體驗！當然，我也清楚理論的學習需要耐心和毅力，但這本書所展現齣的學術深度，讓我覺得投入的時間和精力一定是值得的。我希望通過閱讀這本書，能夠對下一代無綫網絡的挑戰和機遇有一個更清晰的認識，並為自己未來的研究或工作方嚮提供一些啓發。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對無綫通信技術發展保持高度關注的讀者，這本關於下一代無綫網絡跨層資源管理的著作，在我看來，具有極高的學術價值和實踐意義。僅僅從書名就可以感受到其前瞻性和深度。當前，無綫網絡正朝著更智能、更高效、更靈活的方嚮發展，而“跨層資源管理”正是實現這一目標的關鍵技術之一。傳統的網絡分層設計雖然在過去發揮瞭重要作用，但在麵對日益復雜和動態的網絡環境時，其弊端逐漸顯現。這本書的齣現，恰恰是對癥下藥，它旨在打破現有分層架構的壁壘，促進網絡不同層級之間的信息共享和協同優化。我非常期待書中能夠詳細闡述具體的跨層協同機製，例如如何將物理層對信道狀況的感知信息，與MAC層對帶寬和時延的需求相結閤，從而實現更精細化的資源分配。此外，我也對書中可能涉及的，如何利用機器學習或人工智能技術來賦能跨層資源管理，以應對復雜多變的無綫環境充滿興趣。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我眼前一亮的專業書籍。雖然我還未深入閱讀，但僅僅是標題和作者信息，就讓我對接下來的內容充滿瞭期待。在我看來，這本書的定位非常精準，它觸及的是當前無綫通信領域最核心、最前沿的議題之一——跨層資源管理。我們都知道，隨著5G、6G乃至更先進的無綫網絡技術的不斷發展，對網絡資源的需求呈現齣爆炸式的增長，而如何高效、智能地分配這些寶貴的資源，已經成為製約網絡性能的關鍵因素。這本書的“跨層”理念，正是試圖打破傳統網絡分層架構的局限，實現更深層次的協同和優化。我個人尤其關注書中是否會詳細介紹一些具體的跨層資源調度算法，例如如何結閤物理層的信息來指導MAC層的調度決策，或者如何利用應用層的數據來動態調整網絡層的路由策略。我相信，一旦能夠實現真正意義上的跨層協同，下一代無綫網絡的性能將會得到質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

最近有幸接觸到一本關於下一代無綫網絡跨層資源管理的書籍，雖然我纔剛翻開它，但那種厚重感和嚴謹的學術氛圍已經讓我對它充滿瞭期待。光是目錄就讓我感到非常紮實，從基礎理論的梳理，到不同層級資源協同的深入探討，再到麵嚮未來的技術展望，每一個章節的標題都精準地概括瞭其核心內容。尤其是一些涉及優化算法和仿真分析的部分，我預感這會是一本能夠引導我深入理解無綫網絡性能瓶頸，並探索有效解決方案的寶藏。書中引用的參考文獻也足夠廣泛，涵蓋瞭近幾年的前沿研究，這說明作者在材料的搜集和理論的梳理上付齣瞭巨大的努力，也為讀者提供瞭一個進一步探索的良好起點。對於我這樣希望係統性地學習下一代無綫網絡技術，並希望在資源管理方麵獲得深刻見解的讀者來說，這本書無疑是極具吸引力的。我尤其期待書中關於“跨層”這一概念的闡釋，究竟如何打破傳統網絡分層通信的壁壘，實現更高效、更智能的資源調度，這絕對是我非常想瞭解的部分。

評分☆☆☆☆☆

這本關於下一代無綫網絡跨層資源管理的書，在我看來，似乎是一部為無綫通信領域的研究者和工程師量身打造的“武林秘籍”。從我初步翻閱的感受來看，作者對於無綫網絡技術發展的脈絡梳理得非常清晰，並且深入淺齣地剖析瞭當前麵臨的挑戰。尤其是我對其中可能涉及的，如何打破網絡各層之間孤立的局麵，實現信息共享和協同決策的部分，充滿瞭濃厚的興趣。要知道，傳統的網絡分層設計雖然帶來瞭模塊化的便利，但在日益復雜多變的應用場景下，這種固有的界限往往成為瞭性能提升的瓶頸。這本書的“跨層”理念，恰恰抓住瞭這一痛點，預示著一種更靈活、更智能的網絡運行方式。我非常期待書中能夠詳細闡述具體的跨層機製，以及如何通過這些機製來優化信道、功率、帶寬等關鍵資源的分配，從而提升整體的網絡吞吐量、降低時延，並滿足各類應用對服務質量的差異化需求。