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5G/6G云網融合服務質量控制 版權信息
- ISBN：9787563571642
- 條形碼：9787563571642 ; 978-7-5635-7164-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
5G/6G云網融合服務質量控制 內容簡介
本書研究了面向5G/6G云網融合環境的系列前沿技術，揭示了云計算、邊緣計算、網絡功能虛擬化等技術如何賦能新一代網絡通信與計算。通過本書，讀者可以了解云網融合環境下當前與未來一段時間的焦點問題，同時本書提供了豐富的云網融合關鍵技術及解決方案。
5G/6G云網融合服務質量控制 目錄
第1章 5G／6G云網融合概述
1.1 核心網技術演進趨勢與5G／6G云網融合
1.1.1 云網融合的發展與演進
1.1.2 核心網云化及5G云網融合
1.1.3 6G新特征及6G云網融合
1.2 面向云網融合的認知服務架構
1.3 5G／6G云網融合技術體系與關鍵技術分析
1.3.1 面向云網融合的微服務協同
1.3.2 云網融合環境下的AI服務質量優化
1.3.3 容器驅動的Serverless邊緣云服務質量優化
1.3.4 云網融合環境下用戶意圖轉譯
1.3.5 云網融合環境下的策略編排
1.3.6 邊緣服務質量快速預測
1.3.7 面向移動感知和隱私保護的邊緣服務質量優化
1.3.8 云原生衛星與星地融合技術
第2章 面向云網融合的微服務協同方法研究
2.1 概述
2.2 用戶面功能UPF、感知的微服務部署方法
2.2.1 系統模型和問題建模
2.2.2 基于凸近似及李雅普諾夫優化的微服務部署方法
2.2.3 實驗與分析
2.3 基于強化學習的微服務協同方法
2.3.1 系統模型和問題建模
2.3.2 基于動態規劃的離線微服務協同方法
2.3.3 基于強化學習的在線微服務協同方法
2.3.4 實驗與分析
第3章 云網融合環境下的AI服務質量優化
3.1 概述
3.2 資源感知的邊端協作特征提取方法
3.2.1 判別特征提取算法
3.2.2 嵌套判別特征提取算法
3.2.3 性能評估
3.3 云邊協作的深度學習模型訓練方法
3.3.1 云邊協作的深度學習模型訓練方法
3.3.2 性能評估
第4章 容器驅動的Serverless邊緣云服務質量優化
4.1 概述
4.2 容器使能的Serverless技術
4.3 交換性感知的容器鏡像重構與實例優化部署方法
4.3.1 Docker鏡像分析
4.3.2 鏡像重構與實例優化部署方法
4.3.3 實驗驗證
第5章 云網融合環境下用戶意圖轉譯方法研究
5.1 概述
5.1.1 意圖網絡的概述
5.1.2 云網融合環境下意圖轉譯的特點
5.2 基于深度學習的意圖預處理方法
5.2.1 數據預處理
5.2.2 文本預處理
5.3 多場景環境中復雜意圖的關鍵詞提取方法
5.3.1 關鍵詞提取技術概述
5.3.2 中文分詞算法研究
5.3.3 關鍵詞提取算法研究
5.3.4 性能評價方法
5.3.5 BiLSTM-CRF中文命名實體識別模型
5.4 云網融合下針對意圖關鍵詞的轉譯方法
5.4.1 命名實體識別模型——基于BiLSTM-CRF模型的設計
5.4.2 意圖轉譯
5.4.3 網絡策略生成
5.5 實驗及結果分析
5.5.1 數據集描述
5.5.2 評估參數
5.5.3 實驗結果
第6章 云網融合環境下的策略編排方法研究
6.1 概述
6.2 基于神經網絡的移動用戶軌跡預測
6.2.1 用戶類型
6.2.2 DLSTM模型構建
6.3 面向移動用戶的服務組合方法
6.3.1 問題描述
6.3.2 用戶移動感知模型和QoS模型
6.3.3 基于深度強化學習的服務組合方法
6.4 實驗及結果分析
6.4.1 數據集描述
6.4.2 結果分析
第7章 基于回聲狀態網絡的邊緣服務質量快速預測
7.1 概述
7.2 數據收集和處理
7.3 預測模型預訓練
7.4 以用戶為中心的邊緣區域感知
7.5 服務質量快速預測
7.6 實驗及結果分析
7.6.1 數據集描述
7.6.2 實驗步驟
7.6.3 結果分析
第8章 面向移動感知和隱私保護的邊緣服務質量優化
8.1 概述
8.2 面向移動感知的數據收集和預處理
8.3 面向隱私保護的模型訓練
8.4 面向移動感知的用戶軌跡預測
8.5 服務質量動態優化策略
8.5.1 基于二維解的人工蜂群算法
8.5.2 基于增量SVM的動態優化策略
8.6 實驗及結果分析
8.6.1 數據集描述
8.6.2 參數設置
8.6.3 評估參數
8.6.4 對比方法
8.6.5 實驗結果及分析
第9章 天算星座與云原生衛星技術探索
9.1 概述
9.2 云原生衛星與天算星座
9.2.1 天算星座
9.2.2 云原生衛星
9.3 北郵一號衛星
9.3.1 北郵一號云原生衛星架構
9.3.2 在軌實驗與核心網上星
9.4 開放性問題與探索
9.5 結語
第10章 趨勢分析與未來探索
參考文獻
展開全部
5G/6G云網融合服務質量控制 作者簡介
周傲，北京郵電大學網絡與交換技術國家重點實驗室副教授，博導，主要研究領域為云計算、衛星計算、云網融合服務質量保障，承擔/核心參與國家重點研發項目、國家自然科學基金重點項目、國家自然科學基金面上/青年項目等國家級項目10余項，在IEEE TSC, IEEE TMC, IEEE TCC, IEEE TETC等領域旗艦期刊，以及WWW、INFOCOM、ICWS等領域旗艦會議上發表學術論文50余篇，擔任IEEE DATACOM 2021, IEEE SAGC 2020, CBPM 2020, CollaborateCom 2016等學術會議程序委員會主席，曾獲得IEEE云計算科技新星獎，以及吳文俊人工智能科技進度一等獎。
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