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知識定義的6G網(wǎng)絡(luò)通感算資源智能調(diào)度 版權(quán)信息
- ISBN：9787115640079
- 條形碼：9787115640079 ; 978-7-115-64007-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
知識定義的6G網(wǎng)絡(luò)通感算資源智能調(diào)度 本書特色
基于人機(jī)協(xié)同賦能網(wǎng)絡(luò)知識，借助認(rèn)知增強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)立體感知、資源融合的動態(tài)決策推演、自主進(jìn)化的網(wǎng)絡(luò)資源柔性調(diào)度，建立“感知-決策-驗證-適配”的全場景知識定義資源管控。
作者團(tuán)隊主持參與很多科研項目，具有豐富的科研成果。
本書區(qū)別于目前市場上的同類書，圍繞6G按需服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)層管控及資源調(diào)度，從流量感知、知識獲取、策略生成、策略驗證和策略部署展開，構(gòu)建智能控制閉環(huán)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源與智能調(diào)配服務(wù)的實時適配和動態(tài)擬合。
知識定義的6G網(wǎng)絡(luò)通感算資源智能調(diào)度 內(nèi)容簡介
面向未來全場景萬物智聯(lián)時代碎片化、極 致化的應(yīng)用需求，現(xiàn)有移動通信網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度主要針對單一場景采用人工設(shè)計資源調(diào)度策略，難以滿足全場景的按需服務(wù)的需求。為此提出知識定義的資源智能優(yōu)化調(diào)度，利用人機(jī)賦能獲取網(wǎng)絡(luò)知識，由知識指導(dǎo)生成網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度策略，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源與智能調(diào)度的實時適配和動態(tài)擬合，有望滿足6G全場景服務(wù)的需求。 本書共包括8章，內(nèi)容涵蓋了移動通信網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)及其對資源調(diào)度的需求、意圖與知識聯(lián)合驅(qū)動的內(nèi)生智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、知識增強(qiáng)的全場景流量感知技術(shù)、可增量學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)知識獲取與表征技術(shù)、知識定義的多維異構(gòu)資源調(diào)度策略、基于知識的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度策略驗證技術(shù)、知識定義的網(wǎng)絡(luò)資源部署技術(shù)以及典 型應(yīng)用案例。
知識定義的6G網(wǎng)絡(luò)通感算資源智能調(diào)度 目錄
第1章 移動通信網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)及其對資源調(diào)度的需求 001
1.1 移動通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展 002
1.2 網(wǎng)絡(luò)資源智能調(diào)度的需求 006
1.3 本章小結(jié) 008
參考文獻(xiàn) 008
第2章 意圖與知識聯(lián)合驅(qū)動的內(nèi)生智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 011
2.1 智能網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的驅(qū)動力 012
2.2 智能網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵支撐技術(shù) 014
2.2.1 NFV 015
2.2.2 SDN 019
2.3 典型智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 027
2.3.1 基于意圖的網(wǎng)絡(luò) 028
2.3.2 知識定義網(wǎng)絡(luò) 032
2.4 內(nèi)生智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 040
2.4.1 功能平面 040
2.4.2 閉環(huán)控制 049
2.5 本章小結(jié) 052
參考文獻(xiàn) 052
第3章 知識增強(qiáng)的全場景流量感知技術(shù) 059
3.1 網(wǎng)絡(luò)測量技術(shù)概況 061
3.1.1 現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)測量技術(shù)介紹 061
3.1.2 網(wǎng)絡(luò)測量技術(shù)運用場景 069
3.2 服務(wù)于知識定義的網(wǎng)絡(luò)感知技術(shù) 072
3.2.1 網(wǎng)絡(luò)遙測設(shè)計的挑戰(zhàn)與難題 073
3.2.2 路由機(jī)制設(shè)計 074
3.2.3 路徑生成方案 076
3.2.4 仿真結(jié)果分析 083
3.3 本章小結(jié) 085
參考文獻(xiàn) 086
第4章 可增量學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)知識獲取與表征技術(shù) 091
4.1 目前的知識獲取與表征技術(shù) 092
4.1.1 用戶行為知識 092
4.1.2 業(yè)務(wù)需求知識 095
4.1.3 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)知識 099
4.2 網(wǎng)絡(luò)知識獲取與表征技術(shù) 108
4.2.1 基于內(nèi)容的混合協(xié)同濾波預(yù)測算法 108
4.2.2 性能仿真 111
4.3 本章小結(jié) 113
參考文獻(xiàn) 114
第5章 知識定義的多維異構(gòu)資源調(diào)度策略 119
5.1 現(xiàn)有通算資源調(diào)度策略生成技術(shù) 120
5.1.1 任務(wù)卸載 121
5.1.2 服務(wù)遷移 142
5.1.3 現(xiàn)有資源調(diào)度策略的局限性 151
5.2 知識定義的多維資源調(diào)度策略生成技術(shù) 153
5.2.1 基于移動軌跡知識的雙連接軟切換機(jī)制 153
5.2.2 基于移動特征知識的敏捷的遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 163
5.3 本章小結(jié) 176
參考文獻(xiàn) 177
第6章 基于知識的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度策略驗證技術(shù) 189
6.1 策略驗證概述 190
6.1.1 發(fā)展背景 190
6.1.2 基本定義 192
6.2 6G智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的網(wǎng)絡(luò)策略驗證 193
6.2.1 6G智能網(wǎng)絡(luò)策略類型 194
6.2.2 6G智能網(wǎng)絡(luò)策略驗證分類 196
6.2.3 6G智能網(wǎng)絡(luò)策略管理流程 198
6.3 策略驗證關(guān)鍵技術(shù) 200
6.3.1 數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò) 200
6.3.2 形式化驗證方法 205
6.4 基于知識的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度策略驗證 221
6.4.1 網(wǎng)絡(luò)建模 222
6.4.2 策略仿真驗證 225
6.4.3 反饋告警 228
6.5 本章小結(jié) 230
參考文獻(xiàn) 231
第7章 知識定義的網(wǎng)絡(luò)資源部署技術(shù) 237
7.1 面向6G業(yè)務(wù)場景定義及網(wǎng)絡(luò)資源需求 239
7.1.1 一切內(nèi)容3D化 239
7.1.2 網(wǎng)絡(luò)從傳輸走向控制 242
7.1.3 無處不AI 243
7.1.4 社交IoT 246
7.1.5 空天地一體化 249
7.2 當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)資源部署技術(shù)的演進(jìn)及挑戰(zhàn) 251
7.2.1 4G/5G/6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 252
7.2.2 4G/5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)部署演進(jìn) 256
7.2.3 全球5G云網(wǎng)融合實踐及探索 260
7.2.4 5G網(wǎng)絡(luò)資源部署階段性問題實踐 264
7.3 面向6G知識定義的網(wǎng)絡(luò)資源部署技術(shù) 271
7.4 本章小結(jié) 278
參考文獻(xiàn) 278
第8章 典型應(yīng)用案例 281
8.1 邊緣計算網(wǎng)絡(luò)資源智能調(diào)度 283
8.1.1 場景描述 283
8.1.2 技術(shù)方案概述 286
8.2 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)智能運維 287
8.2.1 場景描述 287
8.2.2 技術(shù)方案概述 288
8.3 光網(wǎng)絡(luò)資源智能調(diào)度 290
8.3.1 場景描述 290
8.3.2 技術(shù)方案概述 291
8.4 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)資源智能調(diào)度 294
8.4.1 場景描述 294
8.4.2 技術(shù)方案概述 295
8.5 園區(qū)網(wǎng)絡(luò)智能運維 296
8.5.1 場景描述 296
8.5.2 技術(shù)方案概述 298
8.6 智能基站節(jié)能 300
8.6.1 場景描述 300
8.6.2 技術(shù)方案概述 302
8.7 網(wǎng)絡(luò)帶寬智能調(diào)度 303
8.7.1 場景描述 303
8.7.2 技術(shù)方案概述 306
8.8 切片資源智能調(diào)度 307
8.8.1 場景描述 307
8.8.2 技術(shù)方案概述 309
8.9 網(wǎng)絡(luò)路由智能調(diào)優(yōu) 311
8.9.1 場景描述 311
8.9.2 技術(shù)方案概述 314
8.10 本章小結(jié) 319
參考文獻(xiàn) 319
結(jié)束語 321
展開全部
知識定義的6G網(wǎng)絡(luò)通感算資源智能調(diào)度 作者簡介
周一青 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員，主要研究方向為通信與計算融合、移動邊緣計算、存儲通信、干擾管控等。共發(fā)表論文200余篇，論文引用4000次以上，獲得了IEEE ICC 2018等國際會議的6項Best Paper Award，是無線通信領(lǐng)域?qū)?家。 齊彥麗 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員，主要研究方向為通信與計算融合、資源管理等，共發(fā)表論文二十余篇，申請國內(nèi)發(fā)明專利十余項，同時擔(dān)任多個期刊、會議論文的評審工作。
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