《5G網路規劃設計與最佳化》是2020年機械工業出版社出版的圖書，作者是克里斯托弗·拉爾森（Christofer Larsson）。
基本介紹
- 中文名：5G網路規劃設計與最佳化
- 作者：克里斯托弗·拉爾森（Christofer Larsson）
- 出版社：機械工業出版社
- ISBN：9787111658597
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
本書提供了5G網路設計的實用方法和算法，涵蓋了可用於網路設計最佳化的從網路彈性到大數據分析的各種主題。本書解決了數據驅動、高維和集群的5G網路最佳化問題。
讀者將了解到：
●5G概念，它們是如何聯繫在一起的，以及它們對5G網路架構的影響
●網路層面的5G模型，包括運營網路的經濟方面
●規模和服務多樣性的經濟影響，以及對最佳化設計和運營策略的激勵
●從傳輸到雲的網路拓撲
●網路設計和網路最佳化的理論基礎
●基於實時網路項目的5G子系統實際設計和最佳化的算法
●網路分析的高效貝葉斯方法
●QoS管理和成本節約的權衡與多目標特性
●實用的流量和彈性測量及QoS監督
●性能分析和網路控制的框架
圖書目錄
譯者序
前言
第1章 5G的概念和架構 1
11 軟體定義網路 1
111 集中式和分散式控制 2
112 網路功能虛擬化 2
113 OpenFlow 3
12 IT融合 3
121 大數據 3
122 邊緣計算 3
123 安全性和完整性 4
124 能源效率 4
13 模組搭建 4
131 光纖 4
132 SD-WAN 4
133 開源軟體 5
14 算法和複雜度類 5
141 最佳化問題 6
142 顯示問題難度 7
143 求解難題的算法 9
第2章 網路建模與分析 12
21 基本屬性 12
22 圖形表示 13
23 連通性 14
231 深度優先搜尋 14
232 廣度優先搜尋 15
24 最短路徑 15
241 Dijkstra算法 16
242 Bellman-Ford 算法 18
25 最小生成樹 19
251 圖的稀疏性 19
252 拓撲示例 21
253 旅行商問題 22
254 最近鄰算法 22
255 增量插入算法 23
256 k-最優方法 23
26 網路彈性 24
261 網路切割 24
262 刪除–收縮原則 25
第3章 網路科學 27
31 小世界現象 27
32 Erd?s-Rényi模型 27
321 圖的進化 28
322 度分布 29
323 聚類係數 30
33 無標度網路 31
34 進化網路 33
35 度相關性 38
351 鄰居節點平均度 39
352 相關係數 39
353 結構截斷 40
36 重要性 41
37 魯棒性 42
38 攻擊容忍度 45
39 故障傳播 47
310 提高魯棒性 48
第4章 自相似、分形和混沌 50
41 自相似性：原因和含義 50
411 平滑的流量 51
412 突發流量 53
413 長時相關性流量 54
42 隨機過程 56
421 基本定義 56
422 自相似和長時相關性過程 58
43 檢測和估計 61
431 泊松特性的檢測 61
432 長時相關性和自相似性的檢測和估計 61
44 小波分析 63
45 分形圖 69
451 疊代函式系統 70
452 分形維數定義 74
453 控制界限 76
454 線上過程監控 76
第5章 最佳化技術 78
51 5G中的最佳化問題 78
52 混合整數規劃 79
521 動態規劃 79
522 分支定界法 81
53 湊整 81
54 模擬退火 84
55 遺傳算法 84
551 二進制表示 86
552 適應度函式 86
553 複製 87
554 重組（交叉） 87
555 突變 87
56 群體算法 87
561 蟻群最佳化 87
562 粒子群最佳化 89
563 螢火蟲算法 91
第6章 聚類 93
61 聚類的套用 95
62 複雜性 95
63 簇屬性和質量度量 95
631 節點相似性 96
632 擴展 97
633 覆蓋率 97
634 性能 98
635 電導 98
64 啟發式聚類方法 100
641 k-最近鄰 100
642 k-均值和k-中值 100
65 譜聚類 101
651 相似矩陣 102
652 拉普拉斯矩陣 102
653 特徵向量 103
654 投影 104
66 疊代改進 105
第7章 貝葉斯分析 107
71 貝葉斯平均 107
72 吉布斯採樣器 108
73 最大期望值算法 111
74 t-分布隨機鄰域嵌入算法 116
75 圖像識別方法 118
第8章 數據中心和雲 120
81 無容設施選址 120
811 分配 121
812 修剪 122
82 原始對偶算法 124
821 分配階段 125
822 修剪階段 125
823 衝突解決階段 125
83 有容設施選址 127
84 彈性設施選址 131
85 一維裝箱 134
86 多維資源分配 136
861 雲資源和描述符 136
862 最佳化標準 137
863 資源最佳化算法 138
87 示例 140
88 最優作業調度 143
881 湊整 145
882 調度器 147
第9章 接入網 151
91 容限最小生成樹 151
92 微波和光纖混合接入網 154
93 接入網彈性 155
94 集中式無線接入網 160
95 天線系統 162
951 輻射模型 162
952 大規模MIMO天線陣列 163
第10章 魯棒的骨幹網設計 166
101 網路彈性 166
102 連線和切割 168
103 生成樹 170
1031 基爾霍夫矩陣樹定理 171
1032 圖形強度 172
1033 可靠性多項式 175
1034 界限 176
1035 隨機算法 176
104 最小成本生存網路 177
1041 測試可行性 178
1042 生成初始解 179
1043 鄰域搜尋 179
1044 算法總結 180
105 原始對偶算法 183
第11章 流量工程 191
111 彈性路由 191
1111 K-最短路徑 191
1112 靜態和動態路由 192
112 MPLS 193
1121 路由分配和容量分配 195
1122 問題表述 195
1123 近似算法 196
113 波長分配 203
1131 圖著色 204
1132 Douglas-Rachford算法 204
1133 Bron-Kerbosch算法 206
114 預先計畫的循環保護 207
1141 尋找圖中的循環 208
1142 p-循環設計 210
1143 跨接方法 212
1144 節點故障 212
第12章 大數據分析方法 213
121 離散化 213
122 數據草圖 217
1221 數據流模型 217
1222 散列函式 218
1223 近似計數 219
1224 元素數量計數 221
1225 向量範數的估計 223
1226 AMS算法 224
1227 Johnson–Lindenstrauss算法 225
1228 中位數算法 226
1229 最小值計數草圖 229
12210 中位數計數草圖 230
12211 大流量對象 233
123 樣本熵估計 235
124 流大小分布 237
1241 多解析度估計 240
1242 點陣圖算法 241
第13章 動態資源管理 244
131 網路業務流 245
1311 流量特徵 245
1312 熵 246
132 流量聚合 247
133 擁塞控制 248
1331 通過流量聚合實現擁塞控制 249
1332 通過路由最佳化實現擁塞控制 250
1333 擁塞控制仿真 250
1334 網路拓撲 251
1335 節點能力 252
1336 流量分布 253
1337 流量仿真 253
1338 流量聚合 255
1339 路由策略 255
13310 QoS評估 256
134 流量聚合的效果 257
1341 節點級流量聚合 257
1342 基於業務類型的流量聚合 258
1343 動態流量聚合 259
135 路由最佳化的效果 260
1351 最小總時延路由下的流量聚合 261
1352 最短路徑路由下的動態流量聚合 262
1353 最小的最長時延下的流量聚合 262
第14章 物聯網 264
141 網路架構 265
1411 路由協定 265
1412 物聯網路由協定 265
142 無線感測器網路 267
1421 能量模型 267
1422 仿真結果 268
143 移動性建模技術 273
1431 幾何模型 273
1432 排隊模型 275
1433 交通流理論 276
1434 其他模型種類 277
144 Gibbsian互動移動性模型 277
1441 相關性分析 278
1442 分布的擬合 281
1443 基本假設 281
1444 相關性結構 282
1445 流量源密度仿真 284
1446 Gibbs採樣器實現 284
1447 仿真結果 285
1448 移動性模型的數學分析 289
1449 一維移動性模型的數值解分析 291
14410 隨機場 292
14411 一維移動性模型的估計 293
14412 結束語 295
參考文獻 296
術語表 302
作者簡介
克里斯托弗·拉爾森（Christofer Larsson）在網路設計流量工程、網路性能評估和最佳化方面擔任獨立研究員和顧問，他與愛立信公司有著超過10年的長期合作關係，積累了豐富的實戰經驗。
