《6G組網與邊緣智慧型技術》是2022年人民郵電出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：6G組網與邊緣智慧型技術
- 作者：田輝、張平、范紹帥、聶高峰、喻鵬...
- 出版社：人民郵電出版社
- 出版時間：2022年11月1日
- ISBN：9787115597755
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
6G網路架構將是具有“人-機-物-靈”融合特性的雙世界網路架構，6G網路通過智慧型協同方式實現對用戶所處信息融合空間的感知、反應、決策、最佳化乃至改造。相應地，6G網路將通過分散式學習以及群體智慧型式協同算法部署，使6G網路實現智慧型內生，並通過去中心化的無線接入網架構來提升網路服務的可拓展性和魯棒性，從而構建新的生態和以用戶為中心的業務體驗。其中，邊緣智慧型技術通過融合邊緣網路計算、存儲、套用等核心能力，使智慧型更貼近用戶，因此成為實現網路智慧型內生的重要手段，也是未來網路發展的重要方向之一。
本書在分析各代移動通信理論與技術升級內在動力的基礎之上，闡述“人-機-物-靈”融合的6G網路形態，進而從容量分析、系統演進、網路自治等方面探討6G組網理論及其關鍵技術，並對6G網路多域資源協同及邊緣智慧型技術進行系統介紹。
本書適合希望了解6G需求及潛在技術的人士閱讀，不僅可作為移動通信行業從業人員和垂直行業相關人員的技術參考書，也可作為高等院校相關專業高年級本科生、碩士生和博士生的專業課教材。
圖書目錄
第 1章 1G～4G移動通信發展 001
1．1 1G網路架構 002
1．2 2G網路架構 002
1．3 3G網路架構 005
1．4 4G網路架構 006
參考文獻 008
第 2章 5G場景需求及組網架構 009
2．1 5G的三大套用場景 010
2．1．1 eMBB 012
2．1．2 URLLC 012
2．1．3 mMTC 012
2．2 5G網路架構 012
2．2．1 5G NSA和SA架構 014
2．2．2 雲無線接入網架構 015
2．2．3 開放式無線接入網架構 020
2．2．4 高低頻組網 021
參考文獻 023
第3章 6G網路形態 025
3．1 6G潛在套用場景及業務需求 026
3．2 虛實融合的6G數字孿生 030
3．3 “人 機 物 靈”融合的雙世界網路架構 034
3．3．1 基於AI的6G雙世界演進趨勢 036
3．3．2 6G的靈魂 037
3．3．3 “人 機 物 靈”融合的技術要素 039
3．4 6G網路智慧型至簡 040
3．4．1 網路智慧型內生 041
3．4．2 網路至簡 046
3．5 去中心化的無線接入網路 049
3．5．1 去中心化的無線接入網路架構 049
3．5．2 去中心化的無線網路架構特性及面臨的挑戰 053
參考文獻 056
第4章 6G組網理論及技術 059
4．1 網路資訊理論 060
4．1．1 1G～5G的網路容量與理論創新 060
4．1．2 超密集多層蜂窩網路的容量 065
4．1．3 去中心化無線網路的容量 070
4．1．4 衛星網路與地面網路共存系統的容量 076
4．1．5 6G網路容量提升方法展望 079
4．1．6 資訊理論、控制論、系統論的三論融合 081
4．2 網路耗散理論 083
4．2．1 耗散結構理論 083
4．2．2 基於耗散理論的6G網路演進 089
4．3 動力學理論 098
4．3．1 複雜網路及傳播動力學 098
4．3．2 複雜網路傳播動力學關鍵屬性 102
4．3．3 基於傳播動力學的網路自治技術 103
參考文獻 109
第5章 6G網路多域資源協同技術 115
5．1 通信、計算、快取資源協同融合 116
5．1．1 資源協同融合的研究背景 116
5．1．2 通信和計算資源融合 117
5．1．3 通信和快取資源融合 167
5．1．4 計算和快取資源融合 186
5．1．5 通信、計算和快取資源融合 197
5．2 空間信息網路動態組網及資源協同 205
5．2．1 空間信息網路動態組網的研究背景 205
5．2．2 空間信息網路的拓撲構建 207
5．2．3 空間網路組網的資源協同 218
5．2．4 低空網路組網的資源協同 221
5．2．5 海洋網路組網的資源協同 250
5．2．6 空天地一體動態組網的資源協同 252
參考文獻 256
第6章 6G邊緣智慧型技術 259
6．1 邊緣智慧型網路的分散式學習原理及框架 260
6．1．1 分散式學習：數據並行與模型並行 260
6．1．2 基於數據並行的分散式學習 270
6．1．3 基於模型並行的分散式學習 276
6．2 面向6G的網路自治功能 284
6．2．1 動態複雜環境下的網路自治適用場景和需求分析 284
6．2．2 網路自治特徵 286
6．2．3 6G網路自治架構設計 287
6．2．4 6G網路自治關鍵技術 288
6．3 6G基於內生AI的無線網路多維度無線資源管理功能設計 296
6．3．1 基於內生AI的無線資源管理需求分析 296
6．3．2 基於內生AI的無線資源管理架構功能接口設計 298
6．3．3 基於內生AI的無線資源管理典型框架 309
6．4 邊緣智慧型技術在工業物聯網中的套用 312
6．4．1 工業視覺邊緣雲架構 313
6．4．2 基於模型分割的邊緣計算卸載策略 317
6．4．3 基於聯邦學習和區塊鏈的邊緣網路數字孿生技術 323
6．4．4 基於聯邦學習的工業物聯網資源管理 330
6．4．5 混合聯邦與中心化的半聯邦學習框架 336
6．4．6 面向智慧型互動場景的計算卸載 345
6．5 基於智慧型反射表面和空中計算技術的無線網路聯邦學習 349
6．5．1 IRS及AirComp技術優勢 349
6．5．2 基於IRS和AirComp的無線網路聯邦學習資源調度策略 350
6．5．3 基於IRS和NOMA的信息安全通信 382
參考文獻 395
名詞索引 403
