6G組網(wǎng)與邊緣智能技術

第 1章 1G～4G移動通信發(fā)展 001
1.1　1G網(wǎng)絡架構　002
1.2　2G網(wǎng)絡架構　002
1.3　3G網(wǎng)絡架構　005
1.4　4G網(wǎng)絡架構　006
參考文獻　008
第　2章 5G場景需求及組網(wǎng)架構　009
2.1　5G的三大應用場景　010
2.1.1　eMBB　012
2.1.2　URLLC　012
2.1.3　mMTC　012
2.2　5G網(wǎng)絡架構　012
2.2.1　5G NSA和SA架構　014
2.2.2　云無線接入網(wǎng)架構　015
2.2.3　開放式無線接入網(wǎng)架構　020
2.2.4　高低頻組網(wǎng)　021
參考文獻　023
第3章　6G網(wǎng)絡形態(tài)　025
3.1　6G潛在應用場景及業(yè)務需求　026
3.2　虛實融合的6G數(shù)字孿生　030
3.3　“人 機 物 靈”融合的雙世界網(wǎng)絡架構　034
3.3.1　基于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(wǎng)絡智能至簡　040
3.4.1　網(wǎng)絡智能內(nèi)生　041
3.4.2　網(wǎng)絡至簡　046
3.5　去中心化的無線接入網(wǎng)絡　049
3.5.1　去中心化的無線接入網(wǎng)絡架構　049
3.5.2　去中心化的無線網(wǎng)絡架構特性及面臨的挑戰(zhàn)　053
參考文獻　056
第4章　6G組網(wǎng)理論及技術　059
4.1　網(wǎng)絡信息論　060
4.1.1　1G～5G的網(wǎng)絡容量與理論創(chuàng)新　060
4.1.2　超密集多層蜂窩網(wǎng)絡的容量　065
4.1.3　去中心化無線網(wǎng)絡的容量　070
4.1.4　衛(wèi)星網(wǎng)絡與地面網(wǎng)絡共存系統(tǒng)的容量　076
4.1.5　6G網(wǎng)絡容量提升方法展望　079
4.1.6　信息論、控制論、系統(tǒng)論的三論融合　081
4.2　網(wǎng)絡耗散理論　083
4.2.1　耗散結構理論　083
4.2.2　基于耗散理論的6G網(wǎng)絡演進　089
4.3　動力學理論　098
4.3.1　復雜網(wǎng)絡及傳播動力學　098
4.3.2　復雜網(wǎng)絡傳播動力學關鍵屬性　102
4.3.3　基于傳播動力學的網(wǎng)絡自治技術　103
參考文獻　109
第5章　6G網(wǎng)絡多域資源協(xié)同技術　115
5.1　通信、計算、緩存資源協(xié)同融合　116
5.1.1　資源協(xié)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　通信和緩存資源融合　167
5.1.4　計算和緩存資源融合　186
5.1.5　通信、計算和緩存資源融合　197
5.2　空間信息網(wǎng)絡動態(tài)組網(wǎng)及資源協(xié)同　205
5.2.1　空間信息網(wǎng)絡動態(tài)組網(wǎng)的研究背景　205
5.2.2　空間信息網(wǎng)絡的拓撲構建　207
5.2.3　空間網(wǎng)絡組網(wǎng)的資源協(xié)同　218
5.2.4　低空網(wǎng)絡組網(wǎng)的資源協(xié)同　221
5.2.5　海洋網(wǎng)絡組網(wǎng)的資源協(xié)同　250
5.2.6　空天地一體動態(tài)組網(wǎng)的資源協(xié)同　252
參考文獻　256
第6章　6G邊緣智能技術　259
6.1　邊緣智能網(wǎng)絡的分布式學習原理及框架　260
6.1.1　分布式學習：數(shù)據(jù)并行與模型并行　260
6.1.2　基于數(shù)據(jù)并行的分布式學習　270
6.1.3　基于模型并行的分布式學習　276
6.2　面向6G的網(wǎng)絡自治功能　284
6.2.1　動態(tài)復雜環(huán)境下的網(wǎng)絡自治適用場景和需求分析　284
6.2.2　網(wǎng)絡自治特征　286
6.2.3　6G網(wǎng)絡自治架構設計　287
6.2.4　6G網(wǎng)絡自治關鍵技術　288
6.3　6G基于內(nèi)生AI的無線網(wǎng)絡多維度無線資源管理功能設計　296
6.3.1　基于內(nèi)生AI的無線資源管理需求分析　296
6.3.2　基于內(nèi)生AI的無線資源管理架構功能接口設計　298
6.3.3　基于內(nèi)生AI的無線資源管理典型框架　309
6.4　邊緣智能技術在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應用　312
6.4.1　工業(yè)視覺邊緣云架構　313
6.4.2　基于模型分割的邊緣計算卸載策略　317
6.4.3　基于聯(lián)邦學習和區(qū)塊鏈的邊緣網(wǎng)絡數(shù)字孿生技術　323
6.4.4　基于聯(lián)邦學習的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)資源管理　330
6.4.5　混合聯(lián)邦與中心化的半聯(lián)邦學習框架　336
6.4.6　面向智能交互場景的計算卸載　345
6.5　基于智能反射表面和空中計算技術的無線網(wǎng)絡聯(lián)邦學習　349
6.5.1　IRS及AirComp技術優(yōu)勢　349
6.5.2　基于IRS和AirComp的無線網(wǎng)絡聯(lián)邦學習資源調(diào)度策略　350
6.5.3　基于IRS和NOMA的信息安全通信　382
參考文獻　395
名詞索引　403