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內容簡介

　　面向未來全場景萬物智聯(lián)時代碎片化、極致化的應用需求，現(xiàn)有移動通信網絡資源調度主要針對單一場景采用人工設計資源調度策略，難以滿足全場景的按需服務的需求。為此提出知識定義的資源智能優(yōu)化調度，利用人機賦能獲取網絡知識，由知識指導生成網絡資源調度策略，實現(xiàn)網絡資源與智能調度的實時適配和動態(tài)擬合，有望滿足6G全場景服務的需求。本書共包括8章，內容涵蓋了移動通信網絡演進及其對資源調度的需求、意圖與知識聯(lián)合驅動的內生智能網絡架構、知識增強的全場景流量感知技術、可增量學習的網絡知識獲取與表征技術、知識定義的多維異構資源調度策略、基于知識的網絡資源調度策略驗證技術、知識定義的網絡資源部署技術以及典型應用案例。

作者簡介

　　周一青中國科學院計算技術研究所研究員，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，是無線通信領域專家。齊彥麗中國科學院計算技術研究所研究員，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，申請國內發(fā)明專利十余項，同時擔任多個期刊、會議論文的評審工作。

圖書目錄

第1章移動通信網絡演進及其對資源調度的需求 001
1.1 移動通信網絡的發(fā)展 002
1.2 網絡資源智能調度的需求 006
1.3 本章小結 008
參考文獻 008

第2章意圖與知識聯(lián)合驅動的內生智能網絡架構 011
2.1 智能網絡演進的驅動力 012
2.2 智能網絡關鍵支撐技術 014
2.2.1 NFV 015
2.2.2 SDN 019
2.3 典型智能網絡架構 027
2.3.1 基于意圖的網絡 028
2.3.2 知識定義網絡 032
2.4 內生智能網絡架構 040
2.4.1 功能平面 040
2.4.2 閉環(huán)控制 049
2.5 本章小結 052
參考文獻 052

第3章知識增強的全場景流量感知技術 059
3.1 網絡測量技術概況 061
3.1.1 現(xiàn)有網絡測量技術介紹 061
3.1.2 網絡測量技術運用場景 069
3.2 服務于知識定義的網絡感知技術 072
3.2.1 網絡遙測設計的挑戰(zhàn)與難題 073
3.2.2 路由機制設計 074
3.2.3 路徑生成方案 076
3.2.4 仿真結果分析 083
3.3 本章小結 085
參考文獻 086

第4章可增量學習的網絡知識獲取與表征技術 091
4.1 目前的知識獲取與表征技術 092
4.1.1 用戶行為知識 092
4.1.2 業(yè)務需求知識 095
4.1.3 網絡狀態(tài)知識 099
4.2 網絡知識獲取與表征技術 108
4.2.1 基于內容的混合協(xié)同濾波預測算法 108
4.2.2 性能仿真 111
4.3 本章小結 113
參考文獻 114

第5章知識定義的多維異構資源調度策略 119
5.1 現(xiàn)有通算資源調度策略生成技術 120
5.1.1 任務卸載 121
5.1.2 服務遷移 142
5.1.3 現(xiàn)有資源調度策略的局限性 151
5.2 知識定義的多維資源調度策略生成技術 153
5.2.1 基于移動軌跡知識的雙連接軟切換機制 153
5.2.2 基于移動特征知識的敏捷的遷移強化學習算法 163
5.3 本章小結 176
參考文獻 177

第6章基于知識的網絡資源調度策略驗證技術 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智能網絡架構下的網絡策略驗證 193
6.2.1 6G智能網絡策略類型 194
6.2.2 6G智能網絡策略驗證分類 196
6.2.3 6G智能網絡策略管理流程 198
6.3 策略驗證關鍵技術 200
6.3.1 數(shù)字孿生網絡 200
6.3.2 形式化驗證方法 205
6.4 基于知識的網絡資源調度策略驗證 221
6.4.1 網絡建模 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 230
參考文獻 231

第7章知識定義的網絡資源部署技術 237
7.1 面向6G業(yè)務場景定義及網絡資源需求 239
7.1.1 一切內容3D化 239
7.1.2 網絡從傳輸走向控制 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 當前網絡資源部署技術的演進及挑戰(zhàn) 251
7.2.1 4G/5G/6G網絡架構 252
7.2.2 4G/5G網絡架構部署演進 256
7.2.3 全球5G云網融合實踐及探索 260
7.2.4 5G網絡資源部署階段性問題實踐 264
7.3 面向6G知識定義的網絡資源部署技術 271
7.4 本章小結 278
參考文獻 278

第8章典型應用案例 281
8.1 邊緣計算網絡資源智能調度 283
8.1.1 場景描述 283
8.1.2 技術方案概述 286
8.2 數(shù)據中心網絡智能運維 287
8.2.1 場景描述 287
8.2.2 技術方案概述 288
8.3 光網絡資源智能調度 290
8.3.1 場景描述 290
8.3.2 技術方案概述 291
8.4 內容分發(fā)網絡資源智能調度 294
8.4.1 場景描述 294
8.4.2 技術方案概述 295
8.5 園區(qū)網絡智能運維 296
8.5.1 場景描述 296
8.5.2 技術方案概述 298
8.6 智能基站節(jié)能 300
8.6.1 場景描述 300
8.6.2 技術方案概述 302
8.7 網絡帶寬智能調度 303
8.7.1 場景描述 303
8.7.2 技術方案概述 306
8.8 切片資源智能調度 307
8.8.1 場景描述 307
8.8.2 技術方案概述 309
8.9 網絡路由智能調優(yōu) 311
8.9.1 場景描述 311
8.9.2 技術方案概述 314
8.10 本章小結 319
參考文獻 319

結束語 321