5G网络的机遇:研究和发展前景:a research and development perspective
- ISBN:9787115521668
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:24cm
- 页数:11,494页
- 出版时间:2020-04-01
- 条形码:9787115521668 ; 978-7-115-52166-8
本书特色
本书主要阐述了5G核心技术,主要包括毫米波通信、大规模MIMO、云化的网络、软件定义网络的支持程度、基于大数据的网络运行、高效能源协议、认知频谱管理等技术的设计细节。
内容简介
1.本书针对5G网络设计的细节和原则进行了深入的讲解。 2.本书针对毫米波通信包括毫米波的室内外传播模型进行了深入的讲解。 3.本书的作者费胡博士在传感网络方面有着很深的学术研究,本书也可以作为物联网设计的参考书籍。 4.本书作为国内*本深入讲解5G网络相关技术细节的书籍,有着广阔的市场空间。
目录
第 1章 5G的基础 3
1.1 历史简介 4
1.2 引言 6
1.3 5G概念 7
1.3.1 开放式的无线架构 7
1.3.2 网络层 8
1.3.3 开放传输协议 8
1.3.4 应用层 9
1.4 5G颠覆性技术 9
1.4.1 以设备为中心的架构 10
1.4.2 毫米波 11
1.4.3 大规模MIMO 12
1.4.4 智能设备 13
1.4.5 支持机器间(M2M)通信 13
第 2章 5G概述:关键技术 15
2.1 为什么是5G 16
2.2 什么是5G 20
2.3 5G的应用 21
2.4 5G的技术规范 22
2.5 面临的挑战 22
2.6 5G网络的关键技术 23
2.7 小结 25
第3章 从4G到5G 27
3.1 引言 28
3.2 LTE概述 29
3.2.1 LTE网络 29
3.2.2 LTE帧结构 31
3.2.3 eNB、S-GW以及 MME池 32
3.2.4 协议栈 33
3.2.5 首次注册 33
3.2.6 基于X2的无S-GW重选的切换 34
3.2.7 基于X2的S-GW重选的切换 35
3.2.8 基于S1接口的切换 36
3.2.9 代理移动互联网协议——LTE 39
3.3 LTE-A概况 40
3.4 5G时代的黎明 40
3.5 5G服务愿景 41
3.5.1 物联网 41
3.5.2 身临其境的多媒体体验 42
3.5.3 万物上云 42
3.5.4 直观的远程访问 42
3.6 5G的需求 42
3.6.1 单元边缘数据速率 43
3.6.2 时延 44
3.6.3 实时在线用户 44
3.6.4 成本效率 44
3.6.5 移动性 44
3.6.6 蜂窝频谱效率 45
3.7 5G关键技术 45
3.8 小结 47
第4章 5G空口技术面临的挑战和问题 49
4.1 引言 50
4.2 回传/前传对5G的影响 51
4.3 部署场景和各自的挑战 52
4.3.1 3GPP发布的微蜂窝部署的基本场景 52
4.3.2 参考场景1:多层基础网络的干扰管理技术——C-RAN 54
4.3.3 参考场景2:无处不在、按需服务的高速移动微蜂窝部署方案 55
4.4 小结 56
第二部分 5G网络的设计
第5章 5G RAN规划的指导原则 61
5.1 蜂窝概念/蜂窝网络简史 62
5.1.1 从全向天线到6扇区基站 62
5.1.2 宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝 63
5.1.3 UMTS和LTE系统性能瓶颈 64
5.2 5G沙盘 65
5.2.1 增加1000倍容量的定义 65
5.2.2 室外vs室内业务 65
5.2.3 主要服务配置层 66
5.3 候选的5G蜂窝技术和关键技术 66
5.3.1 扇区高阶化 66
5.3.2 垂直扇区化 67
5.3.3 传统部署方案的演进 68
5.3.4 微蜂窝/超密集组网 69
5.3.5 分布式天线系统/动态DAS 72
5.3.6 大规模MIMO 73
5.3.7 毫米波通信 74
5.4 “5G/6G ”的非蜂窝方式 75
5.4.1 蜂窝vs非蜂窝 75
5.4.2 SPMA的创新性概念 76
第6章 5G网络的服务质量 79
6.1 移动网络的QoS管理模型演进 80
6.2 5G网络的关键因子--QoS 82
6.3 5G网络的业务和业务量 84
6.4 QoS参数 86
6.5 5G网络的质量要求 87
6.6 小结 91
第7章 5G大规模天线 93
7.1 MIMO基础 94
7.1.1 MIMO技术及其理论依据 95
7.1.2 多天线传输模型 96
7.1.3 多天线分集、复用和赋形的信道容量 100
7.1.4 多用户MIMO 102
7.2 天线 104
7.2.1 大规模MIMO天线阵列 105
7.2.2 超大型天线的问题 106
7.2.3 大规模MIMO测试台 111
7.3 波束赋形 112
7.3.1 波束赋形概述 112
7.3.2 波束赋形系统 113
7.3.3 波束赋形的基本原则 114
7.3.4 无线MIMO系统波束赋形技术的分类 117
7.3.5 MIMO波束赋形算法 119
第8章 5G异构网络中的自愈合 121
8.1 SON简介 123
8.1.1 SON架构 124
8.1.2 5G前的SON 124
8.1.3 5G中的SON 126
8.2 自愈合 128
8.2.1 故障来源 130
8.2.2 小区中断检测 130
8.2.3 小区中断补偿 131
8.3 自愈合技术的发展 131
8.4 案例研究:回传自愈合 133
8.4.1 5G网络中的回传要求 133
8.4.2 5G网络回传自愈合架构建议 134
8.4.3 新的自愈合方法 137
8.5 小结 144
第9章 5G光纤和无线技术的融合 145
9.1 引言 146
9.2 无线与有线宽带及基础设施融合的趋势与课题 149
9.3 容量和时延约束 153
9.3.1 容量 153
9.3.2 时延 156
9.4 前传架构和光纤技术 158
9.4.1 前传架构 158
9.4.2 光纤技术 162
9.5 光载无线和PON系统共用光纤的兼容性问题 166
9.5.1 PON系统中的D-RoF传输 168
9.5.2 用于D-RoF传输的移动前传调制解调器 170
9.6 小结 174
9.7 认证 175
第 10章 基于MCC的异构网络的功率控制 177
10.1 引言 179
10.2 频谱感知:一种机器学习方法 179
10.2.1 特性 180
10.2.2 分类器 183
10.2.3 分类调制编码 186
10.3 认知无线网中的功率控制 187
10.3.1 基于游戏理论的分布式技术 188
10.3.2 其他分布式技术 189
10.3.3 集中式技术 189
10.4 使用分类调制和编码的功率控制 190
10.4.1 目前技术水平 191
10.4.2 系统模型 192
10.4.3 分类调制编码反馈 194
10.4.4 一种同时用于功率控制和干扰信道学习的新型算法 195
10.4.5 结论 197
10.5 小结 200
第 11章 关于5G蜂窝网络的能源效率—光谱效率折中 203
11.1 EE-SE平衡 205
11.2 分布式MIMO系统 207
11.2.1 D-MIMO信道模型 208
11.2.2 D-MIMO的遍历容量探讨 209
11.2.3 D-MIMO系统容量的近似极限 209
11.2.4 D-MIMO功率模型 210
11.2.5 D-MIMO的EE-SE平衡公式 212
11.3 EE-SE平衡的近似闭合形式 212
11.4 用例方案 213
11.4.1 单无线接入单元情景 213
11.4.2 M个无线接入单元 215
11.4.3 M=2 RAU的D-MIMO系统 217
11.4.4 CFA的准确性:数值结果 219
11.5 D-MIMO EE-SE平衡下低SE的近似值 221
11.6 D-MIMO EE-SE平衡下高SE的近似值 225
11.7 通过C-MIMO实现D-MIMO的EE增益 227
11.8 小结 229
第三部分 5G物理层
第 12章 5G的物理层技术 233
12.1 新波形 234
12.1.1 滤波器组多载波 235
12.1.2 通用滤波多载波 242
12.1.3 广义频分复用 245
12.2 新调制 250
12.3 非正交多址 251
12.3.1 基本NOMA与SIC 252
12.3.2 没有SIC的基本NOMA 255
12.4 超奈奎斯特通信速度 257
12.5 全双工无线电 261
第 13章 GFDM:为5G物理层提供灵活性 263
13.1 5G场景和动机 266
13.1.1 Bitpipe通信 266
13.1.2 物联网 267
13.1.3 触觉互联网 267
13.1.4 无线局域网 268
13.2 GFDM原理和性能 268
13.2.1 GFDM波形 269
13.2.2 GFDM的矩阵表示法 271
13.2.3 连续干扰消除 274
13.2.4 用Zak变换设计的接收滤波器 276
13.2.5 低OOB排放的解决方案 279
13.2.6 GFDM符号差错率的性能分析 282
13.3 GFDM的偏移量QAM 287
13.3.1 时域OQAM-GFDM 287
13.3.2 频域OQAM-GFDM 290
13.4 通过预编码提高灵活性 291
13.4.1 每个子载波的GFDM处理 291
13.4.2 每个子符号的GFDM处理 293
13.4.3 GFDM的预编码 294
13.5 GFDM的发射分集 297
13.5.1 时间反转STC-GFDM 297
13.5.2 广泛线性均衡器(WLE)STC-GFDM 302
13.6 LTE资源网格的GFDM参数化 308
13.6.1 LTE时频资源网格 309
13.6.2 LTE时频网格的GFDM参数化 310
13.6.3 GFDM和LTE信号的共存 311
13.7 GFDM作为各种波形的框架 312
13.8 小结 316
第 14章 5G微蜂窝系统的新型厘米波概念 317
14.1 引言 318
14.2 毫米波和厘米波的特点 320
14.3 5G厘米波蜂窝系统概述 321
14.3.1 主要特征 321
14.3.2 理想的5G帧结构 321
14.3.3 MIMO和支持的高级接收机 324
14.3.4 动态TDD的支持 324
14.4 动态TDD 325
14.4.1 动态TDD的预期收益 326
14.4.2 动态TDD的缺点 329
14.5 5G厘米波蜂窝系统中的秩自适应 331
14.5.1 基于Taxation的秩自适应方案 332
14.5.2 绩效评估 333
14.5.3 秩自适应和动态TDD 336
14.6 能量效率机制 337
14.7 小结 340
第四部分 5G的厘米波和毫米波波形
第 15章 应用于5G无线网络的毫米波通信技术 345
15.1 引言 346
15.2 毫米波技术的标准化工作 347
15.3 毫米波信道特性 348
15.4 毫米波物理层技术 351
15.5 毫米波通信设备 352
15.6 毫米波室内接入网络架构 353
15.7 小结 354
15.8 未来的研究方向 355
第 16章 基于毫米波技术的通信网络架构、模型和性能 357
16.1 引言 358
16.2 频谱 359
16.3 波束跟踪 361
16.4 具有变化角度的信道模型 362
16.5 UAB网络架构 367
16.5.1 以负载为中心的回程 368
16.5.2 多频传输架构 370
16.6 系统级容量 371
16.6.1 MIMO预编码 371
16.6.2 性能评估 372
第 17章 毫米波无线电传播特性 375
17.1 引言 376
17.2 传播特性 377
17.2.1 高方向性 377
17.2.2 有限噪声无线系统 379
17.3 传播模型和参数 380
17.3.1 路径损耗模型 380
17.3.2 毫米波特定衰减因子 382
17.4 链路预算分析 384
17.4.1 通过信噪比计算得到的香农信道容量 385
17.4.2 60 GHz毫米波信道的IEEE 802.11ad基带计算 386
17.5 小结 389
第 18章 室外环境中毫米波的通信特性 391
18.1 引言 392
18.2 毫米波信道特性 393
18.2.1 自由空间传播 395
18.2.2 大尺度衰减 396
18.2.3 小尺度衰减 402
18.2.4 车辆环境中的毫米波特性 403
18.3 毫米波传播模型 405
18.3.1 基于几何的随机信道模型 405
18.3.2 近距离自由空间参考路径损耗模型 406
18.3.3 射线跟踪模拟 408
18.3.4 组合方法 408
18.4 小结 409
第 19章 关于毫米波媒体访问控制的研究 411
19.1 引言 412
19.2 mmWave MAC设计中的定向波束管理 413
19.2.1 彻底/暴力算法搜索 413
19.2.2 IEEE标准中的两级光束训练 414
19.2.3 交互式波束训练 415
19.2.4 优先扇区搜索排序 417
19.3 mmWave系统的调度和中继选择 417
19.3.1 调度 418
19.3.2 IEEE 802.11ad中的中继选择 418
19.4 视频流 419
19.4.1 室内无压缩视频流 419
19.4.2 室外实时视频流 419
19.5 下一代无线蜂窝网络MAC 421
19.6 小结 422
第 20章 毫米波的MAC层设计 425
20.1 引言 426
20.2 MAC层设计的主要挑战和方向 427
20.2.1 方向性 428
20.2.2 阻塞 428
20.2.3 MAC层中的CSMA问题 428
20.3 空间复用 429
20.4 毫米波通信中的MAC协议比较 429
20.4.1 资源分配 430
20.4.2 传输调度 430
20.4.3 并发传输 431
20.4.4 阻塞和方向性 431
20.4.5 波束成形协议 431
20.5 MAC设计指南 432
20.6 毫米波通信标准 433
20.6.1 局域网 433
20.6.2 个域网络 434
20.7 未来的研究方向 435
20.8 小结 436
参考文献 437
作者简介
胡飞博士目前是阿拉巴马州塔斯卡卢萨市阿拉巴马大学电子与计算机工程系的教授。他获取了同济大学(中国上海)信号处理的博士学位(1999年)和克拉克森大学(美国纽约波茨坦)电气和计算机工程(2002年)的博士学位。胡博士的研究得到了美国国家科学基金会、思科、Sprint等的支持。他的研究领域为安全、信号、传感器。(1)安全:这主要指在复杂的无线或有线网络中如何抵御来自各方面的网络攻击。(2)信号:这主要指智能信号处理,即使利用机器学习算法以智能方式处理传感信号(模式识别)。(3)传感器:这包括微传感器设计和无线传感器网络。
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