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6G組網與邊緣智能技術(精)/6G叢書

  • 作者：田輝//張平//范紹帥//聶高峰//喻鵬等|責編:趙旭|總主編:張平
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115597755
  • 出版日期：2022/08/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：405
人民幣：RMB 208.8 元      售價：元
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內容大鋼
    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網路通過智能協同方式實現對用戶所處信息融合空間的感知、反應、決策、優化乃至改造。相應地，6G網路將通過分散式學習以及群體智能式協同演算法部署，使6G網路實現智能內生，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，邊緣智能技術通過融合邊緣網路計算、存儲、應用等核心能力，使智能更貼近用戶，因此成為實現網路智能內生的重要手段，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能技術進行系統介紹。
    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。
作者介紹
田輝//張平//范紹帥//聶高峰//喻鵬等|責編:趙旭|總主編:張平
目錄
第1章  1G?4G移動通信發展
  1.1  1G網路架構
  1.2  2G網路架構
  1.3  3G網路架構
  1.4  4G網路架構
  參考文獻
第2章  5G場景需求及組網架構
  2.1  5G的三大應用場景
    2.1.1  eMBB
    2.1.2  URLLC
    2.1.3  mMTC
  2.2  5G網路架構
    2.2.1  5GNSA和SA架構
    2.2.2  雲無線接入網架構
    2.2.3  開放式無線接入網架構
    2.2.4  高低頻組網
  參考文獻
第3章  6G網路形態
  3.1  6G潛在應用場景及業務需求
  3.2  虛實融合的6G數字李生
  3.3  「人-機-物-靈」融合的雙世界網路架構
    3.3.1  基於AI的6G雙世界演進趨勢
    3.3.2  6G的靈魂
    3.3.3  「人-機-物-靈」融合的技術要素
  3.4  6G網路智能至簡
    3.4.1  網路智能內生
    3.4.2  網路至簡
  3.5  去中心化的無線接入網路
    3.5.1  去中心化的無線接入網路架構
    3.5.2  去中心化的無線網路架構特性及面臨的挑戰
  參考文獻
第4章  6G組網理論及技術
  4.1  網路資訊理論
    4.1.1  1G?5G的網路容量與理論創新
    4.1.2  超密集多層蜂窩網路的容量
    4.1.3  去中心化無線網路的容量
    4.1.4  衛星網路與地面網路共存系統的容量
    4.1.5  6G網路容量提升方法展望
    4.1.6  資訊理論、控制論、系統論的三論融合
  4.2  網路耗散理論
    4.2.1  耗散結構理論
    4.2.2  基於耗散理論的6G網路演進
  4.3  動力學理論
    4.3.1  複雜網路及傳播動力學
    4.3.2  複雜網路傳播動力學關鍵屬性
    4.3.3  基於傳播動力學的網路自治技術
  參考文獻
第5章  6G網路多域資源協同技術
  5.1  通信、計算、緩存資源協同融合
    5.1.1  資源協同融合的研究背景

    5.1.2  通信和計算資源融合
    5.1.3  通信和緩存資源融合
    5.1.4  計算和緩存資源融合
    5.1.5  通信、計算和緩存資源融合
  5.2  空間信息網路動態組網及資源協同
    5.2.1  空間信息網路動態組網的研究背景
    5.2.2  空間信息網路的拓撲構建
    5.2.3  空間網路組網的資源協同
    5.2.4  低空網路組網的資源協同
    5.2.5  海洋網路組網的資源協同
    5.2.6  空天地一體動態組網的資源協同
  參考文獻
第6章  6G邊緣智能技術
  6.1  邊緣智能網路的分散式學習原理及框架
    6.1.1  分散式學習：數據並行與模型並行
    6.1.2  基於數據並行的分散式學習
    6.1.3  基於模型並行的分散式學習
  6.2  面向6G的網路自治功能
    6.2.1  動態複雜環境下的網路自治適用場景和需求分析
    6.2.2  網路自治特徵
    6.2.3  6G網路自治架構設計
    6.2.4  6G網路自治關鍵技術
  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
    6.3.1  基於內生AI的無線資源管理需求分析
    6.3.2  基於內生AI的無線資源管理架構功能介面設計
    6.3.3  基於內生AI的無線資源管理典型框架
  6.4  邊緣智能技術在工業物聯網中的應用
    6.4.1  工業視覺邊緣雲架構
    6.4.2  基於模型分割的邊緣計算卸載策略
    6.4.3  基於聯邦學習和區塊鏈的邊緣網路數字孿生技術
    6.4.4  基於聯邦學習的工業物聯網資源管理
    6.4.5  混合聯邦與中心化的半聯邦學習框架
    6.4.6  面向智能交互場景的計算卸載
  6.5  基於智能反射表面和空中計算技術的無線網路聯邦學習
    6.5.1  IRS及AirComp技術優勢
    6.5.2  基於IRS和AirComp的無線網路聯邦學習資源調度策略
    6.5.3  基於IRS和NOMA的信息安全通信
  參考文獻
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