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出版者:电子工业出版社

作者:陈林星

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:29.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505394261

丛书系列:

图书标签:

• 网络
• $CS_wireless
• IEEE802
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• 无线局域网
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《智能计算与边缘优化：面向未来网络的协同策略》 导言：技术范式的迁移与计算需求的爆发 随着全球数字化进程的加速，信息技术的重心正从传统的集中式云计算架构，向更具弹性、更低延迟的边缘计算（Edge Computing）范式快速迁移。这种转变不仅仅是数据处理位置的简单下沉，更深层次地涉及到计算逻辑、资源调度以及能效管理的根本性变革。在这一宏大背景下，如何构建一个既能充分利用分布式智能，又能保证系统整体性能、安全与公平性的下一代网络基础设施，成为了当前信息科学领域的核心挑战。 本书《智能计算与边缘优化：面向未来网络的协同策略》旨在深入探讨支撑这一变革的关键技术领域，聚焦于如何运用先进的智能算法和精密的系统优化理论，解决在海量异构设备、瞬时数据流和严格延迟约束下，边缘网络所面临的资源分配、任务卸载、安全防护与能耗平衡等一系列复杂问题。本书不涉足特定的无线通信协议栈细节，而是将视角提升至网络架构的宏观优化层面，重点关注计算智能在网络资源管理中的深度融合与协同机制。 --- 第一部分：边缘计算的新范式与挑战（The New Paradigm and Challenges of Edge Computing） 本部分为后续深入研究奠定理论基础，明确当前网络计算环境的本质特征与亟待解决的关键瓶颈。 第一章：分布式智能的计算基础 本章首先剖析了从云计算到雾计算、再到移动边缘计算（MEC）的发展脉络，强调了计算能力下沉的驱动力——即对实时性、隐私保护和带宽效率的极致追求。随后，重点阐述了“智能”在边缘层面的具体体现：如何利用轻量级的机器学习模型在资源受限的终端执行推理任务。讨论了联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私的同时实现模型协同训练的机制，并分析了边缘节点计算能力的异构性对协同策略设计带来的复杂性。此外，本章探讨了“计算即服务”（CaaS）在边缘环境下的重新定义，以及如何构建一套灵活的任务描述语言来适应不同能力节点的异构需求。 第二章：资源约束与拓扑不确定性 边缘网络环境的显著特征是资源的稀缺性和环境的动态变化。本章详细分析了影响边缘系统性能的三大核心约束：计算能力（CPU/GPU/NPU）、存储容量以及供电稳定性。针对网络拓扑的频繁变化（如移动用户的快速切换），本章引入了图神经网络（GNN）在建模动态网络结构中的应用潜力，用以预测资源需求热点和链路质量波动。本章的重点在于建立数学模型，量化这些不确定性对服务质量（QoS）指标（如端到端延迟、抖动和成功率）的影响边界。 --- 第二部分：智能决策与任务卸载优化（Intelligent Decision Making and Task Offloading Optimization） 本部分是本书的核心，专注于利用智能方法解决边缘网络中最关键的决策问题——任务如何分配与卸载。 第三章：强化学习驱动的任务卸载策略 传统的基于启发式或优化理论的任务卸载算法，在应对大规模、高动态的边缘环境时，往往表现出计算复杂度高或适应性差的缺陷。本章深入探讨了深度强化学习（DRL）在解决序列决策问题上的优势。详细介绍了如何将边缘任务卸载建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），包括状态空间、动作空间和奖励函数的精细设计。重点分析了A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)和PPO (Proximal Policy Optimization)等算法在MEC环境下的适用性与收敛性分析，并提出了针对网络带宽限制的通信成本感知型奖励函数设计。 第四章：多目标优化与卸载粒度选择 在实际应用中，任务卸载需要同时优化延迟、能耗和计算成本等多个相互冲突的目标。本章引入多目标优化理论（MOO），探讨如何找到一组帕累托最优解集（Pareto Front）。细致分析了“细粒度卸载”（Fine-grained Offloading）的概念，即任务不再是全或不全的卸载，而是可以部分计算在本地，部分计算在边缘服务器上完成。本章提出了基于线性加权法（Weighted Sum Method）和$epsilon$-约束法的优化框架，指导系统如何在性能和能耗之间进行权衡，并讨论了如何在异构服务器群中实现最优的负载均衡卸载。 第五章：联邦学习中的计算效率优化 联邦学习的效率瓶颈往往在于通信开销和本地训练时间的不一致性。本章关注如何通过智能调度来优化联邦学习的聚合过程。探讨了“计算感知型客户端选择”机制，即不仅考虑客户端的数据质量，更重要的是考虑其计算能力和网络连接质量。提出了基于动态聚合率（Dynamic Aggregation Rate）的策略，允许计算能力强的客户端参与更频繁的全局模型更新，从而缩短整体训练周期。此外，还分析了量化（Quantization）和稀疏化（Sparsification）技术在减少上传通信量方面的效果。 --- 第三部分：安全、隐私与系统韧性（Security, Privacy, and System Resilience） 未来的网络不仅要求高效，更要求安全可靠。本部分探讨了在分布式计算环境中如何构建防御机制。 第六章：边缘计算中的隐私保护技术 数据的本地化处理极大地提升了隐私保护的潜力，但随之而来的是新的攻击面。本章聚焦于在MEC框架下实现数据隐私的保障。详细介绍了差分隐私（Differential Privacy, DP）在边缘数据采集和模型训练中的应用，特别是如何在有限的预算下平衡隐私保护强度与模型精度。讨论了安全多方计算（SMPC）在边缘节点间进行安全统计和数据融合的应用场景，分析了其在边缘资源受限下的性能开销。 第七章：面向DDoS和对抗性攻击的韧性设计 边缘节点的暴露位置使其成为分布式拒绝服务（DDoS）攻击的理想目标。本章从系统韧性的角度出发，设计了基于基线建模和异常检测的防御机制。利用时间序列分析和深度学习模型实时识别流量异常模式。此外，本章还探讨了如何通过安全任务卸载路由来规避已知的恶意或受损节点，确保关键计算任务能够被转发至可信的计算资源上。 --- 第四部分：能效与可持续性（Energy Efficiency and Sustainability） 在大量部署的边缘节点中，能耗管理是决定系统长期运营成本和环境影响的关键因素。 第八章：能效驱动的动态频率与电压调节（DVFS） 边缘服务器的能耗主要集中在CPU/GPU的运行和待机状态。本章深入研究了动态频率与电压调节（DVFS）技术在计算卸载任务中的应用。构建了考虑任务到达率、服务器散热模型和功耗模型的联合优化框架，旨在找到最小化总能耗下的最优运行频率配置。本章对比了基于预测的DVFS策略与基于实时反馈的自适应DVFS策略的优劣。 第九章：异构能耗平衡与热管理 在异构的MEC集群中，不同服务器的能效比存在显著差异。本章提出了基于效能价格（Efficiency Price）的资源调度算法，将能耗转化为一种隐性成本，指导调度器优先使用“性价比”最高的服务器。同时，鉴于边缘服务器往往部署在非空调环境中，本章还探讨了集成热感知的任务调度策略，通过避免局部过热来延长硬件寿命并维持稳定的计算性能。 --- 结论与展望 本书最终总结了智能计算与边缘优化领域的前沿研究成果，强调了跨学科协同设计的重要性，即系统工程、人工智能和优化理论的深度融合。展望未来，本书指出了在后5G/6G时代，“软件定义网络”（SDN）与“网络功能虚拟化”（NFV）如何与边缘智能进一步结合，实现更高层次的自动化与自愈能力。本书为致力于开发下一代高性能、高可靠、低能耗分布式计算与网络基础设施的研究人员、工程师和决策者提供了一套系统的理论指导和实践参考。

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这本书实在是太棒了！我一直对无线通信的底层原理很感兴趣，特别是Wi-Fi技术。当我拿到《IEEE802.11无线局域网》这本书时，我真的被它庞大的内容量和深入的讲解所吸引。它从最基础的物理层开始，层层深入，详细解释了各种调制方式、信道编码、天线技术等等，让我对无线信号如何在空气中传播有了全新的认识。尤其让我印象深刻的是关于OFDM（正交频分复用）的讲解，作者用非常清晰的图示和类比，将这个复杂的技术概念化繁为简，我之前看过的其他资料都没有这么直观易懂。而且，书中还对MAC层的各种协议，比如CSMA/CA，进行了非常细致的分析，让我明白了为什么Wi-Fi会存在冲突，以及如何通过各种机制来缓解和避免这些冲突。那些关于帧格式、地址解析、信道接入的细节，我都觉得写得非常到位，完全满足了我对无线局域网工作机制的好奇心。即使是一些非常晦涩难懂的数学公式，作者也能够用通俗易懂的语言进行解释，并配以丰富的实例，让我能够真正理解背后的原理。这本书不仅仅是理论的堆砌，还穿插了很多实际应用中的场景，比如在复杂的无线环境下如何优化性能，如何进行干扰排查等等，这让我觉得非常有实践意义。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个无线工程师的实验室，亲手操作着各种设备，感受着信号的流动。

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我一直认为，要想真正掌握一项技术，除了理解其核心原理，还要了解其发展历程和未来的演进方向。《IEEE802.11无线局域网》这本书在这方面做得非常出色。它不仅详细介绍了802.11标准的早期版本，比如802.11a/b/g，还着重讲解了近期几个重要版本的演进，如802.11n（Wi-Fi 4）、802.11ac（Wi-Fi 5）和802.11ax（Wi-Fi 6/6E）。书中对这些新标准引入的关键技术，如MIMO（多输入多输出）、波束成形（Beamforming）、OFDMA（正交频分多址接入）等，都进行了深入的剖析，并结合实际应用场景，解释了这些技术如何显著提升了Wi-Fi的性能。我特别喜欢书中对Wi-Fi 6E的介绍，它让我了解了Wi-Fi是如何进入6GHz频段，从而获得更广阔的频谱资源，解决日益增长的无线流量压力。而且，这本书还对Wi-Fi的未来发展趋势进行了展望，比如Wi-Fi 7，以及它可能带来的颠覆性变革，这让我对Wi-Fi技术的未来充满了期待。它提供了一个从历史到未来的完整视角，让我能够更好地把握Wi-Fi技术的发展脉络。

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我是一名无线通信专业的学生，在学习过程中，经常会遇到一些难以理解的理论概念。《IEEE802.11无线局域网》这本书的出现，无疑为我解决了不少难题。它不像一些教科书那样死板，而是以一种更加生动、更具启发性的方式来讲解Wi-Fi。书中通过大量的图表和示例，将抽象的理论具象化，让我能够更直观地理解一些复杂的概念，比如多用户MIMO（MU-MIMO）是如何在提升吞吐量的同时，兼顾多个用户的需求的。它还详细解释了时分多址（TDMA）和码分多址（CDMA）在Wi-Fi中的应用，以及它们是如何与OFDM结合，从而实现高效的频谱利用。我对书中关于能效管理的部分尤为感兴趣，它解释了Wi-Fi设备如何通过智能休眠和唤醒机制来降低功耗，这对于移动设备和物联网应用来说至关重要。此外，书中还讨论了Wi-Fi的定位技术，以及如何利用Wi-Fi信号进行室内导航，这让我对Wi-Fi的应用前景有了更广阔的认识。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启发，让我学会从不同的角度去审视和理解Wi-Fi技术。

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我一直认为，对于任何技术，理解其核心规范是至关重要的。《IEEE802.11无线局域网》这本书恰恰满足了这一需求。它以一种近乎“解剖”的方式，将802.11标准这个庞大而复杂的体系，一层层地剥离开来，展现在读者面前。从最初的帧结构，到各种控制机制，再到数据传输的细节，每一个环节都被作者 meticulously（一丝不苟地）地剖析。我特别欣赏书中对各个字段含义的详尽解释，以及对各个协议状态机的清晰描述。这些看似细枝末节的细节，却构成了整个Wi-Fi通信的基石。阅读这本书，我感觉自己像是进入了一个精密运作的机器内部，理解了每一个齿轮和每一个螺丝钉是如何协同工作的。它让我明白，我们日常使用的Wi-Fi并非只是一个简单的“开关”，而是一个高度工程化的系统。书中还穿插了大量对标准的引用，这让我能够更方便地查阅原始文档，进行更深入的研究。对于那些想要真正理解Wi-Fi底层原理，并且希望能够进行相关开发或优化的技术人员来说，这本书绝对是不可或缺的参考。它提供了理解一切的基础，为进一步的学习和探索铺平了道路。

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说实话，一开始我对这本书并没有抱太高的期望，毕竟“标准”这个词听起来就有点枯燥乏味。但当我翻开《IEEE802.11无线局域网》时，我被它对实际问题的关注深深吸引了。这本书并没有停留在理论的层面，而是把重点放在了如何让Wi-Fi在现实世界中更好地工作。比如，它详细阐述了不同802.11标准（如b, g, n, ac, ax）在速度、覆盖范围、功耗方面的差异，并分析了它们各自的优缺点，这对于我理解市面上各种Wi-Fi设备的性能差异非常有帮助。书中关于射频干扰和共存机制的讲解，简直是救星！我一直在为家庭网络中设备过多导致的信号不稳定而烦恼，这本书提供了一些非常实用的思路，比如如何识别和规避干扰源，如何调整信道以获得更好的性能。它还深入探讨了网络安全方面的问题，比如WEP、WPA、WPA2、WPA3这些加密协议的演进，以及它们各自的漏洞和防护措施，让我对如何保护自己的无线网络有了更清晰的认识。最令我惊喜的是，书中还讨论了Wi-Fi在物联网、智能家居等新兴领域的应用，以及未来Wi-Fi技术的发展趋势，这让我对这个领域充满了期待。这本书就像一本“Wi-Fi诊断手册”，让我能够更有效地解决实际使用中遇到的各种问题。

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约等于IEEE Std802.11-2007的翻译

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