具体描述
IP电话作为一种新型的语音通信技术，已经越来越多地渗透到了人们的实际生活中。本书详尽地介绍了什么是IP电话，IP电话的发展和现状，IP电话的原理和实现方式，IP电话的标准、所面临的问题以及IP电话的前景。同时介绍了IP电话的载体Intemet和IP协议，接人ISP的几种方法，IP电话中的语音编码技术，相关的协议与规范，IP电话的几种实用软件，IP电话的运营商及解决方案等。 本书适合IP电话技术人员及相关从业人员阅读。
《现代通信技术前沿探索》 内容提要： 本书旨在深入剖析当前通信技术领域的最新发展趋势、核心原理及其在不同应用场景中的实践部署。它并非聚焦于某一特定技术或设备的详细操作指南，而是立足于宏观视角，为读者构建一个全面的技术图景，探讨驱动未来信息社会变革的关键力量。全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到尖端应用的多个层次，力求在理论深度与实践广度之间取得精妙的平衡。 第一部分：下一代网络架构与协议革新 本部分将重点探讨5G/6G网络的演进方向及其对传统网络范式的颠覆。我们首先会回顾蜂窝移动通信技术的发展脉络，着重分析MIMO（多输入多输出）、毫米波技术以及大规模天线阵列（Massive MIMO）如何突破频谱效率的瓶颈。随后的章节将深入解析软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）在构建灵活、可编程网络基础设施中的核心作用。我们不仅会阐述这些技术的原理，还会通过案例分析，展示其如何赋能企业级和运营商级的网络转型。 特别地，我们用较大篇幅讨论了网络切片（Network Slicing）的实现机制及其在保障不同服务质量（QoS）需求下的关键性。这包括对实时视频传输、工业物联网控制和增强移动宽带（eMBB）等场景的切片策略进行详尽对比和技术剖析。此外，面向未来，本书对太赫兹通信、空天地一体化网络（NTN）的潜力进行了前瞻性评估，分析了这些新兴技术在实现全球无缝连接方面的挑战与机遇。 第二部分：数据驱动的智能网络管理 随着网络规模的急剧扩大和复杂性的增加，传统的手动或基于规则的管理模式已无法适应需求。本部分聚焦于如何利用人工智能和机器学习技术，实现网络的自组织、自愈合和自优化。我们将详细介绍AIOps（人工智能运维）在网络故障预测、性能优化和异常检测中的具体应用。 核心内容包括深度学习模型在流量模式识别中的应用，如何利用强化学习来动态调整网络资源分配，以应对突发的流量高峰。书中还探讨了基于意图的网络（Intent-Based Networking, IBN）的概念框架，即如何将业务的“意图”直接转化为网络可执行的配置，从而极大简化运维复杂度。对于网络安全方面，我们分析了基于行为分析的安全策略，如何利用异常检测技术实时识别零日攻击和内部威胁，构建主动防御体系。 第三部分：新兴无线接入技术与物理层突破 本部分深入无线通信的物理层与媒介接入控制（MAC）层，关注提升频谱利用率和系统容量的最新技术。我们对正交频分复用（OFDM）的局限性进行了批判性回顾，并详细介绍了替代技术，如基于滤波的单载波技术（FBMC）和广义频分复用（GFDM），着重分析它们在降低带外辐射和提高时频同步鲁棒性方面的优势。 在短距离通信领域，本书探索了可见光通信（VLC）和基于超宽带（UWB）的室内定位技术。对于VLC，我们不仅讨论了其作为补充频谱的潜力，还分析了其在物联网（IoT）设备互联中的挑战，如光照控制和多径效应。同时，对无线信道建模与仿真技术进行了深入探讨，为读者提供了评估新通信方案性能的理论工具。 第四部分：信息与安全融合：区块链与量子通信 面向未来对信息可靠性和绝对安全性的需求，本书将探讨两个革命性的领域。首先是区块链技术在去中心化身份管理（DID）和物联网设备认证中的应用潜力。我们分析了分布式账本技术（DLT）如何为网络中的信任建立提供新的范式，并探讨了在资源受限的边缘设备上部署轻量级共识机制的可行性。 其次，量子信息科学在通信安全领域的突破性进展——量子密钥分发（QKD）——被进行了详尽的介绍。我们清晰地解释了海森堡不确定性原理和不可克隆定理如何保证密钥分发的绝对安全性，并分析了当前城域和长距离QKD网络部署中面临的光纤损耗和存储转发挑战。本书对后量子密码学（PQC）的现状和标准化进程也进行了跟踪报道，为应对未来量子计算机可能带来的加密威胁提供了技术视野。 总结与展望： 《现代通信技术前沿探索》旨在为通信工程师、系统架构师、研究人员以及对信息技术有深度兴趣的决策者提供一个前瞻性的、跨学科的视角。本书致力于解析技术的“为什么”和“如何”，而非仅仅停留在操作层面的指导，期望能激发读者对下一代信息基础设施的创新思考。全书力求以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，呈现一个多元化、快速迭代的通信技术生态系统。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有