Cross-layer interactions and optimizations in wireless networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:ProQuest / UMI

作者:Vivek P. Mhatre

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-03-18

价格:USD 69.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780542179297

丛书系列:

图书标签:

无线网络
跨层优化
网络协议
无线通信
性能优化
资源管理
干扰管理
MIMO
认知无线
网络安全

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Wireless networks are characterized by the broadcast nature of the wireless channel, strong path loss, time varying fading and shadowing, and limited battery and processing power of the devices. These properties of the wireless physical layer interact in a complex manner with the higher layers of the protocol stack (MAC and routing), and present several interesting challenges when analyzing, dimensioning and designing wireless networks. The focus of this thesis is on studying these cross-layer interactions, and designing schemes which take advantage of these interactions. We study three different wireless networks, viz, wireless sensor networks, ad hoc networks, and cellular networks. In the context of sensor networks, we study the problem of guaranteeing a certain minimum network lifetime by optimally dimensioning the node battery energy, the extent of clustering in the network, and the communication range of the nodes. We also obtain design guidelines for choosing between multi-hop and single hop modes of communication, and between homogeneous and heterogeneous (multiple types of nodes) sensor networks. We also study the problem of determining bounds on the capacity of large ad hoc networks from a cross-layer perspective. Unlike previous work, our results are based on a realistic link layer model that takes into account the mapping between the Signal to Interference and Noise Ratio (SINR) and the packet error rate. Finally, in the context of cellular networks, we study the cross-layer effect of network load in the neighboring sectors of a terminal on the quality of its forward link. We analytically characterize this relationship, and propose a novel SINR estimation scheme that results in higher throughput, especially for terminals located near the cell boundary.

深入理解和实践软件定义网络中的流量工程与资源管理聚焦新兴网络范式的优化挑战与前沿解决方案本书旨在为网络工程师、系统架构师以及从事下一代网络技术研究的学者提供一本全面且深入的指南，专注于软件定义网络（SDN）环境中流量工程（Traffic Engineering, TE）和资源管理（Resource Management, RM）的核心理论、关键算法以及实际部署策略。我们不探讨无线接入技术中的跨层优化问题，而是将全部篇幅聚焦于有线和数据中心网络背景下，如何利用SDN的集中控制能力，实现前所未有的网络效率和弹性。第一部分：软件定义网络基础与流量工程的理论基石本部分首先为读者构建理解SDN所需的技术栈和概念框架。我们详细阐述了SDN的三大核心组件：数据平面（通常基于OpenFlow或P4）、控制平面（如OpenDaylight, ONOS, Ryu等控制器）以及应用层。重点解析了网络抽象模型、流表机制以及控制与数据平面的交互延迟对TE策略制定的影响。随后，我们深入探讨了传统流量工程的局限性，并阐释了SDN如何通过全局可见性和集中决策能力，克服这些限制。章节内容包括：网络拓扑发现与状态维护：详述了LLDP/BGP-LS等协议在SDN环境下的应用，以及如何构建一个高精度、低延迟的实时网络拓扑模型。我们详细分析了状态同步的挑战，特别是面对大规模网络时状态信息的有效压缩与分发技术。流量预测与建模：本书提出了多种基于时间序列分析和机器学习的流量预测模型，适用于预测数据中心东西向流量和广域网南北向流量的动态变化。讨论了短期突发流量与长期趋势流量分离处理的策略。路径计算算法的演进：从经典的Dijkstra、Floyd-Warshall算法出发，逐步引入面向目标（如最小化最大链路利用率、最大化吞吐量）的约束最短路径算法（Constrained Shortest Path First, CSPF）的SDN化实现。重点分析了如何将QoS和安全策略嵌入到路径计算的过程中。第二部分：SDN驱动的动态流量工程（Dynamic TE）动态流量工程是本书的核心创新点。我们不再依赖静态的预计算路径，而是强调网络状态的实时感知和控制平面的快速响应。负载均衡机制的精细化控制：详细比较了基于源路由（Source Routing）的ECMP（Equal-Cost Multi-Path）增强方案与基于流级别的细粒度路径选择技术。我们介绍了如何利用SDN控制器在不影响现有连接的情况下，动态调整ECMP的加权比例或完全重定向特定流的路径。拥塞避免与恢复策略：介绍了主动队列管理（AQM）与SDN的集成。当检测到拥塞前兆时，控制器如何自动触发流量重路由或速率限制。特别是，对于关键业务流（如存储复制、实时视频流），我们设计了一套基于优先级和预留带宽的快速恢复机制，确保服务等级协议（SLA）的满足。多目标优化与帕累托前沿：在资源有限的背景下，网络管理员往往需要在延迟、吞吐量和成本之间做出权衡。本章引入了多目标优化理论，通过计算帕累托最优解集，为决策者提供了清晰的选择空间，并展示了如何在控制器层面实时评估不同配置方案的优劣。第三部分：数据中心网络中的资源管理与隔离随着云计算和虚拟化的普及，数据中心（DC）已成为流量工程和资源管理面临的最复杂环境。本部分聚焦于如何利用SDN实现资源的精细化分配和强大的隔离能力。虚拟网络嵌入（VNE）与资源映射：深入探讨了VNE问题的NP-Hard性质，并提出了针对性强的启发式算法和精确求解算法（如基于整数线性规划的优化求解）。重点讨论了如何将虚拟网络需求（带宽、延迟、安全域）准确映射到底层物理资源的拓扑结构上，同时最小化碎片化。基于流的隔离与安全策略实施：阐述了如何利用SDN的流表机制实现微隔离（Micro-segmentation）。我们详细介绍了如何基于租户ID、应用类型或安全标签（如DSCP/ToS字段）来定义精确的匹配规则，确保不同业务流量之间互不干扰，即便在同一物理链路上也能保证严格的隔离性。数据中心交换机能力建模：由于TCAM和Pipeline处理能力的限制，准确评估底层交换机处理复杂流表的能力至关重要。本书提供了一套量化评估交换机处理复杂流表项（匹配域、动作集）开销的方法论，指导控制器在下发流表时避免“控制平面黑洞”或性能瓶颈。第四部分：面向未来的SDN TE与实践考量最后一部分着眼于将理论转化为生产力，并展望SDN流量工程的未来发展方向。性能评估与仿真工具：介绍了业界主流的网络仿真器（如ns-3, Mininet）在SDN TE场景下的应用方法，以及如何构建真实的流量模型进行压力测试。本书提供了若干实际案例研究，展示了在模拟的万兆/百G数据中心网络中，应用SDN TE策略后，网络效率相较于传统技术的提升幅度。控制平面的可扩展性与鲁棒性：探讨了在大规模网络中，单个控制器成为单点故障的风险。我们详细分析了分布式控制平面架构（如分片控制、区域管理）的设计原则，以及如何实现控制平面间的状态一致性与快速故障转移。结合机器学习的自适应优化：超越了静态的ML预测，本章探讨了闭环学习系统。控制器不断从网络反馈中学习，动态调整其优化目标函数和权重参数，使得网络能够在没有人工干预的情况下，持续适应流量模式的长期演变。本书的特色在于其对理论深度与工程实践的紧密结合，通过大量详尽的算法伪代码和实际配置示例，确保读者不仅理解“为什么”需要集中控制，更能掌握“如何做”才能构建一个高效、智能、可编程的下一代网络。