QoS and QoE Management in UMTS Cellular Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Soldani, David (EDT)/ Li, Man (EDT)/ Cuny, Renaud (EDT)

出品人:

页数:488

译者:

出版时间:2006-8

价格:940.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780470016398

丛书系列:

图书标签:

• QoS
• QoE
• UMTS
• Cellular Systems
• Wireless Communication
• Mobile Networks
• Telecommunications
• Network Management
• Performance Evaluation
• Radio Resource Management

好的，这是一本关于下一代移动通信网络中的资源优化与用户体验保障的图书简介。 --- 书名：下一代异构网络中的资源优化与用户体验保障 内容概要 本书深入探讨了在当前及未来移动通信系统（如5G及后续演进网络）中，如何高效管理日益稀缺的无线资源，并确保为用户提供卓越的服务质量（QoS）和可感知体验质量（QoE）。随着频谱资源的紧缺、用户数据需求的爆炸式增长，以及网络架构的复杂化（特别是异构网络 HETN 的广泛部署），传统的资源分配和优化方法已难以满足现代通信系统的严苛要求。本书旨在提供一套系统化、前沿且实用的理论框架与技术实现路径。 全书内容聚焦于资源管理的深度学习应用、跨层级的性能优化、能效提升以及面向特定服务的差异化保障策略。它不仅涵盖了理论基础，更强调了面向实际部署的挑战与解决方案。 --- 第一部分：基础理论与异构网络挑战 第一章：现代移动通信系统中的资源瓶颈与挑战 本章首先回顾了从4G到5G演进过程中，对频谱效率和网络容量提出的新挑战。重点分析了超密集部署（Ultra-Dense Networks, UDNs）带来的小区间干扰问题、大规模MIMO（Massive MIMO）的信道模型复杂性，以及毫米波（mmWave）通信在覆盖和穿透性方面的固有局限。讨论了如何从系统级层面量化资源稀缺性，并引入了多维度的资源定义，包括时域、频域、空域及功率域。 第二章：QoS/QoE度量的多维度建模 深入解析了服务质量（QoS）的传统指标（如吞吐量、时延、丢包率）与用户体验质量（QoE）之间的映射关系。本章侧重于非传统业务的QoE建模，例如虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及云游戏等对抖动和交互延迟极为敏感的应用。提出了基于用户感知和心理声学/视觉模型的体验质量指标体系，并探讨了如何将这些高层级的体验指标反向映射为可由网络层直接控制的物理层参数。 第三章：异构网络（HETN）资源调度的复杂性 详细剖析了宏站（Macro）、微站（Micro）、皮站（Pico）和飞站（Femto）等不同功率等级基站混合部署的环境下的资源冲突。重点研究了层间干扰管理（Inter-Layer Interference Management）的关键技术，如功率控制的协调、小区间自适应功率调节（PIC/ICIC的增强版），以及如何通过动态的拓扑感知机制来优化跨层级的资源共享策略。 --- 第二部分：面向深度学习的资源优化 第四章：深度强化学习（DRL）在资源分配中的应用框架 本章引入了深度强化学习（DRL）作为解决高维、非线性、动态变化的资源优化问题的有力工具。构建了基于DRL的资源调度框架，包括状态空间、动作空间和奖励函数的精心设计，以确保学习过程收敛于最优化的长期收益。讨论了Actor-Critic (A2C/A3C) 和深度Q网络 (DQN) 在小区负载均衡和动态频谱接入决策中的具体实现流程。 第五章：基于深度学习的信道预测与动态资源预留 针对快速变化的无线信道环境，本章探讨了利用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行高精度信道状态信息（CSI）的短期和中期预测。在此基础上，提出了基于预测的动态资源预留机制，即网络能根据预测结果提前分配资源块或功率裕度，以有效降低服务中断和体验下降的风险，尤其适用于突发流量的应对。 第六章：联邦学习在分布式资源协同中的潜力 随着边缘计算（MEC）的普及，资源决策正从中心化走向分布式。本章详细阐述了联邦学习（Federated Learning, FL）在保障数据隐私的前提下，实现跨站点的协同资源优化的潜力。研究了如何利用FL聚合来自不同边缘服务器的局部优化经验，以提升全局资源管理的效率，同时避免中央服务器成为性能瓶颈。 --- 第三部分：能效与差异化体验保障 第七章：面向能效的系统级资源管理 在保障用户体验的前提下，降低网络能耗是当前移动通信网络面临的重大挑战。本章侧重于能效比（Energy Efficiency Ratio, EER）优化。讨论了基站睡眠模式（Sleep Mode）的动态切换策略，如何根据业务负载的预测结果精确控制发射功率，以及能效驱动下的波束赋形（Beamforming）优化，确保在最小能耗下维持预定的QoE水平。 第八章：面向关键业务的差异化服务保障机制 针对工业物联网（IIoT）、车联网（V2X）等对可靠性和低时延有极致要求的应用场景，本章提出了多优先级、多资源耦合的差异化保障方案。研究了如何利用时间敏感网络（TSN）的概念，将时间同步和确定性传输机制扩展到无线接入网（RAN）。内容包括基于区块链的身份验证与接入优先级管理，以及在资源受限情况下的业务降级（Degradation）策略，确保关键业务的“底线”体验不受侵犯。 第九章：网络功能虚拟化（NFV）与软件定义网络（SDN）中的资源弹性 探讨了如何利用NFV和SDN技术提高网络资源的柔性和弹性。重点分析了虚拟无线资源功能（vRAN）的部署挑战，以及如何通过SDN控制器实现对空口资源的集中式、全局最优的动态切片（Network Slicing）。讨论了切片间的资源隔离、干扰控制以及在发生突发事件时如何快速重构切片资源以应对流量波动。 --- 结语：未来展望 本书最后总结了当前研究的热点，并展望了在太赫兹（THz）通信、全息通信以及星地融合网络中，资源管理和体验保障机制所需要面对的全新挑战与机遇。 --- 本书特色 1. 深度融合前沿技术： 紧密结合深度学习、强化学习和联邦学习等人工智能技术，为传统优化问题提供了全新的求解范式。 2. 侧重于用户体验（QoE）： 不仅仅停留在传统的物理层和MAC层指标，而是深入探讨如何将用户感知转化为可操作的网络控制信号。 3. 系统与实践并重： 理论推导严谨，同时提供了大量面向实际异构网络部署的案例分析和算法设计思路。 4. 面向未来业务： 重点关注了VR/AR、工业控制等对时延和可靠性要求极高的下一代关键应用。

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