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5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃設(shè)計與優(yōu)化Christofer Larsson[英文原版]
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目 錄 譯者序 前言 第1章 5G的概念和架構(gòu) 1 1.1 軟件定義網(wǎng)絡(luò) 1 1.1.1 集中式和分布式控制 2 1.1.2 網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化 2 1.1.3 OpenFlow 3 1.2 IT融合 3 1.2.1 大數(shù)據(jù) 3 1.2.2 邊緣計算 3 1.2.3 安全性和完整性 4 1.2.4 能源效率 4 1.3 模塊搭建 4 1.3.1 光纖 4 1.3.2 SD-WAN 4 1.3.3 開源軟件 5 1.4 算法和復(fù)雜度類 5 1.4.1 優(yōu)化問題 6 1.4.2 顯示問題難度 7 1.4.3 求解難題的算法 9 第2章 網(wǎng)絡(luò)建模與分析 12 2.1 基本屬性 12 2.2 圖形表示 13 2.3 連通性 14 2.3.1 深度優(yōu)先搜索 14 2.3.2 廣度優(yōu)先搜索 15 2.4 最短路徑 15 2.4.1 Dijkstra算法 16 2.4.2 Bellman-Ford 算法 18 2.5 最小生成樹 19 2.5.1 圖的稀疏性 19 2.5.2 拓?fù)涫纠?21 2.5.3 旅行商問題 22 2.5.4 最近鄰算法 22 2.5.5 增量插入算法 23 2.5.6 k-最優(yōu)方法 23 2.6 網(wǎng)絡(luò)彈性 24 2.6.1 網(wǎng)絡(luò)切割 24 2.6.2 刪除–收縮原則 25 第3章 網(wǎng)絡(luò)科學(xué) 27 3.1 小世界現(xiàn)象 27 3.2 Erd?s-Rényi模型 27 3.2.1 圖的進(jìn)化 28 3.2.2 度分布 29 3.2.3 聚類系數(shù) 30 3.3 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò) 31 3.4 進(jìn)化網(wǎng)絡(luò) 33 3.5 度相關(guān)性 38 3.5.1 鄰居節(jié)點平均度 39 3.5.2 相關(guān)系數(shù) 39 3.5.3 結(jié)構(gòu)截斷 40 3.6 重要性 41 3.7 魯棒性 42 3.8 攻擊容忍度 45 3.9 故障傳播 47 3.10 提高魯棒性 48 第4章 自相似、分形和混沌 50 4.1 自相似性：原因和含義 50 4.1.1 平滑的流量 51 4.1.2 突發(fā)流量 53 4.1.3 長時相關(guān)性流量 54 4.2 隨機過程 56 4.2.1 基本定義 56 4.2.2 自相似和長時相關(guān)性過程 58 4.3 檢測和估計 61 4.3.1 泊松特性的檢測 61 4.3.2 長時相關(guān)性和自相似性的檢測和估計 61 4.4 小波分析 63 4.5 分形圖 69 4.5.1 迭代函數(shù)系統(tǒng) 70 4.5.2 分形維數(shù)定義 74 4.5.3 控制界限 76 4.5.4 在線過程監(jiān)控 76 第5章 優(yōu)化技術(shù) 78 5.1 5G中的優(yōu)化問題 78 5.2 混合整數(shù)規(guī)劃 79 5.2.1 動態(tài)規(guī)劃 79 5.2.2 分支定界法 81 5.3 湊整 81 5.4 模擬退火 84 5.5 遺傳算法 84 5.5.1 二進(jìn)制表示 86 5.5.2 適應(yīng)度函數(shù) 86 5.5.3 復(fù)制 87 5.5.4 重組（交叉） 87 5.5.5 突變 87 5.6 群體算法 87 5.6.1 蟻群優(yōu)化 87 5.6.2 粒子群優(yōu)化 89 5.6.3 螢火蟲算法 91 第6章 聚類 93 6.1 聚類的應(yīng)用 95 6.2 復(fù)雜性 95 6.3 簇屬性和質(zhì)量度量 95 6.3.1 節(jié)點相似性 96 6.3.2 擴(kuò)展 97 6.3.3 覆蓋率 97 6.3.4 性能 98 6.3.5 電導(dǎo) 98 6.4 啟發(fā)式聚類方法 100 6.4.1 k-最近鄰 100 6.4.2 k-均值和k-中值 100 6.5 譜聚類 101 6.5.1 相似矩陣 102 6.5.2 拉普拉斯矩陣 102 6.5.3 特征向量 103 6.5.4 投影 104 6.6 迭代改進(jìn) 105 第7章 貝葉斯分析 107 7.1 貝葉斯平均 107 7.2 吉布斯采樣器 108 7.3 最大期望值算法 111 7.4 t-分布隨機鄰域嵌入算法 116 7.5 圖像識別方法 118 第8章 數(shù)據(jù)中心和云 120 8.1 無容設(shè)施選址 120 8.1.1 分配 121 8.1.2 修剪 122 8.2 原始對偶算法 124 8.2.1 分配階段 125 8.2.2 修剪階段 125 8.2.3 沖突解決階段 125 8.3 有容設(shè)施選址 127 8.4 彈性設(shè)施選址 131 8.5 一維裝箱 134 8.6 多維資源分配 136 8.6.1 云資源和描述符 136 8.6.2 優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn) 137 8.6.3 資源優(yōu)化算法 138 8.7 示例 140 8.8 最優(yōu)作業(yè)調(diào)度 143 8.8.1 湊整 145 8.8.2 調(diào)度器 147 第9章 接入網(wǎng) 151 9.1 容限最小生成樹 151 9.2 微波和光纖混合接入網(wǎng) 154 9.3 接入網(wǎng)彈性 155 9.4 集中式無線接入網(wǎng) 160 9.5 天線系統(tǒng) 162 9.5.1 輻射模型 162 9.5.2 大規(guī)模MIMO天線陣列 163 第10章 魯棒的骨干網(wǎng)設(shè)計 166 10.1 網(wǎng)絡(luò)彈性 166 10.2 連接和切割 168 10.3 生成樹 170 10.3.1 基爾霍夫矩陣樹定理 171 10.3.2 圖形強度 172 10.3.3 可靠性多項式 175 10.3.4 界限 176 10.3.5 隨機算法 176 10.4 最小成本生存網(wǎng)絡(luò) 177 10.4.1 測試可行性 178 10.4.2 生成初始解 179 10.4.3 鄰域搜索 179 10.4.4 算法總結(jié) 180 10.5 原始對偶算法 183 第11章 流量工程 191 11.1 彈性路由 191 11.1.1 K-最短路徑 191 11.1.2 靜態(tài)和動態(tài)路由 192 11.2 MPLS 193 11.2.1 路由分配和容量分配 195 11.2.2 問題表述 195 11.2.3 近似算法 196 11.3 波長分配 203 11.3.1 圖著色 204 11.3.2 Douglas-Rachford算法 204 11.3.3 Bron-Kerbosch算法 206 11.4 預(yù)先計劃的循環(huán)保護(hù) 207 11.4.1 尋找圖中的循環(huán) 208 11.4.2 p-循環(huán)設(shè)計 210 11.4.3 跨接方法 212 11.4.4 節(jié)點故障 212 第12章 大數(shù)據(jù)分析方法 213 12.1 離散化 213 12.2 數(shù)據(jù)草圖 217 12.2.1 數(shù)據(jù)流模型 217 12.2.2 散列函數(shù) 218 12.2.3 近似計數(shù) 219 12.2.4 元素數(shù)量計數(shù) 221 12.2.5 向量范數(shù)的估計 223 12.2.6 AMS算法 224 12.2.7 Johnson–Lindenstrauss算法 225 12.2.8 中位數(shù)算法 226 12.2.9 最小值計數(shù)草圖 229 12.2.10 中位數(shù)計數(shù)草圖 230 12.2.11 大流量對象 233 12.3 樣本熵估計 235 12.4 流大小分布 237 12.4.1 多分辨率估計 240 12.4.2 位圖算法 241 第13章 動態(tài)資源管理 244 13.1 網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流 245 13.1.1 流量特征 245 13.1.2 熵 246 13.2 流量聚合 247 13.3 擁塞控制 248 13.3.1 通過流量聚合實現(xiàn)擁塞控制 249 13.3.2 通過路由優(yōu)化實現(xiàn)擁塞控制 250 13.3.3 擁塞控制仿真 250 13.3.4 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?251 13.3.5 節(jié)點能力 252 13.3.6 流量分布 253 13.3.7 流量仿真 253 13.3.8 流量聚合 255 13.3.9 路由策略 255 13.3.10 QoS評估 256 13.4 流量聚合的效果 257 13.4.1 節(jié)點級流量聚合 257 13.4.2 基于業(yè)務(wù)類型的流量聚合 258 13.4.3 動態(tài)流量聚合 259 13.5 路由優(yōu)化的效果 260 13.5.1 最小總時延路由下的流量聚合 261 13.5.2 最短路徑路由下的動態(tài)流量聚合 262 13.5.3 最小的最長時延下的流量聚合 262 第14章 物聯(lián)網(wǎng) 264 14.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 265 14.1.1 路由協(xié)議 265 14.1.2 物聯(lián)網(wǎng)路由協(xié)議 265 14.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 267 14.2.1 能量模型 267 14.2.2 仿真結(jié)果 268 14.3 移動性建模技術(shù) 273 14.3.1 幾何模型 273 14.3.2 排隊模型 275 14.3.3 交通流理論 276 14.3.4 其他模型種類 277 14.4 Gibbsian交互移動性模型 277 14.4.1 相關(guān)性分析 278 14.4.2 分布的擬合 281 14.4.3 基本假設(shè) 281 14.4.4 相關(guān)性結(jié)構(gòu) 282 14.4.5 流量源密度仿真 284 14.4.6 Gibbs采樣器實現(xiàn) 284 14.4.7 仿真結(jié)果 285 14.4.8 移動性模型的數(shù)學(xué)分析 289 14.4.9 一維移動性模型的數(shù)值解分析 291 14.4.10 隨機場 292 14.4.11 一維移動性模型的估計 293 14.4.12 結(jié)束語 295 參考文獻(xiàn) 296 術(shù)語表 302 99999990179608579.jpg |
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