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5G网络规划设计与优化Christofer Larsson[英文原版]
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![5G网络规划设计与优化Christofer Larsson[英文原版]](https://img.xmcimg.com/img/2020/0921/w81h1439153_1600673640_989.png#opennewwindow) 目 录 译者序 前言 第1章 5G的概念和架构 1 1.1 软件定义网络 1 1.1.1 集中式和分布式控制 2 1.1.2 网络功能虚拟化 2 1.1.3 OpenFlow 3 1.2 IT融合 3 1.2.1 大数据 3 1.2.2 边缘计算 3 1.2.3 安全性和完整性 4 1.2.4 能源效率 4 1.3 模块搭建 4 1.3.1 光纤 4 1.3.2 SD-WAN 4 1.3.3 开源软件 5 1.4 算法和复杂度类 5 1.4.1 优化问题 6 1.4.2 显示问题难度 7 1.4.3 求解难题的算法 9 第2章 网络建模与分析 12 2.1 基本属性 12 2.2 图形表示 13 2.3 连通性 14 2.3.1 深度优先搜索 14 2.3.2 广度优先搜索 15 2.4 最短路径 15 2.4.1 Dijkstra算法 16 2.4.2 Bellman-Ford 算法 18 2.5 最小生成树 19 2.5.1 图的稀疏性 19 2.5.2 拓扑示例 21 2.5.3 旅行商问题 22 2.5.4 最近邻算法 22 2.5.5 增量插入算法 23 2.5.6 k-最优方法 23 2.6 网络弹性 24 2.6.1 网络切割 24 2.6.2 删除–收缩原则 25 第3章 网络科学 27 3.1 小世界现象 27 3.2 Erd?s-Rényi模型 27 3.2.1 图的进化 28 3.2.2 度分布 29 3.2.3 聚类系数 30 3.3 无标度网络 31 3.4 进化网络 33 3.5 度相关性 38 3.5.1 邻居节点平均度 39 3.5.2 相关系数 39 3.5.3 结构截断 40 3.6 重要性 41 3.7 鲁棒性 42 3.8 攻击容忍度 45 3.9 故障传播 47 3.10 提高鲁棒性 48 第4章 自相似、分形和混沌 50 4.1 自相似性：原因和含义 50 4.1.1 平滑的流量 51 4.1.2 突发流量 53 4.1.3 长时相关性流量 54 4.2 随机过程 56 4.2.1 基本定义 56 4.2.2 自相似和长时相关性过程 58 4.3 检测和估计 61 4.3.1 泊松特性的检测 61 4.3.2 长时相关性和自相似性的检测和估计 61 4.4 小波分析 63 4.5 分形图 69 4.5.1 迭代函数系统 70 4.5.2 分形维数定义 74 4.5.3 控制界限 76 4.5.4 在线过程监控 76 第5章 优化技术 78 5.1 5G中的优化问题 78 5.2 混合整数规划 79 5.2.1 动态规划 79 5.2.2 分支定界法 81 5.3 凑整 81 5.4 模拟退火 84 5.5 遗传算法 84 5.5.1 二进制表示 86 5.5.2 适应度函数 86 5.5.3 复制 87 5.5.4 重组（交叉） 87 5.5.5 突变 87 5.6 群体算法 87 5.6.1 蚁群优化 87 5.6.2 粒子群优化 89 5.6.3 萤火虫算法 91 第6章 聚类 93 6.1 聚类的应用 95 6.2 复杂性 95 6.3 簇属性和质量度量 95 6.3.1 节点相似性 96 6.3.2 扩展 97 6.3.3 覆盖率 97 6.3.4 性能 98 6.3.5 电导 98 6.4 启发式聚类方法 100 6.4.1 k-最近邻 100 6.4.2 k-均值和k-中值 100 6.5 谱聚类 101 6.5.1 相似矩阵 102 6.5.2 拉普拉斯矩阵 102 6.5.3 特征向量 103 6.5.4 投影 104 6.6 迭代改进 105 第7章 贝叶斯分析 107 7.1 贝叶斯平均 107 7.2 吉布斯采样器 108 7.3 最大期望值算法 111 7.4 t-分布随机邻域嵌入算法 116 7.5 图像识别方法 118 第8章 数据中心和云 120 8.1 无容设施选址 120 8.1.1 分配 121 8.1.2 修剪 122 8.2 原始对偶算法 124 8.2.1 分配阶段 125 8.2.2 修剪阶段 125 8.2.3 冲突解决阶段 125 8.3 有容设施选址 127 8.4 弹性设施选址 131 8.5 一维装箱 134 8.6 多维资源分配 136 8.6.1 云资源和描述符 136 8.6.2 优化标准 137 8.6.3 资源优化算法 138 8.7 示例 140 8.8 最优作业调度 143 8.8.1 凑整 145 8.8.2 调度器 147 第9章 接入网 151 9.1 容限最小生成树 151 9.2 微波和光纤混合接入网 154 9.3 接入网弹性 155 9.4 集中式无线接入网 160 9.5 天线系统 162 9.5.1 辐射模型 162 9.5.2 大规模MIMO天线阵列 163 第10章 鲁棒的骨干网设计 166 10.1 网络弹性 166 10.2 连接和切割 168 10.3 生成树 170 10.3.1 基尔霍夫矩阵树定理 171 10.3.2 图形强度 172 10.3.3 可靠性多项式 175 10.3.4 界限 176 10.3.5 随机算法 176 10.4 最小成本生存网络 177 10.4.1 测试可行性 178 10.4.2 生成初始解 179 10.4.3 邻域搜索 179 10.4.4 算法总结 180 10.5 原始对偶算法 183 第11章 流量工程 191 11.1 弹性路由 191 11.1.1 K-最短路径 191 11.1.2 静态和动态路由 192 11.2 MPLS 193 11.2.1 路由分配和容量分配 195 11.2.2 问题表述 195 11.2.3 近似算法 196 11.3 波长分配 203 11.3.1 图着色 204 11.3.2 Douglas-Rachford算法 204 11.3.3 Bron-Kerbosch算法 206 11.4 预先计划的循环保护 207 11.4.1 寻找图中的循环 208 11.4.2 p-循环设计 210 11.4.3 跨接方法 212 11.4.4 节点故障 212 第12章 大数据分析方法 213 12.1 离散化 213 12.2 数据草图 217 12.2.1 数据流模型 217 12.2.2 散列函数 218 12.2.3 近似计数 219 12.2.4 元素数量计数 221 12.2.5 向量范数的估计 223 12.2.6 AMS算法 224 12.2.7 Johnson–Lindenstrauss算法 225 12.2.8 中位数算法 226 12.2.9 最小值计数草图 229 12.2.10 中位数计数草图 230 12.2.11 大流量对象 233 12.3 样本熵估计 235 12.4 流大小分布 237 12.4.1 多分辨率估计 240 12.4.2 位图算法 241 第13章 动态资源管理 244 13.1 网络业务流 245 13.1.1 流量特征 245 13.1.2 熵 246 13.2 流量聚合 247 13.3 拥塞控制 248 13.3.1 通过流量聚合实现拥塞控制 249 13.3.2 通过路由优化实现拥塞控制 250 13.3.3 拥塞控制仿真 250 13.3.4 网络拓扑 251 13.3.5 节点能力 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评估 256 13.4 流量聚合的效果 257 13.4.1 节点级流量聚合 257 13.4.2 基于业务类型的流量聚合 258 13.4.3 动态流量聚合 259 13.5 路由优化的效果 260 13.5.1 最小总时延路由下的流量聚合 261 13.5.2 最短路径路由下的动态流量聚合 262 13.5.3 最小的最长时延下的流量聚合 262 第14章 物联网 264 14.1 网络架构 265 14.1.1 路由协议 265 14.1.2 物联网路由协议 265 14.2 无线传感器网络 267 14.2.1 能量模型 267 14.2.2 仿真结果 268 14.3 移动性建模技术 273 14.3.1 几何模型 273 14.3.2 排队模型 275 14.3.3 交通流理论 276 14.3.4 其他模型种类 277 14.4 Gibbsian交互移动性模型 277 14.4.1 相关性分析 278 14.4.2 分布的拟合 281 14.4.3 基本假设 281 14.4.4 相关性结构 282 14.4.5 流量源密度仿真 284 14.4.6 Gibbs采样器实现 284 14.4.7 仿真结果 285 14.4.8 移动性模型的数学分析 289 14.4.9 一维移动性模型的数值解分析 291 14.4.10 随机场 292 14.4.11 一维移动性模型的估计 293 14.4.12 结束语 295 参考文献 296 术语表 302 ![5G网络规划设计与优化Christofer Larsson[英文原版]-1](https://img.xmcimg.com/img/2020/0921/w12h1439153_1600673656_431.jpg#opennewwindow) 99999990179608579.jpg |
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