5G網絡的機遇 研究和發展前景

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5G網絡的機遇 研究和發展前景

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內容描述

本書主要闡述了5G核心技術，主要包括毫米波通信、大規模MIMO、
雲化的網絡、軟件定義網絡的支持程度、基於大數據的網絡運行、
高效能源協議、認知頻譜管理等技術的設計細節。

目錄大綱

目錄：  
第一部分5G網絡的基礎知識  
第1章5G的基礎3  
1.1歷史簡介4  
1.2引言6  
1.3 5G概念7  
1.3.1開放式的無線架構7  
1.3.2網絡層8  
1.3.3開放傳輸協議8  
1.3 .4應用層9  
1.4 5G顛覆性技術9  
1.4.1以設備為中心的架構10  
1.4.2毫米波11  
1.4.3大規模MIMO 12  
1.4.4智能設備13  
1.4.5支持機器間（M2M）通信13  
第2章5G概述：關鍵技術15  
2.1為什麼是5G 16  
2.2什麼是5G 20  
2.3 5G的應用21  
2.4 5G的技術規範22  
2.5面臨的挑戰22  
2.6 5G網絡的關鍵技術23  
2.7小結25  
第3章從4G到5G 27  
3.1引言28  
3.2 LTE概述29  
3.2.1 LTE網絡29  
3.2.2 LTE幀結構31  
3.2.3 eNB、S-GW以及MME池32  
3.2.4協議棧33  
3.2.5 次註冊33  
3.2.6基於X2的無S-GW重選的切換34  
3.2.7基於X2的S-GW重選的切換35  
3.2.8基於S1接口的切換36  
3.2.9代理移動互聯網協議——LTE 39  
3.3 LTE-A概況40  
3.4 5G時代的黎明40  
3.5 5G服務願景41  
3.5.1物聯網41  
3.5.2身臨其境的多媒體體驗42  
3.5.3萬物上雲42  
3.5.4直觀的遠程訪問42  
3.6 5G的需求42  
3.6. 1單元邊緣數據速率43  
3.6.2時延44  
3.6.3實時在線用戶44  
3.6.4成本效率44  
3.6.5移動性44  
3.6.6蜂窩頻譜效率45  
3.7 5G關鍵技術45  
3.8小結47  
第4章5G空口技術面臨的挑戰和問題49  
4.1引言50  
4.2回傳/前傳對5G的影響51  
4.3部署場景和各自的挑戰52  
4.3.1 3GPP發布的微蜂窩部署的基本場景52  
4.3.2參考場景1：多層基礎網絡的干擾管理技術——C-RAN 54  
4.3.3參考場景2：無處不在、按需服務的高速移動微蜂窩部署方案55  
4.4小結56  二部分5G網絡的設計  
第5章5G RAN規劃的指導原則61  
5.1蜂窩概念/蜂窩網絡簡史62  
5.1.1從全向天線到6扇區基站62  
5.1.2宏蜂窩、微蜂窩、微微蜂窩63  
5.1.3 UMTS和LTE系統性能瓶頸64  
5.2 5G沙盤65  
5.2.1增加1000倍容量的定義65  
5.2 .2室外vs室內業務65  
5.2.3主要服務配置層66  
5.3候選的5G蜂窩技術和關鍵技術66  
5.3.1扇區高階化66  
5.3.2垂直扇區化67  
5.3.3傳統部署方案的演進68  
5.3.4微蜂窩/超密集組網69  
5.3.5分佈式天線系統/動態DAS 72  
5.3.6大規模MIMO 73  
5.3.7毫米波通信74  
5.4 “5G/6G ”的非蜂窩方式75  
5.4. 1蜂窩vs非蜂窩75  
5.4.2 SPMA的創新性概念76 
 
第6章5G網絡的服務質量79  
6.1移動網絡的QoS管理模型演進80  
6.2 5G網絡的關鍵因子--QoS 82  
6.3 5G網絡的業務和業務量84  
6.4 QoS參數86  
6.5 5G網絡的質量要求87  
6.6小結91  
第7章5G大規模天線93  
7.1 MIMO基礎94  
7.1.1 MIMO技術及其理論依據95  
7.1.2多天線傳輸模型96  
7.1.3多天線分集、復用和賦形的信道容量100  
7.1.4多用戶MIMO 102  
7.2天線104  
7.2.1大規模MIMO天線陣列105  
7.2.2超大型天線的問題106  
7.2.3大規模MIMO測試台111  
7.3波束賦形112  
7.3.1波束賦形概述112  
7.3.2波束賦形系統113  
7.3.3波束賦形的基本原則114  
7.3.4無線MIMO系統波束賦形技術的分類117  
7.3.5 MIMO波束賦形算法119 
 
第8章5G異構網絡中的自癒合121  
8.1 SON簡介123  
8.1.1 SON架構124  
8.1.2 5G前的SON 124  
8.1.3 5G中的SON 126  
8.2自癒合128  
8.2.1故障來源130  
8.2.2小區中斷檢測130  
8.2.3小區中斷補償131  
8.3自癒合技術的發展131  
8.4案例研究：回傳自癒合133  
8.4.1 5G網絡中的回傳要求133  
8.4.2 5G網絡回傳自癒合架構建議134  
8.4.3新的自癒合方法137  
8.5小結144  
第9章5G光纖和無線技術的融合145  
9.1引言146  
9.2無線與有線寬帶及基礎設施融合的趨勢與課題149  
9.3容量和時延約束153  
9.3.1容量153  
9.3.2時延156  
9.4前傳架構和光纖技術158  
9.4.1前傳架構158  
9.4.2光纖技術162  
9.5光載無線和PON系統共用光纖的兼容性問題166  
9.5.1 PON系統中的D-RoF傳輸168  
9.5.2用於D-RoF傳輸的移動前傳調製解調器170  
9.6小結174  
9.7認證175  
第10章基於MCC的異構網絡的功率控制177  
10.1引言179  
10.2頻譜感知：一種機器學習方法179  
10.2.1特性180  
10.2.2分類器183  
10.2.3分類調製編碼186  
10.3認知無線網中的功率控制187  
10.3.1基於遊戲理論的分佈式技術188  
10.3.2其他分佈式技術189  
10.3.3集中式技術189  
10.4使用分類調製和編碼的功率控制190  
10.4.1目前技術水平191  
10.4.2系統模型192  
10.4.3分類調製編碼反饋194  
10.4.4一種同時用於功率控制和乾擾信道學習的新型算法195  
10.4.5結論197  
10.5小結200  
第11章關於5G蜂窩網絡的能源效率—光譜效率折中203  
11.1 EE-SE平衡205  
11.2分佈式MIMO系統207  
11.2.1 D-MIMO信道模型208  
11.2.2 D-MIMO的遍歷容量探討209  
11.2.3 D-MIMO系統容量的近似極限209  
11.2.4 D-MIMO功率模型210  
11.2.5 D-MIMO的EE-SE平衡公式212  
11.3 EE-SE平衡的近似閉合形式212  
11.4用例方案213  
11.4.1單無線接入單元情景213  
11.4 .2 M個無線接入單元215  
11.4.3 M=2 RAU的D-MIMO系統217  
11.4.4 CFA的準確性：數值結果219  
11.5 D-MIMO EE-SE平衡下低SE的近似值221  
11.6 D-MIMO EE-SE平衡下高SE的近似值225  
11.7通過C-MIMO實現D-MIMO的EE增益227  
11.8小結229  
第三部分5G物理層  
第12章5G的物理層技術233  
12.1新波形234  
12.1.1濾波器組多載波235  
12.1.2通用濾波多載波242  
12.1.3廣義頻分複用245  
12.2新調製250  
12.3非正交多址251  
12.3.1基本NOMA與SIC 252  
12.3.2沒有SIC的基本NOMA 255  
12.4超奈奎斯特通信速度257  
12.5全雙工無線電261  
第13章GFDM：為5G物理層提供靈活性263  
13.1 5G場景和動機266  
13.1.1 Bitpipe通信266  
13.1.2物聯網267  
13.1.3觸覺互聯網267  
13.1.4無線局域網268  
13.2 GFDM原理和性能268  
13.2.1 GFDM波形269  
13.2.2 GFDM的矩陣表示法271  
13.2.3連續干擾消除274  
13.2.4用Zak變換設計的接收濾波器276  
13.2.5低OOB排放的解決方案279  
13.2.6 GFDM符號差錯率的性能分析282  
13.3 GFDM的偏移量QAM 287  
13.3.1時域OQAM-GFDM 287  
13.3.2頻域OQAM-GFDM 290  
13.4通過預編碼提高靈活性291  
13.4.1每個子載波的GFDM處理291  
13.4.2每個子符號的GFDM處理293  
13.4.3 GFDM的預編碼294  
13.5 GFDM的發射分集297  
13.5.1時間反轉STC-GFDM 297  
13.5.2廣泛線性均衡器（WLE）STC -GFDM 302  
13.6 LTE資源網格的GFDM參數化308  
13.6.1 LTE時頻資源網格309  
13.6.2 LTE時頻網格的GFDM參數化310  
13.6.3 GFDM和LTE信號的共存311  
13.7 GFDM作為各種波形的框架312  
13.8小結316
  
第14章5G微蜂窩系統的新型厘米波概念317  
14.1引言318  
14.2毫米波和厘米波的特點320  
14.3 5G厘米波蜂窩系統概述321  
14.3.1主要特徵321  
14.3.2理想的5G幀結構321  
14.3. 3 MIMO和支持的*級接收機324  
14.3.4動態TDD的支持324  
14.4動態TDD 325  
14.4.1動態TDD的預期收益326  
14.4.2動態TDD的缺點329  
14.5 5G厘米波蜂窩系統中的秩自適應331  
14.5.1基於Taxation的秩自適應方案332  
14.5.2績效評估333  
14.5.3秩自適應和動態TDD 336  
14.6能量效率機制337  
14.7小結340  
第四部分5G的厘米波和毫米波波形  
第15章應用於5G無線網絡的毫米波通信技術345  
15.1引言346  
15.2毫米波技術的標準化工作347  
15.3毫米波信道特性348  
15.4毫米波物理層技術351  
15.5毫米波通信設備352  
15.6毫米波室內接入網絡架構353  
15.7小結354  
15.8未來的研究方向355  
第16章基於毫米波技術的通信網絡架構、模型和性能357  
16.1引言358  
16.2頻譜359  
16.3波束跟踪361  
16.4具有變化角度的信道模型362  
16.5 UAB網絡架構367  
16.5.1以負載為中心的回程368  
16.5.2多頻傳輸架構370  
16.6系統級容量371  
16.6.1 MIMO預編碼371  
16.6.2性能評估372  
第17章毫米波無線電傳播特性375  
17.1引言376  
17.2傳播特性377  
17.2.1高方向性377  
17.2.2有限噪聲無線系統379  
17.3傳播模型和參數380  
17.3.1路徑損耗模型380  
17.3.2毫米波特定衰減因子382  
17.4鏈路預算分析384  
17.4.1通過信噪比計算得到的香農信道容量385  
17.4.2 60 GHz毫米波信道的IEEE 802.11ad基帶計算386  
17.5小結389  
第18章室外環境中毫米波的通信特性391  
18.1引言392  
18.2毫米波信道特性393  
18.2.1自由空間傳播395  
18.2.2大尺度衰減396  
18.2.3小尺度衰減402  
18.2.4車輛環境中的毫米波特性403  
18.3毫米波傳播模型405  
18.3.1基於幾何的隨機信道模型405  
18.3.2近距離自由空間參考路徑損耗模型406  
18.3.3射線跟踪模擬408  
18.3.4組合方法408  
18.4小結409  
第19章關於毫米波媒體訪問控制的研究411  
19.1引言412  
19.2 mmWave MAC設計中的定向波束管理413  
19.2.1徹底/暴力算法搜索413  
19.2.2 IEEE標準中的兩級光束訓練414  
19.2.3交互式波束訓練415  
19.2.4優先扇區搜索排序417  
19.3 mmWave系統的調度和中繼選擇417  
19.3.1調度418  
19.3.2 IEEE 802.11ad中的中繼選擇418  
19.4視頻流419  
19.4.1室內無壓縮視頻流419  
19.4.2室外實時視頻流419  
19.5下一代無線蜂窩網絡MAC 421  
19.6小結422  
第20章毫米波的MAC層設計425  
20.1引言426  
20.2 MAC層設計的主要挑戰和方向427  
20.2.1方向性428  
20.2.2阻塞428  
20.2.3 MAC層中的CSMA問題428  
20.3空間復用429  
20.4毫米波通信中的MAC協議比較429  
20.4.1資源分配430  
20.4.2傳輸調度430  
20.4.3並發傳輸431  
20.4.4阻塞和方向性431  
20.4.5波束成形協議431  
20.5 MAC設計指南432  
20.6毫米波通信標準433  
20.6.1局域網433  
20.6.2個域網絡434  
20.7未來的研究方向435  
20.8小結436  
參考文獻437

作者介紹

胡飛博士
目前是阿拉巴馬州塔斯卡盧薩市阿拉巴馬大學電子與計算機工程系的教授。
他獲取了同濟大學（中國上海）信號處理的博士學位（1999年）和克拉克森大學（美國紐約波茨坦）
電氣和計算機工程（2002年）的博士學位。
胡博士的研究得到了美國國家科學基金會、思科、Sprint等的支持。
他的研究領域為安全、信號、傳感器。
（1）安全：這主要指在復雜的無線或有線網絡中如何抵禦來自各方面的網絡攻擊。
（2）信號：這主要指智能信號處理，即使利用機器學習算法以智能方式處理傳感信號（模式識別）。
（3）傳感器：這包括微傳感器設計和無線傳感器網絡。