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| 內容簡介： |
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无线通信系统中通信和计算资源极为稀缺，如何高效地利用有限的资源为用户提供更加可靠、稳定的服务是当前面临的巨大挑战。本书从提高传输能力、减少传输内容、将业务本地化、利用预测信息四个方面探讨无线通信资源的优化与分配，主要内容包括绪论、频谱聚合系统中时延受限的能量有效调度研究、面向队列稳定性的异构频谱聚合系统共存研究、面向队列稳定性的协作多播系统通信资源分配研究、基于稳定性的移动边缘计算系统时延优化研究、基于稳定性的内容边缘存储系统的分布式转发和缓存策略研究、基于高斯过程的网络流量模型动态拟合与多步预测研究、总结与展望。
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| 關於作者： |
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王一钍，男，于浙江大学获信息与通信工程博士学位，现工作与北方民族大学，从事通信与信息相关领域的科研和教学工作。主持国家自然科学青年基金等4项，论文学术论文35篇（第一作者22篇）。讲授本科生的机器学习、传感器原理与检测技术、通信原理等课程。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论1
1.1 无线通信系统发展概述1
1.2 移动业务的需求2
1.3 研究意义3
1.4 队列稳定性的定义5
1.5 影响队列稳定性的因素6
1.6 相关领域研究现状9
1.7 主要内容与结构安排15
参考文献18
第2章 频谱聚合系统中时延受限的能量有效调度研究27
2.1 概述27
2.1.1 频谱聚合技术27
2.1.2 时延优化在频谱聚合系统中的挑战27
2.1.3 频谱聚合系统研究现状28
2.1.4 贡献29
2.2 频谱聚合系统模型30
2.3 面向队列稳定性的功率最优算法设计33
2.3.1 差异化注水原则33
2.3.2 信道分配以及速率控制40
2.3.3 能耗及时延性能分析46
2.4 仿真结果51
2.5 结论54
参考文献55
第3章 面向队列稳定性的异构频谱聚合系统共存研究59
3.1 概述59
3.1.1 异构频谱聚合技术59
3.1.2 实现队列稳定性在异构频谱聚合系统中的挑战59
3.1.3 异构频谱聚合系统研究现状60
3.1.4 贡献61
3.2 异构频谱聚合系统模型62
3.2.1 异构频谱聚合系统62
3.2.2 资源分配模型63
3.2.3 队列动态方程及稳定性64
3.2.4 优化问题65
3.3 面向队列稳定性的异构资源调度算法66
3.3.1 单用户异构频谱聚合系统的资源分配66
3.3.2 多用户异构频谱聚合系统的资源分配74
3.4 实际应用前景79
3.5 仿真结果81
3.5.1 单用户系统81
3.5.2 多用户系统86
3.6 结论89
参考文献89
第4章 面向队列稳定性的协作多播系统通信资源分配研究94
4.1 概述94
4.1.1 多播中继技术94
4.1.2 实现队列稳定性在多播中继技术中的挑战95
4.1.3 多播中继技术研究现状95
4.1.4 贡献97
4.2 协作多播系统模型97
4.3 字典序最优的协作多播中继算法101
4.3.1 解耦算法101
4.3.2 重构信道分配问题103
4.3.3 从几何角度分析问题106
4.3.4 算法设计110
4.3.5 进一步提高性能的讨论115
4.4 仿真结果116
4.5 结论118
参考文献119
第5章 基于稳定性的移动边缘计算系统时延优化研究124
5.1 概述124
5.1.1 移动边缘计算124
5.1.2 移动边缘计算系统时延优化的挑战124
5.1.3 移动边缘计算系统的研究现状125
5.1.4 贡献126
5.2 移动边缘计算系统模型127
5.2.1 资源分配模型128
5.2.2 队列动态方程和稳定性129
5.2.3 优化问题130
5.3 基于稳定性的随机资源分配算法131
5.4 缓存受限时的时延分析137
5.5 仿真结果149
5.6 结论153
参考文献153
第6章 基于稳定性的内容边缘存储系统的分布式转发和缓存策略
研究158
6.1 概述158
6.1.1 内容边缘存储简介158
6.1.2 内容边缘存储系统性能优化的挑战158
6.1.3 内容边缘存储系统的研究现状159
6.1.4 贡献161
6.2 内容边缘存储系统模型162
6.2.1 网络结构162
6.2.2 队列动态方程和稳定性163
6.2.3 优化问题164
6.3 带有映射的双队列系统165
6.3.1 请求转发模型165
6.3.2 请求/数据队列的动态映射165
6.3.3 双队列系统中的队列动态方程166
6.4 分布式转发和缓存机制169
6.4.1 基于稳定性的优化169
6.4.2 解耦转发和缓存优化问题171
6.4.3 算法设计173
6.4.4 性能评估174
6.5 仿真结果182
6.6 结论186
参考文献186
第7章 基于高斯过程的网络流量模型动态拟合与多步预测研究190
7.1 概述190
7.1.1 网络流量预测对网络资源管理的意义190
7.1.2 网络流量预测的基本要求190
7.1.3 网络流量预测的研究现状191
7.1.4 贡献195
7.2 系统模型196
7.2.1 网络模型196
7.2.2 提出问题196
7.3 基于GP的多步预测197
7.3.1 核函数设计198
7.3.2 多步预测的架构199
7.3.3 多步预测算法202
7.4 基于GP和Lyapunov优化的网络流量多步预测203
7.4.1 队列系统的建模204
7.4.2 修正预测算法设计206
7.4.3 复杂度分析209
7.4.4 应用场景209
7.5 仿真结果211
7.5.1 数据集和参数介绍211
7.5.2 结果与分析213
7.6 结论220
参考文献221
第8章 总结与展望227
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