第1章 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)及其對(duì)資源調(diào)度的需求 001

1.1 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展 002

1.2 網(wǎng)絡(luò)資源智能調(diào)度的需求 006

1.3 本章小結(jié) 008

參考文獻(xiàn) 008



第2章 意圖與知識(shí)聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的內(nèi)生智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 011

2.1 智能網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的驅(qū)動(dòng)力 012

2.2 智能網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵支撐技術(shù) 014

2.2.1 NFV 015

2.2.2 SDN 019

2.3 典型智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 027

2.3.1 基于意圖的網(wǎng)絡(luò) 028

2.3.2 知識(shí)定義網(wǎng)絡(luò) 032

2.4 內(nèi)生智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 040

2.4.1 功能平面 040

2.4.2 閉環(huán)控制 049

2.5 本章小結(jié) 052

參考文獻(xiàn) 052



第3章 知識(shí)增強(qiáng)的全場(chǎng)景流量感知技術(shù) 059

3.1 網(wǎng)絡(luò)測(cè)量技術(shù)概況 061

3.1.1 現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)測(cè)量技術(shù)介紹 061

3.1.2 網(wǎng)絡(luò)測(cè)量技術(shù)運(yùn)用場(chǎng)景 069

3.2 服務(wù)于知識(shí)定義的網(wǎng)絡(luò)感知技術(shù) 072

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)遙測(cè)設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)與難題 073

3.2.2 路由機(jī)制設(shè)計(jì) 074

3.2.3 路徑生成方案 076

3.2.4 仿真結(jié)果分析 083

3.3 本章小結(jié) 085

參考文獻(xiàn) 086



第4章 可增量學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)知識(shí)獲取與表征技術(shù) 091

4.1 目前的知識(shí)獲取與表征技術(shù) 092

4.1.1 用戶(hù)行為知識(shí) 092

4.1.2 業(yè)務(wù)需求知識(shí) 095

4.1.3 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)知識(shí) 099

4.2 網(wǎng)絡(luò)知識(shí)獲取與表征技術(shù) 108

4.2.1 基于內(nèi)容的混合協(xié)同濾波預(yù)測(cè)算法 108

4.2.2 性能仿真 111

4.3 本章小結(jié) 113

參考文獻(xiàn) 114



第5章 知識(shí)定義的多維異構(gòu)資源調(diào)度策略 119

5.1 現(xiàn)有通算資源調(diào)度策略生成技術(shù) 120

5.1.1 任務(wù)卸載 121

5.1.2 服務(wù)遷移 142

5.1.3 現(xiàn)有資源調(diào)度策略的局限性 151

5.2 知識(shí)定義的多維資源調(diào)度策略生成技術(shù) 153

5.2.1 基于移動(dòng)軌跡知識(shí)的雙連接軟切換機(jī)制 153

5.2.2 基于移動(dòng)特征知識(shí)的敏捷的遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 163

5.3 本章小結(jié) 176

參考文獻(xiàn) 177



第6章 基于知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度策略驗(yàn)證技術(shù) 189

6.1 策略驗(yàn)證概述 190

6.1.1 發(fā)展背景 190

6.1.2 基本定義 192

6.2 6G智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的網(wǎng)絡(luò)策略驗(yàn)證 193

6.2.1 6G智能網(wǎng)絡(luò)策略類(lèi)型 194

6.2.2 6G智能網(wǎng)絡(luò)策略驗(yàn)證分類(lèi) 196

6.2.3 6G智能網(wǎng)絡(luò)策略管理流程 198

6.3 策略驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù) 200

6.3.1 數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò) 200

6.3.2 形式化驗(yàn)證方法 205

6.4 基于知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度策略驗(yàn)證 221

6.4.1 網(wǎng)絡(luò)建模 222

6.4.2 策略仿真驗(yàn)證 225

6.4.3 反饋告警 228

6.5 本章小結(jié) 230

參考文獻(xiàn) 231



第7章 知識(shí)定義的網(wǎng)絡(luò)資源部署技術(shù) 237

7.1 面向6G業(yè)務(wù)場(chǎng)景定義及網(wǎng)絡(luò)資源需求 239

7.1.1 一切內(nèi)容3D化 239

7.1.2 網(wǎng)絡(luò)從傳輸走向控制 242

7.1.3 無(wú)處不AI 243

7.1.4 社交IoT 246

7.1.5 空天地一體化 249

7.2 當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)資源部署技術(shù)的演進(jìn)及挑戰(zhàn) 251

7.2.1 4G/5G/6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 252

7.2.2 4G/5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)部署演進(jìn) 256

7.2.3 全球5G云網(wǎng)融合實(shí)踐及探索 260

7.2.4 5G網(wǎng)絡(luò)資源部署階段性問(wèn)題實(shí)踐 264

7.3 面向6G知識(shí)定義的網(wǎng)絡(luò)資源部署技術(shù) 271

7.4 本章小結(jié) 278

參考文獻(xiàn) 278



第8章 典型應(yīng)用案例 281

8.1 邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)資源智能調(diào)度 283

8.1.1 場(chǎng)景描述 283

8.1.2 技術(shù)方案概述 286

8.2 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維 287

8.2.1 場(chǎng)景描述 287

8.2.2 技術(shù)方案概述 288

8.3 光網(wǎng)絡(luò)資源智能調(diào)度 290

8.3.1 場(chǎng)景描述 290

8.3.2 技術(shù)方案概述 291

8.4 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)資源智能調(diào)度 294

8.4.1 場(chǎng)景描述 294

8.4.2 技術(shù)方案概述 295

8.5 園區(qū)網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維 296

8.5.1 場(chǎng)景描述 296

8.5.2 技術(shù)方案概述 298

8.6 智能基站節(jié)能 300

8.6.1 場(chǎng)景描述 300

8.6.2 技術(shù)方案概述 302

8.7 網(wǎng)絡(luò)帶寬智能調(diào)度 303

8.7.1 場(chǎng)景描述 303

8.7.2 技術(shù)方案概述 306

8.8 切片資源智能調(diào)度 307

8.8.1 場(chǎng)景描述 307

8.8.2 技術(shù)方案概述 309

8.9 網(wǎng)絡(luò)路由智能調(diào)優(yōu) 311

8.9.1 場(chǎng)景描述 311

8.9.2 技術(shù)方案概述 314

8.10 本章小結(jié) 319

參考文獻(xiàn) 319



結(jié)束語(yǔ) 321