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文献来源:
出版时间 :
5G业务迁移技术(精)/5G关键技术与应用丛书
0.00     定价 ¥ 158.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787030711755
  • 作      者:
    作者:许晓东//张雪菲|责编:赵艳春|总主编:张平
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2021-12-01
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内容介绍
本书针对5G异构密集网络部署场景,对5G网络涉及的关键技术之一——业务迁移技术进行介绍。具体包括针对不同网络性能优化目标的业务迁移技术、结合其他关键技术的业务迁移技术、针对不同时延需求的业务迁移技术,以及移动场景下的业务迁移技术等多个方面,并对业务迁移技术研究前景进行了展望。 本书可供移动通信领域的研究人员、通信专业的学生、移动开发人员,以及所有对通信行业感兴趣的读者阅读。
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精彩书摘
第1章 5G网络演进及业务迁移技术
  纵观移动通信发展史,从20世纪80年代的第一代蜂窝移动通信系统到如今第五代蜂窝移动通信系统(5G)的初步商用,移动通信在过去几十年中经历了1G模拟语音业务,2G数字语音业务,3G数据业务,4G多媒体业务,以及到当前5G万物互联时代的开创性发展。
  5G创新性地提出了三大服务场景,包括增强移动宽带(Enhanced Mobile Broadband,eMBB)、超高可靠低时延通信(Ultra Reliable Low Latency Communication, uRLLC)和海量机器类通信(Massive Machine Type Communication,mMTC),可以为不同类型和不同需求的用户提供高速率、低时延、高可靠和大连接等服务。
  在业务需求和技术革新的双重驱动下,为了满足5G网络高速率、低时延、高可靠和大连接的愿景,增加无线接入站点的类型和数量被普遍认为是昀有效的方式之一,于是小区部署日益密集,昀终形成了超密集网络(Ultra Dense Network,UDN)的组网方式。超密集网络是5G的核心技术之一,通过合理密集地部署基站节点,可以大幅度提高网络容量、降低用户的发射功率,提升用户的吞吐量等。在超密集网络中,不仅部署着大量不同能力级别的异构基站设备,像宏基站、微基站、微微基站、毫微微基站和中继站等,还包括4G、Wi-Fi热点等不同系统的基站节点。网络可以根据不同区域的业务需求选择合适的基站设备提供接入服务,可以进一步提升网络容量。
  本章主要介绍了5G网络的主要特征和演进过程,包括5G网络的基础结构和关键技术。介绍了5G超密集网络、双连接和多连接等关键技术的演进过程、主要特征、技术优势以及关键挑战等。在此基础上,重点介绍了业务迁移技术,并对全书的章节内容结构进行了介绍。
  1.1 5G网络架构
  传统移动网络更加注重网络的传输能力而忽略了网络能力向上层应用和业务延伸,导致网络业务调度的灵活性不高、互联网业务和应用的承载能力差,使得移动通信网络面临着新业务、新场景等新需求的挑战。 5G网络采用了全新架构设计,以改变以往通信网络格局,实现网络的软件和硬件分离。 5G架构引入网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)和软件定义网络( Software Defined Network,SDN),对网络功能进行重构,初步实现了移动通信系统与 IT技术(如虚拟化、云计算、大数据等)的深度融合,为实现低成本网络建设、新特性快速部署等提供了可能。
  1.1.1 移动网络架构演进
  移动网络是一个复杂的系统,而网络架构就是这个复杂系统的核心,决定了整个系统的运行效率和执行能力。移动网络架构为了顺应业务需求的发展变化,在不断演进增强。
  在 4G时代,网络层级逐渐从四层变成了三层,网络架构逐渐朝着“扁平化”的趋势演进。如图 1.1所示。增强型基站(Evolved Node B,eNodeB)代替了 NodeB和无线网络控制器(Radio Network Controller,RNC),用户数据包可以直接从基站侧发送至核心网。 4G核心网(Evolved Packet Core,EPC)实现了控制面和用户面的初步分离。移动性管理实体( Mobility Management Entity,MME)和服务网关( Serving Gateway,SGW)分别接管了控制面功能和用户面功能,并引入了分组数据网关 (Packet Data Network Gateway,PGW)。
  图 1.1 4G网络架构(三层)
  5G网络架构的演进需要支撑5G更高的吞吐量及其他服务质量要求。相比于 4G网络架构, 5G网络架构实现了跨越式的改进。为了满足高速率、低时延、高可靠、大连接、低成本等多方面的服务需求,5G承载的业务类型繁多,业务特征差异化明显,这对网络架构演进提出了更高的要求。第三代合作伙伴计划( The 3rd Generation Partnership Project,3GPP)重新定义了 5G核心网架构 [1,2],采用了基于服务的架构 (Service-based Architecture,SBA)。SBA架构基于云原生架构设计,借鉴 IP技术中的“微服务”理念,将原来具有多个功能的实体拆分为具有独自功能的个体,进一步提升了 5G网络的功能和交互,包括身份验证、安全、会话管理和来自终端设备的流量聚合。 5G网络架构通过单一的数据面网元等方式,实现了网络架构的简化设计,也将网络层级转变为两层,提升了网络的数据转发能力,也提供了网络控制的灵活性。
  1.1.2 5G网络部署方式
  5G网络的部署是一个渐进的过程。考虑到5G全新的网络架构,5G网络存在网元多、跨厂商互操作接口配对多、复杂度高、现阶段成熟度不高等难题,在5G商用初期难以实现独立组网技术方案。因此,在 4G网络原有的基础上,借助多连接技术实现 5G网络的快速部署。 4G、5G的基站和 4G、5G的核心网交叉组网形成了独立组网(Stand Alone,SA)和非独立组网( Non-Stand Alone,NSA)两个方面的多种模式。
  第一类是独立组网 SA,包括三种模式:第一种是采用 4G网络架构;第二种是以新空口独立部署的方式接入 5G核心网;第三种是将 4G基站进行升级,独立接入到 5G核心网中。独立组网 SA架构昀典型的是第二种方式,该方式下的架构端到端都是全新的,包含新基站和新核心网。
  SA下的新基站采用新型的波束管理、新参考信号、新编码,全面提升 5G无线网络服务能力。通过无线架构 CU/DU分离,实现了无线资源的集中管控和协作,使得网络部署更为灵活。在核心网方面,SA架构采用了革命性的服务化架构,在 4G核心网的基础上,通过功能重构、引入微服务和服务化框架、 IT化接口协议,实现了 5G核心网的全新设计。 5G核心网继承了 4G网络的全部的功能, 5G网络的功能实体的划分比 4G更加合理、可扩展性强和易于部署。 5G核心网将 4G网络中分散在 MME、SGW、PGW的会话管理相关功能剥离出来,集中到一起演变为 5G的会话管理功能 (Session Management Function,SMF)。MME其余部分演变为认证管理功能( Authentication Management Function,AMF),负责接入和移动性管理。归属用户服务器( Home Subscriber Server,HSS)中剩余的部分即统一数据管理( Unified Data Management,UDM)功能,负责前台数据的统一处理。统一数据存储( Unified Data Repository, UDR)和非结构化数据存储功能( Unstructured Data Storage Function,UDSF)分别负责结构化数据和非结构化数据存储。此外,5G还新增了网络存储功能( Network Repository Function,NRF)和网络切片选择功能( Network Slice Selection Function,NSSF),NRF负责NF的登记和管理, NSSF辅助网络切片相关信息的管理。
  5G全新的独立网络架构将全面满足 5G定义的三大场景,支持网络切片、边缘计算等 5G特征,通过软件化服务化的架构设计,可以快速支持定制化的专网服务,能够更好地满足垂直行业多样化的场景需求。
  第二类是非独立组网 NSA,包括三种模式:第一种是指以 4G基站作为控制锚点,5G基站通过双连接方式接入 4G核心网;第二种是以 5G基站作为锚点, 4G基站通过双连接的方式接入 5G核心网;第三种是指以 4G基站作为控制面锚点, 5G基站通过双连接的方式接入到 5G核心网。多种非独立组网模式在第 1.3.5小节给出详细介绍。
  1.1.3 5G网络架构关键技术
  网络功能虚拟化( Network Functions Virtualization,NFV)是 5G架构的基础技术之一。在过去十年中,云计算技术对整个 IT系统带来了深刻的变化,移动通信系统也开始借助 IT技术以应对 5G新需求。移动终端用户在多媒体和点播服务等方面需要更高的质量和更低的时延需求,这种网络需求推动了网络管理服务方面的改变,网络切片技术应运而生。通过网络切片,将 5G物理网络切成独立的虚拟网络,每个虚拟网络具有不同的特征。每个网络切片都是满足特定要求的独立端到端网络。5G网络可以通过共享基础设施划分为多个虚拟网络( Virtual Network, VN)。NFV的网络切片对 5G的发展至关重要,它有助于实现独立于物理网络基础设施的高效服务,可提供可扩展且灵活的 5G网络服务。
  2012年 10月,欧洲电信标准化协会( European Telecommunications Standards Institute,ETSI)发布了业界首个 NFV白皮书。NFV的核心理念是运用虚拟化和云计算技术将传统电信设备软硬件解耦,采用通用服务器代替原有的 ATCA专用硬件,将虚拟网络功能( Virtual Network Function,VNF)以软件的形式运行在通用 IT云环境中,以降低网络成本,并通过引入管理与网络编排( Management and Network Orchestration,MANO)系统实现网络的动态扩缩容和敏捷运营,昀终实现缩短业务上线时间,以应对来自互联网巨头的竞争。
  NFV技术不仅仅是一次技术升级,更是对传统的研究、采购、建设和运维模式的极大颠覆。业界认为 5G建设必须基于 NFV技术,运营商在增加 5G业务功能、动态生成新的网络切片的时候,不需要对通信硬件进行升级替换,避免了网络设备的冗余演进,降低了网络部署成本,有利于实现敏捷化的网络部署。
  面向5G网络未来承载多样化的业务场景,在 NFV技术的基础上,进一步提出了云原生(Cloud Native)概念,借助 IT领域的微服务架构,将虚拟网络功能进行更细粒度的重构,为解决当前 NFV网络的资源利用率低、平台与业务解耦困难等问题,提供了一种有效的手段。
  移动边缘计算( Mobile Edge Computing, MEC)技术是实现 5G低时延和提升网络服务质量的另一个关键技术。 MEC的概念昀早于 2009年被提出,ETSI于 2014年成立了 MEC规范工作组,启动了相关标准化工作。随着 AR/VR、物联网、无人驾驶和工业互联网等业务大量涌现出来,带来了高带宽、低时延以及大连接的网络需求,新业务对带宽、时延和安全性等方面的要求越来越高,传统的云计算方式已无法满足业务需求, MEC技术应运而生。 MEC技术将无线网络技术和互联网技术有效地融合起来,在无线网络边缘提供计算和无线网络能力,有效保障端到端服务质量。如图 1.2所示, MEC作为云计算模式的扩展补充,利用无线网络能力获得高带宽、低延迟和近端部署优势,将应用程序托管从集中式的数据中心下沉到网络边缘,接近应用服务数据,在靠近移动用户的网络边缘提供 IT和云计算的能力。
  MEC的基础设施架构涉及基础设施层、虚拟化层、服务和业务能力层,其中基础设施层主要体现在边缘数据中心服务器,服务器内部主要具备计算资源、存储资源、网络资源和加速资源。在虚拟化层,传统的方式是在虚拟机监视器上运行虚拟机 (virtual machine,VM),每个虚拟机中运行相应的 VNF,但该方式的管理开销和性能损耗较大,容器部署是未来的发展方向。容器可以为 MEC提供更好的弹缩响应速度、系统容量的灵活性以及计算资源的利用率。在服务和业务能力层, MEC平台又可以分为网络能力服务、应用使能服务和网
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前言
第1章5G网络演进及业务迁移技术1
1.15G网络架构1
1.1.1移动网络架构演进2
1.1.25G网络部署方式3
1.1.35G网络架构关键技术4
1.25G超密集网络5
1.2.15G异构密集网络的演进过程5
1.2.25G异构密集网络的性能优势7
1.2.35G异构密集网络面临的挑战7
1.3双连接及多连接技术8
1.3.1双连接协议架构8
1.3.2双连接实现过程10
1.3.34G/5G双连接/多连接部署场景11
1.3.44G/5G双连接协议架构12
1.3.54G/5G双连接建立的触发机制14
1.3.6分离式承载下的数据传输和流量控制15
1.4业务迁移技术16
1.4.1业务迁移技术的概念16
1.4.2业务迁移技术的研究现状及挑战17
1.4.3业务迁移技术流程19
1.4.4业务迁移技术的性能评估指标体系20
1.5章节内容结构21
1.6本章小结22
参考文献22
第2章面向负载均衡的业务迁移技术24
2.1异构密集网络中的负载均衡24
2.1.1负载均衡目标25
2.1.2负载均衡技术研究现状25
2.1.3负载均衡技术面临的挑战26
2.2面向负载均衡的业务迁移技术26
2.2.1基于遗传算法的小区和用户资源需求估计策略27
2.2.2QoS保障的密集异构网络负载均衡33
2.2.3多业务共存下的异构网络负载均衡技术40
2.3本章小结48
参考文献48
第3章面向系统能效提升的业务迁移技术50
3.1绿色业务迁移技术50
3.1.1用户主动的绿色业务迁移技术50
3.1.2主动绿色业务迁移研究现状与目标51
3.2提升系统能效的绿色业务迁移策略52
3.2.1网络模型52
3.2.2系统能量效率54
3.2.3基于拍卖理论的绿色业务迁移策略56
3.3本章小结59
参考文献60
第4章基于协作通信的业务迁移技术62
4.1协作通信62
4.1.1CoMP技术62
4.1.2研究内容与意义63
4.2基于协作通信的业务迁移技术63
4.2.1支持CoMP技术的业务迁移系统模型63
4.2.2基于CoMP技术的功率分配64
4.3性能评估68
4.3.1仿真环境及参数68
4.3.2仿真结果及分析68
4.4本章小结71
参考文献72
第5章基于小区动态扩展的业务迁移技术74
5.1小区动态扩展技术74
5.1.1小区缩放与休眠技术74
5.1.2小区动态扩展技术研究现状及内容75
5.2基于单位面积功耗的自适应小区缩放技术77
5.2.1网络模型77
5.2.2用户连接策略78
5.2.3自适应小区缩放下的用户连接概率79
5.2.4单位面积功率消耗82
5.2.5基于博弈论的*优小区缩放83
5.2.6自适应小区缩放性能评估86
5.3基于能量效率的小小区休眠及业务迁移策略91
5.3.1小小区休眠及业务迁移策略91
5.3.2小小区休眠性能评估94
5.4本章小结96
参考文献96
第6章基于小区动态开关的业务迁移技术98
6.1小区动态开关技术98
6.2基于控制平面/用户平面分离的高能效用户附着与基站开关策略99
6.2.1网络部署场景分析99
6.2.2系统模型100
6.2.3用户附着与基站开关策略101
6.2.4性能评估与仿真结果105
6.3针对移动场景的高能效动态用户附着技术与基站开关策略109
6.3.1场景分析109
6.3.2系统模型109
6.3.3高能效动态用户附着与基站开关策略112
6.3.4性能评估与仿真结果116
6.4本章小结120
参考文献120
第7章基于时延感知的业务迁移技术123
7.1基于有效容量的业务与资源匹配技术123
7.1.1业务与资源匹配概述123
7.1.2业务与资源匹配研究现状125
7.1.3基于有效容量的业务与资源匹配方案126
7.2多业务时延感知的资源分配策略128
7.2.1多业务时延感知的资源分配129
7.2.2用户满意度132
7.2.3多业务调度与业务迁移132
7.3性能评估与仿真结果133
7.4本章小结136
参考文献137
第8章延时业务迁移技术139
8.1支持延时容忍的业务迁移技术139
8.1.1时延敏感型业务迁移技术140
8.1.2延时业务迁移技术研究现状141
8.2基于有效容量的延时业务迁移方案143
8.2.1系统模型143
8.2.2延时业务迁移方案147
8.2.3性能评估与仿真结果154
8.3基于用户激励的延时业务迁移方案160
8.3.1系统模型160
8.3.2完全信息延时迁移方案162
8.3.3不完全信息延时迁移方案167
8.3.4性能仿真与评估170
8.4本章小结175
参考文献175
第9章基于网络功能虚拟化的业务迁移技术177
9.1NFV技术177
9.1.1NFV技术背景177
9.1.2NFV研究现状178
9.1.3NFV存在的问题179
9.2基于NFV的业务迁移技术180
9.2.1基于流行度分布的VNF成簇部署方案180
9.2.2基于宏观运动模型的SFC时延分析189
9.2.3基于微观运动模型的SFC时延分析192
9.3本章小结195
参考文献196
第10章融合计算迁移的业务迁移技术197
10.1基于移动边缘计算的迁移技术197
10.1.1基于移动边缘计算的迁移技术概念和特征197
10.1.2移动边缘计算迁移步骤199
10.1.3移动边缘计算迁移技术分类200
10.2移动边缘计算迁移技术的关键问题200
10.2.1迁移决策201
10.2.2移动性管理202
10.3移动边缘计算迁移与区块链的结合203
10.3.1移动边缘计算中业务迁移的安全问题203
10.3.2区块链203
10.3.3车辆辅助传输记录的存储方法及装置204
10.4本章小结206
参考文献207
第11章针对移动过程中用户的业务迁移技术208
11.15G车联网场景下的业务迁移及分析208
11.2多车道混合V2V/V2I传输时间分析213
11.3多车道V2V传输场景下的业务迁移策略222
11.3.1系统模型及信道模型222
11.3.2基于*小单次下载时间(MSDT)的迁移策略225
11.4基于边缘计算的RSU间多车道消息回传策略230
11.4.1系统模型及问题描述230
11.4.2回传策略性能分析231
11.4.3性能仿真与评估233
11.5本章小结237
参考文献237
第12章基于车载边缘计算的业务迁移技术239
12.1车载边缘计算服务器239
12.1.1车载边缘计算服务器的概述239
12.1.2计算任务迁移到车载移动计算服务器240
12.2基于深度强化学习的业务迁移方案241
12.2.1系统模型241
12.2.2先验知识242
12.2.3基于强化学习的车载计算服务器迁移方案243
12.2.4仿真结果与分析245
12.3基于MAB的车载边缘服务器任务迁移方案248
12.3.1系统模型248
12.3.2基于学习的CPU频率变化感知的车辆边缘计算任务迁移方案250
12.3.3仿真结果与分析253
12.4基于整数规划的*小化时延迁移方案259
12.4.1系统模型259
12.4.2时延*小时空联合计算迁移决策方案262
12.4.3仿真结果与分析266
12.5基于MDP的车载边缘任务迁移方案269
12.5.1车载边缘计算与MDP介绍269
12.5.2系统模型269
12.5.3基于马尔可夫决策过程的车辆边缘计算任务迁移方案273
12.5.4在非确定性转移概率下对于车辆边缘计算的任务迁移研究276
12.5.5仿真结果与分析279
12.6基于分布式学习的车载边缘计算迁移方案287
12.6.1系统模型287
12.6.2分布式学习计算迁移方案289
12.6.3仿真结果与分析293
12.7本章小结295
参考文献295
第13章业务迁移技术研究展望299
索引301
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