6G網絡按需服務關鍵技術

廖建新 北京郵電大學教授、博士生導師。長期從事網絡智能化領域的科學研究及產業化工作。

王晶 北京郵電大學副教授、碩士生導師。長期從事業務網絡智能化、人工智能與大數據方向的研究工作。

王敬宇 北京郵電大學教授、博士生導師。長期從事智能網絡、邊緣計算、機器學習以及車聯網等方面的科研工作。

戚琦 北京郵電大學副教授，博士生導師。主要研究領域為6G智聯網、邊緣智能、深度強化學習和分佈式機器學習。

第 1章 什麼是6G 001
1．1 6G研究背景 002
1．2 6G的願景 004
1．3 6G的應用場景 005
1．3．1 面向用戶的6G應用 005
1．3．2 面向工農業生產的6G應用 006
1．3．3 面向公共服務的6G應用 007
1．4 6G網絡性能指標預測 008
1．5 6G的潛在關鍵技術 009
1．5．1 基礎理論 009
1．5．2 無線技術 009
1．5．3 網絡架構 014
1．6 6G的標準化進展 020
1．6．1 ITU-R 6G研究及標準化進程 020
1．6．2 3GPP 6G研究及標準化進程 021
參考文獻 021
第 2章 網絡智能化：從業務網絡到全網智能化 023
2．1 業務智能化的開端：移動智能網 024
2．1．1 智能網的出現及其基本思想 024
2．1．2 移動智能網及其在我國的應用 026
2．2 業務智能化的發展：從多種增值業務平台和技術並存到業務網絡智能化 029
2．2．1 消息類業務及其增值業務 030
2．2．2 資源增強類話音增值業務 033
2．2．3 業務網絡智能化 035
2．3 業務智能化和移動互聯網的交互融合：智能開放的業務網絡 037
2．3．1 智能開放的業務網絡 038
2．3．2 智能網業務系統的演進 040
2．3．3 智能業務網關 040
2．3．4 媒體服務器的發展演進 042
2．4 5G時代的網絡智能化：移動通信和人工智能的結合 043
2．4．1 標準化組織的相關工作 043
2．4．2 國內運營商的網絡智能化發展戰略 045
2．4．3 基於人工智能的網絡智能化 049
2．4．4 基於人工智能的業務智能化 052
參考文獻 059
第3章 知識定義網絡 061
3．1 KDN的提出及其基本概念 062
3．1．1 知識平面的提出 062
3．1．2 從知識平面到知識定義網絡 063
3．2 KDN架構及其基本流程 063
3．2．1 KDN的基本架構 063
3．2．2 KDN的運行過程 065
3．3 KDN中知識的獲取 066
3．3．1 KDN中知識的形成過程 067
3．3．2 網絡遙測技術及其提供的數據 068
3．3．3 知識平面的機器學習 071
3．4 KDN的應用場景 073
3．4．1 流量工程 073
3．4．2 NFV場景下的資源分配 074
3．4．3 短時和長時網絡運行規劃 074
3．4．4 智能運維 074
參考文獻 075
第4章 6G按需服務網絡 077
4．1 以人工智能為核心的未來網絡研究 078
4．1．1 華為自動駕駛網絡 078
4．1．2 中國移動6G網絡邏輯架構 080
4．1．3 其他6G網絡智能化研究 081
4．2 6G按需服務網絡構建分析 082
4．3 6G全場景全域按需服務網絡管控體系的構建 084
4．3．1 現有網絡管控體系存在的問題 084
4．3．2 6G全場景按需服務網絡管控基本架構 085
4．3．3 6G按需服務網絡管控關鍵技術問題 086
4．4 6G按需服務網絡管控研究內容 087
參考文獻 088
第5章 全場景全域按需服務網絡管控體系 091
5．1 6G全場景全域網絡按需服務機理研究 092
5．1．1 6G按需服務分析 092
5．1．2 意圖及基於意圖的網絡 093
5．1．3 6G全場景全域按需服務實現的基本思路 098
5．2 6G全場景全域按需服務網絡管控架構研究 100
5．2．1 “三縱三橫”棋盤式網絡管控架構 100
5．2．2 網絡管控架構中的邏輯層次 101
5．2．3 網絡管控架構中的管控平面 102
5．3 知識空間的構建 103
5．3．1 知識賦能網絡管控 103
5．3．2 知識空間的內容及構建 104
5．3．3 知識空間與知識定義網絡的不同 105
5．4 6G全場景全域按需服務網絡管控體系的全生命週期閉環自治研究 106
5．4．1 智能自治網絡 106
5．4．2 全生命週期閉環的實現 113
參考文獻 116
第6章 可信自主的全域接入管控技術 117
6．1 大規模自主網絡智能拓撲感知、自愈與重構技術 118
6．1．1 移動自組織網絡的拓撲感知、自愈與重構 118
6．1．2 異構移動自組織網絡 119
6．1．3 自主終端接入的安全性 121
6．1．4 大規模異構自主終端的智能化組網技術 122
6．2 大規模分散自主網絡全域資源協同管控 122
6．2．1 全域資源管控方案 123
6．2．2 跨維度自組織網絡資源補償 124
6．2．3 大規模分散自主網絡中的D2D通信 125
6．3 融合區塊鏈的大規模自主資源可信共享 129
6．3．1 融合區塊鏈的6G網絡自組織資源可信共享架構 129
6．3．2 多維異構資源共享激勵機制 131
6．3．3 智能合約在資源共享機制中的應用 135
6．4 面向端系統資源管控的區塊鏈技術優化 139
6．4．1 面向分散端系統資源共享的輕量級區塊鏈 140
6．4．2 基於區塊鏈分片機制的資源共享與彈性服務 144
參考文獻 148
第7章 全場景知識定義網絡資源智能調配技術 161
7．1 知識定義資源調配的基本機制 162
7．2 知識增強的全域流量感知 164
7．2．1 網絡流量測量 164
7．2．2 流量識別感知 168
7．2．3 深度神經網絡模型的壓縮 172
7．3 知識可增量學習的網絡知識獲取 174
7．3．1 網絡知識獲取與表徵 174
7．3．2 網絡知識的增量學習 175
7．4 知識定義的全場景資源調配策略生成 178
7．4．1 全場景資源調配策略生成的基本框架 178
7．4．2 基於深度強化學習的資源調配策略的優勢 179
7．4．3 基於深度強化學習的路由策略 180
7．4．4 基於深度強化學習的網絡切片策略 181
7．4．5 分佈式資源調配策略 183
7．4．6 基於深度強化學習的全場景資源調配模型的訓練方式 184
7．5 基於知識的網絡資源調配策略驗證 185
7．5．1 形式化驗證方法 185
7．5．2 SDN的策略驗證技術 187
7．5．3 深度學習網絡的可解釋性研究 189
7．5．4 基於知識的網絡資源調配策略遠期構想 191
參考文獻 191
第8章 業務能力協同互聯技術 203
8．1 業務能力協同互聯的基本機制 204
8．2 捕捉、通信、認知、計算和控制能力的一體化協同 205
8．2．1 用於服務提供的原子級服務能力 205
8．2．2 移動網絡資源組合及優化 206
8．2．3 捕捉、通信、認知、計算和控制能力的協同優化 210
8．3 業務能力動態組合的服務個性化定制 214
8．3．1 基於服務組件的服務組合及優化 215
8．3．2 業務能力動態組合的服務個性化定制 217
8．4 網絡孿生支撐下的用戶數字資產共享 219
8．4．1 基於網絡孿生的用戶數字資產共享架構 220
8．4．2 用戶數字資產的建立及統一管理 221
8．4．3 數字資產可信共享及隱私保護機制 223
8．5 多模態全場景信息的智能虛實映射 225
8．5．1 多模態全場景信息的智能虛實映射模型 226
8．5．2 多模態表徵學習 227
8．5．3 全方位數字孿生體的構建 232
參考文獻 232
名詞索引 241