6G网络按需服务关键技术 廖建新//王晶//王敬宇//戚琦 著 专业科技 文轩网

第 1章 什么是6G 001 1.1 6G研究背景 002 1.2 6G的愿景 004 1.3 6G的应用场景 005 1.3.1 面向用户的6G应用 005 1.3.2 面向工农业生产的6G应用 006 1.3.3 面向公共服务的6G应用 007 1.4 6G网络性能指标预测 008 1.5 6G的潜在关键技术 009 1.5.1 基础理论 009 1.5.2 无线技术 009 1.5.3 网络架构 014 1.6 6G的标准化进展 020 1.6.1 ITU-R 6G研究及标准化进程 020 1.6.2 3GPP 6G研究及标准化进程 021 参考文献 021 第 2章 网络智能化：从业务网络到全网智能化 023 2.1 业务智能化的开端：移动智能网 024 2.1.1 智能网的出现及其基本思想 024 2.1.2 移动智能网及其在我国的应用 026 2.2 业务智能化的发展：从多种增值业务平台和技术并存到业务网络智能化 029 2.2.1 消息类业务及其增值业务 030 2.2.2 资源增强类话音增值业务 033 2.2.3 业务网络智能化 035 2.3 业务智能化和移动互联网的交互融合：智能开放的业务网络 037 2.3.1 智能开放的业务网络 038 2.3.2 智能网业务系统的演进 040 2.3.3 智能业务网关 040 2.3.4 媒体服务器的发展演进 042 2.4 5G时代的网络智能化：移动通信和人工智能的结合 043 2.4.1 标准化组织的相关工作 043 2.4.2 国内运营商的网络智能化发展战略 045 2.4.3 基于人工智能的网络智能化 049 2.4.4 基于人工智能的业务智能化 052 参考文献 059 第3章 知识定义网络 061 3.1 KDN的提出及其基本概念 062 3.1.1 知识平面的提出 062 3.1.2 从知识平面到知识定义网络 063 3.2 KDN架构及其基本流程 063 3.2.1 KDN的基本架构 063 3.2.2 KDN的运行过程 065 3.3 KDN中知识的获取 066 3.3.1 KDN中知识的形成过程 067 3.3.2 网络遥测技术及其提供的数据 068 3.3.3 知识平面的机器学习 071 3.4 KDN的应用场景 073 3.4.1 流量工程 073 3.4.2 NFV场景下的资源分配 074 3.4.3 短时和长时网络运行规划 074 3.4.4 智能运维 074 参考文献 075 第4章 6G按需服务网络 077 4.1 以人工智能为核心的未来网络研究 078 4.1.1 华为自动驾驶网络 078 4.1.2 中国移动6G网络逻辑架构 080 4.1.3 其他6G网络智能化研究 081 4.2 6G按需服务网络构建分析 082 4.3 6G全场景全域按需服务网络管控体系的构建 084 4.3.1 现有网络管控体系存在的问题 084 4.3.2 6G全场景按需服务网络管控基本架构 085 4.3.3 6G按需服务网络管控关键技术问题 086 4.4 6G按需服务网络管控研究内容 087 参考文献 088 第5章 全场景全域按需服务网络管控体系 091 5.1 6G全场景全域网络按需服务机理研究 092 5.1.1 6G按需服务分析 092 5.1.2 意图及基于意图的网络 093 5.1.3 6G全场景全域按需服务实现的基本思路 098 5.2 6G全场景全域按需服务网络管控架构研究 100 5.2.1 “三纵三横”棋盘式网络管控架构 100 5.2.2 网络管控架构中的逻辑层次 101 5.2.3 网络管控架构中的管控平面 102 5.3 知识空间的构建 103 5.3.1 知识赋能网络管控 103 5.3.2 知识空间的内容及构建 104 5.3.3 知识空间与知识定义网络的不同 105 5.4 6G全场景全域按需服务网络管控体系的全生命周期闭环自治研究 106 5.4.1 智能自治网络 106 5.4.2 全生命周期闭环的实现 113 参考文献 116 第6章 可信自主的全域接入管控技术 117 6.1 大规模自主网络智能拓扑感知、自愈与重构技术 118 6.1.1 移动自组织网络的拓扑感知、自愈与重构 118 6.1.2 异构移动自组织网络 119 6.1.3 自主终端接入的安全性 121 6.1.4 大规模异构自主终端的智能化组网技术 122 6.2 大规模分散自主网络全域资源协同管控 122 6.2.1 全域资源管控方案 123 6.2.2 跨维度自组织网络资源补偿 124 6.2.3 大规模分散自主网络中的D2D通信 125 6.3 融合区块链的大规模自主资源可信共享 129 6.3.1 融合区块链的6G网络自组织资源可信共享架构 129 6.3.2 多维异构资源共享激励机制 131 6.3.3 智能合约在资源共享机制中的应用 135 6.4 面向端系统资源管控的区块链技术优化 139 6.4.1 面向分散端系统资源共享的轻量级区块链 140 6.4.2 基于区块链分片机制的资源共享与弹性服务 144 参考文献 148 第7章 全场景知识定义网络资源智能调配技术 161 7.1 知识定义资源调配的基本机制 162 7.2 知识增强的全域流量感知 164 7.2.1 网络流量测量 164 7.2.2 流量识别感知 168 7.2.3 深度神经网络模型的压缩 172 7.3 知识可增量学习的网络知识获取 174 7.3.1 网络知识获取与表征 174 7.3.2 网络知识的增量学习 175 7.4 知识定义的全场景资源调配策略生成 178 7.4.1 全场景资源调配策略生成的基本框架 178 7.4.2 基于深度强化学习的资源调配策略的优势 179 7.4.3 基于深度强化学习的路由策略 180 7.4.4 基于深度强化学习的网络切片策略 181 7.4.5 分布式资源调配策略 183 7.4.6 基于深度强化学习的全场景资源调配模型的训练方式 184 7.5 基于知识的网络资源调配策略验证 185 7.5.1 形式化验证方法 185 7.5.2 SDN的策略验证技术 187 7.5.3 深度学习网络的可解释性研究 189 7.5.4 基于知识的网络资源调配策略远期构想 191 参考文献 191 第8章 业务能力协同互联技术 203 8.1 业务能力协同互联的基本机制 204 8.2 捕捉、通信、认知、计算和控制能力的一体化协同 205 8.2.1 用于服务提供的原子级服务能力 205 8.2.2 移动网络资源组合及优化 206 8.2.3 捕捉、通信、认知、计算和控制能力的协同优化 210 8.3 业务能力动态组合的服务个性化定制 214 8.3.1 基于服务组件的服务组合及优化 215 8.3.2 业务能力动态组合的服务个性化定制 217 8.4 网络孪生支撑下的用户数字资产共享 219 8.4.1 基于网络孪生的用户数字资产共享架构 220 8.4.2 用户数字资产的建立及统一管理 221 8.4.3 数字资产可信共享及隐私保护机制 223 8.5 多模态全场景信息的智能虚实映射 225 8.5.1 多模态全场景信息的智能虚实映射模型 226 8.5.2 多模态表征学习 227 8.5.3 全方位数字孪生体的构建 232 参考文献 232 名词索引 241