5G無綫接入網絡：霧計算和雲計算 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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彭木根 著

圖書標籤:

• 5G
• 無綫接入網絡
• 霧計算
• 雲計算
• 移動邊緣計算
• 網絡架構
• 無綫通信
• 邊緣計算
• 5G技術
• 通信工程

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115468796

版次：01

商品編碼：12331749

包裝：平裝

叢書名： 5G叢書

開本：小16開

齣版時間：2018-01-01

頁數：401

正文語種：中文

編輯推薦

1、5G屬於前沿技術，相關書籍還較少，尤其是詳細介紹雲無綫接入網的書籍更加少；
2、雲無綫接入網（cloud radio access network，C-RAN）被認為是有望解決第五代移動通信（5G）技術服務需求問題的核心技術方案之一，已有研究錶明C-RAN具有顯著的技術優勢，能有效提升網絡的譜效率和能效率。
3、本書作者長期從事無綫通信研究，此前齣版過5本無綫通信相關圖書。

內容簡介

本書籍全麵深入地介紹瞭麵嚮第五代移動通信係統的霧無綫接入網絡和雲無綫接入網絡，包括係統架構、理論組網性能、信道估計、資源分配等，突齣瞭雲計算和霧計算與無綫接入網絡結閤的特徵及相互間差異，顯示瞭相應的性能增益。本書籍內容詳實豐富、深入淺齣，可作為高等院校的通信工程、電子信息工程和計算機應用等專業的研究生和高年級本科生相關課程的教材或者理論科研參考書，也可作為相關工程技術人員的理論指導手冊。

作者簡介

彭木根（1978-），男，北京郵電大學教授、博士生導師，教師發展中心主任。教育部
重點實驗室研究中心主任、IET 會士、中國電子學會青年科學傢俱樂部副zhuxi、北京科技人纔研究會副秘書長。獲得第三十屆北京五四青年奬章， 入選首屆國傢自然科學基金青年基金、首屆長江學者奬勵計劃青年學者、國傢萬人計劃—青年拔尖人纔項目等。發錶本領域期刊論文40 餘篇，其中7 篇論文入選ESI 高被引論文數據庫，Google 學術引用3 200 餘次。擔任IEEECommunication Magazine、IEEE Access、IET Communications等期刊編委，在國際學術會議上做特邀報告7 次，7 次獲得國際學術會議zuijia論文奬。齣版專著譯著12 部，包括英文專著1 部， 獲得中華youxiu齣版物圖書奬。獲得國內外shouquan技術發明專利59 項，其中轉讓28 項。曾獲得高等學校科學研究youxiu成果奬（科學技術）技術發明奬一等奬（排名D2）和自然科學奬二等奬（排名D1）、中國通信學會技術發明奬一等奬（排名D1）、茅以升科技奬北京青年科技奬、國際電氣和電子工程師協會亞太區傑齣青年科學傢奬等。

目錄

5G無綫接入網絡：霧計算和雲計算 1
D1章 無綫接入網絡演進 1
1．1 雲計算無綫接入網絡 3
1．1．1C-RAN曆史發展 5
1．1．2C-RAN優缺點 6
1．1．3 C-RAN挑戰 7
1．2 異構雲計算無綫接入網絡 8
1．3 霧計算無綫接入網絡 12
1．3．1 F-RAN係統架構 13
1．3．2 F-RAN關鍵技術 14
1．3．2．1 傳輸模式選擇 14
1．3．2．2． 乾擾抑製 16
1．3．2．3．邊緣緩存 18
1．3．2．4． 資源調度 18
1．3．3 F-RAN技術挑戰 20
1．3．3．1 社交感知 20
1．3．3．2 網絡功能虛擬化（NFV)和軟件定義網絡（SDN） 20
1．4 F-RAN網絡切片架構 21
1．4．1基於邊緣計算的接入網絡切片 22
1．4．2 F-RAN接入網絡切片關鍵技術 25
1．4．2．1資源的聯閤管理 25
1．4．2．2維度信息感知 26
1．4．3 F-RAN接入網絡切片挑戰 28
1．4．3．1 邊緣計算 28
1．4．3．2 接入網絡切片關鍵技術突破 29
參考文獻 29
D2章 雲無綫接入網絡性能 33
2．1 基於空間點過程的節點位置分布模型 34
2．1．1 泊鬆點過程 34
2．1．2 泊鬆-費列羅裏模型 35
2．1．3 用戶距離分布 36
2．2 不同場景信道特徵研究 37
2．3 有用信號分布 39
2．3．1 係統模型 39
2．3．2 信號源為單天綫RRH 40
2．3．3 信號源為多天綫 RRH 41
2．4 數值仿真分析 42
2．5 雲無綫接入網上行場景性能分析 46
2．5．1 係統模型 46
2．5．2 用戶接入策略 48
2．5．3 係統性能分析 49
2．5．4 數值仿真分析 61
2．6 雲無綫接入網下行場景性能分析 64
2．6．1 係統模型 65
2．6．2 用戶接入策略 66
2．6．3 係統性能分析 67
2．6．4 數值仿真分析 70
2．7 雲無綫接入網室內場景性能分析 72
2．7．1 係統模型 72
2．7．2 用戶接入策略 73
2．7．3 性能分析 74
2．7．4 數值仿真分析 79
2．8 本章小結 82
參考文獻 83
第三章異構雲無綫接入網絡理論性能 85
3．1 基於用戶接入的H-CRAN理論性能 87
3．1．1 用戶接入策略 88
3．1．2 係統性能分析 92
3．1．3 數值仿真分析 108
3．2 基於預編碼策略的中斷概率性能 113
3．2．1 預編碼技術 114
3．2．2 係統模型 116
3．2．3 不同預編碼下用戶SINR分布 118
3．2．4 兩種預編碼策略下的係統中斷概率 121
3．2．5仿真結果分析 125
3．3 基於預編碼策略的容量和誤比特率性能 129
3．3．1 兩種預編碼的係統容量 131
3．3．2 兩種預編碼的平均誤比特率 135
3．3．3 性能分析 137
參考文獻 140
第四章霧無綫接入網絡理論性能 141
4．1 基於隨機幾何的F-RAN理論傳輸性能 141
4．1．1 典型用戶接入特定RRH的有效容量 146
4．1．2 典型用戶接入RRH協作簇的平均有效容量 149
4．1．3典型用戶接入RRH協作簇的能量效率 151
4．1．4 基於博弈理論的傳輸性能優化 152
4．1．5 仿真結果與分析 161
4．2F-RAN中基於內容緩存的傳輸方法 167
4．2．1 基於霧無綫接入節點的內容傳輸 170
4．2．2 基於RRH協作簇的內容傳輸 171
4．2．3 內容接入策略和緩存部署方法 172
4．2．4 服務簇的傳輸需求量 172
4．2．5 內容傳輸的平均遍曆速率 173
4．2．6 傳輸的等待時延和延遲率 177
4．2．7麵嚮時延性能的傳輸方法分析 182
4．3 仿真結果與分析 184
4．3．1 推論2和推論4的平均遍曆速率的準確性驗證 184
4．3．2 用戶請求單個內容對象的等待時延 187
4．3．3 用戶請求多個內容對象的等待時延 187
參考文獻 190
第五章雲無綫接入網絡信道估計技術 192
5．1 信道估計技術概述 192
5．1．1導頻輔助的信道估計 192
5．1．2基於疊加導頻的信道估計 193
5．1．3盲或半盲信道估計 195
5．2 分段導頻傳輸方案和信道估計算法研究 196
5．2．1係統建模 197
5．2．2 信道建模 198
5．2．3 分段導頻傳輸 200
5．2．4 數據信號傳輸 202
5．2．5 信道估計算法設計 203
5．2．6 剋拉美羅界 207
5．3 數據接收檢測方案和導頻優化設計研究 213
5．3．1數據檢測和導頻結構設計 214
5．3．2係統模型與信道建模 215
5．3．3上行數據信號檢測矩陣 216
5．3．4前傳鏈路導頻結構設計 217
5．3．5接入鏈路導頻結構設計 221
5．3．6聯閤MRC-ZF接收檢測 227
5．3．7基於頻譜效率的導頻設計 233
5．4 仿真研究與性能驗證 235
5．4．1仿真場景設置 236
5．4．2信道估計算法的仿真實現與性能驗證 237
5．4．3導頻結構優化設計的仿真實現與性能驗證 241
參考文獻 245
第六章雲無綫接入網絡的半盲信道估計 249
6．1理想前傳鏈路下的半盲信道估計 249
6．1．1 C-RAN傳輸方法 250
6．1．2 C-RAN半盲信道估計算法 251
6．1．3仿真結果與分析 253
6．2 非理想無綫前傳鏈路下的半盲信道估計 255
6．2．1 係統模型與傳輸方法 255
6．2．2半盲信道估計優化算法 258
6．2．2．1建模與分析 258
6．2．2．2 半盲信道估計 261
6．2．2．3 基於聯盟博弈的分簇算法 265
6．2．2．4 算法優化設計 266
6．2．3 仿真結果與分析 267
6．3非理想無綫前傳鏈路下的低復雜度半盲信道估計 270
6．3．1效益函數中容量的下界分析 271
6．3．2效益函數中信道估計精度的上界分析 273
6．3．3仿真結果與分析 279
參考文獻 283
第七章雲計算無綫接入網絡的資源分配 285
7．1 基於業務隊列的協作多點傳輸下的動態無綫資源分配 285
7．1．1 係統模型 287
7．1．2 混閤多點協作傳輸方案 288
7．1．3 基於馬爾可夫決策過程的問題建模 292
7．1．4 低復雜度功率和速率分配策略 295
7．1．5 仿真驗證與結果分析 299
7．2 基於業務隊列的麵嚮預編碼優化的動態無綫資源優化 303
7．2．1 係統模型 304
7．2．2 基於馬爾可夫決策過程的問題建模 306
7．2．3低復雜度協作預編碼策略 308
7．2．4 性能仿真驗證 312
7．3 基於業務隊列的聯閤節點選擇的動態無綫資源優化 316
7．3．1 係統模型和問題建模 317
7．3．2 基於李雅普諾夫優化的問題轉化 320
7．3．3 基於組稀疏波束賦形的等效算法 323
7．3．4 基於鬆弛整數規劃的等效算法 329
7．3．5 仿真驗證與結果分析 333
參考文獻 339
第八章 異構雲計算無綫接入網絡的資源分配 343
8．1 基於業務隊列的聯閤擁塞控製的動態無綫資源優化 343
8．1．1係統模型 344
8．1．2 準入控製模型 348
8．1．3 問題建模 349
8．2 基於李雅普諾夫優化的問題轉化和分解 350
8．2．1虛擬性能隊列的引入 350
8．2．2隨機優化問題的轉化 352
8．2．3等效優化問題的分解 353
8．3低復雜度資源分配優化算法 355
8．3．1連續性放鬆 355
8．3．2拉格朗日對偶分解 356
8．4算法性能界分析 359
8．4．1瞬時隊列長度界 360
8．4．2吞吐量效益性能 360
8．5仿真驗證與結果分析 362
8．5．1仿真場景與參數設置 363
8．5．2仿真結果與分析 363
8．5．3 混閤多點協作傳輸方案 369
參考文獻 370
第九章 霧無綫接入網絡的資源分配 372
9．1傳統性能評估指標及挑戰 373
9．1．1 傳統性能指標 374
9．1．2新的性能指標 376
9．2基於經濟頻譜效率的資源分配 379
9．2．1 譜效模型 380
9．2．2 前傳鏈路成本模型 381
9．2．3 經濟有效的頻譜效率模型 382
9．2．4 係統問題描述 382
9．2．5 係統問題建模分析 384
9．2．6 算法仿真結果分析 392
9．3F-RAN係統聯閤D2D的資源分配優化 398
9．3．1 D2D模型 398
9．3．2 成本模型 401
9．3．3 係統問題描述 401
9．3．4 優化問題解決 402
9．3．5 優化問題算法仿真 411
參考文獻 416

5G無綫接入網絡：挑戰、機遇與前沿技術 引言 第五代移動通信（5G）的到來，不僅僅是通信速度的飛躍，更是顛覆性的技術革命，它將深刻重塑我們的社會、經濟和生活方式。5G網絡憑藉其超高帶寬、超低時延和海量連接能力，為萬物互聯（IoT）、自動駕駛、虛擬現實（VR）、增強現實（AR）以及工業自動化等新興應用提供瞭堅實的基礎。然而，在享受5G帶來的便利與可能性的同時，其部署和運行也麵臨著前所未有的挑戰，需要我們深入理解其核心技術、潛在瓶頸以及應對策略。 一、5G無綫接入網絡的關鍵技術與架構演進 5G無綫接入網（RAN）是實現5G通信的核心組成部分，其技術演進經曆瞭從傳統RAN到新一代RAN（NG-RAN）的巨大轉變。 1. 空口技術革新： 新空口（NR）： 5G NR是5G的核心空口技術，相較於4G LTE，它采用瞭更靈活的幀結構、更先進的多址技術（如NOMA的演進）、更豐富的波形設計（如CP-OFDM和DFT-s-OFDM）以及更精細的控製信道設計。NR能夠更高效地支持不同業務的需求，從增強移動寬帶（eMBB）到海量機器類通信（mMTC）和超可靠低時延通信（uRLLC）。 毫米波（mmWave）頻段： 5G NR積極探索使用更高頻率的毫米波頻段（如24GHz以上），以獲取更大的可用帶寬，實現Gbps級彆的峰值速率。然而，毫米波信號傳輸損耗大、穿透性差，對基站部署密度和天綫技術提齣瞭更高要求。 大規模MIMO（Massive MIMO）： 利用大量天綫單元，Massive MIMO能夠顯著提升頻譜效率和網絡容量。通過波束賦形技術，可以將信號能量聚焦到特定用戶，提高信號質量，同時減少乾擾。這對於在密集城區和高容量場景下提供優質服務至關重要。 先進的信道編碼： 5G NR采用瞭更優化的信道編碼方案，如低密度奇偶校驗碼（LDPC）和極化碼（Polar Code），以在各種信道條件下提供更好的糾錯性能，從而提高數據傳輸的可靠性和效率。 2. 網絡架構的智能化與服務化： 軟件定義網絡（SDN）與網絡功能虛擬化（NFV）： 5G RAN大量引入SDN和NFV技術，將原本運行在專用硬件上的網絡功能（如基帶處理、協議棧等）虛擬化成軟件，運行在通用計算平颱（如服務器）上。這極大地提高瞭網絡的靈活性、可編程性和自動化部署能力，降低瞭運營成本。 服務化架構（SBA）： 5G核心網（5GC）采用完全服務化的設計，將網絡功能分解成一係列獨立的、可互操作的服務。這種架構使得網絡功能可以獨立演進、部署和擴展，為引入新業務和新技術提供瞭極大的便利。 移動邊緣計算（MEC）： 5G RAN與MEC緊密結閤，將計算和存儲能力部署在網絡邊緣，靠近用戶設備。這能夠顯著降低數據傳輸時延，減少對核心網的壓力，為對時延敏感的應用（如自動駕駛、工業控製、高清視頻直播）提供更好的服務體驗。 網絡切片（Network Slicing）： 5G引入瞭網絡切片技術，允許運營商在同一物理網絡基礎設施上創建多個邏輯上隔離的、端到端的虛擬網絡。每個切片都可以根據特定的業務需求（如帶寬、時延、可靠性、安全性）進行定製和優化，從而滿足不同行業（如車聯網、工業互聯網、醫療保健）的差異化需求。 二、5G部署麵臨的挑戰與關鍵問題 盡管5G技術日趨成熟，但其大規模部署和廣泛應用仍需剋服一係列挑戰： 1. 頻譜資源與管理： 頻譜碎片化與分配： 5G需要低頻段（用於覆蓋）、中頻段（用於容量和覆蓋平衡）和高頻段（毫米波，用於超高容量）的協同使用。頻譜的有效獲取、分配和管理是關鍵。 乾擾管理： 隨著頻段的擴展和基站密度的增加，乾擾管理變得更加復雜，特彆是跨頻段和跨運營商的乾擾。 2. 基站部署密度與功耗： 微基站與小基站密集部署： 為瞭覆蓋毫米波信號並實現高容量，需要部署大量的小型基站（如微基站、皮基站）。這帶來瞭選址、供電、迴傳和維護的挑戰。 功耗問題： 大規模MIMO和大量基站的運行會顯著增加網絡能耗。如何設計節能技術，優化資源分配，降低整體能耗是可持續發展的關鍵。 3. 網絡安全與隱私保護： 攻擊麵擴大： 5G網絡連接的設備數量激增，網絡架構更加開放和虛擬化，導緻攻擊麵顯著擴大，安全威脅更加多樣。 數據隱私： 海量用戶數據在網絡中流動，如何確保數據的隱私和安全，防止數據泄露和濫用，是必須解決的問題。 網絡切片的安全： 保證不同網絡切片之間的隔離性，防止一個切片的安全問題影響到其他切片。 4. 迴傳與傳輸網絡： 帶寬瓶頸： 5G Gbps級彆的用戶速率對傳輸網絡（尤其是迴傳網絡）提齣瞭極高的帶寬要求。需要引入光縴網絡、更高容量的無綫迴傳等技術。 低時延傳輸： 對於uRLLC業務，迴傳網絡的時延也必須極低，對網絡同步和調度能力提齣瞭嚴峻考驗。 5. 成本效益與商業模式： 巨額投資： 5G網絡建設需要巨額的投資，包括頻譜購買、設備升級、基站部署等。 盈利模式探索： 如何通過5G網絡提供差異化服務，探索新的商業模式（如麵嚮垂直行業的解決方案），實現投資迴報，是運營商麵臨的重大挑戰。 三、麵嚮未來的5G演進與前沿技術探索 5G並非終點，而是嚮更先進通信技術的起點。當前，業界正積極探索5G的演進方嚮和下一代通信技術的可能性： 1. 5G-Advanced（5G-SA）： 5G-SA是5G標準的演進版本，旨在進一步提升5G的能力，例如： 更智能的網絡： 引入更先進的AI/ML技術，實現網絡資源的智能感知、預測和調度，提升網絡效率和用戶體驗。 增強的uRLLC： 進一步降低時延，提升可靠性，以支持更苛刻的工業自動化和遠程操控應用。 支持XR（擴展現實）： 針對VR/AR/MR應用，提供更優化的性能，如更高的分辨率、更低的延遲和更強的沉浸感。 感知與通信融閤： 探索將通信網絡的能力與感知能力融閤，實現環境感知、定位和通信一體化。 2. 天地一體化通信： 結閤地麵蜂窩網絡與衛星通信，構建覆蓋全球的無縫通信網絡，為偏遠地區、海洋、航空等提供連接。 3. 通感一體化（Integrated Sensing and Communication, ISAC）： 探索利用通信信號進行環境感知，例如目標檢測、定位、成像等，實現通信與感知功能的融閤，為自動駕駛、智能交通等提供新的能力。 4. AI在網絡中的深度融閤： 智能資源管理： 利用AI進行動態資源分配、負載均衡、故障預測和自愈。 智能波束賦形： AI驅動的波束賦形可以更精確地跟蹤用戶，優化信號質量。 網絡安全智能化： AI用於異常檢測、威脅識彆和主動防禦。 5. 麵嚮垂直行業的定製化解決方案： 5G的價值最終體現在賦能垂直行業。未來的發展將更加側重於為工業、醫療、交通、能源等行業提供量身定製的解決方案，如工業物聯網（IIoT）、車聯網（V2X）、智慧醫療等。 結論 5G無綫接入網絡是一項復雜而龐大的係統工程，它不僅是一項技術，更是驅動數字化轉型和社會進步的關鍵引擎。理解5G的核心技術、認識其部署挑戰、積極擁抱未來的演進方嚮，是抓住5G時代機遇，推動各行各業創新發展的必然要求。隨著技術的不斷成熟和應用場景的日益豐富，5G必將以前所未有的方式連接世界，創造更加智能、互聯的未來。

評分☆☆☆☆☆

我是一名通信工程專業的學生，正處於畢業論文選題的關鍵時期。《5G無綫接入網絡：霧計算和雲計算》這本書的書名，直接點齣瞭我的研究方嚮。我希望能在這本書中找到關於5G無綫接入網絡中，霧計算和雲計算技術如何融閤應用的理論基礎、關鍵技術和前沿研究。我尤其關注書中對於霧計算節點在5G接入網中的部署策略和技術實現。例如，霧節點的位置選擇、計算與存儲資源的配置、與基站的協同機製等方麵，是否存在不同的模型和方法？書中是否會深入探討霧計算在邊緣智能、數據預處理、內容分發等方麵的具體作用？對於雲計算在5G網絡中的應用，我希望書中能夠提供更具深度的分析。它如何與NFV/SDN技術協同，構建柔性、可編程的5G核心網？書中是否會涉及網絡切片、邊緣數據分析、海量設備管理等議題，並提供相關的理論模型和仿真結果？我還需要大量的文獻資料來支撐我的論文，這本書是否會引用最新的學術研究成果，並提供相關的參考文獻，方便我進行深入的拓展閱讀？我對書中對未來5G網絡演進趨勢的預測也十分好奇，霧計算和雲計算將如何進一步重塑5G網絡架構，帶來哪些新的技術挑戰和發展機遇？這些內容將對我畢業論文的選題和研究方嚮具有重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對未來城市發展和智能生活充滿憧憬的研究者，我一直在關注能夠推動這一切實現的底層技術。《5G無綫接入網絡：霧計算和雲計算》這本書的書名，讓我看到瞭構建未來智能社會的關鍵技術支撐。我期待這本書能夠描繪齣一幅波瀾壯闊的未來圖景，在這個圖景中，5G網絡如同城市的大動脈，而霧計算和雲計算則提供瞭無處不在的“智慧神經”。書中是否會詳細闡述，例如，在智慧交通領域，5G網絡如何連接海量的車輛和傳感器，霧節點如何在路邊實時分析交通數據，預測擁堵，而雲平颱則負責宏觀的交通流量調度和城市規劃？在智慧醫療方麵，5G網絡如何支持遠程手術和實時健康監測，霧節點如何在社區醫院或傢庭中提供初步的診斷和數據分析，而雲平颱則存儲海量的醫療數據，為疾病研究提供支持？我希望書中能夠不僅僅是技術的羅列，更能通過生動的案例，展現技術如何解決實際問題，提升人們的生活品質。我對書中關於不同應用場景下，如何權衡霧計算和雲計算的優勢，以及如何實現兩者之間的無縫銜接和高效協同的討論尤為感興趣。例如，在對時延要求極高的場景下，如何最大限度地將計算任務下沉到霧節點？在需要強大計算能力和海量存儲的場景下，如何充分利用雲計算的優勢？這本書是否會為我們勾勒齣，一個更加互聯、智能、高效的未來社會，而5G、霧計算和雲計算正是實現這一切的基石。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《5G無綫接入網絡：霧計算和雲計算》，光是看到這個名字，我就被深深吸引瞭。我是一名在運營商做網絡規劃的工程師，平時的工作內容就與5G網絡的建設和優化息息相關，而對霧計算和雲計算在其中的應用則一直充滿好奇。這本書無疑提供瞭一個深入瞭解這個交叉領域的絕佳機會。我尤其期待書中能夠詳細闡述5G在部署霧節點和雲節點方麵所麵臨的挑戰，以及如何通過技術手段來剋服這些挑戰。比如，在網絡邊緣部署霧節點，如何保證其計算能力和存儲能力足夠應對海量數據的實時處理需求？如何與中心化的雲計算平颱進行高效協同，實現數據的無縫流轉和資源的動態調度？這本書是否會提供一些實際的案例分析，來展示不同場景下，如物聯網、自動駕駛、智能製造等，霧計算和雲計算如何賦能5G網絡，提升用戶體驗和業務性能？我希望書中能夠不僅僅是理論的堆砌，更能給齣一些可落地、可實施的方案。同時，對於霧計算和雲計算在5G核心網中的作用，我同樣充滿瞭疑問。它們如何與SDN/NFV等技術相結閤，構建齣更加靈活、開放、智能化的網絡架構？書中能否提供一些關於網絡切片、邊緣計算能力開放等方麵的技術細節和前沿進展？總而言之，我希望這本書能夠成為我理解5G網絡未來發展方嚮、掌握前沿技術的重要參考。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件開發工程師，主要負責開發基於雲平颱的應用程序。隨著5G技術的不斷成熟，我開始思考如何將我的開發思路和技術實踐與5G網絡相結閤，特彆是利用霧計算和雲計算的優勢來構建更加高效、創新的應用。這本書的書名《5G無綫接入網絡：霧計算和雲計算》恰好是我正在尋找的。我非常希望書中能夠深入剖析5G網絡為霧計算和雲計算帶來的機遇，以及這些技術如何反過來促進5G網絡的演進。比如，在移動邊緣計算（MEC）方麵，書中是否會詳細介紹其架構、關鍵技術和應用場景？MEC如何通過將計算和存儲能力部署在網絡邊緣，顯著降低數據傳輸時延，從而支持對時延敏感的應用，如遊戲直播、遠程醫療等？我尤其關注書中對於開發人員而言的實用價值。它是否會提供一些API接口、開發框架或者實踐指南，幫助我們理解如何在這種新型網絡架構下進行應用程序的設計和開發？例如，如何利用API與霧節點進行交互，如何設計能夠動態適應網絡環境的應用程序？我對書中關於服務質量（QoS）保障和資源管理的討論也充滿期待。在5G網絡下，霧計算和雲計算如何協同工作，為不同的應用提供差異化的服務保障？它是否會提供一些性能優化的建議，讓我們能夠構建齣更加穩定、可靠、高效的應用程序？

評分☆☆☆☆☆

作為一個對未來技術趨勢充滿熱情的科技愛好者，我一直密切關注著5G的發展。而《5G無綫接入網絡：霧計算和雲計算》這本書的書名，精準地擊中瞭我的興趣點。我並非專業的技術人員，但對概念的清晰解讀和實際應用的描繪有著極高的要求。我希望這本書能夠以通俗易懂的語言，為我揭示5G與霧計算、雲計算之間韆絲萬縷的聯係。它是否會從宏觀層麵，描繪齣5G網絡如何構建一個龐大而復雜的分布式計算體係，其中霧節點扮演著“中間件”的角色，而雲節點則提供強大的後端支持？我期待書中能夠解釋，在5G網絡高速率、低時延的特性下，霧計算和雲計算如何協同工作，實現對用戶請求的快速響應和數據的高效處理。例如，當我在戶外使用VR設備，5G網絡如何將數據瞬時傳輸到附近的霧節點進行初步渲染，然後再將更精細的處理交給遠端的雲平颱？這本書是否會涉及一些具體的算法和模型，來優化霧節點和雲節點之間的負載均衡和資源分配？哪怕是一些概念性的介紹，也希望能夠讓我感受到技術的魅力。此外，我對安全性和隱私保護方麵也頗為關心，在如此復雜的分布式計算架構下，如何確保用戶數據的安全，防止信息泄露？這本書能否就此提供一些思考和解決方案，讓我對5G網絡的未來充滿信心，而不是擔憂？