5G+AI融合全景圖

定　價(jià)：￥119.80

作　者：	王志勤，劉曉峰，沈嘉，吳曉波，劉亮 ... 著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115579690	出版時(shí)間：	2022-03-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	256	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　5G+AI融合全景圖在回顧5G和AI技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上，對(duì)未來(lái)5G與AI融合進(jìn)行從理論到實(shí)際用例及需求，再到國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化及產(chǎn)業(yè)推進(jìn)的講解與分析。本書給出“5G智能維”的概念，并對(duì)5G引入AI的理論基礎(chǔ)進(jìn)行分析。其次，基于理論分析，本書對(duì)目前5G網(wǎng)絡(luò)中引入AI的場(chǎng)景、用例及5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)需要進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行了說(shuō)明。再次，本書在分析了5G中引入的AI算法之后，對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)支持AI的算法及應(yīng)用進(jìn)行了的介紹。并結(jié)合基礎(chǔ)的理論和用例分析，本書對(duì)未來(lái)5G與AI融合賦能各垂直行業(yè)進(jìn)行了展示，同時(shí)對(duì)未來(lái)6G與AI融合、如何構(gòu)建6G智能維也進(jìn)行了展望。本書適合移動(dòng)通信及AI相關(guān)專業(yè)學(xué)生、從事移動(dòng)通信及AI相關(guān)工作工程師及希望了解未來(lái)5G與AI發(fā)展的的相關(guān)人士閱讀。書中部分內(nèi)容可用于5G及AI入門級(jí)培訓(xùn)班或者高等院校5G及AI相關(guān)課程。

作者簡(jiǎn)介

　　王志勤中國(guó)信息通信研究院副院長(zhǎng)，教授級(jí)高工，IMT-2020（5G）推進(jìn)組與IMT-2030（6G）推進(jìn)組組長(zhǎng)，CCSA（中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)）無(wú)線通信技術(shù)工作委員會(huì)主席。榮獲國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)特等獎(jiǎng)一次、一等獎(jiǎng)一次、二等獎(jiǎng)兩次，國(guó)家創(chuàng)新獎(jiǎng)一次，部級(jí)科技獎(jiǎng)多次。劉曉峰中國(guó)信息通信研究院無(wú)線通信創(chuàng)新中心副總工，教授級(jí)高工，IMT-2020（5G）推進(jìn)組 5G與AI融合研究組組長(zhǎng)。著有《5G無(wú)線系統(tǒng)設(shè)計(jì)與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)》《5G無(wú)線增強(qiáng)設(shè)計(jì)與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)》。多項(xiàng)國(guó)家重大專項(xiàng)牽頭負(fù)責(zé)人，榮獲省部級(jí)科技獎(jiǎng)多次。沈嘉OPPO研究員，IMT-2020（5G）推進(jìn)組 5G與AI融合研究組副組長(zhǎng)，3GPP “AI/ML model transfer in 5GS”項(xiàng)目報(bào)告人，2016年獲國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)特等獎(jiǎng)，著有《3GPP長(zhǎng)期演進(jìn)（LTE）技術(shù)原理與系統(tǒng)設(shè)計(jì)》《5G技術(shù)核心與增強(qiáng)：從R15到R16》等技術(shù)專著。吳曉波IMT-2020（5G）推進(jìn)組5G與AI融合研究組副組長(zhǎng)，長(zhǎng)期參與3GPP SA2標(biāo)準(zhǔn)會(huì)議，主要參與4G/5G語(yǔ)音、5G智能化等方面研究。劉亮中國(guó)移動(dòng)研究院技術(shù)經(jīng)理，主任研究員，IMT-2020（5G）推進(jìn)組5G與AI融合研究組副組長(zhǎng)。北京航空航天大學(xué)博士，，擔(dān)任3GPP本地定位、無(wú)線大數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化等多個(gè)項(xiàng)目的報(bào)告人。彭木根北京郵電大學(xué)教授、信息與通信工程學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)、網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任，IEEE Fellow。

圖書目錄

第　1章總述
1．1　5G發(fā)展概述　3
1．2　人工智能發(fā)展概述　6
1．3　5G與人工智能融合整體考慮　7
1．3．1　5G智能維構(gòu)建　8
1．3．2　5G助力AI泛在化　12
1．3．3　5G與AI融合關(guān)鍵問題分析　13
1．4　小結(jié)　16
第　2章 5G 與AI融合基礎(chǔ)理論分析
2．1　人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)知識(shí)　21
2．1．1　數(shù)據(jù)集　21
2．1．2　常用人工智能學(xué)習(xí)算法　23
2．1．3　小結(jié)　48
2．2　5G與AI融合基礎(chǔ)理論研究　48
2．2．1　5G與AI融合數(shù)據(jù)集建立　49
2．2．2　5G與AI融合算法及模型　57
2．2．3　5G與AI融合仿真及驗(yàn)證方法　60
2．3　小結(jié)　62
第3章　5G 無(wú)線側(cè)引入AI技術(shù)
3．1　5G無(wú)線系統(tǒng)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)述　65
3．1．1　5G無(wú)線系統(tǒng)設(shè)計(jì)架構(gòu)　65
3．1．2　5G無(wú)線物理層設(shè)計(jì)　68
3．1．3　基本波形與幀結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)　70
3．1．4　大規(guī)模天線設(shè)計(jì)　71
3．1．5　調(diào)制編碼設(shè)計(jì)　81
3．1．6　定位技術(shù)設(shè)計(jì)　82
3．2　5G無(wú)線側(cè)引入AI技術(shù)　85
3．2．1　基于AI的頻譜效率提升　85
3．2．2　基于AI的定位增強(qiáng)技術(shù)　105
3．2．3　基于AI的覆蓋和容量?jī)?yōu)化　107
3．2．4　基于AI的基站節(jié)能　111
3．2．5　基于AI的移動(dòng)性管理　116
3．2．6　基于AI的負(fù)載均衡技術(shù)　120
3．3　5G無(wú)線側(cè)引入AI技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化架構(gòu)
分析　121
3．4　小結(jié)　123
第4章　5G 核心網(wǎng)側(cè)引入AI技術(shù)
4．1　5G核心網(wǎng)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)述　126
4．2　5G核心網(wǎng)側(cè)引入AI技術(shù)的主要
場(chǎng)景　129
4．2．1　AI輔助終端業(yè)務(wù)體驗(yàn)提升　129
4．2．2　AI輔助終端行為監(jiān)管　132
4．2．3　AI輔助核心網(wǎng)網(wǎng)元選擇　137
4．2．4　AI輔助V2X應(yīng)用層參數(shù)調(diào)整　138
4．2．5　AI輔助網(wǎng)管切片SLA保障　138
4．3　網(wǎng)絡(luò)智能化的整體框架　139
4．3．1　網(wǎng)絡(luò)智能化的基本框架　140
4．3．2　網(wǎng)絡(luò)智能化的框架增強(qiáng)　141
4．3．3　網(wǎng)絡(luò)智能化的關(guān)鍵流程　144
4．4　NWDAF可提供的數(shù)據(jù)分析結(jié)果　152
4．4．1　業(yè)務(wù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果　152
4．4．2　網(wǎng)元負(fù)載數(shù)據(jù)分析結(jié)果　155
4．4．3　UE移動(dòng)性數(shù)據(jù)分析結(jié)果　157
4．4．4　UE交互性分析結(jié)果　160
4．4．5　終端異常分析結(jié)果　163
4．5　5G智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)持續(xù)演進(jìn)展望　166
4．5．1　如何緩解數(shù)據(jù)孤島　166
4．5．2　對(duì)漫游場(chǎng)景的支持　167
4．5．3　網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略推薦　167
4．5．4　ML模型跨廠商共享　167
4．5．5　NWDAF部署建議　168
4．5．6　其他　168
4．6　小結(jié)　169
第5章　5G 支持AI算法及應(yīng)用
5．1　基于5G的分割A(yù)I/ML與
協(xié)作AI/ML　173
5．1．1　基本特征　173
5．1．2　分割式圖像識(shí)別業(yè)務(wù)　181
5．1．3　網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人之間的分割式控制　192
5．1．4　機(jī)器人之間的協(xié)作式AI操作　194
5．2　基于5G的AI/ML模型下載、
分發(fā)與共享　198
5．2．1　基本特征　198
5．2．2　圖像識(shí)別AI模型下載　200
5．2．3　語(yǔ)音識(shí)別AI模型下載　207
5．2．4　智能汽車AI模型更新　208
5．2．5　基于覆蓋信息的預(yù)測(cè)性AI/ML
模型下載　211
5．2．6　終端AI模型性能監(jiān)測(cè)　213
5．3　基于5G的聯(lián)邦學(xué)習(xí)與分布式學(xué)習(xí)　215
5．3．1　基本特征　215
5．3．2　用于圖像識(shí)別模型訓(xùn)練的實(shí)時(shí)
聯(lián)邦學(xué)習(xí)　218
5．4　小結(jié)　222
第6章　5G 與AI賦能垂直行業(yè)
6．1　5G與AI融合推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型　224
6．1．1　智能車聯(lián)網(wǎng)　225
6．1．2　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)　227
6．1．3　智慧港口　229
6．1．4　智能電網(wǎng)　230
6．2　5G與AI融合推動(dòng)社會(huì)生活智能化　231
6．2．1　智慧醫(yī)療　231
6．2．2　智慧環(huán)?！?32
6．2．3　智能家居　233
6．2．4　智慧城市　235
6．2．5　智能安防　236
6．3　小結(jié)　237
第7章　6G 與AI融合展望
7．1　AI成為未來(lái)6G設(shè)計(jì)的核心基礎(chǔ)
維度　241
7．1．1　6G智能維　241
7．1．2　6G智能維基礎(chǔ)設(shè)計(jì)　242
7．2　6G智能維度開發(fā)是長(zhǎng)期持續(xù)的
過(guò)程　243
7．3　小結(jié)　245
參考文獻(xiàn)