绿色移动通信与边缘计算 / 6G信息通信网络丛书
定价：￥148.00
作者： 周盛等
出版时间：2026-07
出版社：科学出版社
- 科学出版社
- 9787508869063
- 1版
- B5
- 2026-07
作者简介
内容简介
本书针对移动通信网络日益增长的能耗和碳排放压力，在6G预研的时代背景下，结合作者十多年来在相关领域的研究成果，介绍绿色移动通信与边缘计算的前沿理论与技术。内容主要涵盖通信与计算机网络发展及其未来演进、通信网理论基础概述终端的节能技术、绿色无线超蜂窝网络、绿能供电的无线通信系统、绿色边缘计算、通信与计算融合的绿色低碳移动网络等。同时，本书还提供了从事该领域研究或了解该领域所需的基础知识和数学工具，如排队论、马尔可夫决策过程、随机优化理论等。
目录
目录
丛书序
前言
第1章 通信与计算机网络发展及其未来演进 1
1.1 通信与计算机网络发展概述 1
1.2 移动通信与网络发展概述 2
1.3 移动通信与网络既有演进路线及其局限性 4
1.4 移动通信与网络的未来演进趋势及其挑战 5
1.4.1 面向垂直应用的高时效性通信与计算 5
1.4.2 面向个性化服务与自主管理的智慧网联与网联智能 6
1.4.3 面向“双碳”战略的绿色通信与计算 10
1.5 本章小结 11
第2章 通信网理论基础概述 12
2.1 排队论基本概念 12
2.1.1 排队模型和Kendall记号 12
2.1.2 排队模型的性能参数 13
2.2 排队论中的基本定理 14
2.2.1 Little定理 14
2.2.2 PASTA定理 15
2.3 马尔可夫排队系统 15
2.3.1 M/M/1队列 15
2.3.2 M/M/s队列 18
2.3.3 M/G/1队列 20
2.4 马尔可夫决策过程 20
2.4.1 马尔可夫奖励过程 21
2.4.2 价值函数 22
2.4.3 最优价值函数 22
2.4.4 Bellman方程 22
2.5 随机优化 23
2.5.1 随机优化问题 23
2.5.2 Lyapunov优化方法 24
2.6 本章小结 26
第3章 终端的节能技术 27
3.1 无线终端的休眠模式 27
3.1.1 休眠机制的基本原理 27
3.1.2 IEEE 802.11无线局域网的休眠机制 28
3.1.3 5G蜂窝网的休眠机制 29
3.2 无线终端休眠机制下的延时分析 34
3.2.1 终端由休眠阶段转为苏醒阶段的不同情况 34
3.2.2 在不同情况下的数据包到达量和数据包延时分析 37
3.2.3 数据包综合延时分析 40
3.2.4 仿真结果 41
3.3 终端能量效率分析 45
3.3.1 终端能量效率分析模型 45
3.3.2 能效仿真结果与讨论 47
3.4 休眠窗口大小设计 49
3.5 本章小结 51
第4章 绿色无线超蜂窝网络 53
4.1 超蜂窝体系架构 53
4.1.1 控制与业务分离 54
4.1.2 软件定义超蜂窝网络及通信与计算协同设计 58
4.2 超蜂窝架构下的高能效网络部署与资源分配 63
4.2.1 高能效网络部署 66
4.2.2 高能效频谱资源分配 69
4.2.3 软件定义超蜂窝架构下面向通信与计算耦合的高效网络部署 71
4.3 基于负载转移的动态基站休眠 74
4.4 基站休眠下的能效与延时折中关系 79
4.4.1 各基站休眠系统参数影响下功率延时关系和折中区间分析 81
4.4.2 延时约束下功率最优基站休眠策略及最优功率延时折中 86
4.4.3 基站休眠与功率匹配联合优化下的功率延时折中关系 87
4.4.4 业务突发性对网络延时与总功耗的影响 92
4.5 本章小结 97
第5章 绿能供电的无线通信系统 99
5.1 绿能供电的无线通信系统概述 99
5.2 绿能供电的链路无线资源分配 101
5.2.1 单天线无线通信系统 101
5.2.2 多天线无线通信系统 112
5.2.3 多点协作系统 118
5.3 绿能供电的蜂窝网络资源分配与休眠 125
5.3.1 同构蜂窝网络 125
5.3.2 异构蜂窝网络 135
5.4 本章小结 147
第6章 绿色边缘计算 148
6.1 边缘计算概述 148
6.1.1 算力的定义与度量 148
6.1.2 边缘计算定义与架构 149
6.1.3 算力网络定义和架构 151
6.1.4 计算任务卸载 152
6.2 能效优化的边缘计算节点选择与任务调度 157
6.2.1 通用计算任务建模 157
6.2.2 边缘计算节点选择 158
6.2.3 云？边协同多终端任务卸载 168
6.3 高能效端？边协同推理 172
6.3.1 DNN推理任务建模 172
6.3.2 两步剪枝策略 175
6.3.3 高能效GPU批处理技术 176
6.4 高能效联邦边缘学习 178
6.4.1 联邦边缘学习任务建模 178
6.4.2 联邦边缘学习调度与资源分配 180
6.5 本章小结 182
第7章 通信与计算融合的绿色低碳移动网络 183
7.1 绿色低碳移动网络概述 183
7.1.1 绿色低碳移动网络架构 183
7.1.2 泛在移动算力和移动储能 185
7.1.3 通信计算一体化的领域定制硬件架构 185
7.2 绿色车载边缘计算 186
7.2.1 车载边缘计算架构 187
7.2.2 分布式自适应任务卸载 188
7.2.3 基于任务复制的高可靠卸载 194
7.3 通信辅助的绿色人工智能 200
7.3.1 移动条件下的能量信息融合交互机理 200
7.3.2 移动性增强的业务服务机理 202
7.3.3 通信？计算？能量资源智简调度 204
7.3.4 基于能量信息双向互动的智简移动性管理 204
7.4 本章小结 205
第8章 总结与展望 206
参考文献 208
彩图
丛书序
前言
第1章 通信与计算机网络发展及其未来演进 1
1.1 通信与计算机网络发展概述 1
1.2 移动通信与网络发展概述 2
1.3 移动通信与网络既有演进路线及其局限性 4
1.4 移动通信与网络的未来演进趋势及其挑战 5
1.4.1 面向垂直应用的高时效性通信与计算 5
1.4.2 面向个性化服务与自主管理的智慧网联与网联智能 6
1.4.3 面向“双碳”战略的绿色通信与计算 10
1.5 本章小结 11
第2章 通信网理论基础概述 12
2.1 排队论基本概念 12
2.1.1 排队模型和Kendall记号 12
2.1.2 排队模型的性能参数 13
2.2 排队论中的基本定理 14
2.2.1 Little定理 14
2.2.2 PASTA定理 15
2.3 马尔可夫排队系统 15
2.3.1 M/M/1队列 15
2.3.2 M/M/s队列 18
2.3.3 M/G/1队列 20
2.4 马尔可夫决策过程 20
2.4.1 马尔可夫奖励过程 21
2.4.2 价值函数 22
2.4.3 最优价值函数 22
2.4.4 Bellman方程 22
2.5 随机优化 23
2.5.1 随机优化问题 23
2.5.2 Lyapunov优化方法 24
2.6 本章小结 26
第3章 终端的节能技术 27
3.1 无线终端的休眠模式 27
3.1.1 休眠机制的基本原理 27
3.1.2 IEEE 802.11无线局域网的休眠机制 28
3.1.3 5G蜂窝网的休眠机制 29
3.2 无线终端休眠机制下的延时分析 34
3.2.1 终端由休眠阶段转为苏醒阶段的不同情况 34
3.2.2 在不同情况下的数据包到达量和数据包延时分析 37
3.2.3 数据包综合延时分析 40
3.2.4 仿真结果 41
3.3 终端能量效率分析 45
3.3.1 终端能量效率分析模型 45
3.3.2 能效仿真结果与讨论 47
3.4 休眠窗口大小设计 49
3.5 本章小结 51
第4章 绿色无线超蜂窝网络 53
4.1 超蜂窝体系架构 53
4.1.1 控制与业务分离 54
4.1.2 软件定义超蜂窝网络及通信与计算协同设计 58
4.2 超蜂窝架构下的高能效网络部署与资源分配 63
4.2.1 高能效网络部署 66
4.2.2 高能效频谱资源分配 69
4.2.3 软件定义超蜂窝架构下面向通信与计算耦合的高效网络部署 71
4.3 基于负载转移的动态基站休眠 74
4.4 基站休眠下的能效与延时折中关系 79
4.4.1 各基站休眠系统参数影响下功率延时关系和折中区间分析 81
4.4.2 延时约束下功率最优基站休眠策略及最优功率延时折中 86
4.4.3 基站休眠与功率匹配联合优化下的功率延时折中关系 87
4.4.4 业务突发性对网络延时与总功耗的影响 92
4.5 本章小结 97
第5章 绿能供电的无线通信系统 99
5.1 绿能供电的无线通信系统概述 99
5.2 绿能供电的链路无线资源分配 101
5.2.1 单天线无线通信系统 101
5.2.2 多天线无线通信系统 112
5.2.3 多点协作系统 118
5.3 绿能供电的蜂窝网络资源分配与休眠 125
5.3.1 同构蜂窝网络 125
5.3.2 异构蜂窝网络 135
5.4 本章小结 147
第6章 绿色边缘计算 148
6.1 边缘计算概述 148
6.1.1 算力的定义与度量 148
6.1.2 边缘计算定义与架构 149
6.1.3 算力网络定义和架构 151
6.1.4 计算任务卸载 152
6.2 能效优化的边缘计算节点选择与任务调度 157
6.2.1 通用计算任务建模 157
6.2.2 边缘计算节点选择 158
6.2.3 云？边协同多终端任务卸载 168
6.3 高能效端？边协同推理 172
6.3.1 DNN推理任务建模 172
6.3.2 两步剪枝策略 175
6.3.3 高能效GPU批处理技术 176
6.4 高能效联邦边缘学习 178
6.4.1 联邦边缘学习任务建模 178
6.4.2 联邦边缘学习调度与资源分配 180
6.5 本章小结 182
第7章 通信与计算融合的绿色低碳移动网络 183
7.1 绿色低碳移动网络概述 183
7.1.1 绿色低碳移动网络架构 183
7.1.2 泛在移动算力和移动储能 185
7.1.3 通信计算一体化的领域定制硬件架构 185
7.2 绿色车载边缘计算 186
7.2.1 车载边缘计算架构 187
7.2.2 分布式自适应任务卸载 188
7.2.3 基于任务复制的高可靠卸载 194
7.3 通信辅助的绿色人工智能 200
7.3.1 移动条件下的能量信息融合交互机理 200
7.3.2 移动性增强的业务服务机理 202
7.3.3 通信？计算？能量资源智简调度 204
7.3.4 基于能量信息双向互动的智简移动性管理 204
7.4 本章小结 205
第8章 总结与展望 206
参考文献 208
彩图
