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5G+AI融合全景圖

定　價：￥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：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115579690	出版時間：	2022-03-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁數：	256	字數：

內容簡介

　　5G+AI融合全景圖在回顧5G和AI技術發(fā)展的基礎上，對未來5G與AI融合進行從理論到實際用例及需求，再到國際標準化及產業(yè)推進的講解與分析。本書給出“5G智能維”的概念，并對5G引入AI的理論基礎進行分析。其次，基于理論分析，本書對目前5G網絡中引入AI的場景、用例及5G網絡架構需要進行的標準化進行了說明。再次，本書在分析了5G中引入的AI算法之后，對5G網絡支持AI的算法及應用進行了的介紹。并結合基礎的理論和用例分析，本書對未來5G與AI融合賦能各垂直行業(yè)進行了展示，同時對未來6G與AI融合、如何構建6G智能維也進行了展望。本書適合移動通信及AI相關專業(yè)學生、從事移動通信及AI相關工作工程師及希望了解未來5G與AI發(fā)展的的相關人士閱讀。書中部分內容可用于5G及AI入門級培訓班或者高等院校5G及AI相關課程。

作者簡介

　　王志勤中國信息通信研究院副院長，教授級高工，IMT-2020（5G）推進組與IMT-2030（6G）推進組組長，CCSA（中國通信標準化協會）無線通信技術工作委員會主席。榮獲國家科學技術進步獎特等獎一次、一等獎一次、二等獎兩次，國家創(chuàng)新獎一次，部級科技獎多次。劉曉峰中國信息通信研究院無線通信創(chuàng)新中心副總工，教授級高工，IMT-2020（5G）推進組 5G與AI融合研究組組長。著有《5G無線系統設計與國際標準》《5G無線增強設計與國際標準》。多項國家重大專項牽頭負責人，榮獲省部級科技獎多次。沈嘉OPPO研究員，IMT-2020（5G）推進組 5G與AI融合研究組副組長，3GPP “AI/ML model transfer in 5GS”項目報告人，2016年獲國家科學技術進步獎特等獎，著有《3GPP長期演進（LTE）技術原理與系統設計》《5G技術核心與增強：從R15到R16》等技術專著。吳曉波IMT-2020（5G）推進組5G與AI融合研究組副組長，長期參與3GPP SA2標準會議，主要參與4G/5G語音、5G智能化等方面研究。劉亮中國移動研究院技術經理，主任研究員，IMT-2020（5G）推進組5G與AI融合研究組副組長。北京航空航天大學博士，，擔任3GPP本地定位、無線大數據采集與應用、網絡自動化等多個項目的報告人。彭木根北京郵電大學教授、信息與通信工程學院執(zhí)行院長、網絡與交換技術國家重點實驗室副主任，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智能維構建　8
1．3．2　5G助力AI泛在化　12
1．3．3　5G與AI融合關鍵問題分析　13
1．4　小結　16
第　2章 5G 與AI融合基礎理論分析
2．1　人工智能領域基礎知識　21
2．1．1　數據集　21
2．1．2　常用人工智能學習算法　23
2．1．3　小結　48
2．2　5G與AI融合基礎理論研究　48
2．2．1　5G與AI融合數據集建立　49
2．2．2　5G與AI融合算法及模型　57
2．2．3　5G與AI融合仿真及驗證方法　60
2．3　小結　62
第3章　5G 無線側引入AI技術
3．1　5G無線系統設計簡述　65
3．1．1　5G無線系統設計架構　65
3．1．2　5G無線物理層設計　68
3．1．3　基本波形與幀結構設計　70
3．1．4　大規(guī)模天線設計　71
3．1．5　調制編碼設計　81
3．1．6　定位技術設計　82
3．2　5G無線側引入AI技術　85
3．2．1　基于AI的頻譜效率提升　85
3．2．2　基于AI的定位增強技術　105
3．2．3　基于AI的覆蓋和容量優(yōu)化　107
3．2．4　基于AI的基站節(jié)能　111
3．2．5　基于AI的移動性管理　116
3．2．6　基于AI的負載均衡技術　120
3．3　5G無線側引入AI技術標準化架構
分析　121
3．4　小結　123
第4章　5G 核心網側引入AI技術
4．1　5G核心網設計簡述　126
4．2　5G核心網側引入AI技術的主要
場景　129
4．2．1　AI輔助終端業(yè)務體驗提升　129
4．2．2　AI輔助終端行為監(jiān)管　132
4．2．3　AI輔助核心網網元選擇　137
4．2．4　AI輔助V2X應用層參數調整　138
4．2．5　AI輔助網管切片SLA保障　138
4．3　網絡智能化的整體框架　139
4．3．1　網絡智能化的基本框架　140
4．3．2　網絡智能化的框架增強　141
4．3．3　網絡智能化的關鍵流程　144
4．4　NWDAF可提供的數據分析結果　152
4．4．1　業(yè)務體驗數據分析結果　152
4．4．2　網元負載數據分析結果　155
4．4．3　UE移動性數據分析結果　157
4．4．4　UE交互性分析結果　160
4．4．5　終端異常分析結果　163
4．5　5G智能網絡架構持續(xù)演進展望　166
4．5．1　如何緩解數據孤島　166
4．5．2　對漫游場景的支持　167
4．5．3　網絡優(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　169
第5章　5G 支持AI算法及應用
5．1　基于5G的分割AI/ML與
協作AI/ML　173
5．1．1　基本特征　173
5．1．2　分割式圖像識別業(yè)務　181
5．1．3　網絡與機器人之間的分割式控制　192
5．1．4　機器人之間的協作式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　圖像識別AI模型下載　200
5．2．3　語音識別AI模型下載　207
5．2．4　智能汽車AI模型更新　208
5．2．5　基于覆蓋信息的預測性AI/ML
模型下載　211
5．2．6　終端AI模型性能監(jiān)測　213
5．3　基于5G的聯邦學習與分布式學習　215
5．3．1　基本特征　215
5．3．2　用于圖像識別模型訓練的實時
聯邦學習　218
5．4　小結　222
第6章　5G 與AI賦能垂直行業(yè)
6．1　5G與AI融合推動產業(yè)數字化轉型　224
6．1．1　智能車聯網　225
6．1．2　工業(yè)互聯網　227
6．1．3　智慧港口　229
6．1．4　智能電網　230
6．2　5G與AI融合推動社會生活智能化　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　237
第7章　6G 與AI融合展望
7．1　AI成為未來6G設計的核心基礎
維度　241
7．1．1　6G智能維　241
7．1．2　6G智能維基礎設計　242
7．2　6G智能維度開發(fā)是長期持續(xù)的
過程　243
7．3　小結　245
參考文獻