内容简介

信息技术的快速发展,未来通信系统需要满足更高的要求,当前正处于5G技术研发的关键阶段。在此背景下,《5G通信系统》对5G通信系统的传输、网络技术以及应用场景等进行了详细的介绍和讨论,内容涵盖5G网络的发展与现状、终端到终端通信、大规模多输入多输出、全双工、毫米波、信道编码、波形设计、软件定义的空中接口、多址技术、接入与回传、自组织网络、异构网络融合、软件定义网络、网络功能虚拟化、网络安全、人工智能在5G中的应用、5G的应用场景、系统方案等不同层面,较全面地为读者呈现5G通信系统。

目录

目录
第1章概述1
1.1移动通信的发展1
1.25G特性2
1.3研发现状4
1.3.1全球主要的5G活动4
1.3.2标准化进程6
1.4《5G通信系统》的内容介绍7
1.4.15G传输技术7
1.4.25G网络系统8
1.4.35G与人工智能9
第2章终端到终端通信10
2.1D2D通信概念10
2.2D2D邻近设备发现11
2.3D2D通信模式选择12
2.4D2D通信干扰分析14
2.5D2D资源调配16
2.6基于FFR的资源管理18
2.7多跳D2D通信23
2.8D2D通信的发展挑战24
第3章大规模多输入多输出26
3.1大规模MIMO的概念26
3.2大规模MIMO信道模型27
3.3大规模MIMO波束成形30
3.4导频污染32
3.5系统容量34
3.6大规模MIMO的发展挑战36
第4章全双工37
4.1全双工概述37
4.2全双工的发展过程38
4.3全双工通信的自干扰抵消38
4.3.1天线干扰消除40
4.3.2射频干扰消除42
4.3.3数字干扰消除42
4.4全双工的性能43
4.5全双工的发展挑战44
第5章毫米波47
5.1毫米波概述47
5.2毫米波传播特性48
5.328GHz室内外穿透损耗和反射特性的测量51
5.4毫米波通信的优点55
5.5毫米波通信的发展挑战56
第6章信道编码57
6.1信道编码概述57
6.2低密度奇偶校验码58
6.3咬尾卷积码61
6.4极化码63
6.5信道编码的发展挑战65
第7章波形设计67
7.1波形设计概述67
7.2FBMC技术68
7.3GFDM技术69
7.4UFMC技术70
7.5F-OFDM技术71
7.6波形技术特性总结72
7.6.1波形技术特征72
7.6.2波形技术性能分析73
第8章软件定义的空中接口76
8.1软件定义的空中接口概述76
8.2软件无线电77
8.3认知无线电78
8.4空中接口的软件定义80
8.5空中接口的发展挑战84
第9章多址技术86
9.1非正交多址86
9.2图分多址接入88
9.3多用户共享接入91
9.4稀疏编码多址接入93
9.5多址接入的发展挑战95
第10章接入与回传97
10.1接入与回传概述97
10.2C-RAN的产生背景98
10.3C-RAN的基本结构99
10.4C-RAN的技术实现102
10.5混合回传网络103
10.6回传网络性能104
10.7接入与回传的发展挑战105
第11章自组织网络107
11.1自组织网络概述107
11.2自组织网络的架构108
11.3超密集场景下的网络自组织关键技术109
11.4自组织网络的标准化进展111
11.55G对SON的需求113
11.6自组织网络的发展挑战115
第12章异构网络融合117
12.1异构网络概述117
12.2异构部署的网络方案118
12.3异构网络的干扰管理118
12.3.1频域内干扰管理方案119
12.3.2时域内干扰管理方案120
12.3.3空域内抗干扰方案121
12.4异构网络的接入122
12.5异构网络的切换123
12.6异构网络的节能125
12.7异构网络的发展挑战126
第13章软件定义网络127
13.1产生背景127
13.2SDN的典型架构127
13.3SDN的关键技术129
13.4基于SDN的接入技术132
13.5基于SDN的负载均衡135
13.6基于SDN的“三朵云”5G网络架构136
13.7SDN的发展挑战136
第14章网络功能虚拟化138
14.1NFV产生背景138
14.2NFV的参考架构139
14.3基于NFV的转发142
14.4网络切片143
14.5NFV的发展挑战147
第15章网络安全148
15.1网络安全概述148
15.2网络安全构架149
15.2.1身份可信,行为可溯150
15.2.2网络可信,安全分级152
15.2.3实体可信,内建免疫153
15.3物理层的链路安全153
15.4SDN控制层的安全控制155
15.5基于SDN的网络安全156
15.6网络安全的发展挑战157
第16章人工智能在5G中的应用160
16.1机器学习概述160
16.2机器学习在5G中的应用161
16.3深度学习163
16.4深度学习在5G中的应用165
16.4.1无线物理层深度学习165
16.4.2深度学习辅助的SCMA168
16.4.3基于深度学习的网络流量预测168
16.5人工智能应用于5G的发展挑战169
第17章5G的应用场景172
17.1应用场景概述172
17.24G演化的增强移动宽带应用173
17.2.1VR173
17.2.2高铁动车组的无线通信174
17.3低时延高可靠的车联网175
17.3.1车联网的结构组成176
17.3.25G车联网的特征176
17.4低功耗大连接的窄带物联网177
17.5基于云处理的业务应用179
17.65G业务应用的发展挑战182
第18章系统方案183
18.1总体框架183
18.2仿真平台185
18.35G外场测试188
18.45G标准进展191
18.4.1频谱进展191
18.4.25G传输标准进展192
18.55G商用的发展挑战193
参考文献195
缩略词200

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