目录 第1章 概述 1 1.1 移动通信的发展 1 1.2 5G 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 本书的内容介绍 7 1.4.1 5G 传输技术 7 1.4.2 5G 网络系统 8 1.4.3 5G 与人工智能 9 第2章 终端到终端通信 10 2.1 D2D 通信概念 10 2.2 D2D 邻近设备发现 11 2.3 D2D 通信模式选择 12 2.4 D2D 通信干扰分析 14 2.5 D2D 资源调配 16 2.6 基于FFR 的资源管理 18 2.7 多跳D2D 通信 23 2.8 D2D 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 5.3 28GHz 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 7.2 FBMC 技术 68 7.3 GFDM 技术 69 7.4 UFMC 技术 70 7.5 F-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 10.2 C-RAN 的产生背景 98 10.3 C-RAN 的基本结构 99 10.4 C-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 11.5 5G 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 13.2 SDN 的典型架构 127 13.3 SDN 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 13.7 SDN 的发展挑战 136 第14章 网络功能虚拟化 138 14.1 NFV 产生背景 138 14.2 NFV 的参考架构 139 14.3 基于NFV 的转发 142 14.4 网络切片 143 14.5 NFV 的发展挑战 147 第15章 网络** 148 15.1 网络**概述 148 15.2 网络**构架 149 15.2.1 身份可信，行为可溯 150 15.2.2 网络可信，**分级 152 15.2.3 实体可信，内建免疫 153 15.3 物理层的链路** 153 15.4 SDN 控制层的**控制 155 15.5 基于SDN 的网络** 156 15.6 网络**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SCMA 168 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 17.2 4G 演化的增强移动宽带应用 173 17.2.1 VR 173 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 17.3.2 5G 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 17.6 5G 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 18.3 5G 外场测试 188 18.4 5G 标准进展 191 18.4.1 频谱进展 191 18.4.2 5G 传输标准进展 192 18.5 5G 商用的发展挑战 193 参考文献 195 缩略词 200
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