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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

15.4 SDN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

17.2 4G演化的增强移动宽带应用173

17.2.1 VR173

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