本书针对5G 异构密集网络部署场景，对5G 网络涉及的关键技术之一—业务迁移技术进行介绍。具体包括针对不同网络性能优化目标的业务迁移技术、结合其他关键技术的业务迁移技术、针对不同时延需求的业务迁移技术，以及移动场景下的业务迁移技术等多个方面，并对业务迁移技术研究前景进行了展望。
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序
前言
第1章5G网络演进及业务迁移技术1
1.15G网络架构1
1.1.1移动网络架构演进2
1.1.25G网络部署方式3
1.1.35G网络架构关键技术4
1.25G超密集网络5
1.2.15G异构密集网络的演进过程5
1.2.25G异构密集网络的性能优势7
1.2.35G异构密集网络面临的挑战7
1.3双连接及多连接技术8
1.3.1双连接协议架构8
1.3.2双连接实现过程10
1.3.34G/5G双连接/多连接部署场景11
1.3.44G/5G双连接协议架构12
1.3.54G/5G双连接建立的触发机制14
1.3.6分离式承载下的数据传输和流量控制15
1.4业务迁移技术16
1.4.1业务迁移技术的概念16
1.4.2业务迁移技术的研究现状及挑战17
1.4.3业务迁移技术流程19
1.4.4业务迁移技术的性能评估指标体系20
1.5章节内容结构21
1.6本章小结22
参考文献22
第2章面向负载均衡的业务迁移技术24
2.1异构密集网络中的负载均衡24
2.1.1负载均衡目标25
2.1.2负载均衡技术研究现状25
2.1.3负载均衡技术面临的挑战26
2.2面向负载均衡的业务迁移技术26
2.2.1基于遗传算法的小区和用户资源需求估计策略27
2.2.2QoS保障的密集异构网络负载均衡33
2.2.3多业务共存下的异构网络负载均衡技术40
2.3本章小结48
参考文献48
第3章面向系统能效提升的业务迁移技术50
3.1绿色业务迁移技术50
3.1.1用户主动的绿色业务迁移技术50
3.1.2主动绿色业务迁移研究现状与目标51
3.2提升系统能效的绿色业务迁移策略52
3.2.1网络模型52
3.2.2系统能量效率54
3.2.3基于拍卖理论的绿色业务迁移策略56
3.3本章小结59
参考文献60
第4章基于协作通信的业务迁移技术62
4.1协作通信62
4.1.1CoMP技术62
4.1.2研究内容与意义63
4.2基于协作通信的业务迁移技术63
4.2.1支持CoMP技术的业务迁移系统模型63
4.2.2基于CoMP技术的功率分配64
4.3性能评估68
4.3.1仿真环境及参数68
4.3.2仿真结果及分析68
4.4本章小结71
参考文献72
第5章基于小区动态扩展的业务迁移技术74
5.1小区动态扩展技术74
5.1.1小区缩放与休眠技术74
5.1.2小区动态扩展技术研究现状及内容75
5.2基于单位面积功耗的自适应小区缩放技术77
5.2.1网络模型77
5.2.2用户连接策略78
5.2.3自适应小区缩放下的用户连接概率79
5.2.4单位面积功率消耗82
5.2.5基于博弈论的最优小区缩放83
5.2.6自适应小区缩放性能评估86
5.3基于能量效率的小小区休眠及业务迁移策略91
5.3.1小小区休眠及业务迁移策略91
5.3.2小小区休眠性能评估94
5.4本章小结96
参考文献96
第6章基于小区动态开关的业务迁移技术98
6.1小区动态开关技术98
6.2基于控制平面/用户平面分离的高能效用户附着与基站开关策略99
6.2.1网络部署场景分析99
6.2.2系统模型100
6.2.3用户附着与基站开关策略101
6.2.4性能评估与仿真结果105
6.3针对移动场景的高能效动态用户附着技术与基站开关策略109
6.3.1场景分析109
6.3.2系统模型109
6.3.3高能效动态用户附着与基站开关策略112
6.3.4性能评估与仿真结果116
6.4本章小结120
参考文献120
第7章基于时延感知的业务迁移技术123
7.1基于有效容量的业务与资源匹配技术123
7.1.1业务与资源匹配概述123
7.1.2业务与资源匹配研究现状125
7.1.3基于有效容量的业务与资源匹配方案126
7.2多业务时延感知的资源分配策略128
7.2.1多业务时延感知的资源分配129
7.2.2用户满意度132
7.2.3多业务调度与业务迁移132
7.3性能评估与仿真结果133
7.4本章小结136
参考文献137
第8章延时业务迁移技术139
8.1支持延时容忍的业务迁移技术139
8.1.1时延敏感型业务迁移技术140
8.1.2延时业务迁移技术研究现状141
8.2基于有效容量的延时业务迁移方案143
8.2.1系统模型143
8.2.2延时业务迁移方案147
8.2.3性能评估与仿真结果154
8.3基于用户激励的延时业务迁移方案160
8.3.1系统模型160
8.3.2完全信息延时迁移方案162
8.3.3不完全信息延时迁移方案167
8.3.4性能仿真与评估170
8.4本章小结175
参考文献175
第9章基于网络功能虚拟化的业务迁移技术177
9.1NFV技术177
9.1.1NFV技术背景177
9.1.2NFV研究现状178
9.1.3NFV存在的问题179
9.2基于NFV的业务迁移技术180
9.2.1基于流行度分布的VNF成簇部署方案180
9.2.2基于宏观运动模型的SFC时延分析189
9.2.3基于微观运动模型的SFC时延分析192
9.3本章小结195
参考文献196
第10章融合计算迁移的业务迁移技术197
10.1基于移动边缘计算的迁移技术197
10.1.1基于移动边缘计算的迁移技术概念和特征197
10.1.2移动边缘计算迁移步骤199
10.1.3移动边缘计算迁移技术分类200
10.2移动边缘计算迁移技术的关键问题200
10.2.1迁移决策201
10.2.2移动性管理202
10.3移动边缘计算迁移与区块链的结合203
10.3.1移动边缘计算中业务迁移的安全问题203
10.3.2区块链203
10.3.3车辆辅助传输记录的存储方法及装置204
10.4本章小结206
参考文献207
第11章针对移动过程中用户的业务迁移技术208
11.15G车联网场景下的业务迁移及分析208
11.2多车道混合V2V/V2I传输时间分析213
11.3多车道V2V传输场景下的业务迁移策略222
11.3.1系统模型及信道模型222
11.3.2基于最小单次下载时间(MSDT)的迁移策略225
11.4基于边缘计算的RSU间多车道消息回传策略230
11.4.1系统模型及问题描述230
11.4.2回传策略性能分析231
11.4.3性能仿真与评估233
11.5本章小结237
参考文献237
第12章基于车载边缘计算的业务迁移技术239
12.1车载边缘计算服务器239
12.1.1车载边缘计算服务器的概述239
12.1.2计算任务迁移到车载移动计算服务器240
12.2基于深度强化学习的业务迁移方案241
12.2.1系统模型241
12.2.2先验知识242
12.2.3基于强化学习的车载计算服务器迁移方案243
12.2.4仿真结果与分析245
12.3基于MAB的车载边缘服务器任务迁移方案248
12.3.1系统模型248
12.3.2基于学习的CPU频率变化感知的车辆边缘计算任务迁移方案250
12.3.3仿真结果与分析253
12.4基于整数规划的最小化时延迁移方案259
12.4.1系统模型259
12.4.2时延最小时空联合计算迁移决策方案262
12.4.3仿真结果与分析266
12.5基于MDP的车载边缘任务迁移方案269
12.5.1车载边缘计算与MDP介绍269
12.5.2系统模型269
12.5.3基于马尔可夫决策过程的车辆边缘计算任务迁移方案273
12.5.4在非确定性转移概率下对于车辆边缘计算的任务迁移研究276
12.5.5仿真结果与分析279
12.6基于分布式学习的车载边缘计算迁移方案287
12.6.1系统模型287
12.6.2分布式学习计算迁移方案289
12.6.3仿真结果与分析293
12.7本章小结295
参考文献295
第13章业务迁移技术研究展望299
索引301
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