简介:摘要随着5G移动通信网络的来临,移动流量得到了大幅度的增长,新型业务面对越来越多的挑战,比如说高回传带宽以及低时延。移动边缘计算MEC在一定程度上可以解决这些问题,对整体的网络架构进行初步的介绍,了解5G在标准化发展的过程当中,如何更加贴合于MEC部署策略。未来5G移动通信网络,将会是一个多级计算协同的网络系统,通过先进技术整体的设计,会使得整体的架构在灵活性和自适应性方面有大幅度的提高。与此同时,在进行通信和相关计算功能展开的过程当中,会充分的应用到虚拟化技术,便于可以对存储资源进行高效的共享。5G移动通信网络,无论是在基础理论还是关键技术方面,都具有一定其他技术无法比拟的优势,通过对于相关理论和具体的展开形式,进行更加精准的研究,希望可以推动通信和计算技术协同发展。
简介:摘要尽管从认知无线电范式的提出已经经历了十几年了,在这些年里研究主要集中于物理层和媒体访问的问题上,而最近的一些研究才针对认知网络的路由问题。本文将移动认知无线电和AdHoc网络的反应式路由相结合解决了这个问题。通过设计了一个反应式路由协议来达到此目的。
简介:电力网络和信息网络深度融合,虽然促进网络间的交流,但也带来故障大规模传播的风险。基于电网结构和负载特性,结合信息网调度功能,构建电力信息相互依存网络模型。使用最高负载、最低负载和最高容量比3种节点攻击方式攻击电网单一节点,并与单层电网故障进行比较。研究表明,在最高负载节点攻击下,初始负载较小时,电力信息相互依存网络的鲁棒性比单层电网弱,当初始负载较大时,两种网络鲁棒性接近;在最低负载和最高容量比节点攻击下,两种网络的鲁棒性差异并不明显;在相互依存网络上,最高负载节点攻击的级联故障最难完全消除。
简介:新一代网络环境下,用户与信息之间的交互耦合及其动态演化更加突出,并基于此形成了多样及多变的用户群组和信息群组。为了提高网络信息共享、传输及获取的效率,需要揭示用户与信息间的耦合及演化机制。本研究主要探讨其耦合机制的研究范式,尝试基于社会网理论揭示用户与信息间的耦合影响机制;基于概率图模型及多主体仿真揭示用户与信息间的关联演化机制;基于社会网理论构建用户群组和信息群组的模式识别模型。用户与信息间的耦合及演化机制的揭示,可丰富行为经济学、复杂性科学以及图书情报档案学等领域的相关理论,用户群组与信息群组模式识别模型的构建,有助于提高网络信息的社会化获取及个性化服务的效率。