13、5G 蜂窝网络中的网络切片与缓存技术解析

5G 蜂窝网络中的网络切片与缓存技术解析

1. 引言

随着高清视频、虚拟现实、在线游戏和云服务等移动网络服务与应用的飞速发展,第五代(5G)移动网络应运而生。5G 网络从网络架构创新和关键技术革新两个角度展开了广泛研究。其中,网络切片是 5G 网络架构的重要特性之一,它借助虚拟化技术,在单一物理网络基础设施上抽象并创建虚拟网络,能按需为智能手机、自动驾驶和大规模物联网等不同用例提供端到端网络服务,有效节省电信运营商的资本支出(CapEx)和运营支出(OpEx)。

网络切片面临的关键问题之一是如何灵活高效地配置和管理虚拟网络的资源。近年来,众多学者针对此问题展开研究。有的提出基于混合整数规划的虚拟链路映射方案,有的构建无线网络虚拟化模型以实现资源最优利用,还有的提出基于网络切片的 5G 核心网络框架以实现高性价比的服务部署和高效运营。

与此同时,信息中心网络(ICN)技术的广泛研究使得网络内缓存成为 5G 网络中减少重复内容传输、提升终端用户体验质量(QoE)的有前景技术。许多研究聚焦于 5G 网络中的缓存技术,分析缓存部署位置对网络性能的影响,提出基于内容中心网络的移动网络缓存方案,或联合考虑内容放置和请求路由问题以节省网络带宽成本并提升用户体验。

然而,以往的研究通常将网络切片和网络内缓存这两个重要问题分开解决。实际上,为满足 5G 网络的性能要求并提高资源利用率,有必要将这两项先进技术结合起来。因此,我们提出联合考虑网络内缓存和网络切片,以提升端到端系统性能,重点聚焦于 5G 核心网络中的这两项技术。我们的工作基于以下几点考虑:
- 整合 5G 核心网络中的网络内缓存和网络切片是重要的网络演进趋势,不仅能减轻移动网络流量负载、提升内容交付性能,还能按需灵

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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