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,5G 移动网络应运而生,并从网络架构创新和关键技术等方面得到了广泛研究。5G 网络架构的一个重要特性是引入了网络切片技术,通过虚拟化技术,基于单一物理网络基础设施抽象创建虚拟网络,能为智能手机、自动驾驶和大规模物联网等不同用例按需提供端到端网络服务,有效节省电信运营商的资本支出和运营支出。

网络切片面临的一个重要问题是如何灵活高效地配置和管理虚拟网络的资源。近年来,已有不少相关研究,如提出基于混合整数规划的虚拟链路映射方案、无线网络虚拟化模型、5G 核心网络框架、面向未来的无线网络架构以及分层组合拍卖机制等。

另一方面,随着信息中心网络(ICN)技术的广泛研究,网络内缓存被认为是 5G 网络中减少重复内容传输、提高终端用户体验质量(QoE)的有前景技术。相关研究包括分析缓存部署位置对网络性能的影响、提出协作缓存算法、构建协作缓存框架和缓存虚拟化方案等。

然而,以往网络切片和缓存这两个重要问题通常是分开解决的。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考虑。

1.1 研究动机

  • 网络发展趋势 :在 5G 核心网络中集成网络内缓存和网络切片是重要的网络演进趋势,不仅能减少移动网络流量负载、提高内容交付性能,还能按需灵活提供各种定制服务。
  • 现有研究不足 :在现有的网络切片和网络内缓存研究中,网络内缓存资源分配在网络切片中未得到充分考虑,可能导致网络切片性能
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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