软件定义5G网络关键技术

面向一切即服务的软件定义5G网络

先进的第五代移动通信技术(5G)基础设施有望成为数字社会、数字经济和银发经济的“神经系统”。诸如无处不在的“沉浸式体验”和“一切即服务”(XaaS)等新型服务范式,预计将推动全球对新型5G技术组件的采纳和市场应用。尤为重要的是,5G网络将支持关键任务型机器通信和大规模机器类通信流量。因此,5G预期改进的关键性能指标包括但不限于延迟、可靠性、容量以及频谱和网络灵活性。这要求对所有功能域——包括接入层(AS)、非接入层(NAS)和传输网络层(TNL)——在协议和流程方面进行彻底的重新思考。

一些新兴技术,例如软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)、移动边缘计算(MEC)和高性能计算(HPC),为实现面向软件(服务)定义的5G网络提供了推动力,其目标是针对可用频段(频谱)实现软件定义空口(SDAI);为多个行业特别是垂直市场提供按需“网络切片”(新架构);以及为移动宽带和机器类通信提供灵活性和频谱效率(新空口)。

主要挑战在于实现网络的端到端动态切片,使特定的物理网络基础设施能够支持更广泛的需求,并具备创建专用网络的能力,企业客户可通过自助式企业门户等方式对这些网络进行控制。该解决方案的核心要素是能够灵活调整基础设施(包括空中接口以及前传、回传、汇聚和核心网中的支撑网络),以满足不同“垂直”行业应用的需求。

目标是在十年后,通信与信息技术将集成于通用的高性能平台之上,提供一种可灵活定义的服务型第五代移动通信技术基础设施,无缝集成异构有线和无线能力,推动商业解决方案,并提供多租户技术与商业控制。

在IEEE通信杂志中,这一适时的专题汇集了来自产业界和学术界研究人员的关键贡献,针对上述挑战性问题进行了探讨,并阐明了先进第五代移动通信技术网络基础设施的一些基本技术方面。

为响应征稿启事,收到了大量投稿。这些投稿经过严格的评审流程,最终仅有五篇杰出论文被选中发表。这些文章涉及多址接入、前传/回传和网络技术以及5G架构领域。这些文章有望激发研究与创新社区产生新的思路和贡献,同时为读者提供有关未来第五代移动通信技术网络主要技术设计问题的相关背景信息和可行解决方案。

本期专题的第一篇文章《5G非正交多址接入:解决方案、挑战、机遇及未来研究趋势》由戴凌龙、王碧钗、袁毅锋、韩双峰、伊志林和王兆成撰写。作者提出了一种5G潜在技术,即非正交多址接入(NOMA),以及软件定义多址接入(SoDeMA)的概念,该概念能够自适应地配置可用的多址接入方案,以支持多样化的服务和应用,并可根据利益相关方的需求提供任意多址接入方案。

第二篇文章《重新思考Soft RAN的前传》,由伊志林、袁燕楠、黄金日、马世佳、崔春峰和段然撰写,提出并分析了一种新的基于以太网的前传(FH)接口,称为下一代前传接口(NGFI),该接口能够更好地支持一些关键的第五代移动通信技术,例如云无线接入网络、超密集网络和大规模天线系统。
第三篇文章《基于软件定义弹性的灵活栅格光网络实现基带单元云互联》中,张佳伟、冀跃峰、张杰、顾仁涛、赵永利、刘思明、徐坤、宋梅、李晗和王新波提出了一种软件定义的集中式控制平面,用于协调来自基带单元(BBU)、射频和光域的异构资源,提升基于云的无线接入网络(C-RAN)的弹性和智能。

第四篇文章《网络编码软件定义网络:实现第五代移动通信技术传输与存储网络》,由耶普·克里格斯隆德、约纳斯·汉森、丹尼尔·E·卢卡尼、弗兰克·H·P·菲策克和穆里尔·梅达尔合著,主张结合使用SDN与网络编码(NC)功能,以支持更多5G网络服务。

第五篇文章《通过将传统服务集成到第四代移动通信网络及未来演进中的软件定义服务迁移》,由姜延雄、阮明智、洪基文、朴钟宽和朴珍宇撰写,为本专题画上句点,提出了一种下一代网络架构的设计方案,该方案通过基于SDN和NFV的软件特性,将传统网络服务集成到第四代移动通信网络中。

最后,我们要感谢所有使本专题得以实现的利益相关方,并希望本期为读者精心准备的关于先进的5G基础设施的专题能够满足读者期望。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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