网络优化白皮书
5G应用场景白皮书
5G应用场景白皮书一、智能制造领域在智能制造中，5G 技术能够实现工业设备的智能化连接和控制。
通过 5G 网络，工厂内的机器人、数控机床、传感器等设备可以实时、高效地进行数据传输和交互。
这使得生产过程更加灵活和自动化，提高了生产效率和产品质量。
例如，在汽车制造工厂中，5G 可以支持无人驾驶的运输车辆在车间内准确无误地运输零部件，同时能够对生产线上的设备进行实时监控和故障预警。
一旦某个设备出现异常，相关数据会立即通过 5G 网络传输到控制中心，技术人员可以迅速采取措施进行维修，大大减少了生产中断的时间。
此外，5G 还能实现远程操控和虚拟工厂。
技术人员可以在千里之外通过 5G 网络对工厂内的设备进行精准操控，就如同在现场一样。
虚拟工厂则利用 5G 带来的高速数据传输，对整个生产流程进行模拟和优化，提前发现潜在问题，降低生产成本。
二、智能交通领域5G 在智能交通领域的应用将极大地改善交通状况和出行体验。
首先，5G 支持车联网技术的发展，使车辆之间能够实时通信和共享信息。
车辆可以获取周边车辆的速度、位置、行驶方向等信息，从而提前做出预警和决策，避免交通事故的发生。
同时，车辆与道路基础设施之间的通信也变得更加顺畅，交通信号灯可以根据实时交通流量自动调整时长，提高道路通行效率。
其次，5G 助力自动驾驶技术的实现。
自动驾驶车辆需要大量的数据来感知周围环境和做出决策，5G 的低延迟和高速率能够确保这些数据的快速传输和处理，使车辆能够及时响应各种复杂的路况。
再者，5G 还可以用于智能公交系统。
乘客可以通过手机实时获取公交车辆的位置和预计到达时间，合理安排出行。
公交公司也可以根据实时客流量数据，灵活调整车辆的发车频率和线路，提高公交服务的质量和效率。
三、医疗健康领域在医疗健康领域，5G 技术为远程医疗、医疗物联网和医疗大数据等方面带来了新的突破。
远程医疗借助 5G 网络的高速和低延迟，专家可以远程对患者进行诊断和治疗。
华为 5G-Advanced(2021)网络技术演进白皮书
5G-Advanced网络技术演进白皮书（2021）——面向万物智联新时代从产业发展驱动角度看，键，全球的主要经济体均明确要求将5G作为长期产业发展的重要一环。
从业务上5G将要进入千行百业，从技术上5G需要进一步融合DOICT等技术。
因此本白皮书提出需要对5G 网络的后续演进—5G-Advanced进行持续研究, 并充分考虑架构演进及功能增强。
本白皮书首先分析了5G-Advanced的网络演进架构方向，包括云原生、边缘网络和网络即服务，同时阐述了5G-Advanced的技术发展方向包括智慧、融合与使能三个特征。
其中智慧代表网络智能化，包括充分利用机器学习、数字孪生、认知网络与意图网络等关键技术提升网络的智能运维运营能力，打造内生智能网络；融合包括行业网络融合、家庭网络融合、天地一体化网络融合等，实现5G与行业网协同组网、融合发展；使能则包括对5G交互式通信和确定性通信能力的增强，以及网络切片、定位等现有技术的增强，更好赋能行业数智化转型。
，华为，爱立信（中国），上海诺基亚贝尔，中兴，中国信科，三星，亚信，vivo，联想，IPLOOK，紫光展锐，OPPO，腾讯，小米（排名不分先后）1 产业进展概述 (01)1.1 5G产业发展现状 (01)1.2 5G网络演进驱动力 (01)1.2.1 产业发展驱动力 (01)1.2.2 网络技术驱动力 (02)2 5G-Advanced网络演进架构趋势和技术方向 (04)3 5G-Advanced关键技术 (06)3.1 网络智能化 (06)3.1.1 网络智能化关键技术 (06)3.1.2 智能网络应用场景 (08)3.2 行业网融合 (08)3.3 家庭网络融合 (09)3.4 天地一体化网络融合 (10)3.5 交互式通信能力增强 (11)3.6 确定性通信能力增强 (11)3.7 用户面演进 (12)3.8 网络切片增强 (12)3.9 定位测距与感知增强 (13)3.10 组播广播增强 (13)3.11 策略控制增强 (13)4 总结和展望 (14)5G网络的全球商用部署如火如荼。
中国移动网络技术白皮书(2020年)
中国移动网络技术白皮书（2020年）目录一、网络技术发展之势 (4)二、网络技术发展之策 (6)(一)求解最大值问题（Maximization），追求极致网络 (6)1.性能提升 (6)2.能力增强 (7)(二)求解最小值问题（Minimization），追求极简网络 (9)1.简化制式 (9)2.节能降本 (9)3.降复杂度 (10)(三)求解化学方程式（Fusion），追求融合创新 (11)1.云网融合 (11)2.网智融合 (12)3.行业融通 (13)三、结束语 (16)缩略语列表 (17)一、网络技术发展之势伴随新一轮科技革命和产业变革进入爆发拐点，5G、云计算、人工智能等新一代信息技术已深度融入经济社会民生，造福于广大用户的日常生活。
加快推进5G 为代表的国家新基建战略，引领网络技术创新和网络基础设施建设，已成为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键。
面向近中期网络技术发展，中国移动认为以下技术发展趋势值得关注：性能极致化：随着移动通信每十年一代的快速发展，产业各方共同努力不断提升通信网络速率、时延、可靠性等性能，延伸网络覆盖，提供差异化服务能力，以更好地满足万物互联多样化通信需求。
算网一体化：从云计算、边缘计算到泛在计算发展的大趋势下，通过无处不在的网络为用户提供各类个性化的算力服务。
算网一体化已经成为ICT发展趋势，云和网络正在打破彼此的界限，通过云边网端链五维协同，相互融合，形成可一键式订购和智能化调度的算网一体化服务。
平台原生化：在企业数字化转型、5G云化的浪潮下，产业融合速度加快、网络业务迭代周期缩短。
云原生理念及其相关技术提供了极致的弹性能力和故障自愈能力，获得业界认可。
未来云平台将向云原生演进，为电信网元及应用提供更加灵活、敏捷和便捷的开发和管理能力。
网络智能化：人工智能正在从感知智能向认知智能发展，其应用范围不断扩大。
人工智能的完善成熟促使其与网络的融合不再是简单的网络智能叠加，而是实现网络智能的内生化，切实提升网络运维效率和运营智能化水平，达到降本增效的实际效果。
5G网络架构设计白皮书
引言5G网络：挑战与机遇5G网络架构设计5G网络代表性服务能力5G网络标准化建议总结和展望主要贡献单位P1 P2 P4 P8 P15 P17 P18目录1随着5G研究的全面展开并逐步深入，业界就5G场景形成基本共识：面向增强的移动互联网应用场景，5G提供更高体验速率和更大带宽的接入能力，支持解析度更高、体验更鲜活的多媒体内容；面向物联网设备互联场景，5G提供更高连接密度时优化的信令控制能力，支持大规模、低成本、低能耗IoT设备的高效接入和管理；面向车联网、应急通信、工业互联网等垂直行业应用场景，5G提供低时延和高可靠的信息交互能力，支持互联实体间高度实时、高度精密和高度安全的业务协作。
面对5G极致的体验、效率和性能要求，以及“万物互联”的愿景，网络面临全新的挑战与机遇。
5G网络将遵循网络业务融合和按需服务提供的核心理念，引入更丰富的无线接入网拓扑，提供更灵活的无线控制、业务感知和协议栈定制能力；重构网络控制和转发机制，改变单一管道和固化的服务模式；利用友好开放的信息基础设施引言环境，为不同用户和垂直行业提供高度可定制化的网络服务，构建资源全共享、功能易编排、业务紧耦合的综合信息化服务使能平台。
5G国际标准化工作现已全面展开，需要尽快细化5G网络架构设计方案并聚焦关键技术方向，以指导后续产业发展。
本白皮书从逻辑功能和平台部署的角度，以四维功能视图的方式呈现了新型5G网络架构设计，并提炼了网络切片、移动边缘计算、按需重构的移动网络、以用户为中心的无线接入网和能力开放等5G网络代表性服务能力。
白皮书最后提出了5G网络架构和技术标准化工作的推进建议。
21. 极致性能指标带来全面挑战首先，为了满足移动互联网用户极致的视频及增强现实等业务体验需要，5G系统提出了随时随地提供100Mbps—1Gbps的体验速率的指标要求，甚至在500km/h的高速运动过程中，也要求具备基本服务能力和必要的业务连续性。
第二，为了支持移动互联网和物联网场景设备高效接入的要求，5G系统需同时满足Tbps/km 2的流量密度和百万/km 2连接密度要求，而现有网络流量中心汇聚和单一控制机制5G 网络: 挑战与机遇在高吞吐量和大连接场景下容易导致流量过载和信令拥塞。
TISSON 天网VPN安全网关 技术白皮书
天网网络流量优化系统技术白皮书
智能 QOS 分配技术，包括固定带宽分配、最大带宽分配，优先级管理等， 确保系统资源的合理分配和数据的安全传输；
6
天网网络流量优化系统技术白皮书
规格参数表
表 1 天网 VPN 安全网关的产品规格
目标应用
中小型企事业，企业分支机构
机箱
固定接口
配置口（CON）/10/100M 以太网口（WAN+LAN+DMZ）
支持应用层的管理控制，包括 HTTP 的域名过滤，文件名过滤（如图
片，java）关键字过滤，控制 IM 程序，如 msn，QQ 等，抵抗恶意
脚本的攻击。
虚拟主机、端口映射功能，支持本地回流。
有效抵抗 DOS/DDOS、扫描、嗅探、同步等多种攻击，可自定义
TCP/UDP/ICMP 的 Flood 攻击检测策略，控制单用户最大连接数，
天网 VPN 安全网关提供有强大的防火墙功能，能够充分保护内部网络，既防御 外来侵犯、来自公共网络的攻击，也可控制内部用户对公共网络的访问方式并记 录其上网行为。支持多条不同种类的外网线路接入，可通过流量管理实现不同服 务的 Qos 保证，包括实现带宽的自动均衡，选择最佳路由以及线路的冗余备份 等功能，使企业更为有效而安全地利用有限的网络资源，实现网络功能的最大化， 并有效提高员工的工作效率。
天讯瑞达先后与国内多所重点高校结成战略伙伴关系，联合成立研发中心， 为深入开展技术研究、产品开发、系统测试等工作提供了坚实基础，所共同研发 的新项目，分别得到了多项科技专项资金的支持。
通过科技、创新、服务使客户满意是我们永远的追求！
3
天网网络流量优化系统技术白皮书
天网 VPN 安全网关，由天讯瑞达通讯技术有限公司专门针对现代中小型企 事业、企业分支机构的实际需求而精心研制，它将防火墙、内容过滤、访问控制、 智能路由、动态寻址等企业至关重要的安全功能集于一身，同时具备性能优越、 安全可靠、低成本的 VPN 功能，可基于全动态 IP 的广域网搭建统一的 IPSEC VPN 网络，为多至 100 个远程办公室或者移动用户提供远端接入服务，并可通 过 VPN 转发功能使办公人员通过办公网络安全地转接到其他 VPN 网络中，从 而在满足企业日常有序办公的前提下，为企业网络的远程互访与信息数据的传输 提供安全经济的增值功能，如架构内部 ERP 系统、OA 系统、财务软件、视频 系统的远程运行和内部免费 VOIP 电话及视频会议等。
Viavi Solutions 移动网络自动化优化性能白皮书说明书
White PaperMobile Networks:Automation forOptimized PerformanceMobile networks are becoming increasingly important worldwide as people transition to a more transient lifestyle. People now use mobile networks to work remotely, stream video, and access social media applications. Soon, mobile networks will play a major role in areas such as the Internet of Things (IoT), cloud computing, and vehicle communication.This dependency on mobile networks has increased Quality of Experience (QoE) pressures on service providers at a time when bandwidth demands are also at an all-time high. How can service providers keep up with bandwidth needs and keep QoE at high levels?Service providers are doing their best to meet these demands by making macro level adjustments to networks to achieve incremental improvements in performance. But this has come at a cost. Service providers are seeing profits decline as more money and staff are needed to keep networks running in this new, complex environment. Even with the increase in operating expenditures (OpEx), traditional network optimization is not enough to keep up with the dynamic nature of today’s network traffic.What is needed is a way to automate network performance to create major leaps in optimization on a granular level, while also decreasing OpEx and freeing up staff to maintain the infrastructure and plan for expanding the network to deliver greater capacities. Major advancements have been made in recent months to make automated optimization a reality. Let’s take a closer look at the limitations of current network optimization methods, how automated optimization can overcome these limitations, and how this new method of optimizing networks can create a strategic advantage for service providers when the time comes to deploy 5G.Challenges Facing NetworksAs mobile networks continue to evolve, there are three main challenges that service providers face: interdependency, non-uniformity, and complexity. Each is a problem on its own, but together they create a network environment that is nearly impossible to optimize using traditional methods.Many of the metrics used to optimize networks are now interdependent. Changing a parameter, or parameters, to enhance the characteristics in one part of the network can have implications on other characteristics in other parts of the network. For instance, trying to increase data throughput in a certain area could affect voice traffic – either positively or negatively – in the network.This could also have a detrimental effect on design. Current designs that focus on one Key Performance Indicator (KPI) differ from designs that focus on other KPIs. This means that designs that focus on a specific KPI in isolation may or may not be the right choice for the overall performance of the network – especially as networks become increasingly non-uniform.Extreme non-uniformity is the new normal for mobile networks as regular users become power users and the overall subscriber population becomes more mobile. According to the VIAVI Mobile Data Trends report, 50 percent of data is consumed by only one percent of users. In addition, 50 percent of data is consumed in less than one percent of a network area, and this area is constantly changing. This change can be dramatic. In extreme cases,the amount of data that a cell is expected to support can increase by orders of magnitude over a period of a few minutes.This last data point is an important one. Not only has it become increasingly difficult to optimize networks because of non-uniformity, the non-uniformity is now dynamic. As this trend continues to grow, it will make it impossible to manually optimize networks in the future as this method cannot keep pace with the dynamic changes taking place. This leads to the overall problem with optimizing mobile networks: complexity. Not only are subscribers using networks in new and dynamic ways, technologies such as L TE, VoL TE, and heterogeneous networks (HetNets) have added layers of complexity that mean that changes to a network layer will not only change how that layer responds to the traffic it must convey, but it will also change the way that layer interacts with other layers. For example, changing an L TE layer may make it more or less attractive at a given location to traffic on the 3G network, and vice-versa.The number of tunable parameters is now enormous. For example, tuning just two parameters on each of 100 cells – where each parameter has 10 possible values – creates 10200 different ways these cells could be configured. That’s more than the number of atoms in the observable universe!Limitations of Network-Centric OptimizationThe three main challenges put a spotlight on the limitations of current optimization methods. While networks have become increasingly complex and dynamic, most optimization efforts are still primarily network-centric: a problem is located using network statistics and then adjustments are made to the network parameters to solve the problem. This network-centric approach of characterizing a problem using network statistics and then making macro site parameter adjustments no longer works when optimization is needed on a more granular level. This approach is also less effective when the intention is to change the configuration such that the performance is improved, rather than solve a specific problem.T aking this a step further, most macro-based adjustments create and maintain a baseline for overall network performance, but do little to optimize performance for specific locations within the network at any given time. For example, workers based in an office might tend to use voice services during the morning but then leave their office during lunch hour and go outside. While outside, their usage might migrate away from voice to data services. This illustrates the changing nature of the services demanded from the network and where they need to be delivered. An effective optimization would have to configure the network to deliver an acceptable user experience for this cohort of users, not just during the work hours and lunch break, but also during the commute time, evenings,and weekends. At each of these times the usage profile will be different and the locations will generally change. T aking automation to the limit sees the network able to adapt its configuration as the day progresses in response to the changes in the demands placed on it.But current optimization methods can only see macro locations based on overall network metrics. This creates “blind optimization” where multiple types of users at the various locations around the network are blended into one as the network tries to optimize an entire area. Doing so creates an imbalance where some users will have more resources than they need, while others will experience impaired usability.Another limitation is the iterative approach toward optimization – making small, incremental changes over time – due to the inter-dependent nature of today’s networks. This ensures that changes will not have an adverse effect on the network, but it also means that improvements are small with no major step changes in optimization. Most of these changes are use case driven and analyzed in isolation. If there is a problem with VoL TE performance for instance, current methods typically try to solve the problem in isolation without considering how it will affect other parameters such as data performance or energy consumption.Drive testing is often used in network optimization. However, drive testing uses synthetic data and is OpEx heavy. It can also take a considerable amount of time and effort to come to a network design optimized for the drive test traffic rather than the commercial users of the network.Most of all, today’s network-centric methods only focus on the network itself and have limited ability to measure or enhance the subscriber experience of using a network.Benefits of Automated Subscriber-Centric OptimizationNew methods of optimization take the focus from the network to the subscriber. Subscriber-centric optimization considers where subscribers are located, how are they using the network, and what their current QoE is at any given time. But what must happen behind the scenes to make this happen?Several advancements have made subscriber-centric optimization possible. Solutions can now collect, locate, store, and analyze data from mobile connection events, creating a repository of location intelligence from all subscribers throughout a network. This location intelligence is then transformed to deliver subscriber-centric performance engineering and Radio Access Network (RAN) planning information.Most recently, subscriber-centric performance has been taken one step further by automating network performance optimization. This new automated subscriber-centric optimization addresses the network challenges created by interdependency, non-uniformity and complexity, and can keep up with increasingly dynamic traffic patterns.Where traditional network optimization is a manual process and can take up to two weeks per site, automated optimization can optimize multiple sites at a time within hours rather than days. Where the focus of manual optimization must be a single site or a small group of sites, automated network optimization can focus on much larger clusters of hundreds of sites. Not only is the focus on larger clusters of sites possible with an automated approach, it is desirable since the exponential growth in possible parameterizations gives the optimization more scope to find configurations that maximize the performance for the mix of subscribers and applications in that region of the network. Once the area for optimization is selected, goals and success criteria are then established. KPI constraints and trade-off levels are then selected.The optimization task is then scheduled – typically processing tens of millions of events based on subscriber data with granular location intelligence. If the results create the intended improvement, the changes can be actuated into the network. The result is a fast turnaround with major step improvements in optimization without adversely affecting other parts of the network.Because this approach is automated, it also greatly reduces the staffing and OpEx needed to optimize a network.Engineers are typically able to turn around optimized designs for large areas in a very short time. In addition, automated subscriber-centric optimization directly maps revenue to QoE to keep service providers profitable and subscribers happy.In addition, the problems of interdependency and non-uniformity are overcome. Automated optimization can analyze KPIs in parallel and predict the impact of planned changes to make sure other parameters of the network will not be negatively affected. Algorithms calculate effects by predicting gains and the net costs of those gains to the network before any changes are made; and predictive decision making can resolve contradictions before they happen.This more proactive approach saves time and prevents subscribers from experiencing negative events that are common using traditional, reactionary optimization methods. As an added benefit, the ability to use granular data at the subscriber level also allows network optimization to prioritize specific subscriber groups such as VIPs or high-net individuals.In summary , traditional methods focus on network and synthetic data, are OpEx heavy , and take considerable effort and time to come to a conclusion that does not necessarily end up addressing the QoE and capacity issues. However, using subscriber-centric data ensures optimization is aligned with subscriber QoE, is OpEx light, and delivers network designs in a significantly shorter timeframe.Automated Subscriber-Centric Optimization in ActionAutomated optimization sounds good in theory , but does it work with real network traffic? Let’s look at a few real-life examples.A major mobile provider wanted to maximize data coverage and throughput by reducing the number of L TE data users on 3G. The goal was to improve data traffic volumes on an already optimized network while maintaining 3G voice service. The network had 233 cells across two Radio Network Controllers (RNCs).CollectReview areasDrive test prioritized sites Collect PM statsCollectSelect ClustersEstablish Goals & Constraints Schedule T askTIME = 1 HOUR AnalyzeOvershootersDrop Calls, Congestion, Load BalancingAnalyzeProcess Milllions of events Granular Subscriber Data Automatic analysisTIME = 1 HOURActuateOnce manually correlated Then fix all sectors that have the issuesActuateActuate optimization Design into the networkTIME = 1 HOUR ConfirmRe-drive problem areas Make final a djustments Check PM statsConfirmCompare results with predictionsTIME = 1 HOURTraditionalAutomated OptimizationAutomated optimization used subscriber-centric intelligence to analyze the current subscriber usage. Based on this intelligence, power changes were made to 67 cells, and 63 cells received antenna e-tilt changes. The result was a 1.3-point improvement in the L TE quality index and a 24 percent increase in data traffic volume – all without affecting 3G voice services. See diagram on left of page.Another service provider wanted to maximize retainability of VoL TE calls and improve VoL TE throughput while maintaining accessibility. They also wanted to make sure the changes wouldn’t impact data services. Automated subscriber-centric optimization maintained VoL TE accessibility at 99.82 percent while improvingVoL TE retainability from 97.48 percent to 98.03 percent. At the same time, the mean throughput improved by more than 13 percent. This was a major step change improvement without impacting data services. See diagram on right of page.Voice and data are not the only uses of automated optimization. Service providers can also use it to optimize energy consumption to reduce OpEx without affecting subscriber services.One service provider wanted to reduce energy consumption on their 3G network at major sites in a city while ensuring service availability. Automated optimization analyzed subscriber usage at key sites outside of normal hours and analyzed handset carrier capability. The solution also determined the optimal carrier configuration per site to optimize energy consumption while maintaining service levels. The result was a reduction in energy costs by 25 percent, saving the provider an estimated $2.4 million annually.These step changes in optimization were all possible because real subscriber-centric intelligence was being used instead of traditional synthetic data. This allowed the service providers to see what the true results would be once the changes were actuated. Automated optimization allows engineers to establish specific goals to optimize aspects such as capacity, throughput, service drops or energy savings. Service providers can also focus on a select set of parameters for the most cost effective improvements such as only changing power or e-tilt parameters.Automated Optimization and 5GSubscriber-centric automation will become even more important as mobile networks become more complex.An analysis of a number of third-party industry resources shows that networks will see several major changes by 2025:y 720 percent increase in video trafficy 700 Billion things will be connected to the Internet y 66 times increase in wireless traffic y 2000 times increase in cloud objectsy 620 times increase in data analyzed in the cloudFor mobile networks, service providers are looking to 5G to keep up with this changing demand. Although a lot of progress has been made, the standards for 5G have not been finalized. But the capabilities 5G must have to keep up with demand are staggering. According to the GSMA, 5G must accomplish: y 1G to 10G connections to end points in the field y Have 99.999 percent availability y Reduce energy usage by 90 percentA key characteristic of 5G is the expectation that it will be able to deliver connectivity to an even wider range of devices than are seen today. This will include public safety , and a plethora of Io T devices such as connected cars, smart meters and asset trackers. These devices will have a vast range of different requirements in terms of bandwidth, latency , jitter, reliability , and dynamics that will require a network to tailor the service to each set of subscribers and devices. The specific requirements for each group further compounds the problem of network-centric optimization as it’s unable to discern the impact on each device and how it needs to change to meet QoE targets.There will also be a trend towards RAN centralization and virtualization with the functionality of a traditional base station being split between centralized units and distributed units. In many cases these will need to be configured, managed and optimized in the context of their topology and transport constraints, and the subscribers they are serving. Advanced, coordinated radio transmission and reception schemes will be available which will provide better resilience to adverse radio conditions such as poor coverage and interference, but will come at a cost by placing more demands on the transport network.10 10 10101010WIRELESS FIBER© 2017 VIAVI Solutions Inc.Product specifications and descriptions in this document are subject to change without notice.mobilenetworks-wp-maa-nse-ae 30186254 900 1017Contact Us +1 844 GO VIAVI (+1 844 468 4284)To reach the VIAVI office nearest you, visit /contacts.The advent of 5G will also bring more use of Network Function Virtualization (NFV) and Software Defined Networks (SDN) to deliver network infrastructure. This will also require configuration, management andoptimization. Other inflections such as Mobile Edge Computing will mean that functionality can be distributed and configured to meet constraints such as service latency and usage of transmission bandwidth.5G will need to coexist and interwork with older technologies such as 2, 3 and 4G. Networks will gain another layer that must work optimally with the older technologies so that devices are still able to achieve their QoE targets. Any system that automates network optimization must perform effectively by taking advantage of all the layers, managing the selection of each layer, and transitions between them such that it sweats the assets and drives performance.T aken together, these various developments make tomorrow’s network more powerful by allowing devices more ways to achieve their various QoE needs. But this also creates a problem for management and optimization since there will be many more parameters to tune, the number of possible configurations explodes exponentially , and finding the optimal configurations becomes much harder.The other impact of this increased configurability is the interdependency between different parts of the network. If changes are made in the RAN to address an interference problem, this may change the backhaul demands on a network. This issue is further compounded as some subscribers may derive service from different cells. The relationship between a 5G network and the 2/3/4G layers may change as subscribers derive a service from these other layers in addition to – or instead of – the 5G layer. In addition, more devices may be attracted to the 5G layer. The network load could change as a result and place more demands on virtualized core elements. Any optimization solution must be able to consider the holistic impact of configuration changes that are under consideration, as well as their ability to deliver the variety of QoE required by the different devices. Doing this effectively in the complex and configurable network will require advanced modelling of radio, RAN, transport and core elements along with mature configuration optimization capability to optimize the infrastructure and spectrum assets while delivering the required service.The only way for this to happen is to automate optimization using subscriber-centric methods as a starting point and then add more automated features as they become available. Eventually , networks will need to have the capabilities of self-configuration, self-optimization and self-healing to keep up with subscriber demand and maintain a high level of QoE.This may sound like science fiction, but it must happen and time is not on the industry’s side. Currently , most service providers are planning mass deployments of 5G by 2020. Some service providers are already planning to make smaller deployments in 2018 and 2019. This means that automated subscriber-centric optimization is not a “nice to have” feature, but a vital step toward future networks. It’s the only way service providers will be able to keep up with the complexity of networks and the dynamic traffic patterns of the future.。
无线-WiFi7-技术白皮书
目 录概述0101Wi-Fi 7 是什么 02Wi-Fi 7 的修订进度 02Wi-Fi 7 的技术目标0302技术白皮书Wi-Fi 7Wi-Fi 7 的新特性 0403总结 1404更快更高速 05 ·PPDU 改进 05 ·支持更大的带宽 07 ·更高的调制阶数 07 ·更高的空间流 08 ·小结08更高效、更灵活 09 ·多 RU 机制 09 ·多链路操作 10 ·多 AP 间协同调度 11 ·增强的重传机制 12 ·时间敏感网络13概述本技术白皮书主要介绍 Wi-Fi 7 引入的新技术和新功能。
名词解释Wi-Fi 7 是什么IEEE 802. 11be(Extremely High Throughput，简称 EHT)是修订中的下一代 Wi-Fi 协议， 即“Wi-Fi 7” 。
作为 Wi-Fi 6 的继任者，在协议修订之初，工作组定下最高吞吐速率超过 30Gbps、时延低于 5ms 的工作目标。
因此 Wi-Fi 7 引入更大的无线带宽(320MHz) ，更高阶的调制方式(4K-QAM) ，更灵 活的频谱利用方式(Multi-RU) ，更高的时空复用(16X16 MIMO) ，更多的链路操作(MLO) ，以及多 AP 协作等等新技术，使得 Wi-Fi 7 能够提供更高的数据传输速率和更低的时延。
各协议版本的信息Wi-Fi 7 的修订进度IEEE 802. 11be EHT 工作组已于 2019 年 5 月成立，802. 11be (Wi-Fi 7) 的开发工作仍在进行中。
目前， 第一版草案 Draft1.0 已经在 2021 年 3 月发布；Draft2.0 预计在 2022 年底发布；在 2024 年底 完成最终标准定稿。
TGbe 当前的进展P802. 11be PARWi-Fi 7 的技术目标下图是 802. 11be 项目授权请求 (Project Authentication Request, PAR) 的截图，指出 802.11be 功能目标：The main candidate features that have been discussed are:-320 MHz bandwidth and more efficient utilization of non-contiguous spectrum.- Multi-band/multi-channel aggregation and operation.-16 spatial streams and Multiple Input Multiple Output (MIMO) protocols enhancements.-Multi-Access Point (AP) Coordination (e.g. coordinated and joint transmission).-Enhanced link adaptation and retransmission protocol(e.g. Hybrid Automatic Repeat Request (HARQ).-If needed, adaptation to regulatory rules specific to 6 GHz spectrum.• 320MHz 的信号带宽，更高效的使用非连续频谱• 多频段、多信道聚合操作• 16 条空间流 MIMO • 多 AP 协同工作• 链路自适应增强和 HARQ 重传协议•新开放的 6GHz 频段(国内未授权)Wi-Fi 7 的新特性Wi-Fi 7 协议的目标是将 WLAN 网络的吞吐率提升到 30Gbps，并且提供低时延的接入保障。
中国移动面向VoLTE的TD-LTE技术白皮书(2013)-V19
面向VoLTE的TD-LTE技术白皮书（2013版）中国移动2013年6月目录1.前言 (5)2.发展愿景 (5)3.面向VoLTE的TD-LTE相关要求 (6)3.1无线网络方面 (6)3.1.1多频段组网 (6)3.1.2连续及深度覆盖 (8)3.1.3基站建设 (9)3.1.4网络性能 (10)3.1.5语音及数据业务互操作 (11)3.1.6 TDD和FDD融合组网 (11)3.2核心网方面 (12)3.2.1 EPC融合核心网 (12)3.2.2 融合用户数据HLR/HSS (12)3.2.3 IMS支持VoLTE/eSRVCC (13)3.2.4 DRA信令网 (13)3.2.5 电路域支持eMSC (14)3.2.6 LTE回传方案 (14)3.2.7 LTE流量服务 (15)3.3终端方面 (16)3.3.1 多模多频段 (16)3.3.2 VoLTE手机总体要求 (16)3.3.3终端互操作要求 (18)3.3.4终端国漫业务要求 (19)3.3.5逐步支持LTE-A部分功能 (19)3.3.6 用户卡 (19)3.4国际漫游方面 (20)3.5运营方面 (20)3.5.1告警管理 (20)3.5.2 安全管理 (21)3.5.3系统升级 (22)3.5.4设备维护重点功能 (22)3.5.5网络自组织 (22)3.5.6 网管北向接口方案 (23)3.5.7 OMC重点功能要求 (24)3.5.8 MR数据要求 (24)3.5.9 信令软采功能要求 (25)4.结束语 (25)附录1：技术要求汇总 (26)附录2：缩略语表 (37)1.前言结合产业和市场发展，中国移动发布近两年面向VoLTE的TD-LTE 网络发展技术要求，涵盖TD-LTE网络建设、终端、业务、用户发展等方面所需的端到端主要技术要求1，旨在高效推进TD-LTE产业端到端设备开发以更好的契合中国移动TD-LTE发展需求。
中国联通5G网络切片白皮书
中国联通5G网络切片白皮书中国联合网络通信有限公司网络技术研究院2018年6月目录1引言 (1)25G网络切片需求及挑战 (1)2.1 市场发展需求 (1)2.2 网络挑战分析 (2)35G网络切片关键技术要求及解决方案 (3)3.1 5G网络切片整体架构 (3)3.2 E2E网络切片技术要求 (4)3.2.1 核心网子切片技术要求 (4)3.2.2 无线网子切片技术要求 (6)3.2.3 传输网子切片技术要求 (8)3.2.4 切片编排管理系统技术要求 (9)45G网络切片商业形态重构分析 (11)4.1 5G网络切片对业务及商业形态的影响 (11)4.2 5G网络切片典型业务场景及需求 (12)4.2.1 自动驾驶 (12)4.2.2 增强现实 (13)4.3 面向5G网络切片的网络演进及业务需求对接规划 (14)5总结和展望 (16)I 版权所有©中国联通网络技术研究院，2018中国联通5G网络切片白皮书1 引言5G时代，移动通信技术将成为社会数字化发展的强力催化剂，未来的移动通信将进一步发展并触及各种垂直行业，如自动驾驶、制造业、能源行业等，并持续在金融业、健康护理等目前移动通信已有涉及的行业进一步深入发挥作用。
移动通信网络潜力的进一步挖掘就取决于这些垂直行业提出的多样化的业务需求。
但业务需求的多样性同样为运营商带来了巨大的挑战，如果运营商遵循传统网络的建设思路，仅通过一张网络来满足这些彼此之间差异巨大的业务需求，那么对于运营商来说将是一笔成本巨大同时效率低下的投资。
基于这样的需求，网络切片技术应运而生，通过网络切片，使得运营商能够在一个通用的物理平台之上构建多个专用的、虚拟化的、互相隔离的逻辑网络，来满足不同客户对网络能力的不同要求。
由此，通过基于5G服务化架构的网络切片技术，运营商将能够最大程度地提升网络对外部环境、客户需求、业务场景的适应性，提升网络资源使用效率，最优化运营商的网络建设投资，构建灵活和敏捷的5G网络。
Wi-Fi 7技术白皮书(新)
Wi-Fi 7 技术白皮书目录1 概述 (1)1.1 简介 (1)1.2 产生背景 (1)1.3 技术优点 (1)2 关键技术介绍 (3)2.1 物理层提升 (3)2.1.1 320MHz带宽 (3)2.1.2 4096-QAM调制 (4)2.1.3 MIMO 16X16 (5)2.2 多链路设备(MLD) (6)2.3 OFDMA增强 (8)2.3.1 Multi-RU (8)2.3.2 Preamble Puncturing (9)2.4 多AP协同 (10)2.4.1 协同空间重用(CSR) (10)2.4.2 联合传输(JXT) (10)2.4.3 协同正交频分多址(C-OFDMA) (11)2.4.4 协同波束赋形(CBF) (11)3 总结 (13)3.1 更高吞吐速率 (13)3.2 更低时延保障 (13)3.3 更强高密能力 (13)4 缩略语 (14)i1 概述1.1 简介当前全球有近200 亿的Wi-Fi 设备正在使用，Wi-Fi 已成为生活、工作中不可或缺的一部分。
在实际应用中，Wi-Fi 协议所传输无线流量，已占到无线总流量的90%。
海量数据快速、安全传输受益于巨量Wi-Fi 设备高效、安全、可靠地工作，而Wi-Fi 设备高效安全工作的灵魂在于802.11 协议的全面支撑。
1.2 产生背景回顾802.11 协议发展历程，初版802.11 协议速率仅为2Mbps。
802.11b 使用新的编码形式，将速率提升到11Mbps。
802.11a 利用新的5GHz 频段，引入OFDM 技术并采用64-QAM 调制将无线速率提升到54Mbps。
802.11g 将802.11a 的技术同步推广到2.4GHz 频段，2.4GHz 频段也能到达54Mbps 的速率。
802.11n 时代，MIMO 作为一项重大技术被引入WLAN 协议，同时采用更宽的40MHz 带宽，将WLAN 速率提升到了600Mbps。
中国移动集中优化白皮书3.0-《集中投诉管理分册》(20170427)
中国移动LTE 集中投诉管理白皮书中国移动通信集团公司网络部2017年4月目录1、概述 (4)2、适用范围 (4)3、组织架构职责 (4)3.1 人员组织构架 (4)3.2 人员职责 (6)4、集中投诉管理体系 (6)4.1 集中投诉管理流程 (6)4.1.1 管理流程架构 (6)4.1.2 各环节流转规则 (7)4.1.3 各环节职责 (8)4.1.4 质检 (9)4.1.5 考核体系 (10)4.2 集中投诉处理流程 (10)4.2.1 投诉派单 (11)4.2.2 综合分析 (12)4.2.3 现场测试 (14)4.2.4 投诉方案制定 (15)4.2.5投诉方案实施 (16)4.3 集中投诉非实时处理流程 (17)4.3.1 投诉处理前移支撑 (17)4.3.2 投诉问题预警分析处理 (17)4.3.3 集中投诉后分析评估 (18)5、集中投诉大数据分析 (20)5.1信令回溯 (20)5.2用户级MR+OTT的经纬度地图精准定位 (25)5.3集中呈现各类关联信息 (26)6、其他 (30)6.1 平台对接需求 (30)6.2 资源配置 (33)6.3 其它要求事项 (34)6.3.1 客服公告 (34)6.3.2 投诉口径管理 (35)6.3.3 工单流转异常说明 (36)6.4信息安全管控 (29)6.4.1 投诉系统分级分权控制 (29)6.4.2 用户信令信息安全 (29)6.4.3 投诉工单信息安全 (30)修订历史 (37)1、概述按照集团公司持续推进集中优化体制改革的工作要求，强化省公司的生产职能和对全省优化工作的掌控能力，逐步实现以省为单位集中开展无线网络优化工作。
本篇主要对投诉的集中管理目标作出了明确的规范要求。
本文档主要对集中投诉管理各个环节进行了明确的规范要求。
从处理流程划分、人员分工、职责划分、考核体系、平台支撑手段建设等方面制定了实施推广细节规范，构建以省网优为中心的统一管理，为落实集中投诉管理工作提供指导和建议。
802.11n技术白皮书-wifi
Wi-Fi CERTIFIED™ n：覆盖范围更远，流量更快，多媒体级Wi-Fi®网络2009年9月下文及其所包含的有关Wi-Fi Alliance项目的信息以及预期发布日期有可能在不预先通知的情况下被修改或删除。
本文以“按原样”、“按可用条件”以及“不保证无瑕疵”为基础编写。
WI-FI ALLIANCE不对本文及其所包含信息的有用性、质量、适用性、真实性、准确性或完整性提供任何陈述、保证、前提要求或担保。
摘要Wi-Fi CERTIFIED n可互操作性测试项目认证产品以IEEE 802.11 标准（802.11n）的802.11n修正版本为基础。
802.11n是无线局域网（WLAN）技术的最新发展成果。
本文旨在介绍802.11n的技术概况，详细描述Wi-Fi CERTIFIED n项目。
802.11n修正使Wi-Fi性能获得显著改进。
今天的Wi-Fi CERTIFIED n设备的吞吐量已达到传统802.11技术的五倍以上，覆盖范围达到后者的两倍，且连接更为稳定。
今天，经改进的Wi-Fi技术性能已经而且正在运用于多种产品，满足多元化的市场需求。
随着越来越多的制造商将802.11n关键功能集成于产品之中，802.11n的优势将得到日益明显的体现。
功能全面的Wi-Fi CERTIFIED n 产品能够在房间内传输高清（HD）视频流，同时为多位用户提供高服务质量（QoS）的IP语音（VoIP）流与数据传输服务。
Wi-Fi CERTIFIED n设备还拥有最先进的安全保护性能。
无论是企业网络、校园网络还是城市网络，802.11n都能提供IT管理者孜孜以求的稳健、快速、安全而优质的网络性能。
Wi-Fi CERTIFIED n项目是Wi-Fi CERTIFIED 802.11n 草案 2.0项目的改进版本，后者于2007年6月发布（草案-n项目）。
项目的基准要求未变，更新后的项目增加了对标准包含的部分可选特性的支持。
5G总体白皮书2.0 中文版 v1
摘要5G致力于应对2020后多样化差异化业务的巨大挑战，满足超高速率、超低时延、高速移动、高能效和超高流量与连接数密度等多维能力指标。
FuTURE论坛5G 特别兴趣组（SIG）围绕着“柔性、绿色、极速”的5G愿景，以“5+2”技术理念，重新思考5G网络的设计原则：1)香农理论再思考（Rethink Shannon）：为无线通信系统开启绿色之旅2)蜂窝再思考（Rethink Ring & Young）：蜂窝不再（no more cell）3)信令控制再思考（Rethink signaling & control）：让网络更智能4)天线再思考（Rethink antennas）：通过SmarTIle让基站隐形5)频谱空口再思考（Rethink spectrum & air interface）：让无线信号“量体裁衣”，以及6)前传再思考（Rethinking fronthaul）：通过下一代前传接口（NGFI）实现柔性无线接入网（RAN）7)协议栈再思考（Rethinking the protocol stack）：实现差异化接入点灵活配置以及BBU和远端无线系统功能优化围绕上述理念，FuTURE论坛5G SIG 在5G网络架构、RAN和空口研发方面的取得了显著进展，本白皮书对相关成果做出总结，特别介绍了用户中心网络（UCN）和软件定义空口（SDAI）两个核心概念。
UCN架构有如下四个特征：•RAN重构：为充分利用多样化的接入技术组合、提升组网效率，传统的蜂窝边界将允许动态重构调整、传统的协议栈以及基带功能将被切分并以最优的方式分布在重构的RAN网络节点和相关子系统上；•边缘提升：以支持超低的端到终端延迟（低至1ms），高效的数据分流、分发、本地移动性、各种边缘业务（包括RAN上下文开放使能的跨层优化），以及移动边缘云；•CN-RAN再划分：以支持融合多制式技术、低的端到端延迟（不超过10ms），并充分利用控制转发分离（SDN）和软硬件解耦（NFV）的优点；•网络切片即服务：支持通过SDN/ NFV实现多个垂直子平台，并能够通过一种更强大的水平平台实现多个垂直子平台的融合；对于有效地满足“互联网+”的挑战和机遇，具有重要意义。
5G新媒体行业白皮书
5G新媒体行业白皮书在当今数字化快速发展的时代，5G 技术的出现正以前所未有的速度和深度改变着各个行业，新媒体行业便是其中之一。
5G 技术带来的高速率、低延迟和大容量连接等特性，为新媒体行业注入了强大的动力，开启了一个全新的篇章。
一、5G 技术为新媒体行业带来的变革1、超高清视频与直播的崛起5G 的高速率使得超高清视频的传输成为可能，观众能够享受到更加清晰、逼真的视觉体验。
无论是体育赛事、演唱会还是新闻报道，超高清视频能够让观众仿佛身临其境。
同时，低延迟的特性也极大地提升了直播的质量，减少了卡顿和延迟，让主播与观众之间的互动更加实时和流畅。
2、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的发展5G 为 VR 和 AR 技术在新媒体领域的应用提供了更广阔的空间。
以往，由于网络速度和延迟的限制，VR 和 AR 的体验往往不尽如人意。
而现在，5G 使得更加沉浸式的虚拟体验成为现实，用户可以通过 VR 和 AR 设备，身临其境地参与到新闻报道、教育课程、娱乐节目等各种内容中。
3、物联网与新媒体的融合随着 5G 推动物联网的发展，各种智能设备都能够成为新媒体的终端。
例如，智能家居设备可以根据用户的偏好推送个性化的新闻和娱乐内容，汽车的车载系统也能够实时获取最新的资讯和多媒体内容。
二、5G 新媒体行业的应用场景1、新闻报道的创新5G 技术让新闻报道更加多元化和实时化。
记者可以使用 5G 背包进行现场直播，实时回传高清视频画面。
无人机搭载 5G 设备进行航拍，能够提供更广阔的视角和更及时的新闻素材。
同时，利用 VR 和 AR 技术，观众可以沉浸式地感受新闻现场，增强新闻的感染力和影响力。
2、在线教育的变革在教育领域，5G 新媒体为在线教育带来了质的飞跃。
高清的远程教学视频、实时的互动课堂、虚拟实验室等应用，让学生能够获得更加优质和个性化的教育资源。
教师可以通过 5G 技术更好地监控学生的学习情况，进行精准的教学指导。
3、娱乐产业的突破在娱乐方面，5G 为影视、游戏等产业带来了新的机遇。
IE浏览器知识
全文译稿Windows Internet Explorer 8 性能优化白皮书微软上周发布了一份关于Windows Internet Explorer 8 浏览器（以下简称为IE 8）性能优化的白皮书《Windows Internet Explorer 8 Performance White Paper》，指导最终用户如何优化IE 8 获得最佳的浏览器体验。
笔者将其全文翻译为了中文，并添加了少许注释，供广大IE8 用户参考。
以下以微软雅黑字体显示白皮书的译文、以Arial 字体显示笔者的注释。
《Windows Internet Explorer 8 Performance White Paper》译稿：基础部分：提高Windows Internet Explorer 8 的性能★指导最终用户优化IE 8 以获得最佳性能IE 浏览器是当今最流行、最受大众信任的浏览器之一。
自从1995 年首次发布以来，IE 一直致力于帮助Windows 计算机用户使用Internet。
IE 历代版本均针对浏览器的性能与稳定性有所升级、确保用户在浏览Internet 时拥有出众的体验，最新的IE 8 亦同时在最终用户生产力与浏览器性能两方面引入了重要改进。
IE 8 的设计初衷是成为一种可以迅速启动并载入页面的高效浏览器。
“新建选项卡－接着您想做什么”向导可以指导用户更高效、更简单地浏览Internet。
IE 8 用时开创了很多领先业界的创新性改进，例如用于提高浏览器稳定性的选项卡进程隔离技术（Tab Isolation）、自动崩溃恢复技术（Automatic Crash Recovery）等。
IE 8 的这些性能改进帮助超过三亿的用户提升了Web 浏览体验。
这份白皮书将帮助您学习如何解决一些寻常的因为IE 8 配置不当引起的网络响应缓慢问题。
我们将在复杂的浏览器系统中为您剖析一些有关如何提升IE 8 性能的提示与技巧，使您尽快学习掌握。
中国移动集中优化白皮书4.0-《参数(工参)管理》
中国移动TD-LTE集中参数（工参）管理白皮书中国移动通信集团公司网络部2018年4月目录1.概述 (3)2.参数部分 (3)2.1 LTE集中优化无线参数管理说明 (3)2.1.1适用领域 (3)2.1.2集团、省、市职责 (3)2.2参数分级管控 (4)2.2.1参数分级定义 (4)2.2.2参数分级管控要求 (4)2.3参数修改流程 (5)2.3.1常规参数修改流程 (5)2.3.2特殊场景参数修改流程 (11)2.3.3紧急情况参数修改流程 (12)2.3.4异系统参数联动修改流程 (13)2.4参数核查流程 (13)2.4.1参数核查规范 (13)2.4.2参数核查整改流程 (14)2.4.3参数白名单管理 (16)2.4.4特殊场景参数核查 (19)2.5参数分析流程 (19)2.5.1参数修改频次分析 (20)2.5.2参数场景取值分析 (20)2.5.3参数指标关联分析 (21)2.5.4异系统互操作参数联动性分析 (21)2.5.5参数变更日志管理 (22)2.6地市参数反向驱动流程 (22)2.7参数生产安全管控 (24)2.7.1网管OMC账号权限管控 (24)2.7.2安全生产制度建设 (24)2.8参数生产自动化和智能化 (25)2.8.1参数修改自动化 (25)2.8.2一键参数修改 (26)2.9集中参数核查评估指标 (27)3.工参部分 (28)3.1工参数据的更新规则 (28)3.1.1 工参采集入库规则 (28)3.1.2工参入库判决规则： (28)3.1.3 共物理天线同时更新工参规则 (29)3.2工参数据的流程规则 (29)3.2.1 新增工参入网流程架构 (29)3.2.2天线调整管控流程 (32)3.3.3工参巡检流程（可选） (35)3.3.4共站址管理（可选） (36)3.4异常工参的核查 (36)3.4.1工参逻辑性问题核查 (36)3.4.2工参高频修改核查 (37)3.4.3工参数据多维度核查 (38)3.4.4异常工参数据更新流程 (38)3.5集中工参管理工作考核办法 (40)编制历史 (42)1.概述为指导各省开展好LTE集中优化无线参数/工参管理工作，特制定了《中国移动LTE集中优化无线参数/工参管理白皮书》，该流程规范对“TD-LTE、FDD-LTE、NB集中优化无线参数生产、核查、分析以及工参入网、调整”的相关工作流程作出了明确的规范要求。
中国移动集中优化白皮书50-《参数(工参)管理》
中国移动集中优化白皮书50-《参数(工参)管理》中国移动4G网络集中参数（工参）管理白皮书42目录42421.概述为指导各省开展好4G网络集中优化无线参数/工参管理工作，特制定了《中国移动4G网络集中优化无线参数/工参管理白皮书》，该流程规范对“LTE/NB集中优化无线参数生产、核查、分析以及工参入网、调整，以及集团智能参数集中管理优化生产平台（以下简称参数平台）的功能应用以及参数优化管理的未来发展方向”的相关工作流程作出了明确的规范要求。
集中参数（工参）管理白皮书提到的《LTE重点管控参数核查手册》、《NB重点管控参数核查手册》将随白皮书一并下发。
跟着团体参数办理平台在很多省份开始落地承担参数生产本能机能，后期团体参数平台将逐步和各省的题目小区处理、投诉处理等流程实现系统对接，实现工单的主动流转。
2.参数部分2.1 LTE/NB集中优化无线参数管理说明本流程规范适用于中国移动各省公司LTE/NB集中优化无线参数的生产和管理流程。
A类参数，指集团管控的子帧配比、功率配置、CSFB开关、节电参数等影响网络感知的关键参数，具体包含参数详见集团相关指导手册《LTE重点管控参数核查手册》、《NB重点管控参数核查手册》。
该类参数按照规范值进行设置，合规率有严格要求，原则上要求合规率100%。
注：《5G重点管控参数核查手册》后续下发2.1.1适用领域本流程规范适用于中国移动各省公司LTE/NB集中优化无线参数的生产和管理流程。
适用网元：在网所有基站，工程期通过性能验收的基站。
包括参数的策略制定流程、各级参数的修改流程、核查流程、分析流程、白名单、反向驱动流程。
422.1.2团体、省、市职责为落实集中优化的工作思路，对团体、省、市公司的流程和工作内容进行明确。
省网优中心参数组分析组优化组2.2参数分级管控2.2.1参数分级定义LTE参数按重要程度实现参数分级管控，划分为A、B、C参数三类管理。
A类参数，指集团管控的子帧配比、功率配置、CSFB开关、节电参数等影响网络感知的关键参数，具体包含参数详见集团相关指导手册《LTE重点管控参数核查手册》、《NB重点管控参数核查手册》。
中国移动即将发布5G智慧网络白皮书
中国移动即将发布5G智慧网络白皮书图源：图虫创意通信世界网消息（CWW）现在全社会都在谈智能，那么网络是否可以智能呢？答案是肯定的。
中国移动正在全力打造5G智慧网络，这张智慧网络具有四新的特点，分别是新感知、新能力、新生态、新架构，在即将到来的2018年中国移动合作伙伴大会上，中国移动还将发布5G智慧网络白皮书，创新成果不断，精彩值得期待。
5G携手要建设智慧的网络离不开人工智能（），中国移动研究院副院长黄宇红说过，5G牵手AI是行业必然趋势，二者的结合将迸发出不一样的火花。
但5G的特点与挑战并存，5G三大场景实现万物互联带来运营维护复杂度高的挑战，一张网络服务千行万业带来业务灵活性要求高的挑战。
同时AI机遇与发展并存，云计算、大数据、GPU的发展使AI迎来黄金发展期，机器学习、深度学习的发展使AI成为重要通用技术。
总而言之，5G+AI可以提升运维效率、降低运营成本、挖掘数据价值、开放网络能力。
5G与AI携手打造的5G智慧网络赋能智慧社会。
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》提出，构建泛在安全高效的智能化基础设施体系以及优化升级网络基础设施，研发布局第五代移动通信（5G）系统。
从长远来看，5G智慧网络是赋能智能经济、智能社会的重要基础设施保障。
5G智慧网络的四新5G智慧网络将构建端到端的智慧新架构，实现终端泛在化、网络虚拟化、计算边缘化、全面智能化、能力开放化。
关于如何实现5G智慧网络，黄宇红表示要首先打造智慧终端，实现用户端智能，构建边缘AI能力；其次要构建智慧网元，实现分布式智能以及自环感知分析决策；再次是智慧网管，实现集中式智能，进行统一数据、集中管控；最后是打造智慧平台，进行智力众筹以及数据与能力开放。
5G智慧网络愿景为感知即数据、智能即高效、网络即服务。
5G新架构将采用新型网管系统。
传统架构具有私有化应用、定制化部署、封闭式系统的特点，而新架构将具备积木式应用（应用丰富）、微服务（共建生态）、容器化部署（部署便捷）、云化虚拟化（架构灵活）等特点。
四个白皮书的主要内容
四个白皮书的主要内容最近，一些组织发布了四种白皮书，他们涵盖了改善体育运动、建立有效的数字基础设施、加强分布式账本技术和解决应用程序跨越本地与分布式网络的问题。
下面列出的就是这四种白皮书的主要内容。
1.改善体育运动：这篇白皮书详细介绍了如何通过建立分布式数据存储、分析和使用体育统计数据，优化和实现体育运动。
它还详细阐述了实现此目标的方法，包括建立优先技术框架，开发可靠的应用程序，建立可靠的网络环境，遵守退役竞技员的道德准则，分类传统以及虚拟体育竞技，以及创新的新服务和应用程序。
2. 建立有效的数字基础设施：本白皮书主要探讨如何实现基于区块链技术的数字基础设施，以及如何改善基于区块链技术的数字城市和实体城市中存在的解决方案。
它还介绍了如何利用区块链技术实现有效的社会和经济管理，以及如何确保账本公司的开放性和公平性。
3.加强分布式账本技术：这篇白皮书详细介绍了如何利用区块链技术快速可靠地实现分布式账本技术。
它也介绍了微观经济学模型，通过使用哈希函数，实现高度可靠和安全的分布式账本技术，缩短分布式账本实现时间，以及建立可扩展的、低成本的分布式账本技术。
4.解决应用程序跨越本地和分布式网络的问题：这篇白皮书探讨了在基于区块链技术的应用程序开发过程中，如何克服在本地与分布式网络之间的跨越问题，以及如何利用计算机视觉（CV）、智能合约和大数据技术来解决应用程序跨越本地与分布式网络问题。
它也提出了一些基本原则，即提供弹性、伸缩性和可扩展性，以及性能与经济效益的平衡，从而改变了本地和分布式网络应用程序的架构。
总之，这四种白皮书的主要内容涉及改善体育运动和建立有效的数字基础设施、加强分布式账本技术以及解决应用程序跨越本地与分布式网络的问题。
它们提供了详细的解决方案和技术框架，可以帮助企业和机构构建基于区块链技术的新型数字社会和经济模型。
缔结公平合法的交易，以及按照可持续发展和创新精神建立新的业务模型，这些白皮书都可以成为制定这些政策的有益准则。
解决方案白皮书
目 录引 言 (1)华为端到端100G 解决方案 ...........................................................21. 端到端可部署的方案 ....................................................................................32. 绿色可持续的带宽增长保证 . (3)3. 增强的业务质量保证EQC .............................................................................34. 100G 集群路由器带宽平滑扩展 .....................................................................4华为端到端100G 解决方案实现技术介绍 .....................................6Solar 2.0 PFE2A ：100G 转发引擎 (7)100GE 路由器线卡方案 .....................................................................................7100G WDM 先进编码调制技术 ..........................................................................8OTN/ASON ......................................................................................................9结束语 . (11)引言近些年来，以IP技术为基础的宽带业务迅速发展，固定和移动宽带用户数量都呈现快速增长势头。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
无线网络优化白皮书前言本文就无线网络优化的组成、内容、组织结构、操作流程等相关问题进行表述，希望通过此文对网络优化的开展起到推进的作用。
由于本人的经验有限如有值得商榷之处，望各位专家指正。
目录一．网络优化的概述二．网络优化的流程和分工1．网络优化总流程2．网络优化路测组流程3．网络优化规划组流程4．网络优化硬件排障组流程5．网络优化信令分析组流程6．网络优化OMC-R组流程7．网络优化领队流程三．网络优化的工具1．路测工具2．信令分析工具3．话务统计软件4．后台分析软件5．网络规划软件四．网络优化的具体实施1．网络优化前期2．网络优化开始3．网络优化中期4．网络优化后期5．网络优化后一．网络优化的概述网络优化是在运行的网络中通过对系统的调整，使系统提供最佳的服务质量。
在GSM网络建立之初，网络优化就陪伴网络的发展而不断成长，从最初的清网排障到后来的网络微调，再到现在的实时控制，网络优化经历了多个阶段。
虽然网络优化一直在不断发展，但是有些固有的规律还是始终存在的，包括网络优化的一般流程、优化的分工协作、网络优化的工具等等。
一下，就此一一表述。
二．网络优化的流程和分工根据参与网络优化的单位的不同，在具体操作网络优化的流程上也不尽相同，但是作为一支网络优化队伍而言，网络优化的流程是相同的。
网络优化的队伍是分工协作的队伍，有硬件排障、网络规划、路测、信令分析、OMCR、网优领队及其它临时的分工，如技术支持专家组等。
以下是网络优化总流程和各分工的工作流程。
参见以下流程图流程图无线网络优化路测组工作流程无线网络优化信令分析组工作流程无线网络优化OMC_R组工作流程无线网络领队工作流程上述的各工种的工作流程，指导网络优化小组开展网络优化工作，每个小组由若干成员组成。
路测组：负责网优中路测工作的开展，包括覆盖调查、切换调查、掉话分析、质量问题分析、网络质量评估评测及一些在优化中遇到的特定的任务，如特殊的拨打测试、扫频测量等等。
网络规划组：负责网优中网络规划工作的开展，包括频率规划调整、切换调整、小区覆盖调整、网络参数设定等。
信令分析组：负责网优中信令分析工作的开展，包括利用ABIS、A接口的信令跟踪分析判断频率干扰、分配失败、网络评估和其它特定的任务，例如制定小区的切换问题、A接口某些时隙的问题等等。
OMC-R组：负责网优中OMC-R方面工作的开展，包括OMC-R的操作；日常话务统计报告的收集分析；无线网络参数的核查、修改；网络部分配置的调整（删创小区、增加载频等）。
硬件排障组：负责网优中硬件相关工作的开展，包括清网排障、隐性故障排除、网络硬件配置变动等。
网优领队：负责整个网优小组的工作开展，包括各小组间的协同工作，重大技术方案的确定、实施，其它环节的协调工作等。
技术专家组：负责网络优化中的技术问题的解决，重大技术方案的制定、实施、评估。
三．网络优化的工具网络优化的工具一直在不断的发展和变化中，按照用途和使用者的不同，作出以下的分类。
1．路测设备目前路测设备的品种越来越多，选择的余地也很大。
常用的有以下几种。
AGILENT:最常使用的路测设备，特点是有扫频功能，能对同频解码。
后台处理能力较差。
适合日常网络优化应用。
COMARCO:使用连接非常方便，有GPRS功能，双手机，实时模式功能强大。
后台处理方便，不需要硬件加密，便于远端支持。
适合日常优化和网络评测、评估使用。
TEMS:使用方便，空中接口的信令收集较全。
使用爱利信的手机，在某些场合可能会出现误判，后台处理弱。
适合日常网络优化使用。
TOM:使用简单，功能也较为简单，后台处理能力弱，但价格便宜。
适合路测的简单运用。
A954:使用简单，软件安装、操作非常方便，后台处理弱，但已经停止开发。
适合应急情况下作为路测的备用。
除此以外，还有一些路测工具，像R&S、国产的万和等。
其中有一种自动路测系统，通过短消息和许多个放置在出租车（或其它流动载体）测试手机进行联络，并通过短信将测试结果发送到主机进行处理。
这种方式能较高程度上模拟终端用户的实际使用情况，及时而客观的评测网络的运行质量，特别适合网络运营商进行长期的网络优化。
2．信令分析仪信令分析仪使用最多的是K1205，还有其它的测试设备，大体上是差不多的，如MA10，AGILENT，K1103，MPA7300等等。
关于信令分析仪器的使用，已有K1205的多媒体使用说明光盘。
3．话务统计软件作为日常必需的软件工具，各个移动公司都有开发自己的话务统计软件，当然作为网络优化的工具，这一类的软件必须能对具体的计数器进行统计分析，而不仅仅是对网络指标的统计。
这类软件中包括ALCATEL自行开发的PMAT，NETINFO等等。
4．后台分析软件这里指的不仅仅是路测系统的后台处理软件，还包括信令分析的后台处理软件。
Opas32、WorkBench、Actix，其中ACTIX的功能最为强大，它能同时处理空中接口、ABIS、ATER接口的信令，超出一般后台分析软件的范畴。
5．网络规划工具Mapinfo是网络优化中最多使用的网络规划工具，它能将表格化的网络规划数据转换成可视化很强的图形数据，当Mapinfo结合ALCA TEL自行开发的PIANO能进行网络规划的一些工作。
如频率规划、切换关系调整等。
四．网络优化的具体实施前文主要探讨了网络优化的人员组成、各自分工、工作流程，但是作为一个较为系统的优化行为，远比流程图复杂的多。
因此，以下就具体的网络优化，结合一些实际问题来介绍网络优化的具体实施。
网络优化前期这一阶段的工作主要有以下几点1．清网排障：此时工程一般进行过半，一定要尽可能多的排除网络中存在的显性硬件故障和一些存在隐患的硬件问题。
不光是BSC和BTS要排障，包括OMC-R如果存在明显故障也一定要尽快解决，因为网络优化很大程度上依靠OMC-R的操作。
如果BSC存在较高的由SWITCH板引起的掉话，也要尽量需求相关的技术支持解决。
另外，由于清网排障是维护工作，是伴随网络优化一直需要进行的工作，所以在进行网络优化的过程中，需要清网排障的队伍配合。
（查表，BSS硬件问题列表）2．整理核对网络数据（库）：网络数据库是包含了网络的所有信息的数据库。
通常建立初步的网络数据库，包括网络规划数据（小区的经纬度，天线类型，天线高度，地理环境，天线方位角，下倾角，频率规划，频点分配，小区的切换关系）、网络参数设定（BSC和CELL的所有参数设定）和一些工程参数设定（主要是CAE表上的数据）。
准确和完整的网络数据库对开展网络优化工作至关重要。
网络优化在一定程度上就是矫正由错误或不准确的网络数据引起的网络规划上的偏差、网络质量上的降低。
如下图所示；BCDAB CD在设计中基站B 和基站C 的位置如左图所示，基站B 的第三扇区和基站C 的第二扇区使用相同的频率，因为方向相反，互不影响；但是，如右图所示，由于某些原因，实际网络中基站B 和基站C 的位置颠倒，这样一来，基站B 的3小区和基站C 的2扇区互相干扰。
这类情况非常多见，特别是B6以来，加站变得非常容易，经常有新的基站被加入，网络规划部门往往来不及进行及时的规划调整，还有站址搬迁造成的因素。
在对一些地区的网络优化中我们发现网络中多多少少存在一些参数设置上的问题，有一些是明显的错误。
比如，NCC 设置错误，小区发射功率设置错误等等。
例如，在对某地区网络优化中，通过对同心圆小区连续的实时话务监测，我们发现同心圆内小区的占用不正常，经常发现，小区的占用情况如下图所示。
这种情况下，外圆全部占满，内圆却无占用，小区产生拥塞，同时向该小区的切换也不成功，手机常要几次才能打通。
通过对参数的核查，发现内圆的接入电平设置的过高。
RXLEV_DL_ZONE:-70dBm RXLEV_UL_ZONE:-75dBm再加上门限的6dB,使得手机接收电平要达到-60dB 左右才能接入到内圆，内圆实际的覆盖范围就变的很小。
手机进入内圆的条件过于苛刻，不能很好的吸收话务。
内圆 内圆 内圆 外圆外圆 外圆 外圆通过对该地区主要街道的路测，我们发现－70到－80dB 是手机能稳定在同心圆小区内圆的合理接收电平，因此我们将内圆的接入电平设为：RXLEV_DL_ZONE:-80dBm RXLEV_UL_ZONE:-85dBm在修改后小区内外圆的占用情况较为合理，如下图所示：同时，这些小区的话务拥塞情况也得到了解决，基本消除了这类不正常的话务拥塞情况，切换成功率也明显上升。
为此我们制定了相关的小区参数核查表，一方面可以核查网络中由于种种原因（如误操作）参数改错，一方面也便于在工程中对新加基站的参数核查。
参数核查表如下内圆 内圆 内圆 外圆外圆 外圆 外圆当然各地的网络情况都有所不同，切勿生搬硬套。
3．网络质量监控对照分析网络质量监控是在网络日常运行中对网络指标、网络动态变化的连续观察和相关的反应。
通过对网络质量指标的连续变化情况能够分析出网络的变化趋势，比如话务量的变化情况，话务增长的情况，话务分布的变化情况等。
第一季度第二季度第三季度第四季度对于大城市而言，话务热点地区的变化是非常重要的。
例如，通信市场的搬迁、大型展览会的举办、新机场的开通使用（上海的虹桥机场将40％的起降航班转移到浦东机场）等等。
这对如何调整市中心话务密集地区覆盖，是否增减微小区的数量都是起决定性作用的信息。
如上图所示，长春市区的话务热点地区示意图。
对于中小城市或县市而言，话务分别的变化、话务的流动性是至关重要的。
白天和夜间的话务分布会有很大的差别，单从忙时的话务统计上往往无法看出整个网络的真实表现。
（插图）对照某几个阶段的网络质量情况，可以看出某些地区、某些小区是如何变得质量很差的，从什么时候开始的，中间出现过什么波动。
我们常常会遇到一些投诉，说某些地区或者住宅小区以前打电话很好，现在不好，追问何时开始有这样的情况，用户往往无法说清；这时可以核查覆盖该地区的小区的质量指标，看从什么时候开始小区的网络指标变差，从而联系相关的线索查明原因。
4．网络质量评估在网络优化的前期进行网络质量的评估是非常必要的，无论是对整个网络优化的评估还是一个阶段对网络质量的评估，都有助于深入了解网络的运行状况。
网络质量评估的方法可以参考CMCC对各地分公司的考核方法及巡检办法。
这里主要包含了三部分内容。
●网络的质量指标。
一般指的是长途来话接通率、话音接通率、话务掉话比、最坏小区比例和话音信道可用率，这是最重要的5项指标，另外作为网络指标的重要组成部分，其它一些指标也可以列入部分，如切换成功率，分配失败率等等。
●道路测试。
这部分主要是对城市和高速公路进行路测。
通常是连续进行一定数量、一定持续时间的呼叫，评测总的呼叫成功率，全程的接收电平情况和下行话音信道质量情况。