低时延、高可靠的车云协同安全策略研究

随着车联网日益向智能化及网联化发展,车联网在实际应用过程中面临信息截获、假冒攻击的威胁。此外,区别于传统的通信网络,车联网对信息的传输时延提出了更高的要求。文章结合车联网安全通信需求和应用场景,分析了车联网在通信过程中遇到的问题,利用内生安全与量子密钥加密技术,提出了一种低时延、高可靠的车云协同安全策略,解决车联网中的信息可靠性与传输时延等问题。     

创新网络发展范式，构建多模态网络环境——“多模态网络环境关键技术”专题导读

<正>当前，通信网络已逐渐成为与国家发展、人民生活息息相关的重要基础设施，海量内容获取、高清视频直播、低时延远程控制等新型业务不断涌现。然而，各种新型业务的出现对网络能力提出了极高要求，通信网络不仅要支持AR/VR、在线游戏、网络直播等各类消费型业务，还要支持工业制造、无人驾驶、远程医疗等各种生产型业务，实现万亿级各类终端的泛在互联、指令下发等，     

5G边缘计算视讯体验增强解决方案

5G大带宽、低时延的特性正在促进高清视频业务的发展,快速高清视频分发、360°全景、AR/VR/全息视频等多种形式的视频应用极大地丰富了视频应用场景。这些视频业务,如高清视频、网购、直播、虚拟与增强现实等均需要更高的带宽、更低的网络时延为用户提供更好的视讯体验。通过深入分析5G网络中视讯资源下沉到网络边缘所需要解决的应用场景和技术需求,重点给出了5G边缘计算视讯体验增强解决方案,包括边缘侧视讯体验增强实现方式及优化手段,以供5G行业垂直应用规划与部署时参考。     

面向航空领域的新型网络技术融合应用探索

航空领域生产装配复杂、检测精度高、物流效率低等业务场景,对网络提出新的挑战。通过将5G、云联网与工业内外网进行全面融合,形成高速率、低时延、大连接、高可靠的新型网络,为各类复杂的业务场景提供适配的网络能力。通过高可靠、低时延的网络满足实时数据采集及远程控制要求;通过高速率的网络满足基于AR(增强现实)的产品辅助装配要求;通过高速率的网络满足产品高精度快速检测要求;通过高可靠、低时延的网络满足多AGV(自动导引车)协同物流运输要求。最终实现研发、制造、试飞、运营的全面业务联动。     

5G网络中的移动VR应用

首先介绍移动VR/AR/MR的应用场景、系统的基本原理,分析其对网络的要求,指出现有移动网络承载移动VR/AR/MR应用的问题;结合5G网络中引入的新架构和新技术,提出移动VR网络解决方案,进一步分析该解决方案带来的对应用使能的增强效果,旨在为 5G 网络中的移动 VR 应用提供参考,起到推动5G生态圈应用发展的示范效果。     

“联接+计算+生态” 让MEC成为5G边缘计算的“活水”

高清视频、AR/VR、远程驾驶等多个场景,对网络提出更高的要求。MEC技术是实现5G低时延和提升带宽速率的关键技术之一。4月28日,在通信世界全媒体举办的"乘5G商用浪潮,MEC成熟度几何?"线上沙龙活动中,华为云核心网5G核心网首席营销专家尹东明从三个角度分析如何打造最好的MEC网络,并举例介绍MEC如何使能千行百业。     

面向VR/AR的算力网络研究

针对现阶段VR/AR的网络环境不稳定、时延高、丢包多等问题,提出了基于算力网络资源调度的VR/AR网络环境优化方法。利用带宽、时延、抖动、丢包路径算法确定单指标网络通道,借助AHP层次分析和算力网络自愈相融合的多策略筛选,实现对最优网络通道的快速定位。构建基于算力网络的VR/AR环境稳定体系,结合用户自身需求在保障VR/AR应用稳定的基础上提升用户感知。     

车联网极低时延与高可靠通信:现状与展望

随着第五代移动通信技术的不断发展,智能交通系统的建设已成为智慧城市建设进程中非常重要的环节,车联网又是智能交通系统中必不可少的组成部分。目前全球汽车使用量急剧上升,为提升人们出行体验,实现车、路、人以及基础设施之间的信息交互,需要一个具备高速大带宽以及高可靠低时延的通信（Ultra-Reliable Low-Latency Communication ,URLLC）网络支撑。而目前基于LTE技术的车联网不能满足URLLC的性能需求,因此提升车联网URLLC的性能成为车联网技术研究的重点。本论文回顾了车联网技术标准的发展历程,对URLLC在车联网应用场景的性能需求进行分析,并对提升车联网高可靠性和极低时延的研究方法进行总结。      

车联网云边协同计算场景下的多目标优化卸载决策

车联网场景下的计算任务对时延非常敏感,需要云边协同计算来满足这类需求。针对车联网云边协同计算场景下如何高效地进行服务卸载并同时考虑服务的卸载决策以及边缘服务器和云服务器的协同资源分配问题,设计了基于云边协同的车辆计算网络架构,在该架构下,车载终端、云服务器和边缘服务器都可以提供计算服务;通过对缓存任务进行分类并将缓存策略引入车联网场景,依次设计了缓存模型、时延模型、能耗模型、服务质量模型以及多目标优化问题模型;给出了一种基于改进的多目标优化免疫算法的卸载决策方案。最后,通过对比实验验证了所提卸载决策方案的有效性。     

MEC助力LTE车联网发展

诺基亚和上海贝尔MEC解决方案对LTE及各类接入网络而言是一种架构创新,可以提供低时延、高带宽并切合各应用场景的计算处理能力. MEC技术缩小了LTE网络与未来5G网络的体验差距,车联网应用是LTE借助MEC实现紧要通讯的重要实践. Car2X项目简介 2016年11月,在万众瞩目的第三届“世界互联网大会”和第一届“中国车联网大会”上,诺基亚和上海贝尔在乌镇子夜路展示了Car2X车联网项目,以此诠释诺基亚和上海贝尔进入车联网领域并促进中国地区车联网和无人驾驶产业链发展的愿景.     

全息通信对未来网络的需求与挑战

随着5G全球化商用部署进程的加快,以全息通信为代表的各种新兴沉浸式网络应用,对现有网络体系的结构和能力都提出了重大需求和考验。介绍了全息通信类业务在众多领域的广泛应用,分析了当前5G网络无法满足全息沉浸式应用快速发展需求的现状。从技术方面分析了全息通信类应用在带宽、时延、算力、同步性、服务质量、可靠性、安全性等方面对未来网络的性能需求。总结归纳了全息通信应用场景及其关键技术。通过对未来网络可能存在的演进路线进行调研和分析,为未来网络的演进发展指明方向。     

面向计算网络融合的下一代网络架构

以工业互联网为代表的产业互联网的大发展，促进未来网络从以信息传输为核心的信息基础设施，向以融合感知、传输、存储、计算、处理为一体的智能化信息基础设施发生转变 。从应用、网络技术、计算技术等的发展趋势分析，推导出未来数据网络需要从计算、网络和存储融合重新设计网络架构，以满足未来新业务和新场景的需求。     

5G核心网MEC和UPF研究与实践

随着5G时代的到来,为满足新业务下大带宽和低时延的需求,如何设计新型核心网已成为急需解决的问题.本文首先分析了5G网络中新需求对现有通信网络的挑战,从而说明5G核心网研究的必要性.其次,介绍了5G网络中关键技术MEC的基本功能和系统构架.UPF作为连接5G核心网和MEC的纽带,本文重点介绍了其基本定义、接口设计和相应的...     

触觉互联网应用场景浅析

随着互联网技术的演进升级与创新发展,触觉互联网迅速成为火热的研究领域。触觉互联网突破了传统人机交互方式,在视觉与听觉信息反馈的基础上,叠加远程触觉体验,并能满足低延迟、高可靠、高连接密度、高安全性的网络通信需求。对触觉互联网进行了概述,探讨了触觉互联网的应用场景,指出触觉互联网当前存在的问题,并对其进行了展望。     

未来网络应用场景与网络能力需求

以TCP/IP为体系架构的互联网已经发展为当前信息社会的重要基础设施。但随着网络流量的迅速增长和各种新兴应用的不断出现,现有网络体系结构在各方面的问题日益突出。分析了未来网络的新型应用,并明确了未来网络应用的性能需求会给网络体系结构的研究和设计提供更清晰的方向。对浸入式体验、物联网、触觉互联网和智能交通这几类典型未来网络应用的应用场景进行了分析,总结出未来网络应用对未来网络的能力需求,导出关键的网络性能指标需求。     

5G网络对远程医疗的影响

随着第五代移动通信网络(5G)规模性建设的完成,我国正在大力发掘5G网络的实际应用场景。5G网络的低延迟、高速率特性,刚好符合远程医疗发展的技术需求,文中通过分析5G网络的特征及其在远程医疗中的应用,总结了5G网络在远程医疗中遇到的挑战,并提出了解决方案。     

面向智能工业物联的灵活地址可信协议架构

IP网络在过去50年里取得了瞩目成绩,已经成为人们生产和生活过程中不可或缺的一部分。然而,随着互联网的广泛应用,IP协议体系的一些原始设计缺陷也日益暴露,难以满足未来网络的发展需求。讨论了面向2030年的互联网业务场景和关键技术挑战,提出了面向智能工业物联的灵活地址可信协议架构。新协议架构在传统IP协议全球可达、高生存性的基础之上,构建万物万网互联、确定性服务、内生安全可信、高通量传输和用户可定义等新能力,并基于这些新能力使能更多新型网络业务。     

5G核心网新技术演进及应用场景分析

5G核心网(5G Core,5GC)在R16阶段开展了包括5G LAN、NPN、高精度定位、UPF+和定制化核心网在内的多项关键技术研究,不断提升了5G网络的能力。通过对5G核心网新技术的能力和应用场景进行分析,可以明确5G核心网技术演进方向,以打造低时延、大带宽、高性能、可靠、安全的5G专网,赋能行业应用,为企业专网发展提供助力。     

Survey of the deterministic network

The current Internet faces a huge increase in video traffic and industrial machine applications,causing a lot of congestion and packet delays.Besides,many network applications,such as industrial Internet,telemedicine,driverless,VR games,etc,require a latency from 1 to 10 milliseconds and jitters within microsecond.But traditional network can only reduce the end-to-end latency to tens of milliseconds.Under this background,how to transit from “best effort” to“punctuality,accuracy”,controlling the end-to-end delay has become a hot field of global network research.The application scenarios and requirements of the deterministic network were introduced,and the main research results of the current parties were described as well as the trend of development and core issues were summarized.It hopes to provide a reference and help for the research in this field.     

面向智能网联汽车边缘网络的分布式端-边协同算法

车联网高级安全服务中,智能网联车辆配备了摄像头,可以拍摄周围的视频,用于安全、交通监控和监视等目的。车辆将获取的视频上传到边缘计算节点后,可以对视频进行分析和备份,以满足不同的安全驾驶需求。然而,车辆连续直接向边缘计算节点上传生成的视频内容会非常消耗带宽,并消耗大量的能量。基于该问题,提出一种面向智能网联汽车边缘网络的分布式端-边协同算法。针对车联网高可靠低时延内容传输的特点,引入有限块长度编码机制。同时,引入车辆视频信息源的压缩编码功率消耗,建立车辆能耗模型。根据车辆视频信息源的视频质量要求,通过调整视频编码码率、信息源传输速率,以及车辆多路径路由的决策,提出一种完全分布式的优化算法,以提高网络资源利用率,并保证单个车辆的能耗公平性。