本书从全新的视角对目前现有的时延敏感性数据流传输保障机制进行研究，并探讨了面向工业互联网可用的数据传输保障技术。全书共分为9章。其中，第1章着重分析与探讨国内外研究现状和工业互联网数据传输所面临的问题和挑战；第2章解析了工业互联网数据传输保障技术内容；第3章分析了现有工业互联网基础架构的关键时延特征；第4章利用软件定义网络技术，提出面向工业互联网时延敏感性数据流的数据传输调度策略；第5章提出面向工业互联网多业务时延敏感性数据流的传输调度策略；第6章提出面向分布式移动工业互联网的时延敏感性数据流传输调度策略；第7章提出面向无人机辅助的工业互联网时延敏感性数据流传输调度策略；第8、9章分别提出考虑不同通信信道状态下的工业物联网资源分配策略。
本书适合广大的工业互联网领域研究人员、从业者及相关专业学生使用。

第1章 绪论
1.1 工业互联网的概念和基础架构
1.2 面向时延敏感性数据传输保障机制
1.3 国内外相关研究
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第2章 工业互联网数据传输保障技术内容
2.1 面向工业互联网的数据获取与分析技术
2.1.1 网络流量测量技术
2.1.2 网络测量的核心内容
2.1.3 分析方法
2.2 基于SDN架构的数据传输保障技术
2.2.1 软件定义网络技术
2.2.2 软件定义网络体系结构
2.2.3 Open Flow技术
2.2.4 基于Open Flow的端到端数据传输保障技术
2.3 面向QoS的数据传输保障技术
2.3.1 QoS保障技术
2.3.2 IntServ
2.3.3 DiffServ
2.3.4 基于网络动态流理论的QoS数据传输保障技术
2.4 基于边缘计算的数据传输优化技术
2.4.1 边缘计算技术的概念
2.4.2 边缘计算体系结构
2.4.3 边缘计算技术应用场景
本章小结\t
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第3章 面向工业互联网基础架构的关键时延特征分析
3.1 数据来源与定义
3.1.1 基于CAIDA主动探测项目的网络时延数据
3.1.2 网络探测特征值提取及定义
3.2 宏观拓扑架构下网络时延特征分析
3.2.1 网络时延和通信直径的统计特征
3.2.2 网络时延与通信直径的相关性分析
3.3 网络瓶颈时延现象与特征
3.3.1 瓶颈时延现象
3.3.2 瓶颈时延对网络时延的影响
3.4 基于IP联合映射的瓶颈时延特性分析
3.4.1 IP地理映射
3.4.2 基于复杂网络理论的IP中心化映射
3.4.3 瓶颈时延原因分析
本章小结\t
参考文献\t
第4章 面向软件定义工业互联网时延敏感性数据传输调度
4.1 网络架构
4.1.1 软件定义工业局域网模型
4.1.2 传输调度流程
4.1.3 问题描述
4.2 网络QoS监控
4.2.1 吞吐量监控
4.2.2 链路时延监控
4.3 流量传输规划架构
4.3.1 基于时间扩展网络动态流理论的调度优化
4.3.2 基于精确搜索的动态调度策略
4.3.3 调度策略部署
4.4 仿真验证
本章小结\t
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第5章 面向工业互联网多业务时延敏感性数据流传输调度
5.1 网络架构
5.1.1 多业务数据同步传输模型
5.1.2 问题描述
5.2 静态调度策略
5.2.1 基于网络动态流的静态调度算法
5.2.2 基于网络最大限制动态流的静态调度算法
5.3 动态调度策略
5.3.1 网络中的剩余流量
5.3.2 基于最大多目标网络动态流的动态调度
5.4 仿真验证
5.4.1 静态调度算法（MDTS-R、MDTS-P）测试
5.4.2 动态调度算法（MDTS-H）测试
5.4.3 对比测试及结果分析
本章小结\t
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第6章 面向分布式移动工业互联网的时延敏感性数据流传输调度
6.1 基于边缘计算的软件定义工业互联网
6.1.1 层次化工业互联网模型
6.1.2 移动请求调度流程
6.1.3 问题描述
6.2 基于移动边缘计算的分布式处理策略
6.2.1 分布式移动数据处理模型
6.2.2 混合调度算法
6.2.3 算法示例
6.3 仿真验证
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参考文献\t
第7章 面向无人机辅助的工业互联网时延敏感性数据流传输调度
7.1 网络架构
7.1.1 UAV-IWSN架构
7.1.2 能量消耗模型
7.1.3 问题描述
7.2 基于Hybrid CS的预分簇策略
7.3 数据收集策略
7.3.1 精确的数据传输收集策略
7.3.2 贪婪的数据传输收集策略
7.3.3 混合数据传输收集策略
7.4 仿真验证
本章小结\t
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第8章 面向工业物联网数据传输的高能效联合功率分配和用户选择算法
8.1 工业物联网模型
8.1.1 信道评估模型
8.1.2 数据传输模型
8.1.3 功率消耗模型
8.2 工业物联网资源分配模型
8.2.1 系统吞吐量模型
8.2.2 优化约束条件
8.2.3 优化问题的表述
8.2.4 优化问题的转换
8.3 联合功率分配和用户选择算法
8.3.1 最佳功率分配子问题
8.3.2 最优用户选择子问题
8.3.3 最优化功率分配和用户选择算法
8.4 仿真验证
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第9章 不稳定信道状态信息条件下面向节能工业物联网的最优资源分配
9.1 网络系统模型
9.1.1 信道估计模型
9.1.2 数据传输模式
9.1.3 能量消耗模型
9.2 能量效率最大化
9.3 能量效率最大化迭代算法
9.3.1 连续凸逼近法
9.3.2 对偶分解问题
9.3.3 上边界算法
9.3.4 最优能量效率迭代算法
9.4 仿真验证
本章小结\t
参考文献

在工业互联网中，许多对时延有不同敏感性的数据
传输业务会实时产生并接入。这些时延敏感性数据传输
业务涉及不同的工业应用，请求具有不同时延保障机制
的网络传输规划策略。例如，与工业信息统计数据流相
比，工业安全应用数据流具有更高的网络优先级，应该
分配更多的网络资源。这就要求网络管理员能够实时监
控网络状态（包括网络资源、网络接入业务种类、网络
接入业务数量、网络接入业务要求），并智能地根据网
络状态，为不同业务制定数据传输规划保障策略，以动
态分配网络资源，安全地传输工业数据。然而，在现阶
段，以互联网架构为基础的工业互联网的黑盒特性以及
分布式管控特性，限制了网络策略的灵活部署与应用。
此外，工业互联网资源受限、业务多样性、传输设备异
构性致使网络数据传输规划策略部署困难，很难保障目
标流量的服务质量。因此，如何从计算技术、网络架构
技术、流量工程管控技术优化网络数据传输保障机制，
是工业互联网亟待解决的关键问题。
本书通过一种全新的视角对目前现有的工业互联网
数据传输保障技术进行总结和研究，从网络架构、网络
策略、计算技术等多方面对工业互联网中时延敏感性数
据传输架构及相关策略进行了深入分析与研究。
首先，本书对数据驱动下的工业互联网数据获取与
分析技术进行全面综述，从时延维度总结了现有工业互
联网结构基础的数据传输现状；为了从网络架构突破工
业互联网的数据传输保障技术，本书分析了以软件定义
网络技术为代表的网络架构，着重探讨了如何利用Open
Flow技术优化网络数据传输，并提出相关的数据传输调
度架构；在此基础上，本书对如何对工业互联网中存在
的多业务同步实时数据传输时延控制问题进行了深入研
究，并利用多业务时延约束调度数据流问题，提出了多
种算法，以保障时延敏感性数据流的传输调度。
然后，本书重点探讨了如何利用边缘计算技术优化
工业互联网的数据传输架构。本书考虑两种特殊的工业
互联网场景——分布式移动工业互联网和基于无人机辅
助的工业互联网。针对分布式移动工业互联网，本书提
出利用边缘计算优化软件定义工业互联网的架构，提出
层次化工业互联网模型和相关的移动请求调度流程。针
对时延敏感性数据流调度，提出相应的分布式移动数据
边缘计算流程和相关的混合数据调度算法。
最后，本书着重探讨了工业物联网的资源分配问题
，并讨论如何在通信信道不确定，最大传输功率要求和
QoS要求不同的前提下，实现工业物联网的能效最大化
。
作者衷心感谢华南理工大学万加富教授，东北大学
毕远国教授、付饶博士，中国科学院沈阳计算技术研究
所尹震宇研究员，河海大学祝远波博士、李飞燕硕士等
在本书的编写过程中给予的帮助。本书出版得到了国家
自然科学基金广东联合重点项目（项目编号：U1801264
）和国家重点研发计划项目（项目编号：
2017YFE0125300）的资助。
面向工业互联网时延敏感性数据传输保障机制本身
是一个复杂的网络工程，本书所涉及的工作与内容，仅
为作者在科研工作中的体会与见解，限于水平、精力、
经验及所持观点，书中难免存在一些缺陷与不足，希望
广大读者及业界专家批评指正。
作 者
2022年7月