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Dedicated backhaul m的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
國立交通大學 電信工程研究所 方凱田所指導 沈立翔的 次世代毫米波網路之波束成形技術及無線電資源管理 （2020），提出Dedicated backhaul m關鍵因素是什麼，來自於毫米波、波束成形、無線電資源管理、次世代5G無線通訊網路。
而第二篇論文國立中央大學 通訊工程學系 胡誌麟所指導 呂晟暐的 虛擬化 5G 核心網路的實作部署與測試案例 （2020），提出因為有 5G核心網路、容器化、分離架構的重點而找出了 Dedicated backhaul m的解答。
除了Dedicated backhaul m，大家也想知道這些：
次世代毫米波網路之波束成形技術及無線電資源管理
為了解決Dedicated backhaul m 的問題，作者沈立翔 這樣論述：
在下世代無線通訊中，由於各種新型應用和極高容量服務的出現，網路流量需求不斷增加。然而，現有 sub-6 GHz 低頻段無線電的可用頻譜已變得稀有、有限且擁塞，達到其物理層面的極限。毫米波(Millimeter Wave, mmWave)被廣泛認為是次世代無線通訊系統中一項具有前途的技術，實現了指向性之千兆位(Directional Multi-Gigabit, DMG)的服務。現存文獻提出了各種基於波束的指性向傳輸技術，以補償毫米波特性造成的高路徑損失(Pathloss)。然而，由波束成形(Beamforming)技術增強的毫米波通訊存在潛在議題需要克服，包含更長的波束訓練(Beamform
ing Training)延遲(Latency)，由於移動(Mobility)效應和複雜無線環境中波束訓練及追蹤(Tracking)的不確定性，毫米波波束成形之干擾(Interference)，以及豐富的多使用者無線電資源(Radio Resource)分配，而上述議題在現有文獻中尚未得到充分研究。因此，本論文針對毫米波無線網路的波束處理訓練和無線電資源管理(Radio Resource Management, RRM)問題進行了深度研究。在本研究中，我們致力於設計 (i) 移動感知(Mobility-Aware)波束成形訓練 (ii) 增強式多使用者連接和波束成形通訊協定(Protocol)
(iii) 協調(Coordinate)多存取點(Access Point)多使用者波束成形方法 (iv) 波束(Beam)及傳輸功率(Power)資源分配(Resource Allocation)和 (v) 移動感知之波束和子通道(Subband)資源分配，並透過一系列的推導理論和分析，採用前瞻的網路最佳化演算法(Optimization Algorithm)。最後，我們執行一系列模擬和實驗來結果表明我們所提出的毫米波波束成形訓練及資源分配管理方法能夠有效地提高毫米波網路性能，包含波束對準精準度(Beam Alignment Cccuracy)、多使用者連接的成功機率 (Successfu
l Probability of Multiuser Association)、光束訓練/追蹤控制延遲(Beam Training/Tracking Control Latency)以及系統吞吐量(System Throughput),進而實現次世代無線毫米波技術支持的網路之願景。
虛擬化 5G 核心網路的實作部署與測試案例
為了解決Dedicated backhaul m 的問題，作者呂晟暐 這樣論述：
隨著智慧型手機的普及，人們對行動網路的需求大增，因此促進行動網路科技高速發展，然而昂貴的電信網路設備增加電信營運商的建置成本。在專用的硬體設備與軟體下，電信營運商難以依照使用情境提供與擴充電信網路設備與功能。這項問題在5G 的架構下有所改進，透過 5G Service Base Architecture (SBA) 架構下，電信營運商可以將核心網路部署至一般伺服器中並降低成本。在本篇論文中，先以 5G SBA 架構為基礎，將 5G 核心網路各個網路元件容器化，並藉由 Kubernetes 雲端運算技術打造出一套以雲原生 (Cloud Native)技術為基礎之5G 核心網路平台。接著，導入開
源交換機 SONiC來傳輸與乘載使用者經由基地台至5G 核心網路間的資料流，模擬電信營運商真實的營運架構，並利用 Cloud Native 的架構，自動化管理、測量與監控 5G 核心網路元件的資源使用量，本實驗藉由模擬完整的虛擬化 5G 核心網路，分析與測量不同案例下 5G 核心網路各網路元件的資源使用量。