# 目标

## 毕业论文

* 2020/3/26 论文查重（11%）、降重
* 2020/4/3 准备盲审，背景部分修改
* 2020/4/8 论文提交盲审（等待学校专硕实习答辩）
* 2020/4/22 实习答辩
* 2020/5/18 预答辩
* 2020/5/23 论文送审
* 2020/10/20 完成答辩

## MEC应用演示整合

{% hint style="danger" %}
开学后开展
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## DC/CA项目

* 本周计划完成结题报告和技术报告的内容。（2020.4.10）

### 总体情况

目前已经搭建实现了基于ns3的CA测试平台，部署了一个使用缓存信息的CA分流方案：

1）方案性能结果超过项目基线要求，需要**合理的结果分析**。（2020.3.20）

2）技术报告方面完成第一章和第二章的内容。（2020.3.20）

* [x] 第一章 DC/CA分流背景
* [x] 第二章 基于ns3的DC/CA分流仿真平台
* [x] 第三章 DC/CA分流问题验证与解决方案
* [x] 第四章 DC/CA分流方案性能评估
* [x] 第五章总结与展望

## 基于OAI的DC/CA实现

实现从ns3到OAI的DC/CA技术实现

### OAI是什么？

* OAI官网

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* OAI Gitlab源码库

{% embed url="<https://gitlab.eurecom.fr/oai/openairinterface5g>" %}

* OAI Roadmap

{% embed url="<https://gitlab.eurecom.fr/oai/openairinterface5g/wikis/OpenAirRoadmaps>" %}

### OAI如何使用？

* All in One

{% embed url="<https://open-cells.com/index.php/2019/09/22/all-in-one-openairinterface/>" %}

* SIM卡写卡

{% embed url="<https://blog.csdn.net/u013429928/article/details/75319585>" %}

* 台湾交通大学MEC相关代码

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OAI MEC
{% endfile %}

### DC/CA实现

* Layer2 PDCP相关代码
* Dual Connectivity & X2 Link

### OAI应用开发

* 测速应用
* 人脸识别应用
* 流量业务识别应用

## 无线网络流量相关

* 整理AI in DDoS调研内容，讨论RAN内包括DoS问题在内的无线网络流量与协议相关问题（2020.3.18）

  * AI in DDoS.pptx
  * 20 Years of DDoS: a Call to Action
  * Distributed Denial of Service Attacks in Software-Defined Networking with Cloud Computing

{% file src="<https://2460443033-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Ljzu2_u0-S8bEee1zE8%2F-M3AFTPHIgSJsDETlE_w%2F-M3AGKJc8Lt21mFz9vdV%2FAI%20in%20DDoS.pptx?alt=media&token=e12a07b0-f932-42dd-8313-189cdcb6e906>" %}
AI in DDoS
{% endfile %}

* 华为NEW IP（2020.4.1）
  * 研究目的
    * 原有的IP协议栈在不同类型的网络中（WLAN、LTE/NR、BLE、IoT等）缺乏良好的互通性能
    * 原有的IP协议具有固定的格式的地址长度（IPv4为32bit，IPv6为128bit），这使得在密集的小数据包场景下的开销过大，不具备良好的“伸缩性”
    * 原有的优先级/流级别的调度方式不能适应更细粒度的网络流量管理的需要
    * 原有的IP地址是面向物理主机的映射，随着如今越来越多的虚拟化对象和服务，这样的模式不再合理
  * NEW IP的关键特性
    * 长度可变的IP地址，以无缝支持跨网络通信
    * IP地址的语义定义，以标识物理和虚拟对象
    * 用户定义的IP标头，允许最终用户指定对数据包执行的自定义功能
  * 优点
    * 快速交付：无需DNS查询
    * 服务中心化：面向服务而不是地址
    * 业务优化：服务类型可以用来提升QoE

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HUAWEI NEW IP
{% endfile %}

* 北邮Zhang Xing团队
  * <https://ieeexplore.ieee.org/document/8491291?denied=>
  * <https://ieeexplore.ieee.org/document/8689224?denied=>
  * <https://ieeexplore.ieee.org/document/8417681?denied=>
  * <https://ieeexplore.ieee.org/document/8013789?denied=>
  * <https://ieeexplore.ieee.org/document/7883826>

{% file src="<https://2460443033-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Ljzu2_u0-S8bEee1zE8%2F-M6tu-vnVfZjqRi7pEW2%2F-M6tuO-i0-S9opZtSVKW%2F08730879.pdf?alt=media&token=707961bf-3722-450b-8f02-4c96e4e7cb08>" %}

{% file src="<https://2460443033-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-Ljzu2_u0-S8bEee1zE8%2F-M6tu-vnVfZjqRi7pEW2%2F-M6tuS6PloIJ1Ssfm3Cp%2F08610162.pdf?alt=media&token=7246df99-6051-423d-abfb-f4ccef7f5b9e>" %}

### 无线网络流量识别工作

#### 已有工作

* 流量数据抓取和特征提取
* 特征分析和特征选择
* 分类器训练

#### 扩展

* 无线网络TCP代理（面向服务的调度优化）：涉及的扩展工作包括了从服务类型到QoS优先级的判定和优化策略执行后的QoS性能指标
  * 用户体验优化
* 无线网络TCP代理（面向TCP服务的协议选择）：涉及的扩展工作包括了从服务类型到TCP协议选择的策略和优化策略执行后的TCP性能指标
  * 服务与TCP连接的关系
* 面向无线流量分类器的机器学习研究：涉及的扩展工作包括了针对无线流量数据的机器学习特征提取和网络参数设置
  * 机器学习网络优化

#### Step 1：现有工作调研

我们已经针对无线网络TCP代理相关的内容展开了一些调研工作。

后续的工作按照团队安排情况合并到OAI-based MEC平台之中。

## MTK相关

4G 网络基本架构、4G 物理层基本知识(例如时隙，帧结构，物理层的基本步骤)、4G 层2的基本知识(包含RLC, MAC, PDCP的基本功能)、4G 层3的基本知识(RRC的基本功能)、4G 非接入层的基本知识(EMM和ESM的基本功能)、5G网络基本架构

参考文献：

1\. 4G细节可以参考：<http://www.sharetechnote.com/> 或者<https://www.t00ls.net/articles-53244.html；>

2.IMS:

a.<https://zh.wikipedia.org/wiki/IP%E5%A4%9A%E5%AA%92%E4%BD%93%E5%AD%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F；>

b.该link下的所有IMS相关的都可以看<https://blog.csdn.net/foolskindom/article/details/5017563>
