基于IPTV的宽带提速技术研究及应用

随着宽带业务同质化竞争愈发激烈以及IPTV用户数的爆发式增长,差异化产品与服务提升在市场竞争中尤为重要。介绍了IPTV产业发展及宽带提速技术,阐述了基于IPTV的宽带提速技术核心业务流程。研究结果表明,基于IPTV的宽带提速技术可为用户提供便捷的带宽动态调整服务,可满足海量宽带及IPTV用户个性化带宽需求,能够建立差异化服务提升优势,降低用户流失风险,提升宽带及IPTV用户价值。     

基于OGRE的动态红外场景仿真研究

对基于OGRE渲染引擎的红外场景仿真框架进行了研究,初步实现了一个动态红外场景仿真系统。该系统建立了符合红外辐射传输过程的“目标-背景-大气-成像系统”综合模型,能够按照用户输入参数和控制。生成不同效果的动态红外场景图像。     

恶意干扰下基于斯坦伯格博弈的无人机动态频谱分配

针对恶意干扰场景下无人机群动态频谱分配问题,构建了基于斯坦伯格博弈的动态频谱分配模型,干扰机为斯坦伯格博弈的领导者,无人机群为斯坦伯格博弈的跟随者,设计了不同博弈参与者的效益函数,并证明了该博弈存在稳定的斯坦伯格均衡解。在此基础上设计了一种分层动态频谱分配算法,针对领导者采用Q学习选择干扰信道的场景下,跟随者采用随机学习自动机来确定信道分配策略。仿真结果表明,所提算法能够得到无人机用户的最优信道分配策略,有效提升无人机用户的总吞吐量性能,实现效益最大化。     

上海电信：铜线免费升光纤年内20M用户达54％以上

针对即将于9月1日开始的新一轮宽带提速，中国电信上海公司（以下简称上海电信）介绍了详细情况，据悉，铜线用户可免费迁移至光纤网络，并升速至10M以上带宽，上海电信计划年内城市光网用户占比达到家庭宽带用户70％以上，其中20M以上用户占比将达到54％以上，上海电信用户年内平均带宽将达到16M。     

提高动态提速成功率及用户提速行为分析

随着电信宽带用户数量的增加和互联网业务的发展,用户对自主提高带宽接入速率,提升宽带网络应用品质提出了新的要求。文章介绍动态提速业务及动态提速原理,引入智能提速平台,分析提速过程各关键环节,对如何全力提高宽带用户动态提速成功率进行剖析。最后对日常提速数据进行统计分析,可提供给前端业务部门进行产品设计和业务推广。     

基于DP I的智能网关业务Qo S保障和带宽提速研究

文章提出了基于DPI(深度包检测)的智能网关业务 QoS(服务质量)保障和带宽提速方案。阐述了智能网关上的DPI现状,通过智能网关上的DPI识别出用户高优先级业务,采取绝对优先级策略,实现 QoS保障;通过 DPI 的带宽检测机制,及时发现用户带宽瓶颈,配合智能网关的门户推送功能以及电信运营商平台,实现实时带宽提速。通过进行用户高优先级业务保障和实时带宽提速,来提升电信用户体验视角。     

基于音频增强现实的博物馆交互式引导模型

现有音频增强现实(Audio Augmented Reality,AAR)服务类应用无法根据用户的交互行为进行动态调整音频引导内容,难以满足大规模人群多样化应用需求.针对此问题,构建了一个基于AAR的博物馆交互式引导模型,通过对场景、用户、导航过程三方面的定义实现音频信息的自适应推送,结合用户个人资料、行为特征、历史参观等信息匹配发现个人兴趣偏好,同时支持跟踪用户行为,动态调整兴趣特征参数,达到提供个性化的音频信息服务的目的.实验结果表明,基于该模型的原型系统具有良好的实用性,能更容易地定位展品,并增加观众对展品的兴趣.     

基于Redis内存数据库的RADIUS镜像系统研究

正1引言智能提速又称DACS(差异化应用控制系统),它是一个基于精细化管控的动态实时业务控制系统。该系统承载全省宽带提速用户,对网络层、应用层设备资源进行整合,对关键设备进行协同控制,较好地为用户提供智能化、差异化和端到端的优质QoS保证。在福建省现网运行中,随着业务量的进一     

基于潜在博弈的认知无线电频谱分配研究

为解决认知无线电网络中认知用户、授权用户共存情况下的频谱分配问题,提出了一种基于潜在博弈的认知无线电频谱分配模型,该模型以最小化系统总干扰水平为目标,认知用户采用避免机会浪费的改进型策略动态调整规则进行频谱选择,经过有限改进路径快速收敛到博弈的纳什均衡点。在30个认知用户和2个授权用户共存的场景下进行仿真实验,算法以较快的收敛速度实现了频谱分配的目标,证明了模型及算法的可行有效。     

一种基于综合场景标签的用户挖掘方法

随着互联网业务的冲击、“提速降费”和“携号转网”等国家政策的陆续实施,运营商经营普遍面临业务增速放缓、流量单价下滑、用户需求个性化增强等难题。运营商作为基础通信服务的提供者,拥有天然的数据优势,如何利用海量大数据以挖掘潜在用户成为了精准营销与业务转型关注的重点之一。本文基于XDR、MDT、API地图接口等大数据构建具备场景名称及标签的用户综合位置信息库,并关联ARPU、DOU等经分数据建立包含用户基本信息、时间戳、经纬度、场景标签、用户流量特征的融合数据,并进一步利用该融合数据挖掘潜在用户,识别可能流失客户,为实现精细化市场营销提供了参考。