基于垂直切换的SAE架构改进

为解决终端在各个异构网间频繁移动时的服务质量问题,本文以垂直切换为切入点,在架构中加入存储垂直切换判决所需的各个网络静态参数的信息模块,对需要垂直切换判决的终端,提供所需的静态参数,通过垂直切换算法联合网络的动态参数进行网络切换判决,使终端切换至更好的网络以满足用户要求。通过性能分析,改进后的架构能更有效地为用户选择高效的网络。     

基于车辆用户行为的异构网络垂直切换算法

针对车辆用户提高垂直切换性能的问题,提出了一种基于行为的垂直切换算法。采用软件定义网络(SDN)架构,通过层次分析法,得到用户速度对于不同参数的影响因子,并结合方向确定垂直切换中的参数权重值。再利用马尔可夫过程构建不同权重值影响下的回报函数;利用模糊逻辑,根据速度确定决策间隔,得到完整算法。仿真结果表明:该算法可有效提高用户收益值,并可抑制频繁切换问题的发生,从而提高服务质量。     

阻塞率约束下的多业务群组切换方法

针对异构网络中多业务场景下群组切换时网络拥塞的问题,提出了阻塞率约束下的多业务群组切换算法。将用户按业务类型进行分类,为不同业务类型的用户分配以不同的切换优先级。对于处在同一优先级的用户,在目标切换阻塞率约束条件下,将这些用户分散到不同的时隙上,从而避免大量用户同时选择同一个网络的情况。仿真结果表明,该算法能保证系统的切换阻塞率在可控范围之内,并且能满足不同业务类型用户的需求。     

一种基于主体的智能通讯网络

应用主体（Ａｇｅｎｔ）技术构建一个智能通讯网络,以期实现在通讯网络上模拟用户行动模型,替代用户完成某些智能活动．智能通讯网络系统通过定义繁忙度和重要度两个模糊参数并选用ＩＦ－ＴＨＥＮ规则设计模糊推理机,使主体在作为用户代理人时,具有可根据用户日程表和服务指示信息推论用户的现时状态、查询发话人的重要度、经综合判断后作出受话与否的决策等智能型功能,并以主动方式为用户提供符合其意图的服务．智能通讯网络系统结构由用户层、网络软件层和网络硬件层３部分组成,网络软件层以智能Ａｇｅｎｔ为主,采用慎思方法进行设计,并给出Ａｇｅｎｔ认知模型的模型框架     

基于AHP的异构网络安全切换算法

移动终端在异构网络中进行垂直切换时不但要考虑周围无线网络各项性能指标,还要考虑安全问题。针对异构网络中的安全切换问题,提出了一种基于层次分析法的异构网络安全切换算法。在传统的层次分析法的基础之上引入了安全因子和安全参数。安全因子随着网络安全特性的变化而动态改变,而安全参数是对网络安全性的量化表示。实验结果表明,算法不仅能使终端切换到性能最佳的网络,还能够保证终端切换时的安全性。     

WCDMA系统RNC无线切换参数配置

3G时代各运营商之间的竞争归根结底在于移动网络质量的竞争,各移动网络质量的好坏影响着用户的消费行为。文章介绍了WCDMA系统不同情况下切换参数所涉及的各参数的含义、作用及其配置方法,并通过具体案例来说明。     

用于异构网络的差值门限模糊切换算法

为了提高用户在异构网络中进行垂直切换的准确度,减少"乒乓效应",提出了一种差值门限模糊切换算法(Difference Threshold based Fuzzy Handover,DTFH).DTFH算法考虑异构网络中的切换触发与切换判决两个方面.用户获得当前网络和目标网络的信噪比差值,根据该信噪比差值与设定的切换触发门限的比较结果进行切换触发;然后,采用模糊逻辑方法得到用户当前网络与目标网络的模糊判决值,根据两个网络的模糊判决值之差与设定的切换判决门限的对比结果进行切换判决.以LTE和WiMAX异构网络为仿真场景,仿真结果表明,与传统切换算法相比,DTFH算法能在减少"乒乓效应"的同时,提高用户吞吐量,从而提高垂直切换的性能.     

面向5G异构网络的切换自优化算法研究

基于降低5G网络运营成本的需要,通过改进传统算法,提出了一种切换自优化算法。将候选小区的负载率和用户的移动速度作为选择目标小区的主要依据:当用户移动速度大于等于门限时选择切换到高负载宏基站;当用户移动速度小于等于门限时选择切换到高负载微基站。在充分发挥部分基站服务能力的同时,让部分无数据需要处理的基站载频暂时休眠。仿真结果表明,在用户以不同速度移动的场景下,实现切换目标的自动优化后,都可以大幅度减少网络的整体负荷。     

面向网络切片的无证书切换认证与密钥协商协议

为解决网络切片片间切换协议匿名性较差、认证过程复杂和通用性较低等问题，提出了一种基于无证书的高效通用安全切换认证与密钥协商协议。基于无证书机制的密钥协商协议能够解决传统公钥基础设施的证书存储与密钥管理等问题，在保证安全性前提下，能够有效地提高切换认证效率。所提协议通过引入用户伪身份和切片身份标识符实现对用户和网络切片的隐私保护；针对不同服务类型的网络切片，在用户与切片服务提供商之间引入边缘控制器辅助片间切换过程，确保合法用户在切换过程中实现快速通用的身份认证。仿真实验表明，所提协议在提高片间切换认证效率的同时实现了安全、通用的切换过程。     

面向用户体验和速度感知的垂直切换判决算法

为了保证用户会话的连续性,面向星地一体化网络,提出一种基于用户体验的切换判决算法．选择具有最小用户体验差异度的网络作为目标切换网络,使得每个用户接入到最合适的网络;采用模糊数学方法设计速度感知模块,降低高速移动体的切换次数．仿真证明,基于用户体验和速度感知的切换判决算法可以降低切换失败概率和呼叫阻塞率,同时保持较高的网络平均负载,使得更多的用户可以被网络服务,具有在全网资源分配方面的优势．     

面向移动边缘计算的动态规划算法研究

移动边缘计算可以将用户任务卸载至边缘服务器，以减少移动设备的能耗与时延。通过研究边缘计算场景，提出了一种自适应动态规划算法，以优化用户的卸载决策。所提算法采用创新的比特流填表方式以节省计算时间，同时在满足时间约束的条件下减小能耗与时延。结果表明，该算法可在满足应用程序执行时间约束的前提下找到近似最优解，同时在不损失计算效率的前提下处理较大的卸载问题。     

问答社区中基于问题粒度的用户专业性预测方法

在线问答社区中大量问题等待回答时间过长、高质量回答数极少,对社区用户在具体问题上的专业程度进行度量具有现实需求。现有的基于链接分析和基于文本分析等方法多集中在社区和话题粒度的专业性度量,并未深入到问题粒度。针对上述问题,定义了问答社区中基于问题粒度的用户专业性概念,在此基础上提出了基于问题粒度的用户专业性预测方法,包括用户专业性度量方法和用户专业性预测模型。该预测方法先利用问答社区中社区用户对回答质量的评价机制,在问题粒度上为用户建立专业性度量;再基于矩阵分解,融合用户偏差、问题偏差以及用户已回答问题集的隐含反馈等信息,构建用户在问题粒度上的专业性预测模型,进而预测用户在待回答问题上的专业程度。利用知乎问答社区互联网话题下的问答数据集,设计了与前述两种主流方法的对比实验。实验结果表明,提出的用户专业性度量方法可以有效地度量用户在具体问题上的专业程度,基于此方法构建的用户专业性预测模型具有更高的预测精度。     

基于用户兴趣评分填充的改进混合推荐方法

针对传统协同过滤推荐方法中的用户项目评分数据稀疏和推荐准确度不高的问题,提出了一种基于用户兴趣评分填充的改进混合推荐方法。首先,分析用户对项目类型的偏好,计算用户兴趣评分并进行矩阵填充;然后,考虑用户主观评分差异化及项目自身质量的影响,对传统皮尔逊相关系数进行改进,并基于已填充评分矩阵进行用户相似性及项目相似性计算;在此基础上分别基于用户和项目两个方面进行评分预测,并将两者的预测评分进行加权求和,进而进行混合推荐;最后,以Movielens100k为数据集进行实验,先分析了用户兴趣评分矩阵的填充效果,再将文中方法和传统协同过滤混合推荐方法以及文献中提出方法进行了对比分析。实验结果表明;提出的评分矩阵填充方法能有效缓解数据稀疏的影响,填充效果优于传统评分矩阵填充方法;提出的改进混合推荐方法（IHRIRF）比传统的混合协同过滤推荐方法HCFR及WPCC方法具有更好地推荐效果。     

基于虚拟电价的电动汽车充放电优化策略

为了实现负荷侧的"削峰填谷"，在用户侧降低充电费用和电池损耗成本，提出了一种基于虚拟电价理论的电动汽车充放电优化策略。利用虚拟电价建立负荷侧的电价模型；利用动态分时电价建立用户侧的充电电价模型，将两个电价模型进行匹配整合，形成完整的电动汽车充放电的优化调度模型。为优化上述模型，确保整个调度的可实施性，在模型中使用BP神经网络和遗传算法进行预测与优化，同时使用小波分析和模糊聚类方法对充放电负荷进行去噪，并划分不同的电价时段，最后使用MATLAB软件对该模型进行了仿真验证。     

意图驱动的自智网络资源按需服务

6G自智网络需要实现面向多层用户的网络自动化全场景按需服务,运营商用户亟需一种有效挖掘多层用户意图并实现资源自动化按需分配的方法,为此,提出了一种将用户意图转为策略对网络资源进行管理的全自动化框架。首先,考虑到意图挖掘数据的稀缺性,提出一种利用无标注语料以提高意图实体挖掘能力的方法。其次,综合考虑网络服务质量和用户业务需求,利用深度强化学习算法,对网络资源的划分进行优化和管理,提升用户使用体验的同时使网络负载均衡,资源达到最大化利用。实验结果表明,所提框架能够更准确挖掘用户意图、更精确划分网络资源,从而保障服务质量。     

基于切换预测的位置信息辅助软切换算法

为了对WCDMA网络中的软切换算法进行优化,提出了基于切换预测的位置信息辅助软切换算法。该算法以UTRA软切换算法为基础,根据移动台的不同位置信息进行软切换预测,然后对切换门限进行动态调整,进而可以提高系统性能。采用具体的仿真模型进行了仿真实验。仿真结果表明,与UTRA软切换算法相比,本文算法在MASN和AUSR性能指标上有较大的改善,并且能够维持稳定,从而提高了系统的资源利用效率。     

LTE-A系统中基于资源利用率的时延优先调度算法

针对现有LTE系统中调度算法在吞吐量、公平性及丢包率性能指标上难以取得性能平衡的问题,提出一种改进算法,在考虑用户时延的前提下还考虑了用户对资源块(RB)的利用率,从实际获得速率的角度来更精确描述用户对资源的利用能力,更加合理地分配资源.仿真结果表明,该算法的丢包率性能有很大改进,同时在吞吐量、公平性方面也有着较好表现,实现了良好的综合性能,能够更好地满足用户的QoS需求.     

基于RE的LTE-A异构多层网络移动负载均衡算法研究

以Long Term Evolution-Advanced(LTE-A)系统中宏蜂窝-微蜂窝（Macro-Pico）异构多层网络为例,以范围扩展（Range Extension,RE）技术为基础,提出了一种移动负载均衡算法。建立了网络负载模型,计算并选取合适的小区切换偏移量,从而动态精确的调整超载小区和轻负载小区的覆盖范围,最终将超载小区的多余用户切换到其轻负载的邻小区,并结合数据流量业务对算法进行了仿真,分析了在该算法的协作下,小区的负载均衡因子、负载转移率及用户满意率,验证了该算法的可行性。     

一种支持用户风险偏好的服务评估方法

针对服务质量波动所造成的选择风险性,提出一种支持用户风险偏好的服务评估方法.首先,根据区间数理论处理缺失信息,对用户评分进行完整描述.然后,根据用户面对不确定信息的风险倾向性不同,引入风险偏好对用户进行细分,并确定用户的服务感知风险.最后,根据服务收益最大化原则,将服务属性进行划分并结合用户属性偏好度得到服务收益,权衡服务收益与用户感知风险得到综合评估结果.仿真实验表明:与其他服务评估方法相比,本方法在表达用户属性偏好的同时也清晰表达了用户的风险偏好特征,更好地体现用户个性化差异,具有更高的用户满意度.