基于用户行为监控的GPRS网络优化新方法及其应用

GPRS网络优化有着区别于GSM网络优化的特点,在GPRS网络优化中用户行为等非网络因素也会对GPRS网络性能产生较大的影响。本文提出了通过监控用户的行为并根据用户行为有针对性地采取措施来引导用户的GPRS网络优化的新方法,并详细介绍了GPRS用户行为监控系统的功能及其应用效果。     

对认知无线电波束成形算法的探讨

对多天线协作双向认知无线电系统中的波束成形算法进行了研究。在多天线协作双向认知无线电系统中,2个主用户系统通过次用户进行信息交换,次用户配置多个天线,且次用户通过叠加信号后将其发送给主用户,所以对分配发送主用户和次用户信息的信号的功率以及设计主用户和次用户的波束成形矩阵等进行了重点研究。依据最大化系统容量的优化准则,得到的优化问题均是非凸问题,因此采用半正定优化和二阶圆锥优化,得到闭合解。仿真结果表明,此方法优于以往的波束成形算法。     

基于用户感知的移动网络优化体系及关键技术

给出了基于用户感知的网络质量优化工作体系,并分析了实现基于用户感知网络优化的关键技术——基于用户感知的网络质量评估体系、智能的网络质量分析与优化方法及高效的网络优化支撑系统,同时,介绍了中国联通目前在该领域的工作进展和未来的发展方向。     

用户投诉在发现和分析WCDMA无线网络问题中的重要作用

文章通过WCDMA无线网络优化工作中对典型用户投诉问题的处理,结合网络优化常见的参数调整、隐含故障分析等工作,提出了用户投诉受理分析对网络优化工作的促进作用。在细致的用户投诉分析过程中,结合网络优化思路,可以明显提高WCDMA无线网络优化工作的效率。     

基于时间序列和资源相似性的云资源优化模型

以提高云平台系统的利用率为出发点,在分析云系统使用模式和用户事件特征的基础上,建立了资源优化模型对用户使用事件和资源请求行为建模。从用户事件进行时间序列划分,用户特征的相似性计算以及资源相似性度量三个方面对优化模型进行描述,设计并应用基于阈值的资源相似性度量算法实施优化,并对优化结果进行了分析验证。     

基于用户行为的无线通信网络综合优化研究

在现代信息技术的发展推动下,无线通信网络逐渐渗入到人们日常生活与工作的各个角落。因此,文章就基于用户行为的无线通信网络综合优化展开研究,研究介绍了无线网络的用户行为特点,进一步提出了无线通信网络综合优化策略,具体实施包括采集与分析用户行为数据、应用基于用户行为的网络优化技术、探究基于用户行为的网络功能拓展,意在为无线通信网络技术的完善与发展,提供一定参考与借鉴。     

用户行为感知与网络边缘内容分发优化策略研究

本文针对移动端视频服务特性,设计了基于用户内容偏好和移动行为感知的网络边缘节点内容分发优化策略,该优化策略能够快速响应移动端用户兴趣,大大减少主干网络带宽资源的消耗,同时提升了用户的收视体验,有利于广电网络运营商优化网络配置并提升服务质量。     

LTE中基于移动特性的切换优化

LTE系统对3G系统的多方面进行了全面的改进和演化,使系统性能得到了全面的提升。为了降低基础设施建设费用以及网络运营费用,运营商提出了自组织网络（SON）技术。针对移动鲁棒性优化（MRO）问题,根据该系统下用户移动性对切换优化的影响,提出了对不同移动速度用户设置不同的小区迟滞参数值,即US-MRO优化算法。分析和仿真结果表明,该切换优化算法有效地提高了用户切换成功率,使用户满意度得到提升。     

基于OFDM的认知无线电系统功率分配研究

分析了基于OFDM的认知无线电系统中认知用户和授权用户之间的相互干扰,以及下行链路对认知用户进行功率分配的优化目标,并给出了速率最大化优化目标下的最优功率分配方案。授权用户能够承受的干扰功率成为认知无线电系统功率分配问题的主要限制因素,其限制了认知用户的发射功率和传输速率,认知用户传输产生的干扰必须满足授权用户能够承受的干扰功率限制。     

计算机网络可靠性优化技术研究

随着计算机网络用户不断增加,其可靠性问题对于计算机的用户信息至关重要。本文介绍了当前计算机网络的可靠性概念与设计的原则,并在此基础上提出优化计算机网络可靠性的优化技术,提高了计算机用户的信息安全性。     

大数据分析在移动通信网络优化中的应用

在优化处理移动通信网络时,应适当应用大数据分析技术,充分发挥出大数据分析的技术优势,使移动通信网络的优化目标落到实处。文中研究了大数据分析在移动通信网络优化中的应用,概述了大数据分析技术和移动通信网络优化的作用,并分析了大数据分析在移动通信网络优化中的具体应用。最后,根据大数据分析在移动通信网络优化中的应用情况,提出了相应的策略,在大数据分析技术的支持下,可以有效开展移动通信网络优化工作。     

基于概念漂移检测的大数据交易过程模型优化方法

通过大数据交易过程模型优化,实现对大数据交易过程的精确建模,对于构建稳定、鲁棒和精确的交易平台至关重要.然而,大数据交易流程随时间而变化,传统的静态模型优化方法无法反映现实流程模型的时态变化特征.为此,本文提出一种基于概念漂移的大数据交易模型优化方法,在概念漂移点检测和定位的基础上,设计大数据交易日志分割算法,演算日志精准分割点,构建具有时变特性的大数据交易分段模型,实现基于日志分割的模型优化.该方法在天元大数据交易平台的应用实践表明,优化模型在拟合度和精确度方面均优于静态模型,对大数据交易演化过程的适配性更强.     

基于大数据分析下的移动通信网络优化

针对基于大数据分析下的移动通信网络优化,结合理论实践,在简要阐述大数据分析对移动网络优化的影响的基础上,分析了目前大数据分析在移动通信网络优化中存在的问题,并提出相应的优化路径.应用在移动通信网络优化中能有效提升是移动通信网络稳定性和稳定性的结论.     

大数据在多功能雷达性能阵地现场优化中的应用

在分析多功能雷达数据特点的基础上,提出基于大数据开展多功能雷达性能阵地现场优化的基本框架,分析大数据应用在数据获取、数据存储、数据处理等方面对雷达的需求,给出大数据应用需重点解决的环境感知与自适应学习、海量数据管理、高价值信息挖掘、基于评估结果反馈的系统参数优化等关键技术问题,为未来大数据在多功能雷达性能阵地现场优化中的工程应用提供借鉴和支撑。     

基于模块化架构搭建的中国移动网优自动化服务平台

目前由中国移动集团牵头研发的网优自动化服务平台,主要集成了如下功能：LTE自动邻区关系优化模块、基于智能算法的PCI自动优化模块、 LTE功率配置自动优化模块、LTE小区参数自动化推荐模块,以及TAC边界区域自动优化模块等,并支持其他新增工具的快速扩展。本文介绍的网优自动化平台包括了全流程数据预处理模块、即插即用的优化算法模块、灵活的Web Service接口调用模块、以及各工具通用的数据挖掘/机器学习算法库等等,这种基于模块化搭建的网优自动化服务平台,使得各类核心网优应用能够快速上线,并具有极强的可扩展性和可靠性。     

多状态指数优化指导下的财务数据关键特征挖掘

研究一种引入多状态指数优化指导下的财务数据关键特征挖掘方法;对海量财务数据关键特征的挖掘是现代海量数据形势下快速信息挖掘的重要方法;传统的海量财务数据挖掘一般采用特征挖掘方法。文中针对财务数据关键的普通特征挖掘、特征分布考虑不足,无法实现深度特征挖掘问题。提出一种引入多状态指数优化指导的财务数据关键特征挖掘方法,对财务数据特征进行更加细致的挖掘,提取深度财务数据特征;最后采用一组特征接近的词汇进行财务数据特征挖掘实验,结果显示,文中方法将财务数据关键特征有效地区分开来,具有一定实用性。     

WAP类业务端到端优化研究

WAP类业务属于运营商的自有业务,对于运营商摆脱数据管道的尴尬地位、提高运营价值、提升在整条移动通信业务价值链的话语权有重要的意义。针对该类业务的端到端优化,提出了分4层开展优化的概念,在此基础上定义了WAP类业务质量评估方法,并重点针对其中的用户面数据传输层、用户面应用层的关键优化点进行分析,最终总结了数据业务特别是WAP类业务的优化思路方法,为其它业务甚至是全业务的端到端优化提供了参考。     

基于ASPS的覆盖优化方法

覆盖优化是无线优化的核心之一,扫频数据是进行覆盖优化的最佳数据源,本文介绍了ASPS软件扫频模块的主要功能,并结合案例重点阐述了使用ASPS软件进行覆盖优化的流程和方法.     

Optimization of Spatially-Coupled Multiuser Data Transmission Through Machine Learning Methods

The rapid development of mobile Internet triggered massive data exchange among multiple sources, which then results in challenges in the efficiency of multi-user data transmission. Spatial coupling multiple access, where different users share the same resource blocks by superimposing data streams with different time offsets, has been proposed to obtain higher spectral efficiency. The optimization of the system can be carried out through for example constellation rotation or power allocation, which mitigates the interferences and distinguishes users/data streams better. The optimization aims for the maximization of the average mutual information between the transmitted data symbols and the received signal. To solve the optimization problem, we employ machine learning based methods to locate the possibly global optimal solution. Simulation results show that the optimization clearly contributes to the performance improvement of the system.     

以流量经营为导向的网络优化手段浅论

流量经营已成为运营商越来越重要的课题,本文以流量经营为导向,尝试从网间分流、数据加速和端到端优化3个纬度来论述相关网络优化手段。