无线智能编排在5G网络的应用

为了研究在5G时代如何平衡用户个体体验和网络整体性能之间的关系，研究了无线智能编排方案在5G网络中的应用。通过用户感知多维判决、无线栅格构建、基于AI算法的免切换等手段，为体验变差的用户重新分配最优的服务模式、服务频率和服务小区，以达到充分保障用户网络体验的目的。经过现网验证，该方法适用于解决5G网络中普遍存在的上行弱覆盖问题，显著改善了抖音和直播等上行业务用户体验，在切换前后上行业务的体验速率相对平稳（5.83～5.92 Mbps)。该无线智能编排方案能够为用户提供更为优质的网络资源和服务体验。     

LTE切换策略对用户感知速率影响研究和优化

用户感知速率体现用户的平均速率,如果用户平均速率低,表明用户的速率低,用户感知必然不好。同时,也将影响APP感知的页面打开时延等指标。因此,优化和提升用户感知速率有重要意义。由于切换后用户速率都会下降为0,然后再逐渐增加到峰值。在这个过程中,相关算法策略直接影响了用户感知速率从0上升到峰值的快慢,对用户感知速率有重要影响。本文重点分析和研究切换后相关算法、策略对速率的影响,并通过优化相关参数,提升用户感知速率。     

LTE网络用户感知速率提升策略研究

用户感知速率是LTE网络带给用户的最直观体验,本文引入Throughput速率作为评价用户感知速率的指标。通过对低速率小区的指标分析发现,导致用户感知速率低的主要原因为覆盖不合理、小区高负荷以及高干扰。通过对以上网络问题的优化,可以明显提升用户感知速率,改善网络质量。     

基于决策树的低感知用户挖掘方法

在移动通信领域,低感知用户挖掘对于优化网络资源配置、提升服务质量具有重要意义。提出一种基于决策树的低感知用户挖掘方法,旨在准确识别移动通信网络中的低感知用户,并深入分析其使用行为和需求特点。该方法结合移动通信数据的特点,首先进行数据预处理和特征提取,然后利用决策树算法构建模型,实现低感知用户的分类和预测。通过实验结果验证,该方法能够有效挖掘出移动通信网络中的低感知用户,为运营商和网络设计者提供重要参考,研究对于改善移动通信网络性能、提升用户体验和促进移动通信业务发展具有一定的推动作用。     

TD-SCDMA网络页面下载速率提升优化方案

网页浏览是用户渗透率占比最高的业务,用户借助浏览器、客户端、朋友圈、助推连接等方式及时了解社会动态、新闻热点、好友分享等信息,打开网页快慢与用户的业务感知体验直接相关,通过研究用户上网浏览网页的全流程,建立一套页面下载速率的评估公式,结合PS资源调度算法,提升用户浏览网页的业务感知。     

无线网流量压抑识别及根因判断

随着移动网技术的快速发展,用户对无线数据业务的使用需求也从有信号转变为追求更稳定和更快速的使用体验.无线网的容量问题和单用户速率问题越来越突出.由于无线传播环境的复杂性和同频组网的特性,导致无线网的吞吐量和单用户感知速率受到影响的因素较多,无线小区的业务流量可能会受到干扰,覆盖、容量等因素的影响未能正常激发,一方面造成了无线资源的浪费,另一方面也会影响用户的使用感知.同时,流量被压抑也会导致在网络规划时对业务量的发展做出错误的判断,进而影响网络建设的精准性.本文借助机器学习算法,通过KQI、KPI指标的关联实现了小区流量压抑的识别和无线侧根因判断,便于采取有针对性的解决措施,激发网络流量,改善用户感知,为网络扩容提供更为精准的预测依据.     

WCDMA网络用户感知与无线环境关联分析研究

当前网络优化工作越来越从KPI指标优化向用户感知优化转变,但是在日常的优化工作中,如何将用户感知与常规的无线环境优化相关联,并通过优化无线环境实现用户感知的提升,仍然是困扰优化人员的难题。对海量实测数据进行覆盖、干扰与数据速率的关联分析,特别关注覆盖、干扰与影响用户体验的下限速率的关系,得到无线环境与数据速率这一重要的内在关联关系,从而确定保证不同业务速率要求的无线环境需求,为网络规划和优化工作提供参考。     

基于循环神经网络算法的 室分用户定位与感知监控方法

本文提出了一种基于机器学习的室分用户位置定位方法,利用循环神经网络算法构建楼宇立体栅格的关联模型,再结合室分用户的MR数据,完成室分用户位置轨迹的拟合与位置定位。在此基础上,关联信令侧KQI感知数据实现室分用户感知的智能监控。在某市进行试点,对识别出的用户感知问题现场排查确认,位置定位精确度达到88.65%。经过两个月的专项整治,解决用户感知问题327处,室分MR覆盖率由94.41%提升至97.22%。     

超高清内容清晰度用户体验质量评价

针对多媒体行业对超高清内容清晰度用户体验评价的迫切需求,提出了一种有效的无参考质量评价算法,以预测目标内容的用户感知体验,并区分原始4K和伪4K内容。通过对目标内容进行分割,利用局部方差选择了3个代表性子块代替全局来提高计算效率。针对超高清内容的特性,提取了复杂度特征、频域特征和像素统计特征。采用支持向量回归的方法将这些提取的特征融合为一个质量指标,以预测目标内容的质量分数。实验结果表明,本模型可以有效地评估用户感知体验,并具有良好的辨别真假4K内容的能力。     

模拟人群信任和决策机制的协作频谱感知方法

通过模拟人群内部的信任和决策机制,针对多用户的频谱协作感知一致性问题,提出了一种分布式算法。该算法首先通过网络的历次协作过程预测出各感知用户的动态可信值,据此产生用户的相对可信值,并结合决策机制使得用户之间进行数据交互,随着数据的可信、迭代交互,所有用户状态将趋于一致,最后通过判定算法得出最终结果。算法充分考虑了实际环境中各用户频带感知能力的不平衡性,而且各次级用户只需要进行少量局部数据交换即可实现协作感知,与传统的OR-rule、1-out-of-N rule以及普通迭代法有较大区别。对3种数据篡改攻击进行了分析,并在预测算法的基础上提出了相应的安全策略。理论分析与仿真结果表明,新算法在准确性和安全性上均优于传统合作频谱感知算法,能显著提高频谱感知准确率,同时兼具较强的防攻击能力。     

基于深度学习的小目标检测区域数据推荐算法

针对电网数据推荐结果未考虑电网领域知识关联度,推荐结果精准度低,不能精准掌控电网工程建设管理工作问题,提出一种基于深度学习的小目标检测区域数据推荐算法。利用颜色直方图距离和边缘距离展开超像素合并,检测电网小目标区域,采用多尺度卷积神经网络特征提取方法获取小目标区域卷积神经网络特征。以获取的特征为知识项,通过知识树结构组织不同粒度知识项,构建电网领域知识体系关联和推理机制,采用协同过滤推荐算法AR-Item CF,挖掘用户行为日志,根据用户推荐列表,计算出不同知识项间的深层推荐。实验结果表明,该算法可有效解决推荐结果关联度低问题,且推荐效率高、质量好。     

基于四网协同的TD-SCDMA网格化规划研究

本文以中国移动四网协同策略为背景,从分公司无线网络现状出发,提出以网格为粒度,以流量驻留率和用户感知指标为核心,从广度、深度和厚度3个维度对分公司TD-SCDMA网络进行规划分析,实现四网协调发展。     

基于网格密度优先的北斗用户目标可视化方法研究

结合北斗用户目标的空间分布和属性特点，提出了一种基于关联关系的语义多尺度聚合模型，并对网格聚合算法进行了优化，改进并提出了基于网格目标密度优先顺序聚合和聚合中心的计算方法，在提高聚合效率的同时，改善了聚合显示效果。该方法在某北斗监测系统中得到了应用和试验，结果表明，算法原理简单、运算效率较高，且更贴近于表达北斗用户目标的实际分布特征，为海量空间数据可视化提供了解决方案，具有较高实用价值，基本满足了不同地图比例尺显示场景对用户目标的感知和理解需要。     

直接体绘制中增强深度感知的网格投影算法

体绘制技术生成的图像中丢失了深度信息,已有的增强深度感知方法通常只针对某些结构区域,牺牲其它结构信息的同时又直接修改体绘制算法。面向光线投射体绘制算法,该文提出一种增强深度感知的方法,不直接修改光线投射算法。投影均匀网格到体数据表面,网格跟随表面变形后经光线投射绘制在结果图像中,用户根据变形网格能够感知图像中的深度信息。同时,为突显变形网格所反映的深度信息,对投影后的网格线进行深度相关的着色,并添加投影辅助线以连接不同深度表面上的投影网格。算法在统一计算设备架构下并行执行后,不仅能够实时生成图像支持用户的交互控制,且图像中增强深度感知的效果明显,特别是当体数据包含多个分离或者交叉物体时。     

基于用户感知的IPTV质量评估研究及应用

提供基于用户感知的IPTV质量端到端自动化评估方法和系统,将用户侧感知数据、用户承载网络运行数据以及远端视频服务平台数据等整合到同一个大数据分析系统,通过大数据分析手段建立用户端到端感知模型及评价体系,实现用户端管云业务感知监测,自动获取用户在使用IPTV过程中的感知度,并实现用户感知度端管云的量化评估。通过端管云业务感知评估结果,有针对性地解决影响用户感知的问题和环节,以改善服务的不足。     

服务契约在网格计算中的应用

从市场经济模式下的网格服务模型出发,研究满足基于市场需求的网格计算为目的,先后讨论了服务契约的三个内容,首先给出粒度的概念,其次描述服务粒度化的必要性,然后阐述了服务契约的产生,最后按照企业建议的内容提出一种格式化契约的形式。该服务契约适用于作为市场模式下网格计算的服务供需双方的电子交易凭证。     

一种基于感知信任度的加权协作感知算法

基于非协作感知的不确定性,协作频谱感知方法具有更高的可靠性.在传统的加权数据融合的基础上,根据无线电通信环境次用户(Secondary User,SU)的信任度不同,引入信任度函数及其信任度因子,提出了一种基于次用户信任度的自适应数据融合算法.仿真结果表明,该算法可以提高主用户(Primary User,PU)的检测概率,具有一定的可靠性和有效性,其检测性能优于传统的加权数据融合准则,同时还适应感知用户的拓扑变化.     

基于业务感知投影的高铁线路评估方法研究与实践

本文依靠大数据分析手段,运用高铁用户业务感知建模,构建多维数据感知评估算法对高铁路段感知投影,实现高铁线路感知评估.发现问题路段后采用遍历巡更算法,对问题点智能分析定位,通过基于高铁用户感知投影的高铁线路评估与高铁问题路段智能分析定位,实现了一种面向高铁用户群的大数据评估分析方法.     

智能电网环境下用户行为可信数据安全交换研究

随着智能电网的建设,电力信息网络越来越复杂,为了解决电力信息网络环境下各信息孤岛之间、电力企业与电力用户之间数据交换和共享的安全,提出智能电网环境下用户行为可信数据安全交换:在客户端,记录数据的基本属性及用户操作;通过统一的安全交换协议进行信息传输;在服务端,依据数据属性和用户操作通过配置策略过滤数据,使用关联分析分析用户异常行为,并采用用户行为可信技术对用户行为进行可信检查。通过分析,用户行为可信数据交换能够在异构环境下从数据传输、数据安全和用户行为可信三方面确保数据的安全交换。