CDMA2000下载业务系统中Download协议监测技术的研究与实现

增值业务的产生,丰富了通信网络,同时也增加了网络负荷.为保证通信质量,对增值业务关键接口进行监测的研究显得尤为重要.以CDMA2000网络作为承载网络,以增值业务网络中的下载业务系统作为切入点,对该系统与WAP网关相连接口下的Download协议进行监测研究;通过构造合理的哈希函数优化了CDR（calling de-tail record）合成处理速度.将此方法推广至增值业务中的其他关键接口,通过现网数据测试,运行效果良好.     

NGN在固定本地网智能化改造中的引入与发展

负荷平衡是Parlay业务在下一代网络中进行电信级应用的关键技术之一,研究该技术对以业务为驱动的下一代网络的成功实施具有重要意义.本文研究了下一代网络中Parlav业务的一种自适应负荷平衡集群拓扑结构,分析了Parlay业务在负荷自适应平衡时采用无状态方法和有状态方法在操作序列上的差异,提出了一种负荷平衡自适应算法.     

自适应负荷平衡的Parlay业务集群研究

负荷平衡是Parlay业务在下一代网络中进行电信级应用的关键技术之一,研究该技术对以业务为驱动的下一代网络的成功实施具有重要意义.研究了下一代网络中Parlay业务的一种自适应负荷平衡集群拓扑结构,分析了Parlay业务在负荷自适应平衡时采用无状态方法和有状态方法在操作序列上的差异,提出一种负荷平衡自适应算法.     

GSM话音业务网络负荷监控及处理

本文论述了GSM无线系统网络负荷监控的种类,并根据在监控中的实际维护经验分析了话务业务负荷监控的多手段和现象。讨论了GSM数字移动通信网络负荷监控的问题;总结了一些常见的解决措施及经验。     

基于感知与性能相关性的网络负荷问题研究

随着网络演进及业务发展,数据业务呈现爆炸式的增长,移动网络高负荷问题日益突出,严重影响了用户业务质量.本文介绍了一种基于用户感知的网络负荷分析方法,通过大数据用户感知与网络性能的相关性分析,可以智能地判断网络负荷对于用户业务质量的影响,准确识别高负荷网元,应用于网络运维优化,提升网络质量.     

论智能电网配用电通信研究

在智能电网体系中,对配电通信网络的研究是重要组成部分.本文正是在国内外最新的研究成果,分析配点用电通信网络的现状、发展前景和未来方向.本文首先对智能电网的配点用电业务进行分析,提到了各自特点提出了智能配电用电业务模型构建出对各种业务的网络模型,详细介绍了高级配电自动化系统、用电负荷管理系统、又能服务网络、检测网络.     

宏蜂窝覆盖区域的3G话务模型和组网解决方案

相对于2G网络,3G网络最显著的特点就是不仅承载传统的语音业务,而且可以提供种类繁多的数据业务.由于不同业务特别是数据业务各自所具有的特性会给系统带来不同的业务负荷,从而影响对整个系统性能的评估.所以,建立科学适用的话务模型在3G无线网络规划中具有重要的意义,它直接决定了整个网络规划的价值.     

5G业务无线承载方案探讨

由于5G业务的多样性和网络的复杂性,传统的单独基于信道质量或基于负荷的无线承载策略并不能满足用户差异化的网络需求.因此5G网络需要智能无线承载策略,即以感知提升为目标,综合考虑业务需求、网络负荷、信道质量、终端能力等各种因素,将用户引导到最优目标频点,以实现网络资源与业务需求精确匹配,实现业务体验最优.     

系统服务等级约束下提高认知无线网络可达业务负荷的研究

针对现有方案在系统服务等级约束下可能会降低认知无线网络可达业务负荷的问题,提出了一种新的频谱共享机制以提高系统服务等级约束下具有异构业务的认知无线网络可达业务负荷.该机制的主要思想是根据实时业务和非实时业务的不同延时特性,分别引入剥夺优先权和缓冲队列,进而同时减小异构次用户呼叫的强制中断概率和阻塞概率.仿真结果表明,所提机制能有效提高系统服务等级约束下认知无线网络的可达业务负荷.     

移动数据业务用户行为模型研究

文章根据移动数据各种业务的特点,运用在中国联通现有移动通信网采集的数据进行分析,得出了彩E业务、下载类业务等移动数据业务的用户行为模型.文章认为对数据业务分析得出的用户使用行为习惯,对评估系统的负荷和开展业务有重要的参考价值,无论是对中国运营商还是其他国家运营商未来开展3G业务,提供用户行为分析以及进行网络系统配置都是重要依据.     

基于分布式入侵检测的负载平衡调度算法

分布式入侵检测的工作由系统中的多台计算机来进行分担可以极大地提高系统的可靠性,但在各个网络节点之间的负载不平衡问题制约了其工作效率的充分发挥.文中提出了一种使网络间平衡负载的调度算法,该算法把入侵检测系统的规则当作线程,通过本地调度和在网络中通信使得负载在网络间平衡分布.     

天气因素在短期电力负荷预测中的应用

为了更有效地提高地区电网短期负荷预测的精度,提出基于BP人工神经网络原理,利用神经网络高度非线性建模能力,根据电力系统短期负荷变化的特性,建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷变化趋势,又包含天气因素变化对系统负荷影响的天气因素敏感模型,并对岳阳地区短期负荷进行预测,预测结果表明天气因素应用于电力系统短期负荷预测后使预测精度明显提高,故这种方法是可行和有效的。     

反激式电源补偿网络设计探讨

电源反馈环中补偿网络的设计对电源性能有着十分重要的作用。它起到提高系统动态响应,减少负载调整率等作用。文中首先分析了以OB2263为PWM芯片的反激式电源的系统特性,然后提出补偿网络的优化设计方案,最后制作了实验样机进行验证。结果表明,所设计的补偿网络能较大地提高系统的性能。     

负载均衡集群技术在企业级PDM系统平台的应用

为了确保企业应用系统在大流量的客户端请求下,在提高网络速率有限的情况下,能承受客户端大量并发访问请求,尽可能大地提高系统的处理能力以及高稳定性。本文提供了以负载均衡集群技术为系统平台架构的方案。该方案以产品管理系统软件为应用软件,安装配置结合使用小型服务器热备机制、负载均衡技术以及数据库均衡技术一同实现的系统平台架构。从系统平台底层,改变传统单台系统服务器的使用压力,均衡分配对系统服务的访问负载量,排除单点故障瓶颈,提高整体系统访问速度和工作的生产效率。     

一种分布式网络入侵检测系统

在分析了传统入侵检测技术后,提出了一种基于CORBA的分布式的网络入侵检测系统结构。该结构不仅能够避免分布式系统中存在的单点失效问题,还可以平衡计算并提高系统整体的效率,使入侵检测系统能够适应计算机及互联网络的迅速发展。     

一种新的网络负载均衡优化机制

随着无线通信技术的不断发展和用户业务需求的不断增长,用户对系统容量的需求越来越高。负载均衡技术可以有效地提高系统容量。文章针对负载均衡场景中的负载转移乒乓效应,提出一种基于事件和周期性上报的网路负载均衡优化机制,并设计出一种新的具有生命周期的消息格式,该格式可以显著减少信令负担。     

异构密集网络下基于POMDP负载感知的负载均衡算法研究

针对异构密集网络场景中业务不确定性而引起的网络负载不均衡,该文提出一种基于部分可测马尔科夫决策过程(POMDP)负载感知的负载均衡方法。该方法首先通过对系统用户在感知周期内数据包传输数量进行观察,预测出下一周期系统可能出现的负载状态。其次根据负载感知结果动态调整小区范围扩展偏置值(DCRE),以达到优化系统整体负载均衡性的目的。最后采用启发式算法近似求解,能够快速得到次优解。仿真结果表明,该方案能在异构密集网络下提高系统负载均衡性,同时提升了系统吞吐量与系统资源利用率。     

基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究

为提高电力负荷预测精度,文章采用Elman神经网络建立模型,提出了一种基于Elman神经网络的电力负荷预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法进行网络训练,对乌鲁木齐电网的实际历史数据进行了仿真,仿真结果表明,Elman神经网络对电力负荷进行预测具有收敛速度快,预测精度高的优点。     

用于电力数据管理分析的负荷预测与异常检测

构建了一个电力数据管理分析系统,并设计了电力负荷预测算法和异常数据检测算法问题.首先,针对BP神经网络在预测电力负荷存在的因初始权值与阈值设置影响估计精度的问题,提出利用粒子群优化BP神经网络网络参数,提高了预测算法的收敛速度与预测精度;然后,针对电力数据异常检测算法效率较低的问题,提出了基于改进谱聚类的异常数据检测算...     

基于协议分析的网络服务审计系统研究

协议分析从网络通信协议特有的规则性出发,是目前先进的信息检测技术,它克服了传统的模式匹配技术和端口匹配的一些根本性缺陷,从而使网络服务审计系统能更加准确地进行判定,提供更精准的审计结果。根据高速网络数据监听的特殊情况,采用了网络处理器技术、并行CPU处理和一种针对流水线模型的MPMF反馈算法,该算法利用系统各个部分的内存使用情况,对负载均衡器做出不同优先级的反馈,有效地利用了系统资源,给出了满负荷情况下问题的解决方案。