【摘要】：隨著蜂窩網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的快速更迭以及智能手機(jī)的普及,移動(dòng)智能終端的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長。運(yùn)營商的運(yùn)營理念也正從以網(wǎng)絡(luò)為中心轉(zhuǎn)型為以用戶為中心,能否向用戶提供滿足其業(yè)務(wù)體驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量是運(yùn)營商在移動(dòng)用戶市場(chǎng)上取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。而傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析方法側(cè)重于網(wǎng)元指標(biāo)的提取和分析,未能直接面向用戶,無法反映用戶的體驗(yàn)滿意度(QoE,Quality of Experience)。因此,構(gòu)建一個(gè)從用戶角度出發(fā)的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析系統(tǒng)具有重要研究意義。針對(duì)上述問題,本文結(jié)合移動(dòng)群智感知(MCS,Mobile Crowd Sensing)以人為中心、覆蓋范圍廣泛的優(yōu)勢(shì),提出一種面向用戶側(cè)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的弱覆蓋、連通性和業(yè)務(wù)體驗(yàn)進(jìn)行分析。其中業(yè)務(wù)體驗(yàn)分析是本文的重點(diǎn),具體的工作內(nèi)容如下:1.本文按照數(shù)據(jù)收集、分析、展示的流程,將系統(tǒng)分為移動(dòng)感知端、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和Web服務(wù)端三個(gè)模塊。按照具體的功能劃分完成每個(gè)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。2.針對(duì)用戶權(quán)限限制和隱私控制問題導(dǎo)致的移動(dòng)終端無法實(shí)時(shí)獲取用戶真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的問題,本文通過在終端上模擬業(yè)務(wù)的行為過程,在業(yè)務(wù)層實(shí)時(shí)提取QoE評(píng)估指標(biāo)。3.當(dāng)前較為成熟的QoE評(píng)估模型大多面向音視頻一類的單一業(yè)務(wù),無法適用于蜂窩網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的多業(yè)務(wù)場(chǎng)景。針對(duì)此問題,本文建立了面向多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的三層評(píng)估模型對(duì)QoE進(jìn)行量化。4.針對(duì)單一服務(wù)器無法高效處理和分析蜂窩網(wǎng)絡(luò)中海量感知數(shù)據(jù)的問題,搭建了基于Hadoop集群的數(shù)據(jù)分析平臺(tái),利用并行分布式計(jì)算模型完成海量感知數(shù)據(jù)的處理和分析。系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析系統(tǒng)擁有較好的兼容性、并發(fā)性和穩(wěn)定性,且業(yè)務(wù)QoE分析結(jié)果的準(zhǔn)確性達(dá)到了88%以上,系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)總體QoE的分析結(jié)果相比路測(cè)分析更貼近用戶的體驗(yàn)。綜上,本系統(tǒng)的結(jié)果對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作具有一定的指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN929.5
【圖文】：

士學(xué)位論文 第 2 章 系統(tǒng)需求網(wǎng)絡(luò)將感知數(shù)據(jù)上傳到 web 服務(wù)端的數(shù)據(jù)接收器，所有終端上顯示上傳成功的提示信息。若數(shù)據(jù)上傳失敗，會(huì) SD 卡上，直到下一次上傳成功以后將 SD 卡上的感知，從而有效利用移動(dòng)智能終端的存儲(chǔ)空間。Web 服務(wù)，通過 Flume 技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)?Hadoop 集群的 HDFSapReduce 計(jì)算完成預(yù)處理和統(tǒng)計(jì)分析，得到的分析結(jié)果eb 服務(wù)端進(jìn)行存儲(chǔ)和展示。

圖 2.2 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖1.移動(dòng)感知端(1) 數(shù)據(jù)感知功能該功能主要用于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的感知�；A(chǔ)數(shù)據(jù)包括地理位置數(shù)據(jù)、設(shè)備識(shí)別數(shù)據(jù)。其中，地理位置信息通過混合定位的方式周期采集，包括經(jīng)度、緯度和定位誤差。定位方式隨著感知區(qū)域的變化而自動(dòng)切換戶在戶外時(shí)采用 GPS 定位，當(dāng)用戶轉(zhuǎn)移到室內(nèi)環(huán)境無法接收到 GPS 衛(wèi)星的信則采用基站定位。設(shè)備識(shí)別數(shù)據(jù)的感知主要是獲取移動(dòng)智能手機(jī)的設(shè)備 ID 于用戶身份的唯一認(rèn)證和區(qū)分。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)據(jù)包括 LTE 信號(hào)的信號(hào)強(qiáng)度、信接收功率、信號(hào)的接收質(zhì)量以及信號(hào)的接收信噪比，用于 LTE 網(wǎng)絡(luò)的弱覆蓋。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采用業(yè)務(wù)模擬的技術(shù)抓取業(yè)務(wù)執(zhí)行過程中的相關(guān)數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)模擬的有連通性測(cè)試業(yè)務(wù)、網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)、視頻觀看業(yè)務(wù)和文件下載業(yè)務(wù)。連通性測(cè)

【參考文獻(xiàn)】

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1 陳森;陳超;張小勇;王磊;孫鵬;;基于大數(shù)據(jù)分析的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)[J];電信科學(xué);2015年04期

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本文編號(hào)：2730194