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基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)吞吐率方法的應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2021-03-16 05:10
  《2018年上半年中國移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展分析報告》指出,我國2018年上半年手機終端業(yè)務(wù)日活躍用戶數(shù)超過7000萬,月活躍用戶數(shù)超過2億。使用移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)上網(wǎng)的用戶占比從2017年7月份的23.7%上升到2018年6月份的28.2%,半年增長近6%,而且這一數(shù)字還在持續(xù)擴大。隨著用戶數(shù)量的增長,在運營商投資通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本一定的情況下,充分利用現(xiàn)有通信網(wǎng)絡(luò)的資源提升用戶移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)吞吐率,對滿足用戶上網(wǎng)體驗至關(guān)重要。參數(shù)優(yōu)化是網(wǎng)絡(luò)側(cè)優(yōu)化吞吐率的主要方法。受現(xiàn)網(wǎng)配置參數(shù)的限制,網(wǎng)絡(luò)中很難有高質(zhì)量的差異化數(shù)據(jù)去喂“機器學(xué)習(xí)”算法;同時,吞吐率還受話務(wù)模型,網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量等因素的影響,所以在網(wǎng)絡(luò)側(cè)通過建模優(yōu)化吞吐率比較困難,網(wǎng)絡(luò)側(cè)只能針對某些異常小區(qū)進行定位,達不到全網(wǎng)調(diào)優(yōu)的目的。本文采用了貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對影響移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)吞吐率的因子進行學(xué)習(xí),識別出關(guān)鍵因子并建立了一個優(yōu)化模型,該優(yōu)化模型通過調(diào)整手機終端上報的RANK等級達到提升吞吐率的目的。該優(yōu)化模型具有充分利用網(wǎng)絡(luò)資源,實現(xiàn)原理簡單,適用范圍廣泛的優(yōu)點。本文完成的主要工作有以下三個方面:1.通過構(gòu)建測試環(huán)境,編寫測試用例模擬現(xiàn)網(wǎng)情況,采... 

【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:71 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)吞吐率方法的應(yīng)用研究


無線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓撲圖

基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)吞吐率方法的應(yīng)用研究


圖2.1時間分集

基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)吞吐率方法的應(yīng)用研究


空間分集天線上發(fā)生分集的次數(shù)越多,應(yīng)用上數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒β示驮礁?br>

本文編號:3085468

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