本文關(guān)鍵詞：下一代移動通信網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)特征認(rèn)知及服務(wù)機(jī)制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,蜂窩網(wǎng)中各種創(chuàng)新的業(yè)務(wù)形態(tài)和應(yīng)用場景開始涌現(xiàn),五花八門的業(yè)務(wù)需求對網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和管理提出了挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn),各大國際標(biāo)準(zhǔn)組織和通信公司開始研究下一代網(wǎng)絡(luò)的形態(tài)和關(guān)鍵技術(shù)。近年來,無論是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界的研究人員都越來越意識到現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的重要性,并將數(shù)據(jù)的建模和分析結(jié)果用于網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和下一代網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計。本學(xué)位論文根據(jù)大量的現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,揭示了網(wǎng)絡(luò)流量、用戶行為、業(yè)務(wù)特征等規(guī)律,并根據(jù)軟件定義網(wǎng)絡(luò)的思想提出了在下一代蜂窩網(wǎng)的架構(gòu)方案,及其跨層業(yè)務(wù)管理和優(yōu)化的方法。具體而言,作者從以下業(yè)務(wù)特征和服務(wù)機(jī)制兩方面進(jìn)行了研究,概括為： 業(yè)務(wù)特征分析：根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)基站流量數(shù)據(jù),建立了流量密度的空間分布的模型,討論了密集和稀疏區(qū)域的基站間的流量相關(guān)性,并提出了一種空間流量生成的算法。該模型可以基于正弦和函數(shù)在時間和空間上描述大尺度的空間業(yè)務(wù)變化,并描述業(yè)務(wù)的指數(shù)正態(tài)分布特征和小區(qū)間的空間相關(guān)性。另外,結(jié)合信息論中熵的概念,分析了不同類型業(yè)務(wù)(語音、短信、數(shù)據(jù))在時間和空間上可預(yù)測性。然后,在單個用戶的移動性行為方面,本文發(fā)現(xiàn)使用冪律分布來擬合用戶的到達(dá)間隔和停留時間會更加精確；根據(jù)先前擬合的用戶的到達(dá)間隔和停留時間分布,本文建立了用戶離開的模型和單位面積內(nèi)用戶達(dá)到數(shù)的模型,用來更全面地刻畫用戶的移動性規(guī)律。在用戶使用的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中,本文以目前流行的“微信”應(yīng)用為例,研究了移動即時消息的業(yè)務(wù)特征。我們發(fā)現(xiàn)雖然該業(yè)務(wù)只消耗了很少的核心網(wǎng)帶寬,但其突發(fā)、頻繁的通信機(jī)制對接入網(wǎng)的無線資源有較大的消耗。根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)采集的即時消息的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),我們嘗試使用聯(lián)合ON/OFF過程建立用戶使用該業(yè)務(wù)的行為規(guī)律和業(yè)務(wù)特征模型,并據(jù)此來評估該業(yè)務(wù)在各種場景下對網(wǎng)絡(luò)性能的影響。 服務(wù)機(jī)制探究：本文嘗試提出用戶體驗指數(shù)概念,從而可以計算在不同的網(wǎng)絡(luò)條件下該業(yè)務(wù)給用戶帶來的實際感知。根據(jù)無線上下文信息和不同業(yè)務(wù)的QoS需求,在核心網(wǎng)對業(yè)務(wù)進(jìn)行管控從而滿足用戶體驗指數(shù)的最大化目標(biāo)。通過進(jìn)一步抽象,本文提出了基于云計算技術(shù)的軟件定義蜂窩網(wǎng)的概念。根據(jù)目前蜂窩網(wǎng)中潛在的三種典型的業(yè)務(wù)爆發(fā)：OTT (Over The Top)類業(yè)務(wù)的頻繁訪問和心跳導(dǎo)致的無線業(yè)務(wù)爆發(fā)、海量M2M類終端并發(fā)產(chǎn)生的核心網(wǎng)信令風(fēng)暴、用戶自行部署的Femto/Small Cell的上下線對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)造成的沖擊,本文提出了將傳統(tǒng)網(wǎng)元虛擬化后遷移到云計算平臺,從而實現(xiàn)處理能力動態(tài)擴(kuò)展,應(yīng)對業(yè)務(wù)爆發(fā)。區(qū)別于傳統(tǒng)的煙囪狀的網(wǎng)元構(gòu)成的蜂窩網(wǎng)絡(luò),我們提出的架構(gòu)可以拉通相關(guān)網(wǎng)元和協(xié)議,實現(xiàn)信息的共享,達(dá)到打破橫向的網(wǎng)元障礙和縱向的協(xié)議層級�？傮w而言,本文通過將網(wǎng)元的虛擬化后遷移至云計算平臺,通過SDN技術(shù)將網(wǎng)元互相連接,提出了軟件定義蜂窩網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)的設(shè)想,并認(rèn)為其會成為下一代蜂窩網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)的重要組成部分。
【關(guān)鍵詞】：下一代蜂窩網(wǎng) 流量模型 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 移動性 即時消息業(yè)務(wù) 跨層優(yōu)化 軟件定義蜂窩網(wǎng)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-10
• Abstract10-15
• 縮寫、符號清單、術(shù)語表15-17
• 1 緒論17-31
• 1.1 研究背景17-20
• 1.2 移動通信系統(tǒng)基礎(chǔ)簡介20-23
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀23-26
• 1.4 論文研究動機(jī)26-27
• 1.5 研究思路、內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)27-31
• 2 蜂窩網(wǎng)業(yè)務(wù)量空間分布及可預(yù)測性研究31-53
• 2.1 蜂窩網(wǎng)業(yè)務(wù)量空間分布31-41
• 2.1.1 研究背景31-32
• 2.1.2 蜂窩網(wǎng)空間業(yè)務(wù)量的測量32-35
• 2.1.3 流量密度的空間相關(guān)性建模35-37
• 2.1.4 流量密度的空間建模37-38
• 2.1.5 空間流量模型的應(yīng)用38-41
• 2.1.6 業(yè)務(wù)量空間分布建模小結(jié)41
• 2.2 蜂窩網(wǎng)業(yè)務(wù)量可預(yù)測性研究41-53
• 2.2.1 流量可預(yù)測性的背景和動機(jī)41-42
• 2.2.2 預(yù)測數(shù)據(jù)集和分析機(jī)理42-43
• 2.2.3 基于信息熵的蜂窩網(wǎng)業(yè)務(wù)量可預(yù)測性分析43-50
• 2.2.4 分析參數(shù)討論50-52
• 2.2.5 蜂窩網(wǎng)業(yè)務(wù)量可預(yù)測性分析小結(jié)52-53
• 3 蜂窩網(wǎng)中用戶移動模型53-65
• 3.1 研究背景和動機(jī)53-54
• 3.2 用戶到達(dá)間隔建模54-56
• 3.3 用戶停留時間建模56-59
• 3.4 用戶離開間隔建模59-62
• 3.5 單位時間內(nèi)到達(dá)用戶數(shù)建模62-63
• 3.6 蜂窩網(wǎng)中用戶移動模型小結(jié)63-65
• 4 移動端的社交即時消息業(yè)務(wù)特征及其影響65-75
• 4.1 “信令風(fēng)暴”的成因和研究背景65-66
• 4.2 移動即時消息業(yè)務(wù)特征建模66-70
• 4.3 移動即時消息業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)性能的影響70-72
• 4.4 移動即時消息業(yè)務(wù)特征建模小結(jié)72-75
• 5 基于業(yè)務(wù)特征認(rèn)知的跨層服務(wù)機(jī)制75-85
• 5.1 區(qū)分業(yè)務(wù)的用戶體驗指數(shù)建模75-77
• 5.2 無線狀態(tài)反饋在傳輸層業(yè)務(wù)管理中的應(yīng)用77-81
• 5.3 基于業(yè)務(wù)特征的無線自定義調(diào)度機(jī)制81-85
• 6 基于云計算技術(shù)的軟件定義蜂窩網(wǎng)85-95
• 6.1 業(yè)務(wù)爆發(fā)和云計算技術(shù)的出現(xiàn)85-86
• 6.2 蜂窩網(wǎng)中的業(yè)務(wù)爆發(fā)研究86-89
• 6.3 云計算和軟件定義網(wǎng)絡(luò)在蜂窩網(wǎng)中的應(yīng)用89-93
• 6.4 智能的軟件定義蜂窩網(wǎng)絡(luò)93-94
• 6.5 對5G技術(shù)的展望94-95
• 7 攻讀博士期間主要研究成果95-99
• 7.1 期刊論文95-96
• 7.2 國際會議論文96
• 7.3 參研項目96-97
• 7.4 已投稿論文97-99
• 8 簡歷99-101
• 8.1 個人經(jīng)歷99
• 8.2 研究興趣99
• 8.3 所獲榮譽99
• 8.4 聯(lián)系方式99-101
• 參考文獻(xiàn)101-106

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 王曉明;;基于形式化方法的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流自相似性研究[J];電腦知識與技術(shù);2013年29期

2 周文剛;陳雷霆;董仕;;基于譜聚類的網(wǎng)絡(luò)流量分類識別算法[J];電子測量與儀器學(xué)報;2013年12期

3 陸鋒;劉康;陳潔;;大數(shù)據(jù)時代的人類移動性研究[J];地球信息科學(xué)學(xué)報;2014年05期

4 李敏;;通信網(wǎng)業(yè)務(wù)流量特性及話務(wù)量模型[J];電信快報;2014年04期

5 曾曉杰;;基于多重分形預(yù)測的DDoS攻擊檢測[J];福建電腦;2014年09期

6 JI Yimu;YUAN Yongge;HAN Zhijie;WANG Hao;HAN Lei;SUN Yanfei;WANG Ruchuan;;An Analysis and Proof on Self-Similarity Property of Flash P2P Internet Video Traffic[J];Chinese Journal of Electronics;2015年01期

  本文關(guān)鍵詞：下一代移動通信網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)特征認(rèn)知及服務(wù)機(jī)制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：437558