本文選題：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng) + 服務(wù)質(zhì)量��； 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)融合的產(chǎn)物,能夠?yàn)橛脩籼峁└哽`活性,隨時(shí)隨地的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模的不斷增長(zhǎng),激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也使運(yùn)營(yíng)商意識(shí)到提高移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量,才是生存和盈利的關(guān)鍵。因此,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)質(zhì)量漸漸受到了越來(lái)越廣泛的關(guān)注。如何準(zhǔn)確的評(píng)估移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量成了亟需解決的問(wèn)題。同時(shí),隨著無(wú)線移動(dòng)終端設(shè)備的爆炸式普及以及眾包(crowdsourcing)模式的日趨成熟,兩者結(jié)合產(chǎn)生了群智感知(crowdsensing)。群智感知的優(yōu)點(diǎn)在于能夠利用群體的力量,克服地理因素,時(shí)間因素的限制,進(jìn)行大規(guī)模,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)收集任務(wù)。因而,逐漸被廣泛應(yīng)用在日常生活的各個(gè)方面。本文圍繞基于群智感知的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估展開研究。首先,提出了一種基于用戶加權(quán)迭代的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估方法。該方法考慮到用戶受個(gè)人因素影響導(dǎo)致的差異性,以及不同評(píng)估場(chǎng)景的需要,分別賦予用戶及各類型指標(biāo)不同權(quán)重。本文從仿真模擬和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)兩個(gè)角度驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。通過(guò)仿真模擬,得到用戶加權(quán)迭代算法的平均誤差距離比多數(shù)投票算法小44.9%,用戶權(quán)重平均誤差距離比多數(shù)投票算法小16.7%�；贚TE網(wǎng)絡(luò)中用戶側(cè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),區(qū)分不同基站場(chǎng)景,分別對(duì)比算法準(zhǔn)確性。其中,在交通主干道和居民區(qū)場(chǎng)景中,用戶加權(quán)迭代算法的誤差率比多數(shù)投票算法小30%以上。其次,提出一種基于價(jià)格策略的群智感知任務(wù)平臺(tái)激勵(lì)機(jī)制。從群智感知任務(wù)平臺(tái)角度出發(fā),將感知任務(wù)發(fā)布者與感知任務(wù)平臺(tái)之間的交互過(guò)程利用斯坦科爾伯格博弈模型進(jìn)行建模。進(jìn)而通過(guò)迭代學(xué)習(xí)算法求解感知任務(wù)平臺(tái)在納什均衡下的最優(yōu)價(jià)格策略,并利用仿真模擬評(píng)估該算法性能。綜上,本文通過(guò)理論分析及實(shí)驗(yàn)為基于群智感知的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估提供了理論和技術(shù)支撐。
[Abstract]:Mobile Internet is the combination of traditional mobile communication network and Internet, which can provide users with more flexible, anytime, anywhere network services. With the continuous growth of the mobile Internet market, the fierce market competition also makes operators realize that improving the quality of mobile Internet service is the key to survival and profitability. Therefore, the quality of service of the mobile Internet has been paid more and more attention. How to accurately evaluate the quality of mobile Internet service has become an urgent problem. At the same time, with the explosive popularity of wireless mobile terminal devices and the increasing maturity of crowd-sourcing mode, the combination of the two has produced crowdsensing. The advantage of group intelligence perception lies in its ability to use the power of the group, overcome the limitation of geographical factors and time factors, and carry out large-scale and high quality data collection tasks. As a result, it has gradually been widely used in all aspects of daily life. This paper focuses on the quality of service evaluation of mobile Internet based on group intelligence perception. Firstly, a user-weighted iterative method for mobile Internet QoS evaluation is proposed. Taking into account the difference caused by individual factors and the needs of different evaluation scenarios, the method gives users and different types of indicators different weights. This paper verifies its accuracy from the point of view of simulation and measured data. Through simulation, the average error distance of user weighted iterative algorithm is 44.9 less than that of majority voting algorithm, and the average error distance of user weight is 16.7. Based on the measured data of user side in LTE network, different base station scenarios are distinguished and the accuracy of the algorithm is compared. The error rate of the user-weighted iterative algorithm is more than 30% less than that of the majority voting algorithm in the traffic main roads and residential area scenarios. Secondly, a kind of incentive mechanism based on price strategy is proposed. From the perspective of group intelligence perception task platform, the interaction process between perceptual task publisher and perceptual task platform is modeled by using Steinkelberg game model. Then the iterative learning algorithm is used to solve the optimal price strategy of the perceptual task platform under Nash equilibrium, and the performance of the algorithm is evaluated by simulation. In summary, this paper provides theoretical and technical support for mobile Internet QoS evaluation based on group intelligence perception through theoretical analysis and experiments.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN929.5;TP393.0

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本文編號(hào)：2031392