在過(guò)去的幾年時(shí)間里,中國(guó)的移動(dòng)電話用戶數(shù)量顯著增加。根據(jù)工業(yè)和信息化部發(fā)布的《2018年通信業(yè)統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示,截至2018年底,中國(guó)三大運(yùn)營(yíng)商手機(jī)用戶總數(shù)已達(dá)15.7億。與此同時(shí),移動(dòng)通信服務(wù)的類型也在不斷向多元化目標(biāo)邁進(jìn)。尤其是隨著5G時(shí)代的來(lái)臨,傳統(tǒng)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)不能滿足新一代網(wǎng)絡(luò)的需求,在時(shí)延、區(qū)域業(yè)務(wù)容量、傳輸速率和資源利用率等方面都存在可改善的空間。受到有限的系統(tǒng)資源以及現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的限制,需要充分運(yùn)用由數(shù)量龐大的移動(dòng)電話用戶群體所產(chǎn)生的海量移動(dòng)通信數(shù)據(jù),進(jìn)行用戶的區(qū)域內(nèi)頻繁移動(dòng)模式分析和移動(dòng)性預(yù)測(cè)研究,并運(yùn)用移動(dòng)性分析和預(yù)測(cè)的結(jié)果解決5G網(wǎng)絡(luò)中系統(tǒng)資源利用率的瓶頸問(wèn)題。通過(guò)使用基于用戶移動(dòng)性預(yù)測(cè)的資源調(diào)度方案,可以有效解決上述問(wèn)題。運(yùn)用運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)對(duì)用戶的移動(dòng)性進(jìn)行建模分析,探究移動(dòng)性時(shí)空分布規(guī)律,之后通過(guò)改進(jìn)的挖掘算法總結(jié)用戶的頻繁移動(dòng)模式;通過(guò)建立基于時(shí)空特性的RNN模型對(duì)用戶移動(dòng)性進(jìn)行預(yù)測(cè),并將其應(yīng)用到5G網(wǎng)絡(luò)切片資源調(diào)度方案中。研究的主要內(nèi)容如下:首先,為了探究人群移動(dòng)的規(guī)律特性,為移動(dòng)性預(yù)測(cè)提供理論支持與參考,使用常用的用戶移動(dòng)性分析方法,分別從群體和個(gè)體兩個(gè)角度... 

【文章來(lái)源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 移動(dòng)通信數(shù)據(jù)采集與處理
    2.1 移動(dòng)通信數(shù)據(jù)概述
        2.1.1 TD-LTE系統(tǒng)概述
        2.1.2 LTE信令采集系統(tǒng)概述
        2.1.3 XDR數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介
    2.2 用戶設(shè)備定位原理
    2.3 本章小結(jié)
第三章 用戶移動(dòng)性分析
    3.1 引言
    3.2 用戶移動(dòng)性建模方法
        3.2.1 隨機(jī)路點(diǎn)模型
        3.2.2 參考點(diǎn)群組移動(dòng)模型
        3.2.3 高斯-馬爾可夫移動(dòng)模型
    3.3 數(shù)據(jù)集預(yù)處理與平面坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
        3.3.1 數(shù)據(jù)集預(yù)處理
        3.3.2 平面坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
    3.4 用戶移動(dòng)性分析結(jié)果
        3.4.1 用戶的空間分布
        3.4.2 移動(dòng)距離分析
        3.4.3 回旋半徑分析
        3.4.4 停留時(shí)間分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 用戶個(gè)體行為模式在城市功能區(qū)內(nèi)的分析
    4.1 引言
    4.2 基于POI數(shù)據(jù)的區(qū)域職能劃分
        4.2.1 POI數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介
        4.2.2 基站覆蓋區(qū)域劃分
        4.2.3 基站覆蓋區(qū)域功能分配
    4.3 停留點(diǎn)檢測(cè)和用戶軌跡語(yǔ)義化
        4.3.1 相關(guān)概念
        4.3.2 停留點(diǎn)檢測(cè)
        4.3.3 軌跡語(yǔ)義化
    4.4 基于改進(jìn)的PrefixSpan算法的用戶行為模式挖掘
        4.4.1 行為模式挖掘概述
        4.4.2 算法描述
        4.4.3 相似性度量
        4.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能評(píng)估
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于時(shí)空RNN的用戶位置預(yù)測(cè)與應(yīng)用
    5.1 傳統(tǒng)RNN網(wǎng)絡(luò)概述
    5.2 基于時(shí)空特性的RNN模型
        5.2.1 模型描述
        5.2.2 基于BPTT的模型訓(xùn)練方法
        5.2.3 模型性能分析
    5.3 基于移動(dòng)性預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)切片調(diào)度方案
        5.3.1 應(yīng)用場(chǎng)景
        5.3.2 識(shí)別熱點(diǎn)區(qū)域
        5.3.3 切片資源調(diào)度模型
        5.3.4 切片資源調(diào)度方案
        5.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大數(shù)據(jù)分析在LTE無(wú)線網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)中的應(yīng)用[J]. 程功利,張南國(guó).  移動(dòng)通信. 2018(04)
[2]面向5G承載的網(wǎng)絡(luò)切片架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)[J]. 王強(qiáng),陳捷,廖國(guó)慶.  中興通訊技術(shù). 2018(01)
[3]遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在降雨量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[J]. 張帥,魏正英,張育斌.  節(jié)水灌溉. 2017(05)
[4]面向5G網(wǎng)絡(luò)切片無(wú)線資源分配[J]. 粟欣,龔金金,曾捷.  電子產(chǎn)品世界. 2017(04)
[5]LTE移動(dòng)性負(fù)載均衡策略驗(yàn)證和應(yīng)用[J]. 謝靜,王梅,王剛.  電信技術(shù). 2016(06)
[6]電信運(yùn)營(yíng)商DPI系統(tǒng)優(yōu)化建設(shè)研究[J]. 伍岳.  電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化. 2016(02)
[7]TD-LTE隨機(jī)接入過(guò)程的研究與分析[J]. 谷向陽(yáng),李貴勇.  光通信研究. 2010(04)
[8]基于位置信息的序列模式挖掘算法[J]. 張利軍,李戰(zhàn)懷,王淼.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2009(02)
[9]誤差反向傳播算法與信噪分離[J]. 王忠勇,陳恩慶,葛強(qiáng),史小軍.  河南科學(xué). 2002(01)

博士論文
[1]未來(lái)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和移動(dòng)性管理的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王胡成.北京郵電大學(xué) 2018

碩士論文
[1]基于人類移動(dòng)特性的分布式位置管理策略的研究[D]. 趙靜文.北京郵電大學(xué) 2018
[2]基于移動(dòng)數(shù)據(jù)的旅游行為模式挖掘[D]. 孫天悅.北京郵電大學(xué) 2018
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云圖識(shí)別與超短期直接太陽(yáng)光輻射預(yù)測(cè)研究及應(yīng)用[D]. 趙亮亮.東南大學(xué) 2017
[4]基于LTE MR的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究[D]. 姜備.上海師范大學(xué) 2016
[5]基于CDRs大數(shù)據(jù)的用戶移動(dòng)性分析[D]. 石立興.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[6]MODIS影像數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)研究[D]. 李柳霞.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3205631