【摘 要】
：
随着4G网络的大规模建设与应用，网络干扰会导致无线接通率、掉线率、切换成功率、分组丢失率等主要指标恶化，严重影响用户感知。在干扰排查中，对于外部干扰排查，通常定位难度较大。基于此，建立了基于三点扫频定位干扰源的方法，并以具体实例进行了验证，实现对LTE网络外部干扰源的快速、准确查找定位，为降低LTE网络干扰、提升用户感知提供了有效技术支撑。
论文部分内容阅读
随着4G网络的大规模建设与应用，网络干扰会导致无线接通率、掉线率、切换成功率、分组丢失率等主要指标恶化，严重影响用户感知。在干扰排查中，对于外部干扰排查，通常定位难度较大。基于此，建立了基于三点扫频定位干扰源的方法，并以具体实例进行了验证，实现对LTE网络外部干扰源的快速、准确查找定位，为降低LTE网络干扰、提升用户感知提供了有效技术支撑。
其他文献
SDN是基础网络演进的核心技术，网络云继在引入NFV部署后，进一步引入了SDN技术，以打破节点规模瓶颈和提升网络管理效率。NFV+SDN站点组网是未来5G场景下网络云资源池的基础组网架构，该架构下，核心网内部流量流向更为复杂。数据采集是日志留存系统建设的第一步，是保证数据完整性、准确性的前提。分析现有架构下日志留存系统采集方式以及SDN站点组网架构，得出日志留存系统在NFV+SDN场景下采集方案建
分析了移动通信网络优化的重要意义、发展趋势，提出了网络优化作为移动通信网络质量的保障者、建设投资的校准者、创新成果的实践者、先进生活理念的倡导者四大角色，同时根据信息时代电子化、数字化、网络化和智能化发展4个阶段，分析了网络优化需要向平台化、智能化和生态化转变的趋势要求。
朴素贝叶斯算法建立的文本分类模型预估参数较少、分类效率较为稳定，同时与其他算法相比误差率较小，但是朴素贝叶斯分类模型对特征独立性要求较高，实际应用情况往往很难成立。提出了一种基于特征权重聚类的朴素贝叶斯文本分类算法，该方法借助系统聚类算法将文本相关性较高的文本汇聚成类，然后根据系统聚类算法得到的词频矩阵引入朴素贝叶斯特征权重，有效地减弱朴素贝叶斯算法特征独立性假设的影响，同时降低文本分类决策的错误
随着5G网络建设的陆续开展，当前部分城市和区域出现了5G网络覆盖不连续、2.6GHz退频困难、SPN传输改造未完成等问题，此外还发现了一些影响5G网络质量的问题，如终端从5G覆盖区移动至非5G覆盖区，无法正常回落到4G网络，出现“挂死”状态，严重影响用户体验；终端显示有5G信号，但用户体验不好等，对上述问题的原因进行了剖析，并从SA/NSA网络架构、频率选择、产品选择、4/5G协同等方面探讨了下一
小区负荷指标的预测，对网络优化有着重要的意义。随着移动互联网的爆发式增长以及各运营商不限量套餐的推出，LTE网络业务需求量剧增，带给小区极大的容量压力。为了更加及时地对高负荷小区进行优化，以改善网络质量，提出一种基于LSTM算法的LTE小区级负荷指标预测方法，包括数据清洗、模型训练、指标预测等，对 LTE小区级负荷指标进行了预测，预测结果较为准确。
通信信息模型利用通用语言来对通信项目进行抽象并描述对象关系，用UML建模语言对中国移动省际骨干传送网进行信息建模，分别描述了项目资源、物理资源和逻辑资源的信息模型，最后以机架为例介绍了数据字典的表示方法。
随着互联网电视业务向高分辨率方向的快速发展，对承载该业务的OTT CDN网络提出了更高的要求。面向现阶段业务承载、未来网络和业务发展需求，本文首先对某省OTT CDN的网络现状进行分析，对存在的问题查找根因，提出解决和优化方案。最后面向未来通信网络的发展趋势，提出OTT CDN的演进方案。
全国各地美食地点数量众多，人流量比较集中，移动用户体验的好坏直接影响着运营商的口碑，而现有手段无法精准聚类该部分高价值区域。基于“商业综合体”和“美食街”的密集美食店铺“簇状”和“带状”分布特征模型，利用网络爬虫技术获取高德地图的美食POI信息和OSM地图的道路信息，制定相应识别算法，最终实现自动化识别“商业综合体”及“美食街”两类美食场景，同时联合OTT/MDT大数据平台进行区域覆盖评估，解决了
CMNet作为一个开放的信息承载网络，实现移动手机用户、家庭宽带和WLAN用户的互联网访问。CMNet部署NAT设备复用公网IPv4地址，从而缓解可用公网IPv4地址池紧张的问题。针对不同的CMNet NAT部署方式，对上网日志系统的日志采集及关联合成方式进行分析，发现增大分布式NAT部署比例会减少上网日志系统存储和计算能力的需求。因此，从上网日志系统建设角度出发，在投资等条件的满足下建议CMNe
通过使用层次分析法，构建5G网络室分基站的感知模型，分析5G网络室分基站的建设优先级，高效率、高精准、高效益地进行5G网络室分建设，为5G网络室分建设提供建设意见。