基于电子地图的移动业务分布研究

发布时间：2020-02-03 22:39

【摘要】：随着移动通信技术的不断演进,4G技术的逐渐普及,数据传输的速度持续提高,数据业务呈现爆发式增长,与之相应的,数据流量日益剧增。这对通信运营商提出了挑战,在移动通信网络建设部署之后,根据数据业务的特征进行网络的调整和优化就变得越发重要。本论文涉及的研究课题依托于华为技术有限公司合作项目,研究目的是针对移动网络用户上报测量报告(Measurement Report,MR)信息,从空间和时间两个角度分别对用户业务进行分析建模。本文主要研究内容包括:1、提出一种自适应栅格聚类算法。该算法结合密度聚类和栅格聚类算法优点,既具有可以发现任意形状的簇以及对噪音不敏感的优点,又增加了栅格划分的处理步骤,使得算法的时间复杂度大大降低,从而使得本算法适用于大规模数据集的聚类分析。2、移动网络空间业务建模。针对移动网络用户上报测量报告MR分别采用DBSCAN算法和提出的自适应栅格聚类算法进行空间聚类,获得用户分布密集的热点地区,实现空间热点位置的分析发现。3、移动网络时间业务建模。针对移动网络用户上报测量报告MR构建用户通信行为指标,并据此将不同用户进行分类,获得不同行为用用用户的数据序列;再基于不同类用户的数据序列构建移动网络时间业务模型。
【图文】：

北京邮电大学工学硕士学位论文逡逑的ｋ我们定义一个函数ｋ－ｄｉｓｔ输入为数据集Ｄ，输出为实到其第ｋ个最近的邻居的距离。当以降序排列数据集中的曲线图给出了数据集中的密度分布线索。称之为排序ｋ－ｄｉ一个点Ｐ，设参数Ｅｐｓ为ｋ－ｄｉｓｔ（ｐ），设参数ＭｉｎＰｔｓ为ｋ，所有点为核心对象。如果能找到Ｄ中“最薄”的簇的最大ｋ－ｄｉｓｔ了预想的参数值。阈值点为在第一个排序ｋ－ｄｉｓｔ图中的第一（见图４）。所有ｋ－ｄｉｓｔ值较大（阈值左侧）的点被认为是噪侧）被分配给某些族。逡逑４－ｄｉｓｔ、

３．３．２算法的聚类效果分析逡逑聚类效果分析是指看聚类算法能否对分布相对复杂的数据给出正确的聚类逡逑结果，，实验选择了邋４组数据样本进行聚类效果比对，样本如图３－２所示：逡逑？，逦逦逦逦逦—逦逦逦逦邋＾逦逦邋ｐｏｉｎｔｓ逦逡逑？逦？？？？？？逦：o"？逡逑２０邋－＾：邋＇：：＾邋．邋＊逦＊邋＊？逦＾０．逡逑…

本文编号：2576144