基于运营商大数据的用户移动性与行为分析应用
发布时间：2021-05-25 16:11
在过去的几年时间里,中国的移动电话用户数量显著增加。根据工业和信息化部发布的《2018年通信业统计公报》显示,截至2018年底,中国三大运营商手机用户总数已达15.7亿。与此同时,移动通信服务的类型也在不断向多元化目标迈进。尤其是随着5G时代的来临,传统的移动通信网络不能满足新一代网络的需求,在时延、区域业务容量、传输速率和资源利用率等方面都存在可改善的空间。受到有限的系统资源以及现有网络架构的限制,需要充分运用由数量庞大的移动电话用户群体所产生的海量移动通信数据,进行用户的区域内频繁移动模式分析和移动性预测研究,并运用移动性分析和预测的结果解决5G网络中系统资源利用率的瓶颈问题。通过使用基于用户移动性预测的资源调度方案,可以有效解决上述问题。运用运营商大数据对用户的移动性进行建模分析,探究移动性时空分布规律,之后通过改进的挖掘算法总结用户的频繁移动模式;通过建立基于时空特性的RNN模型对用户移动性进行预测,并将其应用到5G网络切片资源调度方案中。研究的主要内容如下:首先,为了探究人群移动的规律特性,为移动性预测提供理论支持与参考,使用常用的用户移动性分析方法,分别从群体和个体两个角度...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究进展
1.3 论文研究内容
1.4 论文组织结构
第二章 移动通信数据采集与处理
2.1 移动通信数据概述
2.1.1 TD-LTE系统概述
2.1.2 LTE信令采集系统概述
2.1.3 XDR数据简介
2.2 用户设备定位原理
2.3 本章小结
第三章 用户移动性分析
3.1 引言
3.2 用户移动性建模方法
3.2.1 随机路点模型
3.2.2 参考点群组移动模型
3.2.3 高斯-马尔可夫移动模型
3.3 数据集预处理与平面坐标转换
3.3.1 数据集预处理
3.3.2 平面坐标转换
3.4 用户移动性分析结果
3.4.1 用户的空间分布
3.4.2 移动距离分析
3.4.3 回旋半径分析
3.4.4 停留时间分析
3.5 本章小结
第四章 用户个体行为模式在城市功能区内的分析
4.1 引言
4.2 基于POI数据的区域职能划分
4.2.1 POI数据简介
4.2.2 基站覆盖区域划分
4.2.3 基站覆盖区域功能分配
4.3 停留点检测和用户轨迹语义化
4.3.1 相关概念
4.3.2 停留点检测
4.3.3 轨迹语义化
4.4 基于改进的PrefixSpan算法的用户行为模式挖掘
4.4.1 行为模式挖掘概述
4.4.2 算法描述
4.4.3 相似性度量
4.4.4 实验结果及性能评估
4.5 本章小结
第五章 基于时空RNN的用户位置预测与应用
5.1 传统RNN网络概述
5.2 基于时空特性的RNN模型
5.2.1 模型描述
5.2.2 基于BPTT的模型训练方法
5.2.3 模型性能分析
5.3 基于移动性预测的网络切片调度方案
5.3.1 应用场景
5.3.2 识别热点区域
5.3.3 切片资源调度模型
5.3.4 切片资源调度方案
5.3.5 实验结果
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
攻读学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据分析在LTE无线网规划建设中的应用[J]. 程功利,张南国. 移动通信. 2018(04)
[2]面向5G承载的网络切片架构与关键技术[J]. 王强,陈捷,廖国庆. 中兴通讯技术. 2018(01)
[3]递归神经网络在降雨量预测中的应用研究[J]. 张帅,魏正英,张育斌. 节水灌溉. 2017(05)
[4]面向5G网络切片无线资源分配[J]. 粟欣,龚金金,曾捷. 电子产品世界. 2017(04)
[5]LTE移动性负载均衡策略验证和应用[J]. 谢静,王梅,王刚. 电信技术. 2016(06)
[6]电信运营商DPI系统优化建设研究[J]. 伍岳. 电信工程技术与标准化. 2016(02)
[7]TD-LTE随机接入过程的研究与分析[J]. 谷向阳,李贵勇. 光通信研究. 2010(04)
[8]基于位置信息的序列模式挖掘算法[J]. 张利军,李战怀,王淼. 计算机应用研究. 2009(02)
[9]误差反向传播算法与信噪分离[J]. 王忠勇,陈恩庆,葛强,史小军. 河南科学. 2002(01)
博士论文
[1]未来移动通信网络架构和移动性管理的若干关键技术研究[D]. 王胡成.北京邮电大学 2018
硕士论文
[1]基于人类移动特性的分布式位置管理策略的研究[D]. 赵静文.北京邮电大学 2018
[2]基于移动数据的旅游行为模式挖掘[D]. 孙天悦.北京邮电大学 2018
[3]基于神经网络的云图识别与超短期直接太阳光辐射预测研究及应用[D]. 赵亮亮.东南大学 2017
[4]基于LTE MR的移动网络优化研究[D]. 姜备.上海师范大学 2016
[5]基于CDRs大数据的用户移动性分析[D]. 石立兴.中国科学技术大学 2015
[6]MODIS影像数据预处理技术研究[D]. 李柳霞.中国农业大学 2004
本文编号：3205631
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究进展
1.3 论文研究内容
1.4 论文组织结构
第二章 移动通信数据采集与处理
2.1 移动通信数据概述
2.1.1 TD-LTE系统概述
2.1.2 LTE信令采集系统概述
2.1.3 XDR数据简介
2.2 用户设备定位原理
2.3 本章小结
第三章 用户移动性分析
3.1 引言
3.2 用户移动性建模方法
3.2.1 随机路点模型
3.2.2 参考点群组移动模型
3.2.3 高斯-马尔可夫移动模型
3.3 数据集预处理与平面坐标转换
3.3.1 数据集预处理
3.3.2 平面坐标转换
3.4 用户移动性分析结果
3.4.1 用户的空间分布
3.4.2 移动距离分析
3.4.3 回旋半径分析
3.4.4 停留时间分析
3.5 本章小结
第四章 用户个体行为模式在城市功能区内的分析
4.1 引言
4.2 基于POI数据的区域职能划分
4.2.1 POI数据简介
4.2.2 基站覆盖区域划分
4.2.3 基站覆盖区域功能分配
4.3 停留点检测和用户轨迹语义化
4.3.1 相关概念
4.3.2 停留点检测
4.3.3 轨迹语义化
4.4 基于改进的PrefixSpan算法的用户行为模式挖掘
4.4.1 行为模式挖掘概述
4.4.2 算法描述
4.4.3 相似性度量
4.4.4 实验结果及性能评估
4.5 本章小结
第五章 基于时空RNN的用户位置预测与应用
5.1 传统RNN网络概述
5.2 基于时空特性的RNN模型
5.2.1 模型描述
5.2.2 基于BPTT的模型训练方法
5.2.3 模型性能分析
5.3 基于移动性预测的网络切片调度方案
5.3.1 应用场景
5.3.2 识别热点区域
5.3.3 切片资源调度模型
5.3.4 切片资源调度方案
5.3.5 实验结果
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
攻读学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据分析在LTE无线网规划建设中的应用[J]. 程功利,张南国. 移动通信. 2018(04)
[2]面向5G承载的网络切片架构与关键技术[J]. 王强,陈捷,廖国庆. 中兴通讯技术. 2018(01)
[3]递归神经网络在降雨量预测中的应用研究[J]. 张帅,魏正英,张育斌. 节水灌溉. 2017(05)
[4]面向5G网络切片无线资源分配[J]. 粟欣,龚金金,曾捷. 电子产品世界. 2017(04)
[5]LTE移动性负载均衡策略验证和应用[J]. 谢静,王梅,王刚. 电信技术. 2016(06)
[6]电信运营商DPI系统优化建设研究[J]. 伍岳. 电信工程技术与标准化. 2016(02)
[7]TD-LTE随机接入过程的研究与分析[J]. 谷向阳,李贵勇. 光通信研究. 2010(04)
[8]基于位置信息的序列模式挖掘算法[J]. 张利军,李战怀,王淼. 计算机应用研究. 2009(02)
[9]误差反向传播算法与信噪分离[J]. 王忠勇,陈恩庆,葛强,史小军. 河南科学. 2002(01)
博士论文
[1]未来移动通信网络架构和移动性管理的若干关键技术研究[D]. 王胡成.北京邮电大学 2018
硕士论文
[1]基于人类移动特性的分布式位置管理策略的研究[D]. 赵静文.北京邮电大学 2018
[2]基于移动数据的旅游行为模式挖掘[D]. 孙天悦.北京邮电大学 2018
[3]基于神经网络的云图识别与超短期直接太阳光辐射预测研究及应用[D]. 赵亮亮.东南大学 2017
[4]基于LTE MR的移动网络优化研究[D]. 姜备.上海师范大学 2016
[5]基于CDRs大数据的用户移动性分析[D]. 石立兴.中国科学技术大学 2015
[6]MODIS影像数据预处理技术研究[D]. 李柳霞.中国农业大学 2004
本文编号：3205631
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