无线传感网与移动通信网融合业务流模型和预测算法研究

发布时间：2022-02-22 07:02

　　由于移动通信网和无线传感网各有特点,且各自的网络结构和协议栈差别较大,两网异构融合产生的多业务数据流量将同时具备局部性、周期性、随机性、突发性等多重特点,结构复杂,对网络运营能力及安全监测带来了技术难题。文中针对多业务流的场景,分析各类业务流模型的特点,提出一种基于异构网的融合业务流模型,并对业务流量通过预测算法进行预测。仿真结果表明,该模型算法的预测精度较高,为异构网的多业务融合起到了重要的支撑作用。 

【文章来源】：现代电子技术. 2020,43(05)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 融合业务流量特性与技术分析
2 融合业务流量模型研究
3 仿真验证及结果
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]异方差线性测量误差模型的平均估计[J]. 季琳琳,廖军,宗先鹏.  系统科学与数学. 2018(06)
[2]基于结构方程模型改进ARMA模型参数估计[J]. 朱苗苗.  软件导刊. 2016(09)
[3]一种基于多标记学习的网络流量预测算法[J]. 陈文庆.  科技通报. 2016(04)
[4]基于小波分析的ARMA-SVR网络流量预测方法[J]. 刘亮,江汉红,王洁,芮万智.  计算机工程与设计. 2015(08)
[5]能量有效的无线传感器网络数据收集协议[J]. 雷建军,夏英,赵阔.  重庆邮电大学学报(自然科学版). 2014(05)
[6]基于自回归滑动平均的网络数据流量预测模型[J]. 周强,彭辉.  计算机科学. 2014(04)
[7]基于ACO-LSSVM的网络流量预测[J]. 田海梅,黄楠.  计算机工程与应用. 2014(01)
[8]小时间尺度网络流量混沌性分析及趋势预测[J]. 温祥西,孟相如,马志强,张永春.  电子学报. 2012(08)
[9]无线传感器网络中一种ARMA流量预测的拥塞控制算法[J]. 段文轩,蒋文贤.  小型微型计算机系统. 2012(05)
[10]网络流量预测模型研究进展[J]. 邱婧,夏靖波,吴吉祥.  计算机工程与设计. 2012(03)

硕士论文
[1]网络流量组合预测模型的研究[D]. 姚萌.江南大学 2008



本文编号：3638937