数据挖掘在无线网络规划中的研究与应用

发布时间：2017-08-06 12:24

  本文关键词：数据挖掘在无线网络规划中的研究与应用

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【摘要】：2013年12月4日我国工业和信息化部正式向中国移动、中国电信、中国联通颁发三张4G牌照,我国开始了新一轮无线通信网络的建设和升级。做好无线网络规划对网络发展提供优质服务起着关键性作用。传统的无线网络规划中,由于搜集数据的条件所限,人们通常是通过路测数据、不完整的地理信息等少量样本进行研究,这样得到的结果往往是不精确不能满足高服务质量要求的。陈旧的无线网络规划难以适应越来越复杂的无线网络环境,改进无线网络规划势在必行。 为了改进原有的无线网络规划,本论文研究了数据挖掘技术在无线网络规划技术中的应用。利用数据挖掘工具SPSS,设计了基于SPSS数据分析的UNet无线网络规划方案。SPSS能够完成UNet各子系统输出的数据分析,并将数据分析结果反馈给UNet,以提高UNet网络规划数据处理的深度和准确性。传播模型系统对无线信号传播链路损耗的预测准确度关系到整个无线网络规划的有效性,本论文通过聚类分析和相关性分析来处理传播模型系统数据,来提高传播模型系统的计算精度。 本论文设计了基于覆盖强度的传播环境聚类分析方案,可以高效的提取地理信息,将无线网络覆盖区域划分成不同的扇区集,设计了对扇区集的聚类分析算法,并利用SPSS软件完成聚类分析得到具有相似传播环境特征的扇区簇。从而能够为每个扇区簇选择合适的传播模型,保证了链路损耗计算的准确性。 本论文设计了传播因素与链路损耗预算误差的相关性分析算法,能够得到传播距离、天线高度、信号频率等传播因素对链路损耗误差的影响大小。基于传播因素相关性分析的传播模型校正,可以很准确的选择所需要校正的传播模型系数,为用户提供校正意见。 最后,对论文进行了回顾和总结,展望了无线网络规划技术的未来发展,指明了后续研究探讨方向。
【关键词】：无线网络规划 数据挖掘 UNet SPSS
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN92;TP311.13
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-11
• 1.0 课题研究背景9
• 1.1 本课题研究的内容和意义9-10
• 1.2 本文的结构和安排10-11
• 第二章 无线网络规划技术和数据挖掘技术研究11-21
• 2.1 无线通信发展现状11
• 2.2 无线网络规划介绍11-13
• 2.2.1 无线网络规划概念11-12
• 2.2.2 无线网络规划的主要指标12-13
• 2.3 数据挖掘技术发展现状13
• 2.4 数据挖掘技术介绍13-16
• 2.4.1 数据挖掘的定义13-14
• 2.4.2 数据挖掘作用14
• 2.4.3 数据挖掘的一般过程14-16
• 2.5 数据挖掘的主要算法16-18
• 2.5.1 分类决策树16-17
• 2.5.2 聚类分析17-18
• 2.5.3 关联规则18
• 2.5.4 回归分析18
• 2.6 无线网络规划平台和数据挖掘工具介绍18-21
• 2.6.1 无线网络规划平台UNet18-19
• 2.6.2 数据挖掘工具SPSS19-21
• 第三章 基于SPSS数据分析的无线网络规划21-30
• 3.1 无线网络规划流程21-23
• 3.1.1 无线网络规划流程图21-22
• 3.1.2 无线网络规划流程详解22-23
• 3.2 无线网络规划仿真23-27
• 3.3 SPSS数据分析在无线网络规划中的应用27-30
• 3.3.1 在无线网络规划各步骤的应用分析27-28
• 3.3.2 应用实现架构设计28-30
• 第四章 基于传播环境聚类分析的传播模型选择30-47
• 4.1 基于覆盖强度的传播模型选择系统设计30-31
• 4.2 地理信息提取方案31-35
• 4.2.1 地理信息和扇区集数据文件31-32
• 4.2.2 基于覆盖强度的地理信息提取流程32
• 4.2.3 仿真过程32-35
• 4.3 基于地理信息权值的SPSS聚类分析35-39
• 4.3.1 扇区聚类分析流程图36
• 4.3.2 扇区聚类分析流程图详解36-37
• 4.3.3 仿真过程37-39
• 4.4 基于聚类分析结果的传播模型选择39-46
• 4.4.1 不同传播模型特点39-43
• 4.4.2 传播模型选择流程43-44
• 4.4.3 仿真过程44-46
• 4.5 仿真结果分析46-47
• 第五章 基于传播因素相关性分析的传播模型校正47-66
• 5.1 传播因素相关性分析系统设计47
• 5.2 CW数据采集47-49
• 5.3 CW数据处理系统49-55
• 5.3.1 CW数据处理流程49-50
• 5.3.2 仿真过程50-55
• 5.4 传播因素计算算法55-57
• 5.5 相关性分析算法设计57-59
• 5.6 基于传播因素相关性分析的传播模型系数校正59-61
• 5.7 仿真结果及分析61-66
• 第六章 总结与展望66-67
• 参考文献67-68
• 附录1 程序代码清单68-71
• 致谢71-72
• 作者攻读学位期间发表的学术论文72

【共引文献】

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本文编号：629849