基于用户移动性数据分析的5G网络切换优化

发布时间：2021-08-01 02:05

　　5G是移动通信领域未来的发展趋势。云无线接入网（Cloud Radio Access Network,C-RAN）是5G网络中一种新型的接入网架构,旨在降低网络中硬件设备成本、提高网络部署的灵活性。传统无线接入网中每个基站中负责收发信号的射频拉远头（Remote Radio Head,RRH）和负责处理基带信号的基带处理单元（Baseband Processing Unit,BBU）相互耦合,而C-RAN中的基站只保留RRH,将BBU集中在云端的基带处理单元池中,每个BBU管理多个RRH。如何进行RRH分组和BBU映射,优化BBU-RRH资源分配是C-RAN中的一个研究热点。现有BBU-RRH资源分配研究大多从网络角度考虑如何节省BBU数量、提升传输速率或者降低网络能耗,忽略用户体验。实际上用户移动中切换次数对用户体验至关重要,关注这一优化目标的研究工作刚刚出现,但是尚未引入真实的用户移动特征。本文利用真实用户手机话单数据分析用户的移动性特征,以此为基础研究以减少切换次数优化用户体验为目标的BBU-RRH资源分配问题。本文的工作内容和贡献如下。（1）基于某移动运营商话单数据,从4个方面... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－２高斯投影??Ｆｉｇｕｒｅ３－２?Ｇａｕｓｓｉａｎ?Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ??

每小时用户数tFi创比4一1Houx】yN叨口玩rofU翻”

图４－５用户活动范围概率分布??Ｆｉｇｕｒｅ?４－５?Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?Ｕｓｅｒ＇ｓ?Ａｃｔｉｖｉｔｙ?Ｒａｎｇｅ??

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]基于大规模手机定位数据的居民活动链挖掘方法[D]. 林楠.中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院) 2018
[2]基于机器学习的C-RAN的资源调度与分配[D]. 余明洲.电子科技大学 2018
[3]基于话单数据的移动通信用户画像研究[D]. 张海旭.中国科学技术大学 2018
[4]基于数据挖掘的移动通信用户行为分析技术研究[D]. 李翌雯.北京邮电大学 2018
[5]基于移动通信数据的用户移动行为分析与位置预测[D]. 崔家祥.北京邮电大学 2018
[6]基于NetworkX的复杂网络特征实现及其在生物网络中的应用[D]. 张庭辉.华南理工大学 2016
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本文编号：3314623