移动蜂窝网络中基于流量的网格状能量优化方法.pdf
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移动蜂窝网络中基于流量的网格状能量优化方法.pdf
本发明公开一种移动蜂窝网络中基于流量负载的网格状能量优化方法,包括:将移动蜂窝网络中的每个基站的覆盖区域划分为个相同的网格,;将各基站的流量分别均分到各自的网格中;建立各个基站与所有网格之间的连接关系的无向图,移动蜂窝网络到无向图的映射关系为:以基站和网格作为无向图的一个顶点,以基站和网格之间的连接作为无向图的一个边;对无向图各个边赋以流量权重;对各基站进行能量优化配置,包括基站开关配置和基站覆盖面积的调整。本发明将流量负载引入到能量优化中,能够在保证服务质量的同时使一些基站进入睡眠模式来提高能量效率。
基于网络时延特征的移动蜂窝网络流量识别方法.pdf
本发明涉及一种基于网络时延特征的移动蜂窝网络流量识别方法,利用流量分析的手段,提取客户端IP地址对应的链路时延特征、RRC时延特征、RRC重传特征,根据这些特征,对客户端IP地址归属移动蜂窝网络或者固网进行判别,进而在互联网流量中识别出客户端IP地址属于移动蜂窝网络的流量,实现移动蜂窝网络流量识别的目的。本发明可以为科研院所、大数据相关业务单位、网络运营商等机构和企业提供一种在不涉及用户隐私的条件下,从互联网流量中识别出3G/4G流量的可靠方法。
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一种认知无线电蜂窝网络中基于能量优化及网络寿命的跨层路由方法,涉及无线通信技术中的认知无线电领域,针对认知无线电蜂窝网络中各认知用户拥有不同的动态频谱资源,且无线认知节点能量有限的特点,本发明提出了新的路由度量标准,并通过采用跨层技术,对认知网络中的路由选择和信道分配进行联合考虑,对最短路径优先算法进行改造,避免了个别节点负载过重,提前耗尽能量导致失效的问题,延缓了节点死亡时间,延长了网络寿命,同时由于更多有效节点的存在,使得认知节点有更多的中继节点可以选择,从而在整体上减少了平均能耗,提高了通信接入成功
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本发明公开了一种基于时空聚合图卷积网络的移动蜂窝流量高效预测方法,首先,聚合图卷积网络将预测区域划分成多个子区域并将其作为网络中的各个节点,通过对移动流量的每日历史模式和每小时当前模式建模,捕获跨不同时间所有节点的复杂时空相关性。接着,通过嵌入模块将K层聚合图卷积网络模块的输出进行连接。然后,利用回归模块将预测信息与外部模块提取的外部特征进行融合,得到最终的移动流量预测结果,并更新模型参数以获取最小损失函数。本发明有效提高了移动蜂窝流量的预测性能。