移动终端定位技术及业务提供方法

无线电定位技术有着广泛的应用前景,传统的无线电定位技术主要有根据来波方向和时差定位两种。在移动通信网中通过增加网络功能单元和信令流程可以实现定位业务,但由于移动通信环境的影响,在移动通信网中实现移动终端的精确定位尚有许多技术难点亟待解决。通过移动通信网提供定位业务目前已得到了欧洲电信标准化组织和美国电子行业协会和世界各大通信公司的广泛重视。     

北斗导航系统的移动导航定位终端设计分析

卫星定位导航技术目前应用极为广泛,与人民生活息息相关,在手机定位、精准授时、汽车导航、智能交通、智能监控、智能家居、国际救援等等领域应用比较成熟。文章介绍了北斗导航系统的移动导航定位终端的分类和北斗定位基本原理、结构;设计了北斗导航系统的移动导航定位终端,给出了设计的结构、硬件电路以及操作系统。     

风驰电掣的移动终端

无线网络是人类21世纪最大的发现，聊天、下载、音乐、电影、游戏……你能想到的一切互族有了无线技术的支持，我们的座驾或许又能摇身一变，成为一部风驰电掣的多媒体移动终端!     

基于蚁群算法优化支持向量机的移动话务量预测

移动通信话务量的准确预测对于提高网络的性能,增进终端用户体验均具有重要的意义。支持向量机作为一种新的机器学习方法其可以有效地应对小样本、非线性等问题。然而支持向量机的训练参数对基于其所构建的预测模型的精度具有决定性的影响,因此本文选取具有全局优化能力的蚁群算法进行参数搜索优化过程,通过对某市移动通信话务量的数据进行试验仿真,结果显示该方法在预测精度及时效性方面具有较好的性能。     

神经网络在移动话务量预测中的应用研究

如何准确及时地预测话务量,是目前移动通信运营商关注的焦点。神经网络具有自组织、自适应和自学习的能力,能较好地处理时间序列中的多因素、不确定性和非线性等问题。BP(Back-Propagation Network)网络是神经网络中最重要的算法。本文在BP网络的标准算法研究的基础上,针对日话务量突发性和随机性的特点,引入了一种改进的BP网络算法。实例分析表明,这种算法具有较高的预测精度。     

基于HTML5地理定位技术的移动终端导航设计

随着移动终端的大规模使用以及人们对移动定位服务的需求,移动终端的地理定位和导航服务应用受到前所未有的关注;该设计通过分析HTML5地理定位技术的工作原理,使用HTML5所包含的Geolocation API地理定位对象和JavaScript代码实现多种移动终端设备的地理定位和地图导航功能。     

适应频繁波动特点的移动话务量预测系统

移动通信话务量的时间序列具有较强的非线性和随机性,易受各种突发情况的影响。特别是在有频繁剧烈变动的情况下,很难用传统的预测方法进行预测。本文根据移动通信话务量的这一特点,采用分解及建模的方法,对话务量进行综合预测,经实践可以达到更好的效果。     

具有位置指纹定位功能的WCDMA移动终端设计

针对 TDOA、GPS 等定位技术在室内、城市环境中对移动终端进行定位存在的各种问题和不足,设计了一种基于位置指纹定位原理的3G WCDMA位置指纹定位系统,并完成了包括系统结构、系统电路、开发环境、系统软件、通讯帧格式在内的移动终端软硬件的设计及系统实现。现场实验及测试结果表明,在城市环境中该系统能对3G移动终端取得较高的定位精度,达到了预期的设计目的。     

面向工程建设决策的移动话务量预测研究

随着通信网应用和规模的不断增加,新一代的网络建设规模对业务量的预测也提出了新的需求,其中通信话务量的预测分析已经成为其中非常重要的一部分。准确的话务量预测对网络管理、规划和设计具有重要意义。文章旨在对移动网络中的话务量随时间或事件变化的特性进行分析研究,建立合理科学的话务模型,并采用综合的预测方法进行预测研究。从而辅助通信运营商实时把握用户的行为习惯和话务量的发展趋势,并进行合理决策和投资。     

移动定位终端和平台发展呈现新趋势

统计显示,在人们的日常生活中,有80％的信息与位置相关。随着社会的不断发展,人们的移动性在日益增强,对位置信息的需求也日益高涨,这就为移动定位业务的发展带来了无限商机。随着移动定位业务的快速发展,移动定位终端和移动定位平台分别作为移动定位业务用户端和网络端的产品,发展也在不断加速,并呈现出一些与以往不同的新趋势。     

Analysis of Traffic Distribution and Blocking Probability in Future Wireless Networks

Future wireless networks are envisioned to provide good quality multimedia services to mobile users anywhere at anytime. Traditional analysis of teletraffic in such networks assumes that call arrivals follow a Poisson process, as each cell is being modeled as an M/G/c/c queueing system. This does not reflect the real situation since handoff traffic arrivals are not generally Poissonian. In this paper, we propose to model each cell in future wireless networks as a G/G/c/c queueing system. As such a model has not been explicitly addressed in the literature, our main contribution is to propose a solution which enables to evaluate both traffic distribution and blocking probability within each cell of the service area. Result analysis reveals that coefficient of variation of call arrivals has more impact on the network performance than coefficient of variation of channel holding time.     

Probability of Heavy Traffic Period in Third Generation CDMA Mobile Communication

The paper considers a problem of deriving the multidimensional distribution of a segment of a long-range dependent traffic in the third generation mobile communication network. An exact expression for the probability is found when a self-similar process from [8] models the traffic. The probability of heavy-traffic period, the outage probability, and the level-crossing probability are found. It is shown that the level crossing probability depends on the average call length only. Further, this probability for traffic with dependent samples is lower than for traffic with independent samples. Also, it is shown that there is a linear dependence between the average heavy traffic interval and the average call length.     

车辆监控系统中车载GPS GSM双定位终端的设计

随着我国交通运输业的发展,车辆的跟踪监控在物流等行业显得越来越重要。车辆监控系统中,车载定位终端多采用GPS技术进行定位,而GPS定位虽然定位精度高但存在盲点较多的缺陷。而基于GSM网络的位置服务恰恰能弥补GPS定位盲点较多的缺点,从而可以有效地克服GPS定位盲点多的缺点,故该定位终端集成了GPS和GSM网络两种定位方法的优点。实验结果表明,该定位终端可达到准确、实时、全天候、无盲点定位,大大提高了定位性能。     

基于终端协同的并行多流速率分配算法研究*

为充分利用用户周围的网络资源以及终端资源,为用户提供更优质的用户体验,终端协同成为研究热点.针对基于终端协同的多流并行传输问题,提出了一种多属性决策的并行多流速率分配算法.进行从终端选择时,通过多属性决策算法综合考虑终端用户主观喜好,以及各终端及其接入网之间的客观差异.在速率分配的过程中,以各网络资源为约束,不断地进行速率调整.此算法在实现从终端选择的同时完成了各协同终端之间的速率分配.通过仿真后的性能分析表明,所提算法不仅能够充分利用优势网络的资源,还可满足网络资源的约束以及减少能耗,同时也能满足用户业务体验.     

基于认知无线网络的移动终端业务流的分析方法

针对认知移动终端业务流在多网络层具有不同复杂性的特点,提出了一种基于多时空尺度的业务特性分析方法。该方法首先建立多空间尺度业务模型,然后利用多尺度熵方法对终端业务流信息进行特征提取,对比分析不同时空尺度上网络行为的结构复杂度,探索其随时空尺度的变化规律,从而预测下一时段的业务量。实验数据分析的结果表明,该方法能够有效的实现业务流的在线监测。     

基于移动网数据的城市交通分析研究

传统的智慧交通数据采集方式,包括交通调查、定点监测、摄像机摄像等,技术成熟且精度较高,然而其缺点也非常明显,采集范围小、成本高、施工周期长。而电信行业的大数据具有实时性强、数据量大、覆盖人群广、成本低廉、信息丰富等特点,可为城际交通和市内交通提供丰富的数据支持。基于移动网用户侧计费账单、计费详单以及XDR数据,给出了典型交通应用场景下的分析方法及应用案例。     

基于M值概率分布的网络视频流分类

为了改善网络视频流的细粒度分类效果,该文分析视频流传输过程中的特征变化与流分类之间的关系。根据不同类型的视频流具有不同的下行传输速率变化模式,提出一种新的基于下行速率传输的视频流分类特征--M值概率分布,并使用支持向量机(SVM)实现网络视频流的分类。实验结果表明,M值概率分布相比较于已有的常见流特征,可以更好地实现6种典型的网络视频流分类。     

小波分析与神经网络的网络流量预测模型

网络流量具有长相关、非平稳性与多时间尺度特性。提出了一种基于小波分析与AR(p)人工神经网络相结合的网络流量预测模型,即WPBP算法。该算法采用小波分析得到网络流量在不同尺度下的近似信号和细节信号,并运用AR(p)的相关性理论确定近似信号序列和细节信号序列的相关程度(p值),与神经网络进行耦合,以p+1划分数据,前p项作为输入,后一项作为输出对网络进行训练,从而使得神经网络的输入与输出的选择更加合理,预测的结果也更加准确。用小波重构得到最终的流量预测值,用实际网络流量对该模型进行验证。仿真结果表明,该模型的预测效果较好。     

组合神经网络的网络流量预测研究

提出一种组合神经网络的网络流量预测模型.首先采用SMOF网络对网络流量数据进行聚类,然后采用Elman网络对聚类后的流量数据进行训练并预测,同时采用遗传算法对Elman网络的网络结构进行优化,提高网络流量预测精度.仿真结果表明,组合神经网络加快了网络流量预测速度,提高了网络流量预测精度,克服了单一预测模型不足,为网络流量预测提供了新的思路,具有很好的应用前景.     

基于故障树分析法的配电终端失效研究

配电终端的可靠性对配电自动化有效运维至关重要,文章结合故障树分析法与比例分摊原则,提出了适用于配电终端失效研究的一种方法。该方法通过分析各配电终端各模块工作与失效机理,建立配电终端的故障树分析模型,采用故障树分析法推导顶端事件失效计算公式;根据失效分摊法计算出各模块对系统失效的贡献比例,并据此识别配电终端的薄弱环节。最后以重庆某地区配电终端现场运行数据为样本,验证了该方法的有效性。