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摘要:
随着移动网技术的快速发展,用户对无线数据业务的使用需求也从有信号转变为追求更稳定和更快速的使用体验.无线网的容量问题和单用户速率问题越来越突出.由于无线传播环境的复杂性和同频组网的特性,导致无线网的吞吐量和单用户感知速率受到影响的因素较多,无线小区的业务流量可能会受到干扰,覆盖、容量等因素的影响未能正常激发,一方面造成了无线资源的浪费,另一方面也会影响用户的使用感知.同时,流量被压抑也会导致在网络规划时对业务量的发展做出错误的判断,进而影响网络建设的精准性.本文借助机器学习算法,通过KQI、KPI指标的关联实现了小区流量压抑的识别和无线侧根因判断,便于采取有针对性的解决措施,激发网络流量,改善用户感知,为网络扩容提供更为精准的预测依据.
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内容分析
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文献信息
篇名 无线网流量压抑识别及根因判断
来源期刊 江苏通信 学科
关键词 流量 压抑 感知 预测 根因
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 无线通信
研究方向 页码范围 30-33,62
页数 5页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-9513.2021.02.010
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
流量
压抑
感知
预测
根因
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏通信
双月刊
1007-9513
32-1782/TN
大16开
南京市中山北路301号
1985
chi
出版文献量(篇)
3248
总下载数(次)
8
总被引数(次)
3698
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