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自动反干扰卫星数字广播电视接收机的研制

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电视技术 2008年第6期32卷 60-62页

作者：徐天源陈小平江西省广播电视局节目传输中心江西南昌330046

根据卫星数字广播电视的传送特点和L,C波段卫星数字广播电视环路模拟干扰和反干扰实验数据,以及普通卫星数字接收机解调器在有同频干扰信号时参数的变化,提出了卫星数字广播电视遭人为非法干扰时的正确识别方法和自动反干扰措施。

关键词：卫星数字广播电视接收机同频干扰接收信号电平

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高速铁路环境下越区切换方法研究

高速铁路环境下越区切换方法研究

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作者：冯庆坤浙江大学

学位级别：硕士

GSM-R网络作为综合的铁路专用移动通信平台,承载了铁路各种车-地之间的通信业务。随着高速铁路的发展,高速铁路移动通信系统的技术要求也越来越高,未来GSM-R将直接过渡到“准4G”的LTE-R。越区切换的性能关系到整个GSM-R的服务质量... 详细信息

GSM-R网络作为综合的铁路专用移动通信平台,承载了铁路各种车-地之间的通信业务。随着高速铁路的发展,高速铁路移动通信系统的技术要求也越来越高,未来GSM-R将直接过渡到“准4G”的LTE-R。越区切换的性能关系到整个GSM-R的服务质量（QoS）,好的切换算法不仅要保证通信链路的连通,降低平均切换次数,还要尽可能地保证较高的QoS。通过对GSM-R路测数据挖掘分析,发现影响切换的三个关键因素是：接收信号电平、同频干扰和列车运行速度。本文综合考虑这三个因素,提出了满意通信概率模型,以反映基站提供服务的质量好坏程度。进而提出了基于满意通信概率的切换算法。通过建模仿真,发现该算法在获得满意通信的同时,切换次数可以达到1,切换延迟小,切换位置接近两基站中间点,这些都明显优于传统的基于电平强度的切换算法。本文还提出了LTE-R的优化方案设计,对邻小区列表进行优化以减少切换时间并抑制乒乓效应,对切换判决进行优化提出了同时考虑RSRP和RSRQ的自适应门限切换判决方法。

关键词：满意通信概率越区切换 GSM-R 接收信号电平同频干扰列车运行速度 LTE RSRP RSRQ

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基于支持向量机和决策树的电信通信数据分析与应用

基于支持向量机和决策树的电信通信数据分析与应用

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作者：胡俊广东工业大学

学位级别：硕士

现代通信技术的高速发展以及移动智能终端的普及,使得人们对电信业务质量的要求越来越高,电信运营商可以通过提升业务质量来赢得用户资源,业务的用户体验是制定高效提升业务质量策略的依据之一。获取用户体验的传统方式有用户满意度调... 详细信息

现代通信技术的高速发展以及移动智能终端的普及,使得人们对电信业务质量的要求越来越高,电信运营商可以通过提升业务质量来赢得用户资源,业务的用户体验是制定高效提升业务质量策略的依据之一。获取用户体验的传统方式有用户满意度调查问卷、业务满意度打分、随机用户语音回访等,很难得到准确全面的用户感知。测量报告由基站控制器采集,其数据客观地反映了全网的无线环境,从微观角度反映了终端的“感受”。用统计方法分析测量报告得到的用户体验比较直观、简单且片面,更多的是一种表象;用数据挖掘方法应用于测量报告可以得到不可预知的用户体验,具有现实意义和应用价值。从测量报告中挖掘到用户通话的真实体验,根据用户体验定位影响因素,实时优化无线网络提升通话质量,反过来提升用户体验。本文将挖掘用户体验的问题转换成预测分类问题,使用支持向量机和决策树多分类方法来解决。支持向量机(SVM)是当今机器学习中解决分类问题的重要方法之一,基于统计学习理论、最优化算法和核方法,具有全局优化、泛化能力强、避免“维数灾难”等优点,其优势在于小样本、高维数据的模式识别。决策树(DT)是一种预测模型,代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系,具有易于理解和快速分类等优点。由于测量报告数据量大,使用单一的支持向量机多分类方法会存在训练时间长、分类精度低、预测速度慢等缺点,于是本文结合决策树的结构特点,构造了一种新的基于支持向量机和决策树的多分类方法。新方法首先将一个多分类问题分解为多个二分类问题,针对每个二分类问题使用支持向量机解决,然后根据相异度来决策参与本次SVM训练的正负两类,本次SVM训练结束后,正负类合并成新的类簇参与下一次相异度计算,迭代上述过程直到所有类合并成一个类簇。这种方法生成的分类器模型结构是一棵二叉决策树。本文立足于SVM的理论基础、分析了DT的结构特点,研究了基于支持向量机和决策树多分类方法在电信数据上的实现及应用。主要工作包括：首先,仔细分析了测量报告数据的数据特点,进行了详细的数据预处理,包括数据清理、数据归约、数据归一化,并根据接收信号电平和接收信号质量对测量报告数据进行了类别划分。然后,在研究过程中发现,基于支持向量机和决策树的多分类方法存在错误累积和局部最优解等问题,往往使分类准确率下降,分类效果变差。仔细分析了其产生错误累积原因后,提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法,该方法有效减少了错误累积的同时也避免了局部最优解。最后,使用测量报告数据集对普通的SVM多分类方法、基于偏态树的SVM多分类方法和基于哈夫曼树的SVM多分类方法分别进行了实验验证。实验结果表明,新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越。仔细分析实验结果后,针对不同的分类结果,提出了相应的网络优化方法。

关键词：决策树支持向量机相异度哈夫曼树测量报告接收信号质量接收信号电平

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TD-SCDMA系统小区选择/重选的协议分析及仿真

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重庆邮电学院学报（自然科学版） 2002年第3期14卷 7-9,47页

作者：夏思满江红谢显中熊思民重庆邮电学院移动通信中心重庆400065

首先对 TD- SCDMA系统下小区选择 /重选的协议进行分析 ,然后根据实际的仿真流程 ,得到了仿真统计的结果以及适合 TD- SCDMA要求的门限值 ,该门限值直接影响到 TD- SCDMA系统的性能以及无线资源管理与优化 ,对 TD-

关键词： TD-SCDMA 协议分析仿真时分同步码分多址无线资源管理小区选择/重选接收信号电平第三代移动通信物理层

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