移動網絡流量特性分析及預測研究.pdf

1、移動網絡的快速發(fā)展以及海量移動終端和新型業(yè)務類型的出現(xiàn)給移動通信行業(yè)的發(fā)展帶來新一輪的契機。相對于傳統(tǒng)移動網絡而言，一方面新型移動網絡更強調業(yè)務的多樣性和用戶的移動性；另一方面，新型移動網絡也衍生出自己獨有的特性。如何對網絡中的業(yè)務流量變化規(guī)律和用戶移動性規(guī)律進行分析和預測研究，成為未來網絡研究的一個重要方向。
　　本文在深入研究現(xiàn)有流量特性分析和預測方法的基礎上，結合具體網絡環(huán)境中采集到的數(shù)據(jù)，從業(yè)務流量變化規(guī)律和用戶移動性規(guī)律

2、兩方面對移動網絡流量特性分析及預測研究進行了探索：針對業(yè)務流量變化規(guī)律，本文根據(jù)自相似產生的機理研究了移動通信網絡典型業(yè)務類型在不同時間尺度下的流量特征，結合自相似函數(shù)特征和Hurst指數(shù)論證了典型業(yè)務類型的自相似特性，對此提出一種基于改進EMD和ARMA模型的流量預測算法。首先，采用EMD理論將流量序列分解為具有短相關性質的本征模態(tài)函數(shù)IMF；然后，基于流量序列和IMF之間的相關系數(shù)去除本征模態(tài)函數(shù)中的偽分量；最后，對剩余IMF構建A

3、RMA預測模型，并將疊加后的預測值作為流量預測的最終輸出值。文中通過仿真實驗分別檢驗了該算法對移動瀏覽業(yè)務、移動視頻業(yè)務以及移動IM業(yè)務的預測效果。實驗結果表明，該算法在網絡流量預測研究領域具有較大的優(yōu)勢，并對網絡資源規(guī)劃和優(yōu)化分配具有重要指導意義。針對用戶移動性規(guī)律，本文提出了一種基于用戶群體聚類的移動軌跡預測算法。首先，根據(jù)軌跡的時間和空間特征對用戶時空相似度進行了定義，并從時空相似度的角度對用戶群體進行聚類；然后，為每類用戶群體生