33、移动互联网多用户流量识别与双向AF协作网络性能分析

移动互联网多用户流量识别与双向AF协作网络性能分析

1. 移动互联网多用户流量识别技术

在当今信息时代,移动互联网已成为热门话题,其用户数量远超使用台式电脑的用户。准确识别和统计流量、提供针对性监控程序以及提升服务质量,是网络运营商亟待解决的问题。

1.1 Iu - PS接口概述

Iu - PS接口是连接UTRAN和CN的PS域接口,包含信令和服务平面,由无线网络层协议和传输层协议组成。服务平面使用GTP - U协议实现UTRAN和SGSN实体间的数据传输,可传输IPv4、IPv6和PPP协议格式的用户数据;信令平面使用SCTP协议提供可靠传输,该协议承载M3UA、SCCP、RANAP、GMM或SM协议。

1.2 系统结构总体设计与分析

移动互联网多用户流量识别方案需完成数据收集、数据预处理、实时识别和精细识别等功能。其框架设计包含多个模块,其中预处理模块可分为解码、组合和关联三部分:
- 解码部分 :从消息缓冲区获取消息,逐层解码各协议,以获取每条消息的呼叫信息。
- 组合部分 :按信号处理和服务处理对消息进行分类,并通过索引将这些消息关联起来。
- 关联部分 :将信号处理结果和服务处理结果组合成新的CDR,为后续高级处理做准备。

基于生成的CDR,实时识别过程借助特征库识别应用类型,精细识别过程利用爬虫库识别用户的具体行为,同时统计模块完成用户行为统计,并将结果保存到磁盘文件中。

1.3 哈希桶排序算法

为高效处理哈希键值,

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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