21、蜂窝网络的预测分析

蜂窝网络的预测分析

1. 流量特征与分析方面

为了分析蜂窝网络，研究网络流量所反映的各种特征至关重要，这些特征对于准确预测网络状况十分关键。下面从网络角度介绍网络流量的六个特征，并探讨基于这些特征可进行分析的不同方面。

1.1 流量特征

• 自相似性 ：许多研究探讨了网络流量的自相似性。从实际意义上讲，自相似意味着在不同时间尺度上倾向于观察到成比例的测量段。测量可以是在预定义粒度的特定时间段内的数据包数量或数据量。
• 季节性 ：在任何时间测量领域，网络流量通常以一定频率呈现出几乎相同的模式。就像一年中每个“季节”的典型天气状况一样，网络流量在周末和工作日、节假日或一天中的某些时段也会周期性地显示出非常相似的模式。在分析流量性质时，理解数据流季节性的本质很重要，同时也有助于预测未来可能呈现相似模式的流量负载。
• 非平稳性 ：时间序列建模和随机过程的一个常见假设是，在平稳过程中，均值、方差和相关模型随时间保持不变。然而，网络流量可能会显示出统计特征的变化，从而导致建模的改变。因此，在实践中，时间序列模型应能够敏感地检测到这些变化，这些变化通常取决于各种因素，如用户数量、连接数以及相关网络元素的带宽利用率。
• 多重分形 ：在聚合网络流量（即由多个源发起的多个流组成）中，可以观察到单个网络流的自相似特征。这种类型的流量不仅表现为自相似或分形，还表现为多重分形。同时检测多个流的多重分形行为和分形模式对于预测既重要又具有挑战性。