UMTS Performance Measurement: A Practical Guide to KPIs for the UTRAN Environment

本书为UMTS性能测量提供实用指导,深入讲解如何识别并解决实际网络中的主要问题。覆盖了从国际标准到设备制造商及运营商定义的关键性能指标,特别关注于3GPP标准文档中未涵盖的内容如吞吐量测量及各种切换类型的成败分析。
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UMTS Performance Measurement is a practical guide that explains how to identify and measure the main problems seen in today's UMTS live networks and will make performance measurement results gathered in the UTRAN environment understandable for the reader. It provides a fundamental background for daily work in the field or lab, covering a wide range of performance measurements that help to troubleshoot and optimize the UTRAN environment.

The content goes far beyond what has been defined by international standard bodies like 3GPP and closes the gap between international standards and definitions of network equipment manufacturers (NEM) and network operators. The emphasis is on definition of Key Performance Indicators (KPIs) and measurements that are not described in 3GPP standard documents, such as throughput measurements and the success/failure analysis of all possible handover types.


http://rapidshare.com/files/52830996/0470032499.zip
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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