手机开发实战7——GSM编号计划

最新推荐文章于 2024-07-15 14:10:53 发布
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分类专栏： 手机开发实战
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xjbclz/article/details/51378793
本文详细介绍了GSM系统中的各种编号计划，包括MSISDN、IMSI、TMSI、MSRN、IMEI等，阐述了它们的作用和结构，以及如何确保移动通信的保密性和合法性。同时，提到了位置区码（LAI）、全球小区识别码（CGI）和基站识别码（BSIC）等关键概念。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

GSM 系统的空中接口使移动台（手机）的接入操作完全暴露在空间，为保证接入的保密性和合法性，并支持寻呼和漫游，移动台（手机）用户在国内实行等位长统一编码，且被称为移动用户国际ISDN 号（MSISDN）的移动用户电话号码和网络识别用户以进行接续操作的号码，即国际移动用户识别码（IMSI）是不同的。

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手机开发实战6——GSM区域定义
xjbclz的专栏
05-11 547
在小区制移动通信网中，基站设置很多，移动台又没有固定的位置，移动用户只要在服务区域内，无论移动到何处，移动通信网必须具有交换控制功能，以实现位置更新、越区切换和自动漫游等性能。 在由GSM 系统组成的移动通信网路结构中，区域的定义如图所示： 服务区是指移动台可获得服务的区域，即不同通信网（如PLMN、PSTN 或ISDN）用户无需知道移动台的实际位置而可与之通信的区域。一个
手机开发实战35——SIM卡应用2
xjbclz的专栏
05-22 1823
1 SIM卡编号  　　SIM卡背面的20位数字所代表的含义如下：  　　前6位（898600）：中国的代号；  　　第7位：业务接入号，对应于135、136、137、138、139中的5、6、7、8、9；  　　第8位：SIM卡的功能位：暂定为0；  　　第9、10位：各省的编码；  　　第11、12位：年号；  　　第13位：供应商代码；  　　第14—19位：用户识别码； 
GSM网络编号计划
Terry C. Gao 的专栏
03-21 2121
GSM网路是复杂的，它包括交换系统和基站系统。交换子系统包括HLR、MSC、VLR、AUC和EIR，和与基站系统、其它网路如PSTN、ISDN，数据网、其它PLMN等间接口。为了将一个呼叫接至某个移动客户，需要调用相应的实体。因此要正确寻址，编号计划就非常重要。 1．移动台ISDN号码(MSISDN) MSISDN号码是指主叫客户为呼叫数字公用陆地蜂窝移动通信网中客户所需拨的号码。号码的结构为：
GSM 7 bit encode/decode - GSM 7 bit Default alphabet and default alphabet extension table
diangangqin的博客
10-12 5305
SMS（短信）对于ASCII可显示字符需要用GSM 7 bit进行PDU的编解码。GSM 7 bit由于只用7 个bit编码字符，这样可以多存储一些字符。例如对于短信，140个字节如果编码采用8bit，那可以存储140个，但是如果采用GSM 7 bit最大可以存储160个字符，多了20个字符，这样子有可能就会节约一条短信，也会降低通信设备的压力。 对于GSM 7 bit一直没有仔细学习和研究过，一...
GT寻址的问题
cuiju1054的博客
02-24 833
问题：想问一下关于GT寻址的问题，GT寻址的概念是什么？如本地手机打外地手机要是GT寻址是怎么走的?这种寻址的好处是什么？解答员的答案：所谓寻址，顾名思义指的就是找到目的地的地址。在7号信令里，寻址方式一般分为DPC+SSN或G...
手机开发实战57——小区广播介绍1
xjbclz的专栏
06-01 1632
概述 小区广播短消息业务是移动电信业务短消息服务中的一种，它由小区广播中心按照一定方式收集信息，对特定区域里的所有接收者按照给定频率和次数发送短消息。小区广播短消息业务的区域可以是一个或多个小区（CELL）甚至整个陆地移动通信网(PLMN)。 小区广播短消息是一点对多点(Point-to-Omnipoint) 将信息发送给已有的用户。不象点对点消息方式，蜂窝广播不会使用专用的连接, 不
wireshark 使用教程 —— 基础入门、进阶、实战
u013669912的博客
07-15 3037
…
GSM 03.40 SMS PDU编码器实战：构建高效短信服务平台
本文主要针对GSM 03.40标准下的SMS PDU编码解码机制进行了详尽的研究。首先，概述了SMS PDU的编码解码过程及其在短信服务中的应用。深入探讨了PDU模式的分类、特点以及具体字段的编码原理，为设计高效、可靠的短信...
【卡纸问题根因与解决方案】：HP1020激光打印机故障排除实战
![【卡纸问题根因与解决方案】：HP1020激光打印机故障排除实战]...本文针对HP1020激光打印机的常见问题——卡纸，进行了详细的理论分析和诊断流程探讨。从卡纸的技术背景到分类，再到具体的诊断方法，文中全面
LAC:location area code 位置区码
wisage的专栏
05-11 1万+
LAC:location area code 位置区码　　 位置区码（移动通信系统中）,是为寻呼而设置的一个区域,覆盖一片地理区域,初期一般按行政区域划分(一个县或一个区),现在很灵活了,按寻呼量划分.当一个LAC下的寻呼量达到一个预警门限,就必须拆分. 　　 定义　　为了确定移动台的位置，每个GSMPLMN的覆盖区都被划分成许多位置区，位置区码(LAC)则用于标识
GSM短信7bit 8bit转换
热门推荐
chuck_sun的专栏
04-02 1万+
<br />关于短信内容格式及压缩方法今天研究了一下收发短信，8位编码转7位编码研究了半天，弄的一头雾水，最后还是在网上找到答案。 如下: 网短信压缩格式在TP-DCS中指示，TP-DCS在《GSM03.38》中有说明，一般都采用将7bit编码压缩成8bit编码方式，这种压缩方式也在《GSM03.38》中有详细说明。 压缩编码方式将8字节的7bit编码压缩成7字节的8bit编码，也就是说160字节长短信可以压缩为140字节的短信，压缩了20字节,具体压缩方法如下: 原始的8字节未压缩编码如下： - bits
河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c6dc15a4b89c 河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-08
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求，如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发，提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计，包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程，如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试，发现并解决潜在问题，同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案，包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，找出问题的根源并
【深度学习与时间序列预测】Python实现基于GWO-CNN-BiLSTM-Attention灰狼优化算法（GWO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制进行多变量多步
08-08
内容概要：本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法（GWO）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题，通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力，实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估，还包括了GUI界面的设计与实现。此外，文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域；②提升多变量多步时间序列预测精度，优化资源调度和风险管控；③实现自动化超参数优化，降低人工调参成本，提高模型训练效率；④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力，促进智能决策支持应用。 阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析，还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此，在学习过程中，建议结合理论与实践，逐步理解各个模块的功能和实现细节，并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时，注意数据预处理的重要性，合理设置模型参数与网络结构，控制多步预测误差传播，防范过拟合，规划计算资源与训练时间，关注模型的可解释性和透明度，以及持续更新与迭代模型，以适应数据分布的变化。
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