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基于OTT数据的5G端网协同智能优化研究与实践
1
作者
陈锋
李张铮
连慧
《邮电设计技术》
2022年第10期32-37,共6页
针对当前5G MR不携带用户位置信息无法实现用户网络感知精细化分析的问题,引入OTT大数据通过使用神经网络算法、DBSCAN算法等机器学习算法,建立5G用户位置预测和5G弱覆盖小区分布聚类模型,开展精细化的5G用户感知保障。研究结果表明,基...
针对当前5G MR不携带用户位置信息无法实现用户网络感知精细化分析的问题,引入OTT大数据通过使用神经网络算法、DBSCAN算法等机器学习算法,建立5G用户位置预测和5G弱覆盖小区分布聚类模型,开展精细化的5G用户感知保障。研究结果表明,基于OTT数据的5G端网协同智能优化能有效提升5G优化效率,节省网络运营成本。
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关键词
5
g
端网协同
OTT数据
用户位置预测
小区聚类
机器学习
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职称材料
题名
基于OTT数据的5G端网协同智能优化研究与实践
1
作者
陈锋
李张铮
连慧
机构
中国联通福州分公司
出处
《邮电设计技术》
2022年第10期32-37,共6页
文摘
针对当前5G MR不携带用户位置信息无法实现用户网络感知精细化分析的问题,引入OTT大数据通过使用神经网络算法、DBSCAN算法等机器学习算法,建立5G用户位置预测和5G弱覆盖小区分布聚类模型,开展精细化的5G用户感知保障。研究结果表明,基于OTT数据的5G端网协同智能优化能有效提升5G优化效率,节省网络运营成本。
关键词
5
g
端网协同
OTT数据
用户位置预测
小区聚类
机器学习
Keywords
5
g
terminal
-
network
collaboration
OTT
data
User
location
prediction
Cell
clusterin
g
Machine
learnin
g
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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1
基于OTT数据的5G端网协同智能优化研究与实践
陈锋
李张铮
连慧
《邮电设计技术》
2022
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