摘要：以提升无线通信系统安全态势感知预测精度为目标,基于机器学习与大数据分析研究无线通信系统安全态势感知预测。采集无线通信系统内的报警信息,通过数据清洗、数据集成等步骤预处理所采集数据,将完成预处理数据存储于数据库中,便于大数据分析技术挖掘关联规则过程中随意调取;利用模糊分区聚类的大数据关联挖掘算法区域分割处理海量关联数据挖掘关联规则,将完成关联规则挖掘的数据利用GA-RBF算法实现安全态势感知预测,并将预测结果发送至态势展示界面。实例分析结果表明,采用该方法感知预测无线通信系统安全态势精度高于99%,可满足无线通信系统安全态势预测需求。

摘要：随着我国居民对通信需求的增加,我国移动通信也已经从传统的BB机、固定电话发展到了今天的5G网络.虽然5G的普及可以给人们的生活提供帮助,但是在普及过程中通信行业从业人员会遇到很多难题,比如受5G高频段组网影响,5G信号穿透力弱,而且由于5G基站铺设范围较广,在大范围铺设5G基站是也会遇到很多难题.本文对在城市复杂环境下,从业人员对5G移动网络优化工作展开研究,供从业人员参考使用.

摘要：现阶段电信运营商物联网业务大部分都承载在GSM和LTE上,少量业务承载在NB-IoT上。在对物联网进行分析时,由于人网数据和物网数据混合在一起,而且"机器人"的感知和"自然人"的感知是不一样的,因此分析的前提是将物联网业务从全量数据中分离出来。物联网业务识别是业务质量分析基础,建立物联网业务识别模型,能够对现网物联网业务进行质量分析、业务监测、主动预警,对完善物联网业务运维支撑手段有着非常重要作用。