移动网络优化

综述了基于用户体验移动网络质量评测的重要性及国内外研究现状，分析了评测体系涵盖的典型业务和关键性能指标，探讨了评测数据的统计分析及综合加权模型。重点介绍了本次移动网络质量专项评测的评测场景、评测方案、排名展示、数据分析对比及原因剖析，并结合评测结果提出了合理的政策建议，强调了定期开展基于用户体验的网络质量专项评测的必要性。

1G（1995）：模拟手机、数字手机 2G（1997-1998）：宽带手机 3G（2007）：云计算 1G-3G 的网络计算演进：集群计算、网格计算

介绍了MIMO信道、奥村哈塔模型以及SSB信号调制与解调的详细内容，附带.m文件。

移动通信网络中常用的传播模型 传播模型是基于大量测量数据统计分析得出的无线信号传播经验公式。 奥村模型(Okumura Model)* 完全基于测量数据, 仅提供粗略的指导。 HATA 模型* 适用频率范围: 100-1500 MHz* 适用距离: 1-20 km* 存在环境修正值, 但未考虑地形影响。* 修正后的 HATA 模型适用频率范围: 100-3000 MHz COST-231 模型* 基于奥村模型, 针对高频段传播特性进行了分析。* 适用频率范围: 1500-2000 MHz LEE 模型* 适用于市区或郊区传播场景 射线跟踪模型* 适用于微蜂窝传播场景

Matlab的移动平均滤波设计是一个重要的工程任务，特别是在信号处理和数据分析中。通过优化这一过程，可以显著提高系统的效率和准确性。

Matlab开发：移动无线传感器网络动画模拟器。数据通信范围小于每个节点的覆盖范围。

MATLAB开发了基于智能天线的移动电话网络。这项工作比较了智能天线和MANET全向天线的性能差异。

综合运用聚类模型、CRM系统以及ARPU分析，中国移动正在优化客户细分方案，设计不同套餐以达到效益最大化。

NNToolkitCore是一个跨平台的移动神经网络库，使用Matlab源代码实现，在设备上进行训练和推理。适用于仅CPU操作。在Apple平台上，它采用Accelerate框架作为后端，在其他平台上，使用Eigen进行矩阵乘法（matmul），kissfft执行离散傅里叶变换（DFT），并利用ARM NEON内部函数加速。支持的神经网络层包括Conv1d、GRU、RNN、LSTM和BatchNorm等激活时间分布式密集DSP工具。示例和测试算法已在tf 2.3.0上进行验证，并将在不同的存储库中公开。

乐山移动用户付费方式优化建议 数据标记问题： 目前乐山移动用户付费信息中，仅标记了“现金支票”和“预付费用户”两种方式。建议增加对“信用卡托收”、“各银行代收”等付费方式的标记，以便更全面地了解用户付费行为。 VIP用户识别问题： 根据全球通品牌整合计划，市州地区用户ARPU值在300元以上即可享有贵宾卡（VIP用户）。但从系统数据来看，VIP用户的标记存在错误，需要进行修正，以确保用户权益和服务质量。