4G LTE/LTE-Advanced 移动宽带技术详解

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"4GLTE/LTE-Advanced for Mobile Broadband" 是一本由Erik Dahlman, Stefan Parkvall和Johan Sköld合著的专业书籍,深入探讨了LTE(第四代移动通信技术)及其演进版LTE-Advanced的网络架构。这本书对想要深入了解和学习这些移动宽带技术的读者提供了宝贵的资料。 LTE(Long Term Evolution)是全球移动通信系统(GSM)的后续发展,旨在提供更高的数据传输速度和更低的延迟,以满足不断增长的移动数据需求。它采用了OFDM(正交频分复用)作为核心无线传输技术,通过多载波调制和多址接入方式提高了频谱效率。LTE网络架构包括E-UTRAN(Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network)和EPC(Evolved Packet Core),这两个部分共同构成了一个扁平化、更高效的网络结构,减少了数据传输中的延迟。 LTE-Advanced则进一步提升了LTE的技术性能,实现了更高的数据速率和更好的用户体验。这主要通过引入载波聚合技术实现,即将多个不同或相同的频率载波合并,以提供更大的带宽和更高的数据传输速度。此外,还包括中继站(Relay Nodes)的使用,以扩展覆盖范围,特别是在信号难以到达的地方,以及多天线技术MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)的增强,以提高链路的可靠性和容量。 书中的内容可能涵盖了以下关键知识点: 1. **LTE的基本原理**:包括OFDM的工作机制,小区结构,以及控制和用户平面的流程。 2. **LTE网络架构**:E-UTRAN的构成,如eNodeB(基站)的角色,以及EPC的组成,如Mobility Management Entity (MME), Serving Gateway (S-GW) 和Packet Data Network Gateway (P-GW) 的功能。 3. **LTE-Advanced的关键技术**:载波聚合的实现方式,如何分配和管理多个载波,以及如何在不同载波间进行无缝切换。 4. **无线资源管理**:包括调度算法,功率控制,以及如何有效地分配和重用频谱资源。 5. **移动性管理**:如何处理用户设备在不同小区间的移动,保证服务的连续性。 6. **服务质量(QoS)保证**:如何为不同类型的业务(如语音通话、视频流、即时消息等)提供不同的QoS等级。 7. **网络安全与隐私保护**:介绍LTE网络中的安全机制,如加密和鉴权过程,以及如何保护用户数据和隐私。 本书对于理解现代移动通信网络的运作机制,特别是对那些从事无线通信工程、网络规划、优化和研究的人员,或者对通信技术感兴趣的学者和学生来说,是一本极佳的参考书。它不仅提供了理论知识,还可能包含实际应用案例和实施策略,帮助读者将理论与实践相结合,提升对LTE和LTE-Advanced的理解。

import numpy as np from py2neo import Graph graph = Graph("http://23/231/23/4:7474/browser/", auth=("x", "xxx!")) # from py2neo import Node, Relationship def load_data(): query = """ MATCH (u:custom)-[]->(p:broadband) RETURN u.number, p.name, 1 """ result = graph.run(query) # 构建用户商品矩阵 users = set() products = set() data = [] for row in result: user_id = row[0] product_id = row[1] quantity = row[2] users.add(user_id) products.add(product_id) data.append((user_id, product_id, quantity)) # 构建两个字典user_index,user_index,key为名称,value为排序的0~N-1的序号 user_index = {u: i for i, u in enumerate(users)} print("user_index:",user_index) product_index = {p: i for i, p in enumerate(products)} print("product_index:",product_index) # 构建全零矩阵 np.zeros matrix = np.zeros((len(users), len(products))) # 将存在关系的节点在矩阵中用值1表示 quantity = 1 for user_id, product_id, quantity in data: matrix[user_index[user_id], product_index[product_id]] = quantity # print("matrix:",matrix) # user_names = list(user_index.keys()) # product_names = list(product_index.keys()) # print("user_names:", user_names) # print("product_names:", product_names) # 转成用户商品矩阵 # matrix 与 np.mat转化后格式内容一样 user_product_matrix = np.mat(matrix) # print(user_product_matrix) return user_product_matrix def generate_dict(dataTmp): m,n = np.shape(dataTmp) print(m,n) data_dict = {} for i in range(m): tmp_dict = {} # 遍历矩阵,对每一行进行遍历,找到每行中的值为1 的列进行输出 for j in range(n): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["D_"+str(j)] = dataTmp[i,j] print(str(j)) print(tmp_dict["D_"+str(j)]) data_dict["U_"+str(i)] = tmp_dict print(tmp_dict) print(str(i)) for j in range(n): tmp_dict = {} for i in range(m): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["U_"+str(i)] = dataTmp[i,j] data_dict["D_"+str(j)] = tmp_dict return data_dict def PersonalRank(data_dict,alpha,user,maxCycles): rank = {} for x in data_dict.keys(): rank[x] = 0 rank[user] = 1 step = 0 while step < maxCycles: tmp = {} for x in data_dict.keys(): tmp[x] = 0 for i ,ri in data_dict.items(): for j in ri.keys(): if j not in tmp: tmp[j] = 0 tmp[j] += alpha+rank[i] / (1.0*len(ri)) if j == user: tmp[j] += (1-alpha) check = [] for k in tmp.keys(): check.append(tmp[k] - rank[k]) if sum(check) <= 0.0001: break rank = tmp if step % 20 == 0: print("iter:",step) step = step + 1 return rank def recommand(data_dict,rank,user): items_dict = {} items = [] for k in data_dict[user].keys(): items.append(k) for k in rank.keys(): if k.startswith("D_"): if k not in items: items_dict[k] = rank[k] result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print("-------------") rank = PersonalRank(data_dict,0.85,"U_1",500) print("-------------") result = recommand(data_dict,rank,"U_1") print(result) 优化这段代码,将U_N替换成U_NUMBER D_N替换成D_NAME

2023-06-13 上传