3G演进:HSPA与LTE的移动宽带技术解析

需积分: 10 1 下载量 199 浏览量 更新于2024-09-26 收藏 10.25MB PDF 举报
"3G演进:HSPA与LTE用于移动宽带" 本书“3G Evolution: HSPA and LTE for Mobile Broadband”深入探讨了3G技术的发展,特别是高速分组接入(High-Speed Packet Access, HSPA)以及长期演进(Long-Term Evolution, LTE)这两项关键技术在移动宽带领域的应用。作者团队包括Erik Dahlman, Stefan Parkvall, Johan Sköld和Per Bingem,他们都是业界知名的专家,为读者提供了权威且深入的见解。 HSPA是3G网络的重要升级,旨在提升数据传输速度和网络效率。它包括HSDPA(High-Speed Downlink Packet Access)和HSUPA(High-Speed Uplink Packet Access),分别优化了下行和上行链路的数据速率,使得3G网络能够支持更丰富的移动数据服务,如高清视频流和在线游戏。 而LTE则是4G技术的先驱,设计目标是提供比HSPA更高的峰值数据速率、更低的延迟以及更大的系统容量。LTE通过采用OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)作为下行链路的多址接入方式和SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access)作为上行链路的方式,显著提高了频谱效率。此外,LTE还引入了扁平化的网络架构,减少了网络层次,以实现更快的数据传输和更低的运营成本。 书中详细阐述了3G向HSPA和LTE演进的技术原理,包括空中接口的设计、调度算法、资源分配策略以及网络部署策略。同时,也讨论了移动宽带服务的需求增长、频谱效率优化、网络融合、以及向5G的进一步演进等问题。对于理解移动通信技术的发展历程,以及如何在实践中应用这些技术,本书提供了宝贵的参考。 此外,书中可能还涵盖了网络规划与优化、互操作性测试、服务质量(QoS)管理、移动设备设计以及射频(RF)技术等内容,这些都是确保3G到4G平滑过渡并提供优质移动体验的关键因素。无论是通信行业的工程师、研究人员,还是对移动通信技术感兴趣的读者,都能从中受益匪浅。 “3G Evolution: HSPA and LTE for Mobile Broadband”是了解3G技术演进及其向4G迁移的一部权威著作,全面地揭示了HSPA和LTE技术如何推动移动宽带领域的发展,并为未来的网络创新奠定了坚实的基础。

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