4G LTE/LTE-Advanced 移动宽带技术详解

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"4G LTELTE-Advanced for Mobile Broadband" 本书《4G LTELTE-Advanced for Mobile Broadband》由Erik Dahlman, Stefan Parkvall和Johan Sköld三位作者共同撰写,详细探讨了移动宽带领域的第四代(4G)长期演进(LTE)技术和LTE-Advanced技术。该书由学术出版社(Academic Press,现为Elsevier的印记)于2011年5月10日出版,全书共455页,语言为英文。 4G LTE是移动通信领域的一个重要里程碑,它极大地提升了数据传输速度和网络效率。LTE(Long Term Evolution)技术旨在提供比3G更快的数据速率,优化了网络架构以支持更高的带宽需求,同时降低了延迟,提高了用户在移动设备上的上网体验。这项技术是迈向未来5G的关键步骤,为移动互联网、视频流媒体、在线游戏等高数据消耗应用提供了基础。 LTE-Advanced作为4G的进一步发展,通过引入载波聚合、更高阶的调制方式、多输入多输出(MIMO)技术等创新手段,显著提升了网络性能。载波聚合允许将多个频率通道合并,以提供更大的带宽和更高的数据速率。高阶调制如64QAM(64阶正交幅度调制)增加了每个信号符号可以携带的信息量。MIMO技术利用多个天线同时发送和接收数据,进一步增强了无线链路的容量和可靠性。 书中可能涵盖了以下核心知识点: 1. **LTE系统架构**:包括演进分组核心网(EPC)、基站(eNodeB)、用户设备(UE)之间的交互以及控制面和用户面的流程。 2. **频谱效率**:通过高效的多址接入技术,如OFDMA(正交频分多址)和SC-FDMA(单载波频分多址),提高频谱利用率。 3. **移动性管理**:如何在不同小区之间平滑地切换,保证用户连接的连续性。 4. **服务质量(QoS)**:确保关键业务如语音通话和实时视频流的优先级处理。 5. **网络优化**:包括功率控制、干扰协调、资源分配等方面的策略。 6. **LTE-Advanced特性**:载波聚合、多天线技术、中继站(Relay)和家庭基站( Femtocell)的应用,以及提升网络容量和覆盖范围的方法。 7. **演进与标准化**:4G技术的国际标准制定过程,包括3GPP组织的角色。 8. **未来展望**:5G技术的预研,以及4G到5G的过渡策略。 这本书不仅适合移动通信行业的专业人士阅读,也适用于对通信技术感兴趣的学者和学生,他们可以从中学到关于4G LTE和LTE-Advanced的深入理论和实践知识,了解这一关键技术的发展历程和未来趋势。

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