3G到4G演进:HSPA与LTE在移动宽带中的关键技术解析

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《3G Evolution:HSPA与LTE移动宽带》一书探讨了移动通信行业的未来发展路径,特别关注从第三代(3G)通信系统向第四代长期演进(Long-Term Evolution, LTE)的演进过程以及其中的关键技术。这本书由Erik Dahlman、Stefan Parkvall、Johan Sköld和Per Beming共同撰写,作为学术出版社Elsevier的一部分,它于2007年首次出版。 书中详尽地分析了高速下行分组接入(High-Speed Packet Access, HSPA)在3G时代的角色,这是一种增强的数据传输技术,旨在提升3G网络的上行和下行数据速率,以适应日益增长的数据流量需求。HSPA通过引入多流技术、动态信道分配和智能调度策略,实现了对传统3G标准如WCDMA的性能优化。 随着对更高带宽和更低延迟的需求,3G向LTE的演进成为必然。LTE是移动宽带通信的一个重要里程碑,它采用了不同的架构和技术,包括扁平化网络结构、OFDM(正交频分复用)调制方式、MIMO(多输入多输出)技术和更高效的协议栈。这些新技术使得LTE能够提供峰值上行和下行速率高达100Mbps和300Mbps,显著超过了HSPA的能力,并为移动互联网应用,如高清视频流、在线游戏和实时多媒体服务,提供了强大的支持。 此外,书中的内容还涵盖了LTE的部署策略、频谱效率提升、网络规划以及与现有3G网络的协同工作。作者们强调了标准化的重要性,包括3GPP(第三代合作伙伴项目)在制定LTE标准时的角色,确保了全球范围内的兼容性和无缝过渡。 《3G Evolution:HSPA与LTE移动宽带》是一本深度解析移动通信领域技术变迁的专业著作,对于理解3G向4G技术的转型、设计者、运营商和研究人员来说,具有很高的参考价值。通过阅读这本书,读者可以深入了解移动宽带通信的历史演变,以及如何应对不断变化的技术挑战和用户需求。

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