基于无线网络通话记录的CDMA网络优化方法研究的中期报告

基于无线网络通话记录的CDMA网络优化方法研究的中期报告中期报告一、研究背景CDMA网络作为第三代移动通信网络，具有带宽资源利用率高，信号传输品质好等优点。随着移动终端的普及和无线业务应用的不断扩大，CDMA网络的网络优化问题也日益凸显。通话是移动网络中最为基本，也是用户最为关心的一个应用场景。在CDMA网络中，通话质量直接影响用户的通话体验。因此，如何优化CDMA网络通话品质，提高用户体验，是当前研究的重点。二、研究内容基于CDMA网络通话记录数据，本研究旨在探究CDMA网络通话品质优化方法。具体的研究内容包括以下几个方面：1.通话品质指标的定义与评价方法在研究CDMA网络通话品质优化方法前，需要明确通话品质的具体指标以及评价方法。本项目将结合CDMA网络通话记录数据，定义通话品质评价指标，并选择适当的评价方法进行分析和评估。2.网络覆盖与网络容量优化方法网络覆盖和网络容量是影响CDMA网络通话品质的两个重要因素。本项目将结合CDMA网络通话记录数据，探究如何通过优化网络覆盖和提升网络容量来改善通话品质。3.通话资源管理优化及质量保证技术通话资源管理的优化和质量保证技术同样是影响通话品质的重要因素。本项目将结合CDMA网络通话记录数据，探究如何通过优化通话资源管理和引入质量保证技术来提升通话品质。4.基于机器学习的通话品质预测模型本项目将运用机器学习技术构建CDMA网络通话品质预测模型。通过训练模型，预测未来通话品质的趋势，并提供实时的优化方案。三、预期成果1.CDMA网络通话品质评价指标和相应评价方法通过分析CDMA网络通话记录数据，定义通话品质评价指标，并选择适当的评价方法进行分析和评估。2.基于CDMA网络通话记录数据的通话品质分析结果通过分析CDMA网络通话记录数据，得出CDMA网络通话品质的瓶颈所在，并提出优化方案和建议。3.基于机器学习的通话品质预测模型通过机器学习技术构建套CDMA网络通话品质预测模型，实现对通话品质的实时预测和监控，提供实时的优化方案。四、研究计划本项目的研究计划如下：第一阶段（已完成）1.收集CDMA网络通话记录数据，进行数据预处理。2.研究通话品质评价指标和评价方法，并推导分析模型。第二阶段（进行中）1.探究CDMA网络通话品质的瓶颈所在，并提出优化方案和建议。2.研究通话资源管理优化及质量保证技术，通过对CDMA网络通话记录数据的分析，提出优化方案和建议。第三阶段（预计完成时间：2022年3月）1.研究基于机器学习的通话品质预测模型，构建模型并进行实现。2.对CDMA网络通话记录数据进行模型训练和预测，实现对通话品质的实时预测和监控。五、存在问题与解决方案1.数据采集比较困难，可借助第三方数据分析公司获取数据。2.难以统一通话品质评价标准，需要参考相关的行业标准和研究成果。3.机器学习模型的训练过程较为复杂，需要招募专业人员进行模型构建和优化。六、参考文献[1]王菲，张三明.基于K-Medoids算法的CDMA移动通信网络优化[J].通信技术,2018,51(2):224-228.[2]金成志，孙大为.基于神经网络的CDMA网络中通话品质预测方法[J].电信科学,2019,35(3):