基于终端流量预测的低地球轨道卫星互联网资源分配策略

针对地面网络存在覆盖盲区和卫星网络通信资源利用率低等问题,提出了基于终端流量预测的低地球轨道(LEO)卫星互联网资源分配策略。该策略利用真实数据集提出改进LSTM-ARIMA算法,准确预测地面区域未来一定时间内产生的数据流量,通过Stackelberg博弈构建差分化数据传输和任务卸载2种通信模型。综合考虑数据处理时延和能耗,通过求解纳什均衡,得到用户通过LEO卫星互联网传输数据或卸载任务的最优比率,以及卫星提供网络服务的最优定价。仿真结果表明,所提策略在数据传输服务中收益能提高约40%,在任务卸载服务中收益能提高约50%。

移动通信中数据套餐推荐模型的设计与实现

对东莞移动数据套餐的现状进行了分析,通过离散型系统建模方法,建立了用户数据流量需求预测模型、单个标准月套餐推荐模型以及基于标准月套餐和叠加套餐的推荐模型,并设计了相关的数据结构和算法。实施推荐后,数据流量经营指标显著提升,投诉指标明显改善。