基于群体感知的基站优化诊断工具的设计与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 论文的选题背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 论文的研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第16-30页 |
| 2.1 Android平台与开发环境介绍 | 第16-19页 |
| 2.2 基站覆盖问题 | 第19-25页 |
| 2.3 群体感知 | 第25-26页 |
| 2.4 决策树模型 | 第26-27页 |
| 2.5 ID3生成树算法 | 第27-29页 |
| 2.6 本章总结 | 第29-30页 |
| 第三章 群体感知的诊断工具需求与设计 | 第30-47页 |
| 3.1 基站覆盖异常原因分析 | 第30-31页 |
| 3.2 诊断工具的功能需求 | 第31-32页 |
| 3.3 诊断工具模型与框架结构设计 | 第32-36页 |
| 3.4 诊断工具客户端的设计 | 第36-42页 |
| 3.4.1 数据采集模块 | 第37-39页 |
| 3.4.2 数据过滤模块 | 第39-40页 |
| 3.4.3 数据分析模块 | 第40-42页 |
| 3.5 诊断工具服务端的设计 | 第42-46页 |
| 3.5.1 数据融合模块 | 第43-44页 |
| 3.5.2 特征训练 | 第44-45页 |
| 3.5.3 数据诊断 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 群体感知的诊断工具的实现 | 第47-59页 |
| 4.1 乒乓效应模型定义 | 第47-49页 |
| 4.2 基于ID3决策树的乒乓效应诊断算法 | 第49-54页 |
| 4.3 孤岛效应模型及诊断算法分析 | 第54-55页 |
| 4.4 基于模糊逻辑的覆盖盲点诊断方案 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 诊断测试 | 第59-68页 |
| 5.1 测试环境 | 第59页 |
| 5.2 功能测试 | 第59-64页 |
| 5.2.1 安装与卸载 | 第59-60页 |
| 5.2.2 客户端测试 | 第60-62页 |
| 5.2.3 覆盖盲点标记 | 第62-63页 |
| 5.2.4 乒乓效应的诊断 | 第63-64页 |
| 5.2.5 孤岛效应的诊断 | 第64页 |
| 5.3 性能测试 | 第64-66页 |
| 5.3.1 测量准确率分析 | 第64-66页 |
| 5.3.2 工具电量消耗测试 | 第66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 进一步的工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第75页 |
