认知无线电网络中用户行为建模综述

移动互联网用户行为模型研究与建模随着移动互联网的发展，越来越多的用户开始通过移动设备访问互联网，这种模式已经成为人们获取信息、交流和娱乐的重要途径。

了解和预测移动互联网用户的行为模式对于企业制定营销策略、改善用户体验和提高用户留存率非常重要。

本文将探讨移动互联网用户行为模型的研究，并提出了一种建模方法。

理解移动互联网用户行为模型的研究意义在于为企业提供更好的用户洞察，从而更好地满足用户需求。

通过研究用户的行为偏好、使用习惯和购买行为，企业可以更精准地推送个性化的推荐和广告。

此外，了解用户行为模型还可以帮助企业优化产品设计和改进用户体验，提高用户满意度和忠诚度。

移动互联网用户行为模型可以通过多种方式进行研究和建模。

常见的方法包括数据分析、实地调研和建立统计模型等。

数据分析是基于大数据技术，通过对用户行为数据进行挖掘和分析，揭示用户的行为模式和趋势。

实地调研是通过访谈、问卷调查等方式获取用户的反馈和意见，了解用户的需求和行为动机。

建立统计模型是通过建立数学模型，利用统计方法来描述和预测用户的行为。

在移动互联网用户行为模型的建模过程中，需要考虑以下几个方面。

首先，需要选择合适的数据源，获取用户的行为数据。

这些数据可以来自移动应用、社交网络、地理位置等多个方面。

其次，需要对数据进行清洗和处理，消除数据中的噪声和异常值。

接下来，需要选择合适的特征，这些特征可以包括用户的地理位置、设备信息、使用习惯等。

然后，可以使用机器学习算法建立模型，通过训练和预测来获取用户的行为。

最后，需要对模型进行评估和优化，提高模型的准确性和稳定性。

移动互联网用户行为模型的建模可以应用于多个领域。

例如，电商平台可以通过用户行为模型来预测用户的购买意愿和购买能力，从而精确地推送个性化的商品和促销活动。

社交媒体平台可以通过用户行为模型来推荐感兴趣的话题和用户，提高用户的互动和参与度。

移动应用开发者可以通过用户行为模型来优化应用的界面设计和功能设置，提高用户的使用体验。

ｎａｔｉｏｎ—ｓｅｑｕｅｎｃｅｄ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｖｅｃｔｏｒ
模变大时，其收敛速度也可能会跟不上网络规模的 变化。 （２）基于全局信息的优化算法 ＨＯＵ等人在文献［２］中，基于完整的网络信息 （主用户位置，传输参数，认知用户位置，活动与否 等），以最大化频谱利用率为目标，将路由和频谱调 度建模为一个混合整数非线性问题ＭＩＮＬＰ（Ｍｉｘｅｄ
ａｒｅ
ｖａｒｉｏｕｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｉｔｈ ｅｍｐｈａｓｉｓ
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ｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｒｏｕｔｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｎｅｔｗｏｒｋ；Ａｄ Ｈｏｃ；ｒｏｕｔｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｍｕｌｔｉ－ｈｏｐ
了很多新的特性。动态变化的频谱环境和保护主用 户的重要性，是造成这些新特性的主要原因。 ＣＲＡＨＮ相对于传统Ａｄ Ｈｏｃ网络的区别主要有以
下几点：
１
１．１
ＣＲＡＨＮ的体系架构 Ｃ＆Ｕ矾的主要特征
ＣＲＡＨＮ既保持了传统Ａｄ Ｈｏｃ网络不需要基
１）选择工作频段。在ＣＲＡＨＮ中，可用频谱集 分布在一个非常大的频率范围之内，并会随时间和 地点的变化而变化。为了保护主用户，每一个节点 的可用频谱集都是不同的。而在传统Ａｄ Ｈｏｃ网络 中，各节点在固定分配的频段上进行通信。 ２）拓扑控制。由于Ａｄ Ｈｏｃ网络中没有中心节 点，所以各节点只能通过协同交互来获取网络的拓 扑信息。在传统Ａｄ Ｈｏｃ网络中，各节点很容易通过 广播的形式向全网发送拓扑信息。但是在ＣＲＡＨＮ 中，因为各节点的可用频谱机会分布在非常大的范 围内，各个节点可能工作在不同的信道上，在每个信 道上都进行广播是不现实的。 ３）信道切换。在ＣＲＡＨＮ中，一条端到端路由 的各段链路，可能会根据当地的频谱环境，使用不同 的工作频段进行通信。此外，由于ＣＨＡＨＮ中频谱 环境的动态性，一条链路可能需要在通信过程中切 换信道，而在传统Ａｄ Ｈｏｃ网络中，工作信道及链路 调度是固定分配的，ＱｏＳ主要由负载决定。 ４）连通性变化。在传统Ａｄ Ｈｏｃ网络中，节点 移动是导致链路中断的主要原因。但在ＣＲＡＨＮ

网络游戏中的用户行为分析及建模随着现代科技的飞速发展，互联网已经成为日常生活中的重要部分。

在互联网上，有许多各种各样的应用程序和服务，其中网络游戏是一个备受欢迎的娱乐方式，成为了许多人的第一选择。

有些人甚至成为游戏的忠实玩家，每天花费大量时间在虚拟世界中。

因此，对于这些用户的行为分析及建模对于游戏开发商和游戏平台运营商来说非常重要。

网络游戏中的用户行为分析游戏公司和运营商需要了解玩家在游戏中的行为模式，以便可以为玩家提供更好的游戏体验，并制定更好的营销策略，增加游戏的粘性。

游戏开发商和运营商可以通过以下几种方式对游戏中用户行为进行分析：1. 对用户数据进行收集并分析游戏开发商可以收集玩家的个人信息，如年龄、性别、地区等，还可以统计玩家的在线时间、游戏等级、虚拟币的消耗情况等数据。

这些数据可以帮助游戏开发商了解玩家的喜好，从而根据这些数据制作更好的游戏体验，或者针对特定玩家制定个性化的营销策略。

2. 对游戏中的事件进行追踪游戏公司可以利用工具对游戏中的各种事件进行追踪，如玩家在游戏中的移动、购买物品等。

这样可以帮助游戏开发商发现一些游戏的问题，或者找到一些玩家的常用策略，并加以利用。

3. 对游戏中的社交行为进行可视化越来越多的游戏平台具有社交功能，可以帮助玩家和其他玩家保持联系。

这时需要对玩家之间的社交网络进行可视化分析。

通过分析玩家之间的联系和互动，可以更好地了解游戏玩家的群体关系和用户行为。

网络游戏中的用户行为建模游戏开发商可以通过数学和数据分析的方法，来建立包括游戏玩家在内的不同系统之间的模型，以便更好地理解和预测这些系统的行为。

在网络游戏中，行为建模具有如下优点：1. 让游戏开发商更好地了解玩家通过建立模型，游戏开发商可以更好地了解玩家的行为模式和喜好，从而为玩家提供更好的游戏体验，并制定更好的营销策略。

2. 预测游戏市场通过分析游戏市场的行为模式，游戏开发商可以预测市场的规模和未来走势，从而制定更好的商业政策。

移动互联网环境下的用户行为与动态建模研究随着移动互联网的普及，越来越多的用户开始依赖手机或者平板电脑进行生活与工作。

如此便产生了移动互联网环境下的用户行为以及动态建模研究。

在这篇文章中，我想要探讨如何通过分析用户行为，建立一个模型，以便分析移动互联网环境下的用户行为。

一、移动互联网环境下的用户行为在移动互联网环境下，用户行为的特点主要包括以下几个方面：1. 高度依赖：由于移动设备的便捷性，用户越来越依赖移动设备。

这种依赖性意味着用户在活动中更多地使用移动设备，例如通过手机发送电子邮件、通过平板电脑查看新闻等等。

2. 高速度：移动互联网网络速度相对较快，用户可以获得即时的信息。

这种速度意味着用户在访问网站或者应用程序时，希望很快地得到反馈。

3. 地点特定性：移动设备拥有地理定位功能，根据用户的 GPS 信息可以提供指定地点的定制服务。

4. 大量数据流量：与传统互联网相比，手机和平板电脑可以处理非常大的数据流量。

由于这种流量，用户可以获取大量的信息，从而扩大了其信息领域。

二、用户行为与动态建模研究用户行为建模可以为移动应用程序或者网站优化提供参考。

一种基于用户行为的动态建模方法是使用行为分析，这种方法定期跟踪和分析用户行为，以便确定重要的模式。

例如，当用户在移动应用程序中的访问量或者使用时间增加时，这可能表明该应用程序的某些功能功能特别受欢迎，因此开发商可以优化应用程序。

另一方面，如果用户访问不增长，这可能表示由于某些原因，该应用程序已经过时了。

动态建模还可以用于预测用户行为以及为新应用程序设计新的用户界面。

分析用户行为可以确定哪些元素是成功的，并可以在新应用程序中再次使用。

三、结论移动互联网环境下用户行为的特点，以及对用户行为的分析，将对移动应用程序和网站的优化起到重要作用。

动态建模是一种优化用户体验的方法，可以指导项目团队进行决策。

随着技术的发展和移动互联网环境的不断改变，对用户行为和动态建模的研究将在未来取得进一步发展和进步。

认知无线电网络中的通信建模与协议设计研究在现代的通信领域，无线电网络已经成为了不可或缺的重要技术。

随着科技的不断发展，人们对于无线电网络的 demand 也随之而来。

对于其中的通信建模与协议设计来说，更加需要深入研究。

一、建立通信建模通信模型是确定通信系统特征的模型，通信建模可以理解为建立通信模型所需的技术和方法。

通信建模的核心是需要建立一套准确描述通信系统内在交互原理的数学模型，遵循虚实研究的原则，将真实的无线电网络转换为一个数学模型，使得我们可以更好地理解这个无线电网络的运作原理，并设计出更加好用、好调试的无线电系统。

通信建模的过程主要包括数据流建模、信道建模、调制和解调建模、误码率建模等等。

通信建模的目的是为了验证和优化通信系统中不同部分之间的交互.二、协议设计的重要性无线电网络中的成功通信不仅仅依赖于通信建模的精度，也需要协议设计中的软件协议保证可靠与健壮性。

通信协议是通信系统中的软件程序，用于实现通信终端之间的通信交流。

通信协议实现了基础的信息传输，同时，也完成诸如身份验证、错误检测、数据加密等通信系统的更高级别任务。

在设计无线电网络中的协议时，主要要考虑一个能够满足通信需求的协议设计。

因此，协议设计是成功完成通信任务的关键。

三、通信建模与协议设计的研究方向要想进一步提升无线电网络的性能，有必要对于通信建模与协议设计进行深入的研究。

可以将这个研究方向分为以下几个方面：1. 阻碍因素的应对在无线电网络中，一些环境因素和其他设备都可能影响通信效果。

包括电子设备的频率干扰、电磁干扰、传输路径变化等环境因素，都会影响通信运行效果。

要使通信有更高的质量和可靠性，需要通过通信建模与协议设计来减少这些障碍因素的影响。

2. 安全性与保密性的提高在网络传输数据中，保证传输内容的保密性和完整性是保证通信成功的重要保障。

因此，通信建模与协议设计可以通过提高安全性和保密性的措施，使得无线电网络传输的数据更加安全。

技术前沿
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｆｏｒｗａｒｄ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ
认知无线电研究综述
■成都华日通讯技术有限公司冯霞莫景猷
摘要 认知无线电是一种智能频谱共享技术。它通过感知频谱环境、智能学习并实时调整其传输 参数，实现频谱的再利用，可显著地提高频谱的利用率，特别是可让未授权用户使用授权
。
用户的频谱。本文在概述了认知无线电技术的发展之后，重点介绍了认知无线电技术及其 应用的研究现状，包括认知无线电的总体概念．相关频谱政策和标准化工作进展．相关关 键技术和安全技术的研究．以及它在ＵＷＢ、Ｍｅｓｈ、ＷＲＡＮ中的应用现状。最后对认知无线 电技术的发展进行了展望。
由于认知无线电是无线电通信的一种．因此 它具有传统无线电通信的所有安全问题．如无线信 号的被截取和篡改等。此外．随着“认知”的引入 还带来了一些新的安全隐患，ｌ：ｌ：女ｌｌ对主用户的冒充 等。因此．随着认知无线电技术的发展．信息安全 就成为决定认知无线电是否具有广泛应用前景的关 键。目前对认知无线电的安全研究虽然还处于起步 阶段，但已有不少参考文献提出了一些重要的安全 挑战以及在一定程度上可对抗这些挑战的方法。
实现功率控制的另一方法是基于信息论的迭代 注水法。其基本思想是将系统的信道划分为着干个 独立平行的子信道．将信道矩阵进行奇异分解．各 个子信道的信道增益由相应的奇异值决定．发送端 在增益较大的子信道上分配较多的功率．在增益较 小的子信道上分配较少的功率甚至不分配功率，从 而达到传输容量的最大化。
２．４认知无线电的安全技术
动态频谱分配可用来协调多个认知用户之间 频谱的选择，以最大化提高频谱利用率。对策论
｛Ｇａｍｅ Ｔｈｅｏｒｙ）可有效地分析动态分布式资源分配 问题，通常将反映实时认知用户交互过程的认知周 期映射为一个对策模型。由于经典对策模型不包含 学习环节．因此目前研究的焦点问题是采用一些嵌 入学习功能的改进型对策模型，如贝叶斯对策等。 当认知用户再次出现时还需要考虑其信道选择方 案。文献［１２】中提出了两种接入方案：具有控制信道 的分配和无控制信道的分配。前者是只要频谱池有 空闲的子信道．主用户就可以选择空闲信道而不中 断认知用户的通信：后者是主用户并不考虑认知用 户是否占用信道．只要需要就占用原信道。在这两 种方案中．带宽利用率和阻塞率并无明显差别，但 无控制信道的分配方案的强制中断率比较高，可采 用智能调度算法来降低。 ２．３．３功率控制

２无线网络系统特征建模
无线网络特征建模是本文阐述的重点。相较有线网络系 统，无线系统在信道、拓扑和协议行为等方面又具有很大的差 异，但是具有相似的流量特征。这些特征结合起来，共同构筑 成一个完整的无线网络系统模型。 ２．１无线传播信道建模 无线信道模型是对无线信道的输入与输出信号之间数学 关系的描述，它可分为调制信道模型和编码信道模型，其中调 制信道模型可用于描述无线接收信号幅度的变化情况，是无 线系统建模中应用的主要模型类别之一，它又分为路径损耗 模型和信道衰落模型两种。 ２．１．１路径损耗模型 路径损耗模型关注的信道距离较长，一般在几百到几千 米之间。由于传播环境复杂多变，研究目标主要是预测不同 天气和地形条件下的信号衰减均值，建立的模型称为传播预 测或传播模型。根据不同的传播距离，传播模型迸一步分为 宏蜂窝、微蜂窝和室内传播模型３种，相应也有３类建模方 法：经验方法、半经验方法和确定性方法。
１无线网络系统概述
无线网络系统是对利用无线电技术进行通信的网络系统 的总称。按照网络规模和采用的协议体系，一般将其划分为 两大类：蜂窝网络系统和区域网络系统。此外，还有卫星通 讯、数字电视广播等一些影响力相对较小的系统。 １．１蜂窝网络系统 蜂窝网络是目前全世界应用最广、用户数最多的一类无 线系统，从２０世纪７０年代的模拟蜂窝到ＧＳＭ、ＣＤＭＡ系统， 再到如今的３Ｇ网络，无线传输技术和业务架构发生了巨大 变化。然而其网络结构却一直相对稳定，分为如下３个部分： 用户设备（ＵＥ）、接入域（ＲＡＮ）和核心域（ＣＮ）。其中ＬＩＥ和 ＲＡＮ共同构成无线传输部分，负责码元信号的交换和底层信 令传输；ＣＮ是有线部分，规范了整个系统的管理控制、业务 和应用服务。
ｏｆ ａｌｌ ｔｈｅ
ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ

ｃ ｇ ｉｉｅｒ ｄｏ ｓ ｃ ｒｔ ｎ ｅ ｅ ｒｈ ｔｅ ｄ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｉｃ ｓ ｅ ． ｏ ｎｔｖ ａ ｉ ｅ ｕ ｉ ａ ｄ ｒ ｓ ａ ｃ ｒｎ ｓｉ ｈｓ ｒ ａａ ｅｄ ｓｕ ｓ ｄ ｙ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｃ ｇ ｉｉ ｅ ｒ ｄ ｏ，ｓ ｅ ｔ ｕ ｓ ｎ ｉ ｇ，ｗｉｅ ｅ ｓ ｃ ｍｍｕ ｉａ ｉ ｎ，ｓ ｃ ｒｔ ｙ ｒ ｓ ｏ ｎ ｔｖ ａ ｉ ｐ ｃ ｒ ｍ ｅ ｓ ｎ ｒ ｌｓ ｏ ｎ ｃ ｔｏ ｅｕ ｉ ｙ
未授权 的认 知用 户使 用 ， 同时 认 知用 户 不 能用户 动 态 地利 用频 谱 ， 大提 高 了频谱 使 极 用率 。但是 ， 知用户在 频谱 感知 过程 中 ， 认 对主用 户
及行 业 联盟 的广 泛关 注 ， 为下 一 代 无 线 通 信发 展 成 的关 键 技术 之一 Ｌ 。 １ ］ 认 知 无线 电最 大优 势是 利用 分层 模型解 决 目前
ｒ ｕ ｅｓｃ ｒｔ ，ｋ ｙ ｅ ｃ ａ ｇ ，ＧＰＳ ｉｔｒｅ ｅ ｃ ，ＰＵ Ｅ ａ ｔｃ ｏ ｔ ｅ ｕ ｉｙ ｅ ｘ ｈ ｎ ｅ ｎ ｅ ｆｒ ｎ ｅ ｔａ ｋ，Ｓ ＤＦ ｔａ ｋ，ｅ ｃ Ｆｕ ｔ ｅ ｍｏ ｅ Ｓ ａ ｔｃ ｔ． ｒｈ ｒ ｒ ， ｓ ｖ ｒ ｌ ｙ ｉａ ｅ ｕ ｉｙ ｍｅｈ ｄ ｒ ｅ ｃｉ ｅ ｎ ｄ ｔｉ Ａｄ ｉ ｏ ａｌ ， ｔ ｅ ｃ ｒｅ ｔｐ ｏ ｌｍｓ ｏ ｅ ｅ ａ ｐ ｃ ｌｓ ｃ ｒｔ ｔ ｏ ｓ ａ ｅ ｄ ｓ ｒｂ ｄ ｉ ｅ ａｌ ｔ ． ｄｔ ｎ ｌ ｉ ｙ ｈ ｕ ｒ ｎ ｒ ｂｅ ｆ
认 知 无 线 电 安 全 研 究 综 述
冯景瑜 ， 卢光跃 ，包志强
（ 西安 邮电学院 通信与信 息工程 学院，陕西 西安 ７０ ２ ） １ １ １

移动互联网下的用户行为分析与建模随着移动互联网的迅速发展与普及，越来越多的人开始选择使用手机、平板等移动终端进行各种活动，从而使得用户行为分析与建模愈加重要。

用户行为分析既是一种分析技术，也是理解用户需求及行为模式的方法。

用户行为建模不仅可以为企业提供优化服务以及聚合信息的策略，也可以为用户提供更好的使用体验。

下面就来详细讨论一下移动互联网下的用户行为分析与建模。

一、用户行为分析技术1.1 热力图技术热力图技术是将访问量的二维数据进行映射，呈现为一种区域密度分布的图像。

利用热力图可以预判用户的使用行为，认识到网站用户更喜欢哪些地方，从而更好的进行网站的布局规划。

比较常见的热力图工具有CrazyEgg、ClickTale等。

1.2 AB测试技术AB测试的目标是比较两组不同版本的网页，共同评估它们的效果。

通过AB测试可以让网站设计者了解网站的优点与缺陷，针对用户需求进行优化，从而使得网站达到更好的效果。

当我们获取到某些数据之后，可以建立模型，并用AB测试方法进行验证。

1.3 集群分析技术集群分析是指将个体分组，并分析各个组合的不同。

这样做的目的是为了更好地分类、识别不同的人物类型，从而了解用户需求与行为。

集群分析技术可以让设计师更好地了解用户类型，进而进行关于网站功能与服务优化。

二、用户行为建模方法2.1 基于路径的建模方法基于路径的用户行为建模方法主要指分析用户在使用网站时的路径，以此来识别出用户的行为特征。

通过对路径及各个行为节点的分析，建模者可以更好地了解用户行为的特征。

在建模的过程中可以采用的方法有序列模式挖掘、行为频率计算、行为模式挖掘等。

2.2 基于协同过滤的建模方法基于协同过滤的用户行为建模方法主要是通过分析不同用户之间的差别，识别出他们之间的相同点。

比如我们可以比较两个用户对于某种商品的喜爱程度，从而了解他们之间可能的关联。

建议对于大量数据，我们可以考虑使用sklearn、spark等工具来进行处理。

万方数据万方数据知无线电网络系统模型。

一种是在认知无线电网络中单个授权用户信道的带宽与单个认知用户信道的带宽相等，一个授权用户信道对应～个认知用户信道，如图２所示；另一种网络系统模型是单个授权用户信道的带宽大于单个认知用户信道的带宽，一个授权用户信道对应多个认知用户信道，如图３所示。

目前对认知用户行为的研究重点在于研究认知用户的行为对认知无线电网络相关性能的影响。

认知用户承载的业务既可能是ＱｏＳ要求较高的实时业务，也可能是ＱｏＳ要求较低的非实时业务。

根据认知用户承载的业务类型对ＱｏＳ要求的不同，可将认知用户的行为建模为损失制队列系统模型、带频谱切换的损失制队列系统模型和等待制队列系统模型。

２．１损失制队列系统模型在认知无线电网络系统模型为模型１时，用户流均为泊松流的前提下，Ｐａｋ，Ｋａｙ和Ｔａｎｇ等人将认知用户行为建模成一个三维状态空间的损失制队列系统模型…Ｊ。

状态用三维向量（ｉ，Ｊ，ｍ）表示，ｉ代表系统中授权用户占用的信道数目，．ｆ代表系统中认知用户占用的信道数，ｍ为０时意味着系统中授权用户和认知用户没有发生碰撞，即不会在某个信道卜同时出现授权用户和认知用户；ｍ为ｌ时意味着系统中出现授权用户和认知用户发生碰掩的情形，即在某一信道上同时出现授权用户与认知用户。

由于采用的是ｌｉＢ—ｄｅｒｌａｙ接入方式，当在某个信道上出现授权用户与认知用户碰撞的情形后，认知用户要立即停止工作，中断传输，把该信道让给授权用户传输。

他们基于该模型，分析了认知用户的中断概率、阻塞概率等性能指标，并提出如果采用为授权用户预留信道的机制可以改善认知用户的相关Ｉ生能。

一ｉ８～ＤＩＧＩＴＡＬＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ／２００９８２．２带频谱切换的损失制队列系统模型在损失制队列系统模型中，如果某个认知用户工作的信道上出现授权用户后，认知用户必须立即中断，显然这种机制不能很好地保证认知用户的ＱｏＳ。

为了改善认知用户在这种状况下的性能，文献［１２］在卜述模型中增加了频谱切换机制，建立了具有频谱移动性的三维状态空间的带频谱切换的损失制队列系统模型，并分析了在该种模型下认知用户的转移概率、中断概率、阻塞概率等性能指标。

无线网络中多用户群体行为分析及预测模型研究近年来，随着无线网络的普及，越来越多的人开始使用手机、平板电脑等设备接入网络。

由于无线网络本身的特点，即在信号传输和接收上具有不确定性和随机性，这使得无线网络中多用户群体的行为模式变得复杂和难以预测。

因此，分析和预测无线网络中多用户群体的行为模式成为了一个热门话题。

一、无线网络中多用户群体行为分析方法在无线网络中，多个用户同时接入网络并进行数据传输，这就导致了无线网络中多用户群体行为复杂多变。

要想深入理解无线网络中多用户群体的行为模式，需要使用多种分析方法。

1. 数据挖掘方法数据挖掘可以对大量的无线网络数据进行自动分析和挖掘，从而找到其中的规律和模式。

利用数据挖掘方法，可以对无线网络中多用户群体的数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等，从而揭示用户行为模式和交互关系，为无线网络的优化和管理提供依据。

2. 社会网络分析方法在无线网络中，用户之间会产生各种关系，例如朋友、业务合作等。

社会网络分析方法可以分析无线网络中用户之间的关系，分析用户的社交行为，并挖掘潜在的社交网络结构和关系。

这有助于理解用户之间的影响力和传播行为，为无线网络广告和推广提供支持。

3. 复杂网络分析方法在现实中，无线网络中多用户群体之间的联系是复杂的，这使得无线网络的建模和分析变得困难。

复杂网络分析方法可以从整体上分析和建模无线网络中多用户群体，揭示出网络的结构、性质和演化机制。

这有助于预测无线网络的发展趋势和演化规律。

二、无线网络中多用户群体行为预测模型研究在无线网络中，多用户群体的行为模式受到许多因素的影响，如用户的个人需求、网络环境的变化、距离等。

因此，预测无线网络中多用户群体的行为模式成为了一个难题，需要使用各种预测模型。

1. 时间序列模型时间序列模型是一种将数据按时间顺序排列而形成的序列数据的分析方法。

在无线网络中，用户的数据也是按时间顺序记录，因此时间序列模型可以用于分析和预测无线网络中多用户群体的行为模式。

认知无线电网络的建模与设计随着信息技术的快速发展，无线电网络已成为人们日常生活和工业生产中不可或缺的组成部分。

然而，随着无线电网络规模的不断扩大，无线电网络的建模和设计也变得越来越复杂。

因此，对认知无线电网络的建模和设计进行研究和探索，已成为当前的热点问题。

一、认知无线电网络的定义和特点认知无线电网络是一种智能无线电通信系统，其特点是具备学习和自适应的能力。

这种无线电网络通过接收和处理环境数据和信道数据，从而对无线电频谱进行分析和预测。

它能够根据当前的网络环境，自主选择最佳的信道和传输方案，以最大化无线电频谱的利用率和网络的传输效率。

二、认知无线电网络的建模1.体系结构层面的建模：认知无线电网络的体系结构层次分为硬件层、软件层和智能层。

在建模过程中，需要对每一层的功能、接口以及层之间的联系和交互进行详细描述。

这有助于实现认知无线电网络的模块化设计和高效协作。

2.信号处理层面的建模：信号处理是认知无线电网络的核心技术之一。

在建模过程中，需要详细描述信号处理的流程、算法和参数。

同时，应充分考虑信号处理与其他模块的交互和影响，保证整个系统的正常运作。

3.学习算法的建模：认知无线电网络的学习算法是其智能化的关键。

在建模过程中，需要对学习算法的理论和实现进行详细描述，包括训练数据的选取和处理、模型选择和参数调整等。

需要充分考虑学习算法的迭代次数、收敛速度和准确率等指标。

三、认知无线电网络的设计1.信道分配方案的设计：认知无线电网络的信道分配方案是实现其频谱利用效率的核心问题。

在设计过程中，需要充分考虑信道状态、传输带宽和网络负载等因素，以设计出最优的信道分配方案。

2.动态参数的调整设计：认知无线电网络的智能特性决定了其参数需要动态调整。

在设计过程中，应充分考虑数据的实时性，通过学习算法和环境监测，实现参数的自适应和优化。

3.系统性能的评估和优化设计：在设计过程中，需要对认知无线电网络的传输效率、信道利用率、网络延迟等关键性能指标进行评估和优化。

Vol. 33 No. 3Mrs. 2221第38卷第3期2021年3月计算机应用研究Application Research of Computers 认知无线电网络一种自适应切换机制的Markov 建模分析*尚梓晗，黎锁平十，杨飒，李伟(兰州理工大学理学院，兰州730250)摘 要：为了提高认知无线电网络(CRN )的利用率和吞吐量性能，提出了一种新的主用户优先的自适应频谱切换机制。

强调主用户的优先地位，并考虑主用户到达率对次用户的通信影响和限制次用户对主用户的干扰功率，次用户以此自适应地决定执行主动切换机制或被动切换机制。

在此自适应切换机制下建立了主次用户之间 的Markov 链，求出了相应的稳态概率，由稳态概率和不同状态下的吞吐量推导出系统吞吐量和信道利用率的解 析表达式。

又对次用户之间的通信建立了一个Markov 链，推导出次用户之间传递控制信息的时间。

数值结果表明提出的新的自适应切换机制比基于CSMA 的接入方法具有更高的系统吞吐量和信道利用率，并且可以求出 次用户之间的传递时间。

关键词：认知无线电网络；频谱切换；自适应切换；马尔可夫；系统吞吐量；信道利用率中图分类号：TP303 文献标志码：A 文章编号：1021-3090(2221)23-040-0840-06doi ：10. 10770/j. isse. 1020-3000.2222.02.0292Markov moVeling analysis of adaptive handoi strategy ic cognitive ratio networksShaag ZiCaa , Lt Suopingt , Yang Sa , Lt Wei(School of Science , Lanzhou University of Technology , Lanzhou770250 , China )Abstract : To improve We chaanei utilization and throuthput performanco of CRN , this paaec pronosee a new aaaative spec ­trum handoff strateyy , which emppasizet the pkokty of primarf user , consiVereO the inOuence of the arrivei rate of the primarfuser(PU) on the communication of the secondare user(SU) and limiteO the interference power of the secondary user to the pkmara user,and SUs anaatee te a reactive or a proactive handop strateey This aaaative hanOoP strateyy estab-Ushee the Maraoe chaids betweea primara and secondary users,ana yave the steany-state pronanilities respectively. From the steany-state pronanility and thronuhput under dimeredr states,让 OeriveO the analytiv expressions of system thronuhput and cOansdel utidzatiod. Ad it estaaUshen a Maraoe chaiv for the transmission aetween secondare users,OeUven the Wmc te transfer cod- W o I information aetween secondare users. Numericoi eesults show that the pronosen aaaative handod strateyy has hignee thronuhput and chaadei utinzatiod than the CSMA-OaseC random access anproaches ,and con -c useC te aerive the tirne te traasfee controi information aetweed secondary users.Key words ： coanitive ranio detwork(CRN) ； spectrum handoff ； aaaative handoff ； Mareoe ； system thronehput ； chaadei utilizaaon0引言随着无线通信网络的高速发展，使用频谱的设备数量快速 增长，对频谱带宽的需求也随之增加。

无线网络建模与优化技术综述无线网络一直是通信领域的热门话题，它的复杂度和不可预测性使得网络建模和优化成为无线通信系统设计中不可忽视的环节。

而随着无线通信技术的不断发展，无线网络建模和优化技术也在不断进步。

本文将对无线网络建模与优化技术的研究现状进行综述。

一、无线网络建模无线网络建模是指将无线通信系统中的各个要素抽象为数学模型，以便进行分析、优化、验证等工作。

常见的无线网络建模包括网络拓扑建模、信道建模、移动模型和干扰建模等。

1. 网络拓扑建模网络拓扑建模是指将无线通信系统中的节点、信道、链路等各个要素抽象为一个数学模型，以便分析网络的性能、结构、容量等问题。

常见的建模方法包括图论、矩阵论、优化方法等。

其中，图论是网络拓扑建模中最常用的方法之一，它将网络中的节点抽象为图中的节点，将信道抽象为边，网络的连接关系用图论中的连通性、最短路径、最大流等方法进行分析。

2. 信道建模信道建模是将无线通信中传输信号时的噪声、干扰、信号衰减等因素抽象为数学模型，以便进行系统性能分析和设计。

常见的信道建模技术包括高斯信道模型、瑞利信道模型、纯多径信道模型等。

其中，高斯信道模型是指将无线信道看作是高斯白噪声加性干扰，适用于宽带通信系统，由于高斯噪声在频率上是平坦的，所以可以看作是均匀的干扰。

3. 移动模型移动模型是指将移动节点或用户的运动进行数学建模，以便进行无线通信系统性能分析。

常用的移动模型有随机游走模型、马尔可夫移动模型、贝叶斯移动模型等。

其中，随机游走模型是一种最为简单的移动模型，指在时间和位置上都是随机的移动方式，其特点是移动路径不可预测，但模型的参数研究相对简单。

4. 干扰建模干扰建模是指将无线通信系统中各个节点之间的干扰问题抽象为数学模型，以便分析干扰对网络性能的影响，为网络设计和优化提供参考。

常用的干扰建模方法有统计建模方法、几何建模方法、能量分析法等。

其中，统计建模方法主要是通过概率分布来描述干扰的统计特性，适用于密集网络中节点分布较为随机的情况。

认知无线电网络中用户行为建模综述
颜志;张兴;王文博
【期刊名称】《数字通信》
【年(卷),期】2009(036)004
【摘要】综述了近年来在认知无线电网络中用户行为建模的相关研究成果,第1部分主要论述了认知无线电网络中授权用户行为建模的相关方法及其模型,第2部分论述了认知无线电网络中认知用户行为建模的相关方法及其模型.提出未来的主要研究方向是研究授权用户行为、频谱空隙模式、认知用户行为、用户流特性这四者之间的内在联系及其相互之间的约束关系,揭示它们之间的本质联系.
【总页数】4页(P16-19)
【作者】颜志;张兴;王文博
【作者单位】北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876;北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876;北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.认知无线电网络中次用户平均吞吐量的优化 [J], 刘洋;崔颖;李鸥
2.认知无线电网络中授权用户参数估计 [J], 杨小龙;谭学治
3.认知无线电网络中基于检测概率的主用户定位算法 [J], 马志垚;陈巍;曹志刚
4.分布式认知无线电网络中的一种可信协作次用户选取策略研究 [J], 饶绪黎;林晖;田有亮;许力
5.主动优化认知无线电网络中次用户的最优传输策略(英文) [J], 司鹏搏;于非;王慧琪;张延华
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无线网络中的用户移动性建模与预测研究随着无线网络技术的普及和发展，越来越多的用户开始享受到了无线网络给予的便利。

然而，用户在使用无线网络的过程中往往具有移动性，从而对网络的质量和覆盖范围提出了更高的要求。

因此，本文将探讨无线网络中的用户移动性建模与预测研究，以期能够适应日益增长的无线通信需求。

一、无线网络中的用户移动性在传统的有线网络中，数据传输的对象是固定的，而在无线网络中，网络被广大的用户群体所共享，因此用户的移动性成为了一个重要的影响因素。

用户可能从覆盖范围内的一个位置移动到另一个位置，这将对网络的质量和性能带来一定的影响。

比如，在无线局域网中，无线AP通常被设置在一定的区域内，在移动的过程中，用户的位置可能有所变化，受到信号衰减等因素的影响，网络的覆盖范围和信号质量都会发生改变。

用户在无线网络中，移动范围通常可以通过速度和方向两个维度来描述。

用户在移动时，可以沿着一条特定的道路行进，也可以沿着等速圆周或者螺旋线等弯曲的轨迹行进。

因此，如何对用户的移动轨迹进行预测就成为了一个非常重要的问题。

二、用户移动性建模在移动性建模中，最常用的就是随机游走模型。

随机游走模型是一种基于统计随机性的移动行为模型，它可以将用户的移动轨迹看作是一系列随机游走的结果。

在这个模型中，用户的移动是以随机的方式进行的，移动的路径和速度都是不可预测的。

该模型通常涉及到很多参数，如移动步长、移动角度、停留时间等。

这些参数的选择将直接影响到模型的精度和可靠性。

除了随机游走模型，还有一些其他的建模方法，比如，基于统计的分析方法、基于图论的方法、基于机器学习的方法等。

这些方法在对用户移动轨迹进行建模时都有其独特的优点和不足。

三、用户移动性预测在对用户的移动轨迹进行建模后，需要对未来的移动进行预测。

用户移动性的预测通常可以采用两种途径：一是基于历史数据进行预测，另外一种则是基于当前状态进行预测。

在基于历史数据的预测中，通常需要采用时间序列分析的方法进行预测。

认知无线电中认知用户的重新建模与性能分析林威;付宇;张钦宇;王野;王胜【摘要】10.3969/j.issn.1000-436x.2012.11.014% 针对认知网络频谱接入问题，讨论了以往建模和理论分析中存在的不足。

为了真实地模拟授权用户和认知用户的行为，对频谱接入策略重新进行建模，并利用矩阵几何法和离散事件系统仿真的事件调度法重新评估和比较了不同接入策略下的认知系统性能，针对不同业务类型选取最佳接入策略。

理论分析和仿真实验结果一致，验证了所提模型的可靠性。

频谱切换和信道预留接入策略增大了阻塞率并有效地降低了掉话率，后者通过调整预留信道数目使认知系统吞吐量最大。

【期刊名称】《通信学报》【年(卷),期】2012(000)011【总页数】11页(P108-118)【关键词】认知无线电;动态频谱接入;马尔科夫;频谱切换;信道预留【作者】林威;付宇;张钦宇;王野;王胜【作者单位】哈尔滨工业大学深圳研究生院通信工程研究中心,广东深圳 518055;哈尔滨工业大学深圳研究生院通信工程研究中心,广东深圳 518055;哈尔滨工业大学深圳研究生院通信工程研究中心,广东深圳 518055;哈尔滨工业大学深圳研究生院通信工程研究中心,广东深圳 518055;哈尔滨工业大学深圳研究生院通信工程研究中心,广东深圳 518055【正文语种】中文【中图分类】TN921 引言无线通信业务需求的快速增长，使频谱资源日益紧缺。

目前采用的静态频谱分配政策常常导致某些时段和地区频谱使用频繁，而其他时段和地区频谱空闲。

由于“独占”的授权工作方式不允许非授权用户使用空闲频段，频谱资源无法得到充分利用，造成了大量的资源浪费。

根据美国联邦通信委员会(FCC)统计，现有已分配频谱的利用率在15%～85%之间[1]。

为了公平、有效地使用频谱资源，FCC提出一种新型的频谱共享技术——认知无线电 (CR, cognitive radio)[2,3]。