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
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。
认知Ad+Hoc网络中的路由综述
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
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
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
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。
认知无线电研究综述
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
无线网络系统建模综述
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
认知无线电安全研究综述
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
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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。
当认知无线电网络系统模型为模型２时，一个授权用户信道对应多个认知用户信道，在某个时刻，一个授权用户的到来影响的可能不仅仅只有１个认知用户，有町能２个、３个甚至更多。
文献［１３］和［１６］基于这种场景，将认知用户行为建模为一个两维状态空间的带频谱切换的损失制队列系统模型，并分析了认知用户的频谱切换概率、中断概率、阻塞概率等性能指标，指出为认知用户的频谱切换预留信道可以改善认知用户的相关性能。
上述所有认知用户行为模型中的相关性能分析都是在基于认知用户流是泊松流这个前提下进行的，然而实际的用户流不一定是泊松流，流持续时间既可能是指数分布，也可能是对数正态分布、帕累托分布等，这与实际业务的类型有关系。
文献［１５］分析了认知用户流不是泊松流，即持续时间不满足指数分布，而是其它类型分布时将认知用户行为建模为带频谱切换的损失制队列系统来分析认知用户的强制中断概率、阻塞概率等性能指标，并将这些性能指标与泊松流前提下的性能指标进行对比，结果发现流持续时间为固定长度时系统具有最大吞吐量，流持续时间为帕累托分布时具有最小吞吐量。
２．３等待制队列系统模型
认知用户承载的业务是实时业务时，用户对时延、误码率等ＱｏＳ性能要求较高，此时将认知用户行为建模为一个损失制的队列系统模型；当认知用户承载的业务是非实时业务时，用户对时延、误码率等ＱｏＳ性能要求有所降低，此时则可将认知用户行为建模为一个等待制的队列系统模型。
文献［１４］比较了认知用户采用损失制队列系统模型与采用等待制队列系统模型两者之间的性能差异，指出采用等待制队列系统模型相比采用损失制队列
系统模型而言，可以显著降低认知用户的未完成概万方数据
万方数据。