1. 毕业设计（论文）主要内容：
针对第5代蜂窝移动通信网络（5G）技术发展，由于智能移动终端的日益普及所激发的网络流量将持续爆发性增长；为此，对于移动通信网络流量本质特性（时空特征）及其规律的研究就成为5G技术的研究核心之一。
本毕业设计中，要求学生基于现有公共移动通信网络的实测数据，将针对蜂窝移动通信网络流量的时空自相似性及其规律展开研究，分析其时空自相似性特征、归纳并建立其数理统计模型，为今后进一步研究移动通信网络流量的本质规律奠定基础。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
主要任务：
基于中移动浙江分公司现有的公共移动通信网络实测大数据，针对无线接入网络（RAN）中各类业务流量所呈现的时空自相似性及其内在规律展开研究，分析其时空自相似性特征（含分形特征）、演变特性、归纳并建立其数理统计模型（例如alpha-Stable模型），为今后进一步研究移动通信网络流量的本质规律以及5G技术奠定基础。
(1)研究蜂窝移动通信网络流量的时空自相似性及其规律；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)第1－4周：搜集、查阅近几年来有关下一代蜂窝移动通信网络技术(5G)的代表性文献(中英文)，特别是有关大规模蜂窝移动通信网络中流量特征、用户行为和业务需求的最新文献。 了解蜂窝移动通信网络中用户行为、业务需求以及相应网络流量的本质特征和变化规律。开始撰写开题报告。
(2)第5－6周：了解时空自相似性(Spatial-Temporal Self-Similarity)、重尾分布规律、alpha-Stable分布模型及其特征。 完成文献综述和开题报告；完成论文开题答辩。
(3)第7－10周：查找收集现有移动蜂窝通信网络的实测大数据，分析其时空自相似性特征、分形特征、重尾分布特性。
4. 主要参考文献
[1] Oliver Cappe, et al., “Long-Range Dependence and Heavy-tail Modeling for Teletraffic Data,” IEEE Signal Processing Magazine, May 2002.
[2] Patrice Abry, et al., “Multi-scale Nature of Network Traffic,” IEEE Signal Processing Magazine, May 2002.
[3] Rongpeng Li, et al., “Understanding the Traffic Nature of Mobile Instantaneous Messaging in Cellular Networks: A Revisiting to alpha-Stable Models,” IEEE Access, pp. 1416 - 1422, September 2015.
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