扩频通信发展应用论文范文第1篇
摘 要：扩频通信，即扩展频谱通信（Spread Spectrum Communication），它与光纤通信、卫星通信，一同被誉为进入信息时代的三大高技术通信传输方式。扩频通信是将待传送的信息数据被伪随机编码调制，实现频谱扩展后再传输，接收端则采用相同的编码进行解调及相关处理，恢复原始信息数据。随着无线通信的广泛应用，无线频道变得非常拥挤，频道资源非常紧张，干扰繁多、严重。由于扩频通信技术有很多优点可以克服这些问题，并且可以提供更高的保密技术，因此，从80年代末，美国联邦通信委员会（FCC）规划了ISM波段并批准扩频通信使用该频段，扩频通信技术得到了快速的发展和广泛的应用。
关键词：扩频通信，伪随机编码调制
一、扩频通信的特点
扩频信号是不可预测的、伪随机的宽带信号，其带宽远大于要传输的数据带宽，同时接收机中必须有与宽带载波同步的副本。扩频系统具有以下特点：
1.抗干扰性强
扩频信号的不可预测性，使扩频系统具有很强的抗干扰能力。干扰者很难通过观察进行干扰，干扰起不了太大作用。扩频通信系统在传输过程中扩展了信号带宽，所以即使信噪比很低，甚至在有用信号功率低于干扰信号功率的情况下，仍能不受干扰、高质量地进行通信，扩展的频谱越宽，其抗干扰性越强。
2.低截获性
扩频信号的功率均匀分布在很宽的频带上，传输信号的功率密度很低，侦察接收机很难监测到，因此扩频通信系统截获概率很低。
3.抗多路径干扰性能好
扩频通信系统中增加了扩频调制和解扩过程，利用扩频码序列间的相关特性，在接收端解扩时，从多径信号中分离出最强的有用信号，或将多径信号中的相同码序列信号叠加，这样就可有效消除无线通信中因多径干扰造成的信号衰落现象，使扩频通信系统具有良好的抗多径衰落特性。
4.保密性好
在一定的发射功率下，扩频信号分布在很宽的频带内，无线信道中有用信号功率谱密度极低，这样信号可以在强噪声背景下，甚至在有用信号被噪声淹没的情况下进行可靠通信，使外界很难截获传送的信息，要想进一步检测出信号的特征参数就更难了.所以扩频系统可实现隐蔽通信。同时，对不同用户使用不同码，旁人无法窃听通信，因而扩频系统具有高保密性。
5.易于实现码分多址
在通信系统中，可充分利用在扩频调制中使用的扩频码序列之间良好的自相关特性和互相关特性，接收端利用相关检测技术进行解扩，在分配给不同用户不同码型的情况下，系统可以区分不同用户的信号，这样同一频带上许多用户可以同时通话而互不干扰。
2、扩频技术的理论基础
扩频通信是扩展频谱通信的简称，频谱是电信号的频域描述，承载各种信息（如语音、图象、数据等）的信号一般都是以时域来表示的，即信号可表示为一个时间的函数f（t）。信号的时域表示式f（t）可以用傅立叶变换得到其频域表示式F（f）。频域和时域的关系由下式确定：
函数f（t）的傅立叶变换存在的充分条件是f（t）满足狄里赫莱条件，或在区间（-∞，+∞）内绝对可积，即 必须为有限值。
扩展频谱通信系统是指待传输信息信号的频谱用某个特定的扩频函数（与待传输的信息信号f（t）无关）扩展后成为宽频带信号，然后送入信道中传输；在接收端再利用相应的技术或手段将其扩展了的频谱压缩，恢复为原来待传输信息信号的带宽，从而到达传输信息目的的通信系统。也就是说在传输同样信息信号时所需要的射频带宽，远远超过被传输信息信号所必需的最小的带宽。扩展频谱后射频信号的带宽至少是信息信号带宽的几百倍、几千倍甚至几万倍。信息已不再是决定射频信号带宽的一个重要因素，射频信号的带宽主要由扩频函数来决定。
由此可见，扩频通信系统有以下两个特点：
（1） 传输信号的带宽远远大于被传输的原始信息信号的带宽；
（2） 传输信号的带宽主要由扩频函数决定，此扩频函数通常是伪随机（伪噪声）编码信号。
扩频通信与一般的无线电通信系统相比，主要是在发射端增加了扩频调制，而在接收端增加了扩频解调的过程。在发射端利用一组速率远高于信号速率的伪随机噪声码（Pseudo Noise Code，PN码）对原信号码进行扩频调制，一般是将信号扩展至几兆宽的频带上，然后将扩频后的信息调制到空间传输的载频上进行发送，通常发射的载频是千兆的数量级，在接收端经解调后，利用相同的PN码进行解扩，把铺开的信号能量从宽带上收拢回来，凡与PN码相关的宽带信号经解调还原为原来的窄带信号，而其它与PN码不相关的宽带噪声仍维持宽带，解调后的窄带信号再经窄带滤波后，分离出有用信号，而大部分噪声信号则被滤掉，这样使信噪比得以极大的提高，误码率大大降低。
3、扩频通信的分类
目前常用的扩频通信实现方法主要有：直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum）、跳频（Frequency Hopping）、跳时（Time Hopping）、宽带线性调频（Chip Modulation）等方式。
1） 直接序列扩频技术
直接序列扩频，就是用高码率的扩频码序列在发端直接去扩展信号的频谱，在收端直接使用相同的扩频码序列对扩展的信号频谱进行解调，还原出原始的信息。直序扩频系统的解扩采用相关解扩，这是它与常规无线通信解调方式的根本不同。在接收端，接收信号经过放大混频后，经过与发射端相同且同步的PN码进行相关解扩，把擴频信号恢复出窄带信号，再对窄带信号进行相干解调解出原始信息序列。
2）跳频扩频通信技术
跳频扩频通信技术的实现方法是载频信号以一定的速度和顺序，在多个频率点上跳变传递，接收端以相应的速度和顺序接收并解调。这个预先设定的频率跳变的序列就是PN码。在PN码的控制下，收发双方按照设定的序列在不同的频点上进行通信。由于系统的工作频率在不停地跳变，在每个频率点上停留的时间仅为毫秒或微秒级，因此在一个相对的时间段内，就可以看作在一个宽的频段内分布了传输信号，也就是宽带传输。跳频通信系统的频率跳频速度反映了系统的性能，好的跳频系统每秒的跳频次数可以达到上万跳。跳频通信系统在每个跳频点上的瞬时通信实际上还是窄带通信。其中，跳频通信的关键部件是跳频器，它又由频率合成器和跳频指令发生器两部分组成。频率合成器受跳频指令发生器的控制产生跳变的载频信号去调制信号或解调信号。跳频序列的同步是跳频通信的核心技术。
3）跳时扩频技术
与跳频系统相似，跳时是使发射信号在时间轴上离散地跳变。我们先把时间轴分成许多时隙，这些时隙在跳时扩频通信中通常称为时片，若干时片组成一跳时时间帧。在一帧内哪个时隙发射信号由扩频码序列去进行控制。在发送端，输入的数据先存储起来，由扩频码发生器产生的扩频码序列去控制通-断开关，经二相或四相调制后再经射频调制后发射。在接收端，当接收机的伪码发生器与发端同步时，所需信号就能每次按时通过开关进入解调器。解调后的数据也经过一缓冲存储器，以便恢复原来的传输速率，不间断地传输数据，提供给用户均匀的数据流。只要收发两端在时间上严格同步进行，就能正确地恢复原始数据。
4、扩频通信的应用
扩频通信是通信的一个重要分支和信道通信系统的发展方向。近年来，随着超大规模集成电路技术、微处理器技术的飞速发展，以及一些新型元器件的应用，扩频通信在技术上已迈上了一个新的台阶，不仅在军事通信中占有重要地位，而且正迅速地渗透到了个人通信和计算机通信等民用领域，成为新世纪最有潜力的通信技术之一。■
参考文献
1. 谢希仁，计算机网络（第4版）[M].北京：电子工业出版社，2003.
2. 王秉钧，居谧，孙学军，沈宝锁.扩频通信[M].天津：天津大学出版社，1993.
3. 冯爱国. 扩频通信技术的特点及其应用[J]. 现代通信. 2000（02）
4. 查光明，熊贤祚编著.扩频通信[M]. 西安电子科技大学出版社， 1990
扩频通信发展应用论文范文第2篇
关键词：扩频通信，伪随机编码调制
一、扩频通信的特点
扩频信号是不可预测的、伪随机的宽带信号，其带宽远大于要传输的数据带宽，同时接收机中必须有与宽带载波同步的副本。扩频系统具有以下特点：
1.抗干扰性强
扩频信号的不可预测性，使扩频系统具有很强的抗干扰能力。干扰者很难通过观察进行干扰，干扰起不了太大作用。扩频通信系统在传输过程中扩展了信号带宽，所以即使信噪比很低，甚至在有用信号功率低于干扰信号功率的情况下，仍能不受干扰、高质量地进行通信，扩展的频谱越宽，其抗干扰性越强。
2.低截获性
扩频信号的功率均匀分布在很宽的频带上，传输信号的功率密度很低，侦察接收机很难监测到，因此扩频通信系统截获概率很低。
3.抗多路径干扰性能好
扩频通信系统中增加了扩频调制和解扩过程，利用扩频码序列间的相关特性，在接收端解扩时，从多径信号中分离出最强的有用信号，或将多径信号中的相同码序列信号叠加，这样就可有效消除无线通信中因多径干扰造成的信号衰落现象，使扩频通信系统具有良好的抗多径衰落特性。
4.保密性好
在一定的发射功率下，扩频信号分布在很宽的频带内，无线信道中有用信号功率谱密度极低，这样信号可以在强噪声背景下，甚至在有用信号被噪声淹没的情况下进行可靠通信，使外界很难截获传送的信息，要想进一步检测出信号的特征参数就更难了.所以扩频系统可实现隐蔽通信。同时，对不同用户使用不同码，旁人无法窃听通信，因而扩频系统具有高保密性。
5.易于实现码分多址
在通信系统中，可充分利用在扩频调制中使用的扩频码序列之间良好的自相关特性和互相关特性，接收端利用相关检测技术进行解扩，在分配给不同用户不同码型的情况下，系统可以区分不同用户的信号，这样同一频带上许多用户可以同时通话而互不干扰。
2、扩频技术的理论基础
扩频通信是扩展频谱通信的简称，频谱是电信号的频域描述，承载各种信息(如语音、图象、数据等)的信号一般都是以时域来表示的，即信号可表示为一个时间的函数f(t)。信号的时域表示式f(t)可以用傅立叶变换得到其频域表示式F(f)。频域和时域的关系由下式确定：
函数f(t)的傅立叶变换存在的充分条件是f(t)满足狄里赫莱条件，或在区间(-∞，+∞)内绝对可积，即 必须为有限值。
扩展频谱通信系统是指待传输信息信号的频谱用某个特定的扩频函数(与待传输的信息信号f(t)无关)扩展后成为宽频带信号，然后送入信道中传输;在接收端再利用相应的技术或手段将其扩展了的频谱压缩，恢复为原来待传输信息信号的带宽，从而到达传输信息目的的通信系统。也就是说在传输同样信息信号时所需要的射频带宽，远远超过被传输信息信号所必需的最小的带宽。扩展频谱后射频信号的带宽至少是信息信号带宽的几百倍、几千倍甚至几万倍。信息已不再是决定射频信号带宽的一个重要因素，射频信号的带宽主要由扩频函数来决定。
由此可见，扩频通信系统有以下两个特点：
(1) 传输信号的带宽远远大于被传输的原始信息信号的带宽;
(2) 传输信号的带宽主要由扩频函数决定，此扩频函数通常是伪随机(伪噪声)编码信号。
扩频通信与一般的无线电通信系统相比，主要是在发射端增加了扩频调制，而在接收端增加了扩频解调的过程。在发射端利用一组速率远高于信号速率的伪随机噪声码(Pseudo Noise Code，PN码)对原信号码进行扩频调制，一般是将信号扩展至几兆宽的频带上，然后将扩频后的信息调制到空间传输的载频上进行发送，通常发射的载频是千兆的数量级，在接收端经解调后，利用相同的PN码进行解扩，把铺开的信号能量从宽带上收拢回来，凡与PN码相关的宽带信号经解调还原为原来的窄带信号，而其它与PN码不相关的宽带噪声仍维持宽带，解调后的窄带信号再经窄带滤波后，分离出有用信号，而大部分噪声信号则被滤掉，这样使信噪比得以极大的提高，误码率大大降低。
3、扩频通信的分类
目前常用的扩频通信实现方法主要有：直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum)、跳频(Frequency Hopping)、跳时(Time Hopping)、宽带线性调频(Chip Modulation)等方式。
1) 直接序列扩频技术
直接序列扩频，就是用高码率的扩频码序列在发端直接去扩展信号的频谱，在收端直接使用相同的扩频码序列对扩展的信号频谱进行解调，还原出原始的信息。直序扩频系统的解扩采用相关解扩，这是它与常规无线通信解调方式的根本不同。在接收端，接收信号经过放大混频后，经过与发射端相同且同步的PN码进行相关解扩，把擴频信号恢复出窄带信号，再对窄带信号进行相干解调解出原始信息序列。
2)跳频扩频通信技术
跳频扩频通信技术的实现方法是载频信号以一定的速度和顺序，在多个频率点上跳变传递，接收端以相应的速度和顺序接收并解调。这个预先设定的频率跳变的序列就是PN码。在PN码的控制下，收发双方按照设定的序列在不同的频点上进行通信。由于系统的工作频率在不停地跳变，在每个频率点上停留的时间仅为毫秒或微秒级，因此在一个相对的时间段内，就可以看作在一个宽的频段内分布了传输信号，也就是宽带传输。跳频通信系统的频率跳频速度反映了系统的性能，好的跳频系统每秒的跳频次数可以达到上万跳。跳频通信系统在每个跳频点上的瞬时通信实际上还是窄带通信。其中，跳频通信的关键部件是跳频器，它又由频率合成器和跳频指令发生器两部分组成。频率合成器受跳频指令发生器的控制产生跳变的载频信号去调制信号或解调信号。跳频序列的同步是跳频通信的核心技术。
3)跳时扩频技术
与跳频系统相似，跳时是使发射信号在时间轴上离散地跳变。我们先把时间轴分成许多时隙，这些时隙在跳时扩频通信中通常称为时片，若干时片组成一跳时时间帧。在一帧内哪个时隙发射信号由扩频码序列去进行控制。在发送端，输入的数据先存储起来，由扩频码发生器产生的扩频码序列去控制通-断开关，经二相或四相调制后再经射频调制后发射。在接收端，当接收机的伪码发生器与发端同步时，所需信号就能每次按时通过开关进入解调器。解调后的数据也经过一缓冲存储器，以便恢复原来的传输速率，不间断地传输数据，提供给用户均匀的数据流。只要收发两端在时间上严格同步进行，就能正确地恢复原始数据。
4、扩频通信的应用
扩频通信是通信的一个重要分支和信道通信系统的发展方向。近年来，随着超大规模集成电路技术、微处理器技术的飞速发展，以及一些新型元器件的应用，扩频通信在技术上已迈上了一个新的台阶，不仅在军事通信中占有重要地位，而且正迅速地渗透到了个人通信和计算机通信等民用领域，成为新世纪最有潜力的通信技术之一。■
参考文献
1. 谢希仁，计算机网络(第4版)[M].北京：电子工业出版社，2003.
2. 王秉钧，居谧，孙学军，沈宝锁.扩频通信[M].天津：天津大学出版社，1993.
3. 冯爱国. 扩频通信技术的特点及其应用[J]. 现代通信. 2000(02)
4. 查光明，熊贤祚编著.扩频通信[M]. 西安电子科技大学出版社， 1990
扩频通信发展应用论文范文第3篇
摘要：数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术等多学科相结合的产物，移动通信业是数据挖掘技术当前重要的应用领域之一。本文重点介绍了数据挖掘技术在移动通信业中应用的客户描述、客户分群、与客户流失分析的最新研究方法与进展。
关键词：数据挖掘；移动通信；客户流失
Survey of Application Based on Data Mining in the Mobile Communication
LI Xin
(School of Statistics and Applied Mathematics, AUFE, Bengbu 233030, China)
Key words: data mining; mobile telecommunication; customer churn
1 引言
21世纪，人类迈入了“信息爆炸时代”。人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，数以万计的数据库在政府办公、科学研究、工程开发、商业管理中得到应用，并且这种趋势仍将持续并进一步发展下去。因此一个新的问题出现了：在这个信息爆炸的时代，人们每天要面对无数的信息量。数据挖掘（Data Mining）就应运而生了。数据挖掘就是从大量的、模糊的、部分的、有噪声的、随机的数据中，提取隐藏在其中的、事先不了解而又有用的信息和知识的过程。发现的知识可以用于信息管理、决策选择、查询优化、过程控制等。因此数据挖掘是一门广义交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、数理统计、可视化、人工智能等过方面。移动通信业是数据挖掘技术当前重要的应用领域之一，例如通过决策树的分类预测技术，可以在销售活动中根据商品或服务的描述特性，帮助企业理解给定销售活动的影响，并帮助企业设计出在未来更有效果的销售活动。同时还可以利用决策树分析模型的诱导分析，通过客户相关信息对比发现客户流失的一些特征，从而筛选出与流失相关的显著指标，对于企业发展和保留客户都有很大的意义。
2 数据挖掘概述
2.1 数据挖掘的任务
数据挖掘的任务是从数据集中发现有价值的模式。模式按功能分主要有两大类：描述型模式和预测型模式。针对不同的实际问题，数据挖掘的任务主要有关联分析、分类、聚类分析、概念描述、孤立点分析、时间序列等。
关联分析：关联分析的目的是为了挖掘出隐藏在数据之间的满足一定条件的依赖性关系。关联分析的主要对象是事务数据库，典型的应用是购物篮分析。
分类：分类是从历史数据中选出类标记已知的训练数据集，通过数据表现出来的特性，为每一类数据找到一个类别的准确描述，并用这种描述来构造模型，以便用模型预测类标记未知的数据。
聚类分析：聚类是根据数据对象的不同特征，将其分组成为多个不同数据类的过程，使得同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据差别较大。聚类通常作为数据挖掘的第一步。
概念描述：概念描述是描述性数据挖掘中最基本类型，通过数据的特征化和区分描述来提供一类数据的概况，或与对比类相区别。特征描述是对目标类数据一般特征的简洁汇总，描述了该类所有记录的共性。区分是将目标类与一个或多个对比对象的一般特征进行比较，来描述类之间的差异。
孤立点分析：孤立点是数据集合中，远远偏离其他数据对象、与数据的一般模型不一致的比例较小的数据对象。在大部分数据挖掘算法中为使孤立点的影响最小化，通常将孤立点作为噪声或异常数据而舍弃。但在某些场合，检查孤立点的存在有非常重要的意义，使我们能发现一些真实而又出乎意料的知识。
时间序列分析：时间序列是按时间顺序取得的一系列观测值，由这些观测值组成的数据库为时序数据库。
2.2 数据挖掘使用的主要技术和方法
统计学：统计学方法主要在于从抽样分析中提取未知数学模型。在数据挖掘中经常会涉及到统计过程。
决策树：决策树是一种重要的分类预测模型。通过分类的方法找出可以描述区分数据类或概念的模型，使得未知对象能够被模型预测和标记。当被预测的值是数值时，称为预测。
人工神经网络：人工神经网络从结构上模拟生物神经网络，通过训练水平学习非线性预测模型。
遗传算法：遗传算法是一种优化技术，它利用生物进化的一系列概念经行问题的搜索，最终达到优化的目的。
粗集：粗集是一种处理含糊不确定的问题的新型数学工具，它具有较强的数学基础、方
法简单、针对性较强和计量小等优点。
2.3 数据挖掘过程
定义业务：从业务角度来理解数据挖掘的目标和要求再转化为数据挖掘问题。
设计数据模型：建立数据库或数据仓库。
分析数据挖掘：建立数据集市。
建立模型：选取数据挖掘工具提供的算法并应用于准备好的数据，选取相应参数生成模型。
评估、解释和应用模型：对模型进行比较评估、生成一个相对最优模型、并对此模型用业务语言加以解释并应用到业务活动中。
3 应用研究
3.1 客户描述
客户描述类信息主要是用来理解客户的基本属性的信息，这类信息主要来自于客户的登记信息，以及通过企业的运营管理系统收集到的客户基本信息。
客户资料：客户资料包括了客户的姓名、通信地址、联系邮编、出生日期、性别等客户在移动开户时登记的信息。
客户账单：客户账单包括了某一月内该客户的分项消费合计如本地费、长话费、漫游费、短信费等。
网内、网间通话情况：移动的客户与其他移动客户的通话称为网内通话。移动的客户与联通、电信通话称为网间通话。这其中都包括了本地通话的费用、时长、次数，长途通话的费用、时长、次数，漫游的费用、时长、费用等等。由于客户通话的时段也是业务部关心的内容，所以还需要对用户通话的时段按工作时间和休息时间进行分析。
短信网内、网间使用情况：移动客户与其它移动客户的短信通信称为网内短信，与联通、电信的短信称为网间短信，需要分析使用次数和费用。
其他使用情况：包括彩铃、GPRS、IP 电话使用情况以及套餐使用以及变更情况。
3.2 客户分群
客户分群是指按照一定的标准将企业的现有客户划分为不同的客户群的行为。正确的客户细分能够有效的降低成本，同时获得更强、更有利可图的市场渗透。同属一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群的消费者是被视为不同的。比如那些带来最多盈利的客户和带来最少盈利的客户都有自己的分群。同一分群中的消费者可有多种理由而被称为相似，他们可能在居住地域上相似，在收入上相似，或者是他们的思考、行为方式相似。理解不同消费者群体的偏好、购物态度、价格观念是市场营销成功的关键，明智的商家和营销人员会根据不同城市的不同消费群体；以及不同的产品生命周期的阶段，有效地规划市场策略。
利用数据挖掘中的分类和聚类方法对客户通话行为进行分析，从而得出客户在消费习惯、生活方式、社会联系等方面的特征。按不同特征划分客户群，针对不同客户群的特征，运营商可以进行不同的市场营销活动和客户服务。在客户群划分中典型的应用就是针对某一客户群的消费特征进行某种移动业务的营销。
客户分群的方式有多种，不同的产品、不同的地区以及不同的时间段都应有不同的细分市场的方法，常见的方法如下。
地理细分：地理细分是把市场细分成不同的地理单位，例如国家、地区、州、县、城市和地段。
人口细分：人口细分是指根据各种变量，例如年龄、性别、家庭人口、家庭生命周期、收入、职业、教育、宗教、种族、国籍等，把客户分割成不同的群体。
心理细分：心理细分是指按社会阶层、生活方式和个性特征等把消费者分成不同的群体。
行为细分：行为细分是指按照购买者对产品的了解程度、态度、使用以及反应，把购买者分成不同的群体。
根据顾客从产品中追求不同利益分类，是一种有效的客户细分方法，即利益分群。利益分群需要寻找人们在产品中寻找的主要利益，寻找每种利益的人的类型，以及提供各种利益的主要品牌。
用户状况分群将客户分成产品的非用户、以前的用户、潜在的用户、初次用户和经常用户。对潜在用户和经常用户应采用不同的营销手段。
使用率分群将客户分成偶尔、一般和经常使用者。经常使用者只是市场中的一小部分，但在购买量中却占了很大的百分比。
3.3 客户流失分析
3.3.1 客户流失种类及控制方法
自然流失：这种类型的用户流失不是人为因素造成的，比如用户工作地点发生变化。自然流失所占的比例很小。企业可以通过广泛建立实体营业厅，或者提供网上服务等电子渠道的方式，让用户在任何地方、任何时候都能方便快捷地使用企业的产品和服务，减少自然流失的发生。
恶意流失：恶意流失是指一些用户为了逃避某些费用而产生的流失，比如用户在拖欠了大额通信费用后而离开这家电信运营商，选择其他电信运营商提供的服务，从而达到不交费用的目的。企业可以通过用户信誉管理制度和欺诈监测来防止用户的恶意流失行为。
竞争流失：由于企业竟争对手的影响而造成的流失称为竞争流失。市场上的竟争突出表现在价格战和服务战上。在当前日益激烈的市场竞争中，企业首先要考虑的是保留住自己现有的用户，在此基础上再去吸引和争取新的用户。通过市场竞争分析，包括市场占有率分析、竞争对手发展情况分析、供应商行为分析、合作商行为分析等，可以防止部分流失的发生。市场占有率分析使市场人员能够了解不同时间段内、不同业务品牌的产品或服务的市场占有率情况，了解市场中最有价值产品或服务，了解不同产品的主要竞争对手是谁，从而为市场经营提供指导。从竞争对手用户发展情况、竞争对手用户话费收入情况、竞争对手用户呼叫行为、竟争对手营销策略、竟争对手服务质量五个方面，对竞争对手发展情况进行分析预测。
过失流失：上述3种情况之外的用户流失称为过失流失。这些流失都是由于企业自身工作中的过失引起用户的不满意而造成的，防止过失流失主要通过加强企业管理、加强员工素质以及增加对员工的业务培训等方法解决。
3.3.2 建立客户流失模型
客户描述的确立：一般客户描述分为客户的基本数据、行为数据和客户价值，他们提供了客户的基本特征，并为客户流失模型的分析和建立提供数据源。数据仓库中客户数据的属性种类繁多，很多可能与我们要进行的分类或预测任务相关性不大，因此使用相关分析删除学习过程中不相关或冗余的属性非常必要。若不删除这些不相关或冗余属性将可能减慢和误导学习步骤。正常情况下，用在相关分析上和从“压缩的”特性子集学习的时间，应小于在原来的数据集合上学习所花的时间。因此，这种分析可以帮助提高决策树的有效性和可伸缩性。
建立模型：假设客户的行为在年度上不存在强的季节性，即客户的行为特征和流失影响变量不会因为处于一年中的不同月份(季度)而发生较大变化根据对业务的理解，因此选择客户描述中的客户资料、客户账单、网内和网间通话情况、短信网内和网间使用情况等变量。通过以上分析处理过程，我们可以看到客户流失预测使用的变量众多，数据复杂。根据各种算法的特点，选择算法结构和推理过程都比较好的决策树进行建模。
模型评估：客户流失模型要从两方面来评估。一是预测命中率：用来描述模型的精确度，是预测流失中实际流失的比例。二是预测覆盖率：预测覆盖率用来描述模型普遍实适用性，是实际流失中预测正确的比例。在实际应用中，这两项指标实际上决定了决策者应该对哪些特定客户采取措施来降低流失率。
结果分析：模型的类别分为两大类。一是流失；二是不流失。其中流失根据情况不同又分为主动流失和被动流失。而不流失的客户特征不需分析。只分析主动流失和被动流失客户的特征即可。另外预测的模型是有时效性的。根据移动通信业的经验，三个月内用户一般不会改变消费习惯。所以每个月都应使用新数据进行建模，并与原模型进行比较。在适当的时候（例如三个月）用新模型替换旧模型。
客户流失预测：客户流失预测主要解决两个主要任务。一是发现客户中流失可能性大、价值高的群体，作为目标客户群体进行预防和控制。二是跟踪和发现客户流失趋势，及早采取预防和控制措施。
4 结束语
客户资源是移动通信企业的生命，在激烈的竞争中，运营商要争取新客户越来越困难，而且其成本非常高。所以保持自己的客户不流失是企业制胜的关键因素。但是对于运营商而言，客户流失的情况几乎每天都会发生。运用数据挖掘技术能综合分析影响客户流失的各种因素，建立客户流失的预测模型，用该模型去衡量每一个客户，找出其中最有可能流失的群体，然后采取有针对性的措施避免他们的流失。本文基于数据挖掘的移动通讯业客户的综述，充分地发挥了数据挖掘技术面对海量数据的强大优势。能够帮助移动通信企业深入理解客户，得到更加准确的客户模型，从而改进营销决策和客户服务，具有十分重要的应用价值。
参考文献：
[1] 王姝华,钟云飞.数据挖掘在移动通信业大客户离网预测中的应用[J].江苏通信技术,2004,20(3):1-4.
[2] 石杰楠.数据挖掘研究综述[J]. 航天制造技术,2005(4):27-31.
[3] 刘蓉,陈晓红.基于数据挖掘的移动通信客户消费行为分析[J].计算机应用与软件,2006,23(2):60-62.
[4] 顾桂芳,李文元.数据挖掘在移动通信业客户关系管理中的应用研究[J].科技管理研究,2007,27(2):38-40.
扩频通信发展应用论文范文第4篇
[摘 要] 本文以油气生产物联网系统为应用背景，针对目前油气田在线远程实时监测的实际生产需求，提出一种基于Red5的实时数据推送组件的设计方案。本方案采用分布式架构，用RTMP流媒体协议替代HTTP协议设计数据推送模型和独立的实时数据推送组件，提高了数据的稳定性和实时性。
[关键词] 实时数据；RTMP流媒体；Red5；数据推送；油气生产物联网
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 01. 036
0 引 言
油气生产物联网系统是通过传感、射频、网络通讯等技术，对油气水井、计量间、油气站库、油气管网等生产对象进行全面的感知，实现生产数据、设备状态信息在生产指挥中心及生产控制中心集中管理和控制，搭建规范、统一的数据管理平台，支持油气生产过程管理，进一步提高油气田生产决策的及时性和准确性。
油气生产物联网系统的数据用户主要在各级生产指挥中心层级。随着实时数据的监测和分析在气田生产中的应用逐渐深入，用户对于数据的实时性需求越来越迫切，很多应用（例如实时趋势跟踪、安全报警等）都需要将系统后台所发生的各种变化主动地、实时地传送到浏览器客户端，而不需要用户手动刷新页面，向后台发起请求。
然而，传统的基于Web的实时数据监测系统在对实时变化的监测数据处理及显示上存在效率低、效果差以及操作不方便等问题，同时该类系统在监测数据图表化实时展示以及用户对变化趋势图形的交互操作处理上也存在一定的局限性。如何提高数据的实时性及维护灵活性，满足油田企业对油气生产过程实时监测、分析、控制和管理的需要，是油气生产物联网系统设计需要考虑的主要问题。
1 现状分析
在油气田生产物联网系统中，由于监控层级和应用对象的多样化，需要在Web端实现工控机实时监测功能。传统的物联网系统设计方案主要有两种：一是采用工控软件的IE（Internet Explorer）插件，二是采用HTTP协议定时获取实时数据。
1.1 采用工控软件的IE插件
常见的工业控制软件都自带IE调用插件。当工控软件要对调用的实时监测系统进行Web发布时，需要将调用的监测内容页面生成URL地址，远程监控系统通过嵌入该URL地址来达到远程访问监测页面的目的。如果采用这种工控软件的IE插件方式来实现远程实时监测，系统需要层层调用，不断地访问远端工控软件，会导致数据加载速度较慢，数据稳定性较差；而且，工控软件的制图工具比较简单，存在用户体验效果差的问题。
1.2 采用HTTP协议定时获取
定时获取实时数据并在页面显示，此种方案需要设计页面定时器或者建立HTTP长链接。典型的实现案例为采用PushLet建立HTTP长链接，此长链接一旦建立就如同开启一个长期的数据通道直到页面关闭。此种方案能够通过主动推送变化数据至客户端的方式实现远程监控系统无刷新、自动、及时地获取数据。但正因长链接的存在，当页面运行时间超过1小时或更长时间时，系统会出现数据通信阻塞的情况，导致页面稳定性问题。因此，该方案在数据及时性和稳定性方面仍然存在瓶颈。
2 实时数据推送组件的设计
为解决2.1和2.2提到的问题，提出了以Red5为基础架构，在此基础上设计实时数据推送引擎，用实时消息传输协议RTMP（Real Time Messaging Protocol）去替代HTTP协议，设计数据推送模型，按照分布式架构设计独立的实时数据推送组件。该组件负责实时数据提取并向所有在线客户端通过流媒体协议的方式进行数据发送，客户端采用约定的数据解码规则提取实时数据。
2.1 组件模型
实时数据推送组件由数据获取服务、数据传输通道和数据更新客户端三部分组成。其中，数据获取服务运行在服务器端，主要负责与实时数据库进行通信并从中提取实时数据；数据解析客户端运行在用户界面上，主要负责获取并解析服务端发送的数据流；而服务端和客户端进行数据交互的链路则由数据传输通道提供，该通道采用RTMP协议作为实时传输协议，充分保障了系统对数据传输的速度和稳定性要求。见图1。
2.2 服务端设计
数据推送服务端运行在服务器上，以一个独立线程的形式运行，运行频率可由用户自行配置。服务端系统主要完成从实时数据库提取数据并将数据推送到连接的数据解析器这两部分工作。服务端系统的工作流程包括三个步骤：开启客户端连接侦听、提取实时数据、推送数据到客户端。
开启客户端连接侦听：设计一个Red5客户端管理类，这个类继承了Red5的ApplicationAdapter类，并实现其中的appStart和appConnect方法。appStart方法主要进行启动初始化工作，appConnect方法是在客户端发送连接请求时自动调用，在此方法中可获取客户端的标志及连接对象并将它们存储到一个全局变量中；此客户端编号和连接对象是数据推送的基础。
实时数据提取：生产环境的实时数据库使用openPlant构建，通过配置实时数据库的实际IP地址、用户名和密码可实现Web服务器与实时数据库之间的通信。使用实时数据库的API函数实现数据的读写操作，如通过op2_get_history_byname（）函数，可实现实时数据的存取，包括实时数据和历史数据。
数据推送：通过第一步获取的客户端连接对象和编号，采用反射的方法直接调用客户端对外公布的公共方法即可完成数据从服务端向客户端的推送。
IServiceCapableConnection sc=（IServiceCapableConnection）connect；
sc.invoke（funname，params）；
其中：connect即为保存的连接对象，funname为客户端公布的方法名，params为要推送给客户端的数据内容。
2.3 数据传输通道设计
数据传输通道主要是在服务端和客户端之间建立一个虚拟的数据交换渠道，该通道以RTMP协议为基础，其主要工作为发布服务端的地址和监控端口。
在实际应用过程中，需要使用实际地址和映射地址进行工作。通过实验验证，在实时数据库服务器和Web服务器之间不能用映射地址进行通信，需要使用实际地址，否则Web服务不能正常启动。
2.4 数据解析器设计
数据解析器以SWF格式的独立文件发布，可以嵌入到任意的业务模型中（例如HTML页面）。解析器的工作流程主要包括三个步骤：Red5服务端连接、连接状态诊断、获取并解析数据。
Red5服务端连接：在连接前生成客户端唯一的ClientID标识码，按照rtmp：//AppConfig.hosturl：AppConfig.red5port/AppConfig.hostname的格式组织连接地址，在进行连接请求时将ClientID作为参数传入服务端，此ClientID即可作为服务端识别特定客户端的唯一标识。该标识在数据分类发送的情况下可作为分类发送的依据。
连接状态诊断：连接上服务端后会生成一个连接对象，该对象生成后，解析器将此连接对象作为静态变量进行保存并监听其连接状态，该连接状态分为NetConnection.Connect.Success、NetConnection.Connect.Failed、NetConnection.Connect.Closed三种，当状态为Success时表明通道已正常连接即可开启数据解析监控。
获取并解析数据：数据获取及解析以公开方法的形式存在，该方法在连接成功的状态下由服务端不间断的调用，通过约定的数据结构将服务端发送来的数据进行提取，形成待显示的成果数据，用户的业务显示逻辑即在该方法中得以实现。
3 监控系统实现过程
监控系统数据处理流程可分为数据采集、数据分类、数据入库、建立预警模型、建立关联关系、数据发布六个过程。
数据采集：数据通信结构主要分三个层次，站级、作业区级、厂级。各站控系统是基础数据提供层，将实时数据传输至各作业区级监控系统。
数据分类：根据行业特点，将实时数据分为压力、流量、温度、套压等，以便和关系数据库建立联系。
数据入库：通过统一标准接口OPC将生产实时数据通过网络传输至实时数据库服务器，用户可以根据需要对数据库进行历史数据查询，并绘制曲线，以便对业务进行分析。
建立预警模型：根据业务需要，建立运输管线的不同状态，如：正常流动状态、预警状态、报警状态；根据罐体液位高度指标建立报警模型，如：处于正常液位高度则采用正常状态，高于报警高线则进行报警提示等。
建立关联关系：在关系数据库里建立实时数据库与页面flash变量命名的关系。
数据发布：页面显示采用Flash动画设计技术，遵循Red5组件的接口规范和数据组织结构获取数据，通过页面变量编号和点位编号的匹配显示实时数据，运输管线的流动和罐体液位高度采用状态帧的方式设计，保证数据显示通畅，页面美观。
4 组件技术应用效果
长庆油田数字化生产指挥系统中生产物联网监控采用了实时数据推送组件技术，取得了良好的应用成效，主要表现在以下几个方面：
（1）解决了传统的定时器等时间片轮询方式所产生的不同客户端显示有差异的问题。
（2）解决了监控页面打开时间过长时，由于数据通道阻塞而导致页面数据停止更新的问题。
（3）采用组件化设计，实现了与业务逻辑相分离的模式，使得业务应用的扩展变得简单便捷。
（4）基于Red5和RTMP流媒体协议设计开发的实时数据推送组件，既可以增强数据获取的稳定性，又能够较大程度地提高实时监控界面的响应速度。见表1。
5 结 语
目前，实时数据推送组件技术已在油气田生产中被广泛使用。通过该技术可将实时数据由底层的电子巡井和站控系统调用，经过作业区级监控系统逐级推送至厂级调控中心。该技术是油气生产物联网的数据支撑的核心技术，为后续的数据分析、趋势实时跟踪、自动生成处置策略等功能的实现提供了实时、稳定、有效的数据来源。
主要参考文献
[1]贺超波，陈启买.基于Web的实时数据监测系统的研究与实践[J]. 计算机技术与发展，2011（3）.
[2]郭晓军，秦旭达，等.基于Web实时数据自动传输和远端监控的研究[J].制造业自动化，2004（11）.
[3]苏艺，何小玲.基于RTMP协议的Red5服务器集群方案的设计与实现[J].计算机光盘软件与应用，2012（8）.