典型文献
一种基于下行控制信息的移动通信流量分类方法
文献摘要：
伴随着诸多新兴业务的发展,对移动通信的数据速率的要求也越来越高,网络运营商需要在确保用户隐私安全的情况下进行流量分类,分配所需的网络资源来服务用户,更好地优化移动通信的体系结构.传统的基于协议特征、关键字信息的流量分类方法会带来精度下降、实时性不足等问题.文章采集4G LTE网络中的下行控制信息(Downlink Control Information,DCI),训练了三类基准机器学习分类模型和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型,识别了5种主流应用流量.实验结果表明,LSTM模型的F1-Score达到了98.92％,在不侵犯用户隐私的前提下,实现了移动通信流量的高精度分类.
文献关键词：
移动通信网络;流量识别;下行控制信息;LSTM
中图分类号：
作者姓名：
刘晓勇;田宏峰;郑崇辉
作者机构：
国家无线电监测中心检测中心,北京 100041;电子工业出版社有限公司,北京 100036;中国科学院大学杭州高等研究院,浙江 杭州 310024
文献出处：
引用格式：
[1]刘晓勇;田宏峰;郑崇辉-.一种基于下行控制信息的移动通信流量分类方法)[J].数字通信世界,2022(04):33-36
A类：
下行控制信息
B类：
流量分类,分类方法,新兴业务,数据速率,网络运营商,保用,用户隐私,隐私安全,网络资源,体系结构,关键字,法会,4G,LTE,Downlink,Control,Information,DCI,分类模型,长短期记忆网络,Long,Short,Term,Memory,Score,移动通信网络,流量识别
AB值：
0.355838
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