浙江电信物联网超大规模认证资源池项目剖析

针对传统VPDN在数字化时代面临的性能瓶颈与扩展性痛点，分析了浙江电信引入的SDN/NFV全新融合架构及面向契合IoT应用需求的vBRAS业务融合部署框架，该框架提供行业物联网应用的物联网终端接入认证资源池，解决运营商传统业务接入硬件设备在应对海量物联网终端接入、大并发会话的性能瓶颈，实现了具备高度伸缩能力和多业务融合的灵活控制，以适应物联网快速部署需求，推动物联网的建设发展。

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中国联通169网络SDN化改造的成果与经验

基于SDN技术，中国联通利用现有网络能力，以差异化保障为抓手，开放运营，以业务为驱动，推进China169骨干网、城域网接入网、国际出口的SDN化部署。重点介绍了中国联通169网SDN化改造整体思路，相关的技术特点及方案优势。分析表明，该方案的创新有效提升宽带网络资源的利用率，挖潜网络价值，通过网络能力开放和合作，推动产业链健康发展。

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中国移动数据中心SDN网络架构及关键技术

提出了一种适用于大规模数据中心的SDN组网方案及其对应的网络架构和关键技术。在该组网方案下，引入多POD组网结构，每个POD内部署独立的SDN控制器及转发设备，通过统一的云管理平台集中管理多个POD。基于SDN的大规模数据中心组网方案旨在打破传统云平台和SDN控制器管理规模性能的限制，满足数十万台服务器的数据中心建设需求。该方案已成为通信行业SDN大规模网络的标杆方案，目前已在中国移动私有云数据中心规模商用。

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基于PDR辅助的视觉室内定位算法的研究

GPS信号对建筑物的穿透能力有限，无法满足人们室内定位精度的需求。为了弥补这一不足，通过对现有室内定位技术进行研究，对比分析各种技术在不同室内环境下的优缺点，提出了基于PDR辅助视觉室内定位的方法。首先对光照条件不足和误差累积对于定位精度的影响进行独立评价，然后综合考虑多种因素融合算法性能进行分析，并给出了复杂室内环境下应用该算法进行定位的可行性。最后通过实验证实了该算法的可靠性和鲁棒性。

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基于监督学习的VoLTE视频通话感知评估方法

通过Python Scrapy的方法获取终端数据，结合PCA降维和监督学习的方式研究了多个终端指标对用户感知的影响，挖掘不同终端以及指标对VoLTE视频通话感知的影响。结合移动终端领域、计算机软件领域和机器学习中的神经网络优化模型，建立了一个手机设备端硬件指标对VoLTE视频通话重要参数的影响指标体系模型。通过AUC等模型检验指标体系模型，评估模型AUC值达到0.7，验证了该方法的有效性。

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基于LSTM与传统神经网络的网络流量预测及应用

提出了一个基于长短期记忆循环神经网络与传统神经网络的网络流量预测模型。通过与传统机器学习流量预测方法相对比，验证了该模型在网络流量预测中的适用性与更高的准确性。将上述流量预测模型应用在基于软件定义网络技术的智能化承载网切片系统中，以提升网络资源利用率，并提供了实验室验证结果。

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LTE小区的人工智能应用与探索

随着人工智能技术在各领域的迅速发展，无线网络日常运维领域也逐渐尝试借助人工智能技术提质增效降本。主要介绍在该领域性能指标异常数据诊断、指标趋势预测、LTE小区扩容预测三个方向应用人工智能技术进行探索研究的成果。异常诊断使用基于小区规模和时间周期改进后的LOF算法，结果较为理想；LSTM在平均激活用户数个别指标上预测效果较好；LTE扩容小区预测基于改进后的LR模型预测准确率可达99%以上。这些成果将逐渐经过大规模优化测试并最终落地，对运营商无线网络智能化、自动化运营将提供很大技术支撑。

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生成式对抗网络的通信网络安全技术

为了更好地解决通信网络中存在的恶意攻击，保护用户数据安全，通过生成式对抗网络的生成模型和判别模型相互博弈不断优化，构造成最优判别器，可以对数据攻击进行检测。主要介绍生成式对抗网络（GANs）和Wasserstein生成式对抗网络的区别、模型及算法，通过研究GAN与WGAN梯度消失问题，实验证实WGAN可以有效地解决网络收敛性差、模型自由不可控、训练不稳定等问题，具有更好的性能。

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