互联网大数据采集与处理的关键技术研究

中国工商银行股份有限公司数据中心（北京）金雯婷张松

随着社交网络、电子商务、移动互联网等信息通信技术的快速普及使用，基于新兴信息技术的商务应用和金融服务创新（如网上支付、移动支付、第三方支付等）也呈现出爆发式增长趋势。据中国互联网信息中心(CNNIC) 于2014年7月21日发布的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2014年6月，我国使用网上支付的用户规模达到2.92亿，较2013年底增加3208万人，半年度增长率为12.3%。根据易观国际的一项研究表明，2014年第二季度中国第三方互联网支付市场交易规模达18406.6亿元，同比增长了64.1%。

在互联网新兴技术普及应用的过程中，越来越多的用户数据产生、散布在互联网的各个角落，产生了大体量（Volume）、多样化（Variety）、高速度（Velocity）和低价值（Value）等大数据概念（big data），并渗透到每一个行业和业务职能领域，为下一步商业和金融服务创新浪潮奠定了数据基础。

传统的数据挖掘、分析处理方法和工具，在非结构化、高速化的大数据处理要求面前显得过于乏力，需要创新开发适应新型大数据处理需求的数据挖掘和数据处理方法。

互联网网页数据是大数据领域的一个重要组成部分，是互联网公司和金融机构获取用户消费、交易、产品评价信息以及其他社交信息等数据的重要途径，为互联网和金融服务创新提供了丰富的数据基础，因此，对互联网网页的大数据处理流程和技术进行探索具有重要意义。

互联网网页数据具有分布广、格式多样、非结构化等大数据的典型特点，我们需要有针对性地对互联网网页数据进行采集、转换、加工和存储，尤其在网页数据的采集和处理方面，存在亟须突破的若干关键技术。

一、网页大数据采集和处理的基本流程

互联网网页数据采集就是获取互联网中相关网页内容的过程，并从中抽取出用户所需要的属性内容。互联网网页数据处理，就是对抽取出来的网页数据进行内容和格式上的处理，进行转换和加工，使之能够适应用户的需求，并将之存储下来，以供后用。

互联网的网页大数据采集和处理的整体过程如图1所示，包含四个主要模块：Web爬虫(Spider)、数据处理(Data Process)、爬取URL队列(Url Queue)和数据。

这四个主要模块的功能如下。

爬虫(Spider)：从Internet上抓取网页内容，并抽取出需要的属性内容。

数据处理(Dp-data Process)：对爬虫抓取的内容进行处理。

URL队列(Url Queue)：为爬虫提供需要抓取数据网站的url。

数据(Data)包含三方面:①Site Url,需要抓取数据网站的Url信息；②Spider Data,爬虫从网页中抽取出来的数据；③Dp Data,经过dp处理之后的数据。

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2014.11整个web 数据采集和处理的基本步骤如下：（1）将需要抓取数据的网站的url 信息(Site Url)写入Url Queue；

（2）爬虫从URL 队列中获取需要抓取数据的网站的Site Url 信息；

（3）爬虫从Internet 抓取与Site Url 对应的网页内容，并抽取出网页特定属性的内容值；

（4）爬虫将从网页中抽取出的数据(Spider Data)写入数据库；

（5）dp 读取Spider Data，并进行处理；

（6）dp 将处理之后的数据(Dp Data)写入数据库。

二、数据采集的基本流程与关键技术

1.数据采集的整体框架

Web 爬虫的整个抓取过程如图2所示，主要包

括六个模块：网站页面(Site Page)，链接抽取(Url Extractor)，链接过滤(Url Filter)，内容抽取(Content Extractor)，爬取URL 队列(Site Url Frontier)和数据。

这六个模块的主要功能如下。

网站页面(Site Page)：获取网站的网页内容。链接抽取(Url Extractor)：从网页内容中抽取出该网站正文内容的链接地址。

链接过滤(Url Filter)：判断该链接地址的网

页内容是否已经被抓取过。

内容抽取(Content Extractor)：从网页内容中抽取所需属性的内容值。

URL 队列(Url Queue)：为爬虫提供需要抓取数据网站的url。

数据(Data)包含三方面：Site Url，需要抓取数据网站的url 信息；Spider Url，已经抓取过数据的网页url；Spider Content，经过抽取的网页内容。

2.数据采集的基本流程

整个数据采集过程的基本步骤如下：

（1）将需要抓取数据的网站的url 信息(Site Url)写入Url Queue；

（2）爬虫从URL 队列中获取需要抓取数据的网站的Site Url 信息；

（3）获取某个具体网站的网页内容；

图1 web 数据采集和处理

FCC

图2 web 数据采集

（4）从网页内容中抽取出该网站正文页内容的链接地址；

（5）从数据库中读取已经抓取过内容的网页地址(Spider Url)；

（6）过滤url。将当前的url和已经抓取过的url进行比较；

（7）如果该网页地址没有被抓取过，则将该地址写入(Spider Url)数据库；如果该地址已经被抓取过，则放置对这个地址的抓取操作；

（8）获取该地址的网页内容，并抽取出所需属性的内容值；

（9）将抽取的网页内容写入数据库。

3.数据采集的关键技术——链接过滤

链接过滤的实质就是判断一个链接(当前链接)是不是在一个链接集合(已经抓取过的链接)里面。在对网页大数据的采集中，可以采用布隆过滤器来实现对链接的过滤。

布隆过滤器(Bloom Filter)的基本思想是：当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。

布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势：

（1）在复杂度方面，布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数（即复杂度为O(k)）；

（2）在关系方面，散列函数相互之间没有关联关系，方便由硬件并行实现；

（3）在存储方面，布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。

布隆过滤器的具体实现方法是，已经抓取过的每个url，经过k个hash函数的计算，得出k个值，再和一个巨大bit数组的这k个位置的元素对应起来(这些位置数组元素的值被设置为1)。在需要判断某个url是否被抓取过时，先用k个hash函数对该url计算出k个值，然后查询巨大的bit数组内这k个位置上的值，如果全为1，则是已经被抓取过，否则没有被抓取过。

三、数据处理的基本流程与关键技术

1.数据处理的整体框架

数据处理的整个过程如图3所示，主要包括四个模块：分词(Words Analyze)、排重(Content Deduplicate)、整合(Integrate)和数据。

图3 数据处理

这四个模块的主要功能如下。

分词：对抓取到的网页内容进行切词处理。

排重：对众多的网页内容进行排重。

整合：对不同来源的数据内容进行格式上的整合。

数据：包含两方面的数据，Spider Data（爬虫从网页中抽取出来的数据）和Dp Data（在整个数据处理过程中产生的的数据）。

2.数据处理的基本流程

整个数据处理过程的基本步骤如下：

（1）对抓取来的网页内容进行分词；

（2）将分词处理的结果写入数据库；

（3）对抓取来的网页内容进行排重；

（4）将排重处理后的数据写入数据库；

（5）根据之前的处理结果，对数据进行整合；

（6）将整合后的结果写入数据库。

3.数据处理的关键技术——排重

排重就是排除掉与主题相重复项的过程，网页排

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2014.11重就是通过两个网页之间的相似度来排除重复项。Simhash 算法是一种高效的海量文本排重算法，相比于余弦角、欧式距离、Jaccard 相似系数等算法，Simhash 避免了对文本两两进行相似度比较的复杂方式，从而大大提高了效率。

采用Simhash 算法来进行抓取网页内容的排重，可以容纳更大的数据量，提供更快的数据处理速度，实现大数据的快速处理。图4是simhash 的算法思路。

Simhash 算法的基本思想描述如下：

输入为一个N 维向量V，比如文本的特征向量，每个特征具有一定权重。输出是一个C 位的二进制签名S。

（1）初始化一个C 维向量Q 为0，C 位的二进制签名S 为0。

（2）对向量V 中的每一个特征，使用传统的Hash 算法计算出一个C 位的散列值H。对1<=i<=C,如果H 的第i 位为1，则Q 的第i 个元素加上该特征的权重；否则，Q 的第i 个元素减去该特征的权重。

（3）如果Q 的第i 个元素大于0，则S 的第i 位为1；否则为0。

（4）返回签名S。

对每篇文档根据SimHash 算出签名后，再计算两个签名的海明距离（两个二进制异或后1的个数）即可。根据经验值，对64位的SimHash，海明距离在3以内的可以认为相似度比较高。

4.数据处理的关键技术——整合

整合就是把抓取来的网页内容与各个公司之间建立对应关系。对于每一个公司来说，可以用一组关键词来对该公司进行描述，同样的，经过dp 处理之后的网页内容，也可以用一组关键词来进行描述。因此，整合就变成了两组关键词(公司关键词，内容关键词)之间的匹配。

对于网页内容的分词结果来说，存在着两个特点：（1）分词结果的数量很大；（2）大多数的分词对描述该网页内容来说是没有贡献的。因此，对网页的分词结果进行一下简化，使用词频最高的若干个词汇来描述该网页内容。

经过简化之后，两组关键词的匹配效率就得到了很大的提升，同时准确度也得到了保障；经过整合之后，抓取来的网页内容与公司之间就建立了一个对应关系，就能知道某个具体的公司有着怎样的数据了。FCC

图4 Simhash

算法

互联网大数据采集与处理的关键技术研究

作者：金雯婷，张松

作者单位：中国工商银行股份有限公司数据中心北京

刊名：

中国金融电脑

英文刊名：Financial Computer of China

年，卷(期)：2014(11)

引用本文格式：金雯婷.张松互联网大数据采集与处理的关键技术研究[期刊论文]-中国金融电脑 2014(11)

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。一、数据收集在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。二、数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

移动互联网的关键技术综述[优质文档]

移动互联网关键技术的研究摘要：在最近几年里,移动通信和互联网成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的两大业务。根据有关方面的统计，截止2013年底，中国手机网民超过5亿，占比达81%。伴随着移动终端价格的下降及wifi的广泛铺设，移动网民呈现爆发趋势。基于对移动互联网研究现状的分析和演进趋势的预测，文章对移动互联网关键技术进行了简要的介绍。关键词：移动互联网（MI），关键技术 1 引言移动互联网(Mobile Internet, 简称MI)是一种通过智能移动终端，采用移动无线通信方式获取业务和服务的新兴业务，包含终端、软件和应用三个层面。终端层包括智能手机、平板电脑、电子书、MID等；软件包括操作系统、中间件、数据库和安全软件等。应用层包括休闲娱乐类、工具媒体类、商务财经类等不同应用与服务。随着技术和产业的发展，未来，LTE(长期演进，4G通信技术标准之一)和NFC(近场通信，移动支付的支撑技术)等网络传输层关键技术也将被纳入移动互联网的范畴之内。从宏观角度来看，移动互联网是由移动终端和移动子网、接入网络、核心网络3部分组成，如图1[1]，图1 移动互联网的体系结构移动互联网的参考模型如图2[2]，图2 移动互联网的参考模型

1.1 研究背景在如今这个快速发展的数字时代中，最令我们惊喜的变化或许就是移动设备的大量普及。对于任何品牌或者公司营销领域的人士来说，这都是一个值得引起注意的变化。因为这一变化意味着我们需要告知自己的客户“消费者、用户接入企业网站、服务的方式已经发生了改变，而企业需要对此作出应对。”对于这一变化所发生的速度以及普及程度，我们或许可以用如下一系列数字进行说明：（１）在美国地区，如今的智能手机用户数量已经是计算机用户数量的四倍。（２）苹果在2011年总共卖出了4800万部移动设备,而同期苹果卖出的笔记本以及Mac 机的数量则仅为490万台。（３）48%的美国移动订阅数字内容用户都使用智能手机。（４）2012年的智能手机用户使用率同比2011年上升了50%。（５）91%美国人无时无刻都保持自己的移动设备在可触及的范围内（即无论去哪，都会随身带着移动设备）。（６）2013年，移动手机将超越PC成为接入互联网的最主要途径。（７）有大约七分之一的搜索是通过手机完成的。（８）在2012年的“黑色星期五”期间，有24%的交易都是通过移动设备完成的。（９）94%的用户通过智能手机查找本地商家、或本地信息，其中有90%的用户在查找完成后会进行后续动作，比如进行购物或打电话进一步询问。（１０）只有20%的企业专门建立了针对移动设备的网站。 1.2 研究意义移动互联网继承了移动通信随时、随地、随身和互联网分享、开放、互动的优势，将互联网延伸至任何可移动通信终端，从而真正实现人类沟通和数字化生产的大解放，被视为信息产业的下一个金矿［3］。然而，移动互联网在移动终端、接入网络、应用服务、安全与隐私保护等方面还面临着一系列的挑战。其基础理论与关键技术的研究，对于国家信息产业整体发展具有重要的现实意义。 2 ＭＩ关键技术纵览移动互联网的发展历史和演进趋势，其关键技术主要包括终端先进制造技术、终端硬件平台技术、终端软件平台技术、网络服务平台技术、应用服务平台技术和网络安全控制技术，如图3所示，

数据采集与处理技术

数据采集与处理技术参考书目： 1．数据采集与处理技术马明建周长城西安交通大学出版社 2．数据采集技术沈兰荪中国科学技术大学出版社 3．高速数据采集系统的原理与应用沈兰荪人民邮电出版社第一章绪论数据采集技术(Data Acquisition)是信息科学的一个重要分支,它研究信息数据的采集、存贮、处理以及控制等作业。在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题。将外部世界存在的温度、压力、流量、位移以及角度等模拟量（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）, 在收集到计算机并进一步予以显示、处理、传输与记录这一过程，即称为“数据采集”。相应的系统即为数据采集系统（Data Acquisition System,简称DAS）数据采集技术以在雷达、通信、水声、遥感、地质勘探、震动工程、无损检测、语声处理、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等领域有着广泛的应用。 1．1 数据采集的意义和任务数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集、转换为数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。相应的系统称为数据采集系统。数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。数据采集系统的好坏，主要取决于精度和速度。 1．2 数据采集系统的基本功能 1.数据采集：采样周期

大数据采集与信号处理

数据信息采集与处理

基本内容：基于FFT的功率谱分析程序设计与应用 1.基本要求 1)对一个人为产生的信号进行采用FFT变换方法进行功率谱分析。已知信号x(n)=80.0*COS(2*3.14*SF*n/FS) 式中： n=0,1,2 ……N-1 SF---信号频率 FS---采样频率其FFT变换结果X(k)可用下面提供的FFT子程序求出，计算功率谱的公式为： W（k）=2(XR(k)2 +XI(k)2)/N 式中：k=0,1,2 ……N/2-1 XR(k)--- X(k)的实部 XI(k)--- X(k)的虚部请用VB，VC或C++Builder编译器编程，或采用MATLAB计算，或采用高级语言调用MATLAB计算。处理结果为采用窗口显示时域波形和频域波形。此信号的时域谱、频域谱、功率谱如下面图1~图3所示：图1

图2 图3 其MATLAB代码为： FS=200; SF=10;

N=1024; n=0:N-1; t=n/FS; x=80.0*cos(2*3.14*SF*t); figure; plot(t，x); xlabel('t'); ylabel('y'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)时域波形'); grid; y=fft(x,N); mag=abs(y); f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换 figure; plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图 xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)幅频谱图N=1024'); grid; Py =2*(y.*conj(y))/N; %计算功率谱密度Py figure; plot(f(1:N/2),Py(1:N/2)); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率谱密度'); title('x=80.0*cos(2*3.14*sf*t)功率谱密度'); grid; 2)对实验所采集的转子振动信号进行频谱分析

工业互联网九大核心技术

工业互联网的九大核心技术工业互联网这个话题是由GE公司在2012年率先提出的。这个话题和后来2013年德国提出的工业4.0，可以说搅动了很多企业的神经。但是这些新的理念并不是空穴来风，它是工业化国家在过去几十年强大的技术积累，以及和互联网结合以后产生的新战略，新的技术布局以及对未来的一种新的愿景。如果我们单从互联网角度去解读这些愿景和战略，我认为是不够的。事实上工业互联网有强大的技术支撑。在工业互联网领域，我们要想获得持续、稳健的发展，需要具备坚实的技术基础。下面这张图将正在出现的以及未来可能出现的技术要素用结构化的方式展现出来，让大家对工业互联网所形成的技术和系统基础，有一个系统性的了解。在这个结构当中，最为基础是工业互联网的标准和系统安全体系，不同于已经成熟的商业互联网和人际互联网，工业互联网相关的技术标准还远远没有成形，

可以讲不同技术阵营当中的博弈和争夺正在激烈展开。而且系统安全是比较薄弱的环节，这在相当程度上阻碍了工业互联网的开放，和彼此数据的交换。在未来我们可以预见到各个工业化的国家、组织乃至企业，以及科研机构，将围绕标准的设立和系统安全的共识和创建，进行大量的工作。这些基础性的工作是非常重要的，而且是战略性的。因此我们中国的企业家群体要非常关注这些基础性的工作，要抛弃那些可能假想性的，以及希望快速弯道超车的简单愿望。没有这些基础工作，要实现真正意义上的工业互联，是不可能的。在此之上还有三个非常关键的技术组件，一个称之为随处可及的超级计算终端。所谓随处可及的超级计算终端，是由传感器、强大的芯片以及因此产生的分布式强大计算能力所带来的，这个是因为芯片技术的普及和IPV6的寻址能力的扩张所带来的。第二类的组件基础，我们称为软件定义机器。所谓软件定义机器就是强大的、无处不在的超级计算终端，以及我们所使用的工业时代的各种设备的整合以后所出现的一种新的前景。未来硬件虽然重要，但是软件更加重要。硬件作为技术组件，相对软件赋予不同的功能，软件定义硬件和定义机器，将成为未来的大势所趋。由此产生的数据、模式、方法论和人工智能，将归结在知识工作的自动化领域，这个领域涉及大量新的技术。在这三个技术组件之上，是关于新型的工业流程。未来的工业流程将突破流程化，或者是离散化的传统定义。随着机器人的深度介入，将使得工业流程和工业生产的过程发生根本性的改变。工业生产将变成真正没有停息的全过程，因为机器人没有疲劳，而且机器人之间将进行深度的交流和自动化处理，使得生产效率突破人类介入方式的瓶颈，达到新的高峰。在分布式生产领域，3D打印作为分布式生产的一个代表，将成为一个新的明星，而且它使得个体、组织成为大型生产中间的一个个节点，彻底改变过去大规模生产方式，这将重新定义未来的工业流程。

数据采集与处理讲解

1数据的采集与处理 1.1数据的采集施工监控中需对影响施工及控制精度的数据进行收集，主要包括环境参数和结构参数，前者又主要是指风速风向数据；后者主要指结构容重、弹模等数据。施工监控需进行收集的数据如表1-1所示。 1.1.2数据采集方法基于港珠澳大桥特殊的地理位置，采用远程数据采集系统，与传统的数据采集系统相比，具有不受地理环境、气候、时间的影响等优势。而借助无线传输手段的远程数据采集系统，更具有工程造价和人力资源成本低，传输数据不受地域的影响，可靠性高，免维护等优点。远程无线数据采集系统的整体结构如图1-2所示。 1-2 远程无线数据采集系统组成结构图

1.2数据的处理与评估在数据分析之前, 数据处理要能有效地从监测数据中寻找出异常值, 必须对监测数据进行可靠性检验, 剔除粗差的影响, 以保证监测数据的准确、可靠。我们拟采用的是最常用的μ检验法来判别系统误差; 用“3σ准则”剔除粗差; 采用了“五点二次中心平滑”法对观测数据进行平滑修正。同时, 在数据处理之后, 采用关联分析技术寻找某一测点的最佳关联点, (为保证系统评判的可靠性, 某一测点的关联点宜选用2 个以上)。我们选用3 个关联测点, 如果异常测值的关联测点有2 个以上发生异常, 且异常方向一致, 则认为测值异常是由结构变化引起, 否则, 认为异常是由监测系统异常引起。出现异常时, 经过判定, 自动提醒用户检查监测系统或者相应的结构(根据测点所在位置), 及时查明情况, 并采取一些必要的应急措施, 同时对测值做标注, 形成报表, 进行评估。 1.2.1系统误差的判别判别原则: 异常值检验方法是建立在随机样本观测值遵从正态分布和小概率原理的基础之上的。根据观测值的正态分布特征性, 出现大偏差观测值的概率是很小的。当测值较少时, 在正常情况下, 根据小概率原理, 它们是不会出现的, 一旦出现则表明有异常值。依统计学原理: 偏差处于2 倍标准差或3 倍标准差范围内的数据为正常值, 之外的则判定为异常。事实上标准差σ多数情况下是求知的, 通常用样本值计算的标准差S 来替代。桥梁健康监测资料的数据量特别大, 一般都为大样本, 所以我们用μ检验。在分析中, 我们将所得的数据分成两组Y1 、Y2,并设()1211,1Y N u δ, ()2222,2Y N u δ择统计量为 : 'y y U -= (1) 式中12y y 、—两组样本的平均值: 21n 、n —两组样本的子样数: 21S S 、 —两组样本的方差。若 '2 a U U ≥ (2) 则存在系统误差。否则, 不存在系统误差。 1.2.2 粗差点的剔除在观测次数充分多的前提下, 其测值的跳动特征描述如下式: ()112j j j j d y y y +-=-+ (3) 式中j y (j=1,2,3,4,……,n- 1)是一系列观测值。

移动互联网关键技术及典型业务产品研究

电信科学2010年第10期 Study of Opening Network Capabilities for Mobile Internet Dong Bin ，Yu Yuhai ，Xi Pingya (Shanghai Research Institute of China Telecom Co.，Ltd.，Shanghai 200122，China) Abstract Mobile Internet service is a combination of Internet service and mobile telecommunication service ，both are developing rapidly.In this paper ，according to the different characteristics of the Internet and mobile network ，we analyzed the mobile Internet service development demands and gave a technical network framework to meet these demands.We also put forward technical solutions try to realize the network framework.Key words mobile Internet ，open network capability ，Mashup ，mobile network and Internet convergence （收稿日期：2010-09-19） 9 肖志辉.移动互联网研究综述.电信科学，2009，25（10） 10杨震，陈晓勤.电信企业开展个性化信息服务的研究.电信科学， 2009，25（10） 11中国电信.观察与分析——— 移动互联网Widget ，2008本文聚焦Web2.0、SaaS 、云计算等新技术对移动互联网的影响，包括移动互联网的应用特征、用户需求、发展趋势、关键技术、基本能力等，在此基础上，探讨了移动互联网的典型应用，最后提出新型业务模式建议。关键词移动互联网；Web2.0；SaaS ；云计算；3G 应用；业务模式移动互联网关键技术及典型业务产品研究沈晶歆（中国电信股份有限公司上海研究院上海200122）摘要 1前言移动互联网一般指用户使用手机等无线终端，通过 3G （WCDMA 、cdma2000或者TD -SCDMA ）或者WLAN 等速率较高的移动网络接入互联网，可以在移动状态下（如在地铁、公交车等）使用互联网的网络资源。随着移动终端和互联网的发展，移动互联网发展迅速。20世纪80年代，基于FDMA 的模拟移动终端的出现，专题：移动互联网业务与应用 5

GNSS数据采集与处理技术设计书

************大学 GNSS数据采集与处理技术设计书课程名称专业班级组员姓名任课教师

目录 1 基本概况 (2) 2 主要任务 (2) 3 作业依据 (2) 4 使用的仪器及物品 (2) 5 已有起始资料情况 (3) 6 坐标系统 (3) 7 GPS控制网的布设 (3) 7.1 GPS网图形设计及设计原则 (3) 7.1.1 GPS网图形设计原则 (4) 7.1.2 GPS网图形设计 (3) 7.2 GPS网的密度设计 (4) 7.3 GPS控制网的选点 (4) 7.4 埋石 (5) 8 制定观测计划 (5) 9 静态外业观测 (6) 9.1 外业基本要求 (6) 9.2 外业观测记录要求 (6) 9.3 静态数据传输与备份 (7) 10 静态数据处理 (7) 10.1 静态数据处理任务 (7) 10.2 数据处理的具体事项 (7) 10.2.1 基线解算及其质量检验 (7) 10.2.2 GPS网平差 (9) 11 提交的成果 (9) 附录 (11)

GNSS数据采集与处理技术设计书 1 基本概况 *******大学北校区位于****省****市******新城，校园地势整体平坦，校内绿化面积较大，校园环境优美，周末时间人流量较少。 2 主要任务进行GPS外业静态测量，并进行数据处理，建立二级GPS控制网。 3 作业依据 a．《全球定位系统GPS测量规范》GB/T 18314-2009； b.《工程测量规范》GB 50026-2007； c.《全球定位系统城市测量技术规程》CJJ73-2010； d.《测绘成果质量检查与验收》GB/T 24356-2009。 4 使用的仪器及物品表1 仪器及物品列表

数据采集与处理描述

数据处理地一般过程数据处理一般包括收集数据、、和分析数据等过程.数据处理可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知事物作出合理地推断和预测.文档来自于网络搜索全面调查和是收集数据地两种方式，全面调查通过调查来收集数据，抽样调查通过调查来收集数据.文档来自于网络搜索实际调查中常采用抽样调查地方法获取数据.用样本估计是统计地基本思想. 抽样调查具有花费少、省时地特点，还适用一些不宜使用全面调查地情况.采用抽样调查需要注意：①样本容量要适中，一般为总体地～；②抽取时要尽量使每一个个体都有相等地机会被抽到.这样抽取地样本才具有代表性和广泛性.才能使样本较好地反映总体地情况.文档来自于网络搜索要考察地全体对象称为，组成总体地每一个考察对象称为，被抽取地那些个体组成一个，样本中个体地数目称为.文档来自于网络搜索利用统计图表描述数据是统计分析地重要环节.四种统计图地各自特点：（）条形统计图：能清楚地表示出每个项目地具体数目；（）扇形统计图：能清楚地表示出各部分在全体中所占地百分比；（）折线统计图：能清楚地反映事物地变化情况；（）直方图：能清楚地表示出每组频数地大小. 扇形统计图表明地是部分在总体中所占地百分比，一般不能直接从图中得到具体数量，用圆代表地是总体，圆地大小与具体数量大小没有关系. 扇形圆心角该部分百分比×°文档来自于网络搜索画扇形统计图地步骤：先调查收集数据，根据数据计算百分比，圆心角，画出扇形，标出百分比. 画直方图地一般步骤：⑴计算最大值与最小值地差⑵决定组距和组数⑶列频数分布表⑷画频数分布直方图(或频数折线图).文档来自于网络搜索注意对以下概念地理解： ⑴组距：把所有数据分成若干组，每个小组地两个端点之间地距离（组内数据地取值范围）称为组距.⑵频数：对落在各个小组内地数据进行累计，得到各个小组内数据地个数叫做频数.⑶频数分布直方图⑷频数折线图文档来自于网络搜索频数分布直方图是以小长方形地来反映数据落在各个小组内地频数地大小.小长方形地高是频数与地比值.在等距分组时，各小长方表地面积（频数）与高地比是常数（组距）.文档来自于网络搜索熟悉以下各题：调查收集数据地方式通常有和两种.当总体中个体数目较少时用地方式获得数据较好，当总体中个体数目较多时用地方式获得数据较好.但关于电视机寿命、火柴质量等具有破坏性地调查不宜采用，国家人口普查采用.文档来自于网络搜索

大数据采集技术和预处理技术

现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

数据采集与处理技术试卷讲解

一、绪论（一）、1、“数据采集”是指什么? 将温度、压力、流量、位移等模拟量经测量转换电路输出电量后再采集转换成数字量后，再由PC 机进行存储、处理、显示或打印的过程。 2、数据采集系统的组成? 由数据输入通道，数据存储与管理，数据处理，数据输出及显示这五个部分组成。 3、数据采集系统性能的好坏的参数? 取决于它的精度和速度。 4、数据采集系统具有的功能是什么? （1）、数据采集，（2）、信号调理，（3）、二次数据计算，（4）、屏幕显示，（5）、数据存储，（6）、打印输出，（7）、人机联系。 5、数据处理系统的分类? 分为预处理和二次处理两种；即为实时（在线）处理和事后（脱机）处理。 6、集散式控制系统的典型的三级结构? 一种是一般的微型计算机数据采集系统，一种是直接数字控制型计算机数据采集系统，还有一种是集散型数据采集系统。 7、控制网络与数据网络的结合的优点? 实现信号的远程传送与异地远程自动控制。（二）、问答题： 1、数据采集的任务是什么？数据采集系统的任务：就是传感器输出信号转换为数字信号，送入工业控制机机处理，得出所需的数据。同时显示、储存或打印，以便实现对某些物理量的监视，还将被生产过程中的PC机控制系统用来控制某些物理量。 2、微型计算机数据采集系统的特点是（1）、系统结构简单；（2）、微型计算机对环境要求不高；（3）、微型计算机的价格低廉，降低了数据采集系统的成本；（4）、微型计算机数据采集系统可作为集散型数据采集系统的一个基本组成部分；（5）、微型计算机的各种I/O模板及软件齐全，易构成系统，便于使用和维修； 3、简述数据采集系统的基本结构形式，并比较其特点？（1）、一般微型计算机数据采集与处理系统是由传感器、模拟多路开关、程控放大器、采样/保持器、A/D转换器、计算机及外设等部分组成。（2）、直接数字控制型数据采集与处理系统（DDC）是既可对生产过程中的各个参数进行巡回检测，还可根据检测结果，按照一定的算法，计算出执行器应该的状态（继电器的通断、阀门的位置、电机的转速等），完成自动控制的任务。系统的I/O通道除了AI和DI外，还有模拟量输出（AO）通道和开关量输出（FDO）通道。（3）、集散式控制系统也称为分布式控制系统，总体思想是分散控制，集中管理，即用几台计算机分别控制若干个回路，再用监督控制计算机进行集中管理。（三）、分析题： 1、如图所示，分析集散型数据采集与处理系统的组成原理，系统有那些特点？

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。大数据处理

移动互联网的关键技术综述

工具媒体类、商务财经类等不同应用与服务。随着技术和产业的发展，未来，LTE(长期演进，4G通信技术标准之一)和NFC(近场通信，移动支付的支撑技术)等网络传输层关键技术也将被纳入移动互联网的范畴之内。从宏观角度来看，移动互联网是由移动终端和移动子网、接入网络、核心网络3部分组成，如图1[1]，图1 移动互联网的体系结构移动互联网的参考模型如图2[2]，图2 移动互联网的参考模型 1.1 研究背景在如今这个快速发展的数字时代中，最令我

们惊喜的变化或许就是移动设备的大量普及。对于任何品牌或者公司营销领域的人士来说，这都是一个值得引起注意的变化。因为这一变化意味着我们需要告知自己的客户“消费者、用户接入企业网站、服务的方式已经发生了改变，而企业需要对此作出应对。”对于这一变化所发生的速度以及普及程度，我们或许可以用如下一系列数字进行说明：（１）在美国地区，如今的智能手机用户数量已经是计算机用户数量的四倍。（２）苹果在2011年总共卖出了4800万部移动设备,而同期苹果卖出的笔记本以及Mac机的数量则仅为490万台。（３）48%的美国移动订阅数字内容用户都使用智能手机。（４）2012年的智能手机用户使用率同比2011年上升了50%。（５）91%美国人无时无刻都保持自己的移动设备在可触及的范围内（即无论去哪，都会随身带着移动设备）。（６）2013年，移动手机将超越PC成为接入互联网的最主要途径。

大数据分析和处理的方法步骤

大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足

应用于移动互联网的Peer-to-Peer关键技术

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW Journal of Software, Vol.20, No.8, August 2009, pp.2199?2213 doi: 10.3724/SP.J.1001.2009.03639 ? by Institute of Software, the Chinese Academy of Sciences. All rights reserved.
E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/c89775935.html, https://www.360docs.net/doc/c89775935.html, Tel/Fax: +86-10-62562563
应用于移动互联网的Peer-to-Peer关键技术
李伟 1,2, 徐正全 3+, 杨铸 1
1 2 3
?
(武汉邮电科学研究院光纤通信与网络国家重点实验室(筹),湖北武汉 (武汉大学电子信息学院,湖北武汉 430072) 430074) (武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉
430074)
Peer-to-Peer Key Technologies in Mobile Internet
LI Wei1,2,
1
XU Zheng-Quan3+,
YANG Zhu1
(Optical Communication & Network State Key Laboratory (Preparing), Wuhan Research Institute of Posts and Telecommunications, Wuhan 430074, China)
2 3
(School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan 430072, China) (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430074, China)
+ Corresponding author: E-mail: xuzq@https://www.360docs.net/doc/c89775935.html,
Li W, Xu ZQ, Yang Z. Peer-to-Peer key technologies in mobile Internet. Journal of Software, 2009,20(8): 2199?2213. https://www.360docs.net/doc/c89775935.html,/1000-9825/3639.htm Abstract: This paper analyzes the previous study of applying P2P technology in mobile Internet. It first
introduces the P2P technology and the conception of mobile Internet, and presents the challenges and service pattern of P2P technology in mobile Internet. Second, the architectures of P2P technology in mobile Internet are described in terms of centralized architecture, super node architecture and ad hoc architecture, respectively. Further more, the resource location algorisms and cross-layer optimizations are introduced based on two different terminal access patterns. Detailed analyses of different key technologies are presented and the disadvantages are pointed out. At last, this paper outlines future research directions. Key words: 摘要: mobile Internet; peer-to-peer; mobile ad hoc; resource location
对现有的应用于移动互联网的 P2P 技术方面的研究进行了分析.首先介绍了 P2P 技术和移动互联网的概
念,并提出将 P2P 技术应用在移动互联网所面临的挑战和应用模式.其次,分别针对集中式架构、超级节点体系架构和 ad hoc 架构对应用于互联网的 P2P 网络体系架构进行了阐述.再其次,针对移动终端的两种接入模式,分别在资源定位算法和跨层优化两个方面进行了介绍.对各关键技术的特点进行了详细的分析,指出其存在的不足.最后,对未来的工作进行了展望. 关键词: 移动互联网;peer-to-peer;mobile ad hoc;资源定位文献标识码: A 中图法分类号: TP393
?
Supported by the National Basic Research Program of China under Grant No.2006CB303104 (国家重点基础研究发展计划(973)) Received 2008-10-10; Accepted 2009-04-27

现代通信网络的关键技术

现代通信网络的关键技术信息与电子学院2220110145 （一）通信网的现状 1835年莫尔斯发明了电报。1876年贝尔发明了电话。此后在长达近百年的时间里，这两种电信业务一直处于垄断地位。60年代初，半导体技术长足的进步与计算机应用的普及，使通信事业发生革命性的变化。C&C(Computer Communication)已成为现代通信的同义语。数字化和业务的多样化是现代通信的两个重要特点，以数字“0”和“1”表示的信息具有很高的传输质量，并且便于进行通信处理和信息处理。随着科学技术的进步和经济文化的发展，社会需求的通信业务的种类不断增加．表1列出了一些国家已经投入运营的各种通信网。电话网将世界上现有的几亿部电话机相互连接，构成当代最大的通信系统。目前各国电信部门广泛利用数字程控交换技术和数字传输技术对模拟电话网进行改造，从而能够不断增设新的附加业务，提高通话质量，进一步降低设备与网路运行管理的成本，使电话网逐步向综合数字网(IDN：Integrated Digital Network)过渡。数据通信网不仅能够传送数据，还可利用配置在网内的计算中心进行数据处理。它在社会生活中发挥着重要的作用。尤其是采用著名的x．25通信协议的分组交换网近年来获得了迅速发展，已成为仅次于电话网的国际第二大通信网。与此相反，电信网呈现出停滞乃至衰落的趋势，将来可能完全被数据通信网取代。这是因为数据网完全具备电信网的功能，能够高速提供所有电报业务的缘故。移动通信网是利用无线信道将汽车、船舶和飞机等移动体和电话网等固定的通信网相连的通信网。近年来，移动通信业务发展迅速，各发达国家每年以高速率增长。为了进一步扩大移动用户数，便于与数字电话网互通以及与ISDN网综合，今后将主要发展900MHz数字移动通信系统。在移动通信网中需要移动体定位及跟踪交换等特殊的网管技术。当前，在图像通信中应用最广的是传真(FAX)业务。尤其在一些不习惯利用键盘输入字符的国家得到迅速推广。在一些发达国家中可视图文(Video text)业务也逐渐普及。它能够非常便利地向人们提供电信购物、新闻检索和经济信息等服务，具有广阔的发展前景，可视电话与会议电视等动图像通信业务是最重要的交互型视频通信业务。会议电视具有清晰的画面及逼真的临场感，它不仅能够缓解日益严峻的交通状况，而且可以节省大量的时间和经费，提高工作效率。增值通信网(VAN：Value Added Network)1973年始于美国。当时许多经营者利用从电信、公司租用的线路组建分组交换网，然后再出租来获取利润。起初这种通信网被称作VAN，后来把凡具有协议变换、速率变换和存储功能的数据通信网统称为VAN。它的资费低廉。用户可利用网路中丰富的通信协议和任何通信对象进行通信。 ISDN是以公用电话网IDN为基础构成的。它以标准的用户一网络接口实现端到端的数字连接，此外，其信息通路与信令通路相分离，并得到No．7信令网的支持。总之它是严格按照CCITT l系列建议组建的通信网。当前经常看到在局域网(LAN)中实现ISDN的提法。这是一个错误的概念，虽然功能强化的计算机局域网中可能包容多种通信媒体，即除具有通常的LN的功能外尚能提供电话、FAX和会议电视等等多种业务，但是它只是一个多媒体的高级办公自动化(OA)系统，而绝非ISDN，LAN只能作为ISDN的一个终端通过I系列接口接入ISDN。当前，以微电子技术和软件技术为核心的信息通信技术进入了一个新的高度。材料与器件向超高密度化、超高

5G网络关键技术发展现状及趋势研究

技术 Special Technology D I G I T C W 专题 44DIGITCW 2019.06 目前，我国移动通信技术已经在科研机构、运营商等单位的大力研究下得到了极大的发展，从传统的2G 语音GSM 网络发展到了3G TD-SCDMA 和4G TD-LTE 数据网络时代，不仅满足了移动语音通信需求，还可以有效支持高速数据传输，比如能够满足高清晰视频、大型移动手游等的需求，同时接入的用户数量数以亿计，为进一步提高移动通信水平，我国又提出了5G 通信技术[1]。 1 5G 网络关键技术应用现状目前，5G 网络已经在雄安新区、深圳、杭州、上海、北京等城市建设和部署，获得了非常宝贵的移动通信建设经验。5G 移动通信网络承载的移动应用软件就会大幅度增加，这些软件需要利用移动数据传输信息，同时还可以利用虚拟现实和GPS 定位进行渲染信息，因此移动通讯软件需要依赖高速的数据传输带宽资源，这样就可以大幅度提升数据传输效率。5G 网络目前也引入了自组织网络、设备到设备、异构超密集网络和SDN 技术[2]。自组织网络（Self-Organizing Network ，SON ）可以根据5G 网络的应用情况，实现网络设备之间的通信自主优化和自主愈合，如果网络某些设备退出，此时就可以自动发现另外的备用通道，可以实现5G 网络部署和运营的自动化，能够根据实际需求自我调整5G 网络参数，提高网络数据传输性能，SON 还可以减轻网络维护人员的工作量，提高5G 移动网络的运营效率。设备到设备（Device-to-Device ，D2D ）是在4G 时代提出的一种通信技术，但是在5G 网络中得到了更大改进和发展，设备到设备可以支持移动终端的复用能力，进一步提高5G 小区资源利用率，提高互联网的容量，进一步提高频谱资源利用效果，改进5G 移动通信网络基础设备的可靠性。D2D 在5G 网络应用中具有很多优势，降低蜂窝通信网络的负担，减少移动终端通信的电池功耗，增加5G 移动通信的比特速率，设备到设备可以更好的提高车联网、物联网的应用效能，构建多模式的应用场景，提高5G 网络普及能力。软件定义网络（Software De ? ned Network ，SDN ）作为5G 移动网络的创新架构，其可以虚拟化每一层设备，利用核心的OpenFlow 技术实现网络设备控制面与数据面之间的分离，以便可以灵活控制5G 移动网络的流量，提高5G 网络的管道通信效率，控制5G 核心网络和应用创新能力，具有重要的作用。异构超密集网络可以增大小区的规模，持续缩小小区的半径，形成一个超大规模的集成小区，实现密集化的操作机制，进一步提高5G 移动通信的千倍增益，形成一个超密集网络集群平台，可以接入更多的移动智能通信设备，比如智能手机、平板电脑、笔记本电脑等，也可以让更多的用户接入到系统，无线网络流量也会成倍的增加，可以达到数万倍，有效满足当前数以亿计的用户通信操作需求，这样就可以满足用户多元化和多样化的操作通信需求。智能天线是一种先进的通信发射技术，5G 网络的小区越来越密集，对于通信容量、耗能和业务需求也越来越高，因此可以利用智能天线构建超大规模天线阵列，实现数据的高速发射和接收，同时还可以控制各个信道的功耗，保证智能天线在5G 网络中得到有效应用。 2 5G 网络技术未来发展趋势 5G 网络作为一种先进的移动通信技术，其将会得到更多的应用，无论是在车联网、物联网还是在移动网，均可以利用智能天线、SON 、SDN 等提高通信传输能力，实现4K 高清晰视频的实时传播[3]。另外，随着5G 移动通信未来的发展和普及，将会吸引更多的通信专家、科技公司、科研教育机构进行研究，本文通过未来发展情况进行分析，认为5G 网络未来发展包括两个关键趋势，一是通信带宽资源更高、系统容量更大；二是数据通信组网更加智能和复杂。5G 移动通信也将会引入更多的通信关键技术，这些技术包括动态化的通信带宽资源分配、频分多址接入、大规模MIMO 技术等，这些都可以提高网络通信的接入能力。带宽动态优化和分配技术可以根据通信带宽的承载能力，为每一个用户按需分配带宽资源，这样就可以提高带宽资源灵活性，利用频分多址接入可以更好的识别每一个用户，大规模MIMO 技术实现数据的高接入和并发输出，这样就可以提高5G 网络的复用能力。5G 通信组网也可以结合绿色节能的实际应用需求，开发一些更加节能的基站建设模式，提高5G 网络规划和处理能力，方便设计和建设人员运行维护。 3 结束语 5G 网络作为当前最先进的移动通信技术，其可以为用户智能手机、平板电脑、车载设备等提供高达20G 的带宽传输速度，能够利用5G 构建车联网、物联网等，进一步提高网络通信速度。参考文献 [1] 王广增. 关于5G 移动通信关键技术的分析及其未来发展前景分析[J]. 中国新通信，2015，17（19）：56-56. [2] 赵明宇，严学强. SDN 和NFV 在5G 移动通信网络架构中的应用研究[J]. 移动通信，2015（14）：64-68. [3] 夏宇星，张维. 5G 移动通信发展趋势与若干关键技术分析[J]. 电子技术与软件工程，2017（21）：35-35. 5G 网络关键技术发展现状及趋势研究高　明，夏幸福（海军91917部队，北京 102401）摘要：移动通信经过多年的发展和改进，经历了GSM、TD-SCDMA、TD-LTE 等阶段，目前已经迈入5G 网络时代。5G 网络利用先进的SON、D2D、异构超密集网络和软件定义网络等技术，可以大幅度提升通信带宽及用户接入数量，进一步提高移动通信的数据速度，对移动通信具有重要的作用和意义。关键词：5G 网络；SON ；异构超密集网络；设备到设备doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.06.024中图分类号：TN929.5 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）06-0044-01