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LTE系统中链路性能预测技术研究的开题报告

一、研究背景

LTE系统作为第四代移动通信技术，已经成为全球主流的无线通信标准之一。在该系统中，链路性能直接影响着用户体验和网络质量。因此，预测链路性能的准确性对于LTE系统的优化和维护至关重要。

目前，已有一些关于LTE系统链路性能预测技术的研究。其中，针对无线信道建模的研究采用了很多基于概率统计的方法，如Markov模型、高斯过程模型等。然而，这些方法过于复杂，很难将其应用到实际的LTE系统当中。因此，如何研究出一种简单有效的链路性能预测技术，成为了我们需要探讨的问题。

二、研究内容

本文将针对LTE系统中链路性能预测技术进行研究，主要内容如下：

1.分析相关研究现状，总结已有方法的优缺点；

2.提出一种基于机器学习的链路性能预测方法，并分析其原理和适用范围；

3.收集LTE系统实测数据，并进行数据预处理以及特征工程；

4.构建机器学习模型并进行模型训练，验证模型预测性能；

5.结合实际应用需求，探讨链路性能预测技术的优化与拓展。

三、研究意义

本文的研究将对LTE系统的优化和维护具有一定的参考价值。一方面，通过分析已有方法的优缺点，提出了一种基于机器学习的链路性能预测方法，具有操作简便、模型可优化等优点；另一方面，收集LTE系统实测数据，构建机器学习模型，实现了对链路性能的预测，为优化移动通信网络提供了一种新的思路。

四、研究方法

本文将采用如下研究方法：

1.文献调研法：收集和分析目前链路性能预测领域的相关研究文献，总结已有方法的优缺点；

2.数据采集法：选择适当的地点进行LTE系统的实测，收集相关数据，据此验证模型预测性能；

3.数据预处理法：对收集的数据进行预处理，去除不必要的干扰因素，并进行特征工程；

4.机器学习法：构建机器学习模型，并进行模型训练、预测和评价；

5.实验验证法：利用所构建的模型进行链路性能预测，与实际情况对比，验证模型的预测性能。