移动互联网用户行为分析系统中聚焦爬虫的设计与实现

在移动互联网用户行为分析系统中,为了使深度包检测(deep packet inspection,DPI)进行有效地数据匹配,对用户行为进行更深层次的分析,达到不仅能识别出业务网站类型而且还识别出业务网站访问具体内容的目标,设计出一种能进行具体内容级别上特征爬取和提炼的爬虫模块.针对特定业务网站,考虑广义爬取对技术和存储要求高的缺点以及针对某一行业的爬虫系统得到数据有限的不足,设计并实现了一种基于特定页面分析的聚焦爬虫模块.该爬虫模块采用模块化的思想,使用多线程多任务,精确高效地爬取特定业务网站信息,为DPI匹配提供数据支持.经过测试验证,该爬虫模块达到了预期的要求,可维护性、可扩展性和实时性强,满足移动互联网用户行为分析系统对特征数据提取的需求.     

V2V三维宽带信道建模与统计特性分析

针对5G车对车(vehicle to vehicle,V2V)无线通信系统，基于几何随机建模方法，提出一种改进的三维宽带多输入多输出(multiple-input and multiple-outpit,MIMO)信道模型。引入多共焦半椭球体模型用于研究不同传播延迟下的V2V信道统计特性，结合时变的路径长度、信号角度和莱斯因子表征V2V信道的非平稳特性。推导了空-时相关函数、多普勒功率谱密度等关键信道统计特性的数学表达式。分析了城市和高速场景下信道相关特性的差别，并研究了车流密度、运动方向、天线角度、传播延迟等因素对信道统计特性的影响。结果表明，城市场景下的时间相关性和空间相关性明显低于高速场景;不同传播延迟下的V2V信道统计特性有明显差异;信道相关性同天线阵列角度、收发车运动方向和时间变化密切相关。模型仿真结果为车载通信提供了一些有价值的结论，可以作为未来V2V通信系统设计、优化和评估的有效指导。仿真结果与实测数据较好地吻合，证明模型能正确表征V2V无线信道的相关特性。