中繼網路話務預測及KALAMA FILTER 估計模式應用之研究

Abstract

傳統中繼網路話務預測方法，係以本期中繼群話務測量值乘上整合成長因數，計算未 來話務估計值。因為測量話務的統計誤差，以及個別中繼群成長因數與整合成長因數 的差異，使得其預測結果統計性誤差更大。 本研究就美國貝爾系統新發展的逐次投射法則研析，發現應用Kalman Filter 估計模 式，可有效地提高預測的精確度與穩定度。尤以後者「預測的穩定度」的極佳化，即 將各周期對未來目標周期預測的變異改善至最小，不但提高預測的可信性，並降低中 繼網路規劃的保留急需中繼數量，有效地提高中繼網路營運績效。 就Kalman Filter 參數分析，選擇暫態穩健增益設計及穩態固定增益設計的逐次投射 法則，不但操作、維護簡單，並且保證於任何真實環境條件下，皆較傳統預測的方法 的統計特性為佳。