Abstract—In this paper, a simple heuristic genetic algorithm is used for Multistage Multiuser detection in fast fading environments. Multipath channels, multiple access interference (MAI) and near far effect cause the performance of the conventional detector to degrade. Heuristic Genetic algorithms, a rapidly growing area of artificial intelligence, uses evolutionary programming for initial search, which not only helps to converge the solution towards near optimal performance efficiently but also at a very low complexity as compared with optimal detector. This holds true for Additive White Gaussian Noise (AWGN) and multipath fading channels. Experimental results are presented to show the superior performance of the proposed techque over the existing methods. Keywords—Genetic Algorithm (GA), Multiple Access Interference (MAI), Multistage Detectors (MSD), Successive Interference Cancellation.
I.I NTRODUCTION
IRELESS communication continues to experience rapid
growth, showing a large increase in number of users [1]. Cost of network operation, power consumption, number of users and low error rate are the main issue of emerging wireless technologies. A type of wireless technology, which has become very popular over the last few years, is the direct sequence Code Division Multiple Access (DS-CDMA). CDMA is an attractive multiuser scheme that allows users to transmit at the same carrier frequency and at the same time but different codes in an uncoordinated manner. However, this creates multiple access interference (MAI), which, if not controlled, can seriously deteriorate the quality of reception. Multi-user detection refers to techniques, which detect the transmitted information of several users jointly. Compensation for MAI is critical for satisfactory performance of DS-CDMA systems. The performance of optimum multi-user detection [2-4] is significantly superior over Conventional Detector (CD) also known as Matched Filter, but at the cost of very high computational complexity.
The Computational complexity increases exponentionally with the number of users. Research efforts are now Muhammad Naeem is with Electrical Engineering department, University
of Eengineering and Technology, Taxila Pakistan (e-mail: muhammadnaeem@https://www.doczj.com/doc/7f10089197.html,).
Syed Ismail shah is with Iqra University, Islamabad, Pakistan (e-mail: ismail@https://www.doczj.com/doc/7f10089197.html,.pk, syedismailshah@https://www.doczj.com/doc/7f10089197.html,).
Habibullah Jamal is with Electrical Engineering Department and vice chancellor of University of Engineering and Technology, Taxila, Pakistan. (e-mail: drhjamal@https://www.doczj.com/doc/7f10089197.html,.pk). concentrated on the development of fast converging low complexity sub-optimal multi-user detection receivers [2-4]. The multistage detector is one of the sub optimal multi-user detectors, which relies on improving each stage’s estimate by subtracting the estimate of MAI obtained by previous stage. Multistage detector is non-linear and requires the exact knowledge of the user powers.
Combinatorial optimization based multi-user detectors have been proposed in [5-11]. In [7] a pure genetic algorithm (GA) based detector is used in Additive White Gaussian Noise (AWGN) in synchronous channel. In recent years many other combinatorial algorithm based detectors like Memetic [6], Evolutionary Programming [8] and Tabu search [12] have been developed for synchronous DS-CDMA. In this paper, we consider heuristic genetic algorithm for multistage multi-user detection in asynchronous multipath channels.
The paper is organized as follows. In the next section we present the system model for fast fading multipath Multi-user detection (MUD) environment. Section 3 describes the multistage detectors used in the context of genetic algorithms. Section 4 presents the genetic parameter description. In Section 5 GA based detection procedure is explained and simulation results are provided. The paper is concluded in Section 6.
II. S YSTEM M ODEL
We assume BPSK modulation and use direct sequence spread spectrum signaling, where each active mobile unit possesses a unique signature sequence (short repetitive spreading code) to modulate the data bits. The base station receives a summation of the signals of all the active users after they travel through different paths in the channel. The multipath is caused due to reflections of the transmitted signal that arrive at the receiver along with the possibility of the line-of-sight component being received also. These channel paths induce different delays, attenuations and phase-shifts to the signals and the mobility of the users causes fading in the channel. Moreover, the signals from different users interfere with each other in addition to the additive white Gaussian noise (AWGN) present in the channel.
Multiuser channel estimation refers to the joint estimation of the unknown channel parameters for all users to mitigate these undesirable effects and accurately detect the received bits of different users. Whereas MUD refers to the detection of the received bits for all users jointly by canceling the interference between the different users. The performance of
Multiuser Detection in CDMA Fast Fading Multipath Channel using Heuristic Genetic
Algorithms
Muhammad Naeem, Syed Ismail Shah, and Habibullah Jamal
W
multiuser detection depends greatly on the accuracy of the channel estimates. The model for the received signal at the output of the multipath channel that we use is based on the one presented in [15] and is described in the next section . A. Single-User Channel Representation As shown in Fig. 1, the complex baseband signal x(t) at the output of the channel is related to the transmitted complex baseband signal s(t) by
∫
?=τττd )t (s ),t (h )t (x (1)
Where ),t (h τ is the time-varying impulse response of the channel [5], [15]. The channel produces time and frequency shifts in the signal. An equivalent representation is in terms of the channel spreading function ),(H τθ ∫∫
?=m d d
T 0B B t 2j d d e ),t (s ),(H )t (x τθττθπθ (2) ∫
?≡dt e ),t (h ),(H t 2j πθττθ (3) In (2),m T is the multipath spread of the channel and denotes the maximum delay produced by the channel. Similarly, d B is the Doppler spread and denotes the maximum (one-sided) Doppler shift introduced by the channel. Fast-fading channels
encountered in practice exhibit Doppler spreads on the order of 100–200 Hz due to relative motions of the users .for a spread spectrum signal s(t) of duration T and chip interval c T , the channel admits the canonical decomposition [15]:
∑∑
=?=?≈L 0l M M
m T mt 2j c k ml
k c e )lT t (s H T T )t (x π
(4) where [][]d c m TB M ,T /T L == and )lT ,T /m (H H c ml
)≡, L denotes the number of multipath components and M the
number of Doppler compenents.
Fig.1 Wireless channel: a linear time-varying system
B. Multiuser Signal Model To model a multi-user scenario we assume a K-user direct sequence CDMA system with BPSK (Binary Phase Shift
Keying) modulation with each transmitted signal selected from a binary alphabet and limited to [0,T], where T is the
symbol period. Each user transmits a zero mean stationary bit
sequence with i.i.d. Components and different users are
independent of each other. The signal at the input of the
receiver is given by
)t (n )t (x )t (r += (5)
∑∑
?==+=I I i K
1
k k i k )t (n )t (x )i (b )t (r (6) Where }1,1{)i (b k
?∈ is the th i bit of the Kth user, )t (x i k is
the unmodulated received baseband signal for the th
i bit of the th k user and n(t) is the complex baseband additive white Gaussian noise (AWGN) . In terms of the representation (4), the signal can be expressed as ∑∑
=?=??≈L 0l M M m T mt 2j c k ml k c i k e )lT iT t (s )i (H T T )t (x π (7)
where )t (s k is the spreading waveform of the k th user and
)i (H ml k are the channel coefficients corresponding to the i th
bit
of the K th
user. Note that we have absorbed the signal powers and the carrier phases for the different users in the channel
coefficients )i (H ml k
In vector notation these signals can be expressed as
T mt 2j
k ml
k e )lTc t (s )t (s π?≡ (8) []
T
mL k 1m k 0m k m k )t (s ,),t (s ),t (s )t (s L ≡ (9)
Where m= -M,-M+1,…….,0,….,M-1,M
Similarly )i (H ml
k and )i (b k can be represented as
??
?????
?????≡)i (hk 000)i (2h 000)i (1h )i (H L M O M M L L (10) []T k 21)i (b ,),i (b ),i (b )i (b L ≡ (11) in term of above notations the received signal can be
expressed as
∑
?=+?≈I
I
i T )t (n )i (b )i (H )iT t (s )t (r (12)
Thus the received signal is a linear combination of time-shifted signals )t (s ml
k .
At the output of correlator for p th bit we get w )p (b )p (RH dt )pT t (*s )t (r )p (z +≈?=∫
(13)
Where
?????
?
??????=
?≡∫
kk 2k 1k k 22221k 11211R R R R R R R R R dt )pT t (*s )t (r R L M M M M L L (14) And
∫
?=dt )t (n )pT t (*s w (15) is a zero-mean complex Gaussian noise vector.
Thus w RHb z +=
(16)
C. Multiuser Detector for Fast Fading Channels
The optimal minimum probability of error receiver in fast multipath fading channel uses maximal-ratio-combining (MRC) and defined as
{}
K ,,2,1k ,z H Re sign b ]
z h Re[sign b L 0l M M m ml k ml *k k k H k k L ))=??
????????????????==∑∑
=?= (17) Which combines the different multipath Doppler shifted signal components. MRC requires the knowledge of the channel coefficients )i (H ml
k , which can be estimated through a pilot signal. For optimum multi-user detector, minimum probability of error reception is achieved by maximum likelihood (ML)
receiver.
1111
arg max (|)
arg max ()()arg max[2Re[][]](18)opt H K K K
H H
k k k k k m m k k m b p z b z RHb R z RHb h z b b H RH b ?=====???=?∑∑∑)
Where k H is the K th column of H. The effect of fast fading is incorporated via multipath-Doppler channel coefficient matrix
H. The relation given by (18) is the required optimum solution
used in next sections using Genetic algorithm as the first stage of multistage multiuser detector. In the next section we describe the GA based multiuser detection for fast fading channels.
III. GA BASED M ULTIUSER D ETECTION FOR F AST F ADING
C HANNELS
Genetic algorithms are a part of evolutionary computing, which is a rapidly growing area of artificial intelligence. Genetic algorithms are powerful optimization tools that have been successfully applied to various hard problems in science and engineering [13]. One application of the GA is to solve the optimal CDMA multiuser detection problem, which is one of the hardest signal processing problems in multiple access wireless communication. First we will briefly describe Genetic algorithms then we present multistage multiuser detector based on these algorithms.
A. Search Space
The space of all feasible solutions is called search space. Each point in the search space represents one feasible solution. Each feasible solution can be "marked" by its value or fitness for the problem. We look for a solution, which is one point (or more) among feasible solutions or the search space. This search for a solution is then equivalent to finding an extreme (minima or maxima) in the search space. The search space can be wholly known at the time of solving the problem, but usually we know only a few points from it and we generate other points as the process of finding solution continues.
B. NP-hard Problems
NP stands for nondeterministic polynomial. In NP problems are those that cannot be solved in polynomial time. However, it is possible to "guess" the solution (by some nondeterministic
algorithm) and then check it, in polynomial time. If we have a technique that can guess, we would be able to find a solution in some reasonable time.
Usually the NP problems are restricted to NP-complete problems. In this case the answer is considered to be either yes
or no. However, when the task to be solved has complicated outputs we consider what is known as NP-hard problems. This
class is not as limited as class of NP-complete problems. One of the characteristics of the NP-problems is that some simple algorithm to find a solution looks obvious at a first
sight like just trying all the possible solutions. However, this algorithm is very slow (usually O (2^n)) and for a bit larger
problems it is not usable at all.
IV. P ARAMETERS OF GA The simplest form of genetic algorithm involves three types of operators: selection, crossover, and mutation.
A. Selection
This operator selects chromosomes in the population for reproduction. The fitter the chromosome, the more times it is
likely to be selected to reproduce. Selection is based on fitness function.
B. Crossover This operator randomly chooses a locus and exchanges the subsequences before and after that locus between two chromosomes to create two offspring. For example, the strings 10000100 and 11111111 could be crossed over after the third locus in each to produce the two offspring 100-11111 and 111-00100. The crossover operator roughly mimics biological recombination between two single-chromosome organisms. Fig 2 explains cross over and mutation.
C. Mutation
This operator randomly flips some of the bits in a chromosome. For example, the string 00000100 might be mutated in its second position to yield 01000100. Mutation
Fig. 2 Crossover and mutation example
A 1
B 1
A 2
B 2A 3B 3
probability, usually very small (e.g., 0.001).
There are two basic parameters of GA - crossover probability and mutation probability.
Crossover probability represents the frequency of the crossover. If there is no crossover, the offspring is exact copy of parents. If there is a crossover, offspring is made from parts of parents' chromosome. If crossover probability is 100%, then all the offspring is made by crossover. If it is 0%, whole new generation is made from exact copies of chromosomes from is the same!).
Mutation probability describes how often parts of a chromosome is mutated. If there is no mutation, offspring is taken after crossover (or copy) without any change. If mutation is performed, part of chromosome is changed. If mutation probability is 100%, whole chromosome is changed, if it is 0%, nothing is changed. Mutation prevent falling GA into local extreme, but it should not occur very often, because then GA will in fact change to random search.
Fig. 4 Performance comparison of Matched Filter (MF), Genetic Algorithm (GA), Multistage (MLSTG) Genetic and Genetic multistage (GA-MLSTG) multiuser detectors Fig. 5 Performance comparison of Genetic Multistage detector with different paths
V. GA BASED D ETECTION P ROCEDURE
In multiuser detection GA act as heuristic search method used for an efficient searching and fast converging tool for the optimum multiuser detection. As GA requires initial population, for multistage multiuser detection multipath correlator (7) output is taken as initial population for first stage. In this detector, the outcome of the GA algorithm is used as initial estimate of multistage detector. In multistage detectors initial estimate is the key factor in performance boost. So, we expect the multistage detector to perform better if initial estimate is good.
Given a clearly defined problem to be solved and a bit string representation for candidate solutions, a simple GA works as follows:
1.Start with a randomly generated population of n l-bit.
Where n is number of user and l is bit sequence.
2.Calculate the fitness function f(x) of each chromosme
x in the population. The main purpose of fitness
function is to get best chromosome (sequence of bits
in our case) for optimum detection as in (18). The
objective of fitness function is to maximize (18). The
basic algorithm to get optimum solution is shown in
fig 3. In order to reach to an acceptable solution
using GA, best individuals in a population must be
manipulated in such a way so that they reach to
better states as described by fitness function. For
better fitness values the search must not be allowed
to get trapped into one area in the search space and
increase in crossover rate will also narrow the
search
3.Repeat the following steps until n users have been
created: Select a pair of parent chromosomes (bits)
from the current population, the probability of
selection being an increasing function of fitness.
Selection is done "with replacement," meaning that
the same chromosome can be selected more than
once to become a parent. With probability pc (the
"crossover probability" or "crossover rate"), cross
over the pair at a randomly chosen point (chosen
with uniform probability) to form two offspring. If no
crossover takes place, form two offspring that are
exact copies of their respective parents.
4.Mutate the two offspring at each locus with
probability pm (the mutation probability or mutation
rate), and place the resulting chromosomes in the
new population. If n is odd, one new population
member can be discarded at random.
5.Replace the current population with the new
population.
6.Go to step 2
Each iteration of this process is called a generation. A GA is typically iterated for anywhere from 50 to 500 or more generations. The entire set of generations is called a run. At the end of a run there are often one or more highly fit chromosomes in the population. Since randomness plays a large role in each run, two runs with different random-number seeds will generally produce different detailed behaviors. GA researchers often report statistics (such as the best fitness found in a run and the generation at which the individual with that best fitness was discovered) averaged over many different runs of the GA on the same problem.
A. Simulation Results
In this section simulation results are presented based on evaluating the BER performance of the GA-based multistage multiuser detector. Fig. 4 shows the BER performance against the average signal-to-noise ratio (SNR). Result is based on 3 paths and 20 users. For the sake of comparison, the BER performance of a Matched Filter (MF) or Conventional Detector (CD) and Multistage Multiuser detector (MLSTG) also shown. Simulation results have shown that the performance genetic multistage multiuser detector (GA-MLSTG) in multipath fast fading Channel is much better than the ordinary multistage detector. In Fig 5 performance of genetic with different number of paths is compared keeping number of user = 20. In Fig 6 BER performance is compared by varying number of chips per symbol, while keeping number of paths = 3 and number of users = 20. We can see that as the number of chips per symbol increases we get better results.
VI. C ONCLUSION
In this paper we proposed a novel signal processing technique based on Genetic algorithm, which shows better results as compare to other MUD techniques. Multistage detector based on these genetic search algorithms is simulated with different conditions; no of paths, no of users and numbers of chips per symbols. These results exhibit superior performance of proposed algorithm over previous MUD techniques.
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Fig. 6 Performance comparison of Genetic Multistage detector with 3 paths and different number of chips/symbols
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Muhammad Naeem was born in Pakistan in 1977. He received his B.Sc. Engineering degree in 2000 and MS in computer Engineering from UET Taxila in 2005 respectively. He is currently senior design engineer at Comcept (Pvt) Ltd. Islamabad, Pakistan. He has more than five-year research and development experience in smart card based GSM and CDMA devices and simulators. He is also a Microsoft Certified Solution Developer (MCSD).
Syed Ismail Shah was born in the North West frontier province of Pakistan in 1967. He did his B.S.E.E. from NWFP UET, Peshawar, Pakistan in 1989 and Masters and PhD in EE from University of Pittsburgh in 1993 and 1997 respectively. He also worked on different research positions at the University of Pittsburgh from August 1995 till July 1998 on projects funded by the National Science Foundation, USA and Office of Naval Research, USA. In August 1998 he joined the Faculty of Electronic Engineering, GIK Institute of Engineering Sciences and Technology, Topi. In June 2000 he joined the Communications Enabling Technologies, Islamabad as Senior Member Technical Staff to head the Algorithms Group. In 2003 he joined Center of Advanced Research in Engineering Pvt. Ltd. Dr. Shah has also served as a visiting faculty member at several institutes of international repute and is the author of several research papers published in journals and international conferences. He is currently working as Head, Department of Computing and Technology, Iqra University Islamabad, Pakistan. He current research interests are in time-frequency analysis and CDMA. He is also working closely with QUALCOMM Inc. USA for the introduction and promotion of CDMA technology in Pakistan and South Asia. Dr. Shah is a member of IEEE USA, Pakistan Engineering council and the co-founding member of the Pakistan CDMA forum (https://www.doczj.com/doc/7f10089197.html,).
Habibullah Jamal, Vice-Chancellor, University of Engineering and Technology Taxila, was born in Pakistan on October 18, 1952. He received his B.Sc. Engineering degree from University of Engineering and Technology Lahore, Pakistan in 1974 and M. A. Sc and Ph.D. Degrees from University of Toronto, Canada in 1979 and 1982 respectively. He is currently Professor in Electrical Engineering Department and the Vice Chancellor. He is also directing the Center of Excellence for ASIC Design and Signal Processing. He has supervised more than thirty Masters’ Theses. His research interests are in the area of VLSI Design, Signal Processing and Computer Architecture. He has published two textbooks for Electrical Engineering students and around seventy (70) research papers. He is also a winner of the National Book Council of Pakistan Award 1991 and the 9th Pakistan Education Forum, National Education Award – 2003.
法国化妆品品牌排名 在西方的化妆品中，法国化妆品的地位相当于东方的韩国，所以法国化妆品品牌排名也受到很多女性的关心。对于法国来说也是出名的浪漫之都，化妆品也是这个地方不可或缺的一部分，是不是开始感兴趣了，跟着时尚女人网小编一起来看看法国化妆品品牌排名吧！一定让你大开眼界。 法国化妆品品牌排名一 兰蔻，创办于1935年，是根据法国中部的一个城市而命名的，创办人觉得每一个女人就像是玫瑰一样，所欲选择了“兰蔻”这个被玫瑰环绕的城市来命名。 法国化妆品品牌排名二 香奈儿的创始人出生在法国，当时是一个非常平常的巴黎少女，父亲只是个流动的商人，她和姐姐相依为命长大，创立香奈儿是改变了她和不少女性的一个壮举。 |
法国化妆品品牌排名三 迪奥的创始人在1947年成立了属于自己的时装店，在之后的日子里，他的不断发展成为世界著名的时装设计师。 | 法国化妆品品牌排名四
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依云是法国历史上很悠久的品牌，这是一个法国小镇的名字，在2001年出现化妆品的系列，是纯天然的化妆品系列。 本文来自时尚女人https://www.doczj.com/doc/7f10089197.html,/New/NewsContent_4754.html
联通CDMA的市场定位路在何方？ 中国移动通信市场的竞争渐趋激烈。目前，中国联通是一家综合性的电信运营商，其主要业务为移动通信，它在国内的重要竞争对手是从原中国电信拆分出来的中国移动，无论在规模还是效益上都和后者有不小差距。 现在，中国联通的发展到了关键时刻，一个新的项目－－CDMA，给了它挑战中国移动的机会，这关系到公司在未来移动通信市场的地位。联通CDMA项目是国务院授权的唯一负责CDMA网络建设的项目，但又因为被多次叫停而错过了建设的最佳时间。当2001年底，CDMA网络建成时，中国移动通信市场已开始从卖方市场向买方市场过渡，而竞争对手中国移动已经发展壮大。 目前，联通和中国移动都有庞大的GSM网络，市场发展已经成熟。与GSM相比，CDMA 网络具有频谱占用率低、保密性强、话音清晰、掉线率低、基站覆盖面广、电磁辐射小等众多优点，并且可以平滑地过渡到2.5G和3G，还具有一定的运营与建设成本优势。从技术看，CDMA占有一定的优势，但从业务来看，目前联通2G阶段的CDMA与GSM并无本质的区别。 因此，市场成为竞争的关键问题，而联通CDMA的市场定位更是争议最多的问题。它现在定位于“中高端用户”，一般指每月通话费在200元以上的用户，他们通常是移动通信业务的最早使用者，也是电信企业利润的最大贡献者。但是，目前90%以上的高端用户已经建立了对中国移动的品牌忠诚，如果改投联通CDMA，不仅要换机，而且要改号，带来的不便令顾客难以接受。同时，考虑到目前的网络不完善和用户量小，2G阶段的联通CDMA实际可提供给用户的价值可能还要小于中国移动。 联通CDMA定位于中高端用户，其主要原因是从现有的GSM网络考虑。GSM、CDMA双网经营是国际性难题，联通需要平衡二者关系，避免两网抢夺客户。而联通GSM网络现有客户主要是低端客户，那么CDMA网络建成以中高端客户为主自然成为理想目标。从技术和市场角度来讲，CDMA的现存市场定位也具有一定的合理性。 CDMA开通后，经历了比如号码短缺、换机传闻、手机缺货价高等一系列问题，逐渐走上了正轨。但是，从运行结果来看，联通CDMA的市场表现与预期还有不小差距。到2002年6月，联通CDMA用户总数约100万户，每月增长速度仍处于10万至15万户的偏低水平，这与联通2002年的目标700万用户的要求有较大差距。 而且，联通的市场定位似乎很难实现，并没有出现大批的高端用户从中国移动跳网的情况。ARPU（每用户月平均收益）是衡量移动运营商的一个关键指标，而联通的ARPU偏低且不断下跌，与其竞争对手中国移动的差距非常大。有关数据表明，CDMA并没有成功地吸引中国移动的高端用户。当初联通设想CDMA的用户至少70％～80％是来自中国移动的中高端用户，现在看来可能大部分是来自新用户。 在“中高端用户”的市场定位下，联通CDMA采取了相应的营销组合策略，但也出现了一些新的问题和变化。比如，在定价方面，CDMA在成本上比GSM有优势，而且有国家给予的10％的资费优惠政策，因此有实力实行低价策略去快速开拓市场，但是这与CDMA“中高端用户”的市场定位是矛盾的。如果选择高定价策略，那么一般来说最佳的方法是“撇脂定价”，但中国的移动通信市场早已经过了“撇脂”时代。 又如，在广告方面，联通初期以“走进新时空，享受新生活”的形象广告为主，其后的广告诉求是“绿色，健康”概念。最近的广告则趋向多样化，其中有相当多的部分诉求“时尚”概念，像是瞄准追求时尚与潮流的青年一族。同时，CDMA品牌“绿色健康”概念的传播非常吸引人。但这些似乎与联通CDMA当初“中高端用户”的市场定位有一定偏差，这是否意味着联通对其用户定位有了些微调？
全球CDMA频段分配情况及中国联通频点分配 常见的频段资源如下： Band Class 0 US Cellular MS: 824.025 MHz – 848.985 MHz, BS: 869.025 MHz – 893.985 MHz Band Class 1 North American PCS MS: 1850 MHz – 1910 MHz, BS: 1930 MHz – 1990 MHz Band Class 2 TACS Band MS: 872.0125 MHz – 914.9875 MHz, BS: 917.0125 MHz – 959.9875 MHz Band Class 3 JTACS Band MS: 887.0125 MHz – 924.9875 MHz, BS: 832.0125 MHz – 869.9875 MHz Band Class 4 Korean PCS MS: 1750 MHz – 1780 MHz, BS: 1840 MHz – 1870 MHz Band Class 5 NMT-450 MS: 411.675 MHz – 483.480 MHz, BS: 421.675 MHz – 494.480 MHz Band Class 6 IMT-2000 MS: 1920.000 MHz – 1979.950 MHz, BS: 2110.000 MHz – 2169.950 MHz Band Class 7 North American 700 MHz Cellular Band MS: 776.000 MHz – 794.000 MHz, BS: 746.000 MHz – 764.000 MHz Band Class 8 1800 MHz Band MS: 1710.000 MHz – 1784.950 MHz, BS: 1805.000 MHz – 1879.950 MHz Band Class 9 900 MHz Band MS: 880.000 MHz – 913.750 MHz, BS: 925.000 MHz – 958.750 MHz Band Class 10 Secondary 800 MHz Band MS: 806.000 MHz – 900.975 MHz, BS: 851.000 MHz – 939.975 MHz 我国的800M频段，规定的频带为824MHz—894MHz，其中我国的CDMA网络主要使用上行825MHz—835MHz、下行870MHz—880MHz的800M A段频带，每载波宽度为1.25MHz。在A端频带中中心频点频率的计算公式为：上行链路: 825.00MHz+0.03MHz*(N-1023)；下行链路: 870.00MHz+0.03MHz*(N-1023)；其中分配给联通的频点为283、242、201、160、119、78、37共七个频点，联通现网使用了283、242、201三个频点。
中国十大名牌化妆品榜中榜（化妆品品牌，名牌化妆品） 欧莱雅L'OREAL(于1907年法国,世界化妆品行业的领先者,中国驰名商标,欧莱雅集团) 雅芳A VON(于1886年美国纽约,世界十大品牌品牌,世界上最大的美容化妆品公司之一) 妮维雅NIVEA(于1911年德国汉堡,欧洲全球护肤专家,BDF(拜尔斯道夫)公司旗下品牌) 玫琳凯Marykay(于1963年美国,世界上最大的护肤品和彩妆品直销企业之一,玫琳凯公司) 玉兰油OLAY(于1950年代,世界上最大最著名的护肤品牌之一,宝洁公司旗下品牌) DHC蝶翠诗(1972年日本,跨化妆品/医药保健/翻译出版/美容院/水疗领域的综合性企业) 露得清(分别创立于1954年和1992年美国,著名化妆品品牌,强生公司旗下品牌) 薇姿Vichy(于1931年法国,将药房专销护肤品的概念带入中国,欧莱雅集团旗下品牌) 旁氏POND'S(于1846年美国,1987年由联合利华收购,联合利华的成功典范之一,护肤佳品) ZA姬芮(真皙)(资生堂(1872年东京)和卓多姿(1932年纽约)合作创建,美颜产品的前沿) 八大高端化妆品品牌榜中榜 迪奥Dior(Christian dior始于1946年法国,代表高贵典雅生活风格精华的品牌) 香奈儿(尔)***el(于1913年法国巴黎,旗下产品繁多,法国著名奢侈品牌,巴黎***el集团) 雅诗兰黛Estee Lauder(于1946年美国纽约,全球领先的化妆品品牌,美国雅诗兰黛公司) 兰蔻Lancome(于1935年创于法国,全球知名的高端化妆品品牌,法国国宝级化妆品牌) 资生堂/欧珀莱AUPRES(于1872年日本,中国名牌,欧珀莱属于资生堂Shiseido集团旗下品牌) 倩碧Clinique(于1968年美国,世界顶级化妆品品牌,一线牌子,美国雅诗兰黛集团旗下品牌) 碧欧泉Biotherm(于1950年法国,欧洲三大时尚护肤品牌之一,属L'Oreal化妆品集团) 安娜苏Anna Sui(有彩妆,护肤品和香水,其中化妆品1998年在日本诞生,时尚设计的领先品牌) 十大大众化妆品品牌榜中榜/名牌化妆品 小护士(于1992年,国内著名化装品牌,欧莱雅集团在中国收购的第一个本土品牌) 隆力奇(中国名牌,中国驰名商标,民族品牌,技术力量先进的日化企业,江苏隆力奇集团) 大宝Dabao(中国名牌,中国驰名商标,北京市著名商标,强生旗下品牌,北京大宝公司) 丁家宜TJOY(中国药科大学丁家宜教授始于1987年,民族品牌,苏州珈侬生化有限公司) 李医生(始于1991年澳洲,受消费者喜爱的日化品牌,西婷美容保健有限公司) 美体小铺(The face shop,于1976年英国,天然/活性健康化妆品,国际化妆品品牌) 佰草集Herborist(国内最著名的化妆品企业,民族品牌,上海家化旗下中草药中高档护理品) 相宜本草(于1999年上海,民族品牌,上海名牌,高新技术企业,中华本草美容护肤品品牌) 自然堂CHCEDO(于2001年中国,中国著名品牌,民族品牌,上海市名牌产品,伽蓝集团) 采诗Caisy(大型日化公司,大众化妆品品牌,民族品牌,广州市采诗化妆品有限公司) 2010年国际化妆品排行榜 1 香奈儿(尔)***el (于1913年法国巴黎,旗下产品繁多,法国著名奢侈品牌,***el集团) 2 雅诗兰黛Estee Lauder (于1946年美国纽约,全球领先的化妆品品牌,美国雅诗兰黛公司) 3 兰蔻Lancome (于1935年创于法国,全球知名的高端化妆品品牌,法国国宝级化妆品牌) 4 迪奥Dior (于1913年法国巴黎,华丽与高雅的代名词,著名时尚奢侈消费品品牌) 5 娇兰Guerlain (于1828年法国,以香水起家的巴黎皇室贵族保养品品牌,法国娇兰集团)
中国移动和中国联通的品牌竞争分析 根据全球各国移动通信市场的调查数据表明：第三个运营商进入移动通信市场后四年内可以获取15％～２0%的市场份额，并导致原有运营商的ＡRPU减少2０%~3０%，而随后的第四个进入者进入后四年内可以获取１0%~12％的市场份额。虽然，目前我国移动通信服务行业的市场格局是双寡头（中国移动与中国联通）垄断，但随着政府3Ｇ牌照的发放，中国电信和中国网通这样非常有实力的电信运营商会进入移动通信市场,中国移动和中国联通会尽力守住已有的市场,中国电信和中国网通等新进入者会极力拼抢来获得市场，竞争将会更加激烈。各大运营商为了在激烈竞争中获胜，都在寻找差异化的方法，很明显，大家都盯上了品牌这个实现差异化、赢得客户的利器。 一、三大“转变”使移动运营商更加重视品牌运营 ?中国移动通信行业经历了三大“转变”，正是这三大“转变”让移动运营商开始认识品牌、了解品牌和运营品牌了。 （一）ARPU增长点从话音业务到数据业务的转变 根据占主导地位的全球移动运营商的环球调查证实,欧洲和亚洲主要
的移动市场（瑞典和香港），仅仅基于SMS的移动业务的ARＰU已经开始下降，只有进一步发展移动数据业务才能推动ＡRPU的增加。Tel eｃｏmｐｅtitｉｏn 市场研究公司近日对移动数据领域进行了预测，他们预测到２005年，亚太地区将超过欧洲和美国，成为领导世界先进移动数据服务的排头兵。预计年收入将达到19０亿美元,其市场份额将占全世界４0％。可见在中国移动数据业务也将成为ＡRPU增长的新的亮点。 由于移动数据业务将会集合大量的内容提供商，同时内容提供商所提供的内容也是丰富多彩，为了让产品更加有针对性,必须借助品牌这一差异化的利器来将内容提供商统一起来，更好地满足不同客户的需求。 (二)从网络运营商和业务提供商的定位到内容(方案)和服务集成提供商定位的转变 ?在传统的业务运营模式中,电信运营商既是网络运营商又是业务提供商，能够垂直一体化地控制整个领域。电信运营商为用户提供端到端的服务,在此过程中运营商即可以获取全部的业务收入。但由于近几年数据业务的发展，我国电信运营业的价值链正在发生裂变,裂变主要体现在以下两条路线：一是以内容为中心的价值链，内容提供商和聚集商成为整个价值链中价值的主要创造者；二是商业领域中以应用解决方案为中心的价值链,出现虚拟运营商、应用方案提供商、综合运营商。
（产品管理）阿朗M基站 产品描述
附件10.1 9916Macro基站产品描述 上海贝尔股份XX公司
目录 1.9916 MACRO 概述3 2.9916 MACRO 的主要功能模块3 2.1机柜3 2.2通用无线控制器－URC/URCII5 2.2.1URC5 2.2.2URC-II5 2.3通用无线单元－UCR/MCR5 2.3.1UCR 概述6 2.3.2UCR特性6 2.3.3MCR特性6 2.4CDMA信道板－CMU6 2.4.1CMU 概述6 2.4.2信道单元（CE）7 2.4.3CMU共享7 2.5功率放大器模块－PAM7 2.6双双工滤波器－D UAL D UPLEX F ILTER7 2.7通用时钟单元－CTU-II7 2.8通用电源转换单元－PDC8 2.9输入/输出单元－H-IOU8 3.远端射频单元（RU）8 3.1RU配置8 3.2通用光纤模板（CFM/CFMA）8 3.3RU机柜需配置的模块8 4.HRDP应用8 5.规格及耗电9 5.1物理参数及环境要求9 5.2功耗9 5.3供电选择9
1.9916Macro概述 9916Macro是上海贝尔公司CDMA产品系列的新基站成员，具有体积小、重量轻、占地小、安装方便和可靠性高的特点。它适用于于需要宏蜂窝覆盖的区域。 9916宏蜂窝基站是支持融合网络的面向下壹代的多技术基站，它能够支持 850MCDMA技术，也能够扩展支持2100MCDMA技术和LTE。该基站能够从2G、3G 网络平滑演进到4G，保护用户投资。 9916宏蜂窝基站的设计吸取了上海贝尔最受欢迎的模块化基站的优点，且充分考虑到中国运营商的要求，力求小型化和轻型化，于保证维持上海贝尔公司基站壹贯品质的前提下，有效地减小了基站的体积和重量，且且解决了城市中灵活配置基站的问题。提高了产品的性能价格比，更好地保证了运营商的利润。 9916宏蜂窝基站采用单机柜配置，满功率输出时，最大可支持8个载频。 9916Macro的最大输出功率为20W/载频/扇区，支持扇区及载频间的信道单元共享，采用直流供电方式。 2.9916Macro的主要功能模块 2.1机柜 9916Macro采用单机柜配置，室内型机柜的正面图如下所示 满配置的9916Macro单机柜可支持8载频3扇区，包括以下功能模块： ?数字单元，其中包括 o母板（集成了URC-C，CMUV，通用时钟单元，输入输出模 块） o控制板 o信道板 o MS-TRU（集成了Radio和功放） ?滤波器 2.2通用无线控制器－URC/URCII 通用无线控制器URC，主要提供各种控制和接口功能。9916Macro于数字单元母板上集成了壹块URC-C，能够控制多达4个1X载频，或者控制多达俩个1X载频，同时控制壹个EVDO载频。插槽中能够配置壹块URC-II。 2.2.1URC URC实现各种控制和接口功能，提供到E1的接口，每块URC最大可支持4条E1，主要包括如下功能模块：
中国移动与中国联通点对 点短信互联 技术方案 （V1.0） 中国移动通信集团公司 2002年3月
目录 前言 (3) 1 目的 (4) 2 相关术语与缩略语解释 (4) 3 业务特征 (4) 4 技术实现 (4) 4.1 组网方案 (4) 4.2 技术实现方案和实现流程 (5) 4.2.1 中国移动用户与中国联通用户之间收发短信的路由 (5) 4.2.2 中国移动全球通用户给中国联通用户发送短信的实现流程 (6) 4.2.3 中国移动神州行用户给中国联通用户发送短信的实现流程 (8) 4.2.4 中国联通用户给中国移动用户发送短信的实现流程 (10) 4.2.5 各实体间交互协议的说明 (11) 4.3 对各种网元设备的要求 (11) 4.3.1 对SMSC的改造要求 (11) 4.3.2 对中国移动互联短信网关的改造要求 (11) 4.3.3 对SCP的改造要求 (11) 4.4 对业务支撑系统的要求 (12) 5 需制定的规范 (12)
前言 本技术方案适用于中国移动和中国联通点对点短信互联。 本技术方案解释权属于中国移动通信集团公司。 本方案起草单位：中国移动通信集团公司研发中心。 本方案主要起草人：魏冰、党京、孙若雯、袁向阳，同时感谢在规范起草过程中给予大力支持的崔健、戴忠、郑朝晖、于蓉蓉、李洪菊、刘利平、陈洪涛同志。
1目的 规定了中国移动通信集团公司开办与中国联通点对点短信互联业务的组网和技术实现等内容，用于指导各厂家开发研制符合集团公司要求的与中国联通点对点短信互联业务。 2相关术语与缩略语解释 SCP Service Control Point 业务控制点 SMSC Short Message Service Center 短消息中心 MSC Mobile Switch Center 移动交换中心 MO Mobile Originate 手机用户发起的短消息 MT Mobile Terminate 发给手机用户的短消息 SMPP Short Message Point to Point 短消息点到点协议 SMAO 移动用户发送短信给联通用户，但是没有收到状态报告确认的话单 SMO 移动用户发送短信给联通用户，已经收到状态报告确认的话单 SMA 联通用户发送短信给移动用户，但是没有收到状态报告确认的话单 SMT 联通用户发送短信给移动用户，已经收到状态报告确认的话单 3业务特征 中国移动与中国联通点对点短信互联业务为中国移动的全球通和神州行用户与中国联通用户相互之间短信的发送和接收提供了一条通道。通过该业务平台，中国移动公司的移动用户与中国联通的移动用户就可以跨越短信的网间障碍，实现了两个运营商之间移动用户的短信互通。 4技术实现 4.1 组网方案
国际顶级化妆品公司排行 1.法国欧莱雅集团(L'Oreal Groug) 顶级品牌 HR(赫莲娜) 二线产品 Lancome(兰蔻)、Biotherm(碧欧泉) 三线或三线以下产品 LOreal Pairs(欧莱雅)、kiehls(契尔氏) Garnier(卡尼尔)、羽西、小护士 彩妆品牌 shu unemura(植村秀)、Maybelline(美宝莲) 香水品牌 Giorgio Armani(阿玛尼)、Parfums(纪梵希) Ralph Lauren(拉尔夫·劳伦)、Polo(保罗)、cacharel(卡夏尔) 2.宝洁公司(The Procter & Gamble) 顶级品牌 SK-II(Maxfactor)蜜丝佛陀 二线产品 Olay(玉兰油)、lllume(伊奈美) 男士品牌 Boss Skin 彩妆品牌
Cover girl(封面女郎) 亚洲第一彩妆品牌 ANNA SUI(安娜苏) 香水品牌 ANNA SUI(安娜苏)、Escada(艾斯卡达)、Dunhill(登喜路) Lanvin(朗万)、Paul Smith(保罗史密斯) 3.美国雅诗兰黛(Estee Lauder Cos Inc) 顶级品牌 La Mer(海蓝之谜) 一线品牌 雅诗兰黛 二线品牌 Clinique(倩碧) 彩妆品牌 Bobbi Brown(芭比波朗)、M.A.C(魅可) 香水品牌 Tommy Hilfiger(唐美希绯格)、DKNY(唐可娜儿)、Aramis(雅男儿) 4.日本资生堂(Shiseido Co Ltd) 顶级品牌 IPSA(茵芙莎) 中国专售
AUPRES(欧珀莱)、Za(姬芮) 香水品牌 三宅一生 5.法国LVMH集团 护肤品牌 Guerlain(娇兰)、Chiristian Dior(迪奥) 纪梵希(Givenchy)、CLARINS(娇韵诗) 彩妆品牌 Makeup forvever(浮生若梦)、BENEFIT、SEPHORA(丝芙兰) 香水品牌 KENZO(高田贤三)、fendi(芬迪) DOLCE&GABBANA(杜嘉班纳)、CalvinKlein(CK)、LOEWE 6.英国联合利华(Unilever) 护肤品牌 Elizabeth Arden(伊丽莎白.雅顿) 7.法国Chanel(香奈儿)集团
中国移动与中国联通对比分析 一、公司背景与主要经营业绩、财务数据介绍 （一）公司背景 中国移动通信集团公司是一家基于GSM和TD-SCDMA制式网络的移动通信运营商。其是根据国家关于电信体制改革的部署和要求，在原中国电信移动通信资产总体剥离的基础上组建的国有骨干企业，于2000年4月20日成立，由中央政府管理。2000年5月16日正式挂牌。中国移动通信集团公司全资拥有中国移动（香港）集团有限公司，由其控股的中国移动有限公司（简称“上市公司”）在国内31个省（自治区、直辖市）和香港特别行政区设立全资子公司，并在香港和纽约上市。 中国移动主要经营移动话音、数据、IP 电话和多媒体业务，并具有计算机互联网国际联网单位经营权和国际出入口局业务经营权。除提供基本话音业务外，还提供传真、数据、IP 电话等多种增值业务，拥有“全球通”、“神州行”、“动感地带”等著名客户品牌。 中国移动建成了一个覆盖范围广、通信质量高、业务品种丰富、服务水平一流的移动通信网络。截至2008 年12 月，中国移动网络已经100% 覆盖全国县（市），客户总数超过4.5 亿户，与237个国家和地区的381个运营公司开通了GSM 国际及台港澳地区漫游业务，与179国家和地区的252个运营商开通了GPRS 国际及台港澳地区漫游业务。目前，中国移动有限公司是全球市值最大的电信公司。中国移动通信集团公司与所属子公司是既以资本为纽带，又以网络和业务为链条的母子公司关系。 中国联合网络通信集团有限公司是经国务院批准，于1994年7月19日成立的基于GSM和WCDMA制式网络的移动通信运营商。作为中国主体电信企业和基础网络运营商，覆盖全国城乡，在全国范围内经营电信业务。是中国唯一一家同时在纽约、香港、上海三地上市的电信运营企业。母公司为中国联合网络通信（香港）股份有限公司。于2008年10月15日由原中国联通红筹公司、中国网通红筹公司合并成立，为与合并前的中国联通相区分，业界常以“新联通”进行称呼。 中国联通的主要业务经营范围包括：GSM移动通信业务、WCDMA移动通信业务、固网通信业务（包括固定电话、宽带）、国内国际长途电话业务（接入号193）、批准范围的本地电话业务、数据通信业务、互联网业务（接入号16500）、IP电话业务（接入号17910/17911）、卫星通信业务、电信增值业务、以及与主营业务有关的其他电信业务。 中国联通于2000年6月21日、22日分别在香港纽约成功上市，进入国际资本市场运营，并于一年之内成为香港恒生指数股。它标志着中国联通全面与国际接轨取得了阶段性成果。在新机制下建立的300多个分公司和11个子公司遍布全国31个省、自治区、直辖市以及澳门特别行政区，为服务提供了坚实的保障,其是中央直接管理的国有重要骨干企业。 从上述资料可以看出，中国移动和中国联通是中国移动市场的两家主要运营商，同时，他们之间的竞争也很激烈。由于二者进入市场的时间不同，在业务经
附件 9916 Macro基站产品描述 上海贝尔股份有限公司
目录
1.9916 Macro概述 9916 Macro是上海贝尔公司CDMA 产品系列的新基站成员，具有体积小、重量轻、占地小、安装方便和可靠性高的特点。它适用于于需要宏蜂窝覆盖的区域。 9916宏蜂窝基站是支持融合网络的面向下一代的多技术基站，它能够支持850M CDMA技术，也可以扩展支持2100M CDMA技术和LTE。该基站可以从2G、3G网络平滑演进到4G，保护用户投资。 9916宏蜂窝基站的设计吸取了上海贝尔最受欢迎的模块化基站的优点，并充分考虑到中国运营商的要求，力求小型化和轻型化，在保证维持上海贝尔公司基站一贯品质的前提下，有效地减小了基站的体积和重量，并且解决了城市中灵活配置基站的问题。提高了产品的性能价格比，更好地保证了运营商的利润。 9916宏蜂窝基站采用单机柜配置，满功率输出时，最大可支持8个载频。9916 Macro 的最大输出功率为20W/载频/扇区，支持扇区及载频间的信道单元共享，采用直流供电方式。 2.9916 Macro 的主要功能模块 2.1机柜 9916 Macro 采用单机柜配置，室内型机柜的正面图如下所示 满配置的9916 Macro 单机柜可支持8载频3扇区，包括以下功能模块： 数字单元，其中包括 o母板（集成了URC-C，CMUV，通用时钟单元，输入输出模块） o控制板
o信道板 o MS-TRU （集成了Radio和功放） 滤波器 2.2通用无线控制器－URC/URCII 通用无线控制器URC，主要提供各种控制和接口功能。9916 Macro在数字单元母板上集成了一块URC-C，可以控制多达4个1X载频，或者控制多达两个1X载频，同时控制一个EVDO载频。插槽中可以配置一块URC-II。 2.2.1URC URC实现各种控制和接口功能，提供到E1的接口，每块URC最大可支持4条E1，主要包括如下功能模块： 线路中继单元（LIU）：LIU是基站和网络数据传输中继之间的接口。它的主要功能类似一个路由器，控制信道单元、UMC处理器及网络间的业务和控制数据。 通用主群控制器（UMC）：UMC实现CDMA2000基站的呼叫处理功能，如信道单元的分配和呼叫进程的处理。UMC也承担OA&M信息处理，包括监测并向RNC报告报告电路板的状态。 URC的主要功能包括： 管理到RCS应用的信令和控制接口，收集和传送基站的告警和状态信息。 分配分组管路由至适合的处理模块 提供到4条E1 的接口 经由分组总线在CCU和E1之间传送语音和数据 通过外围总线控制基站硬件 在RCS控制下执行基站一级的呼叫处理，操作维护和故障恢复，初始化等功能 2.2.2URC-II URC-II的主要功能与URC相似，只是拥有更大的容量，每块URC-II可支持5个1X 载频或3个HRDP载频。每块URC-II能够支持8条E1。URC-II支持各种传输协议，包括帧中继、ATM、IP分组，支持菊花链连接方式。URC-II最大可同时支持730个呼叫接入。 2.3多扇区收发信单元—— MS-TRU 多扇区收发信单元MS-TRU执行无线处理功能和功率放大功能。包括峰值限制，超载控制，以及上/下变频到适当的RF频点。MS-TRU可支持CDMA1X和HRDP应用。MS-TRU的功放功能可以可以放大无线单元的输出功率以达到基站规范的要求。一块MS-TRU可同时支持3个扇区。 MS-TRU具有下列特性： 15MHz带宽，可支持连续8个CDMA频点 使用与UCR相同的背板 集成了TDU功能 集成了CLGC宽带功率测试器 每个MS-TRU最大发射功率为80W
中国联通CDMA 直放站设备统一监控管理规X 版本2.0 中国联通CDMA 直放站综合网络 监控管理协议规X （V 2.0） 中国联通公司发布
目次 前言V 主要变更说明（2004.7.1）VI 1X围1 2监控系统基本参数指标2 2.1移频直放站近端机2 2.1.1查询项2 2.1.1.1网管参数2 2.1.1.2直放站参数2 2.1.2控制项3 2.1.2.1网管参数3 2.1.2.2直放站参数3 2.1.3告警项3 2.2移频直放站远端机3 2.2.1查询项3 2.2.1.1网管参数3 2.2.1.2直放站参数4 2.2.2控制项4 2.2.2.1网管参数4 2.2.2.2直放站参数5 2.2.3告警项5 2.3选频直放站5 2.3.1查询项5 2.3.1.1网管参数5 2.3.1.2直放站参数5 2.3.2控制项6 2.3.2.1网管参数6 2.3.2.2直放站参数6 2.3.3告警项7 2.4宽带直放站7 2.4.1查询项7 2.4.1.1网管参数7 2.4.1.2直放站参数7 2.4.2控制项8 2.4.2.1网管参数8 2.4.2.2直放站参数8 2.4.3告警项8 2.5光纤直放站近端机9 2.5.1查询项9 2.5.1.1网管参数9 2.5.1.2直放站参数9 2.5.2控制项9 2.5.2.1网管参数9 2.5.2.2直放站参数9
2.5.3告警项9 2.6光纤直放站远端机10 2.6.1查询项10 2.6.1.1网管参数10 2.6.1.2直放站参数10 2.6.2控制项10 2.6.2.1网管参数10 2.6.2.2直放站参数10 2.6.3告警项11 2.7室内覆盖直放站（主机）11 2.8室内覆盖直放站（干放）11 2.8.1查询项11 2.8.1.1网管参数11 2.8.1.2直放站参数11 2.8.2控制项11 2.8.3告警项11 2.9伪导频发射机12 2.9.1查询项12 2.9.1.1网管参数12 2.9.1.2设备参数12 2.9.2控制项13 2.9.2.1网管参数13 2.9.2.2设备参数13 2.9.3告警项13 2.10基站放大器14 2.10.1查询项14 2.10.1.1网管参数14 2.10.1.2设备参数14 2.10.2控制项16 2.10.2.1网管参数16 2.10.2.2设备参数16 2.10.3告警项16 3监控系统协议要求17 3.1基本格式17 3.1.1数据传送要求18 3.1.2命令单元18 3.1.3校验单元20 3.2鉴权20 3.3多字节字段的字节流顺序20 3.4有符号数据类型符号位的规定20 3.5字段缺省值的规定21 3.6直放站编号缺省值的规定21 3.7协议版本号的规定21 3.8命令体实际字节数的规定21
[法国护肤品适合中国人吗]适合在法国买 的护肤品有哪些(2) （最新版） -Word文档，下载后可任意编辑和处理- 法国购买护肤品的地方推荐 Choice1：【百货公司】 百货公司是大而全的代名词。一般的百货公司都可以囊括大部分的名牌化妆品和护肤品。所以目标是名牌的消费者大可认定一家百货公司，即可搜罗到几乎所有你想要的宝贝。在百货公司中售卖的美妆品牌都有一个独立的专柜，专柜小姐对本品牌的产品特点非常的熟悉，可以根据您的需求做出个性化的推荐。在减价销售期间，百货公司中的各个美妆品牌常常会推出优惠大礼包，超值的组合绝对不能错过。另外在百货公司购物还有一个好处就是，可以享受百货公司提供的优惠和服务，比如礼品包装、参加购物抽奖活动等。 到巴黎必逛的百货公司当属闻名遐迩老佛爷和春天百货，这两家店比邻而居，都位于加尼叶歌剧院附近，一家没逛过瘾可以迅速杀进另一家，一定能满足你购物的欲望。此外，巴黎市政府旁边的BHV也是一座大型的综合性百货公司，路过的话不妨进去看看。
如何到达： 去老佛爷和春天百货，可以乘坐地铁7号、9号线到Chaussee d' Antin La Fayette站。 到BHV，可乘坐地铁1号或11号线，到Hotel de ville站下，从地铁的BHV百货出口即有通道通向商场地下一层。 Choice2：【品牌专卖店】 百货公司的货物虽全，但若只逛百货公司，难免会错过一些遗珠。比如法国的几家以纯天然原料著称的化妆品品牌，它们大多不会在百货公司里设置专柜，而是开设自己的独立连锁专卖店，例如YVES ROCHER和L'OCCITANE等。 在品牌专卖店购买化妆品最好办理相关品牌的会员积分卡，可以享受更多优惠，如YVES ROCHER就采用会员积分制度，只要在YVES ROCHER购买产品时办理一张会员积分卡，就可以将本次的消费积分登记上去。当积分达到一定的额度，即可获赠礼品并享有其他优惠。 在新年和大减价期间，各个品牌专卖店也会推出很多活动。其中YVES ROCHER的大减价就非常实在，是少数对旗下所有化妆品都进行打折的品牌，折扣力度可达五折，在此期间购买是最划算不过的了。L'OCCITANE的各专卖店则会推出一些限定特惠产品和套装礼品盒。特惠产品虽然种类有限，但价格都相当诱人。值得一提的是它的礼品盒，包装精致大方，是馈赠亲友的佳品。 如何到达： 各品牌专卖店分布很广，您可以提前在官网上查找地址，也可以
中国移动和中国联通的品牌竞争分析 依照全球各国移动通信市场的调查数据说明：第三个运营商进入移动通信市场后四年内能够猎取15％～20％的市场份额，并导致原有运营商的ARPU减少20％～30％，而随后的第四个进入者进入后四年内能够猎取10％～12％的市场份额。尽管，目前我国移动通信服务行业的市场格局是双寡头（中国移动与中国联通）垄断，但随着政府3G牌照的发放，中国电信和中国网通如此专门有实力的电信运营商会进入移动通信市场，中国移动和中国联通会尽力守住已有的市场，中国电信和中国网通等新进入者会极力拼抢来获得市场，竞争将会更加猛烈。各大运营商为了在猛烈竞争中获胜，都在查找差异化的方法，专门明显，大伙儿都盯上了品牌那个实现差异化、赢得客户的利器。 一、三大“转变”使移动运营商更加重视品牌运营 中国移动通信行业经历了三大“转变”，正是这三大“转变”让移动运营商开始认识品牌、了解品牌和运营品牌了。 （一）ARPU增长点从话音业务到数据业务的转变
依照占主导地位的全球移动运营商的环球调查证实，欧洲和亚洲要紧的移动市场（瑞典和香港），仅仅基于SMS的移动业务的ARPU差不多开始下降，只有进一步进展移动数据业务才能推动ARPU的增加。Tel ecompetition 市场研究公司近日对移动数据领域进行了推测，他们推测到2005年，亚太地区将超过欧洲和美国，成为领导世界先进移动数据服务的排头兵。估量年收入将达到190亿美元，其市场份额将占全世界40％。可见在中国移动数据业务也将成为ARPU增长的新的亮点。 由于移动数据业务将会集合大量的内容提供商，同时内容提供商所提供的内容也是丰富多彩，为了让产品更加有针对性，必须借助品牌这一差异化的利器来将内容提供商统一起来，更好地满足不同客户的需求。 （二）从网络运营商和业务提供商的定位到内容（方案）和服务集成提供商定位的转变 在传统的业务运营模式中，电信运营商既是网络运营商又是业务提供商，能够垂直一体化地操纵整个领域。电信运营商为用户提供端到端的服务，在此过程中运营商即能够猎取全部的业务收入。但由于近几年数据业务的进展，我国电信运营业的价值链正在发生裂变，裂变要紧表达在以下两条路线：一是以内容为中心的价值链，内容提供商和
中国移动、中国电信、中国联通、中国网通、中国铁通的区别 1、中国移动、中国电信、中国联通、中国网通、中国铁通的区别 中国移动、中国电信、中国联通、中国网通、中国铁通这五家公司在2019年电信业重组之前，中国移动和中国联通主要经营移动业务（GSM、CDMA手机业务）、中国电信、中国网通、中国铁通经营固网业务（固定电话、宽带）。 2019年重新组合后，铁通成为移动的全资子公司，（移动+铁通=新移动）主要经营固网+2G(GSM)+3G(TD-SCDMA)； 中国联通和中国网通合并成为联合网络公司（联通+网通=新联通）主要经营固网+2G(GSM)+3G(WCDMA); 电信收购原联通的CDMA网络，中国电信主要经营固网+2G(CDMA)+3G(CDMA2019)。 目前三家运营商中2G业务是中国移动的强项，固网业务中国移动最差。 固网业务上中国电信是强项，但在移动业务上是最差的。 中国联通的业务较为均衡，固网业务上比电信稍差，但移动业务比电信强，在移动业务上（2G)比不过移动，但是固网业务上比移动强。（固网业务排第二，移动业务（2G)也是第二）在3G上联通凭借有WCDMA这张好牌，相信一定能有所作为。 2中国联通的优势 中国联通的CDMA网络优势十分突出，这是联通很好的发展机会。。 中国联通的标识是惟一暖色调的，我个人也很喜欢这样的颜色。更换司标有很多成功的案例，比如联想换标后发展就很成功。每个企业换标都有原因，换标后面要有一系列的战略举措跟进。换标是一个很好的起点，但是能不能成功，还要取决于此后公司所采取的一系列营销、管理以及市场化战略。 但是毕竟从感官上吸引用户只是一个开始，联通要想从情感上打动用户，还需要进行一系列的营销活动，增加用户对相关业务的体验。品牌驱动起码要具备六大要素，
中国联通CDMA网移动通信性能 统计参数说明 ( V2.11) 中国联通分册 中国联通移动通信业务部 二○○四年十二月
目录 1.中国联通CDMA网移动通信性能报表1 (6) 2.中国联通CDMA网移动通信性能报表2 (7) 2.1.BSC CPU负荷 (7) 2.2.业务信道负载率 (7) 2.3.业务信道完好率 (7) 2.4.业务信道拥塞率 (7) 2.5.呼叫建立成功率 (8) 2.6.业务信道掉话率 (8) 2.7.话务掉话比 (8) 2.8.基站系统硬切换成功率 (8) 2.9.系统软切换成功率 (8) 2.10.软切换因子 (8) 2.11.坏小区比例 (9) 2.12.忙基站比例 (9) 2.13.闲基站比例 (9) 2.14.溢出基站比例 (9) 3.中国联通CDMA网移动通信系统性能报表3 (9) 3.1.业务信道可用数 (10) 3.2.业务信道拥塞总次数 (10) 3.3.业务信道的试占总次数 (10) 3.4.呼叫建立成功总次数 (10) 3.5.呼叫尝试总次数 (10) 3.6.业务信道掉话总次数 (11) 3.7.业务信道占用次数 (11) 3.8.基站系统硬切换成功总次数 (11) 3.9.基站系统硬切换请求总次数 (11) 3.10.系统软切换成功总次数 (12) 3.11.系统软切换请求总次数 (12) 3.12.坏小区数量 (12)
3.14.闲基站数量 (12) 3.15.溢出基站数量 (12) 3.16.业务信道承载话务量（不含切换） (12) 3.17.业务信道承载话务量（含切换） (13) 3.18.WALSH码承载话务量 (13) 3.19.扇区配置话务量 (13) 3.20.载频1话务量 (13) 3.21.载频2话务量 (14) 3.22.载频3话务量 (14) 4.中国联通CDMA网移动通信性能报表4 (14) 4.1.交换机主处理器负荷 (14) 4.2.忙时平均每次呼叫占用时长 (14) 4.3.位置登记成功率 (15) 4.4.话音接通率 (15) 4.5.来话接通率 (15) 4.6.系统接通率 (15) 4.7.寻呼成功率 (15) 4.8.交换机间硬切换成功率 (15) 4.9.交换机发送短信成功率 (16) 4.10.交换机接收短信成功率 (16) 4.11.VLR中登记用户的每户BHCA值 (16) 4.12.VLR中登记用户的每户话务量 (16) 4.13.网上发展用户的开机率 (16) 4.14.网上发展用户的每户BHCA值 (16) 4.15.网上发展用户的每户话务量 (17) 4.16.VLR利用率 (17) 4.17.交换机BHCA负荷比 (17) 5.中国联通CDMA网移动通信性能报表5 (17) 5.1.交换机实际的BHCA值 (17) 5.2.位置登记成功总次数 (18) 5.3.位置登记请求总次数 (18)
中国移动、中国联通和中国电信三方优劣势比较 一、品牌策略 中国移动的品牌策略历经多年的打造，在市场上已形成一定的影响。品牌定位清晰，特色鲜明。为提升客户品牌的认知度，中国移动正积极拓展品牌传播途径，从营业前台、客服热线的品牌告知到业务凭证的品牌印章。同时通过广告宣传、特色活动以及差异化服务不断提高客户的品牌感知力度。 但目前中国移动三大品牌客户群存在互有重叠现象。例如最低端的神州行，其高端客户的月均通信消费可能达到与全球通高端客户的消费水平。此外，一位用户的消费水平和消费结构往往随着时间和空间的改变而变化。因此我们有待建立一套追随客户需求变化和成长过程的品牌延伸计划，从而切实满足客户需求，保证客户长期在网。 中国联通与中国移动相比，其品牌策划和宣传一直处于弱势。虽然中国联通拥有世界风、如意通、UP新势力、联通新时空等众多品牌，但 130、"133似乎成了客户之间约定俗成的称呼。近期中国联通隆重策划了“世界风156”启动活动，世界风品牌效应显著提升。 中国电信是老字号的国有品牌，拥有丰富的资源，业务种类齐全，具有广泛的社会影响力。尽管电信集团明确提出了“用户至上，用心服务”的理念，但中国电信的服务意识和服务效率依然差强人意。 二、业务资费 中国联通的套餐组合主要是仿效中国移动的产品，只不过在资费上略低于中国移动，以此凸显其价格优势。下面以神州行VS如意通为例，对部分套餐作出对比： 神州行顺心卡6如意通轻松听 月基本费： 月租：
不漫游6元/月（含来电显示）不漫游2元/月，漫游8元/月， 漫游12元/月（含来电显示）来电显示3元/月； 3元包本地接听1000分钟电话，超出部分本地被叫包月3元，包接听1000分钟，超本地接听 0."1元/分钟；出部分 0."1元/分钟； 本地拨打本地网内电话基本通话费忙时本地网内忙时主叫 0."1元/分钟，闲时主叫 0.1元/分钟，闲时 0."08元/分钟； 0."08元/分钟； 本地拨打本地网间电话基本通话费忙时本地网间忙时主叫 0."2元/分钟，闲时主叫 0.2元/分钟，闲时 0."16元/分钟。 0."16元/分钟。 新神州行畅听卡如意通吉祥卡 无月租，本地接听全免费，来电显示3元/月； 本地接听所有来电（含长途来电）免费 15元包： 月基本费15元，赠送本地市话主神州行畅听卡-15：