摘 要：為了進一步提高大規(guī)模通信優(yōu)化性能，現(xiàn)以“某醫(yī)院5G網(wǎng)絡(luò)部署”為背景，根據(jù)5G應(yīng)用場景特點，針對大規(guī)模醫(yī)療機器類MTC終端通信問題，構(gòu)建相應(yīng)的MTC終端能耗模型，在此基礎(chǔ)上，提出一套系統(tǒng)完善的遺傳算法優(yōu)化方法，該優(yōu)化方法可以借助編碼、交叉變異等相關(guān)知識，選擇出最佳能耗路徑。采用仿真分析的方式，全面地分析和驗證5G網(wǎng)絡(luò)場景中醫(yī)療機器類通信效果。結(jié)果表明：與傳統(tǒng)能耗優(yōu)化方法相比，通信能耗優(yōu)化方法具有高的可靠性和可行性，可以在規(guī)定信噪比情況下，使得通信能耗降到最低。

關(guān)鍵詞：5G技術(shù);大規(guī)模;通信優(yōu)化模型;創(chuàng)建;仿真

中圖分類號：TN929.5 文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2022）05-0162-04

Creation and simulation of large-scale communication optimization model based on 5G technology

Abstract： In order to further improve the optimization performance of large-scale communication， taking 5G network deployment in a hospital as the background， according to the characteristics of 5G application scenarios， and aiming at the communication problem of large-scale medical machine MTC terminal， this paper constructs the corresponding MTC terminal energy consumption model. On this basis， a systematic and perfect genetic algorithm optimization method is proposed， which can be used with the help of coding cross variation and other related knowledge to select the best energy consumption path. The communication effect of traditional Chinese medicine machine in 5G network scenario is comprehensively analyzed and verified by simulation analysis. The results show that compared with the traditional energy consumption optimization method， the communication energy consumption optimization method proposed in this paper has high reliability and feasibility， and can minimize the communication energy consumption under the specified signal-to-noise ratio.

Key words： 5G technology;large-scale;Communication optimization model;establish;simulation

M2M通信技術(shù)在實際運用期間，通過為各個機器提供相應(yīng)的通信服務(wù)，有效地淘汰了人工干預(yù)模式，通過借助蜂窩網(wǎng)絡(luò)，課程實現(xiàn)對相關(guān)信息數(shù)據(jù)的高效化傳輸。在與此同時，當終端變得越來越多樣化時，現(xiàn)有蜂窩用戶數(shù)量將會呈現(xiàn)出“指數(shù)爆炸式”增長趨勢，所涉及領(lǐng)域較廣，主要包含醫(yī)療行業(yè)、化工行業(yè)、環(huán)保行業(yè)等，這表明，機器類通信技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用為人們打開了更為廣闊的市場，為人們的日常生活提供極大的便利。例如：在醫(yī)療行業(yè)中，M2M通信技術(shù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)的遠程化控制以及無創(chuàng)手術(shù)的實施中。又如：我國天津大學(xué)成功研制和應(yīng)用了NOTES平臺，該平臺具有強大的觸覺功能以及智能化特征，便于醫(yī)護人員采用遠程操控的方式 ，開展腔道手術(shù)操作，為手術(shù)的開展提供極大的便利，這無疑促使大規(guī)模通信技術(shù)取得良好的發(fā)展，為人們提供良好的通信服務(wù)，而這得益于大規(guī)模通信優(yōu)化模型的應(yīng)用，因此，為了進一 提高5G通信水平，在5G技術(shù)的應(yīng)用背景下，如何科學(xué)地構(gòu)建和仿真大規(guī)模通信優(yōu)化模型是技術(shù)人員 必須思考和解決的問題。

1 通信能效問題描述

當MTC終端數(shù)量變得越來越多時，加強對大量MTC終端的規(guī)范化管理顯得尤為重要，只有確保MTC終端管理的科學(xué)性，才能實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)通信效率和效果的全面提升，從而更好地滿足多種場景網(wǎng)絡(luò)延時需求，促使資源利用變得更加科學(xué)化、合理化。

1.1 通信能耗問題

在網(wǎng)絡(luò)場景中，一旦出現(xiàn)通信能耗問題，將會直接影響通信質(zhì)量，目前網(wǎng)絡(luò)場景所用到的MTC設(shè)備通常具有龐大、復(fù)雜的功能，MTC設(shè)備在實際運行中，通常需要與其他設(shè)備建立密切的合作關(guān)系，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的安全化、可靠化傳輸。另外，數(shù)據(jù)在實際傳輸期間，通常會消耗一定的能量，影響能耗大小的因素主要包含以下2種，一種是傳輸數(shù)據(jù)的距離;另一種是傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。在本次研究中，需要借助相關(guān)模型[1]，精確地計算出網(wǎng)絡(luò)通信次數(shù)，能耗傳輸效果通常與通信距離和數(shù)據(jù)發(fā)送頻率兩者之間存在著密切的聯(lián)系，其中，影響MTC發(fā)送頻率的主要因素是中繼選擇的合理性，一旦中繼選擇不達標，那么MTC發(fā)送頻率將會受到不良影響。由此可見，影響MTC 終端總能耗的主要因素是中繼選擇。

1.2 通信能效優(yōu)化問題

影響MTC終端總體能耗的主要因素是中繼選擇，該總體能耗的控制情況，在某部程度上可以對無線通信資源管理產(chǎn)生直接性的影響，因此，技術(shù)人員要在綜合考慮能耗與資源分配2種因素的基礎(chǔ)上，完成對2種因素指標的科學(xué)化、規(guī)范化評價。另外，當加權(quán)等效增加到最大值，總體能耗降低到最小值，可以獲得最佳總體效能，根據(jù)這一變化規(guī)律，可以制定出相應(yīng)的方案，以實現(xiàn)對總體效能的最大化提升。為了實現(xiàn)對通信能效優(yōu)化問題的深入分析和研究，需要在充分結(jié)合無線資源分配的基礎(chǔ)上，科學(xué)調(diào)整和控制MTC終端傳輸順序。此外，還要根據(jù)RB資源的使用情況，將相關(guān)信息數(shù)據(jù)安全、可靠地傳輸于MTC終端中，此時，MTC終端會自動向操作人員提供相應(yīng)的終端編號[2]。所有MTC終端在具體的運行中，需要選用合適的通信路徑，該通信路徑屬于一種常用的序列，可以將相關(guān)信息數(shù)據(jù)從匯聚節(jié)點所在位置直接傳輸?shù)酵ㄐ旁O(shè)備上。在本次研究中，為了實現(xiàn)對大規(guī)模通信優(yōu)化模型的科學(xué)構(gòu)建，技術(shù)人員需要根據(jù)所設(shè)置好的編號排列順序，將向量與MTC終端進行充分結(jié)合，在確保通信路徑選用合理的情況下，構(gòu)建出符合實際使用需求的向量[3]，并將該向量命名為“通信路徑向量”，編號順序向量與通信路徑向量之間存在一定的差異性，為了實現(xiàn)對2種向量的精確化區(qū)分，需要在科學(xué)調(diào)整和控制多跳通信和發(fā)送功率等參數(shù)的前提下，可以獲得以下2種常用參數(shù)，一種是通信次數(shù)。

2 通信能耗問題求解

影響通信總體能耗的兩大核心因素主要包含以下2種，分別是MTC傳輸順序、MTC發(fā)送功率。在實際應(yīng)用中，不同終端所對應(yīng)的發(fā)送功率通常表現(xiàn)出明顯的差異，如果終端數(shù)量增加到一定程度，將會導(dǎo)致大數(shù)據(jù)維度不斷增加，如果終端數(shù)目設(shè)置為“N”，那么其傳輸順序所包含的種類達到N∧種，此時，如果采用常規(guī)算法[4]，無法對其進行精確化求解。為了解決這一問題，本文在對通信能耗問題進行求解期間，需要優(yōu)先選用啟發(fā)式算法。

2.1 啟發(fā)式算法的提出

MTC終端中繼選擇是否合理對MTC發(fā)送功率產(chǎn)生直接性的影響，而能耗優(yōu)化問題在某種程度上可以直觀、形象地呈現(xiàn)出回合的網(wǎng)絡(luò)性能。假如MTC終端傳輸數(shù)據(jù)恰好處于所設(shè)置的通信范圍以外，則需要借助匯聚節(jié)點所對應(yīng)的MTC終端，將中繼轉(zhuǎn)發(fā)工作落實到位，從而最大限度地提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝院涂茖W(xué)性。在整個過程中，當通信回合達到一定數(shù)量后，位于匯聚節(jié)點附近的MTC終端通常會形成較大能量消耗[5]，但是，其他終端所對應(yīng)的能量消耗相對較低，這就表現(xiàn)出了較大的能耗差異問題，所以，為了進一步提高中繼選擇的規(guī)范性和合理性，需要將MTC終端與匯集節(jié)點進行充分結(jié)合，從而確定出合適的歐式距離?？傊?，MTC終端所含有的剩余能量往往較多，這些剩余能量與匯聚節(jié)點之間的距離相對較小，需要將其設(shè)置為中繼節(jié)點，使得能耗得以大幅度降低，只有這樣，才能實現(xiàn)對資源的科學(xué)化、合理化分配。

2.2 遺傳算法求解

為了實現(xiàn)對通信能效優(yōu)化問題的全面分析和求解，在本次研究中，要優(yōu)先選用遺傳算法，該遺傳算法主要是由Holland學(xué)者所提出的。遺傳算法主要是在全面參照生物學(xué)自然選擇相關(guān)原理的基礎(chǔ)上所提出的，并充分利用優(yōu)勝劣汰進化相關(guān)規(guī)律[6]，求解出最終最優(yōu)結(jié)果。遺傳算法在實際應(yīng)用中，通常需要借助初始化群體，然后，利用編碼技術(shù)，對生物整個進化過程進行科學(xué)地模擬，并采用變異的方式，對整個群體進行不斷進化，最后，獲得最優(yōu)個體，只有這樣，才能獲得通信能耗問題的最優(yōu)解。遺傳算法所獲得的最優(yōu)個體可以形象直觀地表示為MTC終端編號順序，通過對大量個體進行篩選，可以獲得相應(yīng)的種群，遺傳算法求解步驟如圖1所示。

從圖1中可以看出，遺傳算法計算過程主要包含以下3個步驟：（1）初始化種群。通過采用隨機排序的方式 ，對MTC 終端編號進行科學(xué)處理，從而得到傳輸順序向量;（2）適應(yīng)度計算。針對當前所處的網(wǎng)絡(luò)場景，將現(xiàn)有個體代入到總體能效值的計算公式中，從而精確地求解 出最終總體能效值;（3）獲得新個體。根據(jù)所計算的適應(yīng)度，獲得最終優(yōu)質(zhì)個體和交叉的成對個體，并從這些成對個體中，選出相應(yīng)的子序列[7]，然后，對這些子序列 進行交換處理，從而得到相應(yīng)的新個體。接著，從變異后的個體中，對子序列進行重新獲取，并采用隨機排序的方式，對所獲取的子序列進行處理，從而形成新子序列，并將其放回到個體中，最終形成大量的新個體，按照以上操作過程，變異過程圓滿結(jié)束。

3 仿真實驗及結(jié)果

3.1 參數(shù)設(shè)置

在本次仿真實驗中，通過采用仿真的方式，對遺傳算法的最終應(yīng)用效果進行有效地驗證和分析，并嚴格按照如表1所示的仿真參數(shù)，做好對相關(guān)參數(shù)的科學(xué)化、規(guī)范化設(shè)置。

首先，要在保證初始能量相同的情況下，準備500個醫(yī)療化學(xué)MTC終端，然后，將這些終端全部固定于指定的圓形區(qū)域，圓形區(qū)域中的圓心是匯聚節(jié)點所在位置，MTC網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。能量消耗情況與數(shù)據(jù)發(fā)送情況之間存在著直接性的關(guān)系[8]，當發(fā)送數(shù)據(jù)結(jié)束后，所獲得的總通信回合數(shù)目可以形象、直觀地反映出網(wǎng)絡(luò)壽命的長短。

3.2 仿真結(jié)果

在本次研究中，通過采用對比分析法，將本文提出的能效優(yōu)化算法表示為HEEOS;將基礎(chǔ)對比算法表示為Baseline，在整個選擇中，在充分結(jié)合距離匯聚節(jié)點的基礎(chǔ)上，嚴格遵循最小通信距離原則，將實驗操作落實到位。在整個實驗中，首先，要做好若干個信噪比閾值的設(shè)置，然后，精確地計算和統(tǒng)計2種算法的性能指標，從而得到如圖3所示的網(wǎng)絡(luò)性能與信噪比閾值的關(guān)系變化曲線。

從圖3中的曲線可以看出，通過利用HEEOS算法，可以實現(xiàn)對通信能效的顯著改善，從而有效地證明了啟動式優(yōu)化算法的應(yīng)用可以保證網(wǎng)絡(luò)能效的改善效果。在所設(shè)置好的實驗條件下，單回合平均總能效大小主要是由信噪比閾值所決定的，兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系。此外，在本次研究中，通過利用HIA相關(guān)理論知識，可以實現(xiàn)對總通信回合數(shù)變化曲線的科學(xué)化 、規(guī)范化繪制，然后，根據(jù)該曲線，對網(wǎng)絡(luò)壽命在不同信噪比閾值下所對應(yīng)變化狀態(tài)進行全面分析和研究。不同信噪下的MTC能耗優(yōu)化如圖4所示。

由圖4可知，該曲線形象、直觀地呈現(xiàn)了平均每回合最大跳數(shù)所對應(yīng)的變化狀態(tài)，Baseline算法、HEEOS算法2種算法所對應(yīng)的通信跳數(shù)與信噪比閾值之間呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系，即當信噪比閾值不斷增加時，通信跳數(shù)呈現(xiàn)出不斷增加的趨勢。如果信噪比閾值達到最大值時，MTC終端通信范圍會不斷縮小，使得網(wǎng)絡(luò)能耗大幅度降低，進而確保所有MTC終端均擁有相同的能耗，這在某種程度上可以實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)壽命的有效延長。

4 結(jié)語

綜上所述，在本次仿真研究中，與Baseline算法相比，本文所提出的啟發(fā)式優(yōu)化算法具有較高的應(yīng)用優(yōu)勢，不僅可以最大限度地提高網(wǎng)絡(luò)能效，還能延長網(wǎng)絡(luò)壽命。此外，網(wǎng)絡(luò)壽命長短主要是由信噪比閥值決定的，當信噪比閾值不斷增加時，MTC終端所對應(yīng)的能耗變得越來越接近，使得網(wǎng)絡(luò)壽命得以大幅度提升，但是卻引發(fā)了一些缺陷，如數(shù)據(jù)的可靠性難以得到有效保證。

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收稿日期：2021-11-15;修回日期：2022-04-18

作者簡介：任曉云（1977-），女，高級工程師，研究方向：移動通信。