黃宗偉
(廣東郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東廣州 530630)
為了向網(wǎng)絡(luò)用戶提供5G 多樣化的場景和業(yè)務(wù),雖然無線網(wǎng)絡(luò)通信速率已經(jīng)達(dá)到了較高的水平,但依然不能保障最優(yōu)無線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量[1-2]。為了提升5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率并對無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,需要將人工智能技術(shù)引入5G 無線網(wǎng)絡(luò)中,增強5G 無線網(wǎng)絡(luò)自動化運維能力。
文獻(xiàn)[3]提出了一種5G 微蜂窩中面向業(yè)務(wù)傳輸能效的分布式中繼選擇優(yōu)化方法,建立了業(yè)務(wù)傳輸?shù)闹欣^選擇分布式優(yōu)化模型,有效優(yōu)化微蜂窩網(wǎng)絡(luò)的中繼選擇結(jié)果。文獻(xiàn)[4]對微型基站進(jìn)行定位部署,對其結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡化操作,研究了一種新的應(yīng)急通信超密集組網(wǎng)技術(shù),解決傳統(tǒng)組網(wǎng)技術(shù)存在信號接收效率低,信息完整度差的問題。但是以上系統(tǒng)在對5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化的過程中,均存在著能量損耗較高、系統(tǒng)的收斂性較差、能量效率較低等問題,導(dǎo)致通信速率優(yōu)化效果差。
為了解決以上問題,該文設(shè)計了基于人工智能的5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化系統(tǒng),聯(lián)合系統(tǒng)的硬件、軟件環(huán)境,提升實際工作效果。
該文基于SIM 5.0 環(huán)境,完成對數(shù)據(jù)信息的采集、整合和處理,需要保證所采集的數(shù)據(jù)的全面性和時效性,提高數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用效率和安全保障。系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖1 所示。
圖1 中,數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由25 個節(jié)點采用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)聯(lián)接,采用切換機增加端口數(shù)量,提高網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的計算能力[5-7]。緩沖機設(shè)備用于數(shù)據(jù)的獲取,數(shù)據(jù)采集存儲模塊包括信息轉(zhuǎn)換器和前端電路兩部分,信息轉(zhuǎn)換器是將緩沖機獲取的數(shù)據(jù)在電力接口輔助下完成信號轉(zhuǎn)換,以分區(qū)運行態(tài)勢,與電壓速度同步,合理控制5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信傳遞速率,增強數(shù)據(jù)采集時效性,提高資源利用率[8-9]。
核心計算部件采用Intel i7 系統(tǒng),每個CPU 包括六個核,增大了運算頻率和系統(tǒng)內(nèi)存量,用于直接或間接地控制執(zhí)行器端的所有硬件設(shè)備。采用低功耗芯片,在保證系統(tǒng)硬件性能的同時,對CPU 芯片信息進(jìn)行深度挖掘,可以完成路徑的探索和調(diào)整,調(diào)整挖掘角度,提高數(shù)據(jù)存儲量,促進(jìn)系統(tǒng)的優(yōu)化[10]。主控器電路如圖2 所示。
圖2 中,網(wǎng)絡(luò)接口層是負(fù)責(zé)系統(tǒng)IP 數(shù)據(jù)包的接收和傳送,將傳遞層信息分組發(fā)送請求,通過網(wǎng)絡(luò)傳遞,將數(shù)據(jù)報發(fā)至適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)接口,防止數(shù)據(jù)出現(xiàn)擁塞等問題。USB 擴展模塊并非原生USB 接口,而是由USB-HUB 為執(zhí)行器增加更多的功能模塊[11-12]。
基于人工智能的5G 無線網(wǎng)絡(luò)需要支持高可靠、低時延、大容量和高速率的各種業(yè)務(wù),內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)引入內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò),提高網(wǎng)絡(luò)性能質(zhì)量。該網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分為物理層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)鏈路層和應(yīng)用層,能夠與原有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)兼容。基于人工智能,有利于系統(tǒng)跨平臺性,能夠通過不同的操作系統(tǒng)實現(xiàn)對軟件的更新,使客戶端不僅僅依賴于瀏覽器技術(shù)并且軟件系統(tǒng)各模塊間相互獨立,在進(jìn)行不同軟件版本更迭時,無需下載升級包,只需改變服務(wù)端程序即可,方便系統(tǒng)的維護(hù)[13-15]。基于人工智能的5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化系統(tǒng)軟件流程如圖3所示。
利用網(wǎng)絡(luò)層對中心網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行分析,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝,數(shù)據(jù)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)層后,存入到物理層,利用數(shù)據(jù)鏈路層轉(zhuǎn)發(fā),從而保證網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。在發(fā)送站點設(shè)置UDP,利用物理連接,對本地端口、本地IP、遠(yuǎn)端端口和遠(yuǎn)端IP 進(jìn)行架構(gòu)構(gòu)建,在接收到用戶的發(fā)送請求之后,在數(shù)據(jù)信息Interest 包中,請求內(nèi)容從數(shù)據(jù)幀發(fā)送,轉(zhuǎn)發(fā)到發(fā)送功能,并且存儲在中心網(wǎng)中。
應(yīng)用層中包含多個高層協(xié)議,滿足網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序和物理通信介質(zhì)間的通信要求。
假設(shè)S={S0,S1,…,Sn-1} 表示5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信資源節(jié)點的服務(wù)集合,Si代表瀏覽器權(quán)值,當(dāng)總節(jié)點連接數(shù)時,新的連接請求就會分配到m瀏覽器內(nèi),那么Sm需要滿足下式:
其中,C(Si)表示資源節(jié)點的連接數(shù)值。
由于一次選取的總連接數(shù)值可以作為不變值,那么將式(1)轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/p>
因為比值運算可以對5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信資源配置產(chǎn)生消耗,在Linux 內(nèi)核中不能準(zhǔn)確計算出浮點數(shù)值,所以判斷出可以轉(zhuǎn)換成C(Sm)W(Si)>C(Si)W(Sm)。
在5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信資源配置過程中,網(wǎng)絡(luò)負(fù)載權(quán)值和性能權(quán)值的計算公式為:
式中,Pcpu表示CPU 的性能,Pmemory表示資源配置的內(nèi)存性能,Pnetwork表示網(wǎng)卡的性能,資源配置過程中的內(nèi)存利用率為Ucpu,資源配置網(wǎng)絡(luò)的利用率為Unetwork,k1、k2、k3、μ1、μ2和μ3表示影響5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信資源配置的因子。
網(wǎng)絡(luò)路由器收到數(shù)據(jù)信息Interest 包后,按照網(wǎng)絡(luò)協(xié)議轉(zhuǎn)發(fā)策略,完成對Interest 請求數(shù)據(jù)的處理。
當(dāng)發(fā)出請求前后不相同時,利用不同的網(wǎng)絡(luò)連接方式存儲數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)源中,信息可以原路返回給用戶,用戶具有自我判斷的能力,并在數(shù)據(jù)包中確定返回路徑,將返回數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移給用戶[16]。對發(fā)送業(yè)務(wù)塊中的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新配置,增加人工智能識別程序,主機不需要維持復(fù)雜的狀態(tài)鏈表,過濾掉無關(guān)信息,提高通信速率。
無線網(wǎng)絡(luò)通信中,安全性是其重要一環(huán),病毒木馬的威脅等都會對執(zhí)行器造成嚴(yán)重?fù)p壞,為此,該文采用瀏覽器和服務(wù)器模式來保證Web 服務(wù)器的用戶性能。客戶端只需要瀏覽器就可以完成信息的獲取和業(yè)務(wù)的處理,提高了方便性。同時,軟件系統(tǒng)面向指定的用戶群,需要對客戶端進(jìn)行授權(quán),加入人工智能技術(shù),在保證系統(tǒng)靈活性和開放性的基礎(chǔ)上,保證系統(tǒng)的安全性。
為了驗證該文設(shè)計的基于人工智能的5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化系統(tǒng)的工作效果,將文獻(xiàn)[3]方法與該文優(yōu)化系統(tǒng)進(jìn)行對比實驗。
在對比實驗中,實驗參數(shù)設(shè)置如下:5G 無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)量為200,5G 無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍為0.5~2 km,覆蓋小區(qū)數(shù)量為2(隨機覆蓋),系統(tǒng)可用的載波數(shù)量為6,每個載波的標(biāo)準(zhǔn)帶寬為30 kHz。
首先,針對不同系統(tǒng)的收斂性進(jìn)行對比實驗。
觀察圖4 可知,對不同系統(tǒng)采用隨機功率初始化和均等功率初始化進(jìn)行收斂評估,每增加50 個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,可用載波更新一次,即完成一次迭代,隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)量的不斷增加,可用載波不斷進(jìn)行交替優(yōu)化,5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率不斷得到優(yōu)化,兩種系統(tǒng)在經(jīng)過相同次數(shù)的優(yōu)化和迭代后,系統(tǒng)的能量效率均顯著提升,并到達(dá)了相同的收斂點,但文獻(xiàn)[3]方法的收斂點隨著載波更新迭代次數(shù)的增加而降低,說明文獻(xiàn)[3]方法的收斂性在逐步降低;而該文設(shè)計的基于人工智能的5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化系統(tǒng)的收斂點隨著載波更新迭代次數(shù)的增加沒有發(fā)生變化,證明了該文系統(tǒng)的收斂性較高,在采用隨機功率初始化的收斂評估方式下,該文系統(tǒng)的收斂性優(yōu)于文獻(xiàn)[3]方法。
不同系統(tǒng)在隨機覆蓋的小區(qū)內(nèi)進(jìn)行5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化時,系統(tǒng)能量效率的變化情況如圖5所示。
圖5 中,文獻(xiàn)[3]方法的容量損失系數(shù)在不斷增加,能量效率值先上升后下降,而該文系統(tǒng)的容量損失系數(shù)也在不斷增加,但能量效率值呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢,說明該文系統(tǒng)的能量效率較高。
基于以上設(shè)置的實驗參數(shù),進(jìn)行系統(tǒng)能量損耗對比實驗,當(dāng)5G 無線網(wǎng)絡(luò)的通信速率波動時,5G 無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點會產(chǎn)生一定的能量損耗。能量損耗越高,系統(tǒng)可靠性越低,5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化效果越差,不同系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點產(chǎn)生的能量損耗對比結(jié)果如圖6 所示。
由圖6 對比結(jié)果可知,隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)量的增加,文獻(xiàn)[3]方法的能量損耗較高,而該文設(shè)計的基于人工智能的5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化系統(tǒng)的能量損耗明顯低于文獻(xiàn)[3]方法,5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化效果優(yōu)于文獻(xiàn)[3]方法。這是因為該文方法為了提高5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率,利用科學(xué)合理的方法對5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信進(jìn)行優(yōu)化,將人工智能引入其系統(tǒng),減小系統(tǒng)時延,降低維護(hù)成本。
綜上所述,該文設(shè)計的基于人工智能的5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化系統(tǒng)優(yōu)于文獻(xiàn)[3]方法,該文系統(tǒng)的收斂性較好,能量效率較高,能量損耗較低。
5G 無線網(wǎng)絡(luò)在大數(shù)據(jù)時代具有強大的核心影響力,能夠提升用戶網(wǎng)絡(luò)體驗,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的最高價值,對此,該文應(yīng)用人工智能技術(shù),引入新型數(shù)據(jù)采集輸入設(shè)備,存儲并智能分組傳送輸入信息,采用六核CPU 提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)處理效率,為優(yōu)化系統(tǒng)提供了硬件支持,并在軟件方面給出了優(yōu)化流程,保證數(shù)據(jù)的合理采集,有效、準(zhǔn)確推送,對5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率的提高具有促進(jìn)意義。
5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率在不斷得到提升和優(yōu)化,隨著可用載波帶寬的功率值的升高,兩種系統(tǒng)的能量效率值均上升,當(dāng)可用載波帶寬的功率值升高到一定數(shù)值時,該文設(shè)計的基于人工智能的5G 無線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化系統(tǒng)的能量效率趨于平穩(wěn)不再增加,在采用隨機功率初始化和均等功率初始化兩種收斂評估方式下,其收斂性均較優(yōu)。