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。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計

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]。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

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。

3 實驗研究

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。

4 結(jié)束語

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)。