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        基于人工智能的5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2022-11-18 14:01:44黃宗偉
        電子設(shè)計(jì)工程 2022年22期
        關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)通信無(wú)線網(wǎng)絡(luò)無(wú)線

        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(hù)提供5G 多樣化的場(chǎng)景和業(yè)務(wù),雖然無(wú)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(wú)線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量[1-2]。為了提升5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信速率并對(duì)無(wú)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(wú)線網(wǎng)絡(luò)中,增強(qiáng)5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化運(yùn)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(duì)微型基站進(jìn)行定位部署,對(duì)其結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)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(hào)接收效率低,信息完整度差的問(wèn)題。但是以上系統(tǒng)在對(duì)5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化的過(guò)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(wèn)題,導(dǎo)致通信速率優(yōu)化效果差。

        為了解決以上問(wèn)題,該文設(shè)計(jì)了基于人工智能的5G 無(wú)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(shí)際工作效果。

        1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

        該文基于SIM 5.0 環(huán)境,完成對(duì)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(shí)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(gè)節(jié)點(diǎn)采用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)聯(lián)接,采用切換機(jī)增加端口數(shù)量,提高網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的計(jì)算能力[5-7]。緩沖機(jī)設(shè)備用于數(shù)據(jù)的獲取,數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)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(jī)獲取的數(shù)據(jù)在電力接口輔助下完成信號(hào)轉(zhuǎn)換,以分區(qū)運(yùn)行態(tài)勢(shì),與電壓速度同步,合理控制5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信傳遞速率,增強(qiáng)數(shù)據(jù)采集時(shí)效性,提高資源利用率[8-9]。

        核心計(jì)算部件采用Intel i7 系統(tǒng),每個(gè)CPU 包括六個(gè)核,增大了運(yùn)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(shí),對(duì)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(chǔ)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(qǐng)求,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳遞,將數(shù)據(jù)報(bào)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(wèn)題。USB 擴(kuò)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(jì)

        基于人工智能的5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)需要支持高可靠、低時(shí)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?;谌斯ぶ悄?,有利于系統(tǒng)跨平臺(tái)性,能夠通過(guò)不同的操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件的更新,使客戶(hù)端不僅僅依賴(lài)于瀏覽器技術(shù)并且軟件系統(tǒng)各模塊間相互獨(dú)立,在進(jìn)行不同軟件版本更迭時(shí),無(wú)需下載升級(jí)包,只需改變服務(wù)端程序即可,方便系統(tǒng)的維護(hù)[13-15]?;谌斯ぶ悄艿?G 無(wú)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(duì)中心網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行分析,并對(duì)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(diǎn)設(shè)置UDP,利用物理連接,對(duì)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(hù)的發(fā)送請(qǐng)求之后,在數(shù)據(jù)信息Interest 包中,請(qǐng)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(chǔ)在中心網(wǎng)中。

        應(yīng)用層中包含多個(gè)高層協(xié)議,滿(mǎn)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(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信資源節(jié)點(diǎn)的服務(wù)集合,Si代表瀏覽器權(quán)值,當(dāng)總節(jié)點(diǎn)連接數(shù)時(shí),新的連接請(qǐng)求就會(huì)分配到m瀏覽器內(nèi),那么Sm需要滿(mǎn)足下式:

        其中,C(Si)表示資源節(jié)點(diǎn)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?yàn)楸戎颠\(yùn)算可以對(duì)5G 無(wú)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(jì)算出浮點(diǎn)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(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信資源配置過(guò)程中,網(wǎng)絡(luò)負(fù)載權(quán)值和性能權(quán)值的計(jì)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(guò)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(wú)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(duì)Interest 請(qǐng)求數(shù)據(jù)的處理。

        當(dāng)發(fā)出請(qǐng)求前后不相同時(shí),利用不同的網(wǎng)絡(luò)連接方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)源中,信息可以原路返回給用戶(hù),用戶(hù)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?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)移給用戶(hù)[16]。對(duì)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(shí)別程序,主機(jī)不需要維持復(fù)雜的狀態(tài)鏈表,過(guò)濾掉無(wú)關(guān)信息,提高通信速率。

        無(wú)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(huì)對(duì)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(lái)保證Web 服務(wù)器的用戶(hù)性能??蛻?hù)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(shí),軟件系統(tǒng)面向指定的用戶(hù)群,需要對(duì)客戶(hù)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(kāi)放性的基礎(chǔ)上,保證系統(tǒng)的安全性。

        3 實(shí)驗(yàn)研究

        為了驗(yàn)證該文設(shè)計(jì)的基于人工智能的5G 無(wú)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(duì)比實(shí)驗(yàn)。

        在對(duì)比實(shí)驗(yàn)中,實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如下:5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為200,5G 無(wú)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(jī)覆蓋),系統(tǒng)可用的載波數(shù)量為6,每個(gè)載波的標(biāo)準(zhǔn)帶寬為30 kHz。

        首先,針對(duì)不同系統(tǒng)的收斂性進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

        觀察圖4 可知,對(duì)不同系統(tǒng)采用隨機(jī)功率初始化和均等功率初始化進(jìn)行收斂評(píng)估,每增加50 個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),可用載波更新一次,即完成一次迭代,隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量的不斷增加,可用載波不斷進(jìn)行交替優(yōu)化,5G 無(wú)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(guò)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(diǎn),但文獻(xiàn)[3]方法的收斂點(diǎn)隨著載波更新迭代次數(shù)的增加而降低,說(shuō)明文獻(xiàn)[3]方法的收斂性在逐步降低;而該文設(shè)計(jì)的基于人工智能的5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化系統(tǒng)的收斂點(diǎn)隨著載波更新迭代次數(shù)的增加沒(méi)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(jī)功率初始化的收斂評(píng)估方式下,該文系統(tǒng)的收斂性?xún)?yōu)于文獻(xiàn)[3]方法。

        不同系統(tǒng)在隨機(jī)覆蓋的小區(qū)內(nèi)進(jìn)行5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信速率優(yōu)化時(shí),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(shì),說(shuō)明該文系統(tǒng)的能量效率較高。

        基于以上設(shè)置的實(shí)驗(yàn)參數(shù),進(jìn)行系統(tǒng)能量損耗對(duì)比實(shí)驗(yàn),當(dāng)5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的通信速率波動(dòng)時(shí),5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)會(huì)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(wú)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(diǎn)產(chǎn)生的能量損耗對(duì)比結(jié)果如圖6 所示。

        由圖6 對(duì)比結(jié)果可知,隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(jì)的基于人工智能的5G 無(wú)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(wú)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?yàn)樵撐姆椒榱颂岣?G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信速率,利用科學(xué)合理的方法對(duì)5G 無(wú)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(shí)延,降低維護(hù)成本。

        綜上所述,該文設(shè)計(jì)的基于人工智能的5G 無(wú)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(yǔ)

        5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)在大數(shù)據(jù)時(shí)代具有強(qiáng)大的核心影響力,能夠提升用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的最高價(jià)值,對(duì)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(chǔ)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(duì)5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信速率的提高具有促進(jìn)意義。

        5G 無(wú)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(shí),該文設(shè)計(jì)的基于人工智能的5G 無(wú)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(jī)功率初始化和均等功率初始化兩種收斂評(píng)估方式下,其收斂性均較優(yōu)。

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