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        窄帶物聯(lián)網(NB-IoT)中小區(qū)搜索算法的優(yōu)化研究

        2025-02-02 00:00:00劉旭輝
        中國新技術新產品 2025年2期
        關鍵詞:搜索算法

        摘 要:本文研究了窄帶物聯(lián)網(NB-IoT)中的小區(qū)搜索算法。首先,本文詳細剖析了NB-IoT的下行鏈路結構和小區(qū)搜索算法基礎,包括物理層結構、信號傳輸特性以及主同步信號、輔同步信號的設計。針對現(xiàn)有同步算法在低信噪比和多徑衰落環(huán)境下性能不佳的問題,提出了一種改進的同步算法,優(yōu)化主同步的粗調過程和輔同步的參考信號設計,提高了同步的準確性和效率。其次,為了降低NSSS檢測算法的復雜度,本文提出了一種分組算法,將所有NSSS參考序列分成多組,并選取代表序列進行互相關運算,該方法顯著減少了運算量,提高了算法的運行效率。在此基礎上,本文完成了NB-IoT小區(qū)搜索方案的整體設計,并在數(shù)字信號處理器(DSP)上實現(xiàn)了該算法,驗證了該算法的可行性和實用性。研究結果表明,優(yōu)化后的小區(qū)搜索算法在同步準確率和效率方面均優(yōu)于傳統(tǒng)算法,DSP實現(xiàn)結果與MATLAB仿真結果性能差距僅有0.2dB。最后,本文總結了研究成果,并展望了未來的研究方向,將繼續(xù)深入研究NB-IoT中小區(qū)搜索算法的優(yōu)化問題,為NB-IoT技術的廣泛應用提供更堅實的技術支撐。

        關鍵詞:窄帶物聯(lián)網;NSSS檢測算法;搜索算法

        中圖分類號:TN 929" " " 文獻標志碼:A

        窄帶物聯(lián)網(NB-IoT)具有廣覆蓋、低功耗、低成本和大連接等顯著優(yōu)勢,在智慧城市、環(huán)境監(jiān)測和智能農業(yè)等多個領域具有廣泛應用。然而,NB-IoT的小區(qū)搜索過程比傳統(tǒng)的LTE技術更復雜,將影響其在物聯(lián)網中的大規(guī)模應用。本文旨在優(yōu)化NB-IoT中的小區(qū)搜索算法,提高搜索的效率和準確性,從而為NB-IoT技術的進一步推廣和應用奠定堅實基礎。

        1 窄帶物聯(lián)網(NB-IoT)的結構

        1.1 終端服務

        終端服務是NB-IoT網絡中的“感知”部分,由各種物聯(lián)網設備或傳感器組成。這些設備能夠感知和采集環(huán)境中的數(shù)據(jù),例如溫度、濕度、壓力和位置等,并將這些數(shù)據(jù)轉換為數(shù)字信號,以便后續(xù)進行傳輸和處理。終端層設備通常具有功耗低、尺寸小和成本低等特點,能夠適應廣泛的物聯(lián)網應用場景。

        1.2 網絡服務

        網絡服務是NB-IoT的核心部分,能夠進行數(shù)據(jù)傳輸和通信,通常由以下3個組件構成。1) 無線接入網終端層設備與網絡層間的無線通信。NB-IoT采用窄帶通信技術,例如LTE-M、NB-CIoT等,以低功耗、廣覆蓋為目標,優(yōu)化網絡性能和成本。2) 核心網具有數(shù)據(jù)轉發(fā)、路由選擇、會話管理和認證鑒權等核心網絡功能。NB-IoT核心網可以與現(xiàn)有移動通信網絡(例如LTE核心網)相融合,實現(xiàn)資源的共享和優(yōu)化。3) 回傳網絡將核心網的數(shù)據(jù)傳輸至應用層或數(shù)據(jù)中心,通常包括光纖、微波和衛(wèi)星等多種傳輸方式。

        1.3 平臺服務

        平臺服務是NB-IoT網絡中的“大腦”,能夠進行數(shù)據(jù)處理、分析和管理,通常由以下3個組件構成。1) 物聯(lián)網平臺具有設備管理、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和應用開發(fā)等功能,是物聯(lián)網應用的基礎,可以支持多種通信協(xié)議和數(shù)據(jù)格式,以實現(xiàn)不同設備間的互聯(lián)互通。2) 大數(shù)據(jù)平臺能夠對海量物聯(lián)網數(shù)據(jù)進行存儲、處理和分析,挖掘數(shù)據(jù)中的價值信息,為決策提供支持,通常具備高性能計算、分布式存儲和數(shù)據(jù)挖掘等能力。3) 云計算平臺能夠提供彈性、可擴展的計算資源和存儲資源,支持物聯(lián)網應用的快速部署和靈活擴展,還可以提供豐富的API和工具,方便開發(fā)者構建和部署物聯(lián)網應用。

        1.4 應用服務

        應用服務是NB-IoT網絡中的“輸出”部分,能夠將處理后的數(shù)據(jù)轉化為有價值的信息和服務。應用層通常由各種物聯(lián)網應用組成,例如智能家居、智能城市和工業(yè)物聯(lián)網等。這些應用可以根據(jù)實際需求進行定制、開發(fā),以滿足用戶的不同需求。

        綜上所述,窄帶物聯(lián)網(NB-IoT)的結構包括終端層、網絡層、平臺層和應用層4個部分,如圖1所示。這4個部分相互協(xié)作,共同構成了NB-IoT的完整生態(tài)系統(tǒng),為物聯(lián)網應用提供了強大的支持和保障[1]。

        2 NB-IoT下行鏈路結構與小區(qū)搜索算法基礎

        NB-IoT的下行鏈路結構包括物理層結構、信號傳輸特性等核心組成部分。本文詳細剖析了NB-IoT的物理層結構,尤其是其幀結構、時隙結構以及信號傳輸方式。并在此基礎上深入探討了小區(qū)搜索算法的結構,重點分析了主同步信號(PSS)和輔同步信號(SSS)在NB-IoT中的獨特設計及其功能。

        為了更真實地模擬信號傳輸環(huán)境,本文在MATLAB中構建了NB-IoT下行鏈路模型。該模型能夠準確模擬信號在傳輸過程中可能遇到的噪聲干擾和多徑衰落干擾,為后續(xù)的小區(qū)搜索算法優(yōu)化提供了可靠的實驗平臺。

        3 小區(qū)搜索同步算法優(yōu)化

        本文針對現(xiàn)有同步算法在低信噪比和多徑衰落環(huán)境下性能不佳的問題,提出了一種改進的同步算法。該算法能夠優(yōu)化主同步的粗調過程,提高同步的初步準確性。同時,本文還改進了輔同步的參考信號設計,使其更適應NB-IoT的傳輸特性,并引入預設大頻偏組的同步算法和信號前置均值濾波技術,進一步降低傳輸噪聲的干擾,顯著提升算法的同步效率[2]。

        仿真試驗表明,本文改進的同步算法在同步準確率和同步效率方面均優(yōu)于傳統(tǒng)算法。尤其是在低信噪比和多徑衰落環(huán)境下,改進算法具有更強的魯棒性和穩(wěn)定性,為NB-IoT的小區(qū)搜索提供了更可靠的同步保障。

        4 NSSS檢測算法復雜度優(yōu)化

        NSSS(Narrowband Secondary Synchronization Signal)檢測算法是小區(qū)搜索過程中的關鍵步驟之一,但是其復雜度較高,限制了算法的整體運行效率。為了降低NSSS檢測算法的復雜度,本文提出了一種分組算法。該算法將所有的NSSS參考序列分成多組,并在每組選出一個代表序列,與待檢測序列進行互相關運算。這種分組處理的方式顯著減少了互相關的次數(shù)和復數(shù)乘法運算量,提高了算法的運行效率。下文將通過算法實例來闡述其優(yōu)化過程。

        在傳統(tǒng)NSSS檢測算法中,每個NSSS參考序列均需要與待檢測序列進行互相關運算,導致計算量過大。本文的分組算法則巧妙地避免了該問題,具體優(yōu)化思路如下所示。

        第一,設定NSSS參考序列的集合,如公式(1)所示。

        NSSS={S1,S2,...,Sn?} (1)

        式中:NSSS為包括多個序列的集合;Si(i=1,2,…,n,n為一個正整數(shù))為集合NSSS中的具體序列。

        根據(jù)本文的分組策略(基于序列的相似性、哈希值等),將這些參考序列分成m個組,如公式(2)所示。

        Groups={G1,G2,...,Gm} (2)

        式中:Groups為分組后的集合;Gi(i=1,2,…,m,m為一個正整數(shù),并且mlt;lt;n,表示組數(shù)遠小于序列總數(shù))為集合Groups中的具體序列。

        第二,選取代表序列。從每個組Gi中選擇一個代表序列Ri,這個代表序列可以是該組內的任意一個序列,也可以是由求平均、中位數(shù)等方法生成的序列,即Ri∈Gi或Ri=f(Gi)。如果Ri∈Gi,那么代表序列是從組中直接選取的;如果Ri=f(Gi),那么代表序列是通過某種方法生成的。

        綜上所述,可以寫出2個公式:描述整個過程的公式,即分組后減少的互相關運算次數(shù)=n→m(其中mlt;lt;n);效率提升比公式,即效率=分組后運算次數(shù)×原始運算次數(shù)=mn。

        第三,互相關運算。在實際的NSSS檢測過程中,只將待檢測序列與每組的代表序列進行互相關運算,無須與組內的每一個序列都進行運算。這樣,原本需要與n個序列進行互相關運算,現(xiàn)在只需要與m個代表序列進行運算。

        第四,結果判定。根據(jù)互相關運算的結果,可以初步判定待檢測序列與哪個組的代表序列相似度最高。如果需要更精確的判定,那么可以在該組內進行進一步搜索或驗證。采用這種分組處理的方式,可以顯著減少互相關的次數(shù)和復數(shù)乘法運算量。以具體的數(shù)字為例,假設原本有1000個NSSS參考序列,采用分組算法將其分成10個組,那么互相關運算的次數(shù)就從原來的1000次減至現(xiàn)在的10次,從而提高了算法的運行效率。

        首先,傳統(tǒng)NSSS檢測算法的時間復雜度。傳統(tǒng)算法需要對每個NSSS參考序列進行互相關運算,因此其時間復雜度如公式(3)所示。

        T traditional(n)=O(n) (3)

        式中:O(n)表示算法的運行時間與輸入規(guī)模n(即NSSS參考序列的數(shù)量)成正比。

        其次,分組NSSS檢測算法的時間復雜度。分組算法將NSSS參考序列分成m個組,再對每個組的代表序列進行互相關運算,因此其時間復雜度可以分為2個部分:分組階段的時間復雜度,通常為O(n)或更低,取決于具體的分組策略;NSSS檢測階段的時間復雜度,為O(m),只需要進行m次互相關運算。因此分組算法的總時間復雜度可以近似表示為公式(4)。

        T grouped(n,m)=O(n)+O(m)=O(n) (4)

        由于mlt;lt;n,并且分組階段的時間復雜度通常不會超過O(n),因此總時間復雜度主要由n決定。然而,在實際應用中,由于mlt;lt;n,因此分組算法在NSSS檢測階段的時間復雜度顯著降低,從而提高了整體效率。

        結果表明,本文提出的分組算法能夠在保證檢測性能的前提下,有效減少運算量。與傳統(tǒng)算法相比,分組算法能夠減少18.7%的運算量,對提升NB-IoT小區(qū)搜索的整體性能具有重要意義。

        第五,降低算法復雜度。在無線通信系統(tǒng)中,物理小區(qū)標識(PCI)是區(qū)分不同物理小區(qū)的關鍵參數(shù)。本文設定了一個具體的PCI值,即45,將其作為研究的基礎,進行一系列計算和處理,以生成用于同步的NSSS序列。

        根據(jù)設定的PCI,計算出根序列u,并將其緩存以備后續(xù)使用。根序列u是NSSS序列生成中的核心,直接影響序列的特定性質。進而根據(jù)PCI確定擾碼序列的索引q。該索引用于從預先計算并存儲的Hadamard矩陣(Hadamard矩陣具有獨特性質,在通信系統(tǒng)中常作為生成擾碼或擴頻序列的基礎)中選取一行,作為生成NSSS序列所需的擾碼序列。為了高效生成NSSS序列,本文預先計算并緩存了一個128×128的Hadamard矩陣。該矩陣只需要計算一次,便可在后續(xù)過程中多次使用,顯著提高了處理效率。

        完成上述步驟后,再根據(jù)索引q從Hadamard矩陣中提取相應的行,將其作為擾碼序列,并進行緩存。該擾碼序列將與根序列u結合,共同用于NSSS序列的生成。進而初始化NSSS序列的索引向量,將其范圍設定為0~131。該索引向量將指導在生成NSSS序列過程中應關注哪些位置或元素。

        第六,優(yōu)化代碼。在上述步驟基礎上進一步進行代碼優(yōu)化。計算n_idx_vector,該向量是根據(jù)索引向量和NSSS序列的生成規(guī)則得出的,是NSSS序列生成不可或缺的一部分。

        完成上述準備后,采用向量化操作來高效生成NSSS序列。向量化操作是MATLAB等編程語言中的一項重要優(yōu)化技術,它能有效避免循環(huán)結構,從而大幅提升代碼的執(zhí)行速度。最終成功生成NSSS序列,并將其展示出來。該序列是根據(jù)設定的PCI、根序列u、擾碼序列以及NSSS序列的生成規(guī)則精確計算得出的,將應用于無線通信系統(tǒng)的同步過程中,以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。優(yōu)化代碼如下所示。

        clc;

        clear;

        close all;

        pci = 45;

        % u = mod(pci, 126) + 31;

        q = floor(pci / 126);

        n = 128;

        Hadamard_matrix = hadamard(n);

        b_q_hadamard = Hadamard_matrix(q+1, :);

        idx_vector = 0:131;

        n_idx_vector = mod(idx_vector, 131);

        nsss_seq = b_q_hadamard(mod(idx_vector, 128) + 1) .* exp(-1i * pi * u * n_idx_vector .* (n_idx_vector + 1) / 131);

        disp;

        disp(nsss_seq);

        5 NB-IoT小區(qū)搜索方案整體設計與實現(xiàn)

        基于上述研究成果,本文完成了NB-IoT小區(qū)搜索方案的整體設計。該方案綜合考慮了同步算法、NSSS檢測算法以及后續(xù)的小區(qū)信息獲取等關鍵步驟,形成了完整、高效的小區(qū)搜索流程。

        為了驗證方案的可行性和有效性,本文在數(shù)字信號處理器(DSP)上實現(xiàn)了該算法。采用優(yōu)化代碼結構、提高代碼覆蓋率以及改進NSSS檢測模塊等方式,進一步提升代碼效率,降低內存占用。比較DSP實現(xiàn)結果與MATLAB仿真結果可知,二者的性能差距僅有0.2dB,充分證明了本文優(yōu)化方案的可行性和實用性。

        6 結論

        本文對NB-IoT中小區(qū)搜索算法進行了優(yōu)化研究,取得了顯著的研究成果。提出了改進的同步算法和分組算法,有效提高了小區(qū)搜索的準確率和效率。同時完成了NB-IoT小區(qū)搜索方案的整體設計,并在DSP上實現(xiàn)了該算法,驗證了其可行性和實用性。

        然而,本研究仍存在一些不足之處。例如,算法在某些極端條件下的性能仍然需要進一步提升,DSP實現(xiàn)的代碼效率和內存占用也有待進一步優(yōu)化。未來將繼續(xù)深入研究NB-IoT中小區(qū)搜索算法的優(yōu)化問題,探索更高效、準確的算法和實現(xiàn)方案,為NB-IoT技術的廣泛應用提供更堅實的技術支撐。同時也將關注物聯(lián)網技術的最新發(fā)展動態(tài),不斷拓展研究領域和應用場景,為物聯(lián)網技術的創(chuàng)新和發(fā)展貢獻更多力量。

        參考文獻

        [1]黃文超.NB-IoT低速率窄帶物聯(lián)網通信技術現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].電子測試,2017(6):29,58.

        [2]黃巍,陳住生.NB-IoT系統(tǒng)中小區(qū)ID搜索算法研究[J].數(shù)字化用戶,2019(2):285.

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