云計算下5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計

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摘要：本文為了提高5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃設(shè)計和自組織定位能力，提出基于云計算的5g通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計方法。構(gòu)建5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的輸出信道均衡模型，采用滑窗濾波和多項式參數(shù)空間擬合的方法，實現(xiàn)對5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃過程中的自組織定位，采用自適應(yīng)的多階次參數(shù)擬合和空間均衡濾波，建立5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃的云計算模型，采用云計算方法對5G通信網(wǎng)絡(luò)進行信道參數(shù)估計和均衡控制，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的離線訓(xùn)練，提高增益控制能力。測試結(jié)果表明，采用該方法進行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計的信道均衡性較好。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)節(jié)點；5G通信網(wǎng)絡(luò)；規(guī)劃系統(tǒng)隨著

5G網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展，對5G網(wǎng)絡(luò)通信的穩(wěn)定性和信道均衡性提出了更高的要求，構(gòu)建5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計模型，結(jié)合信道均衡算法以及聯(lián)合參數(shù)識別的方法，進行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃過程中的信道均衡設(shè)計和自適應(yīng)參數(shù)規(guī)劃調(diào)節(jié)，提高5G通信網(wǎng)絡(luò)的輸出增益和穩(wěn)定性，研究5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計方法，在提高信道的均衡控制能力和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性方面具有重要意義[1]。當(dāng)前方法中，對5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃設(shè)計方法主要有基于自適應(yīng)參數(shù)調(diào)節(jié)和最小二乘規(guī)劃設(shè)計的5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃方法、基于高速空間增益調(diào)度的5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃方法以及線性最小均方誤差法（LMMSE））配合的規(guī)劃方法等，采用多維空間輸出增益調(diào)度[2]，實現(xiàn)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃，但傳統(tǒng)方法進行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃設(shè)計的輸出穩(wěn)定性不好，網(wǎng)絡(luò)信道估計的準(zhǔn)確性不高。針對上述問題，本文提出基于云計算的5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計方法。首先構(gòu)建5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的輸出信道均衡模型，采用滑窗濾波和多項式參數(shù)空間擬合的方法，實現(xiàn)對5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃過程中的自組織定位，采用自適應(yīng)的多階次參數(shù)擬合和空間均衡濾波，建立5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃的云計算模型，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的離線訓(xùn)練，提高增益控制能力。

1系統(tǒng)模型和參數(shù)設(shè)計

1.15G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃系統(tǒng)模型

為了實現(xiàn)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃設(shè)計，首先構(gòu)建5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的輸出信道均衡模型，采用滑窗濾波和多項式參數(shù)空間擬合的方法，構(gòu)建高速移動的通信場景中5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃和節(jié)點部署模型[3]，得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃集群調(diào)度的OFDM符號上表達式為：式中，為頻域符號向量上鏈路信息，為塊狀導(dǎo)頻參數(shù)；為第t個符號時間信道上的關(guān)聯(lián)分布特征量，表示一組特征關(guān)聯(lián)量化集，且滿足頻域響應(yīng)的遞歸表達式：（2）考慮具有N個子載波的系統(tǒng)參數(shù)模型，得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃模型參數(shù)滿足，基于第t個符號時間信道參數(shù)估計結(jié)果，得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的信道特性函數(shù)為：（3）其中，兩個單向LSTM網(wǎng)絡(luò)通信的數(shù)據(jù)補償參數(shù)模型為：，為LSTM網(wǎng)絡(luò)的反向輸出參數(shù)模型，I為單位矩陣。由此構(gòu)建5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的輸出信道均衡模型，采用滑窗濾波和多項式參數(shù)空間擬合的方法，進行BiLSTM網(wǎng)絡(luò)每個時間分布參數(shù)的同步處理，提高網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的信道自適應(yīng)均衡能力[4]。

1.2參數(shù)設(shè)計

采用滑窗濾波和多項式參數(shù)空間擬合的方法，實現(xiàn)對5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃過程中的自組織定位，采用可靠性指標(biāo)參數(shù)設(shè)計的方法，進行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃的指標(biāo)參數(shù)變換[5]，得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃的V-EstEqNet輸出信道模型參數(shù)特征集為，其中：（4）其中，rd(k)為計算節(jié)點數(shù)，xi(k)為每個接力計算節(jié)點獲取的計算任務(wù)量，采用OFDM接收子幀數(shù)據(jù)，得到傳輸信道容量記為：（5）上式中表示5G網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點OFDM接收子幀數(shù)據(jù)，得到SC-FDMA系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理周期：（6）其中，xn(t)為計算節(jié)點的編號，為計算節(jié)點的資源能力，采用正交頻分復(fù)用（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM）的方法，得到5G網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點調(diào)度通信網(wǎng)絡(luò)的集中式載波集，m<n，m為5G網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點調(diào)度通信網(wǎng)絡(luò)的子載波數(shù)，n為5G網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點調(diào)度通信網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)記點，x為H2(x)，如果，，在時域和頻域中進行窗口調(diào)度，得到導(dǎo)頻（ConstructedDataPilot,CDP）通信信道傳遞映射為，基于數(shù)據(jù)符號表示的方法，得到信道調(diào)節(jié)參數(shù)，基于導(dǎo)頻的信道估計方法，得到。由此得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃的節(jié)點分析模型。

25G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃系統(tǒng)的云計算設(shè)計

采用自適應(yīng)的多階次參數(shù)擬合和空間均衡濾波，建立5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃的云計算模型，得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的CFR估計(voltageviolationriskchangeindictor,VVRCI)模型，第n個采樣時刻方差，系統(tǒng)誤比特率（BitErrorRate,BER）為，經(jīng)過快速傅里葉變換（FastFourierTransform，F(xiàn)FT），得到梯度函數(shù)為：（7）其中，p為5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃的關(guān)聯(lián)分布集，n(t)為正交干擾項，si(t)為客戶端輸出的信號分量，采用HTTP協(xié)議調(diào)取5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的各層接節(jié)點信息，為：（8）其中，E[xk]表示內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫，為5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分布間隔，為1DCNN卷積核時延，使用最小二乘法（LeastSquares,LS），得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點輸出信號的最小均方誤差輸出為：（9）其中，W為硬件資源節(jié)點數(shù)，為下層接力節(jié)點數(shù)，計算每個接力計算節(jié)點的任務(wù)量，在一級載波干擾下的LSRCI屬性集為：（10）其中，Cn為捕獲參數(shù)，根據(jù)上述分析，采用云計算方法對5G通信網(wǎng)絡(luò)進行信道參數(shù)估計和均衡控制，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的離線訓(xùn)練，提高增益控制能力。

3實驗測試

為了驗證設(shè)計方法的效果，采用Matlab進行仿真實驗，設(shè)定CPU核數(shù)為28，節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)量為2400，5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的組合分布為1、26、89組合，參數(shù)分布見表1。根據(jù)上述5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點參數(shù)設(shè)定，實現(xiàn)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃設(shè)計，得到網(wǎng)絡(luò)通信傳輸數(shù)據(jù)如圖1所示。根據(jù)圖1所示的通信數(shù)據(jù)，采用本文方法，實現(xiàn)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點調(diào)度，得到均衡調(diào)度輸出如圖2所示。分析圖2得知，本文方法進行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃的均衡調(diào)度性能較好。測試各個節(jié)點的誤碼率，得到對比結(jié)果見表2，分析表2得知，本文方法進行5G通信網(wǎng)絡(luò)通信的節(jié)點規(guī)劃，誤碼率較低。

4結(jié)語

通過5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃過程中的信道均衡設(shè)計和自適應(yīng)參數(shù)規(guī)劃調(diào)節(jié)，提高5G通信網(wǎng)絡(luò)的輸出增益和穩(wěn)定性，本文提出基于云計算的5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計方法，采用滑窗濾波和多項式參數(shù)空間擬合的方法，構(gòu)建高速移動的通信場景中5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃和節(jié)點部署模型，實現(xiàn)5G通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點規(guī)劃設(shè)計。分析得知，本文方法進行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)劃設(shè)計，降低了通信誤碼率。

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作者:宗華 單位:中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團有限公司深圳市分公司