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摘要：本文為了提高5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃設(shè)計(jì)和自組織定位能力，提出基于云計(jì)算的5g通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。構(gòu)建5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的輸出信道均衡模型，采用滑窗濾波和多項(xiàng)式參數(shù)空間擬合的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)規(guī)劃的云計(jì)算模型，采用云計(jì)算方法對(duì)5G通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信道參數(shù)估計(jì)和均衡控制，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的離線訓(xùn)練，提高增益控制能力。測(cè)試結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)的信道均衡性較好。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)；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(duì)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(diǎn)規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)模型，結(jié)合信道均衡算法以及聯(lián)合參數(shù)識(shí)別的方法，進(jìn)行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃過程中的信道均衡設(shè)計(jì)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(diǎn)規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)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(duì)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃設(shè)計(jì)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(jì)的5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)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(shí)現(xiàn)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃，但傳統(tǒng)方法進(jìn)行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃設(shè)計(jì)的輸出穩(wěn)定性不好，網(wǎng)絡(luò)信道估計(jì)的準(zhǔn)確性不高。針對(duì)上述問題，本文提出基于云計(jì)算的5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。首先構(gòu)建5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的輸出信道均衡模型，采用滑窗濾波和多項(xiàng)式參數(shù)空間擬合的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)規(guī)劃的云計(jì)算模型，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(jì)

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

為了實(shí)現(xiàn)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃設(shè)計(jì)，首先構(gòu)建5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的輸出信道均衡模型，采用滑窗濾波和多項(xiàng)式參數(shù)空間擬合的方法，構(gòu)建高速移動(dòng)的通信場(chǎng)景中5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃和節(jié)點(diǎn)部署模型[3]，得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃集群調(diào)度的OFDM符號(hào)上表達(dá)式為：式中，為頻域符號(hào)向量上鏈路信息，為塊狀導(dǎo)頻參數(shù)；為第t個(gè)符號(hào)時(shí)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(dá)式：（2）考慮具有N個(gè)子載波的系統(tǒng)參數(shù)模型，得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃模型參數(shù)滿足，基于第t個(gè)符號(hào)時(shí)間信道參數(shù)估計(jì)結(jié)果，得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的信道特性函數(shù)為：（3）其中，兩個(gè)單向LSTM網(wǎng)絡(luò)通信的數(shù)據(jù)補(bǔ)償參數(shù)模型為：，為L(zhǎng)STM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(diǎn)的輸出信道均衡模型，采用滑窗濾波和多項(xiàng)式參數(shù)空間擬合的方法，進(jìn)行BiLSTM網(wǎng)絡(luò)每個(gè)時(shí)間分布參數(shù)的同步處理，提高網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的信道自適應(yīng)均衡能力[4]。

1.2參數(shù)設(shè)計(jì)

采用滑窗濾波和多項(xiàng)式參數(shù)空間擬合的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(jì)的方法，進(jìn)行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)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(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)，xi(k)為每個(gè)接力計(jì)算節(jié)點(diǎn)獲取的計(jì)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(diǎn)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(jì)算節(jié)點(diǎn)的編號(hào)，為計(jì)算節(jié)點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)調(diào)度通信網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)記點(diǎn)，x為H2(x)，如果，，在時(shí)域和頻域中進(jìn)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(hào)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(jì)方法，得到。由此得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃的節(jié)點(diǎn)分析模型。

25G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃系統(tǒng)的云計(jì)算設(shè)計(jì)

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(diǎn)規(guī)劃的云計(jì)算模型，得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的CFR估計(jì)(voltageviolationriskchangeindictor,VVRCI)模型，第n個(gè)采樣時(shí)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(diǎn)規(guī)劃的關(guān)聯(lián)分布集，n(t)為正交干擾項(xiàng)，si(t)為客戶端輸出的信號(hào)分量，采用HTTP協(xié)議調(diào)取5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的各層接節(jié)點(diǎn)信息，為：（8）其中，E[xk]表示內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫(kù)，為5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的分布間隔，為1DCNN卷積核時(shí)延，使用最小二乘法（LeastSquares,LS），得到5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)輸出信號(hào)的最小均方誤差輸出為：（9）其中，W為硬件資源節(jié)點(diǎn)數(shù)，為下層接力節(jié)點(diǎn)數(shù)，計(jì)算每個(gè)接力計(jì)算節(jié)點(diǎn)的任務(wù)量，在一級(jí)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(jì)算方法對(duì)5G通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信道參數(shù)估計(jì)和均衡控制，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的離線訓(xùn)練，提高增益控制能力。

3實(shí)驗(yàn)測(cè)試

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)方法的效果，采用Matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，設(shè)定CPU核數(shù)為28，節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)量為2400，5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)參數(shù)設(shè)定，實(shí)現(xiàn)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃設(shè)計(jì)，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(shí)現(xiàn)5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(jìn)行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃的均衡調(diào)度性能較好。測(cè)試各個(gè)節(jié)點(diǎn)的誤碼率，得到對(duì)比結(jié)果見表2，分析表2得知，本文方法進(jìn)行5G通信網(wǎng)絡(luò)通信的節(jié)點(diǎn)規(guī)劃，誤碼率較低。

4結(jié)語(yǔ)

通過5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃過程中的信道均衡設(shè)計(jì)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(jì)算的5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，采用滑窗濾波和多項(xiàng)式參數(shù)空間擬合的方法，構(gòu)建高速移動(dòng)的通信場(chǎng)景中5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃和節(jié)點(diǎn)部署模型，實(shí)現(xiàn)5G通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)規(guī)劃設(shè)計(jì)。分析得知，本文方法進(jìn)行5G通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃設(shè)計(jì)，降低了通信誤碼率。

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