導(dǎo)語：大規(guī)模通信優(yōu)化模型創(chuàng)建和仿真一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：為了進(jìn)一步提高大規(guī)模通信優(yōu)化性能，現(xiàn)以“某醫(yī)院5G網(wǎng)絡(luò)部署”為背景，根據(jù)5G應(yīng)用場景特點，針對大規(guī)模醫(yī)療機(jī)器類MTC終端通信問題，構(gòu)建相應(yīng)的MTC終端能耗模型，在此基礎(chǔ)上，提出一套系統(tǒng)完善的遺傳算法優(yōu)化方法，該優(yōu)化方法可以借助編碼、交叉變異等相關(guān)知識，選擇出最佳能耗路徑。采用仿真分析的方式，全面地分析和驗證5G網(wǎng)絡(luò)場景中醫(yī)療機(jī)器類通信效果。結(jié)果表明：與傳統(tǒng)能耗優(yōu)化方法相比，通信能耗優(yōu)化方法具有高的可靠性和可行性，可以在規(guī)定信噪比情況下，使得通信能耗降到最低。

關(guān)鍵詞：5G技術(shù)；大規(guī)模；通信優(yōu)化模型；創(chuàng)建；仿真

M2M通信技術(shù)在實際運(yùn)用期間，通過為各個機(jī)器提供相應(yīng)的通信服務(wù)，有效地淘汰了人工干預(yù)模式，通過借助蜂窩網(wǎng)絡(luò)，課程實現(xiàn)對相關(guān)信息數(shù)據(jù)的高效化傳輸。在與此同時，當(dāng)終端變得越來越多樣化時，現(xiàn)有蜂窩用戶數(shù)量將會呈現(xiàn)出“指數(shù)爆炸式”增長趨勢，所涉及領(lǐng)域較廣，主要包含醫(yī)療行業(yè)、化工行業(yè)、環(huán)保行業(yè)等，這表明，機(jī)器類通信技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用為人們打開了更為廣闊的市場，為人們的日常生活提供極大的便利。例如：在醫(yī)療行業(yè)中，M2M通信技術(shù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程化控制以及無創(chuàng)手術(shù)的實施中。又如：我國天津大學(xué)成功研制和應(yīng)用了NOTES平臺，該平臺具有強(qiáng)大的觸覺功能以及智能化特征，便于醫(yī)護(hù)人員采用遠(yuǎn)程操控的方式，開展腔道手術(shù)操作，為手術(shù)的開展提供極大的便利，這無疑促使大規(guī)模通信技術(shù)取得良好的發(fā)展，為人們提供良好的通信服務(wù)，而這得益于大規(guī)模通信優(yōu)化模型的應(yīng)用，因此，為了進(jìn)一提高5G通信水平，在5G技術(shù)的應(yīng)用背景下，如何科學(xué)地構(gòu)建和仿真大規(guī)模通信優(yōu)化模型是技術(shù)人員必須思考和解決的問題。

1通信能效問題描述

當(dāng)MTC終端數(shù)量變得越來越多時，加強(qiáng)對大量MTC終端的規(guī)范化管理顯得尤為重要，只有確保MTC終端管理的科學(xué)性，才能實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)通信效率和效果的全面提升，從而更好地滿足多種場景網(wǎng)絡(luò)延時需求，促使資源利用變得更加科學(xué)化、合理化。

1.1通信能耗問題

在網(wǎng)絡(luò)場景中，一旦出現(xiàn)通信能耗問題，將會直接影響通信質(zhì)量，目前網(wǎng)絡(luò)場景所用到的MTC設(shè)備通常具有龐大、復(fù)雜的功能，MTC設(shè)備在實際運(yùn)行中，通常需要與其他設(shè)備建立密切的合作關(guān)系，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的安全化、可靠化傳輸。另外，數(shù)據(jù)在實際傳輸期間，通常會消耗一定的能量，影響能耗大小的因素主要包含以下2種，一種是傳輸數(shù)據(jù)的距離；另一種是傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。在本次研究中，需要借助相關(guān)模型[1]，精確地計算出網(wǎng)絡(luò)通信次數(shù)，能耗傳輸效果通常與通信距離和數(shù)據(jù)發(fā)送頻率兩者之間存在著密切的聯(lián)系，其中，影響MTC發(fā)送頻率的主要因素是中繼選擇的合理性，一旦中繼選擇不達(dá)標(biāo)，那么MTC發(fā)送頻率將會受到不良影響。由此可見，影響MTC終端總能耗的主要因素是中繼選擇。

1.2通信能效優(yōu)化問題

影響MTC終端總體能耗的主要因素是中繼選擇，該總體能耗的控制情況，在某部程度上可以對無線通信資源管理產(chǎn)生直接性的影響，因此，技術(shù)人員要在綜合考慮能耗與資源分配2種因素的基礎(chǔ)上，完成對2種因素指標(biāo)的科學(xué)化、規(guī)范化評價。另外，當(dāng)加權(quán)等效增加到最大值，總體能耗降低到最小值，可以獲得最佳總體效能，根據(jù)這一變化規(guī)律，可以制定出相應(yīng)的方案，以實現(xiàn)對總體效能的最大化提升。為了實現(xiàn)對通信能效優(yōu)化問題的深入分析和研究，需要在充分結(jié)合無線資源分配的基礎(chǔ)上，科學(xué)調(diào)整和控制MTC終端傳輸順序。此外，還要根據(jù)RB資源的使用情況，將相關(guān)信息數(shù)據(jù)安全、可靠地傳輸于MTC終端中，此時，MTC終端會自動向操作人員提供相應(yīng)的終端編號[2]。所有MTC終端在具體的運(yùn)行中，需要選用合適的通信路徑，該通信路徑屬于一種常用的序列，可以將相關(guān)信息數(shù)據(jù)從匯聚節(jié)點所在位置直接傳輸?shù)酵ㄐ旁O(shè)備上。在本次研究中，為了實現(xiàn)對大規(guī)模通信優(yōu)化模型的科學(xué)構(gòu)建，技術(shù)人員需要根據(jù)所設(shè)置好的編號排列順序，將向量與MTC終端進(jìn)行充分結(jié)合，在確保通信路徑選用合理的情況下，構(gòu)建出符合實際使用需求的向量[3]，并將該向量命名為“通信路徑向量”，編號順序向量與通信路徑向量之間存在一定的差異性，為了實現(xiàn)對2種向量的精確化區(qū)分，需要在科學(xué)調(diào)整和控制多跳通信和發(fā)送功率等參數(shù)的前提下，可以獲得以下2種常用參數(shù)，一種是通信次數(shù)。

2通信能耗問題求解

影響通信總體能耗的兩大核心因素主要包含以下2種，分別是MTC傳輸順序、MTC發(fā)送功率。在實際應(yīng)用中，不同終端所對應(yīng)的發(fā)送功率通常表現(xiàn)出明顯的差異，如果終端數(shù)量增加到一定程度，將會導(dǎo)致大數(shù)據(jù)維度不斷增加，如果終端數(shù)目設(shè)置為“N”，那么其傳輸順序所包含的種類達(dá)到N∧種，此時，如果采用常規(guī)算法[4]，無法對其進(jìn)行精確化求解。為了解決這一問題，本文在對通信能耗問題進(jìn)行求解期間，需要優(yōu)先選用啟發(fā)式算法。

2.1啟發(fā)式算法的提出

MTC終端中繼選擇是否合理對MTC發(fā)送功率產(chǎn)生直接性的影響，而能耗優(yōu)化問題在某種程度上可以直觀、形象地呈現(xiàn)出回合的網(wǎng)絡(luò)性能。假如MTC終端傳輸數(shù)據(jù)恰好處于所設(shè)置的通信范圍以外，則需要借助匯聚節(jié)點所對應(yīng)的MTC終端，將中繼轉(zhuǎn)發(fā)工作落實到位，從而最大限度地提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝院涂茖W(xué)性。在整個過程中，當(dāng)通信回合達(dá)到一定數(shù)量后，位于匯聚節(jié)點附近的MTC終端通常會形成較大能量消耗[5]，但是，其他終端所對應(yīng)的能量消耗相對較低，這就表現(xiàn)出了較大的能耗差異問題，所以，為了進(jìn)一步提高中繼選擇的規(guī)范性和合理性，需要將MTC終端與匯集節(jié)點進(jìn)行充分結(jié)合，從而確定出合適的歐式距離。總之，MTC終端所含有的剩余能量往往較多，這些剩余能量與匯聚節(jié)點之間的距離相對較小，需要將其設(shè)置為中繼節(jié)點，使得能耗得以大幅度降低，只有這樣，才能實現(xiàn)對資源的科學(xué)化、合理化分配。

2.2遺傳算法求解

為了實現(xiàn)對通信能效優(yōu)化問題的全面分析和求解，在本次研究中，要優(yōu)先選用遺傳算法，該遺傳算法主要是由Holland學(xué)者所提出的。遺傳算法主要是在全面參照生物學(xué)自然選擇相關(guān)原理的基礎(chǔ)上所提出的，并充分利用優(yōu)勝劣汰進(jìn)化相關(guān)規(guī)律[6]，求解出最終最優(yōu)結(jié)果。遺傳算法在實際應(yīng)用中，通常需要借助初始化群體，然后，利用編碼技術(shù)，對生物整個進(jìn)化過程進(jìn)行科學(xué)地模擬，并采用變異的方式，對整個群體進(jìn)行不斷進(jìn)化，最后，獲得最優(yōu)個體，只有這樣，才能獲得通信能耗問題的最優(yōu)解。遺傳算法所獲得的最優(yōu)個體可以形象直觀地表示為MTC終端編號順序，通過對大量個體進(jìn)行篩選，可以獲得相應(yīng)的種群，遺傳算法求解步驟如圖1所示。從圖1中可以看出，遺傳算法計算過程主要包含以下3個步驟：（1）初始化種群。通過采用隨機(jī)排序的方式，對MTC終端編號進(jìn)行科學(xué)處理，從而得到傳輸順序向量；（2）適應(yīng)度計算。針對當(dāng)前所處的網(wǎng)絡(luò)場景，將現(xiàn)有個體代入到總體能效值的計算公式中，從而精確地求解出最終總體能效值；（3）獲得新個體。根據(jù)所計算的適應(yīng)度，獲得最終優(yōu)質(zhì)個體和交叉的成對個體，并從這些成對個體中，選出相應(yīng)的子序列[7]，然后，對這些子序列進(jìn)行交換處理，從而得到相應(yīng)的新個體。接著，從變異后的個體中，對子序列進(jìn)行重新獲取，并采用隨機(jī)排序的方式，對所獲取的子序列進(jìn)行處理，從而形成新子序列，并將其放回到個體中，最終形成大量的新個體，按照以上操作過程，變異過程圓滿結(jié)束。

3仿真實驗及結(jié)果

3.1參數(shù)設(shè)置

在本次仿真實驗中，通過采用仿真的方式，對遺傳算法的最終應(yīng)用效果進(jìn)行有效地驗證和分析，并嚴(yán)格按照如表1所示的仿真參數(shù)，做好對相關(guān)參數(shù)的科學(xué)化、規(guī)范化設(shè)置。首先，要在保證初始能量相同的情況下，準(zhǔn)備500個醫(yī)療化學(xué)MTC終端，然后，將這些終端全部固定于指定的圓形區(qū)域，圓形區(qū)域中的圓心是匯聚節(jié)點所在位置，MTC網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。能量消耗情況與數(shù)據(jù)發(fā)送情況之間存在著直接性的關(guān)系[8]，當(dāng)發(fā)送數(shù)據(jù)結(jié)束后，所獲得的總通信回合數(shù)目可以形象、直觀地反映出網(wǎng)絡(luò)壽命的長短。

3.2仿真結(jié)果

在本次研究中，通過采用對比分析法，將本文提出的能效優(yōu)化算法表示為HEEOS；將基礎(chǔ)對比算法表示為Baseline，在整個選擇中，在充分結(jié)合距離匯聚節(jié)點的基礎(chǔ)上，嚴(yán)格遵循最小通信距離原則，將實驗操作落實到位。在整個實驗中，首先，要做好若干個信噪比閾值的設(shè)置，然后，精確地計算和統(tǒng)計2種算法的性能指標(biāo)，從而得到如圖3所示的網(wǎng)絡(luò)性能與信噪比閾值的關(guān)系變化曲線。由圖4可知，該曲線形象、直觀地呈現(xiàn)了平均每回合最大跳數(shù)所對應(yīng)的變化狀態(tài)，Baseline算法、HEEOS算法2種算法所對應(yīng)的通信跳數(shù)與信噪比閾值之間呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系，即當(dāng)信噪比閾值不斷增加時，通信跳數(shù)呈現(xiàn)出不斷增加的趨勢。如果信噪比閾值達(dá)到最大值時，MTC終端通信范圍會不斷縮小，使得網(wǎng)絡(luò)能耗大幅度降低，進(jìn)而確保所有MTC終端均擁有相同的能耗，這在某種程度上可以實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)壽命的有效延長。

4結(jié)語

綜上所述，在本次仿真研究中，與Baseline算法相比，本文所提出的啟發(fā)式優(yōu)化算法具有較高的應(yīng)用優(yōu)勢，不僅可以最大限度地提高網(wǎng)絡(luò)能效，還能延長網(wǎng)絡(luò)壽命。此外，網(wǎng)絡(luò)壽命長短主要是由信噪比閥值決定的，當(dāng)信噪比閾值不斷增加時，MTC終端所對應(yīng)的能耗變得越來越接近，使得網(wǎng)絡(luò)壽命得以大幅度提升，但是卻引發(fā)了一些缺陷，如數(shù)據(jù)的可靠性難以得到有效保證。

作者：任曉云 單位：中國移動通信集團(tuán)云南有限公司