王 琦

（廣東郵電職業(yè)技術學院 信息與通信工程學院，廣東 廣州 510630）

0 引 言

5G無線網絡作為一種分組交換技術的實際應用，理論上是能夠支持180 kb/s的通信數據傳輸，以此為更多的網絡用戶提供數據、視頻以及語音等多媒體資源[1]。但當前5G無線網絡也存在十分明顯的缺陷問題，其傳輸能力會受到周圍外界環(huán)境和內部對數據處理能力等因素的嚴重制約，進而造成5G無線網絡在傳輸數據時會產生較大的延遲，并且很難對其進行控制[2]。針對5G無線網絡穩(wěn)定運行的規(guī)劃方法主要是采用人工修改QoS參數的方式實現數據延遲的降低，該方法在實際應用中存在一定局限性，只能確保在有限的時間內完成，無法結合網絡的實際流量進行調節(jié)和規(guī)劃[3]。由于5G無線網絡中的數據具有極大的隨意性特點，因此通過這種相對靜態(tài)的規(guī)劃方法很難實現對5G無線網絡規(guī)劃控制效果的預期。

1 5G無線網絡規(guī)劃方法設計

1.1 網絡數據流量估算

通常情況下，網絡數據流量隨著時間的變化而變化，并且流量的變化特征符合指數規(guī)律。因此，5G無線網絡數據流量的特征參數可表示為：

式中，y表示為網絡數據流量的特征參數；k表示為網絡流量特征指數；Yo表示網絡數據流量數；t表示數據流量變化的時間。由于5G無線網絡中的數據通信業(yè)務具有一定的隨機性，數據流量會受到影響產生波動，因此可通過對待估計參數值計算的方式預測數據流量[4]。

由于模糊神經網絡具有良好的非線性預測特點，因此本文采用模糊神經網絡對5G無線網絡數據流量進行動態(tài)估算。上述待估計參數均可根據Fuzzy得出，并且其取值可在[A-,A+]區(qū)間范圍內自由選擇。根據模糊神經網絡模型，得出Fuzzy參數的隸屬參數表達式為：

式中，當A的取值在[A-,A+]區(qū)間范圍內時，則進行第一種計算；當A的取值不屬于[A-,A+]區(qū)間范圍時，則A的取值為0。再經過線性化處理后，可通過最小二乘法的方式得到含有待估計參數的數值，表達式為：

式中，Sl(k)表示為通過最小二乘法得出的含有待估計參數的數值；k表示為數據流量特征指數。

1.2 多場景5G無線網絡線路路徑規(guī)劃

結合網絡數據流量估算結果規(guī)劃其線路路徑。5G無線網絡主要由線路終端、網絡單元以及分配網絡組成，其中分配網絡通常會被線路終端和用戶的接入點劃分為兩個不同的分區(qū)[5]。針對這一現象，本文采用啟發(fā)式方法，隨機形成滿足條數約束條件的規(guī)劃邊，連通整個5G無線網絡。網絡拓撲結構可表示為：

式中，A表示為網絡拓撲結構矩陣；i和j分別表示為兩個網絡拓撲結構上的節(jié)點。若節(jié)點i和節(jié)點j之間存在一條規(guī)劃路徑連接，則此時aij取值為1。由于網絡的鄰接矩陣屬于無向圖連接屬性，因此說明網絡拓撲結構矩陣A為對稱矩陣，因此進一步得出：

通過式（5）可知，在對多場景下網絡規(guī)劃時，只用鄰接矩陣的上半部分即可，以此能夠更加直觀的表示5G無線網絡線路。由于5G無線網絡結構復雜，因此可能存在線路交叉的問題。出現交叉后，無線網路線路可能無法實現對數據的傳輸，對此需要利用Ford-Fulkerson檢驗兩個需要進行連接的規(guī)劃點間的連通性[6-8]。

1.3 基于QoS的突發(fā)數據業(yè)務優(yōu)先級保障

對于不同數據業(yè)務級別的內容，應當進行優(yōu)先級仲裁，確保級別更高的數據業(yè)務能夠獲得優(yōu)先服務[9]?；诖?，本文引入一種有限服務狀態(tài)機制，實現優(yōu)先級仲裁。在有限狀態(tài)機制當中包含了數據業(yè)務的事件、狀態(tài)以及轉換等內容，能夠清晰地反映輸入符號與當前5G無線網絡狀態(tài)到效益狀態(tài)的實際情況。當輸入符號串時，有限狀態(tài)機制開始運行，并進入到起始狀態(tài)，利用連接和箭頭指向的方式對數據業(yè)務進行描述。箭頭所指方向為狀態(tài)轉移的方向，箭頭線主要用于對狀態(tài)轉換條件和優(yōu)先級進行標注。圖1為基于Qos的5G無線網絡有限狀態(tài)機制。

圖1 5G無線網絡有限狀態(tài)機制

根據不同數據業(yè)務的優(yōu)先級劃分結果，當出現低優(yōu)先級數據業(yè)務占用5G無線網絡處理資源的情況時，在設置相應狀態(tài)轉換條件后，優(yōu)先級更高的網絡用戶能夠優(yōu)先獲得服務，以此提高5G無線網絡對數據業(yè)務的服務質量[10]。通過本文上述論述，完成對5G無線網絡的路徑規(guī)劃。

2 對比實驗

2.1 實驗準備

結合本文上述理論論述內容，驗證基于QoS的5G無線網絡規(guī)劃方法的實際應用效果，為確保實驗具有可對比性，本文將選用傳統(tǒng)規(guī)劃方法和新的規(guī)劃方法共同針對統(tǒng)一5G無線網絡進行規(guī)劃。利用C++語言完成對兩種規(guī)劃方法的對比實驗，選擇某容量選項為K=（15,30,45,60）的5G無線網絡，其鏈路結構的最大使用率為0.85。在該5G無線網絡上，隨機選擇6個節(jié)點作為本文實驗案例，其每個節(jié)點相互之間的邊連通。

為確保實驗過程與實際5G無線網絡的運行狀態(tài)相符，本文采用隨機方式產生網絡中流量矩陣。同時在實驗過程中對最大網絡數據流量和最小網絡數據流量進行規(guī)定，不同節(jié)點之間的流量需要分別通過最大網絡數據流量和最小網絡數據流量要求范圍以內隨機產生，其數值取值為整數?？紤]到5G無線網絡的鏈路流量分配要求，規(guī)定本文實驗中的5G無線網絡的拓撲結構。

將5G無線網絡拓撲結構作為基礎，分別利用本文規(guī)劃方法和傳統(tǒng)規(guī)劃方法對網絡中各個節(jié)點進行規(guī)劃，分別得到5個不同網絡分區(qū)，將完成規(guī)劃后的5G無線網絡覆蓋率作為實驗對比指標。5G無線網絡覆蓋率的計算為：

式中，P表示為通過本文或傳統(tǒng)規(guī)劃方法得到的5G無線網絡覆蓋率；n表示為網絡最大連通網絡的元數據數量；S表示網絡中包含的元數據數量。

2.2 實驗結果及分析

實驗選擇網絡分區(qū)標號作為實驗對象，并結合本文上述實驗準備及式（6）計算得出兩種不同規(guī)劃方法的5G無線網絡覆蓋率，并對其進行記錄，繪制成如表1所示的實驗結果對比表。

表1 兩種規(guī)劃方法實驗結果對比表

從表1中實驗結果可以看出，通過本文規(guī)劃方法得到的5個網絡分區(qū)與通過傳統(tǒng)規(guī)劃方法得到的5個網絡分區(qū)相比覆蓋率明顯更高，均達到了95.00%以上，而傳統(tǒng)規(guī)劃方法的覆蓋率僅在60.00%～80.00%。因此，通過對比實驗證明，本文設計的基于QoS的5G無線網絡規(guī)劃方法在應用于實際5G無線網絡當中時，能夠實現對元數據的高覆蓋率，實現高資源利用率、低運算復雜度的5G無線網絡運行模式。

3 結 論

本文基于Qos服務質量對5G無線網絡規(guī)劃方法進行設計，在充分考慮到網絡服務需要的情況下提出一種全新的規(guī)劃方法，并通過實驗證明了該方法的應用優(yōu)勢。但由于研究能力有限，本文在對規(guī)劃方法設計過程中并未考慮到不同領域中5G無線網絡的運行性能，因此針對部分網絡可能存在消息冗余度增加的問題。針對這一問題，在后續(xù)的研究中還將進行更加深入地研究，從而設計一種更加完善的網絡規(guī)劃方法。