薛 飛

(南京財(cái)經(jīng)高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校,江蘇 南京 210000)

0 引言

國內(nèi)5G 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的總體結(jié)構(gòu)包括信息接入、云盤與核心數(shù)據(jù)計(jì)算,可以把相應(yīng)的服務(wù)業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)保存于服務(wù)器,降低移動(dòng)終端使用網(wǎng)絡(luò)信號(hào)時(shí)消耗的流量,縮短用戶取得所需資料的時(shí)長。 常規(guī)移動(dòng)通信系統(tǒng)可以使5G 網(wǎng)絡(luò)下的各類通信服務(wù)進(jìn)行高速識(shí)別及運(yùn)行,但在節(jié)點(diǎn)路徑上的分配處理還未達(dá)到理想高度,經(jīng)常會(huì)由于網(wǎng)絡(luò)路徑過多、連接比較復(fù)雜,出現(xiàn)信號(hào)卡頓的情況。 因而,本文對依托云計(jì)算優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)路徑展開分析,可彌補(bǔ)傳統(tǒng)優(yōu)化形式的不足。

1 云計(jì)算技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)是云計(jì)算的核心,可提供用戶所需的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。 云計(jì)算是一種計(jì)算方法,能夠依托云端,通過網(wǎng)線、搜索引擎等各類渠道,為用戶提供所需資源,其可用性主要集中于虛擬化與數(shù)據(jù)中心、計(jì)算等方面。

2 云計(jì)算下移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化思路

2.1 改善數(shù)據(jù)采集

若要有效優(yōu)化移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò),就要考慮數(shù)據(jù)獲取采集問題,改進(jìn)信息質(zhì)量與接收效率。 數(shù)據(jù)采集期間,移動(dòng)信號(hào)與信息本身會(huì)受到干擾,引發(fā)信號(hào)失穩(wěn)以及信息失真等問題。 對此,相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)優(yōu)化相關(guān)的服務(wù)基地,在確保服務(wù)器接收與發(fā)出信號(hào)穩(wěn)定的前提下,提升信息采集的精準(zhǔn)度與全面性。 另外,在獲取移動(dòng)數(shù)據(jù)信息時(shí),也應(yīng)關(guān)注移動(dòng)終端所處的位置與服務(wù)內(nèi)容,逐步優(yōu)化通信網(wǎng)絡(luò)[1]。

2.2 優(yōu)化調(diào)整數(shù)據(jù)分析

在移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化期間,相關(guān)人員應(yīng)分析處理獲取的數(shù)據(jù)內(nèi)容。 云計(jì)算本身能提供強(qiáng)大的計(jì)算功能,對信息采取動(dòng)態(tài)化分析,完成保存,供后續(xù)應(yīng)用。云計(jì)算在移動(dòng)通信領(lǐng)域的運(yùn)用,有利于推進(jìn)對虛擬資源的挖掘及使用,以擴(kuò)大數(shù)據(jù)信息儲(chǔ)存的實(shí)際容量,提高大數(shù)據(jù)分析的效率,得到比較精準(zhǔn)的處理結(jié)果,幫助移動(dòng)通信運(yùn)營商形成合理的改進(jìn)執(zhí)行計(jì)劃。

2.3 推進(jìn)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的實(shí)施及測試

網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化離不開實(shí)施及測試環(huán)節(jié),以了解移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)在區(qū)域內(nèi)的覆蓋程度以及對應(yīng)信號(hào)的穩(wěn)定性,給終端用戶提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。 根據(jù)移動(dòng)通信領(lǐng)域的整體形勢,移動(dòng)通信客戶終端的數(shù)量規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,覆蓋廣度相應(yīng)提升,但通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營管理卻存在諸多問題。 在融入云計(jì)算后,相關(guān)人員可以深入了解當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的覆蓋狀態(tài),根據(jù)區(qū)域移動(dòng)用戶對數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的需要以及可調(diào)度資源設(shè)施的布局狀況,安排優(yōu)化測試。

2.4 運(yùn)用云端空間

引入云計(jì)算,完善通信網(wǎng)絡(luò),需要關(guān)注云端部分。在移動(dòng)通信中,采用云計(jì)算技術(shù),可以優(yōu)化相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模式,利用云端擴(kuò)大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存容量,使云端的便于調(diào)用、空間大等各類優(yōu)勢得以發(fā)揮,使可提供的移動(dòng)通信服務(wù)得到優(yōu)化。

3 基于云計(jì)算的5G 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化路徑

3.1 硬件優(yōu)化設(shè)計(jì)

3.1.1 交換機(jī)

本文討論的交換機(jī)是基于常規(guī)設(shè)備,額外添加I/D芯片,并用AI-200 型號(hào)設(shè)備芯片換掉以往的AT-500設(shè)備。 因?yàn)橹皇前言薪粨Q機(jī)內(nèi)部的部分零件換掉,所以不會(huì)產(chǎn)生較多的優(yōu)化升級(jí)成本。 此處植入的芯片,支持云計(jì)算處理,可以大幅度提高交換機(jī)的信息處理效率。

3.1.2 傳感裝置

在5G 移動(dòng)通信中,借助網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)信息實(shí)現(xiàn)基本運(yùn)行,因?yàn)閮H有海量網(wǎng)絡(luò)信息有序通過節(jié)點(diǎn),才能使用戶享受到理想的5G 數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。 而在數(shù)據(jù)傳輸期間,傳感裝置發(fā)揮了極高的價(jià)值。 本文以華為H-80 的傳感裝置為例,此型號(hào)設(shè)備支持50 MB/s 傳輸速度。 利用5G數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),H-80 傳感裝置可在接收網(wǎng)絡(luò)信息的同時(shí),兼顧對信息的過濾篩選,能直接將存在風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)信息隔離在外。 另外,此型號(hào)的傳感裝置,兼容性突出,支持聲音、文字與圖片等各類形式的數(shù)據(jù)內(nèi)容,為移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.1.3 分布式服務(wù)器

5G 通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化應(yīng)采用分布式服務(wù)器,包含若干小規(guī)格服務(wù)器,其中任一服務(wù)器均可以借助虛擬機(jī)和服務(wù)基站建立聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)終端連接。 此處選擇小規(guī)格服務(wù)器是Web,對數(shù)據(jù)的處理效率極高,并且信號(hào)覆蓋的穿透力較強(qiáng),抗干擾性能較優(yōu),可實(shí)時(shí)解決網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍內(nèi)5G 移動(dòng)終端的各類問題。 另外,考慮到Web服務(wù)器對于超過其網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的用戶,不會(huì)提供任何網(wǎng)絡(luò)服務(wù),因此選擇集群的形式,打造分布式的格局,彌補(bǔ)該類服務(wù)器的缺陷[2]。

3.2 軟件優(yōu)化設(shè)計(jì)

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)錨點(diǎn)

5G 通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化路徑中,如果錨點(diǎn)訪問的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)處于5G 移動(dòng)通信劃定區(qū)域,此錨點(diǎn)就是臨近錨點(diǎn)。 假設(shè)錨點(diǎn)訪問的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)超出覆蓋區(qū)域,就屬于外緣錨點(diǎn)。 通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中,錨點(diǎn)達(dá)到節(jié)點(diǎn)僅有一條最佳路徑,在此基礎(chǔ)上逐層拓展,構(gòu)成以訪問節(jié)點(diǎn)為中心的路徑網(wǎng)。 如圖1 所示,K1 與K2 之間是最優(yōu)路徑。以此條路徑為基礎(chǔ)繼續(xù)發(fā)展,建立其他連接,就能搜索到其他錨點(diǎn),如K3,K4 等,找到的錨點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)安全范圍內(nèi)能任意連接,產(chǎn)生一條傳輸路徑,諸如此種形式產(chǎn)生若干條路徑,就構(gòu)成路徑網(wǎng)。 在劃定網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi),選擇合適的算法,計(jì)算選擇路徑網(wǎng)里的移動(dòng)錨點(diǎn)。 此處以KXS 算法為例,計(jì)算流程是先確定兩個(gè)錨點(diǎn)的路徑長度,而后運(yùn)用適應(yīng)性函數(shù),得到其他錨點(diǎn)的距離。 其中,適應(yīng)性函數(shù)見下述表達(dá)式:

圖1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)路徑網(wǎng)

其中,n是指動(dòng)態(tài)錨點(diǎn)的數(shù)量;i是指兩個(gè)錨點(diǎn)路徑的長度。 經(jīng)函數(shù)運(yùn)算得出,按照路徑網(wǎng)中心距離進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果比較準(zhǔn)確,而且可以比較完整地反映移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸路徑。 在時(shí)間的推移下,中心距離會(huì)逐漸拉開,這意味著在5G 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,信息傳輸?shù)男蕰?huì)不斷提高。 而如果中心距離逐漸拉近,表示信息傳輸速度處于放緩的狀態(tài)中,提高了對中心間距動(dòng)態(tài)變化的計(jì)算準(zhǔn)確性與速度。 由此對相應(yīng)的算法加以優(yōu)化,專門對各個(gè)網(wǎng)絡(luò)錨點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算,相應(yīng)函數(shù)表達(dá)式如下:

其中,G表示在初始狀態(tài)下的中心間距;t是指信息迭代的次數(shù);G0是指已經(jīng)掌握的中心間距。 函數(shù)算法優(yōu)化之前,采用原本的算法確定中心間距,但所得結(jié)果無法完全展示出中心間距在時(shí)間推移下的變化情況。 為驗(yàn)證該算法的可用性,對比TSV 算法。 根據(jù)相關(guān)結(jié)果,在維數(shù)與迭代次數(shù)一致的前提下,TSV 算法無論是平均性能,還是最佳及最差性能,均不敵KXS 改良后的算法。

3.2.2 緩存?zhèn)鬏?/p>

5G 在數(shù)據(jù)緩存和輸送方面,通常會(huì)被儲(chǔ)存容量、寬帶服務(wù)等條件約束,常規(guī)的緩存及傳輸形式無法適應(yīng)5G 移動(dòng)通信的客戶端需要。 對此,通過云計(jì)算手段加以優(yōu)化,能給數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)打造更大的運(yùn)行空間。 在5G的某個(gè)節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)包中,此處設(shè)定的緩存及傳輸模式流程為:重新編碼獲取的數(shù)據(jù)包,并把全部數(shù)據(jù)包歸納為一個(gè)集合,令該集合內(nèi)的全部數(shù)據(jù)包都能在緩存中;借助云計(jì)算將緩存中的數(shù)據(jù)包實(shí)施解壓處理,服務(wù)器能對解壓后的信息下達(dá)決策指令[3];按照服務(wù)器指令,把各項(xiàng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移至相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),在數(shù)據(jù)緩存及信息傳輸期間解決空間不足的問題。 此外,借助云計(jì)算緩存數(shù)據(jù)信息,能在緩存操作的同時(shí)迅速解碼數(shù)據(jù)包信息,并傳輸給相應(yīng)用戶終端,該過程的基本實(shí)施程序如圖2 所示。

圖2 數(shù)據(jù)緩存及傳輸運(yùn)行流程

3.3 實(shí)驗(yàn)分析

在5G 移動(dòng)通信中,各個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)具體反映在5G用戶移動(dòng)終端上,當(dāng)移動(dòng)終端的位置發(fā)生改變,相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)通信半徑會(huì)隨之發(fā)生位置擴(kuò)散。 而處于該通信網(wǎng)絡(luò)區(qū)域中的用戶終端節(jié)點(diǎn),會(huì)接收從服務(wù)器發(fā)出的數(shù)據(jù)信號(hào),此時(shí)能運(yùn)用服務(wù)器提供的數(shù)據(jù)信號(hào),在網(wǎng)絡(luò)覆蓋半徑范圍內(nèi),形成對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。 本文所述實(shí)驗(yàn),把移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)按照2 s 的時(shí)間標(biāo)準(zhǔn),每個(gè)間隔停止接收來自服務(wù)器的數(shù)據(jù)信號(hào),繼而形成傳輸路徑,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)原始傳輸速度是2.5 m/s(Vmean)。 在5G 移動(dòng)通信下,網(wǎng)絡(luò)路徑的信號(hào)覆蓋情況是根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)量評估。在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域內(nèi),節(jié)點(diǎn)數(shù)目偏少,傳輸路徑的信號(hào)覆蓋程度就會(huì)有所弱化。 實(shí)驗(yàn)分析階段,為避免受到客觀通信條件的干擾,確保實(shí)驗(yàn)信息結(jié)果的可參考性,選擇借助無人機(jī),對相應(yīng)區(qū)域中的分布式服務(wù)器以及節(jié)點(diǎn)狀況,進(jìn)行全面、同步的了解。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取期間,倘若因?yàn)榉?wù)器本身發(fā)生信號(hào)卡頓的情況,應(yīng)當(dāng)中斷后續(xù)的操作,以避免出現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果不具備分析價(jià)值的情況。 劃定實(shí)驗(yàn)范圍是1 000 m2的區(qū)域,隨意在該范圍內(nèi)部署50 處網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),令這些節(jié)點(diǎn)均自由移動(dòng)。 實(shí)驗(yàn)開始后,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)期間,同時(shí)采取兩種優(yōu)化系統(tǒng),即優(yōu)化路徑以及常規(guī)FIO-05G的優(yōu)化形式,對比二者的表現(xiàn)情況,評估覆蓋效果更高的節(jié)點(diǎn)路徑。 通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得,本文優(yōu)化路徑形式比常規(guī)方法更有效。 其中,常規(guī)系統(tǒng)是采取一個(gè)大型服務(wù)器支持路徑優(yōu)化,而本文則采取分布式結(jié)構(gòu)的服務(wù)器,對各個(gè)信號(hào)覆蓋范圍、實(shí)施節(jié)點(diǎn)路徑進(jìn)行改進(jìn),可以提高路徑的覆蓋程度。

另外,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)優(yōu)化還會(huì)被相應(yīng)節(jié)點(diǎn)位置變化的速度干擾,而該種速度能利用節(jié)點(diǎn)部署隨機(jī)變量發(fā)生調(diào)整。 如果節(jié)點(diǎn)隨機(jī)變量較多,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)位置轉(zhuǎn)移速度會(huì)相對更快,而且變化區(qū)域也比較穩(wěn)定。 通過本文所述的系統(tǒng)進(jìn)行路徑優(yōu)化處理,可以使移動(dòng)速度處于比較穩(wěn)定、高效的狀態(tài)中。 該系統(tǒng)主要借助云計(jì)算的動(dòng)態(tài)錨點(diǎn)形式,實(shí)現(xiàn)路徑優(yōu)化,對各節(jié)點(diǎn)位置變化速度的分析更為準(zhǔn)確,繼而達(dá)到擴(kuò)大移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)覆蓋范圍的效果,實(shí)現(xiàn)通信路徑的合理優(yōu)化[4]。

4 結(jié)語

5G 網(wǎng)絡(luò)條件下,各個(gè)區(qū)域內(nèi)的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)都能享受所需的通信服務(wù),給網(wǎng)絡(luò)路徑帶來不小的負(fù)擔(dān),甚至引起路徑混亂。 所以,本文以分布式的服務(wù)器作為基礎(chǔ),保障通信服務(wù)的覆蓋面,并利用云計(jì)算的信息處理優(yōu)勢,改善信息分析效果,實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)路徑的合理優(yōu)化。