面向5G的医院大规模机器类通信能效优化模型构建及仿真

发布时间：2021-11-20 22:42

　　以医院5G网络部署作为背景,就5G应用场景中的大规模医疗与化学机器类MTC终端通信问题,在构建MTC终端能耗模型的基础上,提出一种基于遗传算法的优化方法。即通过编码、交叉变异等,实现最优能耗路径的选择。最后通过仿真,对上述5G网络场景中的化学仪器类通信进行验证,结果看出,与传统的能耗优化相比,本方法可有效降低在一定信噪比下的能耗,具有很大的优势。 

【文章来源】：粘接. 2020,43(09)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

遗传算法求解步骤

在本次研究中采用仿真的方式验证了遗传算法的应用效果，其中具体的仿真参数即为表1中所示，首先准备初始能量完全相同（2焦耳）的医疗化学MTC终端500个，然后将其设置在圆形区域中，其中的圆心即为汇聚节点的位置（具体见图2所示）。假定所有的能量消耗只是与数据发送有关，从第一个通信回合开始到发送数据结束时的总通信回合数目表示网络寿命。3.2 仿真结果

在研究过程中采用了对比分析的方法，分别将本文提出的能效优化算法和基础对比算法表示为HEEOS、baseline，在选择中继过程中了利用了基于距离汇聚节点最小通信距离原则，然后开始了实验的具体过程。实验中设置了多个信噪比阈值，然后对两种算法的性能指标进行计算，最终得到的实验结果即为图3中所示。根据图3中曲线可以明显地看到，HEEOS在改善能效上具有更大的优势，由此可以证明本文提出的启发式优化算法在改善网络能效上能够达到的效果。在现有实验条件下，单回合平均总能效与信噪比阈值直接相关，二者保持明显的正相关性。另外，在研究中HIA得到了总通信回合数变化曲线，便于对信噪比阈值不同时的网络寿命进行分析，具体即为图4中所示。

【参考文献】：
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本文编号：3508222