文摘
5 g无线网络是吸引关注由于其高数据速率和多媒体选项的鲁棒性。基于5 g无线多媒体技术,本文构造一个多路径的辅助营销战略协作。5 g无线网络系统的基础上,该模型解决了能耗优化问题的有效服务。问题的解决方案是通过一个两步的解决方案和相关算法,以及数值模拟证明了多路径传播合作策略的优势网络延迟和有效的服务性能。在仿真过程中,建立了5 g NR下行系统仿真模型根据无线数据传输理论;营销策略的评估,决定反馈营销策略估计算法提高改善营销策略估计性能,可有效减少网络的插入损耗。结果表明,随着营销数据中心密度的增加,接收延迟减少和能源效率增加;当视频内容的数量在营销数据中心配置为264,单路径传输策略下的有效服务性能。比最小值的单路径传输下的能耗有效的服务策略,有效的服务能源消耗的最小值多路径下合作传播策略是减少了11.5%,有效地提高了网络吞吐量的数据。
1。介绍
5 g移动通信技术的不断发展,对5 g无线通信服务的需求增加,第五代移动5 g通信系统被商业化,和研究更多相关技术正在全面进行(1]。在回应的需求更为清晰和更快的服务质量在多媒体和互联网应用,5 g无线通信系统面临高速传输的问题(2]。然而,数据速率是有限的符号间干扰,从而降低系统传输性能(3- - - - - -5]。5 g的主要挑战实现可靠通信取决于营销策略条件时遇到传输信息通过无线营销策略6]。因此,研究营销策略已经得到国内外学者的广泛关注(7]。5 g基站的覆盖范围减少,注液电池干扰变得尤其严重,和更准确的营销策略估计需要消除干扰(8- - - - - -11]。此外,当发送方执行预编码和接收方执行信号检测,有必要使用营销策略状态信息(12]。因此,营销策略的质量评估是至关重要的5 g通信系统是否可以实现超高频谱利用率的目标(13]。
5 g的当前背景下商业用途,研究5 g相关通信技术已成为国内外学者关注的焦点(14- - - - - -16]。5克的最新表现当前通信技术的发展。与4 g移动通信网络相比,传输速率更高,传输带宽大,传输延迟较低(17]。5 g结合了先进的网络技术和新的高端设备;其连接速度将比当前的连接速度更快,每个移动基站至少20 Gbps下行和10 Gbps上行;移动设备的峰值传输速率可以达到超过10 Gbps [18]。除了更高的峰值传输速率,5 g网络也提供更大的网络容量扩展到新的频谱使用毫米级波长的乐队。Marriwala et al。19]研究对当前互联网的发展,智能工业、智能基础设施;指出光学5 g的重要作用——现代网络通信系统;肯定了光学组件的效率和准确性和光学效应传感器;汉et al。20.)概述了光学技术,可用于5 g通信和传感,综述了其应用程序的上下文中实现基础设施和智能系统物联网,并期待着未来可能的应用场景。考虑到实际的营销策略稀疏5 g通信无线营销策略,周et al。21)采用正交匹配追踪技术来改善营销策略的评估,可以充分利用信道的稀疏特性。因为没有独立的网络营销策略估计,该算法可以大大提高频谱利用率。里纳尔蒂et al。22)提出了一种新的方法估计稀疏多径营销策略基于压缩传感理论。研究者调查与多普勒扩展营销策略在多载波水下,使用压缩传感方法的形式正交匹配追踪算法和基本追求。
本文5 g无线多媒体用于营销策略均衡和检测,和一个网络模型包括联合营销策略提出了均衡和检测。仿真结果表明,在少量的网络的LMMSE(线性最小均方误差)营销策略是用来估计,然后通过零迫使(ZF)平衡态的初始方案5 g网络。规范化的营销活动是主要负责大厅商店包装的电影。每周选择一个社区开展营销活动2 - 3天。主办方通常3 - 5人。战斗部队的规模通常是10 - 20人,和现场活动时间是4 - 5天。仿真结果与传统方法的性能使用LMMSE营销策略估计和最小均方误差(MMSE)均衡。在增加网络的数量的情况下,使用LS(最小二乘)营销策略的评估和初始化后ZF均衡作为网络输入得到的比特误码率低于经典LMMSE营销策略估计和MMSE均衡算法。最后,通过进一步研究市场多样化的问题节点匹配缓存内容共享,纳什稳定的解决方案是通过设计一个层次结构和DU-pairing算法,然后最优营销节点缓存分配策略的最优匹配的场景。最后,通过实验验证,该算法可以使系统的总利润最大化。
2。5 g无线多媒体架构
2.1。5 g网络的分层分布
5 g网络层的聚合营销节点时间和空间不确定性的干扰。其中,时间的不确定性引起的干扰主要是营销的异步传输节点和无线营销策略的时变特征。不同时段之间的网络拓扑也改变;也就是说,网络拓扑结构的动态变化特征在时间槽水平。空间的不确定性 大规模的衰落造成的干扰主要是来自不同来源的干扰和不同路径损失。基于用户移动和通信连接状态的分析在移动过程中,提出了一种编码缓存策略,结合用户兴趣和流动意识从编码的角度缓存来缓存访问率是最大化优化问题模型。
各种衰减发生在无线信号传输,如大规模衰落由于长距离传输由于地形和阴影衰落救援或建筑物的查验。因此,接收到的信号 可以通过不同的路径到达目的地 。这些多路信号到达接收机时,在时间和阶段是不同的。接收到的信号的振幅叠加产生抖动消退。
在5 g的无线通信系统中,收发器的设计和性能评估的帮助下可以实现一个近似营销策略模型。因为不同的5 g通信营销策略都有自己的独特的收发机结构,一般系统模型适用于整个营销策略是非常有用的。一般来说,传输信号 - - - - - -铅通过营销策略问题营销策略的条件和接收器接收 。
每一帧也可以分成大小相等的两个字段,每个字段包含5子帧;场0 0 - 4由子帧,和现场1包含的子帧。不同于固定15 kHz副载波间距,每个子帧对应于一个时间段,5 g采用各种各样的副载波间距配置,并且每个子帧对应于一个或多个时段,和一个时间段包含14个符号。
在模式下 ,如果子帧配置了上行,子帧内的所有符号应该用于下行和上行。槽的概念中定义的格式是5 g,它决定如何使用每个符号在一个槽,符号是用于上行,符号用于下行在一个特定的插槽。我们不需要使用槽中的每个符号,一个槽可分为多个连续符号段,可用于下游。理论上,我们可以考虑一个几乎无限的可能的组合数下游符号,上游符号,槽内和灵活的符号。
基于5 g 5 g通信,通信链路建立营销节点之间身体上彼此接近的蜂窝网络图1和数据相互传输直接执行没有转发,转发基站,可以提高数据传输速率和减少端到端数据传输延迟和传输电力。移动终端缓存技术的协助下,移动终端可以在非高峰时期pre-cache热文件5 g通信,所以请求者是否可以搜索请求的文件在本地缓存和周边市场的本地缓存节点决定。
2.2。无线多媒体编码
无线多媒体编码的基本思想是递归地生成一个序列,而每一次生成一个样本值除以间隔,每一次高斯抵消用于确定样本值的区间,PDCCH上的信息传播(物理下行控制信道)下行控制信息(DCI),各种格式。可以发送多个PDCCHs下行子帧,和一个PDCCH DCI的只能有一个格式。的逻辑资源PDCCH由控制营销策略元素(cc)。破裂后服务交通,特别是多媒体服务交通聚合,当传统服务交通模型是用来模拟、分析和控制,网络性能将会变得更糟。总之,服务流模型 在多媒体网络 必须能够捕获网络流量的自相关 有效。
单个NR航母有最多3300活跃副载波和一个400 MHz带宽的上限。5 g NR,定义的一组参数,表明副载波的不同频率。在每个方向有一组资源网格的上行和下行。此外,5 g采用multiantenna技术和相应的天线端口在每个天线可能不同,和相应的参考信号 分布是不同的,所以资源网格 还需要定义为天线端口 。
5 g NR的组合 SS和PBCH称为同步信号块(单边带)。单边带的副载波间距可以15或30千赫FR1和120年lz或240 lz FI。在时域,单边带占据4符号,并在频域 ,它占地20苏格兰皇家银行,其副载波数是0.239。PSS(分组交换服务)位于中间的127副载波symbol0和SSS(硅对称开关)是位于中间的127副载波symbol2。的部分symbol1 3, symbol2 SSS PBCH数据除外 。瑞士是由使用BPSK -(二进制相移键控)调制序列长度为127。PSS和瑞士在一起可能用来表示共有1008个不同的物理细胞身份。
的时间 当两组SS突然出现,也就是说,半帧的时候单边带的存在,可以配置。一组SS破裂将会发送在一个党卫军破裂时期,党卫军破裂设置需要5 ms,只有第一个5 ms党卫军破裂组时期的存在。自从目的地5 g多媒体基站只能在两个州,空闲和接收,和时间的空闲状态的时间远小于接收状态,这一章大概认为目的地5 g多媒体基站总是处于接收状态。
图2描述了能源效率和营销数据中心密度之间的关系考虑协同营销数据中心的数量。仿真结果清楚地表明,当合作营销数据中心的数量是固定的,能源效率和营销数据中心的密度增加。密度是固定的,当营销数据中心能源效率提高数据中心的合作优势。然而,一方面,用户的使用数据和包的选择可能会改变在任何时候,和数据将会滞后。同时,大数据分析仍然是一个新话题,许多数据分析工作并不是100%准确,和营销人员需要再次检查它是否匹配的政策系统中根据列表。
2.3。营销重量分布
可以观察到当的最大传输距离5 g多媒体链接是固定的,营销数据中心的密度的增加导致减少接收延迟。的价值5 g多媒体基站的发射功率设置为30 dBm的价值5 g多媒体基站的接收功率的值设置为0.8倍5 g多媒体基站的发射功率,和价值的闲置能力5 g多媒体基站设置为5 g多媒体0.5倍基站的闲置能力的价值。当营销数据中心密度是固定的,接收延迟下降的最大传输距离的增加5克多媒体链接。
5 g多媒体基站密度是固定的;图的网络吞吐量3增加请求的概率。当5 g多媒体基站请求概率是固定的,网络吞吐量增加而增加的5 g多媒体基站密度。从仿真结果可以看出,当请求5 g多媒体基站的概率增加,网络吞吐量也在不断增加。当请求概率5 g的多媒体基站是固定的,5 g的密度的增加多媒体基站可以提高网络的吞吐量。当合作营销数据中心的数量是固定的,回程延迟减少随着营销数据中心的密度增加。当营销数据中心的密度是固定的,回程延迟增加协作营销数据中心数量减少。
2.4。自相似系数耦合
多路径的描述协作传输策略如下:营销节点请求向宏观营销视频内容发送请求信号基站在宏单元,它位于通过上行,和宏观基站接收请求信号首先处理请求信号,然后搜索目的地附近的营销数据中心5 g多媒体基站。后选中的多个营销数据中心接收该请求信号,他们同时传播营销数据到目标5 g多媒体多媒体无线基站通过5克多次反射链接。根据多路合作传播策略,目标5 g多媒体基站同时接收来自相邻发送营销数据营销数据中心通过多路无线路由。最后,目的地5 g多媒体基站传输营销数据营销节点表1。
多路径下的能耗有效的服务协作传输策略下总是小于单路径传输策略。当营销视频内容的数量在营销数据中心配置144多路径下的能耗最低有效的服务合作可以实现传输策略。当营销视频内容的数量在营销数据中心配置为264,单路径传输下的能耗最低有效的服务策略可以实现。与单路径传输下的能耗最低有效的服务策略,多路径下的能耗最低有效的服务合作传播策略是降低11.5%。现有mobile-aware缓存策略假设所有用户可以发送完整的内容在一个接触和忽视物理链路状态会影响手机用户的通信连接,这是不符合现实的场景;其次,这些研究没有预测用户兴趣的相似。
3所示。5 g无线多媒体辅助营销战略建立和效应评价模型建立
3.1。5 g网络网络数据提取
收到请求后,连接宏基站搜索几个营销数据中心最接近营销节点。如果有营销数据中心不是位于宏单元,单元中的宏观基站发送请求信号的宏单元中基站营销数据中心不是位于细胞通过SDN(封闭防御的姿势网络)控制器。用户会遇到其他用户有相似兴趣的过程中移动。如果可以提前知道用户的需求,这可以带来一个定性的改进性能的缓存策略。针对上述问题,本文提出了一种编码缓存策略,结合用户兴趣和流动意识。
最后,目的地5 g多媒体基站发送营销数据请求营销节点通过5 g多媒体链接。在上面的方案,SDN架构用于实现请求/反馈传播由营销节点。本文主要讨论了相应的分析和讨论,考虑DU-pairing双的数量,服务的总容量缓存,算法的迭代的数量和参数的影响价值的总利润。的硬件环境仿真平台在本节取决于核心处理器是英特尔i5 - 6500 CPU频率为3.6 GHz和8 GB的内存大小。软件环境是Windows 64位系统和MATLAB 2019 b。
PDCCH搜索空间是指地区PDCCH下行资源网格可以携带。图4执行盲解码在整个搜索空间,试图找到PDCCH数据。所有可能的位置PDCCH被称为“搜索空间,”和每个可能的位置被称为“PDCCH候选人。“通过澄清项目或业务的目标,找到优点和缺点的成就目标。优势主要是指优势相对于其他项目或企业;机会主要指的是组织或项目的发展机遇,需要反映在环境优势;威胁主要是指现有的环境可能带来的不利影响的项目或企业。
3.2。辅助营销策略传播
在每个时间段内,随机生成的网络拓扑结构。假设每个营销节点的时间间隔为5 ms,对应的最大营销节点发送的数据包数量单位时间是200年。网络均匀营销节点业务,业务平均到达率的所有营销节点设置为每秒40包,和延迟边界设置为0.015秒。
本章适用于区块链D2D缓存技术网络,提出了一种激励缓存策略基于区块链技术鼓励更多移动终端之间的内容共享。基站可以使用矿业收入奖励移动终端,在利润取决于共享数据的大小。为了利润最大化,本文制定了缓存位置问题,得到最优缓存方案。5 g无线多媒体的方法被证明是更健壮的比LS和MMSE的情况下使用更少的网络和省略CP。考虑系统与64副载波和CP的长度16。上述模型中,为了验证理论结果,给出了仿真结果。ZF和MMSE算法的MATLAB的仿真环境,并基于5 g无线多媒体仿真环境营销策略估计方法Python3.5和TensorFlow仿真框架。
参数设置如图5符合之前的参数设置,除了平均值用于设置的和总隐藏自己的缓存容量;的平均价值向量作为1,总缓存能力向量的平均值是1000。两个场景显示整体利润逐渐增加,直到配对算法提出了达到收敛。这个结果是一致的比率只接受改善交换,直到没有配对可以找到一种改进的交换。随着计算能力基站到营销节点分配的逐渐增加,营销节点的利润将会增加,因为增加的分布计算能力使其开采获得更多的利润。如果权力分配的优势不是有限的,内容共享营销节点可以获得更多的计算能力和利润最大化通过缓存内容更受欢迎。
3.3。概率和统计的效果评估
当网络处于一个中间业务负载水平,在本章提出的全局优化策略仍然可以获得最佳的网络吞吐量性能条件下,网络有不同数量的营销节点。此外,它还可以看到,随着营销节点的数量的增加,全局最优策略的性能提出了本章逐渐增加与营销策略相比,但其营销节点的性能增益小于相比Min-MAP策略。数量是30时,减少。通过比较三种策略在网络条件下的性能与不同数量的营销节点,可以看出,随着营销节点的数量的增加,全球的性能优化策略与营销策略也更加明显。当营销网络中节点的数量的增加,市场营销策略中的节点都发送数据包的最大概率,这将导致越来越多的严重干扰的营销节点,减少网络的吞吐量性能图所示6。
结果表明,提出的全球网络吞吐量的优化策略在本章也显著提高,增加营销网络中节点的数量在高业务负载水平下,这进一步表明,全局优化策略提出了本章适用于interference-limited网络场景。此外,它还可以从这个图,随着营销节点数量的增加,全球之间的性能优化策略和其他两个策略也增加。
4所示。5 g无线多媒体辅助营销战略建立和效应评价模型的应用和分析
4.1。辅助营销策略模拟
点状网络实际应用中经常使用。基于营销策略的状态,1到4符号网络配置是用于时间槽。营销策略上面估计为每个子载波。无论是时域和频域或频域和时域,有常见的符号间常数插值、线性插值和决策反馈营销策略评估。本节提出了一种改进的基于网络的算法决定反馈营销策略对副载波估计。最后,通过进一步研究多用户匹配缓存内容共享的问题,层次结构和DU-pairing算法是为了获得纳什稳定解,然后最优最优匹配场景中用户缓存分配策略。通过实验验证,该算法可以使利润最大化。
当表的接收机2知道LMMSE营销策略营销策略统计,估计是最优的角度均方误差最小化。然而,由于统计数据可能不是已知的接收机,很难设计一个营销策略估计量匹配的营销策略数据。相关性不匹配造成的性能下降是可以克服使用决策反馈方法检测到的数据重用作为下一个象征性的网络营销策略评估。一个LS营销策略估计是先用一个网络上执行符号,导致营销策略的一个初始估计副载波网络位置。一旦最初的营销策略估计前面的符号,决定反馈营销策略估计(DDCE)方法可以用来更新营销策略系数。
图7可以看出交通负荷水平较低,在三种不同的网络营销节点数的情况下,通过比较与营销策略和分钟。与映射策略相比,在本章提出的全局优化策略可以获得最佳的网络吞吐量性能,这进一步表明,在本章提出的全局优化算法在提高网络吞吐量性能具有明显的优势。当营销网络中节点的数量很小(例如:12营销节点),营销策略和全局优化策略显然是比最小。Min-MAP策略的性能优于营销策略,因为节点强度意味着更高的平均数量单位面积上的营销节点在网络中较高,造成更大程度的聚合每个营销节点受到干扰。这是因为用户的数量越多,形成的更大的缓存空间的总和所有移动终端缓存空间,访问更多的内容,在基站的覆盖范围,单位面积上的用户的数量越多,越可以回应用户的请求在身体上的接触,从而提高缓存命中率。
因为均衡器的频率响应是大约的逆频率响应的营销策略,在低信噪比,ZF均衡会放大噪声和表现不佳。因此,如果营销策略是低通,均衡器将在高频噪声能力得到提高。最小均方误差(MMSE)算法是另一种方法来克服这个问题。MMSE均衡考虑噪声的影响,可以处理噪声放大问题的ZF算法。MMSE均衡器被认为是一个更好的营销策略均衡的算法,在相同的信噪比,它认为营销策略噪音效果和提供了一个更健壮的优势比ZF均衡。但MMSE均衡算法需要知道信噪比,等等。
4.2。示例应用程序和分析
本节评估的性能提出缓存部署结合营销节点兴趣和流动意识5 g网络缓存。的硬件环境仿真平台在本节取决于核心处理器是英特尔i5 - 6500 CPU频率为3.6 GHz和8 GB的内存大小。软件的环境是Windows 64位系统和Python3.6仿真验证平台。算法的可行性和有效性提出了在这一章主要是评估通过比较ERPC和MPC缓存策略。在此总结,缓存命中率将分析和讨论主要来自三个方面:内容的数量,价值的 ,和营销节点的数量。为了简化模型,模拟细胞被认为是,基站的覆盖半径为500米。由于营销节点的移动性,使用 代表了指数分布参数的移动终端之间的接触时间和移动终端 ,和 代表了指数分布参数的移动终端之间的接触时间和移动终端 。文件要求的营销节点的总数是1500,每个文件编码的编码成10段,和流行的参数的值在图8是10。
与节点的数量的减少,在相同的信噪比条件下,码间的性能数据不变插值、线性插值和决策反馈营销策略估计都不同程度的减少。改进决策反馈营销策略估计仍能保持良好的性能,它反映了良好的改进决策的反馈算法的鲁棒性。更少的网络,更准确的营销策略估计是维护和提高系统频谱利用率。显然,随着它的价值增加,缓存命中率会变得越来越大,和之间的差异策略将变得更加明显。这是因为更大的价值 ,越集中的文件和文件的图书馆只有几个非常受欢迎的文件,那么这些文件可以存储在移动终端上。
这些结果表明,当缓存容量,D-Us或的数量增加,DU-pairing本文算法可以取得更大进步,这表明正确配对的重要性D-Us blockchain-driven内容共享问题的隐藏自己。用户兴趣相似度和流动性的影响部署的缓存策略进行了研究,并建立缓存访问率最大化的问题。因为这个问题是一个np难问题,问题转化为一个单调submodal优化问题,和一个次优的解决方案由一个贪婪算法问题已经解决了。在这种情况下,所有营销节点倾向于发送数据包与一个更大的媒体访问概率。因此,营销策略的性能类似于全局优化。
5。结论
本文提出了一个分布式架构下辅助营销5 g的多媒体网络。通过提出回程网络容量定理和最小平均跳数算法,蒙特卡罗模拟进行分析5 g的影响多媒体基站密度和数量的回程无线回程网络的网关。模型以最具代表性的营销数据为出发点,提出了一种基于多媒体网络的网络模型,提出了一种多路合作传播策略。在此基础上,本文提出了有效的服务能耗的优化问题,解决了通过一个两步解决方案和相关算法,并分析了系统的性能模型,通过数值模拟以及多路径传播合作策略和优化问题。最后,考虑多个营销节点请求营销数据的场景同时,只关注无线回程的部分,并分析接收延迟的性能,通过数值模拟网络吞吐量和网络能量效率。目前,传播策略仍处于理论阶段。如果一个相应的算法设计,可以进行蒙特卡罗模拟,仿真结果可以与数值模拟相比,那么这多路径合作传播策略将更有说服力。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称他们没有竞争的经济利益或个人关系可能出现影响工作报告。
确认
这项工作是支持由西安明德理工学院,经济学院和管理。