云计算下5G通信网络节点规划系统设计

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摘要：本文为了提高5G通信网络节点规划设计和自组织定位能力，提出基于云计算的5g通信网络节点规划系统设计方法。构建5G通信网络节点的输出信道均衡模型，采用滑窗滤波和多项式参数空间拟合的方法，实现对5G通信网络节点规划过程中的自组织定位，采用自适应的多阶次参数拟合和空间均衡滤波，建立5G通信网络节点规划的云计算模型，采用云计算方法对5G通信网络进行信道参数估计和均衡控制，实现网络节点的离线训练，提高增益控制能力。测试结果表明，采用该方法进行5G通信网络节点规划系统设计的信道均衡性较好。

关键词：网络节点；5G通信网络；规划系统随着

5G网络通信技术的发展，对5G网络通信的稳定性和信道均衡性提出了更高的要求，构建5G通信网络节点规划系统设计模型，结合信道均衡算法以及联合参数识别的方法，进行5G通信网络节点规划过程中的信道均衡设计和自适应参数规划调节，提高5G通信网络的输出增益和稳定性，研究5G通信网络节点规划系统设计方法，在提高信道的均衡控制能力和网络稳定性方面具有重要意义[1]。当前方法中，对5G通信网络节点规划设计方法主要有基于自适应参数调节和最小二乘规划设计的5G通信网络节点规划方法、基于高速空间增益调度的5G通信网络节点规划方法以及线性最小均方误差法（LMMSE））配合的规划方法等，采用多维空间输出增益调度[2]，实现5G通信网络节点规划，但传统方法进行5G通信网络节点规划设计的输出稳定性不好，网络信道估计的准确性不高。针对上述问题，本文提出基于云计算的5G通信网络节点规划系统设计方法。首先构建5G通信网络节点的输出信道均衡模型，采用滑窗滤波和多项式参数空间拟合的方法，实现对5G通信网络节点规划过程中的自组织定位，采用自适应的多阶次参数拟合和空间均衡滤波，建立5G通信网络节点规划的云计算模型，实现网络节点的离线训练，提高增益控制能力。

1系统模型和参数设计

1.15G通信网络节点规划系统模型

为了实现5G通信网络节点规划设计，首先构建5G通信网络节点的输出信道均衡模型，采用滑窗滤波和多项式参数空间拟合的方法，构建高速移动的通信场景中5G通信网络节点规划和节点部署模型[3]，得到5G通信网络节点规划集群调度的OFDM符号上表达式为：式中，为频域符号向量上链路信息，为块状导频参数；为第t个符号时间信道上的关联分布特征量，表示一组特征关联量化集，且满足频域响应的递归表达式：（2）考虑具有N个子载波的系统参数模型，得到5G通信网络节点规划模型参数满足，基于第t个符号时间信道参数估计结果，得到5G通信网络节点的信道特性函数为：（3）其中，两个单向LSTM网络通信的数据补偿参数模型为：，为LSTM网络的反向输出参数模型，I为单位矩阵。由此构建5G通信网络节点的输出信道均衡模型，采用滑窗滤波和多项式参数空间拟合的方法，进行BiLSTM网络每个时间分布参数的同步处理，提高网络节点的信道自适应均衡能力[4]。

1.2参数设计

采用滑窗滤波和多项式参数空间拟合的方法，实现对5G通信网络节点规划过程中的自组织定位，采用可靠性指标参数设计的方法，进行5G通信网络节点规划的指标参数变换[5]，得到5G通信网络节点规划的V-EstEqNet输出信道模型参数特征集为，其中：（4）其中，rd(k)为计算节点数，xi(k)为每个接力计算节点获取的计算任务量，采用OFDM接收子帧数据，得到传输信道容量记为：（5）上式中表示5G网络通信节点OFDM接收子帧数据，得到SC-FDMA系统的数据处理周期：（6）其中，xn(t)为计算节点的编号，为计算节点的资源能力，采用正交频分复用（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM）的方法，得到5G网络通信节点调度通信网络的集中式载波集，m<n，m为5G网络通信节点调度通信网络的子载波数，n为5G网络通信节点调度通信网络的标记点，x为H2(x)，如果，，在时域和频域中进行窗口调度，得到导频（ConstructedDataPilot,CDP）通信信道传递映射为，基于数据符号表示的方法，得到信道调节参数，基于导频的信道估计方法，得到。由此得到5G通信网络节点规划的节点分析模型。

25G通信网络节点规划系统的云计算设计

采用自适应的多阶次参数拟合和空间均衡滤波，建立5G通信网络节点规划的云计算模型，得到5G通信网络节点的CFR估计(voltageviolationriskchangeindictor,VVRCI)模型，第n个采样时刻方差，系统误比特率（BitErrorRate,BER）为，经过快速傅里叶变换（FastFourierTransform，FFT），得到梯度函数为：（7）其中，p为5G通信网络节点规划的关联分布集，n(t)为正交干扰项，si(t)为客户端输出的信号分量，采用HTTP协议调取5G通信网络节点的各层接节点信息，为：（8）其中，E[xk]表示内存型数据库，为5G通信网络节点的分布间隔，为1DCNN卷积核时延，使用最小二乘法（LeastSquares,LS），得到5G通信网络节点输出信号的最小均方误差输出为：（9）其中，W为硬件资源节点数，为下层接力节点数，计算每个接力计算节点的任务量，在一级载波干扰下的LSRCI属性集为：（10）其中，Cn为捕获参数，根据上述分析，采用云计算方法对5G通信网络进行信道参数估计和均衡控制，实现网络节点的离线训练，提高增益控制能力。

3实验测试

为了验证设计方法的效果，采用Matlab进行仿真实验，设定CPU核数为28，节点传输数据量为2400，5G通信网络节点的组合分布为1、26、89组合，参数分布见表1。根据上述5G通信网络节点参数设定，实现5G通信网络节点规划设计，得到网络通信传输数据如图1所示。根据图1所示的通信数据，采用本文方法，实现5G通信网络节点调度，得到均衡调度输出如图2所示。分析图2得知，本文方法进行5G通信网络节点规划的均衡调度性能较好。测试各个节点的误码率，得到对比结果见表2，分析表2得知，本文方法进行5G通信网络通信的节点规划，误码率较低。

4结语

通过5G通信网络节点规划过程中的信道均衡设计和自适应参数规划调节，提高5G通信网络的输出增益和稳定性，本文提出基于云计算的5G通信网络节点规划系统设计方法，采用滑窗滤波和多项式参数空间拟合的方法，构建高速移动的通信场景中5G通信网络节点规划和节点部署模型，实现5G通信网络的节点规划设计。分析得知，本文方法进行5G通信网络节点规划设计，降低了通信误码率。

参考文献

[1]周非,高建军,范馨月等.无线传感网络中基于虚拟力的节点动态覆盖算法[J].系统仿真学报,2018,30(08):2908-2917.

[2]景兴红,孙国栋,何世彪等.基于滑窗滤波和多项式拟合的时变信道估计方法[J].计算机应用,2021,41(9):2699-2704.

[3]王楚捷,王好贤.M-CORD下无线接入网络资源分配研究[J].计算机工程与应用,2018,54(22):92-98.

[4]郑劲松,赖云峰.基于云计算的5G移动通信网络节点路径优化系统设计[J].现代电子技术,2021,44(16):150-154.

[5]卓雨.大数据技术在5G通信网络中的应用[J].集成电路应用,2021,38(08):280-281.

作者:宗华 单位:中国联合网络通信集团有限公司深圳市分公司