基于相关特性的改进G-SVSLMS算法

为解决改进的基于Sigmoid函数变步长最小均方(G-SVSLMS)算法步长更新公式易受噪声干扰的问题,根据高斯白噪声相关性比较差的特性,对G-SVSLMS算法进行改进,提出基于相关特性的改进G-SVSLMS算法,使算法的抗噪声干扰能力明显增强。理论分析和仿真结果表明:若两算法选取相同参数,则基于相关特性的改进G-SVSLMS算法相对于G-SVSLMS算法具有小的稳态误差;在保证算法收敛的条件下,基于相关特性的改进G-SVSLMS算法相对G-SVSLMS算法具有较快的收敛速度。

基于零均值特性的改进G-SVSLMS算法

为解决改进的基于Sigmoid函数变步长最小均方(G-SVSLMS)算法步长更新公式易受噪声干扰的问题,根据高斯白噪声的零均值特性,对G-SVSLMS算法进行改进,提出基于零均值特性的改进G-SVSLMS算法,使算法的抗噪声干扰能力明显增强。理论分析和仿真结果表明:若两算法选取相同参数α、β,则基于零均值特性的改进G-SVSLMS算法相对于G-SVSLMS算法具有小的稳态误差;在保证算法收敛的条件下,基于零均值特性的改进G-SVSLMS算法相对于G-SVSLMS算法具有较快的收敛速度。

基于改进多目标遗传算法的5G基站选址布局研究

5G基站的建设是5G产业链中十分重要的一环。对于运营商而言,基站的选址规划会直接影响5G网的信号质量和使用效率。针对基站选址规划不合理的问题,本文考虑了不同区域基站覆盖范围不同和网络业务量不同的特点,以基站建设成本最小、面积覆盖率和业务覆盖率最大为优化目标,建立了5G基站选址优化模型,使用改进的NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解。仿真结果表明,该算法有效解决了基站选址问题,并且具有速度快、效率高、不易陷入局部最优解等优势。

机器学习算法在5G网络分流提升中的应用

为探索机器学习算法在提升5G网络分流效率中的应用,本研究深度探究机器学习算法在5G网络分流提升中的应用。通过深度学习、支持向量机、随机森林和决策树等算法,实现了流量预测、网络资源优化和异常检测。研究发现,这些算法能有效预测流量趋势,提高资源配置效率,并在异常流量检测和安全威胁分析方面表现突出。测试结果显示,机器学习算法显著提升了5G网络管理的效率和安全性。因此,进一步探索和优化机器学习算法在5G网络应用中具有重要价值。

基于Floyd算法的5G基站区域储能分配策略

由于5G集中在人群密集区域配置,需要的基站数量多且能耗大,因此,运营商需要支付的购电成本很多。为了降低运营商的购电成本,本文提出一种基于Floyd算法的5G基站区域储能分配策略。首先,将供电网络中的5G基站区域储电站等效为一系列节点,并根据节点之间的距离信息计算出传输损失率矩阵;其次,对各节点的储能情况进行分析,并根据其储能情况将节点分为供能节点与需求节点;最后,基于Floyd算法来合理调配该储能网络中的能量。仿真结果表明,在不引入外部供电和引入外部供电两种情况下,本文所提出的系统在运行2 a或150 d后分别达到稳定状态,系统不再需要额外从公用电网购电,减轻了电网供电压力的同时,降低了运营商的购电成本。

移动通信网中加密算法演进及其在铁路5G-R应用展望

加密算法是保障移动通信网络安全不可或缺的一环。随着5G技术的迅猛发展,加密算法与时俱进,相继引入了SNOW3G算法、高级加密标准(AES)和祖冲之算法(ZUC)。铁路5G专用无线通信系统(5G-R)中加密算法的应用,不仅有助于保护铁路通信数据的机密性,防止信息泄露,还能通过身份验证和数据完整性校验,确保通信的可靠性和真实性。介绍加密算法在移动通信网络中的发展历程和应用场景,分析未来铁路专用移动通信网络安全性的挑战,同时结合下一代铁路通信的需求,探讨加密算法在5G-R专网中的应用。

基于改进遗传算法的电力无线专网4G、5G基站布点规划优化方法

在电力4G无线专网中引入5G,进行4G、5G融合组网,对提高电力业务通信效率具有重要意义。首先阐述了5G在电力系统中的应用及4G、5G组网方式。然后,综合考虑电力自有业务、电力业务通信需求、电力基站建设成本、基站运行成本,构建了电力无线专网4G、5G基站布点优化模型,对4G、5G基站进行优化布点。其次对遗传算法中编码、初始化种群操作进行优化设计和改进,大幅减少算法迭代次数,提高收敛速度,降低了模型的求解复杂度。最后基于改进模型对电力4G、5G基站布点优化模型进行求解,可以快速给出4G、5G基站优化方案,满足电力通信覆盖率和经济性等要求。仿真算例验证所提模型、改进算法的合理性和有效性。

基于多信号分类-改进早晚功率锁相环的5G机会信号定位算法

随着5G技术的不断发展,5G蜂窝网络已被广泛应用于城市地区。然而,基于5G的机会信号定位技术中存在着测距精度不高的问题。针对此问题,提出一种改进型5G机会信号定位算法,该算法将多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法与改进的早-晚功率锁相环(phase-locked loop,PLL)结合,不仅简化了锁相环结构,更保证了测距精度;同时搭建了基于5G机会信号定位的原理样机,并对改进算法方法的有效性和可行性进行了验证,试验结果表明伪距均方误差为3.03 m。本文所提出的算法不仅结构简单、系统稳定,而且在测距精度上也有一定的优势。

面向电力巡检的5G室内三维指纹定位算法

针对目前电力巡检机器人在室内环境中存在的三维定位成本高、精度低的问题,文章利用5G信号特征和多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,提出面向电力巡检的5G室内三维指纹定位算法。首先构建三维信道模型,以降低多径干扰导致的定位信号参数偏差;其次提出多径定位信号优化算法,以克服随机噪声导致的定位信号相位偏移问题,以此降低定位决策的软硬件成本。仿真结果表明,本算法在三维室内定位精度和定位成本方面实现了较好的性能与平衡。

基于kNN算法的智能电网5G海量接入数据异常检测

为了更好适应智能电网高维数据异常识别,提出了一种加权kNN数据异常值检测识别方法,该方法使用Z阶曲线来识别kNN。利用Z阶曲线,提出了一种加权kNN异常数据检测方法。用信息熵衡量所有属性的重要性,用Z阶曲线对高维数据进行编码并映射为Z值。实验结果表明,智能电网集群计算节点的数量越多,算法的运行速度就越短。发电数据异常检测准确率达到最高99.2%,较随机森林算法提高8.165%。且kNN算法的运行时间均优于随机森林算法运行时间,最小算法运行时间为4 s,进一步表明kNN算法可有效检测智能电网5G海量接入数据。

基于集成学习算法的5G用户流失预警方法研究

随着5G技术的发展,5G用户的流失预警已成为移动运营商的重要任务。然而,传统的用户流失预警方法在5G营销领域存在准确性和可靠性不高的问题。为了解决5G用户流失预测问题,文章将集成九大机器学习算法,结合5G降档以及离网用户的标签数据和消费行为,构建一个基于集成学习算法的用户流失预警模型。研究结果表明,基于集成学习算法的5G用户流失预警方法具有较高的准确率、实时性和可靠性,可以有效地提高5G用户流失预警的效率。

基于A星搜索算法的5G前传路由选取技术

在基于到光纤直驱和波分复用等技术的5G前传网络中,无论使用哪种前传承载技术方案,均涵盖不同路由站点之间传输的场景。本文基于启发式图搜索法——A星搜索算法的思路,结合基站前传的特征以及分析盲目的图搜索的劣势,提出新的估价函数思想,并且为5G前传路由的选取提供一种更为高效的算法。

基于模拟退火算法的深中通道交通5G基站部署规划设计应用

为了实现深中通道交通沿线场景5G网络覆盖,优化5G基站的位置和数量,对基于模拟退火算法的深中通道交通沿线场景5G基站部署规划进行研究。采用模拟退火算法,动态确定稀疏线路上室内基带处理单元(building baseband unite,BBU)池的数量以及对应的位置,对模型进行仿真优化,确定BBU池的数量和对应位置的最优解,以期为深中通道工程公路项目提供参考。

5G网络环境下云计算数据差分隐私保护算法的研究

随着5G技术的广泛部署,云计算平台的发展为处理大量动态数据提供了可能,也带来了前所未有的隐私保护挑战。差分隐私作为一种高效的隐私保护技术,通过添加噪声来防止个人数据在发布的数据集中被识别,在应用中保证了数据的安全性和隐私性,这不仅要求算法需具备高效的数据处理能力,还需在动态的网络环境中保持其保护效能。文中系统地分析了5G网络环境下云计算数据的差分隐私保护需求,并提出了相应的算法优化策略和实施方法,通过实验设计和系统测试验证了所提算法的实际应用效果,为未来5G环境中的云计算隐私保护提供了理论与实践的参考。

基于国密算法的5G专网安全防护体系

在5G专网中部署国密算法替代国外密码算法,已是安全形势所趋。结合安全原则和目标,从5G专网网络结构入手,分析5G专网的安全需求。结合国密算法的特性,设计基于国密算法的5G专网安全防护体系,从终端安全、空口安全、传输安全、5G核心网安全、应用安全等方面分别部署和应用国密算法。介绍防护体系试点的应用情况和成效,经验证该防护体系可为5G专网提供坚实的安全保障。

基于LightGBM算法的5G无线网覆盖预测方法研究

基于射线仿真评估是5G无线网规划选址常用方法,但该方法的评估依据是射线传播仿真结果,缺少实际数据来做建模验证,与实际覆盖情况有较大偏差。该文研究人工智能技术在5G无线网规划选址方面的创新应用,提出了一种基于LightGBM算法的覆盖预测方法,可以更准确地预测小区栅格的覆盖场强,显著提高5G无线网规划选址的精准度。

5G网络下的高精度室内定位算法优化

提出一种5G网络下的高精度室内定位算法优化方法。该方法综合利用5G网络的大带宽、低时延和高连接密度等特点,通过优化信号测量、多源异构数据融合和定位计算模型,显著提升了定位精度和实时性。同时,引入低功耗策略,延长了设备电池寿命。仿真实验表明,该算法在定位精度、实时性和能耗方面均优于现有方法,为5G室内定位的实际应用奠定了基础。

基于改进蚁群算法的5G通信网络传输系统设计与实现

在现代通信网络技术的发展中,5G通信技术由于其高速、低延迟以及大容量的特性成为关键发展方向。文章论述蚁群算法的基本原理及其在通信网络中的应用,探讨基于改进蚁群算法的5G通信网络传输系统的设计,包括系统架构设计、技术集成、系统优化以及系统评估,并通过应用测试验证所提方法的有效性和优越性。

5G通信驱动的无线传感器网络多节点路由算法研究

在多节点无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的应用场景中,如何利用5G通信技术高效地组织网络中的数据流,确保信息的准确与及时传输,成为研究的重点。因此,文章提出一种5G通信驱动的WSN多节点路由算法。首先,分析5G通信环境下多节点传感器网络的特点,包括节点的动态变化、网络拓扑结构的不稳定性以及数据流量的不确定性等。其次,设计一种基于K-means的均匀分簇路由算法,采用基于节点能量和数据传输距离的综合评价机制。最后,构建WSN多节点仿真环境,并与现有的路由算法进行对比。结果显示,所提出的路由算法在网络生命周期等关键性能指标上都有显著的改善。

5G无人机异构网络应急通信全覆盖算法设计研究

异构网络应急通信全覆盖算法是强化无人机在特殊场景下通信功能的关键。文章立足于自然灾害这一特殊情况,通过设定模型等方式研究5G无人机异构网络应急通信全覆盖算法。一方面,详细论证了应急通信全覆盖模型设计思路、基于混合策略全覆盖路径规划算法等相关内容;另一方面,通过仿真设计,评估文章所提方法,并与目前成熟的技术进行对比。最终对比结果显示,所提出的异构网络应急通信全覆盖算法在减少无人机航行能耗、提升通信覆盖效率方面具有显著优势,值得推广。