以醫(yī)院5G網(wǎng)絡(luò)部署作為背景,就5G應(yīng)用場景中的大規(guī)模醫(yī)療與化學(xué)機(jī)器類MTC終端通信問題,在構(gòu)建MTC終端能耗模型的基礎(chǔ)上,提出一種基于遺傳算法的優(yōu)化方法。即通過編碼、交叉變異等,實(shí)現(xiàn)最優(yōu)能耗路徑的選擇。最后通過仿真,對上述5G網(wǎng)絡(luò)場景中的化學(xué)儀器類通信進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果看出,與傳統(tǒng)的能耗優(yōu)化相比,本方法可有效降低在一定信噪比下的能耗,具有很大的優(yōu)勢。 

【文章來源】：粘接. 2020,43(09)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

遺傳算法求解步驟

在本次研究中采用仿真的方式驗(yàn)證了遺傳算法的應(yīng)用效果，其中具體的仿真參數(shù)即為表1中所示，首先準(zhǔn)備初始能量完全相同（2焦耳）的醫(yī)療化學(xué)MTC終端500個，然后將其設(shè)置在圓形區(qū)域中，其中的圓心即為匯聚節(jié)點(diǎn)的位置（具體見圖2所示）。假定所有的能量消耗只是與數(shù)據(jù)發(fā)送有關(guān)，從第一個通信回合開始到發(fā)送數(shù)據(jù)結(jié)束時的總通信回合數(shù)目表示網(wǎng)絡(luò)壽命。3.2 仿真結(jié)果

在研究過程中采用了對比分析的方法，分別將本文提出的能效優(yōu)化算法和基礎(chǔ)對比算法表示為HEEOS、baseline，在選擇中繼過程中了利用了基于距離匯聚節(jié)點(diǎn)最小通信距離原則，然后開始了實(shí)驗(yàn)的具體過程。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置了多個信噪比閾值，然后對兩種算法的性能指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，最終得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果即為圖3中所示。根據(jù)圖3中曲線可以明顯地看到，HEEOS在改善能效上具有更大的優(yōu)勢，由此可以證明本文提出的啟發(fā)式優(yōu)化算法在改善網(wǎng)絡(luò)能效上能夠達(dá)到的效果。在現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)條件下，單回合平均總能效與信噪比閾值直接相關(guān)，二者保持明顯的正相關(guān)性。另外，在研究中HIA得到了總通信回合數(shù)變化曲線，便于對信噪比閾值不同時的網(wǎng)絡(luò)壽命進(jìn)行分析，具體即為圖4中所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3508222