基于云计算技术的5G 移动通信网络优化路径分析

薛 飞

(南京财经高等职业技术学校,江苏 南京 210000)

0 引言

国内5G 移动通信网络的总体结构包括信息接入、云盘与核心数据计算,可以把相应的服务业务实时保存于服务器,降低移动终端使用网络信号时消耗的流量,缩短用户取得所需资料的时长。 常规移动通信系统可以使5G 网络下的各类通信服务进行高速识别及运行,但在节点路径上的分配处理还未达到理想高度,经常会由于网络路径过多、连接比较复杂,出现信号卡顿的情况。 因而,本文对依托云计算优化网络路径展开分析,可弥补传统优化形式的不足。

1 云计算技术

互联网是云计算的核心,可提供用户所需的网络服务。 云计算是一种计算方法,能够依托云端,通过网线、搜索引擎等各类渠道,为用户提供所需资源,其可用性主要集中于虚拟化与数据中心、计算等方面。

2 云计算下移动通信网络优化思路

2.1 改善数据采集

若要有效优化移动通信网络,就要考虑数据获取采集问题,改进信息质量与接收效率。 数据采集期间,移动信号与信息本身会受到干扰,引发信号失稳以及信息失真等问题。 对此,相关部门应当优化相关的服务基地,在确保服务器接收与发出信号稳定的前提下,提升信息采集的精准度与全面性。 另外,在获取移动数据信息时,也应关注移动终端所处的位置与服务内容,逐步优化通信网络[1]。

2.2 优化调整数据分析

在移动通信网络优化期间,相关人员应分析处理获取的数据内容。 云计算本身能提供强大的计算功能,对信息采取动态化分析,完成保存,供后续应用。云计算在移动通信领域的运用,有利于推进对虚拟资源的挖掘及使用,以扩大数据信息储存的实际容量,提高大数据分析的效率,得到比较精准的处理结果,帮助移动通信运营商形成合理的改进执行计划。

2.3 推进移动通信网络的实施及测试

网络路径优化离不开实施及测试环节,以了解移动网络信号在区域内的覆盖程度以及对应信号的稳定性,给终端用户提供高质量的数据网络服务。 根据移动通信领域的整体形势,移动通信客户终端的数量规模持续扩大,覆盖广度相应提升,但通信网络运营管理却存在诸多问题。 在融入云计算后,相关人员可以深入了解当下网络节点的覆盖状态,根据区域移动用户对数据网络的需要以及可调度资源设施的布局状况,安排优化测试。

2.4 运用云端空间

引入云计算,完善通信网络,需要关注云端部分。在移动通信中,采用云计算技术,可以优化相应的网络模式,利用云端扩大数据储存容量,使云端的便于调用、空间大等各类优势得以发挥,使可提供的移动通信服务得到优化。

3 基于云计算的5G 移动通信网络优化路径

3.1 硬件优化设计

3.1.1 交换机

本文讨论的交换机是基于常规设备,额外添加I/D芯片,并用AI-200 型号设备芯片换掉以往的AT-500设备。 因为只是把原有交换机内部的部分零件换掉,所以不会产生较多的优化升级成本。 此处植入的芯片,支持云计算处理,可以大幅度提高交换机的信息处理效率。

3.1.2 传感装置

在5G 移动通信中,借助网络节点信息实现基本运行,因为仅有海量网络信息有序通过节点,才能使用户享受到理想的5G 数据网络。 而在数据传输期间,传感装置发挥了极高的价值。 本文以华为H-80 的传感装置为例,此型号设备支持50 MB/s 传输速度。 利用5G数据网络,H-80 传感装置可在接收网络信息的同时,兼顾对信息的过滤筛选,能直接将存在风险的数据信息隔离在外。 另外,此型号的传感装置,兼容性突出,支持声音、文字与图片等各类形式的数据内容,为移动网络的优化提供数据基础。

3.1.3 分布式服务器

5G 通信网络的优化应采用分布式服务器,包含若干小规格服务器,其中任一服务器均可以借助虚拟机和服务基站建立联系,实现终端连接。 此处选择小规格服务器是Web,对数据的处理效率极高,并且信号覆盖的穿透力较强,抗干扰性能较优,可实时解决网络覆盖范围内5G 移动终端的各类问题。 另外,考虑到Web服务器对于超过其网络覆盖范围的用户,不会提供任何网络服务,因此选择集群的形式,打造分布式的格局,弥补该类服务器的缺陷[2]。

3.2 软件优化设计

3.2.1 网络锚点

5G 通信网络的优化路径中,如果锚点访问的网络节点处于5G 移动通信划定区域,此锚点就是临近锚点。 假设锚点访问的网络节点超出覆盖区域,就属于外缘锚点。 通信网络运行中,锚点达到节点仅有一条最佳路径,在此基础上逐层拓展,构成以访问节点为中心的路径网。 如图1 所示,K1 与K2 之间是最优路径。以此条路径为基础继续发展,建立其他连接,就能搜索到其他锚点,如K3,K4 等,找到的锚点在网络安全范围内能任意连接,产生一条传输路径,诸如此种形式产生若干条路径,就构成路径网。 在划定网络范围内,选择合适的算法,计算选择路径网里的移动锚点。 此处以KXS 算法为例,计算流程是先确定两个锚点的路径长度,而后运用适应性函数,得到其他锚点的距离。 其中,适应性函数见下述表达式:

图1 网络节点路径网

其中,n是指动态锚点的数量;i是指两个锚点路径的长度。 经函数运算得出,按照路径网中心距离进行计算,结果比较准确,而且可以比较完整地反映移动网络的信息传输路径。 在时间的推移下,中心距离会逐渐拉开,这意味着在5G 网络环境中,信息传输的效率会不断提高。 而如果中心距离逐渐拉近,表示信息传输速度处于放缓的状态中,提高了对中心间距动态变化的计算准确性与速度。 由此对相应的算法加以优化,专门对各个网络锚点进行计算,相应函数表达式如下:

其中,G表示在初始状态下的中心间距;t是指信息迭代的次数;G0是指已经掌握的中心间距。 函数算法优化之前,采用原本的算法确定中心间距,但所得结果无法完全展示出中心间距在时间推移下的变化情况。 为验证该算法的可用性,对比TSV 算法。 根据相关结果,在维数与迭代次数一致的前提下,TSV 算法无论是平均性能,还是最佳及最差性能,均不敌KXS 改良后的算法。

3.2.2 缓存传输

5G 在数据缓存和输送方面,通常会被储存容量、宽带服务等条件约束,常规的缓存及传输形式无法适应5G 移动通信的客户端需要。 对此,通过云计算手段加以优化,能给数据业务打造更大的运行空间。 在5G的某个节点接收数据包中,此处设定的缓存及传输模式流程为:重新编码获取的数据包,并把全部数据包归纳为一个集合,令该集合内的全部数据包都能在缓存中;借助云计算将缓存中的数据包实施解压处理,服务器能对解压后的信息下达决策指令[3];按照服务器指令,把各项数据转移至相应的网络节点,在数据缓存及信息传输期间解决空间不足的问题。 此外,借助云计算缓存数据信息,能在缓存操作的同时迅速解码数据包信息,并传输给相应用户终端,该过程的基本实施程序如图2 所示。

图2 数据缓存及传输运行流程

3.3 实验分析

在5G 移动通信中,各个网络节点具体反映在5G用户移动终端上,当移动终端的位置发生改变,相应的网络通信半径会随之发生位置扩散。 而处于该通信网络区域中的用户终端节点,会接收从服务器发出的数据信号,此时能运用服务器提供的数据信号,在网络覆盖半径范围内,形成对应的网络节点。 本文所述实验,把移动网络节点按照2 s 的时间标准,每个间隔停止接收来自服务器的数据信号,继而形成传输路径,网络节点原始传输速度是2.5 m/s(Vmean)。 在5G 移动通信下,网络路径的信号覆盖情况是根据节点数量评估。在一个网络区域内,节点数目偏少,传输路径的信号覆盖程度就会有所弱化。 实验分析阶段,为避免受到客观通信条件的干扰,确保实验信息结果的可参考性,选择借助无人机,对相应区域中的分布式服务器以及节点状况,进行全面、同步的了解。

实验数据获取期间,倘若因为服务器本身发生信号卡顿的情况,应当中断后续的操作,以避免出现实验结果不具备分析价值的情况。 划定实验范围是1 000 m2的区域,随意在该范围内部署50 处网络节点,令这些节点均自由移动。 实验开始后,网络节点移动期间,同时采取两种优化系统,即优化路径以及常规FIO-05G的优化形式,对比二者的表现情况,评估覆盖效果更高的节点路径。 通过实验结果可得,本文优化路径形式比常规方法更有效。 其中,常规系统是采取一个大型服务器支持路径优化,而本文则采取分布式结构的服务器,对各个信号覆盖范围、实施节点路径进行改进,可以提高路径的覆盖程度。

另外,网络节点优化还会被相应节点位置变化的速度干扰,而该种速度能利用节点部署随机变量发生调整。 如果节点随机变量较多,网络节点位置转移速度会相对更快,而且变化区域也比较稳定。 通过本文所述的系统进行路径优化处理,可以使移动速度处于比较稳定、高效的状态中。 该系统主要借助云计算的动态锚点形式,实现路径优化,对各节点位置变化速度的分析更为准确,继而达到扩大移动网络信号覆盖范围的效果,实现通信路径的合理优化[4]。

4 结语

5G 网络条件下,各个区域内的移动节点都能享受所需的通信服务,给网络路径带来不小的负担,甚至引起路径混乱。 所以,本文以分布式的服务器作为基础,保障通信服务的覆盖面,并利用云计算的信息处理优势,改善信息分析效果,实现对网络路径的合理优化。