基于自適應控制算法的NB-IoT 網絡性能優化研究

覃志華，廖志遠，王 淵

（廣西交通職業技術學院，廣西 南寧 530023）

0 引 言

窄帶物聯網（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）技術因其低功耗、廣覆蓋、大容量等優勢，被廣泛應用于智能交通、智能家居、智慧城市等領域[1]。然而隨著NB-IoT 網絡規模的擴大和應用場景的復雜化，如何有效優化網絡性能并提高用戶體驗成為該領域的熱點問題之一。

NB-IoT 網絡性能優化面臨以下挑戰：一是網絡設備數量龐大且分布復雜，網絡資源的分配和管理變得更加復雜[2]；二是網絡中存在干擾和衰落等信號強度問題，將會影響數據傳輸的可靠性和穩定性；三是網絡負載的變化對NB-IoT 網絡性能產生影響，如數據流量的增加可能導致網絡擁塞和延遲增加。

文章設計基于自適應控制算法的NB-IoT 網絡優化方案，涉及信號傳輸、資源分配以及干擾管理等方面的運用。通過實時調整參數和策略，達到優化NBIoT 網絡性能的目的。

1 基于自適應控制算法的NB-IoT 網絡優化方案

1.1 自適應控制算法

該方案中自適應控制算法的運用表現在3 個方面：第一，通過算法對網絡的傳輸參數進行動態調整，提高網絡的傳輸效率；第二，通過算法對網絡的資源分配進行優化，提高網絡的資源利用率；第三，通過算法對網絡的干擾進行管理，降低干擾對系統性能的影響。

1.1.1 信號傳輸優化

為了提高信號傳輸質量，可以采用自適應調制和編碼（Adaptive Modulation and Coding，AMC）技術。通過調整調制方式和編碼速率，可以根據信道條件的變化實時優化信號傳輸性能。假設有k種調制方式和n種編碼速率，第i個用戶在第j個時隙選擇的調制方式和編碼速率分別為mij和cij，信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）為γij，則每個用戶的吞吐量為

1.1.2 資源分配優化

為了實現資源的合理分配，可以采用自適應功率控制和資源調度算法。假設有M個用戶，第i個用戶在第j個時隙的發射功率為pij，信道增益為hij，則每個用戶的信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR）為

式中：σ2表示噪聲方差；Iij表示其他用戶的干擾。根據SINR 的大小，可以采用不同的功率控制策略和資源調度算法，實現最優的資源分配。

1.1.3 干擾管理優化

為降低干擾對系統性能的影響，可以采用干擾抑制和干擾協調技術。假設有K個基站，第k個基站到第i個用戶的路徑增益為gki，第k個基站到第j個用戶的路徑增益為gkj，則第i個用戶受到第k個基站的干擾為

式中：pkj表示第k個基站的總發射功率。根據干擾大小，可以采用不同的干擾抑制和干擾協調策略，降低干擾對系統性能的影響。

自適應控制算法的流程如圖1 所示。

圖1 自適應控制算法流程

1.2 自適應控制算法實現方式的選擇

自適應控制算法的實現方式主要取決于應用場景和性能要求，常見的實現方式包括軟件實現和硬件實現。在基站或終端設備的處理器上運行自適應控制算法，靈活性高，可以快速適應不同的網絡環境和需求。但是軟件實現需要更多的計算資源，會影響設備的性能。此外，軟件實現需要考慮設備的功耗問題。在專門的網絡設備上運行自適應控制算法，能夠提供更高的性能和更低的功耗。例如，通過使用專用的集成電路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）或現場可編程門陣列（ Filed Programmable Gate Array，FPGA），可以實現高效的數據處理和控制。硬件實現的缺點是不夠靈活，一旦設計完成，就很難進行修改。此外，硬件實現的成本較高。

結合NB-IoT 網絡的應用場景，文章選擇使用軟件實現自適應控制算法，步驟如下。第一步，明確自適應控制算法要解決的問題，即需要優化的網絡性能指標，如提高數據吞吐量、降低延遲等。第二步，根據問題定義，設計自適應控制算法。第三步，使用編程語言（C++、Python 等）將設計的算法實現為軟件，包括編寫數據處理和控制代碼、設計用戶界面等。第四步，在模擬環境或實際設備上測試軟件，驗證其性能和穩定性，包括收集和分析測試數據、調整算法參數等。第五步，如果測試表明軟件的性能和穩定性滿足要求，則將其部署到實際設備上進行應用。

2 仿真分析

為了驗證所提優化方案的有效性，開展基于NBIoT 網絡環境的仿真實驗。

2.1 實驗步驟

首先，搭建模擬NB-IoT 網絡環境。使用開源NB-IoT 網絡模擬器搭建一個包含多用戶和多基站的模擬網絡環境。模擬器提供了信道模型、功率控制以及資源調度等功能，可以方便地模擬真實的NB-IoT網絡場景。其次，設計實驗方案。設計典型NB-IoT應用場景，包括多個用戶分布在不同的地理位置，每個用戶通過基站進行數據傳輸。實驗分為2 個階段：第一階段采用傳統的優化方法，如固定調制方式、固定編碼速率、固定功率控制策略等；第二階段采用基于自適應控制算法的優化方案。再次，收集實驗數據。在每個階段的實驗中，記錄吞吐量、時延、頻譜效率以及能量效率等關鍵性能指標，這些指標可以通過模擬器提供的應用程序編程接口（Application Programming Interface，API）獲取。最后，分析實驗結果。通過對實驗數據進行統計分析，比較2 種優化方法在不同場景下的性能差異，并分析自適應控制算法對不同用戶和基站的影響，明確其在不同信道條件下的性能表現。

2.2 實驗結果

2 個階段的關鍵性能指標對比如表1 所示。

表1 關鍵性能指標

表1 的實驗結果表明，與傳統的優化方法相比，基于自適應控制算法的優化方案可以顯著提高NBIoT 網絡的性能。

3 基于自適應控制算法的NB-IoT 物聯網系統設計

NB-IoT 物聯網系統總體架構如圖2 所示，包括終端層、網絡層、數據層以及應用層[3-5]。

圖2 NB-IoT 物聯網系統總體架構

終端層負責通過物聯網設備實時采集數據，如傳感器、攝像頭等，通過NB-IoT 模塊將采集的實時數據傳送到網絡層。

網絡層負責將來自終端層的實時數據傳送到數據層，并接收來自數據層的指令和配置信息。在基于自適應控制算法的設計中，網絡層會根據網絡負載、信號強度和干擾等因素自動調整資源分配等策略，提高NB-IoT 網絡的性能。

數據層負責存儲、管理和分析數據，為應用層提供支持。云端服務器接收來自網絡層的數據，并進行處理和分析。在基于自適應控制算法的設計中，數據層會使用自適應算法對采集的數據進行實時處理和分析，實現對NB-IoT 網絡的有效管理和優化。

應用層可以根據實際需求開發各種應用程序，如智慧交通、工業自動化和智能家居等。應用層利用來自數據層的處理結果和分析數據，實現對物聯網設備的控制和監控。在基于自適應控制算法的設計中，應用層會利用自適應算法的結果進行決策和調整，實現對NB-IoT 物聯網系統的優化和改進。

基于自適應控制算法的NB-IoT 物聯網系統設計能夠實現終端設備的數據采集、網絡的高效運行、數據處理以及應用的智能控制和優化。通過自適應算法的應用，系統能夠根據實時的網絡狀態和需求自動調整資源分配、功率控制以及接入控制等策略，從而提高NB-IoT 物聯網系統的性能和能效。

4 結 論

基于自適應控制算法進行NB-IoT 網絡性能優化，分析信道調度、功率控制、數據壓縮以及網絡拓撲優化等方面，設計自適應控制算法和優化方案。通過仿真實驗，驗證了該算法在提高NB-IoT 網絡吞吐量、時延、頻譜效率以及能量效率方面的優勢。同時，基于該算法設計NB-IoT 物聯網系統的總體架構，詳細描述4 層架構功能和優化策略。NB-IoT 網絡與自適應控制算法的結合為物聯網應用提供了更廣闊的發展空間，有助于實現智能、綠色、高效的生產和生活方式。