Mobil İletişim Aracı Dinamik Ağ Sisteminin Parazit Karşıtı Etkinliğinin Değerlendirilmesi ve Simülasyonu
Wang Shujuan 1, Li Weiping 2
(1. Bilgi Teknolojisi Bölümü, Bilgi ve İşletme Okulu, Zhongyuan Teknoloji Enstitüsü, Zhengzhou 451191, Henan; 2. Kamu Güvenliği Teknolojisi Bölümü, Demiryolu Polis Koleji, Zhengzhou, Henan 450053)
Geleneksel değerlendirme yöntemleri ile mobil olmayan iletişim aracı dinamik ağının hatalı sıkışma önleme performans değerlendirmesi sorununu hedefleyen, maksimum sapma yöntemi ile destek vektör makine yönteminin kombinasyonuna dayalı bir mobil iletişim aracı dinamik ağı sıkışma önleyici performans değerlendirme yöntemi önerilmiştir. Haberleşme araçlarının dinamik ağ yapısı ve değerlendirme göstergelerine dayalı olarak, bilginin doğruluğunu artırmak için mobil iletişim araçlarının dinamik ağ bilgileri ön işlemden geçirilir; mobil iletişim araç dinamiklerini oluşturmak için maksimum sapma yöntemi ve destek vektör makine yöntemi tanıtılmıştır. Sıkışma önleyici etkinlik değerlendirmesini gerçekleştirmek için ağ oluşturma sıkışma önleyici etkinlik değerlendirme modeli. Deneysel sonuçlar, iyileştirilmiş değerlendirme yöntemi benimsendiğinde, değerlendirme göreceli hatası küçük, sıkışma önleme etkinliği değerlendirme performansının iyi olduğunu ve bazı avantajları olduğunu kanıtlamaktadır.
Mobil iletişim aracı; dinamik ağ; parazit önleyici etkinlik; değerlendirme modeli; simülasyon analizi
Çin Kütüphanesi Sınıflandırma Numarası: TN929.1; TP393
Belge tanımlama kodu: Bir
DOI: 10.16157 / j.issn.0258-7998.2017.06.026
Çince alıntı biçimi: Wang Shujuan, Li Weiping.Mobil İletişim Aracı Dinamik Ağ Kurmanın Parazit Karşıtı Etkinliğinin Değerlendirilmesi ve Simülasyonu Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2017, 43 (6): 102-105, 109.
İngilizce alıntı biçimi: Wang Shujuan, Li Weiping.Mobil iletişim aracı dinamik ağ oluşturma anti-parazit etkinliği değerlendirme simülasyonu.Elektronik Tekniğin Uygulanması, 2017, 43 (6): 102-105, 109.
0 Önsöz
Mobil iletişim araçları, özel bir motorlu araç türüdür. Günümüzde bilim ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte toplumun ulaşım talebi artmaya devam etmektedir. Mobil iletişim araçlarının dinamik ağı, tarihi bir anda ortaya çıkmış, rahatlığı ve açıklığı nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Çeşitli iletişim çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak kullanım ortamı arttıkça parazit önleme performansı eşi görülmemiş bir şekilde sorgulanmış ve bu alanda acil bir sorun haline gelmiş, pek çok akademisyenin ilgisini çekmiş ve birçok güzel çözüm ortaya çıkmıştır.
Bunlar arasında, literatür, mobil iletişim aracı dinamik ağ anti-sıkışma değerlendirme yönteminin kendi kendini organize eden bir yöntemini önermektedir.Karışma önleme performansını sırasıyla sınırlı ve sonsuza bölerek, anti-sıkışma değerlendirmesini gerçekleştirmek için hedefli analiz gerçekleştirilir. Bu yöntem, mobil iletişim araçlarının dinamik ağ performansının geniş bir gürültü ortamında değerlendirilmesinde yanlıştır ve büyük ölçekli kullanım için uygun değildir. Literatür, bilgi gizlemeye dayalı mobil iletişim aracı dinamik ağının anti-parazit performansını değerlendirmek için, gizli bilgilerin karıştırılma derecesini ölçmek için karıştırma teknolojisini kullanmak, gizli bilgilerin özelliklerini artırmak ve performans değerlendirmesini gerçekleştirmek için bir yöntem önermektedir. Ancak bu yöntemin uygulama süreci karmaşıktır. Literatür, Nesnelerin İnternetine dayalı mobil iletişim araçlarının dinamik ağı için bir anti-parazit değerlendirme yöntemi önermektedir Bu yöntem, iletişim performansını artırmak için dinamik ağdaki gürültüyü filtreleyerek parazit önleme performansını değerlendirmek için Nesnelerin İnterneti teknolojisini kullanır. Ama uzun süren bir sorun var.
Yukarıda bahsedilen sorunlara yanıt olarak, mobil iletişim araçlarının parazit önleyici etkinliğini değerlendirmek için yeni bir yöntem önerilmiştir. Deneysel sonuçlar, iyileştirilmiş değerlendirme yöntemi benimsendiğinde, değerlendirme göreceli hatası küçük, sıkışma önleme etkinliği değerlendirme performansının iyi olduğunu ve bazı avantajları olduğunu kanıtlamaktadır.
1 Dinamik ağ yapısının analizi ve ön işleme ve mobil iletişim araçlarının değerlendirme endeksi
1.1 Mobil iletişim araçlarının dinamik ağ yapısının analizi
Mobil iletişim araçlarının dinamik ağı, ağaç benzeri ve ağ benzeri olmak üzere iki yapıya sahiptir. Ağaç yapısı diyagramı Şekil 1'de gösterilmektedir. Ayrı bir mobil iletişim ağı araç veri füzyon merkezinde, tüm veriler veri füzyon merkezi aracılığıyla işlenebilir. Mesh yapısı, mobil iletişim araçlarının veri dönüşümü ve paylaşımını gerçekleştirebilir ve mobil iletişim araçlarının dinamik ağı, diğer mobil araçlardan gerekli verileri geniş bir aralıkta elde edebilir ve ölçüm verileri ile entegre edebilir. Ağ yapısı, ağaç yapısından daha karmaşıktır, ancak çok esnektir ve iyi bir beka kabiliyetine sahiptir.Tek bir düğümün yok edilmesi, tüm ağ sisteminin normal çalışmasını engellemeyecektir. Ağ yapısı Şekil 2'de gösterilmiştir.
Şekil 1 ve Şekil 2'den mobil iletişim araçlarının iletişim aracı verilerini ağ oluşturma şeklinde paylaşabildikleri, aynı zamanda kontrol merkezi, mobil iletişim aracının güvenilirliğini artırmak için her bir mobil iletişim aracını kontrol edebilmektedir. Ayrıca birden fazla açıdan iletişim kurabilirsiniz.
1.2 Mobil iletişim araçlarının dinamik ağ iletişimi için değerlendirme göstergelerinin analizi
Mobil iletişim aracı ağının sıkışma önleyici etkinliği değerlendirilirken, mobil iletişim aracı dinamik ağının değerlendirme endeks sistemine mobil iletişim aracı dinamik ağına ilişkin göstergeler oluşturulur. Gerekli değerlendirme sisteminin yapısı, değerlendirme hedefini ve değerlendirme yönünü seçebilir ve mobil iletişim araçları dinamik ağının anti-parazit performans değerlendirme sisteminin yapısı erken uyarı yeteneği, kapsama kapasitesi ve entegrasyon yönetişimi olmak üzere üç yönden analiz edilebilir.
1.2.1 Kapsam performans analizi
Kapsama performansı temel olarak, mobil iletişim araçlarının dinamik ağının etkisine ve dinamik ağdaki belirli bir hedefin kapsama derecesine karşılık gelir. İlgili göstergeler aşağıdaki gibidir:
Formülde: M ve N sabittir.
(2) Frekans alanı kapsama faktörü: Şebekede M frekans bantları varsa ve mobil iletişim araçlarının sayısı N ise, dinamik ağın frekans bandı serpiştirme oranı:
Formülde: 0Rf1, frekans ne kadar büyükse, mobil iletişim araçlarının dinamik ağı için sinyal bozucunun frekans aralığı o kadar geniş, büyük ölçüde, sinyal bozucunun dinamik iletişim araçları ağı için frekans parazit etkisi daha iyidir ve mobil iletişim araçlarının dinamik ağı, Müdahale o kadar kötüdür.
1.2.2 Tahmin yeteneği analizi
(1) Algılama süresi oranı: Algılama süresi oranı, aşağıdaki formülle ifade edilebilen hareketli araçların dinamik ağında hedef algılamanın sürekliliğini temsil eder:
Formülde: Tf, mobil iletişim aracı dinamik ağının belirli koşullar altında ağ alanındaki hedefi tespit etme süresidir; Tg, dinamik ağ alanında bir hedef bulmak için gereken zamandır; Tb, bir hedefin kör bölgede olduğu ağ alanıdır. Ortaya çıkma zamanı.
(2) Keşif olasılığı: Hedef keşif olasılığı, dinamik bir ağın hedefi elektronik müdahale altında keşfetme olasılığıdır. Dinamik ağdaki araçlar elektronik parazite maruz kaldıktan sonra, her araç hedefinin tespit olasılığı herhangi bir konumdadır ve dinamik ağın hedefi bulma olasılığı aşağıdaki formüle göre hesaplanabilir:
Formülde Pi, i-inci aracın bulunma olasılığı, P ağ keşfi olasılığı ve n bir sabittir.
1.3 Mobil iletişim araçlarının dinamik ağ bilgilerinin ön işlenmesi
Mobil iletişim aracı dinamik ağ bilgisinin sapması ve göreceli düzensizliği nedeniyle, mobil iletişim aracı dinamik ağ yapısının ve değerlendirme göstergelerinin analizine dayalı olarak, bilginin doğruluğunu artırmak için mobil iletişim aracı dinamik ağ bilgisi önceden işlenir. Dinamik bir ağda, bir mobil araç bir parazit ortamındaysa ve diğer mobil iletişim araçlarının sensör verileri bilgi füzyon işleme merkezinden geçebiliyorsa, mobil iletişim araçlarının dinamik ağı hala tam performansı koruyabilir.
Mobil iletişim aracı dinamik olarak ağa bağlıysa ve mobil iletişim aracı N ise ve mobil iletişim aracında parazit nedeniyle başarısız olan Nj varsa, dinamik ağ arıza oranı şu şekilde tanımlanır:
Özetlemek gerekirse, mobil iletişim aracı dinamik ağının parazit önleyici performans değerlendirme indeksini analiz ederek ve mobil iletişim aracının dinamik ağ bilgisini ön işleyerek, mobil iletişim aracı dinamik ağının parazit önleyici performans değerlendirme modelini oluşturmak için kullanılabilir. Temel bir temel oluşturun ve sağlayın.
2 Mobil iletişim aracı dinamik ağ iletişimi için sıkışma önleyici etkinlik değerlendirme modelinin oluşturulması
Mobil iletişim aracı dinamik ağının sıkışma önleyici etkinlik değerlendirmesinin çeşitli göstergeleri farklı boyutlara ve farklı tiplere sahip olduğundan, göstergeler yaygın değildir ve doğrudan karşılaştırılması zordur. Göstergeler arasındaki farklı boyutların girişimini azaltmak için, giriş vektörünün standartlaştırılması ve dönüştürülmesi gerekir ve maksimum sapma yöntemi ve destek vektör makinesi yöntemi birbiriyle birleştirilerek tanıtılmıştır.Maksimum sapma yöntemi ağırlık katsayılarının hesaplanmasına göre, destek vektör makinesi hareket etmek için kullanılır Dinamik iletişim araçları ağının sıkışma önleme etkinliği değerlendirilir. Destek vektör makinesi, anti-parazit etkinliği değerlendirmesine uygulanmıştır Karışma önleme etkinlik değerlendirme sistemine dayalı olarak, mobil iletişim aracı dinamik ağ iletişimi için sıkışma önleyici etkinlik değerlendirme modeli oluşturulmuştur. N tane örnek veri ve P göstergesi olduğu varsayıldığında, maksimum sapma yöntemi ağırlık katsayısı X elde edilebilir:
Özetle, mobil iletişim aracı dinamik ağının sıkışma önleyici etkinlik değerlendirme modelini oluşturmak için maksimum sapma yönteminin ağırlık katsayısına dayalı destek vektör makine değerlendirme yöntemi tanıtılmış ve sıkışma önleyici etkinlik değerlendirme modelinin inşasını gerçekleştirmek için çeşitli teknik önlemler benimsenmiştir.
3 Deneysel sonuçların analizi
Dinamik ağ mobil iletişiminin anti-parazit performansını değerlendirmede geliştirilmiş yöntemin uygulanabilirliğini kanıtlamak için, iki yöntem arasındaki en iyi farklılıkları karşılaştırırken, çeşitli testler için eğitim örnekleri olarak dört farklı mobil iletişim aracı dinamik ağ modu kullanılır. Göstergenin karşılık gelen değeri. Göstergeler şunlardır: frekans alanı kapsama katsayısı C2, algılama zaman oranı C4, hava alanı kapsama katsayısı C1, bilgi füzyon yeteneği C6, C3 hedefleyen frekans alanı, hedef keşif olasılığı C5. Bulanık madde-eleman analizi yöntemi kullanılarak, tahmin edilen örnek ölçüm değerleri Tablo 1'de gösterilmektedir.
Kapsama performansına göre, destek vektörü makine değerlendirme yöntemini maksimum sapma yöntemi ağırlık katsayısına dayalı olarak modellemek için MATLAB dilini kullanın ve ilgili işlev kitaplığını yazın; ardından MATLAB tasarım arayüzünü kullanın ve ilgili kitaplık işlevini çağırın ve farklı girişim ortamlarının parametrelerini ayarlayın Etkililik değerlendirmesi yapın. Simülasyon şeması Şekil 3'te gösterilmiştir.
Sıkışma önleyici etkililik değerlendirme yazılımının tasarımına göre, bu makalenin TOTU değerlendirme modeli ve değerlendirme modeli deneysel karşılaştırmalar yapmak için kullanılır ve iki modelleme doğruluğu sırasıyla test edilir.Karşılaştırma sonuçları Şekil 4'te gösterilmiştir.
Mobil iletişim aracı dinamik ağının sıkışma önleme performansını karşılaştırmak için destek vektör makinesi, sinir ağı yöntemi, bulanık kapsamlı değerlendirme, bulanık madde-eleman analizi yöntemi ve geliştirilmiş yöntemi kullanın.Sonuçlar, dinamik ağın sıkışma önleyici performansını yansıtabilir. Girişim verimliliği Şekil 5'te gösterilmektedir.
Şekil 5'den, geliştirilmiş yöntem haricinde, diğer dört yöntemle elde edilen eğri yorumlarının hemen hemen aynı olduğu ve dört değerlendirme yöntemi ile değerlendirilen dinamik ağın anti-girişim etkileri arasındaki ilişkinin esas olarak aynı olduğu görülebilmektedir. Aynı zamanda, dört algoritmanın değerlendirme sonuçları farklı boyutlarda ve insan müdahalesi faktörlerinde farklılık gösterir. Bulanık kapsamlı değerlendirme yönteminin değerlendirme sonucu çok küçüktür.Bunun başlıca nedeni, bulanık madde element analizi yönteminin cevabının sonucu objektif olarak değerlendirebilmesidir.Bu nedenle, genel değerlendirme deneyinde eğitimin beklenen değeri olarak seçilir ve geliştirilmiş yöntem önceden işlenir. Etkililik değerlendirme sonucunu, belirli avantajları olan diğer dört değerlendirme yönteminden üstün kılar. Bulanık madde-eleman yönteminin değerlendirme sonucu standart olarak alınarak, kalan dört algoritmaya ait değerlendirme bağıl hata sonuçları Şekil 6'da gösterilmiştir.
Şekil 6'dan, bulanık kapsamlı değerlendirme yönteminin, nesnenin üyelik derecesini birden çok göstergeden kapsamlı bir şekilde yargılayabildiği ve değerlendirebildiği ve değerlendirme nesnesinin hiyerarşik yapısını ve değerlendirme kriterlerini hesaba katabildiği görülebilmektedir. Etkileyen faktörlerin belirsizliği ve belirsiz kapsamlı değerlendirme, bilgi miktarını genişletmek ve değerlendirmenin güvenilirliğini artırmak için nitel ve nicel faktörleri birleştirebilir. Bulanık kapsamlı değerlendirme yöntemi, sağlam teorik temeli ve güçlü sistemi nedeniyle yeni alanlarda yeni problemleri çözmek için kullanılabilir.Değerlendirme sonuçları diğer yöntemler için referans olarak kullanılabilir. Parametre ayarlama ve değerlendirme yöntemi, her örnek parametre değeri ile ağırlığın belirsizliği arasındaki farkı dikkate alabilir, indeks ağırlık ayarının öznel faktörler üzerindeki etkisini azaltabilir ve mobil iletişim aracı dinamik ağının sıkışma önleme performansının doğru değerlendirmesini artırabilir.
4. Sonuç
Geleneksel değerlendirme yöntemlerinin mobil olmayan iletişim aracı dinamik ağının hatalı parazit önleme performans değerlendirmesi sorununu hedefleyen bu makale, mobil iletişim araçlarının dinamik ağ bilgilerini önceden işleyen mobil iletişim aracı dinamik ağının yeni bir parazit önleyici performans değerlendirme yöntemi önermektedir. , Bilginin doğruluğunu artırın, mobil iletişim aracı dinamik ağının anti-parazit faktör değerlendirme modelini uzman değerlendirme yöntemi ile elde edin, mobil iletişim aracı dinamik ağının anti-parazit verimlilik değerlendirme modelini oluşturmak için çeşitli değerlendirme teknik önlemleri tanıtın, anti-parazit etkinliğinin değerlendirmesini gerçekleştirin . Deneysel sonuçlar, iyileştirilmiş değerlendirme yöntemi benimsendiğinde, değerlendirme göreceli hatası küçük, sıkışma önleme etkinliği değerlendirme performansının iyi olduğunu ve bazı avantajları olduğunu kanıtlamaktadır.
Referanslar
Ding Ruoting, Sun Yue, Wang Yixiong, et al. 4G mobil iletişimi temel alan gerçek zamanlı araç izleme ve yönetim sistemi. Bilgi ve İletişim Teknolojisi, 2015, 32 (5): 27-32.
BEATY RE, BENEDEK M, SILVIA P J, et al.Yaratıcı biliş ve beyin ağı dinamikleri. Bilişsel Bilimlerdeki Trendler, 2015, 20 (2): 87-95.
Guo Bin. Yüksek hızlı hareket ve çıkık altında araç iletişim parametrelerinin doğru tespiti Bilgisayar ölçümü ve kontrolü, 2015, 23 (2): 389-391.
Sui Yi, Shao Fengjing, Sun Rencheng, vd.Vektör uzayına dayalı çoklu alt ağ karmaşık ağ modelinin dinamik ağ işleminin resmi açıklaması. Yazılım Dergisi, 2015, 12 (8): 2007-2019.
Li Zhao, Shen Yao, Yao Bin ve diğerleri OFScheduler: Heterojen kümede MapReduce için dinamik bir ağ iyileştiricisi. International Journal of Parallel Programming, 2015, 43 (3): 472-488.
Zhang Yu, Wang Peng, Liu Chengcheng, ve diğerleri.HLA tabanlı kablosuz iletişim ağı anti-parazit simülasyon sistemi üzerine araştırma. Journal of Beijing Institute of Technology, 2015, 34 (1): 79-85.
Shi Caiyuan, Le Yanfen, Huang Zhe ve diğerleri.ZigBee ağ topolojisinin WLAN'ın anti-parazit performansı üzerindeki etkisi. Bilgi Teknolojisi, 2015, 15 (5): 165-168.
Zhang Jianjun, Qu Hongyu, Zhao Donghua Sinir ağına dayalı radar anti-parazit etkinliğinin değerlendirme yöntemi.Naval Aeronautical Engineering Institute Dergisi, 2015, 30 (1): 28-32.
WU Q, COLE C, SUN M S Y Q. Sürtünme kamalı süspansiyonların dinamik modellemesinin bir incelemesi Araç Sistem Dinamikleri, 2014, 52 (11): 1389-1415.
ZHANG B, MA H, SUN X L, ve diğerleri.Yüksek dinamik küresel konumlandırma sistemi alıcısı için sağlam parazit önleme yöntemi. Iet Signal Processing, 2016, 10 (4): 342-350.
XIE H, HU J, YIN W Y. Sıkışma önleyici performans simülasyonu ve taktik veri bağlantısı iletişim sisteminin analizi IEEE Uluslararası Elektromanyetik Uyumluluk Sempozyumu, 2014, 23 (6): 1096-1101.
