基于非正交多址接入的无线通信网络吞吐量优化

黄宗伟

（广东邮电职业技术学院，广东 广州 530630）

目前，无线通信网络不仅将各个领域连接起来，而且将许多用户连接起来，无线通信网络维持正常的日常通信，主要涉及信号编码、差错校验、信号传输、卫星定位技术等，因为无线通信网络的功能较多，系统在运行过程中每秒都会生成数量巨大的网络冗余数据，影响网络的吞吐量，所以有效地优化无线通信网络吞吐量成为目前无线通信网络领域的主要问题。

无线通信网络吞吐量指无线通信网络内部运行数据在没有丢失的情况下，系统可以运行的最大速度，因此保证无线通信网络的畅通性，就必须保证网络吞吐量的标准。无线通信网络是一个很大的整体，由许多的数据包组成，该文根据无线通信网络的非正交多址接入方法，建立无线通信网络吞吐量产生的感知模型，对影响网络吞吐量的因素进行优化。

1 吞吐量感知模型

非正交多址接入方法是目前提高网络频谱和传送速度效果最明显的一项通信技术，从现在非正交多址接入技术的研究成果来看，此技术将会在5G 无线通信中占有举足轻重的地位，非正交多址接入方法也被称为NOMA 技术。非正交多址接入技术最大的特点是可以将同一区域内的多个主机地址连接在同一个频率信道内，并且保证所有地址内的用户无线通信网络的运行速度达到要求，此时所有地址主机的频谱、传输时延、吞吐量都会比传统的无线通信网络的参数高。NOMA 技术的原理是利用相同的信道、相同的网络码域集成一个复用功率域的通信技术。

非正交多址接入方法具有极大的灵活性，其可以通过其他技术提升本身的应用效果，也可以通过技术促进其他领域的发展，但是就目前NOMA 技术的发展来看，应用效果最明显的是无线通信网络领域。该文研究的无线通信网络吞吐量优化分析，综合考虑了多种外界环境的干扰。非正交多址接入方法优化的方法主要通过分析无线通信网络吞吐量的形成途径并进行感知，使无线通信网络可以在不同网络模式下完成信息的发送与接收。

无线通信网络的吞吐量都是通过网络传输的信道频谱进行感知，通过信道频谱的运行状态维持网络的吞吐量，经过长期的研究，专业人员将无线通信网络的信道频谱感知状态设定为一个模型，在模型内代入相应的变量，从而计算出无线通信网络的运行状态，模型如下：

其中，t表示数据包长度；n表示每个网络数据包采样对应的时间；W表示感知的网络通信带宽；q表示无线通信网络的接收信号频段；h表示网络的信道增益大小。为了保证网络状态的精确度，该文设定增益为一个常数定值；s(t)表示无线网络的信息发送速度；n(t)表示网络信道的高斯白噪声；H1表示感知的无线通信网络运行处于占用状态；H0表示感知的无线通信网络运行处于空闲状态。

无线通信网络数据帧结构的吞吐量是由数据帧形成过程决定的，数据帧转发的次数越多，数据帧结构的吞吐量越低，为了保证无线通信网络的功能性，对于数据帧转发的次数是没有限制的。数据帧单次转发主要由数据帧带宽预测、协作以及执行3 个步骤构成，每个步骤都会产生系统冗余数据，影响数据帧的吞吐量。综上所述，数据帧结构的吞吐量计算公式如下：

其中，V表示数据帧传输的信噪比；Wk表示无线通信网络内用于协作的频谱感知带宽域。

在无线通信网络运行过程中，网络系统的吞吐量是由数据帧吞吐量以及其他额外的吞吐量均衡形成的。正是因为系统吞吐量的复杂程度，该文在感知系统吞吐量的同时要借助非正交多址接入技术，提高感知的准确率。计算无线通信网络的吞吐量首先要计算系统在工作过程中空闲信道的概率，然后根据非正交多址接入技术判断出系统内空闲信道所持续的时间，最后综合计算出系统空闲状态的吞吐量。网络吞吐量感知模型如图1 所示。

图1 网络吞吐量感知模型

空闲信道的概率和持续时间计算公式如下：

其中，N表示信道个数；k表示空闲信道的个数；L表示无线通信网络内工作的用户数量；b表示授权的网络信道数量；t表示数据包长度；c0表示数据帧吞吐量。

最终拟合无线通信网空闲状态的吞吐量和数据帧结构吞吐量计算公式，得出感知模型如下：

2 吞吐量优化分析

每个节点数据段都有一个其自身运转吞吐量的供需标准，只有达到每个节点的运转吞吐量，才能保证网络的服务质量，具体约束条件如下：

将约束公式进行一阶求导和二阶求导后，可以证明约束条件是一个凹函数，正是因为此特性，将最大节点间通信总吞吐量优化问题进行简化。为了保证每个空闲信道的吞吐量达到需求，只需要根据凹函数的特点进行制约，促使系统的总吞吐量达到运行标准。R(τ)关于τ的曲线如图2 所示。

图2 R(τ)关于τ 的曲线

因为无线通信网络存在特殊性，约束条件在计算的过程中会出现永真解，即可让不等式在一定情况下进行无限循环，不存在制约性质，为此该文选择拉格朗日公式进行约束优化，具体公式如下：

其中，τ表示与约束相关的拉格朗日参数，这样就可以对得到的最大化节点间通信总吞吐量进行优化；R表示无线通信网络的流量值。

非正交多址接入的无线通信网络吞吐量优化分析过程如图3 所示。

图3 非正交多址接入的无线通信网络吞吐量优化分析过程

通过优化最大化较差节点吞吐量来完成无线通信网络的每个数据帧的吞吐量优化分析，利用以上的分析得知网络数据帧吞吐量的本质是由最大化较差节点的吞吐量决定的，所以就可以平衡任意两个相邻的数据帧节点的吞吐量的差异情况，使节点的吞吐量近似相等，增加公平性。通过加入辅助引用变量y，进一步转化计算公式，如下：

在每一个网络数据帧的最大化较差节点结构中，都存在最优分配时间和最差分配时间，然而最优分配时间是决定数据帧吞吐量大小的因素，所以需要精确地判断出最优分配时间段，该文采用黄金割分法求出最优分配时间和最差分配时间。黄金割分曲线是一个对称的抛物线，曲线可以根据无线通信网络的地址量数合理地分配区域，曲线的极值点是最优分配时间和最差分配时间，然后根据数值计算出最大化较差节点吞吐量，从而对得到的最大化较差节点吞吐量进行优化。

3 实验分析

通过以上的论述，该文完成了基于非正交多址接入的无线通信网络吞吐量的优化分析，为了检验该文分析的网络吞吐量优化方法是否具有意义，是否达到预期的效果，进行了对比实验分析，采用基于协作频谱接入的无线通信网络吞吐量优化方法和基于正交多址接入的无线通信网络吞吐量优化方法作为对比的传统方法，共同完成实验测试。

该文的测试环境是按照无线通信标准IEEE 802.11 进行设定的，具体无线通信网络的参数设定如表1 所示。

表1 实验参数

在对无线通信网络进行吞吐量优化时确定运行用户数量，并且为了保证数据的可信度和可计算性，该文实验参照有效数据只考虑确定信道内的吞吐量，不考虑虚拟信道的吞吐量。同一时间触发3 种无线通信网络吞吐量优化方法，测试过程中数据分析器记录实验数据，为数据分析奠定基础，当3 种方法对该文设定的无线通信网络吞吐量全部优化后，结束实验，采用专业的软件对优化后的3 个无线通信网络进行吞吐量测试，作为实验的重要数据。

非正交多址接入的无线通信网络吞吐量优化分析速率实验结果如图4 所示。

图4 实验结果

根据以上的对比实验操作可知，优化后无线通信网络的吞吐量和通信速率大小的顺序相同，由大到小的顺序依次是基于非正交多址接入的无线通信网络吞吐量优化的网络、基于正交多址接入的无线通信网络吞吐量优化方法、基于协作频谱接入的无线通信网络吞吐量优化方法；另外完成网络优化的时间由短到长分别是基于正交多址接入的无线通信网络吞吐量优化方法、基于非正交多址接入的无线通信网络吞吐量优化的网络、基于协作频谱接入的无线通信网络吞吐量优化方法。根据以上测试数据可知，传统的基于基于协作频谱接入的无线通信网络吞吐量优化方法不是最优的优化方法，因为网络优化最优的表现是无线通信网络的通信速度得到提高，相对于此影响因素，优化的响应时间不是最重要的表现因素，所以权衡以上与无线通信网络吞吐量相关的决定性因素，该文研究的基于非正交多址接入的无线通信网络吞吐量优化方法是最优的方法，具有高效性和应用性。

4 结束语

该文首先阐述了无线通信网络吞吐量的意义，然后根据无线通信网络的运行原理和非正交多址接入方法，构建基于非正交多址接入的无线通信网络吞吐量感知模型，最后通过感知模型分别对无线通信网络的最大化节点间通信总吞吐量和最大化较差节点吞吐量进行优化处理。通过对比实验验证了该文研究的基于非正交多址接入方法的无线通信网络吞吐量优化方法相对传统方法更优，达到了预期效果，有利于促进无线通信网络领域的发展。