無線通信網絡中若干智能化技術研究

董思文，張 艷

（1 江揚科技〈無錫〉有限公司 江蘇 無錫 214135）

（2 蘇州信息職業技術學院 江蘇 蘇州 215200）

0 引言

目前，智能化技術備受人們的重視。 無線通信網絡和智能化技術融合，能夠為網絡賦能。 將智能化技術應用到無線通信中，能夠解決難以求解、難以建模等問題［1］。 在人類社會對于無線通信需求量不斷增加的背景下，提高了對服務質量的要求。 目前，針對部分問題制定了設計方案與對策。 基于此，本文通過智能化技術分析其在無線通信網絡中的應用。

1 無線通信網絡的總體架構

無線通信網絡通過遠程終端控制，詳見圖1。 此無線通信網絡架構是將 AAA （ authentication， authorization，accounting）安全框架作為基礎，通過證書實現遠程終端控制的安全認證。 通過客戶端、連接設備和主機服務器構成遠程終端控制系統，客戶端認證用戶基本信息，使用標準802.1x 連接交換機，利用安全管理和認證服務器實現數據收集。 利用瀏覽器／服務器模式系統架構實現無線通信網絡遠程終端控制系統架構的設計，在用戶身份驗證中對服務器信息認證，利用瀏覽器／服務器模式架構審核用戶信息，主機服務器應用在安全管理服務器和注冊服務器中［2］。

圖1 無線網絡的架構

無線通信網絡用戶授權控制器是基于用戶分類設計，以不同用戶類型配置訪問權限，用戶能夠訪問自己權限內網絡資源信息。 用戶對認證和控制器進行授權，在網絡通信時授權用戶的訪問，驗證成功。 對管理效率進行全面考慮，劃分網絡資源的操作權限，對管理員賦予訪問權限，管理人員以用戶實際情況分配權限。

在設計過程中，利用無線通信網絡遠程撥號認證授權后使用協議認證，結合嵌入式無線通信用戶服務實現用戶訪問。 將其作為基礎，通過虛擬局域網和訪問控制列表分類列表網絡訪問用戶，對網絡信息和流量控制，實現無線通信網絡用戶授權控制器的設計［3］。

2 無線通信網絡的硬件設計

2.1 處理器模塊

此為無線通信網絡節點的核心，能夠對數據進行處理、存儲和控制流程，實現數據計算和處理，發送到射頻模塊中。 另外，對射頻模塊接收的數據信息進行處理，實現硬件平臺其他模塊操作的控制。

MSP430 單片機的工作電壓比較低，正常工作狀態下的電壓為1.8～3.6 V。 在活動模式下的工作電流只需要280 μA，關閉時的電流為0.1 μA。 單片機設置高頻時鐘、低頻時鐘與網絡振蕩器，并且設置豐富外圍接口，包括I2C 接口、串行外圍設備接口（serial peripheral interface，SPI）、標準串口等，能夠實現中斷喚醒的功能，利用中斷將單片機轉變成為活動模式。 將兩個時鐘設置到處理器模塊中，分別為：高頻時鐘，一般在活動狀態下對信息進行高速處理；低頻時鐘，一般為內部定時器，在休眠狀態下也能夠定時。

2.2 射頻模塊

射頻模塊使用CC2420 無線射頻芯片，設置完全集成壓控振蕩器，只需要16 MHz 晶振、天線等少量外圍電路，就能夠工作在2.4 GHz 頻段中。

射頻模塊能夠將數據通過射頻方式進行發送、接收，以及處理器模塊使用SPI 通信方式，在SPI 接口中實現全部操作。 處理器在SPI 主模式中，射頻模塊在SPI 子模式中。

2.3 天線模塊

無線收發模塊電路主要包括外圍電路和CC2431 芯片，因為CC2431 使8051 內核和無線收發模塊在一個芯片中集成，所以使電路設計過程簡化，省去對于單片機和無線收發芯片的設計，使研發周期縮短［4］。

2.3.1 輸入／輸出匹配

射頻（radio frequency，RF）輸入／輸出主要包括高阻與差動，RF 口適合差動負載為115 ～180 Ω。 在對不平衡天線使用過程中，可以使用不平衡變壓器優化性能。 在低成本單獨電感器場中應用不平衡變壓器，結合印刷電路板微波傳送帶線，從而匹配RF 輸入／輸出阻抗50 Ω。 在低噪聲和功率放大器之間設置CC2431，通過實現開關電路的發送與接收。 利用平衡天線能夠節約不平衡變壓器，比如折疊式偶極天線。 如果天線從引腳TXRX?SWITCH 到引腳RF 能夠實現直流通路，不需要利用電感器實現直流偏置。

芯片第22 和第26 引腳接偏置電阻，偏置電阻為R221 和R261。 片上穩壓器能夠提供所有1.8 V 的電源供應引腳與內部電源，要求芯片在第24 和第42 接C241 和C421 電容保證其穩定性。 為了得出優良性能，要求使用電源退耦［5］。

2.3.2 聯合測試工作組接口模塊

圖2 為接口模塊的原理，接口電路使用10 腳排針，能夠實現節點程序的下載、節點信息數據、在線調試和網絡數據傳輸。

圖2 接口模塊的原理

2.4 其他模塊

通過RS232 電平轉換實現串口模塊的設計，和上位機進行串行通信，利用超級終端將字符顯示出來。 與測試工作組調試模塊結合，使MSP430 單片機在線調試更加方便，利用普通5 號電池設計電源模塊，輸出直流3.3 V，將能量提供給電源模塊。 ZigBee 設備對象為控制對象模塊，通過射頻按鈕能夠控制另外節點的發光二極管。

無線節點的軟件結構的層次架構為TinyOS 操作系統，通過硬件抽象層和協議棧部分構成。 利用CC2420 射頻芯片能夠實現節點間的無線通信，因為射頻芯片比較耗能，其驅動程序的設計關系著無線網絡節點的通信能力和節點生命周期。 在傳感節點EEPROM 所存儲的數據中，鄰居表和路由表為主要所占空間。 路由表對下一跳地址和保存目標地址等信息進行保存，鄰居表實現鏈路質量、擴展地址、相互關系和網絡地址等信息的保存。 利用無線傳感器節點收集基礎數據，將監控點物理量信息朝著數字信號轉變，通過微控制器和傳感器實現。 設備文件通過Linux 虛擬文件系統進行管理，對用戶空間程序和接口實現交互。 用戶空間為內核空間，底層包括通信協議和傳輸控制協議。 用戶應用程序為最上層，利用API 函數對各個協議程序進行管理，對數據進行收集和處理。

3 無線通信網絡的體系設計

3.1 一級網絡

一級網絡核心設備為主站協調器，對路由表進行存儲。 利用無線路由進行通信，在通信系統運行中能夠使終端系統數據信息在主站中傳輸，之后經過主站使數據在上位機中傳輸。 分站調節器不能夠主動向主站發送數據和信息，只能夠聽從主站協調器調取回復。 另外，在一級網絡設計過程中，為了能夠保證通信網絡系統穩定性、傳輸時效性、運行順暢性，還要實現跳級功能的設計，實現分站協調器的信息傳輸［6］。

3.2 二級網絡

二級網絡設計包括傳感器和節點調節器構成，二級網絡核心設備為節點協調器。 由于二級網絡的頻段比較多，可以利用廣播通信的方式得出傳感器數據，在多功能終端使用傳感器數據。 節點主協調器能夠保存通信地址和頻段，通過主動方式實現節點主協調器的傳輸。 其次，主站協調器對上位機數據信息進行接收，能夠解析數據幀。 結合質量監測系統實際運行的情況和需求，在系統運行過程中能夠將信息傳輸給主協調器，為了避免存在傳輸混亂、數據沖突等情況，在通信網絡系統設計中，要設計不同的通信節點信道分區，避免出現數據沖突，使通信系統順利開展。

3.3 數據傳輸

針對一級無線通信網絡來說，主站協調器為核心設備，上位機和整個網絡實現數據信息傳輸的主要途徑為主站協調器。 另外，為了能夠順利傳輸數據，上位機在為主站協調器發送數據指令數據幀的過程中，要設置分站協調器身份證標識號（identity document，ID），從而使指令能夠精準地在分站協調器中傳輸。 之后，主站協調器接收上位機數據信息，實現數據幀的解析處理，對分站協調器ID 進行調取，之后根據ID 對比路由表，從而對分站ID 通信路徑進行提取，使數據幀和通信路徑在分站協調器中發送。分站協調器在對數據幀接收后解析，假如路徑中存在自身ID 但是不是自己目標點時，要在后續分站協調器中傳輸，實現自身中繼功能。 利用目標分站協調器解析數據信息，通過終端采集數據并處理，打包為無線路由器進行傳輸，上傳到主站協調器中，利用上位機傳輸數據。 在對數據進行傳輸時，假如終端數據信息無法在數據包中上傳，就要將其作為多個數據包進行上傳處理，保證數據信息上傳的完整性。 假如上傳時的數據包丟失，要重新下發數據包指令［7］，表1 為IP 配置。

表1 IP 配置

4 無線網絡的性能預測

對網絡質量造成影響的因素比較多，在不同網絡結構、無線環境、用戶行為、參數配置等多維度因素影響中，會使各種網絡性能出現不同的情況，此為比較復雜的多元非線性函數關系。

4.1 多層感知預測模型

利用誤差反向傳播網絡模型驗證，通過正向與反向的傳播實現模型的設計。 包括輸入輸出層與隱層，通過輸出層對外界輸入信息進行接收，在中間層各節點進行傳遞［8］。 中間層屬于隱層內部信息處理層，實現信息的轉換。 以信息的變化需求設計單隱層和多隱層，最后的隱層在輸出層各個節點信息中心輸出，從而實現正向傳播；輸出層能夠處理輸出信息。 多層感知器模型見圖3。

圖3 多層感知器模型

如果實際輸出和期望輸出不滿足需求，就要實現誤差反向傳播。 誤差通過輸出層的梯度下降方式實現各層權值隱層、輸入層的逐層反轉［9］。 在此過程中，信息的正向傳播和誤差方向傳播都能夠作為各層權值調整的過程。本文以全球移動通信系統海量運維數據為基礎，對不同無線網絡性能估值表建模與預測能力分析。

4.2 網絡性能指標

（1）預測試驗1。 業務信道擁塞次數指標：表2 為訓練數據預測精度，針對業務信道擁塞次數指標的71 項關鍵影響因素創建指標預測模型，錯誤率比較低。

表2 訓練數據預測精度

（2）預測試驗2。 獨立專用控制信道擁塞次數指標：針對此指標，利用71 項關鍵影響因素創建指標預測模型，一共訓練35 433 個小區數據，預測正確小區數為35 308個，準確率為99.647 2%［10］。

5 結語

無線通信網絡為我國發展過程中尤為重要的技術，各行業的發展與無線通信網絡具有密切關系。 本文設計了無線通信網絡控制系統，通過測試表明此系統的性能和功能都滿足設計需求。 利用大數據模型的學習和訓練，能夠對每個小區級無線網絡質量趨勢進行預測，以此給出資源配置建議與需要網絡優化的重點小區列表，使網絡優化工作事后處理模式轉變為預先評估預警模式。 但是本文研究還存在多種不足，在今后研究中要從數據壓縮技術和路由算法兩方面提高無線通信網絡遠程終端的數據傳輸性能。