基于自适应控制算法的NB-IoT 网络性能优化研究

覃志华，廖志远，王 渊

（广西交通职业技术学院，广西 南宁 530023）

0 引 言

窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）技术因其低功耗、广覆盖、大容量等优势，被广泛应用于智能交通、智能家居、智慧城市等领域[1]。然而随着NB-IoT 网络规模的扩大和应用场景的复杂化，如何有效优化网络性能并提高用户体验成为该领域的热点问题之一。

NB-IoT 网络性能优化面临以下挑战：一是网络设备数量庞大且分布复杂，网络资源的分配和管理变得更加复杂[2]；二是网络中存在干扰和衰落等信号强度问题，将会影响数据传输的可靠性和稳定性；三是网络负载的变化对NB-IoT 网络性能产生影响，如数据流量的增加可能导致网络拥塞和延迟增加。

文章设计基于自适应控制算法的NB-IoT 网络优化方案，涉及信号传输、资源分配以及干扰管理等方面的运用。通过实时调整参数和策略，达到优化NBIoT 网络性能的目的。

1 基于自适应控制算法的NB-IoT 网络优化方案

1.1 自适应控制算法

该方案中自适应控制算法的运用表现在3 个方面：第一，通过算法对网络的传输参数进行动态调整，提高网络的传输效率；第二，通过算法对网络的资源分配进行优化，提高网络的资源利用率；第三，通过算法对网络的干扰进行管理，降低干扰对系统性能的影响。

1.1.1 信号传输优化

为了提高信号传输质量，可以采用自适应调制和编码（Adaptive Modulation and Coding，AMC）技术。通过调整调制方式和编码速率，可以根据信道条件的变化实时优化信号传输性能。假设有k种调制方式和n种编码速率，第i个用户在第j个时隙选择的调制方式和编码速率分别为mij和cij，信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）为γij，则每个用户的吞吐量为

1.1.2 资源分配优化

为了实现资源的合理分配，可以采用自适应功率控制和资源调度算法。假设有M个用户，第i个用户在第j个时隙的发射功率为pij，信道增益为hij，则每个用户的信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR）为

式中：σ2表示噪声方差；Iij表示其他用户的干扰。根据SINR 的大小，可以采用不同的功率控制策略和资源调度算法，实现最优的资源分配。

1.1.3 干扰管理优化

为降低干扰对系统性能的影响，可以采用干扰抑制和干扰协调技术。假设有K个基站，第k个基站到第i个用户的路径增益为gki，第k个基站到第j个用户的路径增益为gkj，则第i个用户受到第k个基站的干扰为

式中：pkj表示第k个基站的总发射功率。根据干扰大小，可以采用不同的干扰抑制和干扰协调策略，降低干扰对系统性能的影响。

自适应控制算法的流程如图1 所示。

图1 自适应控制算法流程

1.2 自适应控制算法实现方式的选择

自适应控制算法的实现方式主要取决于应用场景和性能要求，常见的实现方式包括软件实现和硬件实现。在基站或终端设备的处理器上运行自适应控制算法，灵活性高，可以快速适应不同的网络环境和需求。但是软件实现需要更多的计算资源，会影响设备的性能。此外，软件实现需要考虑设备的功耗问题。在专门的网络设备上运行自适应控制算法，能够提供更高的性能和更低的功耗。例如，通过使用专用的集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）或现场可编程门阵列（ Filed Programmable Gate Array，FPGA），可以实现高效的数据处理和控制。硬件实现的缺点是不够灵活，一旦设计完成，就很难进行修改。此外，硬件实现的成本较高。

结合NB-IoT 网络的应用场景，文章选择使用软件实现自适应控制算法，步骤如下。第一步，明确自适应控制算法要解决的问题，即需要优化的网络性能指标，如提高数据吞吐量、降低延迟等。第二步，根据问题定义，设计自适应控制算法。第三步，使用编程语言（C++、Python 等）将设计的算法实现为软件，包括编写数据处理和控制代码、设计用户界面等。第四步，在模拟环境或实际设备上测试软件，验证其性能和稳定性，包括收集和分析测试数据、调整算法参数等。第五步，如果测试表明软件的性能和稳定性满足要求，则将其部署到实际设备上进行应用。

2 仿真分析

为了验证所提优化方案的有效性，开展基于NBIoT 网络环境的仿真实验。

2.1 实验步骤

首先，搭建模拟NB-IoT 网络环境。使用开源NB-IoT 网络模拟器搭建一个包含多用户和多基站的模拟网络环境。模拟器提供了信道模型、功率控制以及资源调度等功能，可以方便地模拟真实的NB-IoT网络场景。其次，设计实验方案。设计典型NB-IoT应用场景，包括多个用户分布在不同的地理位置，每个用户通过基站进行数据传输。实验分为2 个阶段：第一阶段采用传统的优化方法，如固定调制方式、固定编码速率、固定功率控制策略等；第二阶段采用基于自适应控制算法的优化方案。再次，收集实验数据。在每个阶段的实验中，记录吞吐量、时延、频谱效率以及能量效率等关键性能指标，这些指标可以通过模拟器提供的应用程序编程接口（Application Programming Interface，API）获取。最后，分析实验结果。通过对实验数据进行统计分析，比较2 种优化方法在不同场景下的性能差异，并分析自适应控制算法对不同用户和基站的影响，明确其在不同信道条件下的性能表现。

2.2 实验结果

2 个阶段的关键性能指标对比如表1 所示。

表1 关键性能指标

表1 的实验结果表明，与传统的优化方法相比，基于自适应控制算法的优化方案可以显著提高NBIoT 网络的性能。

3 基于自适应控制算法的NB-IoT 物联网系统设计

NB-IoT 物联网系统总体架构如图2 所示，包括终端层、网络层、数据层以及应用层[3-5]。

图2 NB-IoT 物联网系统总体架构

终端层负责通过物联网设备实时采集数据，如传感器、摄像头等，通过NB-IoT 模块将采集的实时数据传送到网络层。

网络层负责将来自终端层的实时数据传送到数据层，并接收来自数据层的指令和配置信息。在基于自适应控制算法的设计中，网络层会根据网络负载、信号强度和干扰等因素自动调整资源分配等策略，提高NB-IoT 网络的性能。

数据层负责存储、管理和分析数据，为应用层提供支持。云端服务器接收来自网络层的数据，并进行处理和分析。在基于自适应控制算法的设计中，数据层会使用自适应算法对采集的数据进行实时处理和分析，实现对NB-IoT 网络的有效管理和优化。

应用层可以根据实际需求开发各种应用程序，如智慧交通、工业自动化和智能家居等。应用层利用来自数据层的处理结果和分析数据，实现对物联网设备的控制和监控。在基于自适应控制算法的设计中，应用层会利用自适应算法的结果进行决策和调整，实现对NB-IoT 物联网系统的优化和改进。

基于自适应控制算法的NB-IoT 物联网系统设计能够实现终端设备的数据采集、网络的高效运行、数据处理以及应用的智能控制和优化。通过自适应算法的应用，系统能够根据实时的网络状态和需求自动调整资源分配、功率控制以及接入控制等策略，从而提高NB-IoT 物联网系统的性能和能效。

4 结 论

基于自适应控制算法进行NB-IoT 网络性能优化，分析信道调度、功率控制、数据压缩以及网络拓扑优化等方面，设计自适应控制算法和优化方案。通过仿真实验，验证了该算法在提高NB-IoT 网络吞吐量、时延、频谱效率以及能量效率方面的优势。同时，基于该算法设计NB-IoT 物联网系统的总体架构，详细描述4 层架构功能和优化策略。NB-IoT 网络与自适应控制算法的结合为物联网应用提供了更广阔的发展空间，有助于实现智能、绿色、高效的生产和生活方式。