卓先德，崔伟

（泸州职业技术学院，四川泸州646005）

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

卓先德，崔伟

（泸州职业技术学院，四川泸州646005）

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘，优化移动通信网络的覆盖度和可靠度，传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法，算法不能自主感知节点信息数据的变化，无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型，采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合，采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明，采用该方法进行通信节点挖掘，信标定位准确，信号的覆盖度较合理，实现了信道空间的合理高效利用，实现了信道均衡和干扰抑制，有效降低了通信的误比特率。

移动通信网络，位置群体节点，挖掘

0 引言

随着人们对移动通信网络的应用程度和需求不断提高，人们对移动通信网络信号的覆盖度和可靠度提出了新的要求，为了实现有效的信息传输和通信，移动通信网络正面向集成化、小型化和全面覆盖化方向发展。各种移动通信设备必须数字化，并采用多址技术如时分多址（TDMA）技术实现信息快速、准确的通信，移动通信网络是一种高容量高速率的分布式网络，不同于传统的无线数据传输网络，移动通信网络节点准确定位和挖掘有利于改善移动通信网络结构，提高移动通信网络的QoS服务质量，通过对移动通信网络位置群体节点的优化定位和挖掘，优化移动通信网络的覆盖度和可靠度，研究移动通信网络的位置群体节点挖掘方法，在改善移动通信质量和性能方面具有重要意义，相关算法的研究受到了人们的重视［1］。

移动通信网络是计算机网络技术和信息处理技术高度发展和发达的体现，是集传感器、网络技术、通信技术、信号与信息处理技术于一体的一个综合性学科，移动通信网络是移动Ad Hoc网络的一种特殊形态，节点分布具有很大的不确定性，在低信噪比和单接收节点调制中对移动通信网络节点准确定位困难，无法有效实现数据信息的挖掘和传输［2］。移动通信网络的节点定位和分布关系到整个移动通信网络系统的生存概率和传输性能，通过对网络位置群体节点的挖掘提高通信性能，传统方法中对移动通信网络的位置群体节点挖掘方法主要采用的是神经网络自组织映射控制方法、模糊控制方法、自适应滤波算法和灰度相空间重构算法等［3］，其中，采用模糊控制方法实现对移动通信网络的位置群体节点挖掘较为常用，文献［4］提出一种基于FPGA的移动通信网络节点自组织定位算法，采用粒子滤波算法实现位置群体节点的挖掘，在改善信道质量上具有一定的效果，但是算法计算复杂度较高；文献［5］提出一种基于直接序列扩频的移动通信网络垂直线列阵节点分布挖掘算法，重组多垂直线列阵的径分量，实现信道均衡，但算法在通信阵列出现非线性分布时，误比特率较高［6-9］。

1 移动通信网络节点分布设计和信道模型

1.1 移动通信网络位置群体节点分布设计

移动通信网络是由部署在监测区域内的多个位置群体节点构成，对网络系统的系统感知和位置群体节点挖掘，实现对移动通信信息的感知、采集和处理，移动通信网络分布式位置群体节点分布模型如图1所示。

图中，M1，M2，…，MN为移动通信路由节点，在移动通信网络系统覆盖区域内实现信息的收发传递，由于其处于不同位置，需要对其实现有效的挖掘和定位，监测移动通信网络位置群体节点工作性能，感知路由信息的处理效率，同时实现节点故障监测，假设移动通信任务的资源需求竞争集CS（u），CS（u）中每个节点V维护两个通信任务的资源信息：ID及接收点集Rev（u）。CS（u）分为已分配的资源集合R1（u）和R2（u），其中R1（u）表示移动通信系统中的资源集合，R2（u）表示资源隶属的移动通信信道提供商。将移动通信网络的位置群体节点所在的平面区域划分为若干个边长为K·的块，对于每个结点w∈X，分配信道c给w，得到移动通信网络位置群体节点的分布控制系统方程为：

其中，β∞为移动通信稳态调度位置；βmax为直线列阵路径的通信延时，tr为通信多径信道的脉冲响应上升时间，ts为通信信道调节时间。

以离散多径情况为例，移动通信信道接收信号可用下式描述：

其中，在移动通信网络中，通信道的自适应调制脉冲响应可描述为：

1.2 信道模型设计和多径信道均衡处理

在进行移动通信网络节点分布设计基本构建的基础上，为了实现节点挖掘和通信质量的改善，需要进行信道模型设计，采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合，又不能被其他网络节点辐射的为辐射盲区。因此，在对移动通信网络组网中，要有效利用网络节点，实现资源分配最大化，移动通信网络位置群体节点假设为Z，该节点的辐射或称为覆盖半径为Rz，移动通信网络节点采用最常用的马尔科夫模型（0/1模型）：假设部署于点（xs，ys）的移动通信网络位置群体节点s与位于平面（xp，yp）的任意路由节点p的信道均衡控制参数为d（s，p），所有节点有相同的通信覆盖半径Rs和相同的信道均衡半径Rc，通信信道中的测量噪声ui（k）∈Rp×1，节点挖掘的过程噪声w（k）与ui（k）之间互相关，即通信信道模型表述为：

采用信息度增益控制挖掘算法，自主感知节点信息数据的变化，得到通信信道的量化噪声qi（k）的方差满足：

对接收阵元中的多径分量进行调整，利用信息分配系数合理地在各通信信道之间的通信调频信号进行分配，即：

通过上述分配方法补偿移动通信网络节点之间的系统功率衰减，由此实现信道均衡处理。

2 算法改进设计与实现

在上述进行移动通信网络的节点分布设计和信道模型构建的基础上，进行算法改进设计提高通信性能。传统的算法采用信息度增益控制挖掘算法，无法实现数据信息的实时传递和决策。为了克服传统方法的弊端，本文提出一种基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。算法改进设计思路和实现方法描述如下。假设移动通信网络的N个节点，位置群体节点均匀分布在监测Ωη，支配节点u加入位置为ηn∈Ωη，n=1，2，…，N，定义节点密度来表征移动通信网络位置群体分布节点的覆盖度信息，为：

对移动通信网络的已覆盖节点进行数据融合传递，移动通信网络网格中心节点收到的节点数据信息素为：

根据上述信道均衡处理结果，采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合，在移动通信网络中，各个通信节点之间通常具有不同的测量特性，如果通信节点P被k个移动通信网格覆盖到，则称点P被k覆盖。在基于移动通信网络的位置群体节点挖掘系统中，系统的节点定位问题转化为融合滤波结构问题，移动通信网络位置群体节点信息融合框图如图2所示。

图2中，g代表移动通信网络测度信息全局参数，λi（i=1，2，…，M，ma）是信息分配系数。假设t+1代的目标节点oi的参考节点数为L（L≥3），采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制，假设移动通信网络的位置群体节点各阵元h'i（t）* hi（-t）的旁瓣是非相干叠加的，扫频带宽为Ra，码元宽度为Ta，Ta=1/Ra，则移动通信网络垂直线列阵空间通信信道a（t）为：

每个移动通信网络节点都有一个时钟，每轮时间都能保持同步，干扰信号和噪声频谱被扩展后，采取hi（t）计算h'i（t），这里引入限幅噪声，即使得x～最优，假设t+1代的目标节点oi的参考节点数为L（L≥3），移动通信网络测度信息为：

在移动通信网络数据接收端，移动通信网络中的多径信道经自适应滤波处理后，用与发端同步的调制信号进行相关解扩，得到节点干扰滤波后的输出为：

在相关解扩器的作用下，对所有的移动通信网络测度信息节点进行提取，恢复出所传输的信息a（t），使用时间更新-误差更新方程来预测时间tk+1时的定位误差：

得到移动通信网络节点数据融合与滤波调制结果为：

通过上述处理，采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制，实现算法改进，实现对移动通信网络位置群体节点的挖掘和控制，最后把融合后的数据发送给节点K，进行节点数据监测，提高移动通信性能。

3 仿真实验与结果分析

为了测试本文算法在实现对移动通信网络位置群体节点挖掘中的性能，进行仿真实验。实验的硬件系统平台为：型号Dell 2210b，处理器为Intel Core2 Duo1.80 GHz，基于MATLAB平台进行算法编程和数学建模及仿真实验，选择EVC软件，即嵌入式集成开发工具。移动通信网络的节点数设置为4 000个，分布在2 500 m×2 500 m的正方形区域中，移动通信信号选用2FSK宽频带信号，频带为2 kHz～10 kHz、时宽为4 ms，以BPSK作为调制方式，移动通信位置群体节点通信半径为10 km，移动通信网络节点通信轮次为100轮次，带宽为1 Mb，采样频带为2 kHz～10 kHz，通信信道的数据包大小为278 Bit，移动通信位置群体节点能量调度尺度范围取0.95～1.05，时间采用间隔取0.000 7，干扰抑制信号Isyn为叠加了强度为-5 dB的白噪声的正弦信号，根据上述仿真环境和参数设定，进行移动通信网络位置群体节点挖掘仿真，得到移动通信网络位置群体节点的挖掘分布结果如图3所示。

从图3可见，采用本文算法能准确实现对移动通信网络的位置群体节点的优化分布计算和挖掘，信标定位准确，信号的覆盖度较合理，实现了信道空间的合理高效利用，为了对比算法性能，分析本文算法对移动通信网络误比特率（Bit Error Rate，BER）的改善性能，得到仿真结果如图4所示，从图可见，采用本文算法进行移动通信网络位置群体节点优化部署和挖掘后，实现了信道均衡和干扰抑制，有效降低了通信的误比特率。

4 结论

通过对移动通信网络位置群体节点的优化定位和挖掘，优化移动通信网络的覆盖度和可靠度，研究移动通信网络的位置群体节点挖掘方法在改善移动通信质量和性能方面具有重要意义，本文提出一种基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。首先构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型，采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合，采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制，实现算法改进，仿真结果表明，采用本文算法能有效实现对移动通信网络位置群体节点优化部署和挖掘，改善通信质量，降低误码率，实现信道均衡和抗干扰设计。

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Research on Mining Method of Mobile Communication Network Location Group Node

ZHUO Xian-de，CUI Wei
（Luzhou Vocational and Technical College，Luzhou 646005，China）

On the mobile communication network locations on the nodes of the optimum location and mining and optimization of mobile communication network coverage and reliability，traditional group position nodes mining algorithm using information gain control algorithm for mining，algorithm cannot be self aware node information data changes，unable to realize data real-time transmission and decision-making.A new method for the location of group nodes based on the information fusion of position group nodes and the control of mobile communication networks is proposed.Construction of mobile communication network node distribution model and channel model is constructed，the multipath channel equalization design and implementation of group position node information fusion by adaptive filtering control method to achieve the communication node mining interference suppression.Simulation results show that the use the method of the communication node mining，beacon positioning accuracy，signal coverage is reasonable，to achieve a reasonable and efficient use of space channel，the channel equalization and interference rejection，effectively reducing the bit error rate of the communication.

mobile communication network，location group node，mining

TN911

A

1002-0640（2017）01-0142-04

2015-10-05

2016-01-07

卓先德（1972-），男，四川叙永人，硕士，副教授。研究方向：IT专业开发、企业信息化应用、信息安全和多媒体技术应用。