本發(fā)明涉及通信網(wǎng)絡(luò)智能管理與優(yōu)化的，尤其涉及一種基于邊緣計算的通信信息處理方法。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的云計算模式將大量數(shù)據(jù)傳輸至中心服務(wù)器進行處理，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力劇增，延遲顯著提升，無法滿足實時性和高可靠性的需求，為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，邊緣計算作為一種新興的分布式計算架構(gòu)，逐漸受到廣泛關(guān)注。

2、邊緣計算將數(shù)據(jù)處理下沉至網(wǎng)絡(luò)邊緣，利用邊緣設(shè)備的計算能力，就近處理數(shù)據(jù)，從而有效降低了網(wǎng)絡(luò)延遲，提高了數(shù)據(jù)處理效率，然而，現(xiàn)有的邊緣計算技術(shù)在通信信息處理方面仍存在一些不足之處：

3、首先，異常模式的識別準(zhǔn)確率有待提升，傳統(tǒng)方法主要依賴于簡單的閾值設(shè)定或統(tǒng)計分析，難以適應(yīng)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，導(dǎo)致異常檢測的漏報和誤報率較高；

4、其次，在網(wǎng)絡(luò)資源的分配和調(diào)度上，缺乏自適應(yīng)性和智能化手段，難以及時響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化，實現(xiàn)動態(tài)的信道分配和負載均衡，這不僅影響了網(wǎng)絡(luò)的整體性能，還可能導(dǎo)致資源的浪費或擁塞；

5、最后，通信參數(shù)的優(yōu)化通常采用固定的策略，未能充分利用智能優(yōu)化算法，導(dǎo)致系統(tǒng)性能難以達到最優(yōu)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本部分的目的在于概述本發(fā)明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例，在本部分以及本申請的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。

2、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

3、因此，本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：現(xiàn)有的通信信息處理技術(shù)存在異常檢測不準(zhǔn)確、資源分配不智能、通信參數(shù)優(yōu)化不足的問題。

4、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：利用邊緣設(shè)備實時采集通信數(shù)據(jù)，并對其進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到特征向量；

5、將所述特征向量輸入基于決策樹算法構(gòu)建的分析模型中進行關(guān)于通信網(wǎng)絡(luò)異常模式的識別，輸出識別結(jié)果；

6、根據(jù)所述識別結(jié)果進行自適應(yīng)信道分配與負載均衡處理；

7、利用寒冰算法對經(jīng)由所述自適應(yīng)信道分配與負載均衡處理后的通信參數(shù)進行優(yōu)化，并根據(jù)優(yōu)化后的通信參數(shù)重新配置發(fā)射器的信號頻率和功率。

8、作為本發(fā)明所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法的一種優(yōu)選方案，采集的所述通信數(shù)據(jù)至少包含信號強度、網(wǎng)絡(luò)延遲、丟包率、用戶連接數(shù)和數(shù)據(jù)傳輸速率。

9、作為本發(fā)明所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法的一種優(yōu)選方案，所述預(yù)處理通過移動平均法去除噪聲，將所有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使其具有相同的量綱，轉(zhuǎn)換為比例值，輸出得到特征向量。

10、作為本發(fā)明所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法的一種優(yōu)選方案，基于決策樹算法、將特征向量作為輸入，構(gòu)建分析模型，再使用信息增益ig進行節(jié)點劃分，其數(shù)學(xué)表達公式為：

11、

12、其中，v為特征屬性a的某一個取值，dv為特征屬性a取值為v時的數(shù)據(jù)子集，d為當(dāng)前數(shù)據(jù)集，a為特征屬性，h(d)為數(shù)據(jù)集d的熵：

13、

14、c為所有類別，p(c)為類別c的概率。

15、作為本發(fā)明所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法的一種優(yōu)選方案，對輸入的所述特征向量應(yīng)用決策樹，其中：

16、在決策樹的葉節(jié)點中，每一個節(jié)點代表一種輸出類別，當(dāng)特征向量被送入決策樹時，所述決策樹會根據(jù)所述特征向量的值在不同的路徑上進行判斷，最終到達指定葉節(jié)點，得到所述特征向量的分類結(jié)果，輸出異常標(biāo)識，即識別結(jié)果，所述異常標(biāo)識包括正常、高延遲、高丟包率、過載。

17、作為本發(fā)明所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法的一種優(yōu)選方案，根據(jù)所述識別結(jié)果，計算當(dāng)前負載，并根據(jù)識別到的異常模式進行自適應(yīng)信道分配，所述異常模式包括高延遲模式、搞丟包率模式和過載模式。

18、作為本發(fā)明所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法的一種優(yōu)選方案，所述根據(jù)識別到的異常模式進行自適應(yīng)信道分配，包括：

19、當(dāng)識別為高延遲模式時，則增加信道帶寬；

20、當(dāng)識別為高丟包率模式時，則調(diào)整重傳機制，降低傳輸速率；

21、當(dāng)識別為過載模式時，則限流減少用戶連接數(shù)。

22、作為本發(fā)明所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法的一種優(yōu)選方案，利用寒冰算法對通信參數(shù)進行優(yōu)化，包括：

23、設(shè)定初始信號頻率fr和功率pw；

24、使用寒冰算法進行搜索與優(yōu)化，目標(biāo)函數(shù)為：

25、z＝w1·l+w2·p

26、在搜索空間內(nèi)隨機生成解，評估其適應(yīng)度；

27、更新當(dāng)前最佳解，直到滿足終止條件；

28、輸出優(yōu)化后的通信參數(shù)f′r和p′w：

29、f′r＝fr×k

30、p′w＝pw×m

31、其中，k和m為優(yōu)化因子，w1、w2為權(quán)重，反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)延遲和丟包率的重要性，l為網(wǎng)絡(luò)延遲，p為丟包率。

32、本發(fā)明的有益效果：

33、1、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低噪聲干擾，使得后續(xù)分析更為準(zhǔn)確和高效；

34、2、實現(xiàn)了對通信網(wǎng)絡(luò)中異常模式(如高延遲、高丟包率、過載)的準(zhǔn)確識別，提高網(wǎng)絡(luò)可靠性和服務(wù)質(zhì)量；

35、3、實現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)資源的動態(tài)優(yōu)化配置，有效緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞，提升數(shù)據(jù)傳輸效率，提高用戶體驗和網(wǎng)絡(luò)整體性能；

36、4、降低網(wǎng)絡(luò)延遲和丟包率，提升通信系統(tǒng)整體性能和穩(wěn)定性。

技術(shù)特征：

1.一種基于邊緣計算的通信信息處理方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法，其特征在于，采集的所述通信數(shù)據(jù)至少包含信號強度、網(wǎng)絡(luò)延遲、丟包率、用戶連接數(shù)和數(shù)據(jù)傳輸速率。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法，其特征在于，所述預(yù)處理通過移動平均法去除噪聲，將所有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使其具有相同的量綱，轉(zhuǎn)換為比例值，輸出得到特征向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法，其特征在于，基于決策樹算法、將特征向量作為輸入，構(gòu)建分析模型，再使用信息增益ig進行節(jié)點劃分，其數(shù)學(xué)表達公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法，其特征在于，對輸入的所述特征向量應(yīng)用決策樹，其中：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法，其特征在于，根據(jù)所述識別結(jié)果，計算當(dāng)前負載，并根據(jù)識別到的異常模式進行自適應(yīng)信道分配，所述異常模式包括高延遲模式、搞丟包率模式和過載模式。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法，其特征在于，所述根據(jù)識別到的異常模式進行自適應(yīng)信道分配，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣計算的通信信息處理方法，其特征在于，利用寒冰算法對通信參數(shù)進行優(yōu)化，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于邊緣計算的通信信息處理方法，屬于通信網(wǎng)絡(luò)智能管理與優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，包括：利用邊緣設(shè)備實時采集通信數(shù)據(jù)，并對其進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到特征向量；將所述特征向量輸入基于決策樹算法構(gòu)建的分析模型中進行關(guān)于通信網(wǎng)絡(luò)異常模式的識別，輸出識別結(jié)果；根據(jù)所述識別結(jié)果進行自適應(yīng)信道分配與負載均衡處理；利用寒冰算法對經(jīng)由所述自適應(yīng)信道分配與負載均衡處理后的通信參數(shù)進行優(yōu)化，并根據(jù)優(yōu)化后的通信參數(shù)重新配置發(fā)射器的信號頻率和功率。本發(fā)明方法提高了異常檢測的準(zhǔn)確性和實時性，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)資源的配置和利用，降低了網(wǎng)絡(luò)延遲和丟包率，提升了通信系統(tǒng)的整體性能和用戶體驗。

技術(shù)研發(fā)人員：屈新宇
受保護的技術(shù)使用者：南京網(wǎng)慧科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/28