CN111541486A - 一种用于5g通信业务的分布式系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用于5G通信业务的分布式系统,其包括:环境检测模块和设备检测模块,所述环境检测模块和设备检测模块的输出端通过光纤单向电连接有主网关,所述主网关的输出端单向电连接有中央处理器,所述中央处理器的输出端分别通过光纤单向电连接有多个二级接入网关,所述多个二级接入网关的输出端均单向电连接有无线收发模块,所述无线收发模块的输出端分别单向电连接有多个后台控制终端。实施本发明,可以现有5G通信电力系统设备维护效率低下的问题。
Description
技术领域
本发明涉及5G通信业务领域,尤其涉及一种用于5G通信业务的分布式系统。
背景技术
第五代移动通信技术是最新一代蜂窝移动通信技术,是4P(LTE-A、WiMax)、3P(UMTS、LTE)和2P(PSM)系统后的延伸,5G的性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。
电力系统是由发电、输电、变电、配电和用电等环节组成的电能生产与消费系统,它的功能是将自然界的一次能源通过发电动力装置转化成电能,再经输电、变电和配电将电能供应到各用户。
在使用者建设5G通信业务框架时,需要用到复杂的电力系统为5G保驾护航,然而现有的5G通信电力系统设备维护效率低下,不能对电力系统内的运行设备和设备所处的环境进行实时监测,从而得不到详细的参数数据,提高设备的故障率,同时也需要巡检人员对设备进行日常检查,大大提高了人工成本。
因此,有必要提供一种用于5G通信业务的分布式系统解决上述技术问题。
发明内容
本发明提供一种用于5G通信业务的分布式系统,解决了现有5G通信电力系统设备维护效率低下的问题。
为解决上述技术问题,本发明提供的一种用于5G通信业务的分布式系统,其包括:环境检测模块和设备检测模块,所述环境检测模块和设备检测模块的输出端通过光纤单向电连接有主网关,所述主网关的输出端单向电连接有中央处理器,所述中央处理器的输出端分别通过光纤单向电连接有多个二级接入网关,所述多个二级接入网关的输出端均单向电连接有无线收发模块,所述无线收发模块的输出端分别单向电连接有多个后台控制终端。
优选地,所述环境检测模块连接有温湿度传感器、干燥传感器、雨量传感器和风力传感器,所述温湿度传感器、干燥传感器、雨量传感器和风力传感器的输出端均通过主网关与中央处理器的输入端单向电连接。
优选地,所述设备检测模块连接有电流电压传感器、明火传感器、烟雾传感器和监控模块,所述电流电压传感器、明火传感器、烟雾传感器和监控模块的输出端均通过主网关与中央处理器的输入端单向电连接。
优选地,所述中央处理器的输出端单向电连接有存储模块,所述存储模块的存储周期为半年。
优选地,所述每一二级接入网关分别对应一后台控制终端;所述每一后台控制终端分别对应一授权后台。
优选地,所述环境检测模块、设备检测模块、主网关、多个二级接入网关之间连接的光纤采用HX40Pb/s的密集波分复用(DWDM)技术,且每条光纤的单波段传输速度达到1.0tb/s-1.6tb/s。
优选地,所述中央处理器采用的架构为X86架构,所述主网关和中央处理器之间单向电连接有滤波模块。
优选地,所述无线收发模块采用Massive MIMO多天线架设,且设定设备a在时隙t的发射信号为s(t),则以下述公式确定接收信号:
ra(t)=√ptHa(t).s(t)+na(t) (1)
其中,√Pt为发射功率,na(t)为独立同分布的均值为0,方差为N0的复高斯随机变量,Ha(t)为系统信道矩阵,定义hij为为接收天线i和发射天线j之间的信道系数;
其中,用户a的信道矩阵采用下式(2)表示:
Ha={h1.1 h1.2 ... h1.n}
Ha={h2.1 h2.2 ... h2.n} (2)
... ... ... ...
Ha={hm.1 hm.2 ... hm.An}
信道hij采用下式(3)表示:
hij=Normal(0n√Sn/2)+j.Normal(0n√Sn/2) (3)
其中,Sn的均值等于路径损失,方差为σn。
优选地,在本系统中,采用预处理g-means方法来克服每种用户设备的业务数据包传输延时之间的差异,其中,在调度开始阶段对g值进行预处理训练,按照系统所有待调度的用户设备的信道环境、业务数据长度以及平均传输延时,计算获得用户设备的调度优先级,按照优先级进行排序,从中选出前g个用户设备作为初始聚类点;在预处理训练阶段结束,然后按照正常的g-means算法对后面新的待调度用户设备进行聚类,直到收敛为止。
实施本发明实施例,具有如下的有益效果:
本发明提供一种用于5G通信业务的分布式系统,通过环境检测模块、设备检测模块、主网关、中央处理器、多个二级接入网关和无线收发模块的配合,对设备运行状态和环境影响因素进行综合判断,再发送至多个后台控制终端,可立即采取相应维护措施,使电力系统设备始终处于最佳运行状态;
本发明通过温湿度传感器、干燥传感器、雨量传感器和风力传感器,可对设备所处的环境参数进行采集,通过电流电压传感器、明火传感器、烟雾传感器和监控模块,可对设备运行参数进行采集,通过存储模块的存储周期为半年,便于授权的使用者在半年内对所需数据进行调阅,通过光纤,直接增强主网关、中央处理器、多个二级接入网关之间的传输速度,通过滤波模块,可对周围环境中掺杂的杂波进行过滤,提高信息数据传输的完整性。
附图说明
图1为本发明提供的一种用于5G通信业务的分布式系统的一种较佳实施例的系统框架图;
图2为图1中环境检测模块的应用环境示意图;
图3为图1中设备检测模块的应用环境示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。
请结合参阅图1、图2和图3,其中图1为本发明提供的一种用于5G通信业务的分布式系统的一种较佳实施例的系统框架图,图2为图1所示环境检测模块的的应用环境示意图,图3为图1所示设备检测模块的应用环境示意图。在本实施例中,本发明提供一种用于5G通信业务的分布式系统,包括:环境检测模块和设备检测模块,所述环境检测模块和设备检测模块的输出端通过光纤单向电连接有主网关,所述主网关的输出端单向电连接有中央处理器,所述中央处理器的输出端分别通过光纤单向电连接有多个二级接入网关(图中示出了四个),多个二级接入网关的输出端均单向电连接有无线收发模块,所述无线收发模块的输出端分别单向电连接有多个后台控制终端(图中示出了四个)。
可以理解的是,5G系统中的吞吐量影响因素为:QPS(TPS)、并发数和响应时间,且QPS(TPS)代表每秒钟request/事务,并发数代表系统同时处理的request/事务数,响应时间则取平均时间,且QPS(TPS)、并发数和响应时间之间的计算方式为:QPS(TPS)=并发数/平均响应时间、Ci=Blog2(1+SINRc,i),其中,SINRc,i为蜂窝用户的信干噪比,系统中全局通信终端效能的计算公式为:EE=S/Psum,其中,总的发射功率记作Psum,微调概率PAR的计算公式为,PAR=PARmin+(PARmax-PARmin)·gn/MAXI其中,PARmin为微调概率的最小值;PARmax为微调概率的最大值;gn表示迭代次数;MAXI表示最大迭代次数;
本发明5G高空平台端(即无线收发模块)使用Massive MIMO多天线架设,且设定设备a在时隙t的发射信号为s(t),则接收信号可以表示为:
ra(t)=√ptHa(t).s(t)+na(t) (1)
其中√Pt为发射功率,na(t)为独立同分布的均值为0,方差为N0的复高斯随机变量,Ha(t)为系统信道矩阵,定义hij为为接收天线i和发射天线j之间的信道系数,那么可以得到用户a的信道矩阵为:
Ha={h1.1 h1.2 ... h1.n}
Ha={h2.1 h2.2 ... h2.n} (2)
... ... ... ...
Ha={hm.1 hm.2 ... hm.An}
信道hij可以表示为:
hij=Normal(0n√Sn/2)+j.Normal(0n√Sn/2) (3)
其中Sn的均值等于路径损失,方差为σn;
在5G系统中,将会存在使用多种标准,多种制式的用户设备存在,每种用户设备的业务数据包传输延时都会有差异,本发明采用机器学习算法中的g-means非监督学习算法,因为传统的g-means算法对初始质心的选取是很敏感的,有可能造成局部最优解,为了克服这个问题,提出了预处理g-means方法,g值的选取并不是随机选择的,而是在调度开始阶段先进行预处理训练,在一段调度时间中,按照系统所有待调度的用户设备的信道环境、业务数据长度以及平均传输延时(平均传输延时在训练阶段会动态更新),计算用户设备的调度优先级,按照优先级进行排序,从中选出前g个用户设备作为初始聚类点,预处理训练阶段结束,然后按照正常的g-means算法对后面新的待调度用户设备进行聚类,直到收敛为止。
如图2所示,在一个具体的例子中,所述环境检测模块连接有温湿度传感器、干燥传感器、雨量传感器和风力传感器,所述温湿度传感器、干燥传感器、雨量传感器和风力传感器的输出端均通过主网关与中央处理器的输入端单向电连接,可对设备所处的环境参数进行采集,主要采集环境参数数据为温湿度变化值、干燥程度、雨量大小以及风速大小。
如图3所示,在一个具体的例子中,所述设备检测模块包括电流电压传感器、明火传感器、烟雾传感器和监控模块,所述电流电压传感器、明火传感器、烟雾传感器和监控模块的输出端均通过主网关与中央处理器的输入端单向电连接,可对设备运行参数进行采集,主要采集的设备运行参数数据为通过电流电压数值、明火烟雾情况以及实时监控。
所述中央处理器的输出端单向电连接有存储模块,所述存储模块的存储周期为半年,便于授权的使用者在半年内对所需数据进行调阅。
所述多个二级接入网关中每一个二级接入网关均依次对应一个后台控制终端。即二级接入网关A、二级接入网关B、二级接入网关C和二级接入网关D依次对应后台控制终端A、后台控制终端B、后台控制终端C和后台控制终端D,所述应后台控制终端A、后台控制终端B、后台控制终端C和后台控制终端D分别代表对应的授权后台,四个后台控制终端分布在整个电力系统的四周。
所述环境检测模块、设备检测模块、主网关、多个二级接入网关之间连接的光纤采用HX40Pb/s的密集波分复用(DWDM)技术,且每条光纤的单波段传输速度达到1.0tb/s-1.6tb/s,直接增强主网关、中央处理器、多个二级接入网关之间的传输速度。
所述中央处理器采用的架构为X86架构,所述主网关和中央处理器之间单向电连接有滤波模块,可对周围环境中掺杂的杂波进行过滤,提高信息数据传输的完整性。
本发明的工作原理如下:
温湿度传感器、干燥传感器、雨量传感器和风力传感器对设备所处环境的温湿度变化、干燥度、雨量大小和风速大小参数信息进行采集,接着电流电压传感器、明火传感器、烟雾传感器和监控模块对设备内部电流电压数值、明火、烟雾情况以及监控状况数据进行采集,接着将环境因素参数和设备运行参数由主网关传输至中央处理器,经过中央处理器综合解析整理后分别由二级接入网关A、二级接入网关B、二级接入网关C和二级接入网关D通过无线收发模块传输至后台控制终端A、后台控制终端B、后台控制终端C和后台控制终端D,由四个后台控制终端对电力系统设备进行实时检测,从而增强5G通信电力设备的维护效果。
与相关技术相比较,本发明具有如下有益效果:
本发明通过环境检测模块、设备检测模块、主网关、中央处理器、二级接入网关A、二级接入网关B、二级接入网关C、二级接入网关D和无线收发模块的配合,对设备运行状态和环境影响因素进行综合判断,再发送至后台控制终端A、后台控制终端B、后台控制终端C和后台控制终端D,可立即采取相应维护措施,使电力系统设备始终处于最佳运行状态;
本发明通过温湿度传感器、干燥传感器、雨量传感器和风力传感器,可对设备所处的环境参数进行采集,通过电流电压传感器、明火传感器、烟雾传感器和监控模块,经过秘钥加密保护后可对设备运行参数进行采集,提高5G数据传输的安全性,通过存储模块的存储周期为半年,便于授权的使用者在半年内对所需数据进行调阅,通过光纤,直接增强主网关、中央处理器、多个二级接入网关之间的传输速度,通过滤波模块,可对周围环境中掺杂的杂波进行过滤,提高信息数据传输的完整性。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其它相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种用于5G通信业务的分布式系统,其特征在于,包括:环境检测模块和设备检测模块,所述环境检测模块和设备检测模块的输出端通过光纤单向电连接有主网关,所述主网关的输出端单向电连接有中央处理器,所述中央处理器的输出端分别通过光纤单向电连接有多个二级接入网关,所述多个二级接入网关的输出端均单向电连接有无线收发模块,所述无线收发模块的输出端分别单向电连接有多个后台控制终端。
2.根据权利要求1所述的一种用于5G通信业务的分布式系统,其特征在于,所述环境检测模块连接有温湿度传感器、干燥传感器、雨量传感器和风力传感器,所述温湿度传感器、干燥传感器、雨量传感器和风力传感器的输出端均通过主网关与中央处理器的输入端单向电连接。
3.根据权利要求2所述的一种用于5G通信业务的分布式系统,其特征在于,所述设备检测模块连接有电流电压传感器、明火传感器、烟雾传感器和监控模块,所述电流电压传感器、明火传感器、烟雾传感器和监控模块的输出端均通过主网关与中央处理器的输入端单向电连接。
4.根据权利要求3所述的一种用于5G通信业务的分布式系统,其特征在于,所述中央处理器的输出端单向电连接有存储模块,所述存储模块的存储周期为半年。
5.根据权利要求4所述的一种用于5G通信业务的分布式系统,其特征在于,所述每一二级接入网关分别对应一后台控制终端;所述每一后台控制终端分别对应一授权后台。
6.根据权利要求5所述的一种用于5G通信业务的分布式系统,其特征在于,所述环境检测模块、设备检测模块、主网关、多个二级接入网关之间连接的光纤采用HX40Pb/s的密集波分复用技术,且每条光纤的单波段传输速度达到1.0tb/s-1.6tb/s。
7.根据权利要求6所述的一种用于5G通信业务的分布式系统,其特征在于,所述中央处理器采用的架构为X86架构,所述主网关和中央处理器之间单向电连接有滤波模块。
9.根据权利要求8所述的一种用于5G通信业务的分布式系统,其特征在于,在本系统中采用预处理g-means方法来克服每种用户设备的业务数据包传输延时之间的差异,其中,在调度开始阶段对g值进行预处理训练,按照系统所有待调度的用户设备的信道环境、业务数据长度以及平均传输延时,计算获得用户设备的调度优先级,按照优先级进行排序,从中选出前g个用户设备作为初始聚类点;在预处理训练阶段结束,然后按照正常的g-means算法对后面新的待调度用户设备进行聚类,直到收敛为止。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20200814 |