面向制造业的窄带物联网覆盖类别更新的仿真优化研究  

作　　者：吴菁晶 

机构地区：[1]东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳110819

出　　处：《物联网技术》2022年第11期38-41,共4页Internet of things technologies

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFB1701600)。

摘　　要：当NB-IoT基站的覆盖半径较大或NB-IoT终端部署在工作环境不理想的信道(如车库、地下室等)时,所有终端的覆盖类别相同会导致终端处于令人不满意的工作环境中,性能会急剧下降。针对NB-IoT的覆盖类别更新问题进行研究,建立了基于马尔可夫链的过程模型,并应用智能算法对问题进行求解。首先,针对覆盖类别更新问题做出合理假设,结合现实场景的实际特点分析更新过程问题,建立了覆盖类别更新过程模型;然后,基于目标函数的特征,对各参数之间的关系进行仿真分析,利用智能算法中的遗传算法从理论上求解过程模型,输出最优解。仿真结果表明,基于遗传算法能够在一定条件下找到最优解,结合参数分析验证了其正确性,并能有效降低接入失败概率,减少系统功耗。

关 键 词：NB-IoT 随机接入 覆盖类别更新 马尔可夫链 遗传算法 问题求解 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]