基于Bayes评估的5G SA网络切片安全映射算法

5G网络的发展促使工业互联网垂直行业战略转型升级.5G SA(Stand-Alone)网络将用户面功能(UPF)下沉到业务区,控制面留在大区中心,所有业务数据均通过5G边缘计算接口(MEC)访问业务应用服务器,用户访问自身服务器流量全部在内部完成,符合网络安全需求,业务路径时延最小.通过优化的粒子群算法(PSO),构造基于网络物理节点资源和链路资源的适值函数,并且引入贝叶斯评估方法计算物理节点隔离因子,将所有节点平均隔离因子设为阈值作为约束条件,保证网络切片的隔离性能,通过迭代求解来调整网络切片间的路径资源提升网络性能.经过智慧矿山实际5G网络测试,结果显示算法能够提升收益成本比10%,提高链路利用率19%,提高上行速率20%～50%,充分保障矿区网络的服务质量.     

DV-Hop定位算法的混沌粒子群优化

针对距离矢量跳距(Distance Vector Hop, DV-Hop)定位算法通信半径选择不合理导致平均跳距和定位误差较大的问题，提出一种基于混沌粒子群改进的DV-Hop定位算法，利用混沌映射的遍历性和随机性实现粒子的局部深度搜索，避免粒子群算法陷入局部最优。通过混沌粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法迭代求解所有信标节点的通信半径，引入混沌理论调整非线性惯性权重优化搜索过程，通过混沌搜索和混沌扰动迭代求解信标节点的最佳通信半径；通过极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate, MLE)法计算的平均定位误差作为混沌粒子群算法的适应值函数；使用费希尔矩阵求解的误差下限作为约束条件求解适应值函数，同时把平均通信半径作为节点能耗模型的阈值来降低节点能量消耗。仿真实验表明，提出的算法在不增加算法复杂度的前提下能够在定位精度方面提升近58%,节点能量消耗方面降低近24%。