基于VMD-LSTM方法的5G往返时间的性能分析和预测
Sanying Zhu1,2, Shutong Zhou1, Liuquan Wang1,2
1School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University, Beijing 100191, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 26, 2024
概括
5G技术为工业数据传输提供了低延迟,性能优于WIA-FA. 一个新的VMD-LSTM模型准确地预测了5G往返时间 (RTT),用于增强的工业控制系统.
科学领域:
- 工业通信系统 工业通信系统
- 无线网络是无线网络.
- 时间序列分析时间序列分析.
背景情况:
- 现有的工业无线协议在覆盖范围,带宽和传输确定性方面存在局限性,无法满足制造业中低延迟要求.
- 5G技术具有高传输速率和低延迟,使其成为工业应用的有希望的解决方案.
- 分析和预测往返时间 (RTT) 对于在低延迟的工业环境中确保可靠的数据传输至关重要.
研究的目的:
- 在工业环境中统计分析5G-R15通信系统的往返时间 (RTT) 性能.
- 开发和评估一种基于时间序列分析的新方法,用于预测5G RTT,以加强工业控制.
- 评估拟议方法对未来5G版本 (R16,R17) 的适用性.
主要方法:
- 对5G-R15 RTT数据的统计分析,包括对静止性的增强Dickey-Fuller (ADF) 测试.
- 对非静止的RTT数据应用一级差异化,以实现更强的静止性.
- 开发和实施变化模式分解-长期短期记忆 (VMD-LSTM) 模型,用于预测差异RTT序列.
主要成果:
- 发现5G的平均RTT大约为11ms,明显低于WIA-FA的25ms.
- ADF测试证实,5G RTT数据是非静止的,需要差异化进行准确的时间序列分析.
- 拟议的VMD-LSTM方法的预测误差为4.481%,超过了传统的LSTM和其他方法.
结论:
- VMD-LSTM方法为5G RTT提供了准确的预测,适合工业低延迟要求.
- 预测结果可以改善网络性能评估,减少数据包丢失的影响,并提高控制算法的稳定性.
- 开发的早期预警指标有助于模型再培训和控制周期优化,有利于工业控制和制造业.
