云原生5GC关键技术研究

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5G核心网(5GC)的云原生化一直是云原生应用的热点之一,文章从电信网络云原生应用的发展历程和需求出发,分析云原生5G核心网的应用价值和在多场景基础设施适配、电信特性增强以及持续演进等方面面临的挑战,重点论述云原生5G核心网的系统架构、多网络平面和转发性能增强、安全增强等关键技术和成熟度参考模型,并对云原生5G核心网的发展做了展望。
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针对电能质量监测装置的长时间运行,不可避免地会造成变电站内部元件老化或环境干扰,导致电能质量监测产生不确定性的问题,在研究了测量误差及不确定性分析基础上,文中提出了一种基于分参数粒子滤波算法估计电能质量。该算法分为两部分:自适应引导滤波算法和自适应高斯滤波算法,前者假定预测误差服从任意的假设分布,而后者假设预测误差服从高斯分布。仿真阶段,通过与传统粒子滤波估计算法对比,验证了文中所提方法在处理高不确定度的恶劣环境具有一定优势。
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为解决云资源节点负载不均衡导致利用效率低、资源负载均衡性较差等问题,提出以增强学习算法改善云资源动态负载均衡弹性伸缩的方法。采用云资源动态特性基准分析云资源动态的最初基准,对云资源动态特性进行节点采样,设置云资源节点负载的上限和下限,实现云资源动态负载均衡控制;采用非均匀离散傅里叶变换方法,对其节点负载状态均匀调整,引入增强学习算法中Q学习方法,不断自适应执行弹性收缩策略,实现云资源动态负载均衡的智能弹性伸缩。实验结果表明,采用所提方法后,云资源利用效率高达约97%,资源负载均衡性能得到提升。
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