基于5G网络的设备大数据传输负载优化算法

李民, 陈普建, 陈秀云, 贺佳彦

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (02) : 445 -450.

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吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (02) : 445 -450. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.02.023

基于5G网络的设备大数据传输负载优化算法

    李民, 陈普建, 陈秀云, 贺佳彦
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摘要

为确保大数据稳定传输,提出基于5G网络的设备大数据传输负载优化算法。分析大数据传输性能影响因素,包括数据时延、平均带宽利用率和吞吐量。采用形态学滤波算法对大数据进行低通滤波处理,消除数据中存在的噪声,降低数据传输时延。动态选择大数据传输信道,避免网络中出现数据拥塞现象,提高网络吞吐量。在信息传输矩阵映射的基础上提高数据传输精度,同时设计了容量扩充机制,以此提高网络带宽利用率,完成负载优化。实验结果表明,采用所提算法优化后,提高了带宽利用率,降低了网络能耗和数据传输时延。

关键词

5G网络 / 形态学滤波 / 设备大数据 / 容量扩充机制 / 传输负载优化

Key words

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基于5G网络的设备大数据传输负载优化算法[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2025, 43(02): 445-450 DOI:10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.02.023

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