基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法与系统与流程

本发明涉及电力电网技术领域，特别是涉及基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法与系统。

背景技术：

随着智能电网的飞速发展，现有的无线网络资源已经无法满足电网各类通信业务的多样化需求。由于频谱分配历史等原因，电力行业现有授权可用的频段只有基于230mhz频率的40个离散频点，每个频点25khz带宽，共1mhz带宽。面对配网自动化、计量自动化，电动汽车桩、视频监控业务、能源互联网等各类电力业务的发展，无线专网覆盖终端数量的迅速增长，通信服务类业务和信息化业务呈爆发式增长，1mhz带宽的频谱是远远不够的，海量数据并发采集势必带来数据无线传输的丢包及延时。认知无线电技术的引入可在充分使用现有电力授权频谱的基础上，增加非授权频谱的使用，从而有效解决智能电网无线网络面临频谱资源紧张、频谱资源利用率较低等问题。

由于电力特有通信业务异构性强且qos(qualityofservice，服务质量)要求差异性大，如何运用双层网络架构下的频谱资源以充分发挥通信业务的时变特性，满足资源利用率和业务传输质量的要求，成为电力通信网亟需解决的问题之一。

技术实现要素：

基于此，有必要针对目前尚无基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法的问题，提供一种基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法与系统，以有效提高电网各类通信业务的可靠性，促进对智能电网配用电自动化的发展及推广。

一种基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法，包括步骤：

接收智能电网中电力信息终端发送的频谱变换请求；

利用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的图着色部分进行智能电网双层认知网络架构内电力信息终端间的频谱分配；

获取实时频谱信息，建立可用频谱矩阵与单元间频谱干扰矩阵；

建立局部解列表；

根据建立的局部解列表以及所述单元间频谱干扰矩阵，通过所述干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的模拟退火部分，计算最优频谱分配；

反馈最优频谱分配结果至所述智能电网中电力信息终端。

一种基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理系统，包括：

接收模块，用于接收智能电网中电力信息终端发送的频谱变换请求；

频谱分配模块，用于利用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的图着色部分进行智能电网双层认知网络架构内电力信息终端间的频谱分配；

矩阵建立模块，用于获取实时频谱信息，建立可用频谱矩阵与单元间频谱干扰矩阵；

解列表建立模块，用于建立局部解列表；

最优频谱分配模块，用于根据建立的局部解列表以及所述单元间频谱干扰矩阵，通过所述干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的模拟退火部分，计算最优频谱分配；

反馈模块，用于反馈最优频谱分配结果至所述智能电网中电力信息终端。

本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法与系统，接收频谱变换请求，利用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的图着色部分进行智能电网双层认知网络架构内电力信息终端间的频谱分配，获取实时频谱信息，建立可用频谱矩阵与单元间频谱干扰矩阵，建立局部解列表，根据建立的局部解列表以及所述单元间频谱干扰矩阵，通过所述干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的模拟退火部分，计算最优频谱分配，反馈最优频谱分配结果至电力信息终端。整个过程中，以干扰消减型图着色-模拟退火融合算法为频谱管理分配核心，能够快速的得到智能电网双层网络的最优频谱分配策略，并充分利用网络中的频谱资源。

附图说明

图1为一般智能电网双层网络架构示意图；

图2为本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法中动态频谱管理架构示意图；

图3为本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法其中一个实施例的流程示意图；

图4为本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法其中一个应用实施例的流程示意图；

图5为本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理系统其中一个实施例的结构示意图；

图6为其中一个实例中电力信息终端分布示意图。

具体实施方式

为了便于解释说明本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法与系统的原理以及其带来的显著效果，下面将首先针对基于智能电网双层认知网络架构进行说明。

如图1所示。由于电力特有通信业务异构性强且qos要求差异性大，如何运用双层网络架构下的频谱资源以充分发挥通信业务的时变特性，满足资源利用率和业务传输质量的要求，成为电力通信网亟需解决的问题之一。将认知无线电技术应用于智能电网双层网络结构下，将有效提高电网各类通信业务的可靠性，对智能电网配用电自动化的发展及推广具有重要意义。

应用于智能电网双层认知网络的频谱管理方法与系统，需要结合双层网络的实际架构及无线传感网的特点，同时应当充分考虑到智能电网通信业务的特点，主要问题有以下几个方面：1、智能电网双层认知网络是智能电网的发展趋势，然而现有的各类认知无线电频谱技术无法完全适应并利用其双层架构的特点，在实际建设中不仅存在未能充分利用频谱资源、频谱分配时延较长等问题，还带来更高的建设成本。2、在双层网络架构下的第一层mesh邻域网间存在相交区域，从频谱角度分析，同一频段在相交区域的不同节点间存在干扰，在频谱管理时应当充分减少同频干扰现象的发生；从节点角度分析，相交区域的任意节点可以接入多个mesh邻域网，在某一mesh网络频谱资源紧张时，该节点可接入邻域空闲的mesh网络，通过这样的方式将提高整个系统的频谱利用率及吞吐量。然而，单一的mesh网络间的频谱分配机制不能考虑到网间的干扰以及频谱共享等方面。3、智能电网通信业务具有其明显的特点，如突发性强、异构性强且qos要求差异性大等，为了确保重要电力信息能够及时准确的传输至电力相关部门，对双层认知网络的传输可靠性和传输时延具有较高的要求。因此，需要研究设计一种高效的频谱管理方法，能够在保证频谱互不干扰的前提下，快速进行频谱分配。可见，将认知无线电技术应用于智能电网双层网络结构下，将有效提高电网各类通信业务的可靠性，对智能电网配用电自动化的发展及推广具有重要意义。

基于此，本发明提出了一种基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法与系统。该方法将采用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法，并结合智能电网双层认知网络架构，智能电网中的频谱资源进行高效快速的管理分配。在实际应用中，本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法可以主要由频谱管理服务器完成相应频谱管理、分配操作，频谱管理服务器为主从结构(master-slave)，对应于智能电网双层感知网络，其具体的架构如图2所示。

在第一层中，将每个mesh邻域网作为一个频谱分配单元，多个频谱单元组成双层网络结构的第一层。在每个mesh邻域网的汇聚节点处均存在一个slave(从)频谱管理服务器，该动态频谱管理服务器将根据自身mesh网络内部的空闲可用频谱，利用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的图着色部分进行网内终端间的频谱分配。slave频谱管理服务器的每次分配将存在多个可行解，第一层网络所计算得到的频谱分配可行解将统一传送至第二层lte(longtermevolution，长期演进)基站处的master(主)频谱管理服务器。master动态频谱管理服务器将会动态维护整个网络的可用频谱矩阵和单元间干扰矩阵，可用频谱矩阵用以记录每个单元中的空闲可用频谱，单元间干扰矩阵记录相邻单元间存在的同频干扰情况。最终通过master动态频谱服务器利用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的退火部分对各mesh网络频谱单元的可行解进行合并计算，在防止mesh网间干扰的同时，将使终端节点合理接入空闲邻域网，并通过目标函数来描述频谱利用率、吞吐量及时延综合网络性能，得出最优的频谱分配策略并反馈slave频谱服务器，最后通知终端节点。电力信息终端调整自身参数，使用所分配的频段。

本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法依托于双层认知网络架构实现了干扰消减型图着色-模拟退火融合的动态频谱分配机制及算法，相比于单一的图着色类型算法，将发挥模拟退火寻找全局最优的能力，更易得到全局最优的频谱分配，相较于单一的模拟退火类型算法，预先使用图着色算法求解mesh网络可行解，将大大减少模拟退火的输入数据规模，提高退火效率及频谱分配速率，减少网络时延。本发明提出的基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法能够快速的得到最优的频谱分配策略，从而更好的利用智能电网中有限的频谱资源，并且在提高频谱利用率的同时优化吞吐量及时延，最终为智能电网的推广建设提供助力。

如图3所示，一种基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法，包括步骤：

s100：接收智能电网中电力信息终端发送的频谱变换请求。

智能电网中电力信息终端发送频谱变换请求，接收该请求。具体来说，在实际应用中是slave频谱管理服务器接收请求，即多个slave频谱管理服务器分布式设置于智能电网中，每个slave频谱管理服务器为一定数量电力信息终端服务，具体可以参见图2。

s200：利用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的图着色部分进行智能电网双层认知网络架构内电力信息终端间的频谱分配。

响应步骤s100接收到的频谱变换请求，利用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的图着色部分进行智能电网双层认知网络架构内电力信息终端间的频谱分配。具体来说，可以参见图4，slave频谱管理服务器采用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的图着色法取得频谱分配局部可行解。

s300：获取实时频谱信息，建立可用频谱矩阵与单元间频谱干扰矩阵。

master动态频谱管理服务器获取实时频谱信息，建立可用频谱矩阵，单元间频谱干扰矩阵。具体来说，可用频谱矩阵l＝{l(m,n)|l(m,n)∈{0,1}}(m×n)，当频谱n在频谱分配单元m可用时l(m,n)＝1，否则l(m,n)＝0频谱分配单元间干扰矩阵c(m,j)＝{c(i,k)|c(i,k)∈{0,1}}(d×d)，当频谱分配单元m中电力信息终端i与频谱分配单元j中电力信息终端k同时使用某一频段并且相互干扰时c(i,k)＝1，否则c(i,k)＝0。

s400：建立局部解列表。

master动态频谱管理服务器接收局部可行解，建立局部解列表。

图4所示，在其中一个实施例中，建立局部解列表具体包括：

步骤一：获取局部可行解并汇总。

步骤二：根据汇总的局部可行解，建立频谱局部可行解集q，其中，d(i,j)表示在频谱单元i中电力信息终端j的id，b(i,j)表示对应电力信息终端id的在频谱单元i中分配的频段j。

s500：根据建立的局部解列表以及所述单元间频谱干扰矩阵，通过所述干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的模拟退火部分，计算最优频谱分配。

master动态频谱管理服务器根据建立的局部解列表以及所述单元间频谱干扰矩阵，通过所述干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的模拟退火部分，计算最优频谱分配。

如图4所示，在其中一个实施中，根据建立的局部解列表以及所述单元间频谱干扰矩阵，通过所述干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的模拟退火部分，计算最优频谱分配的步骤具体包括：

步骤一：根据建立的局部解列表，获取可行解集，并从所述可行解集中选取任意一个网间覆盖相交的电力信息终端id。

假定当前已选择电力信息终端a，其终端id为1。

步骤二：查找可用频谱矩阵，为选取的电力信息终端选择空闲网络的频段进行分配，获得频段分配结果。

查找当前可用频谱矩阵，为选取的电力信息终端a选取空间网络的频段进行分配，得到频段分配结果。

步骤三：通过所述单元间频谱干扰矩阵判断频段分配结果是否存在单元间干扰，若存在干扰，则返回所述查找可用频谱矩阵，为选取的电力信息终端选择空闲网络的频段进行分配，获得频段分配结果的步骤，若不存在干扰，则记录电力信息终端id及对应的所述频段分配结果。

根据步骤s300获得的单元间频谱干扰矩阵判断频段分配结果是否存在单元间干扰，当存在干扰时，返回步骤二重新进行频段分配；当不存在干扰时，判定本次针对电力信息终端a的频谱分配合理，记录下电力信息终端a的id以及对应的频段分配结果，并且还可以在请求列表中将该id标识为已分配。

步骤四：检测所述可行解集中电力信息终端是否完全分配，若未完全分配，则选择所述可行解集中的下一网间覆盖相交电力信息终端的id，返回所述查找可用频谱矩阵，为选取的电力信息终端选择空闲网络的频段进行分配，获得频段分配结果的步骤，若已完全分配，则将本轮频谱分配结果记录，得出全局可行解。

针对可行解集中电力信息终端均采用上述步骤一和步骤二的频谱分配过程，且当单个电力信息终端频谱分配完成后，检测可行解集中电力信息终端是否完全分配，当没有分配完时，在可行解集中的下一网间覆盖相交电力信息终端的id，并且返回步骤二的处理过程，当完全分配完时，则将本轮频谱分配结果记录，得出全局可行解。

步骤五：将全局可行解带入目标函数，综合考虑频谱利用率、时延以及吞吐量因素，与上一轮频谱分配结果比较。

将全局可行解代入目标函数f(w)，综合考虑频谱利用率、时延、吞吐量因素，与上一轮结果比较，以概率p记录较优值及其对应可行解，其中概率p为启发因子。f(w)如下所示，u代表频谱利用率，t代表时延，z代表吞吐量。

步骤六：判断是否达到退火最低温度，若未达到最低温度，则按退火规则降温，继续所述查找可用频谱矩阵，为选取的电力信息终端选择空闲网络的频段进行分配，获得频段分配结果的步骤，若已达到最低温度，则将当前解作为最优解并输出。

判断是否达到退火最低温度tmin，若未达到最低温度，则按退火规则降温t，继续返回步骤二，若已达到最低温度，则将当前解为最优解并输出。退火最低温度tmin是干扰消减型图着色-模拟退火融合算法中已经设定好的温度下限值。退火规则中降温t亦是干扰消减型图着色-模拟退火融合算法中预设的参数。

s600：反馈最优频谱分配结果至所述智能电网中电力信息终端。

由各个slave频谱服务器分发频谱分配结果，电力信息终端接收频谱分配策略，并及时调整自身射频通信模块，进行电力信息传输。

本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法，接收频谱变换请求，利用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的图着色部分进行智能电网双层认知网络架构内电力信息终端间的频谱分配，获取实时频谱信息，建立可用频谱矩阵与单元间频谱干扰矩阵，建立局部解列表，根据建立的局部解列表以及所述单元间频谱干扰矩阵，通过所述干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的模拟退火部分，计算最优频谱分配，反馈最优频谱分配结果至电力信息终端。整个过程中，以干扰消减型图着色-模拟退火融合算法为频谱管理分配核心，能够快速的得到智能电网双层网络的最优频谱分配策略，并充分利用网络中的频谱资源。

在其中一个实施例中，所述反馈最优频谱分配结果至所述智能电网中电力信息终端的步骤之后还包括：

根据反馈的最优频谱分配结果，对所述智能电网中电力信息终端进行频谱管理。

如图5所示，一种基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理系统，包括：

接收模块100，用于接收智能电网中电力信息终端发送的频谱变换请求。

频谱分配模块200，用于利用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的图着色部分进行智能电网双层认知网络架构内电力信息终端间的频谱分配。

矩阵建立模块300，用于获取实时频谱信息，建立可用频谱矩阵与单元间频谱干扰矩阵。

解列表建立模块400，用于建立局部解列表。

最优频谱分配模块500，用于根据建立的局部解列表以及所述单元间频谱干扰矩阵，通过所述干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的模拟退火部分，计算最优频谱分配。

反馈模块600，用于反馈最优频谱分配结果至所述智能电网中电力信息终端。

本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理系统，接收模块100接收频谱变换请求，频谱分配模块200利用干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的图着色部分进行智能电网双层认知网络架构内电力信息终端间的频谱分配，矩阵建立模块300获取实时频谱信息，建立可用频谱矩阵与单元间频谱干扰矩阵，解列表建立模块400建立局部解列表，最优频谱分配模块500根据建立的局部解列表以及所述单元间频谱干扰矩阵，通过所述干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的模拟退火部分，计算最优频谱分配，反馈模块600反馈最优频谱分配结果至电力信息终端。整个过程中，以干扰消减型图着色-模拟退火融合算法为频谱管理分配核心，能够快速的得到智能电网双层网络的最优频谱分配策略，并充分利用网络中的频谱资源。

在其中一个实施例中，所述矩阵建立模块300包括：

频谱矩阵建立模块，用于获取实时频谱使用信息，建立可用频谱矩阵l＝{l(m,n)|l(m,n)∈{0,1}}(m×n)，当频谱n在频谱分配单元m可用时l(m,n)＝1，否则l(m,n)＝0。

干扰矩阵建立模块，用于建立频谱分配单元间干扰矩阵c(m,j)＝{c(i,k)|c(i,k)∈{0,1}}(d×d)，当频谱分配单元m中电力信息终端i与频谱分配单元j中电力信息终端k同时使用某一频段并且相互干扰时c(i,k)＝1，否则c(i,k)＝0。

在其中一个实施例中，所述解列表建立模块400包括：

汇总单元，用于获取局部可行解并汇总。

可行解集建立单元，用于根据汇总的局部可行解，建立频谱局部可行解集q，其中，d(i,j)表示在频谱单元i中电力信息终端j的id，b(i,j)表示对应电力信息终端id的在频谱单元i中分配的频段j。

在其中一个实施例中，所述最优频谱分配模块500包括：

终端选取单元，用于根据建立的局部解列表，获取可行解集，并从所述可行解集中选取任意一个网间覆盖相交的电力信息终端id。

频谱分配单元，用于查找可用频谱矩阵，为选取的电力信息终端选择空闲网络的频段进行分配，获得频段分配结果。

干扰判断单元，用于通过所述单元间频谱干扰矩阵判断频段分配结果是否存在单元间干扰，若存在干扰，则控制所述频谱分配单元重新执行查找可用频谱矩阵，为选取的电力信息终端选择空闲网络的频段进行分配，获得频段分配结果的操作，若不存在干扰，则记录电力信息终端id及对应的所述频段分配结果。

分配检测单元，用于检测所述可行解集中电力信息终端是否完全分配，若未完全分配，则控制所述终端选取单元重新选择所述可行解集中的下一网间覆盖相交电力信息终端的id，并控制所述频谱分配单元重新执行所述查找可用频谱矩阵，为选取的电力信息终端选择空闲网络的频段进行分配，获得频段分配结果的操作，若已完全分配，则将本轮频谱分配结果记录，得出全局可行解。

比较单元，用于将全局可行解带入目标函数，综合考虑频谱利用率、时延以及吞吐量因素，与上一轮频谱分配结果比较。

分配结果判定单元，用于判断是否达到退火最低温度，若未达到最低温度，则按退火规则降温，控制所述频谱分配单元重新执行所述查找可用频谱矩阵，为选取的电力信息终端选择空闲网络的频段进行分配，获得频段分配结果的操作，若已达到最低温度，则将当前解作为最优解并输出。

在其中一个实施例中，基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理系统还包括：

频谱管理模块，用于根据反馈的最优频谱分配结果，对所述智能电网中电力信息终端进行频谱管理。

为更进一步详细解释本发明基于智能电网双层认知网络架构的频谱管理方法与系统的技术方案，下面将采用一具体应用实例进行说明。

假设有4个小区，即形成4个频谱分配单元，分别为下w,x,y,z，每个单元内有4个电力信息终端，终端分布情况如图6所示，令可用频谱矩阵l如下：

由分布情况可以得到单元间干扰矩阵如下所示，其中w单元的1号终端与x单元的2号终端或3号终端存在同频干扰；x单元的3号或4号终端与y单元的3号终端存在同频干扰；y单元的4号终端与z单元的1号终端存在同频干扰。同理，w单元的1号终端与x单元的2号终端及3号终端可共享w、x单元频谱；x单元的3号及4号终端与y单元的3号终端可共享x、y单元频谱；y单元的4号终端与z单元的1号终端可共享y、z单元频谱。

现令w单元的1号终端、x单元的2号终端与4号终端、y单元的3号终端与4号终端发起频谱变换请求、z单元没有请求。则可以由slave频谱管理服务器，计算局部可行解后，上传至master频谱服务器，则可获得局部可行解集q如下：

上述可行解集q通过master动态频谱服务器查找可用频谱矩阵l，将结果再比对相关干扰矩阵，便得到一组全局可行解temp，根据本实例，可以计算得出全局可行解存在以下6种：

temp1＝[(dw1,bw1),(dx2,bx2),(dx4,无空闲频谱),(dy3,bw1)]；

temp2＝[(dw1,bw1),(dx2,bw2),(dx4,无空闲频谱),(dy3,bw3)]；

temp3＝[(dw1,bw1),(dx2,bx2),(dx4,无空闲频谱),(dy3,bw4)]；

temp4＝[(dw1,bw1),(dx2,无空闲频谱),(dx4,bx4),(dy3,by4)]；

temp5＝[(dw1,bw1),(dx2,无空闲频谱),(dx4,bx4),(dy3,by3)]；

temp6＝[(dw1,bw1),(dx2,无空闲频谱),(dx4,bx4),(dy3,by1)]；

temp7＝[(dw1,f1),(dx2,bx2),(dx4,by1),(dy3,by3)]。

上述可行解在干扰消减型图着色-模拟退火融合算法的降温取最优过程中，分别通过计算f(w)衡量频谱利用率、吞吐量、时延因素，选择最优解。本例中使用第7组可行解，充分利用了空闲mesh邻域网的频谱，从而得到的目标函数f(w)最大，即为最优的频谱分配策略。master频谱服务器该结果将分发至各slave频谱服务器，再转发至电力信息终端，终端收到并确认后，调整自身射频模块，更改为相应频段。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。