一种结合预测控制系统的短包传输方法与流程

本发明属于无线通信技术领域，具体的说涉及一种结合预测控制系统的短包传输方法。

背景技术：

在工业自动化中，自动驾驶和移动医疗服务被认为是5g及以后的最重要的应用场景。为了完全支持这些应用，提供超高可靠性和低延迟通信(urllc)至关重要，未来要求端到端延迟低至1ms，可靠性超过99.999％。这将对通信系统带来严格的要求，因为可能需要巨大的通信资源来保证这种极高的技术规范。作为最有效的解决方案之一，预测控制(ppc)能在可靠的无线链路下进行稳健的控制。更具体地，预测控制的数据包从控制器发送到设备，其中的关键是在实时控制性能和通信资源消耗之间实现良好的折衷。

目前相关的研究中有两种典型的数据包传输方法。一种是在每个时隙传输新的数据包(它也称为连续传输)。连续传输可以保证实时性，但会消耗大量的通信资源(频谱资源和能源资源)。另一种是在缓冲区中的命令为空后传输新数据包(称为间歇传输)。间歇传输可以节省大量的通信资源，但由于使用了许多缓存的预测控制命令，实时性很难实现。两者都没有很好地解决实时控制性能和通信消耗问题。

技术实现要素：

本发明的目的是解决在预测控制系统中，当传输的数据包为短包时，提出一种通信控制协同设计方法，选择时刻来进行传输，以实现实时控制性能和通信之间的良好平衡。

本发明的技术方案如下：

在ppc模型中，控制器向接收端发射数据包，定义为u1表示当前时刻对应的控制指令，u2到ur为预测的未来时刻的控制命令。如果数据包解码成功，则返回ack＝1到控制器并立刻将u1传送给执行器，剩余r-1个指令送入缓存器中(覆盖之前缓存的指令)；如果解码失败，则返回ack＝0到控制器并且把以往缓存的指令发送给执行器。控制器根据接收到的ack调整工作模式。

考虑短包传输，且数据包包含r个时刻的数据，所以数据包总长度n定义为

其中，h为数据包的头长度，l(i)为第i个时刻的数据的长度。

根据短包的通信容量公式，

其中，

推出短包的丢包概率，

设当前数据包传输成功的时刻点为时刻1，则下一次可以选择的传输的时刻点为时刻2到时刻r+1。设k∈[2,r+1]，则选择时刻k传输表明有r+2-k次传输机会，只要这r+2-k次有一次传输成功就不会造成系统中断。

设系统中断概率要求为ps，若使系统不发生中断则需要满足，

因此在满足系统中断概率的条件下，可以得到使能量效率达到最大的最优发射功率，即，

s.t.

c＝log2(1+γ),

信息差异度是表示某一时刻的数据与当前时刻从源点发出的数据之间的差异，通过如下式子表示：

其中xs(i)表示第i时刻从源点发出的数据，xi(i+k)表示第i+k时刻时存储的数据，||x||²表示二范数的平方。由式子可分析出信息差异度u(k)越小越好。

由此我们得到另一个目标函数

s.t.

因此需要在这两个指标中通过适当的衡量方式来求解出最佳的传输时刻点。

由于具有两个目标函数，我们需要使用目标函数规格化法来统一这两个目标函数。

则有

s.t.

这样可以得到最优的k值。

本发明的有益效果为，本发明考虑短包的无线控制和通信协同设计系统，即能效与实时性之间的关系，从而提出了一种通信控制协同设计方法，在最佳时刻发送数据包，以实现应用场景实现能效与实时性之间的权衡。

附图说明

图1是能量效率随数据包长度变化的关系曲线示意图；

图2是信息新鲜度随数据包长度变化的关系曲线示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，详细描述本发明的技术方案。

下面将结合附图，详细描述本发明的技术方案。

原则上，ppc系统中的预测分组传输应该关注实时控制性能和通信能量消耗。一方面，实时控制性能取决于执行器如何能够成功地传输和使用控制命令。例如，如果执行器在预测控制包中执行第一个命令(实时控制命令)，系统将具有良好的控制性能。相反，如果执行器执行预测控制包中的最后一个命令(预测的未来控制命令)，实时性能不如第一个案件。在本发明中，我们将使用信息新鲜度来显示实时控制性能。另一方面，通信能量消耗取决于传输密度。例如，如果传输非常密集(在每个时隙传输)，则可以保证良好的实时性能，但是消耗了大量的通信能量。相反，如果传输非常稀疏(在缓冲区为空后发送)，则消耗很少的通信能量，但可能造成实时性差。因此，需要合理地考虑控制命令的新鲜度和通信消耗来管理数据包传输。

在本发明中，我们采用统一两个目标函数的方法来选择适当的传输间隔，这可以实现信息新鲜度和能量效率之间的权衡。

我们首先制定了受控制系统qos约束的能效优化问题。具体来说，在保持控制器的信息新鲜度较高时，我们将尽可能减少能量损耗。

根据短包的通信容量公式

其中，

n＝b×t

pe是丢包概率，γ是信噪比，c是单位带宽的信道容量容量，n0是加性高斯白噪声(awgn)的功率谱密度，g是无线信道增益衰落系数。在这里，我们假设g是系统已知的。v是信道色散系数，n是每个分组中使用的时频资源，q^-1是逆高斯q函数。则pe可以通过如下式子得到

设系统中断概率要求为ps，若使系统不发生中断则需要满足，

因此在满足系统中断概率的条件下，可以得到使能量效率达到最大的最优发射功率，即，

s.t.

c＝log2(1+γ),

由此可以得到优化的发射功率，

针对信息新鲜度，可以得到另一个目标函数为

s.t.

因此需要在这两个指标中通过适当的衡量方式来求解出最佳的传输时刻点。由于具有两个目标函数，需要使用目标函数规格化法来统一这两个目标函数。

则有

s.t.

这样可以得到最优的k值。

图1是能量效率随数据包长度变化的关系曲线，从图中可以看出，随着数据包长度的增加，提出的方法，连续传输方法和间歇传输方法的能效曲线都降低了。这是因为随着数据分组的长度增加，需要更高的传输功率以确保传输的成功率。然而连续传输方法的能量效率最低，而提出的方法的能量效率略低于间歇传输方法。

图2是信息新鲜度随数据包长度变化的关系曲线，随着分组长度的增加，所提出的方法，连续传输方法和间歇传输方法的信息新鲜度是基本保持不变的。这是因为即使数据包长度不同，通过调整发射功率，最终的传输成功率也是相同的。在成功传输的数据包中，每个时刻的控制命令的比例是相同的，因此信息的最终新鲜度不随数据包的长度而变化。并且间隔传输方法的信息新鲜度最低，而提出的方法的信息新鲜度略低于连续传输方法。