基于流量公平性和干扰约束的电力线网络子信道分配方法与流程

本发明涉及的是基于流量公平性和干扰约束的电力线网络子信道分配方法，属于电力线通信(powerlinecommunication，plc)领域。

背景技术：

在智能电网范畴内，电力线接入网和智能家庭电力线网络可以被划分到局部网络中。与传统的无线网络通信相比，电力线网络需要不断提高其频谱效率，因此许多智能家庭网络采用了正交频分复用技术。通过把可用带宽划分为多个正交的窄带子信号，电力线通信(powerlinecommunication，plc)系统可以提高其频谱利用率，在移动网络中信道分配技术一直被人们广泛研究，无线通信中获得的许多经验被研究者运用到了电力线上。与无线网络类似，电力线通信中也有两种信道分配策略，有竞争机制和无竞争机制的。其中，建立在竞争机制下的信道分配算法很多，当前电力线homeplugav标准下，csma/ca在媒体接入控(mac)层是一项非常重要的技术。然而，在基于竞争机制下的分配策略不能很好地满足实际应用中用户对服务质量的要求，特别是智能家庭网络中多负载的情况。

无竞争机制策略下的信道分配算法可以有效保证通信的高质量，它是可以通过时分复用(timedivisionmultipleaccess，tdma)方式实现的,这种方式下可以探索出许多有助于提高系统通信效率的方法，因而被广泛采用。一个典型的智能家庭plc网络由一个终端节点和一个中继节点组成，中继节点做为核心设备，管理着整个网络以及信道的分配问题。就是这样一个高度集中化的拓扑网络促进了tdma制式下的信道分配问题发展。

无线通信和电力线通信的通信环境和特点存在很大差异，无线信号的衰减是由多路信号的建构和结构复合的结果。电力线中的信号衰落是由分支电网中的信号反射造成的，与系统的拓扑结构有很大的关系。信号会在每个电容和变压器处存在衰减。在噪声方面，无线中的噪声属于热噪声，电力线噪声被模拟为有色背景噪声、异步脉冲噪声。由于电力线中信号衰减非常严重，建立在信道状态信息(channelstateinformation，csi)基础上的子信道分配算法成为电力线通信中一种有效的调度方法。

近年来相关领域研究的热点聚焦到提升电力线tdma通信系统中子信道分配算法的表现上。但这些算法有一个最大问题就是忽略了系统的公平性原则。之后一种基于多目标优化(multipleoptimalobjectives，moo)方法被提出，此方法满足了网络中用户的多项要求。但这种方法存在明显的缺陷，它是一种贪婪算法，该方法可能存在不可接受的复杂性。

本发明将对基于流量和公平性约束以及干扰约束的电力线网络子信道分配方法进行说明。

技术实现要素：

发明目的：考虑流量公平性约束和干扰约束两种限制条件，为提高用户公平性和系统吞吐量，本发明设计了一种电力线网络子信道分配方法。

技术方案：本发明提出的电力线网络子信道分配方法，主要包括以下几个阶段。

第一阶段：定义一个图标g(v,e)来表示电力线系统的网络拓扑结构，其中v是n个节点的集合，e是固定通信链路的集合。ε(u,v)∈e表示节点u可以和节点v直接通信。系统中，每条信道都有若干子信道，这些可用的子信道组成了子信道集合，表示为c＝{ci},i＝1,2,...,k，k是子信道的最大数量。

第二阶段：考虑流量和公平性约束。我们从网络的拓扑和流量的公平的原则来考虑流量的约束条件。在网络中，一个节点若不是源节点或目的节点，在这一节点处的流量的流入量和流出量是相等的。因此节点处的限制条件如下

e°(u)是从u发出数据的的所有链路的集合，eⁱ(u)是流入u的所有链路的集合。fe为链路上所有信道吞吐量的总和，信道占用率xe,k表示了在一段时间内(整数倍时隙)，链路e工作在信道k上的时间占总时间的比例，re,k是链路e在信道k上的信道容量。

而对任何的链路e来说，为了保证用户的服务质量，节点还需要满足用户对流量的要求

是节点u需要的吞吐量，λ0是公平率，代表需求流量跟实际流量的比值。因此是u节点实际的流量。式(2)可以保证用户的流量公平。

第三阶段：考虑干扰约束。电力线中噪声主要来自背景噪声和脉冲噪声。其中，背景噪声由许多强度不大的噪声源叠加而成，一般认为它们是时不变的。而由电源开关等其他复合源引起的脉冲噪声对系统信干比威胁很大。此外，在同一时隙下，其他处于工作状态的链路也会影响到链路e的信息传输。假设所有节点的发射功率为p0，g(u,v)为从发送端到接收端v的增益，j表示此时正在发送信号的其他节点的集合，这样其他链路的带来的噪声可以表示为

由于信号能否被成功接收很大程度上取决于接收信号的sinr，当节点u发送信号给节点v时，节点v处的接收信号的信干比sinr可以表示为

pv(u)表示节点u发送给节点v信号的接收功率。γ为接收端成功接收信号的sinr的最低要求。

第四阶段：求满足约束条件的解。在以上基础上，我们就可以建立起以流量公平和抗干扰为约束，以追求系统总吞吐量最大化为目标的子信道优化模型。

根据以上条件解出的xε,k可以从整体性上保证子信道间基本无干扰和系统总流量最大化。它给每一条链路一个传输时刻表，根据这个时刻表，我们可以清楚每条链路的可用时隙和相关子信道。

第五阶段：子信道分配算法描述。本方法引入长度类的标记方法，让lj表示长度在[j,j+1)范围内的链路集合。这样，所有的链路就可以被分成互不重复的长度类的集合了，l＝{l0,l1,…,ldmax}，dmax是所有链路中最长的链路的长度。其中的所有子集合都是分开独立调度的。图2为最优子信道分配的算法流程图。当每个集合中的链路的接收模块的颜色相同时，就可以实现同时调度。假设t是调度的时隙间隔，该算法把信道k分配给链路ε，总的时隙为t·x(ε,k)。因此，本算法的基本思想是尽量分配时隙给(ε,k)。

图3展示了对于链路集合lj，算法的内部循环链路影响示意图，算法先选中一种色块，然后在其中选择链路，并为它分配时隙。算法通过m依次选择图中的正方形块，图中所示为当m＝1链路间相互影响的示意图。

当情况下的循环结构对w中的所有长度类集合都适用。在选定的色块选择的颜色是m时，算法根据当前x(ε,k)，多信道被分配给所有的链路。在下一个判断的语句k∈c中，每对链路和信道的组合都可以在调度阶段获得t·x(ε,k)个时隙。此外，ε是否属于集合e这个判断语句是用来设计链路和信道组合的，信道间必须是满足干扰条件的，所以我们需要在不同的方块中涂上相同的颜色，以保证信道间无干扰。

附图说明

图1为方法流程图

图2为子信道分配算法流程图

图3为算法内循环链路影响示意图

图4为不同公平因子下子信道流量变化图

图5为满足要求的用户数量变化图

具体实施方式

基于流量公平性和干扰约束的电力线网络子信道分配方法基本流程如下：

(1)步骤1：

分析流量和公平性约束问题。具体可分为流量约束和公平性约束。

流量约束：一个节点若不是源节点或目的节点，在这一节点处的流量的流入量和流出量相等。根据此原则建立流量约束模型。

公平性约束：对任何的链路e来说，它为了保证用户的服务质量，节点需要满足用户对流量的要求。所以

(2)步骤2：

根据干扰约束建立模型。当节点u发送信号给节点v时，节点v处的接收信号的信干比sinr应大于满足接收端成功接收信号的sinr的最低值。

(3)步骤3：

由以上步骤可解出xε,k。在满足xε,k的前提下，设计子信道分配算法，对电力线网络进行信道分配。

图4为不同流量公平因子λ0下的子信道的平均流量变化情况图。从图中可以明显看出，公平因子对平均流量有很大的限制作用。与单纯的tdma和moo算法相比，可以看出plc子信道最优算法在λ0变化的全过程里都具有很大的优势。图5为不同机制分配策略下，满足要求的用户数量随着流量变化因子变化的折线图。满足服务要求的用户的数量也可以反映出服务的质量，所有的方法中，csma/ca的方法下的用户的服务情况是最糟的，tdma和moo的其次，本专利提出的子信道分配算法最好。总之，仿真结果表明电力线网络子信道分配算法可以提供比传统算法均衡的用户公平和更高的系统总流量。