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一種低壓電力線通信信道的感知和接入技術(shù)

Channel

0引言

電力線通信技術(shù)是指利用電力線來傳輸數(shù)據(jù)信號的通信方式，具有投資少、覆蓋范圍廣、方便快捷等優(yōu)點，有著非常廣闊的應(yīng)用前景和實用價值[1]。然而，電力線通信是一種特殊的有線通信方式，其信道起初是為傳輸電能而設(shè)計的，因此在傳輸信號時會出現(xiàn)噪聲干擾強、信道衰減大等問題[2-3]。

對于電力線通信的抗噪聲問題，傳統(tǒng)的解決方法是在物理層[4]和介質(zhì)訪問控制(medium access control，MAC)層進行的，例如調(diào)制解調(diào)技術(shù)[5]、信道編碼技術(shù)[6]、路由技術(shù)等。然而認(rèn)知無線電(cognitive radio, CR)技術(shù)的迅速發(fā)展為我們提供了一個很好的啟示[7]。

本文通過結(jié)合認(rèn)知無線電相關(guān)技術(shù)，提出了一種基于部分可觀察馬爾可夫決策過程(partially observable Markov decision process,POMDP)的信道認(rèn)知接入的電力線通信系統(tǒng)，不但提高了電力線通信的抗干擾能力，而且充分利用了有效的PLC頻譜資源，提高了信道利用率。

1系統(tǒng)模型

電力線通信和認(rèn)知無線電技術(shù)相結(jié)合，利用頻譜感知技術(shù)，智能管理電力線通信信號的頻譜和信道資源。然而在低壓電力線通信中應(yīng)用認(rèn)知無線電技術(shù)時，由于低壓電力線環(huán)境中不存在主用戶和次用戶的問題，因此將認(rèn)知無線電中檢測周圍環(huán)境中主用戶的概念，更換為檢測電力線通信中信道噪聲的情況[8]。

通信系統(tǒng)通過感知各個信道的實際噪聲情況，給出相應(yīng)的閾值，劃分出可用域和不可用域，從而關(guān)閉噪聲干擾嚴(yán)重的信道，選擇接入狀況良好的信道進行可靠的通信，并通過實時檢測外界的信道環(huán)境、相應(yīng)地調(diào)整某些工作參數(shù)，來達(dá)到最佳的通信效果[9]。本文提出將電力線通信信道的感知和接入的過程建模為部分可觀察馬爾可夫決策過程[10]。

設(shè)某段頻譜由N個子信道組成，每個子信道帶寬為Bn(n=1,2,...,N)[11],這N個信道授權(quán)給主用戶即信道噪聲情況，信道用戶之間通過同步時隙的方式進行通信。其中次用戶只能周期地感知頻譜狀態(tài)，在信道噪聲小于規(guī)定閥值時接入信道進行數(shù)據(jù)傳輸，并實時偵聽信道。一旦信道噪聲大于規(guī)定閥值，就進行頻譜切換。N個信道的噪聲情況可以表示成M=2N個狀態(tài)的離散馬爾可夫過程。時隙t的狀態(tài)可用向量S=[s1(t),...,sN(t)]來表示，Si(t)表示信道i的狀態(tài)，即Si(t)∈{0(不可接入),1(可接入)}(此處用0表示信道的噪聲情況大于規(guī)定的閥值，此時次用戶不可接入；1表示信道的噪聲情況小于規(guī)定的閥值，此時次用戶可接入)。信道在時隙間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移關(guān)系如圖1所示。

圖1　馬爾可夫信道轉(zhuǎn)移模型圖

圖1中，P01表示信道由不可接入變?yōu)榭山尤氲母怕剩琍11表示信道繼續(xù)保持可接入狀態(tài)的概率。當(dāng)N=3時，機會頻譜出現(xiàn)的情況如圖2所示。

圖2　當(dāng)N=3時的機會頻譜圖

Si(t)=0,表示信道i在時刻t信道狀況良好，可以被次用戶使用。在每一個時隙，當(dāng)一個認(rèn)知用戶選擇一些信道進行檢測和接入，發(fā)現(xiàn)頻譜機會時產(chǎn)生一個承受機退避時間(back offtime)，如果退避時間耗盡時，這個頻譜機會還沒有被其他用戶接入，系統(tǒng)就開始傳輸數(shù)據(jù)，此后接收方返回一個傳輸成功的確信信息，并得到一個收益值。時隙結(jié)構(gòu)由頻譜感知、數(shù)據(jù)傳輸、確認(rèn)信息三部分組成，如圖3所示。

圖3　時隙結(jié)構(gòu)圖

模型可簡化為，在每個時隙，次用戶在信道狀態(tài)s(s∈S)的情況下，獨立感知A1(A1≤L1)個信道和接入A2∈A1(A2≤A)個信道，得到一個回報值rs,A1,A2。其目標(biāo)是使得T個時隙內(nèi)的收益總和最大。

2基于POMDP的信道認(rèn)知接入

2.1最優(yōu)的信道感知和接入策略

在每個時隙開始，認(rèn)知用戶根據(jù)自身的選擇頻譜接入策略，選擇最優(yōu)的信道進行感知。當(dāng)感知到信道可用時，認(rèn)知用戶接入信道并傳輸數(shù)據(jù)。感知的目標(biāo)是：在整個時隙中期望的總回報值最大化。

{θBa+Vt+1{T[Λ(t)|a,θ]}}}

(1)

式中:Λ(t)為信念向量，更新信念向量Λ(t+1)=

T[Λ(t)|a,Θj,a]可以通過貝葉斯規(guī)則獲得。

Λ(t+1)=T(Λ(t)|a,θ)=

λ1(t+1),...,λM(t+1)]

(2)

從式(1)可得：對一個時隙中動作的選擇，以兩種方式影響總的回報。在該時隙中選取的動作所獲取的立即回報為θBa，并且將信念向量Λ(t)轉(zhuǎn)換為T[Λ(t)|a,θ]，以此來決定未來回報。最優(yōu)的策略可以通過基于點迭代的算法求解得到。

2.2次優(yōu)的信道感知和接入策略

對于POMDP問題，尋找最優(yōu)策略的復(fù)雜度會隨著系統(tǒng)中信道數(shù)的增加而呈指數(shù)增長。在通信設(shè)備上實現(xiàn)實時的計算非常困難，因此采用貪婪算法求解上述問題，以此降低求解該問題的復(fù)雜度。

文獻[11]中詳細(xì)地證明了貪婪算法解決POMDP問題的可行性?，F(xiàn)假設(shè)每個信道都相互獨立，如圖2所示，信道a從狀態(tài)0轉(zhuǎn)到狀態(tài)1的概率為αa，而保持在狀態(tài)1的概率為βa。當(dāng)信道a被次用戶選定時，獲得的獎勵為ωa(t)βa+[1-ωa(t)αa]Ba。其中，公式ωa(t)βa+[1-ωa(t)]αa為信道a在時隙t可接入的概率。就貪婪算法而言，其最終目標(biāo)就是要找到一個解α*(t)，使得目標(biāo)函數(shù)最大化，表達(dá)式如下：

(3)

雖然貪婪算法無法達(dá)到問題的最優(yōu)解，但是在解的優(yōu)化程度和計算復(fù)雜程度上是一個合適的折衷。

3仿真結(jié)果與分析

為了驗證本文所提方案的有效性，本節(jié)將結(jié)合文獻[11]所設(shè)置的場景進行仿真。其中：信道帶寬為1，仿真時隙個數(shù)為30，仿真次數(shù)為10 000次。

圖4給出了信道個數(shù)為9時，單個認(rèn)知用戶接入下，不同的信道轉(zhuǎn)移概率所對應(yīng)的信道歸一化吞吐量的對比圖。從圖4中可以看出，當(dāng)α和β比較大時(即信道噪聲小，信道更多的是處于良好狀況)，認(rèn)知用戶接入可以獲得較大的吞吐量；隨著α和β不斷變小(即信道狀況越來越差)，認(rèn)知用戶接入獲得的吞吐量越來越小。當(dāng)信道改變和保持的概率都為0.5，馬爾可夫信道變?yōu)楠毩⑼植夹蛄校畔⒉荒軓倪^去的觀察中獲得。此時，使用貪婪算法的效果與隨機算法無異，這與實際情況是相符的。

圖4　N=9時信道吞吐量示意圖

圖5表示當(dāng)單個認(rèn)知用戶接入時，最優(yōu)算法、貪婪算法和隨機接入算法吞吐量的比較。此處貪婪算法和最優(yōu)算法表示認(rèn)知用戶從自身的需求出發(fā)，選擇狀況良好的信道進行感知接入；隨機接入算法表示認(rèn)知用戶不考慮信道的噪聲情況，隨機地選擇一個信道進行感知接入。由于信道噪聲的存在及噪聲的隨機性，會使有用信號和噪聲發(fā)生沖突，從而降低信道的吞吐量。同時，圖5的仿真結(jié)果也表明使用貪婪算法考慮信道的噪聲情況。選擇最優(yōu)的信道接入將有效地提高吞吐量并和最優(yōu)算法的性能相當(dāng)，但是貪婪算法降低了問題的復(fù)雜度。

圖6表示的是當(dāng)多個用戶接入時，貪婪算法和隨機接入算法在不同數(shù)據(jù)到達(dá)率下的吞吐量的比較。假設(shè)：信道狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率α=0.2，β=0.8；仿真時間T=1×105個時隙，信道個數(shù)N為10，次用戶個數(shù)為3。次用戶的消息到達(dá)率采用泊松分布，到達(dá)的消息長度采用幾何分布。需要傳輸數(shù)據(jù)的次用戶根據(jù)貪婪算法選擇一個狀況良好的信道進行接入。如果某一信道同時被多個次用戶選中，根據(jù)退避算法，將有且僅有一個次用戶成功使用該信道傳輸數(shù)據(jù)。

圖5　N=3時3種不同算法的信道吞吐量示意圖

圖6　兩種算法在不同數(shù)據(jù)到達(dá)率下的吞吐量

從圖6可以看出，隨著消息到達(dá)率的增大，次用戶的吞吐量也隨之慢慢增大，而且使用貪婪算法要明顯優(yōu)于使用隨機接入算法。

圖7表示當(dāng)多個用戶接入時，貪婪算法和隨機接入算法在不同數(shù)據(jù)到達(dá)率下的頻譜利用率(整個時隙T所利用頻譜與所有頻譜之比)。由圖7可知，隨著消息到達(dá)率的增大，兩種方案的頻譜利用率不斷提高并趨于穩(wěn)定。由于仿真所設(shè)置的次用戶數(shù)小于信道數(shù)，且即使出現(xiàn)了空閑頻譜此用戶也不一定有數(shù)據(jù)傳輸，所以頻譜利用率最終維持在53%以下。趨于穩(wěn)定后，貪婪算法的頻譜利用率明顯高于隨機接入算法。

圖7　兩種算法在不同數(shù)據(jù)到達(dá)率下的頻譜利用率

4結(jié)束語

針對電力線通信中的抗干擾問題，本文結(jié)合認(rèn)知無線電技術(shù)，提出了一種基于POMDP模型的電力線通信信道的感知和接入方案。該方案通過把信道噪聲建模為主用戶，然后把次用戶在每個時隙開始時對信道的選擇建模成一個POMDP問題，并采用貪婪算法和隨機接入算法對其進行求解，得到一系列的信道接入策略。Matlab仿真結(jié)果表明，用戶根據(jù)電力線通信信道狀況的好壞，進行選擇性的接入，可有效解決電力線通信中的抗干擾問題，提高信道吞吐量和頻譜利用率。

參考文獻

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Perception and Access Technology of Low Voltage Power Line Communication Channel

董曉明1王永建2江虹1劉濤3

(西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院1，四川 綿陽621010；

國家計算機網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心2，北京100029；中國石油大學(xué)(北京)地球物理與信息工程學(xué)院3,北京102249)

摘要：低壓電力線通信為智能電網(wǎng)、智能家居以及“最后一公里”提供了高效可靠的信息傳輸方案。然而，受電力線通信信道環(huán)境不理想的影響,數(shù)字信號傳輸?shù)浇邮斩藭r會有大量的噪聲存在，這將造成誤碼率提高，甚至導(dǎo)致通信中斷。針對此問題，結(jié)合認(rèn)知無線電技術(shù)，提出了一種基于部分可觀察馬爾可夫決策過程(POMDP)的信道認(rèn)知接入方案。仿真結(jié)果表明，該方案能夠有效避開噪聲，提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院陀行?，同時也提高了優(yōu)質(zhì)頻譜的利用率。

關(guān)鍵詞：電力智能電網(wǎng)通信無線電技術(shù)調(diào)制解調(diào)噪聲干擾頻譜信道

Abstract：Low voltage power line communication provides high efficient and reliable information transmission scheme for the smart grid,smart home and "The last one kilometer".However,affected by the unsatisfactory channel environment of power line communication,when the digital signal is transmitted to the receiving end,lot of noise may exist,which will cause the error rate increased,even the communication may be interrupted.Aiming at this problem,combining with the cognitive radio technology,the channel cognitive access scheme based on partially observable Markov decision process(POMDP) is proposed.The simulation results show that the scheme can avoid the noise effectively,improve the reliability and validity of data transmission,and also enhance the utilization rate of high quality spectrum.

Keywords:Electric powerSmart gridCommunicationRadio techniqueModulation-demodulationNoise interferenceSpectrum

中圖分類號：TP18;TH89

文獻標(biāo)志碼：A

DOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201604015

國家自然科學(xué)基金資助項目(編號：61271118)。

修改稿收到日期：2015-08-19。

第一作者董曉明(1991-)，女，現(xiàn)為西南科技大學(xué)信息與通信工程專業(yè)在讀碩士研究生；主要從事電力通信相關(guān)技術(shù)方向的研究。