周 霞，卜成杰，解相朋，陸建強，萬 磊，魏 聰

（南京郵電大學 先進技術研究院，南京 210023）

0 引言

智慧園區(qū)作為智慧城市發(fā)展的重要趨勢［1-3］，擔負著科技創(chuàng)新、技術應用的重任，通過對智慧園區(qū)的建設，可以“以點代面”地帶動區(qū)域化科技的發(fā)展［4］。智慧園區(qū)內的用電終端包括電動充電樁、智慧樓宇終端、配電自動化系統(tǒng)等。電力終端［5-6］在不同運行狀態(tài)及運行時段對通信的需求差異較大，傳統(tǒng)的固定通信方案已經不能滿足園區(qū)內終端通信需求的動態(tài)變化，智能地改變通信網絡以滿足不同的網絡需求［7-8］，自適應地選擇接入網絡，已成為一個亟待解決的問題。為提升園區(qū)整體的智能管控能力，保證電力終端設備可觀可控，迫切需要完善園區(qū)內的電力無線異構通信網絡切換機制［9］。

目前，無線異構通信網絡切換算法主要有以下幾類：基于多屬性分析的通信網絡選擇算法［10-11］、基于神經網絡的切換算法［12-14］、基于代價函數的通信切換算法［15-17］。文獻［18］提出了基于AHP（層次分析法）的自適應垂直切換算法，對通信網絡的性能進行分析，但該方法在計算過程中存在一定的主觀臆斷，難以實現對網絡性能的客觀分析。文獻［19］分析了一種基于代價函數的網絡選擇方案，該算法的特點是采用策略驅動，其核心是根據代價函數值的大小來決定網絡性能，但僅分析代價函數存在一定的不確定性，難以保證通信網絡選擇的準確性。文獻［20］提出了一種灰度關聯分析算法，根據通信網絡指標對網絡性能進行評估，雖然能在一定程度上改善網絡和通信需求的匹配程度，但未充分考慮終端通信接入對網絡自身性能帶來的影響。文獻［21］以最大化吞吐量為目標，將切換問題轉換為目標優(yōu)化問題，提高了計算效率，但忽視了終端用戶數的動態(tài)變化，算法缺乏靈活性。

針對上述問題，本文提出一種TFN-AHP（三角模糊數層次分析法）算法［22］，量化異構網絡通信能力。利用三角模糊數優(yōu)化判決矩陣，解決傳統(tǒng)專家打分引起的主觀性問題；同時建立異構網絡模型［23］，考慮通信網絡的多項影響因素；結合層次決策模型得到網絡屬性權重值和網絡狀態(tài)值，確保通信網絡選擇的準確性。最后以某智慧園區(qū)網絡情況為例進行分析，充分考慮業(yè)務的變化情況，計算多種場景下不同業(yè)務的網絡狀態(tài)值，驗證所提算法的靈活性和有效性。

1 智慧園區(qū)電力無線異構通信網絡模型

1.1 智慧園區(qū)電力業(yè)務特征分析

智慧園區(qū)內電力終端通信業(yè)務包括背景類通信業(yè)務、會話類通信業(yè)務、交互類通信業(yè)務以及流傳輸類通信業(yè)務，不同類型終端在運行過程中對通信的需求呈現多樣性。園區(qū)內背景類業(yè)務的特點是對誤碼率要求較高，對傳輸時延和丟包率要求較低。會話類業(yè)務最主要的特點是要求端到端時延小，可以允許一定的丟包率。交互類業(yè)務對誤碼率的要求很高，甚至要求誤碼率為0。流傳輸類業(yè)務的特點是對帶寬要求較高，流傳輸類業(yè)務是單向傳輸的，因此對實時性、時延以及抖動要求較低。園區(qū)內終端業(yè)務對應的通信業(yè)務類別如表1所示。

表1 園區(qū)內終端業(yè)務及通信類別

1.2 智慧園區(qū)電力無線異構網絡模型

為研究園區(qū)電力終端通信的可靠性，確保通信子站與電力終端節(jié)點有效的通信連接，本文依據圖1所示的智慧園區(qū)電力無線異構通信網絡拓撲結構來構建異構網絡模型。考慮4G、5G、LoRa以及WLAN 網絡重疊覆蓋的異構無線網絡場景，選取帶寬、時延、丟包率、網絡能耗和誤碼率作為電力終端網絡性能的評估指標。

圖1 智慧園區(qū)電力無線異構通信網絡拓撲結構

利用圖論將電力無線異構通信網絡用G(V，S)表示：V={v1，v2，…，vi，…，vd}為通信業(yè)務終端節(jié)點集合，網絡模型中共有d個終端節(jié)點，vi為第i個終端；S={s1，s2，s3，s4}為網絡通信方式集合，sj為第j種通信方式，j=1，2，3，4。

區(qū)別于傳統(tǒng)一一對應的固定通信方式，在智慧園區(qū)的通信應用中，終端節(jié)點可以選擇不同的通信網絡，為了描述終端節(jié)點與通信網絡的連接狀態(tài)，本文用T(sj，vi)表示終端vi和通信方式sj在t時刻的連接狀態(tài)：

式中：K(t)、Q(t)、W(t)、N(t)、P(t)為通信網絡在t時刻的性能參數；K[T(sj，vi)]、Q[T(sj，vi)]、W[T(sj，vi)]、N[T(sj，vi)]、P[T(sj，vi)]分 別為終端vi在sj通信方式下的時延、誤碼率、通信帶寬、丟包率和網絡能耗的參數信息；T(sj，vi)表示在異構通信網絡中終端vi選取sj通信方式。

令δk、δq、δw、δn、δp分 別 為K(t)、Q(t)、W(t)、N(t)、P(t)的權重系數，可得：

對智慧園區(qū)內通信網絡進行切換決策前，需明確電力通信指標量綱。由于選擇的指標屬性差異較大，為得到科學的評估結果，需要進行標準化處理。標準化指標包括成本型和效益型，其中：園區(qū)內網絡帶寬屬于效益型指標，其值越大對終端節(jié)點的網絡狀態(tài)影響越大；時延、丟包率、誤碼率和網絡能耗屬于成本型指標，其值越小則終端節(jié)點的網絡效果越好。標準化處理的計算公式為：

式中：rij為第i個屬性的第j個指標的標準化值；r′ij為標準化前的原始數據；r′ij，max和r′ij，min分別為r′ij的最大值和最小值。標準化后的網絡性能參數矩陣為[Knc(t)Qnc(t)Wnb(t)Nnc(t)Pnc(t)]T。

綜上可得單個終端vi在t時刻采用sj通信方式下的網絡狀態(tài)值G[T(sj，vi)]為：

2 TFN-AHP算法的通信網絡切換機制

2.1 AHP決策模型

AHP 是融合定量分析與定性分析的決策分析方法，適用于多屬性決策問題。本文選取的電力終端節(jié)點在無線異構通信網絡下影響因素為時延、誤碼率、通信帶寬、丟包率和網絡能耗，5個元素之間沒有互相依賴關系，定義為屬性層元素。在AHP中方案層元素為4G、5G、LoRa以及WLAN網絡4 種通信方式，總目標網絡狀態(tài)值G[T(sj，vi)]，通過計算權重系數δk、δq、δw、δn、δp，排序無線異構通信網絡的通信選擇方案。智慧園區(qū)無線異構網絡層次結構如圖2所示。

圖2 智慧園區(qū)無線異構網絡層次結構

2.2 TFN-AHP算法

TFN-AHP算法主要包括以下7個部分。

1）三角模糊數定義。

為了表示一個值x隸屬于集合M的程度，常用三角模糊函數來表示模糊隸屬度函數。對任意的值x=[l，m，u]，三角模糊函數的隸屬度函數μM(x)定義為：

式中：l、u、m分別為三角模糊函數的下界值、上界值、中間值。

2）構造模糊判決矩陣。

基于園區(qū)內通信能力的實際情況，對決策問題的網絡屬性構造模糊判決矩陣，利用1—9 標度法來衡量園區(qū)內不同通信屬性的重要性，并將復雜的模糊評估問題定量化。構建模糊判決矩陣A=(ai j)n×n，模糊矩陣中各元素用三角模糊數ai j=[lij，mij，uij]表示，aij為第i個屬性相對于第j個網絡的相對重要性，且aj i=

模糊判決矩陣為：

3）一致性檢驗。

計算中值矩陣m=(mij)n×n，矩陣m為三角模糊數的中值mij組成的矩陣，計算矩陣m的最大特征值，依照傳統(tǒng)AHP算法進行一致性檢驗。

4）模糊評價因子矩陣建立。

對判斷矩陣構造模糊評價因子矩陣E=(eij)n×n，定義標準利差率bij=，其值反映了專家評判的模糊程度。標準利差率越大，模糊程度越大，反之，模糊程度越小。

5）計算調整矩陣Q。

調整矩陣Q=m×E，即：

6）調整矩陣對角化。

將矩陣Q轉換為對角線為1 的判斷矩陣Q′，用相容矩陣分析法對矩陣Q′進行變換，得相容矩陣P，則P的元素為：

式中：和為Q′的元素。

7）計算網絡屬性在終端節(jié)點網絡狀態(tài)處的權重。

終端節(jié)點網絡狀態(tài)的權重δi可由如下公式求得：

網絡屬性的權重越大，表示屬性對園區(qū)內終端節(jié)點通信能力的影響越大；反之，權重越小，則影響越小。

2.3 電力無線異構通信網絡切換機制

根據上文的TFN-AHP 算法可以確定終端節(jié)點的通信屬性權重，結合式（4）可以計算出終端的網絡狀態(tài)值。在不同的運行時間段，園區(qū)內終端節(jié)點的業(yè)務流量、時延等通信要求均存在差異，亟需構建電力無線異構網絡通信切換機制，動態(tài)調整終端節(jié)點的通信網絡，保障園區(qū)內通信的可靠性，具體切換機制如圖3所示。

圖3 電力無線異構通信網絡切換流程

步驟Ⅰ：構建電力無線異構通信網絡模型，根據輸入的智慧園區(qū)終端信息和通信基站信息，建立園區(qū)電力無線異構通信網絡模型，構建終端-網絡接入關聯矩陣，分析現有通信屬性參數信息，構建終端通信網絡的網絡狀態(tài)矩陣。

步驟Ⅱ：分析園區(qū)內電力終端業(yè)務的運行狀態(tài)，分析不同運行狀態(tài)的通信需求。

步驟Ⅲ：根據所述的TFN-AHP 算法，計算不同通信方式下終端節(jié)點的網絡屬性權重，量化網絡性能參數。

步驟Ⅳ：根據步驟Ⅲ計算的網絡屬性權重，計算不同通信方式下終端節(jié)點的網絡狀態(tài)值，并進行排序，得出通信網絡的選擇方案。

3 基于智慧園區(qū)場景的仿真分析

3.1 智慧園區(qū)仿真場景及算法選擇

智慧園區(qū)電力通信場景的仿真環(huán)境如圖1 所示，選取園區(qū)內5 km 仿真場景，通信方式由4G、5G、LoRa 以及WLAN 通信構成，選取初始運行時刻網絡的參數［20］如表2所示。

表2 智慧園區(qū)候選網絡的參數

智慧園區(qū)內充電樁屬于會話類業(yè)務范疇，其在使用中存在隨機性，運行時間以及工作次數均不可確定。以智能充電樁為例，采用1-9 標度法對園區(qū)內終端業(yè)務的網絡屬性進行打分，獲得各指標的判斷矩陣。

根據式（9）—（11）可計算出汽車充電樁業(yè)務的通信網絡屬性權重分別為0.369、0.124、0.077、0.204、0.226。為了證明TFN-AHP 算法的有效性，分析傳統(tǒng)AHP算法的充電樁業(yè)務權重，并將兩種算法得出的權重與目標權重進行比較，如圖4所示。

圖4 園區(qū)智能充電樁業(yè)務網絡屬性權重對比

在算例場景中，園區(qū)內汽車充電樁在運行狀態(tài)下對網絡時延的要求較高，根據圖4 可以看出TFN-AHP 算法在時延方面優(yōu)于傳統(tǒng)的AHP 算法。在誤碼率、帶寬、丟包率和能耗方面，AHP算法得出的權重值有參考性，可以反映業(yè)務對通信性能的需求。但AHP算法存在專家打分的主觀性，本文提出的TFN-AHP 算法在整體上明顯更加逼近目標權重，并有效解決了AHP算法主觀性較強的問題。

3.2 智慧園區(qū)多場景通信切換分析

應用TFN-AHP 算法可求出園區(qū)內終端各類型業(yè)務的網絡屬性權重，如圖5所示。

圖5 智慧園區(qū)終端業(yè)務網絡屬性權重

結合智慧園區(qū)終端業(yè)務網絡屬性權重，根據式（4）可得出不同通信業(yè)務在TFN-AHP算法下的網絡狀態(tài)值，如表3所示。

表3 不同通信業(yè)務下的網絡狀態(tài)值

5G通信方式具有高帶寬和低時延特性，不同場景下的網絡狀態(tài)值較大，但網絡能耗較高，在會話類業(yè)務場景下，4G通信方式的綜合性能更加突出。LoRa 和WLAN 通信方式的整體網絡狀態(tài)值較小，但其能耗較低，可以作為4G 網絡和5G網絡的補充應用。根據表3可得，會話類業(yè)務在待機狀態(tài)時選用WLAN 網絡，在運行前切換至4G網絡，當業(yè)務較大、帶寬需求較高時，接入5G網絡。可見，本文選擇結果既能滿足園區(qū)內電力終端通信需求的動態(tài)變化，又能合理均衡網絡資源，維持網絡平衡。

4 結語

隨著智慧園區(qū)建設的逐步推進，傳統(tǒng)的通信方式已無法滿足終端通信需求的動態(tài)變化。本文提出TFN-AHP 算法來解決無線異構通信網絡的選擇問題，研究成果如下：

1）構建智慧園區(qū)網絡模型，充分考慮通信網絡的影響因素，結合參數特征和歸一化方法，選取網絡狀態(tài)值作為網絡評價指標，提高切換機制的準確性。

2）通過引入三角模糊數，解決了傳統(tǒng)專家打分主觀性太強的問題，與傳統(tǒng)AHP 算法相比較，TFN-AHP 算法更能滿足智慧園區(qū)內電力終端的通信需求。

3）提出電力無線異構通信網絡切換機制，能夠有效地選擇適合業(yè)務需求的通信網絡，并完成切換，對均衡智慧園區(qū)通信網絡資源有一定的指導意義。