薛紅，王佳晗，孫玉玲，韓博，肖羽白

研究與開發(fā)

基于自適應(yīng)哈希函數(shù)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制方法

薛紅，王佳晗，孫玉玲，韓博，肖羽白

（國網(wǎng)遼寧省電力有限公司，遼寧 沈陽 110168）

在對網(wǎng)絡(luò)終端功率進(jìn)行控制時，由于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)動態(tài)波動，通信網(wǎng)絡(luò)終端功率的適應(yīng)性調(diào)節(jié)能力較差，為此，提出了基于自適應(yīng)哈希函數(shù)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制方法?？紤]電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)是動態(tài)波動的，為哈希函數(shù)設(shè)置了自適應(yīng)機(jī)制，構(gòu)建了自適應(yīng)哈希函數(shù)，利用自適應(yīng)函數(shù)對原始的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算后，在可變的多混沌映射系統(tǒng)次迭代得到最終的哈希值。在電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制階段，計算了處于蜂窩模式時和處于設(shè)備到設(shè)備（device-to-device，D2D）通信模式時，通信網(wǎng)絡(luò)終端受到其他通信網(wǎng)絡(luò)終端的干擾，并將其作為自適應(yīng)哈希函數(shù)的輸入值，將最終的哈希值一致作為參數(shù)調(diào)整基準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了對各通信網(wǎng)絡(luò)終端功率的控制。在測試結(jié)果中，所提控制方法不僅有效降低了恒定通信條件下的網(wǎng)絡(luò)終端功率上升幅度，同時有效降低了動態(tài)通信條件下的網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出，具有較高的適應(yīng)性調(diào)節(jié)能力。

自適應(yīng)哈希函數(shù)；電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)；終端功率；自適應(yīng)機(jī)制；多混沌映射；蜂窩模式；D2D模式

0 引言

電力線路覆蓋范圍廣泛，通過電力線路進(jìn)行通信，可以在任何有電力供應(yīng)的地方進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，從而實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)覆蓋。電力線通信是一種利用電力線路進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)募夹g(shù)，可以在不需要鋪設(shè)額外通信線路的情況下實(shí)現(xiàn)寬帶通信。電力線通信系統(tǒng)中，多個終端共享同一條電力線路進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，終端之間發(fā)送的信號可能會相互干擾。這種干擾可能來自其他鄰近電力設(shè)備、電磁干擾源以及其他終端的信號。當(dāng)終端功率過高時，對周圍終端和其他設(shè)備可能產(chǎn)生較大的電磁干擾，影響通信系統(tǒng)的傳輸質(zhì)量，為此，進(jìn)行電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制。

在電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制的相關(guān)研究中，文獻(xiàn)[4]提出了一種以實(shí)時中間流估計（real-time intermediate flow estimation，RIFE）算法為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)功率優(yōu)化控制方法，構(gòu)建了水動力模型和直線電機(jī)模型，以此研究電路共振狀態(tài)，從而設(shè)置最優(yōu)功率捕獲條件。通過RIFE算法獲取波浪主導(dǎo)激勵分量，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制波浪發(fā)電系統(tǒng)功率。然而該方法對于通信場景變化的適應(yīng)能力較差。文獻(xiàn)[5]提出了一種以非合作博弈為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)功率控制方法。在非合作博弈的基礎(chǔ)上，構(gòu)建分布式雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)功率分配模型。以此設(shè)計一種迭代功率分配算法，對該模型求解，實(shí)現(xiàn)功率控制。但該方法的穩(wěn)定性較低，受客觀環(huán)境的影響較為明顯。

為此，本文提出一種以自適應(yīng)哈希函數(shù)為基礎(chǔ)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制方法。構(gòu)建自適應(yīng)哈希函數(shù)，提高自適應(yīng)性，由此計算原始網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)，將其輸入可變的多混沌映射系統(tǒng)中，迭代得到最終的哈希值。將通信網(wǎng)絡(luò)終端干擾情況輸入自適應(yīng)哈希函數(shù)，根據(jù)最終的哈希值進(jìn)行調(diào)整，提高終端功率控制效果。并在分析設(shè)計網(wǎng)絡(luò)終端功率控制方法應(yīng)用效果的過程中，開展了對比測試，對其性能作出全面、客觀的分析。

1 電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制方法設(shè)計

1.1 自適應(yīng)哈希函數(shù)構(gòu)建

為了能夠?qū)崿F(xiàn)對電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率的有效控制，本文在具體的控制過程中引入了安全哈希函數(shù)（security hash function，SHF）[6-7]。考慮電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)是動態(tài)波動的，因此，本文為哈希函數(shù)設(shè)置了自適應(yīng)機(jī)制[8]，構(gòu)建了自適應(yīng)哈希函數(shù)，以此確保利用其對電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率進(jìn)行控制時，能夠結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行合理控制[9]。

在具體的設(shè)計過程中，本文主要圍繞4個核心目標(biāo)進(jìn)行構(gòu)建：在較少的步數(shù)之后，哈希函數(shù)便可達(dá)到完全擴(kuò)散的效果；在哈希函數(shù)中引入函數(shù)隨機(jī)化的思想，通過消息確定函數(shù)的具體形式[10]；哈希函數(shù)在限制條件的作用下能夠?qū)魧?shù)的自由度進(jìn)行修改和調(diào)整；在消息計算過程中引入?yún)?shù)可變多混沌映射關(guān)系，以增強(qiáng)哈希函數(shù)的雪崩性[11]。

結(jié)合上述4個核心目標(biāo)，本文構(gòu)建的自適應(yīng)哈希函數(shù)流程如圖1所示。

圖1 自適應(yīng)哈希函數(shù)流程

上述方式可以實(shí)現(xiàn)對自適應(yīng)哈希函數(shù)的構(gòu)建，為后續(xù)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制提供執(zhí)行基礎(chǔ)。

1.2 基于自適應(yīng)哈希函數(shù)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制

結(jié)合第1.1節(jié)構(gòu)建的自適應(yīng)哈希函數(shù)，本文在控制電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率階段，假設(shè)電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)中總共有個通信網(wǎng)絡(luò)終端。

其中，表示當(dāng)電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)處于蜂窩模式時，通信網(wǎng)絡(luò)終端受到其他通信網(wǎng)絡(luò)終端的干擾矩陣；c表示電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)傳輸鏈路的信噪比下限；c表示蜂窩通信網(wǎng)絡(luò)終端的處理增益；和分別表示電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)鏈路增益。

在此基礎(chǔ)上，將對應(yīng)的通信網(wǎng)絡(luò)終端的干擾作為第1.1節(jié)構(gòu)建自適應(yīng)哈希函數(shù)的輸入?yún)?shù)，當(dāng)輸出結(jié)果的哈希值一致時，即電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率的控制結(jié)果，其可以表示為：

上述方式可以實(shí)現(xiàn)對電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率的有效控制，使其能夠結(jié)合實(shí)際的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)，對終端功率進(jìn)行自適應(yīng)控制調(diào)節(jié)，降低功率開銷。

2 測試與分析

2.1 測試環(huán)境

在測試階段，本文以某實(shí)際的低壓配電網(wǎng)配置情況為基礎(chǔ)開展了對比測試。

其中，電力載波通信網(wǎng)絡(luò)主要包括主站、集中器和電表模塊3個部分。每一個變壓器都配置有一個三相供電網(wǎng)絡(luò)，在對三相的所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行管理時通過一臺集中器進(jìn)行測試。測試過程中的數(shù)據(jù)集市（data mart，DM）節(jié)點(diǎn)為集中器所在的位置，三相網(wǎng)絡(luò)在集中器的組織和管理下，借助無線數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)建立與主站之間的通信關(guān)系。電力載波通信網(wǎng)絡(luò)中的電表模塊主要為載波子節(jié)點(diǎn)具有數(shù)量眾多的特點(diǎn)，并且在電線上的分布方式是以并聯(lián)的形式存在的。同樣地，它也受集中器的管轄，在整體結(jié)構(gòu)分布上，呈現(xiàn)出多分支樹狀形態(tài)。在上述物理結(jié)構(gòu)下，對于每個子節(jié)點(diǎn)而言，僅可以與一相供電線路建立并聯(lián)的連接關(guān)系。借助上述結(jié)構(gòu)設(shè)置方式，載波通信網(wǎng)絡(luò)的三相之間以相對獨(dú)立的形式運(yùn)行，并且運(yùn)行模式保持一致。在測試過程中，設(shè)置的通信區(qū)域范圍為200 m×200 m，具體線載波通信網(wǎng)絡(luò)的測試環(huán)境節(jié)點(diǎn)設(shè)置見表1。

表1 測試環(huán)境節(jié)點(diǎn)設(shè)置

以表1所示的參數(shù)設(shè)置情況為基礎(chǔ)，本文在構(gòu)建線載波通信網(wǎng)絡(luò)分簇結(jié)構(gòu)時，以物理拓?fù)錇榛A(chǔ)，具體的線載波通信網(wǎng)絡(luò)分簇結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 線載波通信網(wǎng)絡(luò)分簇結(jié)構(gòu)

在圖2中，位于區(qū)域中心點(diǎn)的黑色方塊表示+電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)的DM節(jié)點(diǎn)，同時為了最大限度還原電力線分支結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，以DM所在放置為基礎(chǔ)將整個區(qū)域劃分為4個子區(qū)域，對應(yīng)每個子區(qū)域包含一條大的分支以及若干條子分支，且子節(jié)點(diǎn)均勻分布在各個子區(qū)域內(nèi)。

2.2 測試方案

在測試過程中，除了本文設(shè)計的基于自適應(yīng)哈希函數(shù)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制方法外，還設(shè)置了文獻(xiàn)[4]提出的以RIFE算法為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)功率優(yōu)化控制方法、文獻(xiàn)[5]提出的以非合作博弈為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)功率控制方法在相同的測試環(huán)境下的對比測試。

考慮在不同的通信場景下，相關(guān)的參數(shù)信息也不同，而這種參數(shù)的變化也是導(dǎo)致電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率難以得到有效控制的最主要原因。為此，本文以通信概率、信噪比為變量，設(shè)置了3種不同的通信場景，測試場景設(shè)置見表2。

表2 測試場景設(shè)置

結(jié)合表2所示的3種通信場景，分別測試在不同控制方法下，電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端的功率輸出發(fā)展情況。

2.3 測試結(jié)果與分析

將本文方法應(yīng)用于區(qū)域1～區(qū)域5的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)中，應(yīng)用前后的數(shù)據(jù)對比見表3。

表3 應(yīng)用前后的數(shù)據(jù)對比

根據(jù)表3數(shù)據(jù)可知，應(yīng)用本文方法后，區(qū)域1～區(qū)域5的終端功率均得到了控制，同時信噪比增加，具有較好的應(yīng)用效果。

結(jié)合第1.1節(jié)設(shè)置的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及第2.2節(jié)構(gòu)建的測試場景，本文分別統(tǒng)計了不同方法對電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端的控制效果。場景1下電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出情況對比如圖3所示。

圖3 場景1下電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出情況對比

結(jié)合圖3所示的場景1下電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制測試結(jié)果可以看出，在3種不同的測試方法中，對應(yīng)的控制效果表現(xiàn)出了較為明顯的差異。

其中，在RIFE控制算法下，電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出隨著通信信道容量的增加呈現(xiàn)出穩(wěn)定增加的發(fā)展趨勢，當(dāng)通信信道容量為1 bit/(s·Hz)時，對應(yīng)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率為10.16 mW，但是當(dāng)通信信道容量為5 bit/(s·Hz)時，對應(yīng)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率達(dá)到了38.2 mW，增長幅度達(dá)到了28.04 mW。在非合作博弈控制方法下，電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出也同樣隨著通信信道容量的增加穩(wěn)定增長，雖然其增長趨勢（幅度）與RIFE控制算法相比更加平緩，當(dāng)通信信道容量為1 bit/(s·Hz)時，對應(yīng)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率為21.12 mW，但是當(dāng)通信信道容量為5 bit/(s·Hz)時，對應(yīng)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率達(dá)到了40.02 mW，增長幅度達(dá)到了18.9 mW，但是其整體功率水平始終處于較高的狀態(tài)。相比之下，在本文方法的測試結(jié)果中，當(dāng)通信信道容量為1 bit/(s·Hz)時，對應(yīng)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率為10.10 mW，但是當(dāng)通信信道容量為5 bit/(s·Hz)時，對應(yīng)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率達(dá)到了29.33 mW，增長幅度僅為19.23 mW，且整體功率始終穩(wěn)定在30 mW以內(nèi)，處于較低水平。

場景2下電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出情況對比如圖4所示。

圖4 場景2下電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出情況對比

結(jié)合圖4所示的場景2下電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制測試結(jié)果可以看出，在3種不同的測試方法中，對應(yīng)的控制效果表現(xiàn)出了與場景1測試結(jié)果相近的特點(diǎn)，當(dāng)通信信道容量為1 bit/(s·Hz)時，RIFE控制算法下的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出為13.6 mW，非合作博弈控制方法下的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出為24.2 mW，本文方法的功率輸出僅為13.56 mW，分別低于對照組0.04 mW和10.64 mW。當(dāng)通信信道容量為5 bit/(s·Hz)時，RIFE控制算法下的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出為42.59 mW，非合作博弈控制方法下的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出為46.2 mW，本文方法的功率輸出僅為33.01 mW，不僅始終穩(wěn)定在35 mW以內(nèi)，且與對照組相比，分別下降了9.58 mW和13.19 mW，具有良好的控制效果。

場景3下電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出情況對比如圖5所示。

圖5 場景3下電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出情況對比

結(jié)合圖5所示的場景3下電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制測試結(jié)果，對在3種不同測試方法對應(yīng)的功率控制效果進(jìn)行分析，在整體上，它與場景1和場景2的測試結(jié)果特征基本一致。

其中，當(dāng)通信信道容量為1 bit/(s·Hz)時，RIFE控制算法和非合作博弈控制方法下的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出分別為19.8 mW和35.66 mW，而本文方法的功率輸出僅為16.69 mW，與對照組相比分別下降了3.11 mW和18.97 mW。當(dāng)通信信道容量為5 bit/(s·Hz)時，RIFE控制算法和非合作博弈控制方法下的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出分別為46.27 mW和60.15 mW，相比之下，本文方法的功率輸出僅為35.95 mW，仍穩(wěn)定在40 mW以內(nèi)，與對照組相比，分別下降10.35 mW和24.23 mW。

綜合上述測試結(jié)果可以得出如下結(jié)論。

（1）本文設(shè)計的基于自適應(yīng)哈希函數(shù)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制方法可以有效降低恒定通信條件下的網(wǎng)絡(luò)終端功率上升幅度。

（2）本文設(shè)計的基于自適應(yīng)哈希函數(shù)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制方法可以有效降低動態(tài)通信條件下的網(wǎng)絡(luò)終端功率輸出。

3 結(jié)束語

面對當(dāng)前的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展過程中存在的諸多優(yōu)化問題，終端功率控制技術(shù)作為立足通信網(wǎng)絡(luò)本身的內(nèi)容之一，無論是于對解決當(dāng)下電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展面臨的困境而言，還是對于未來通信系統(tǒng)的融合發(fā)展而言，都具有十分可觀的應(yīng)用前景。本文提出的基于自適應(yīng)哈希函數(shù)的電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端功率控制方法，切實(shí)降低了電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)終端在不同運(yùn)行場景下的功率輸出，對于電力線載波通信網(wǎng)絡(luò)效率的提升以及通信價值的體現(xiàn)都有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義和指導(dǎo)價值。

[1] 時晨光, 唐志誠, 丁琳濤, 等. 非理想檢測下面向異步多目標(biāo)跟蹤的異構(gòu)多雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)功率時間聯(lián)合優(yōu)化算法[J]. 雷達(dá)學(xué)報, 2023, 12(3): 563-575.

SHI C G, TANG Z C, DING L T, et al. Joint optimization of transmit power and dwell time for asynchronous multi-target tracking in heterogeneous multiple radar networks with imperfect detection[J]. Journal of Radars, 2023, 12(3): 563-575.

[2] 時晨光, 唐志誠, 周建江. 非理想檢測下基于多目標(biāo)跟蹤的多雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)功率時間管控算法[J]. 無人系統(tǒng)技術(shù), 2023(2): 42-51.

SHI C G, TANG Z C, ZHOU J J. Multi-target tracking-based joint power and dwell time allocation in multiple radar networks with non-ideal detection performance[J]. Unmanned Systems Technology, 2023(2): 42-51.

[3] 王徐來, 向廣利, 李蓓蕾, 等. 基于組合隨機(jī)性特征的哈希函數(shù)識別方案[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版), 2023, 69(2): 215-222.

WANG X L, XIANG G L, LI B L, et al. Hash function recognition scheme based on combinatorial randomness feature[J]. Journal of Wuhan University (Natural Science Edition), 2023, 69(2): 215-222.

[4] 林匯金, 楊俊華, 邱孟, 等. 基于RIFE法的波浪發(fā)電RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功率優(yōu)化控制[J]. 太陽能學(xué)報, 2022, 43(10): 364-370.

LIN H J, YANG J H, QIU M, et al. Optimal power control of rbf neural network strategy for wave power generation system based on rife algorithm[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2022, 43(10): 364-370.

[5] 代向榮, 時晨光, 周建江. 基于非合作博弈的分布式正交頻分復(fù)用雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)功率分配算法[J]. 戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù), 2022(5): 1-11.

DAI X R, SHI C G, ZHOU J J. Power allocation algorithm for distributed OFDM radar networks based on non-cooperative game theory[J]. Tactical Missile Technology, 2022(5): 1-11.

[6] 郭克鋒, 李成, 常淑桂. 下行鏈路NOMA中繼網(wǎng)絡(luò)功率分配策略及性能分析[J]. 湖南科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2022, 37(3): 95-103.

GUO K F, LI C, CHANG S G. Power allocation strategy and performance analysis of downlink NOMA relay networks[J]. Journal of Hunan University of Science & Technology (Natural Science Edition), 2022, 37(3): 95-103.

[7] 許笑微, 史孝華, 石芳, 等. 功率聯(lián)合受限的兩跳協(xié)作全雙工中繼網(wǎng)絡(luò)功率分配[J]. 流體測量與控制, 2022(2): 16-19.

XU X W, SHI X H, SHI F, et al. The research on power allocation for dual-hop cooperative full-duplex relay network with joint power limited[J]. Fluid Measurement & Control, 2022(2): 16-19.

[8] 陶亮, 查曉明, 田震, 等. 時變幅頻電勢激勵下基于貝賽爾函數(shù)的電力網(wǎng)絡(luò)建模及其功率傳輸特性分析[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報, 2022, 42(16): 6028-6041+6177.

TAO L, ZHA X M, TIAN Z, et al. Bessel function based modeling and power transmission characteristics analysis of power networks excited with time-varying amplitude-frequency potentials[J]. Proceedings of the CSEE, 2022, 42(16): 6028-6041+6177.

[9] 李莉, 魏宗博, 路晨賀, 等. 基于節(jié)點(diǎn)位置的水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)功率控制MAC協(xié)議[J]. 無線電工程, 2021, 51(11): 1238-1244.

LI L, WEI Z B, LU C H, et al. MAC protocol for power control of underwater acoustic sensor network based on node location[J]. Radio Engineering, 2021, 51(11): 1238-1244.

[10] 馮維, 雷燦, 吳端坡, 等. 基于物理層安全的無線網(wǎng)絡(luò)功率分配算法設(shè)計與仿真[J]. 實(shí)驗(yàn)室研究與探索, 2021, 40(10): 112-116.

FENG W, LEI C, WU D P, et al. Design and simulation of power allocation algorithm based on physical layer security for wireless networks[J]. Research and Exploration in Laboratory, 2021, 40(10): 112-116.

[11] 高偉, 陳利群, 唐春明, 等. 一次變色龍哈希函數(shù)及其在可修正區(qū)塊鏈中的應(yīng)用[J]. 計算機(jī)研究與發(fā)展, 2021, 58(10): 2310-2318.

GAO W, CHEN L Q, TANG C M, et al. One-time chameleon hash function and its application in redactable blockchain[J]. Journal of Computer Research and Development, 2021, 58(10): 2310-2318.

[12] 衛(wèi)宏儒, 黃靖怡. SOTS: 一個基于哈希函數(shù)更短的后量子數(shù)字簽名方案[J]. 計算機(jī)研究與發(fā)展, 2021, 58(10): 2300-2309.

WEI H R, HUANG J Y. SOTS: a hash function-based shorter post-quantum digital signature scheme[J]. Journal of Computer Research and Development, 2021, 58(10): 2300-2309.

Terminal power control method of power line carrier communication network based on adaptive hash function

XUE Hong, WANG Jiahan, SUN Yuling, HAN Bo, XIAO Yubai

State Grid Liaoning Electric Power Co., Ltd., Shenyang 110168, China

In the control of network terminal power, due to the overall low analysis of network state, the adaptive regulation ability of communication network terminal power is poor. Therefore, the power line carrier communication network terminal power control method based on adaptive hash function was proposed. Considering the dynamic fluctuation of the actual operating state of the power line carrier communication network, the adaptive mechanism was set for the hash function, and the adaptive hash function was constructed for the original running state data, and the final hash value was obtained in the variable chaotic mapping system. In the power control stage of the power line carrier communication network terminal, the communication network terminal was affected by the interference of other communication network terminals, and it was used as the input value of the adaptive hash function to realize the power control of each communication network terminal. In the test results, the proposed control method not only effectively reduces the increase range of network terminal power under constant communication conditions, but also effectively reduces the network terminal power output under dynamic communication conditions, which has a high adaptive adjustment ability.

adaptive hash function, power line carrier communication network, terminal power, adaptive mechanism, multi-chaos mapping, cellular mode, D2D mode

TN911.5

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2023192

2023?07?05；

2023?10?13

薛紅（1977? ），女，國網(wǎng)遼寧省電力有限公司高級工程師，主要從事電能計量、需求側(cè)管理、電力信息化等工作。

王佳晗（1990? ），女，國網(wǎng)遼寧省電力有限公司工程師，主要研究方向?yàn)橛嬃科骶邫z定檢測、需求側(cè)管理和電力信息化。

孫玉玲（1971? ），女，國網(wǎng)遼寧省電力有限公司工程師，主要從事電能計量和電力信息化工作。

韓博（1996? ），男，國網(wǎng)遼寧省電力有限公司助理工程師，主要研究方向?yàn)殡娔苡嬃科骶邫z定檢測和電力信息化。

肖羽白（1992? ），女，國網(wǎng)遼寧省電力有限公司工程師，主要研究方向?yàn)橛嬃科骶邫z定檢測、資產(chǎn)配送管理和電力信息化。