CN107104703A - 电力线网络中一种基于能量最小化的缓存系统算法设计 - Google Patents

电力线网络中一种基于能量最小化的缓存系统算法设计 Download PDF

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严佳慧
钱玉文
桂林卿
李骏
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Abstract

本发明公开了电力线MIMO网络中一种基于能量最小化的缓存系统算法设计。在电力线多中继协作小区的接入节点上加入缓存技术，建立了基于缓存机制的中继协作模型。该模型以系统总功耗为目标函数，用户信干比和节点功率为限制条件，提出了基于半正定松弛和0范数函数近似的方法，将多中继协同优化问题转化为连续的凸规划问题，进而通过迭代方法求得最优规划解。实践证明了此方法在满足通信服务质量的前提下，能够使系统消耗的能量最小化，满足了用户对通信服务质量和系统低功耗的双向要求。

Description

电力线网络中一种基于能量最小化的缓存系统算法设计
技术领域
本发明涉及的是电力线MIMO网络中的一种基于能量最小化的缓存系统算法设计，属于电力线通信(Power Line Communication，PLC)领域。
背景技术
近年来，随着新一轮能源变革的兴起，全球的能源格局正在发生重大的变化。互联网、物联网、电力系统和通信网融合的更加紧密，这推动了传统网络向智能电网(SmartGrid，SG)的快速转变，电力线通信(Power Line Communication，PLC)应用地越来越广泛。具有高速化和大容量等特性的电力线网络逐渐涌现出来。电力线通信利用已有的电力线作为通信介质，实现电力线网络的互联互通，是将来实现“四网融合”的技术基础。另外，一个电力线通信系统还包括调制解调器、中继等设备。调制器将信息调制到高频信号上，然后将此高频信号加载于电力线的电流上实现信号传输。在接收端，解调器将高频信号从低频电流上分离出来，再将信息从高频载波上解调出来。电力线通信系统可以很好的应用在智能家居系统中。家庭中的电器设备可以作为用户和主PLC调制解调器(基站)进行通信。
电力线通信以其独有的优势朝着高速化和大容量方向快速发展。如何在满足通信服务质量的前提下，怎样使系统消耗的能量最小化，提高数据的传输效率。这是电力线通信系统中亟需解决的一个重大问题。当前国内对电力线通信系统的能耗问题研究还比较少，且不够成熟。国外在这方面的研究较多、较成熟，但是仍存在效率不高、系统能耗大等缺陷。
多输入多输出(MIMO)技术，是一种提高系统性能的有效手段。MIMO技术首先被用到无线领域，随着电力线的发展，这一技术逐渐被应用到了电力线通信中。协同多点传输技术在中继点间的运用可以大幅度提高系统的平均吞吐量和边缘用户的性能，而缓存技术在接入点上的运用迎合了当代以内容为核心的传输要求，可以有效提高数据传输的效率。常用的缓存策略有两种：随机分配策略和贪婪分配策略。
本发明将对电力线MIMO网络中基于能量最小化的缓存系统算法进行说明。
发明内容
发明目的：针对目前电力线通信系统中系统能量分配不合理，总能耗过大问题，本发明设计了一种基于能量最小化的缓存系统算法。
技术方案：本发明提出的基于能量最小化的缓存系统算法，主要包括以下几个阶段。
第一阶段：中央处理器储存着用户可能需要的所有数据，每个接入节点有N个发射端口。wij表示第i个接入节点上发给第j个用户的预编码，wj＝[w1j H,w2j H,…,wij H]H构成了服务第j个用户的预编码向量。这样中继节点端的发射信号可以表示为X＝w1x1+w2x2+…+wjxj。其中，xj表示发给第j个用户的数据信号。第i个接入节点到第j个用户的信道衰减用向量hij H表示。则第k个用户接收到的信号可以表示为zk为第k个用户接收到的噪声。这样可得第k个用户的信干比为
根据信干比，第k个用户的信道容量为
Rk＝log(1+SINRk)(2)
第二阶段：在满足每个中继节点信干比要求的前提下尽量不使用回程链路就可以实现数据传输。用户j需要的文件用fj表示。定义函数节点给单个用户传输数据的速率可用信道容量Rk的大小反映。此外，中央处理器给中继节点传输文件的速率至少要和中继节点给用户传输文件的和速率相等，所以可用接入节点上的和速率来近似回程下行链路的传输速率，也是接入节点i的接收速率，表示为
第三阶段：中央处理器传输数据需要消耗能量，假设中央处理器和节点间通过电力线实现连接，发射信号经过中高压电力线网络传输到节点i，Pσ是信道中的噪声功率，是发射端与接收端增益之积，λ是载波信号的波长，中央处理器距离各节点距离都是d，CG,λ是与G和λ有关的常数。于是中央处理器的回程下行链路总能耗的期望表示为而接入节点上的预编码能量的期望表示为其中，η为中继节点实际发送功率与端口预编码能量间的转化因子，与发射功率呈线性关系。
第四阶段：在前三个阶段的基础上，建立起一个以总能耗为目标的优化模型，它需要满足两个条件，一是接收端信干比的限制；二是中继节点各端口最大功率的限制。其优化模型为：
其中，αk是满足服务质量要求下的最低信干比，Pi是端口可发送的最大功率。
附图说明
图1为算法流程图
图2为三种调度方法下每个用户分配的时间资源
图3为三种调度方法下系统的总功耗
具体实施方式
基于能量最小化的缓存系统算法基本流程如下：
(1)步骤1：
估计P0，且需满足两个约束条件：一是接收端信干比(SINR)的限制；二是中继节点各端口最大功率的限制，如下式：
(2)步骤2：
采用半正定松弛(Semidefinite Relaxation，SDR)方法对P0进行处理，使其矩阵化。因此P0可以转化为PSDR。
(3)步骤3：
用平滑函数(如：对数函数、指数函数、反正切函数)近似的方法将PSDR转化为凸的连续函数。
(4)步骤4：
通过DC算法迭代出一系列局部最优解Wj。更新方法如下：
本专利仿真出了不同转化因子η下中继能量消耗、回程链路能量消耗和系统总能耗增减的对比图，如图2所示，绿色实线为回程链路能耗的变化折线，红色实线为中继能耗的变化折线，两者之和为蓝色实线表示的总能耗。虽然两者一增一减，但回程能耗增加的速度远远小于中继能耗减少的速度，总能耗也在一直减小。如果仅从仿真上来看，我们希望中继转化的效率η越高越好，这样总能耗就可以无限降低。但在现实模型中，效率转化因子并不是可以无限增大的，转化因子η越高，对设备的要求也就越高，这需要投入大量的经济成本。图3则对不同缓存长度下迭代次数进行了对比。每一条实线反映了当前情况下中继能量随着迭代次数逐渐趋于稳定的过程，可以看出，缓存长度越长迭代过程的波动程度越缓和，趋于稳定的速度也相对快一点，增加缓存的长度可以减少迭代的次数。
总之，本专利提出的基于能量最小化的缓存系统算法满足了用户质量和系统总功耗最小的双向要求。

Claims (4)

1.电力线MIMO网络中一种引入能量最小化的缓存系统算法，其特征在于：此方法是电力线MIMO网络中，在满足用户服务质量(QOS)要求的前提下提出的，以追求系统总功耗最小为目标的一种缓存系统算法。
2.如权利要求1所述的电力线MIMO网络中一种引入能量最小化的缓存系统算法，其特征在于：不同于单中继非合作优化问题可以转化为二次约束二次规划问题(SOCP)，这是一个典型的凸优化问题，而该方法模型中的多节点协调优化问题是一个NP-hard问题。
3.如权利要求1所述的电力线MIMO网络中一种引入能量最小化的缓存系统算法，其特征在于：此算法先采用半正定松弛(SDR)方法对模型进行数学上的处理，使其矩阵化，再利用0范数近似函数进行求解，将原问题转化为凸优化问题，使其有全局最优解。
4.如权利要求1所述的电力线MIMO网络中一种引入能量最小化的缓存系统算法，其特征在于：将原目标函数转化为凸的连续函数后通过DC算法迭代更新θj,i的值，最终获得局部最优解Wj *。
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