CN110932919A - 一种智能电网多接口异构通信平台的优化传输调度方法 - Google Patents

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CN110932919A CN202010001575.0A CN202010001575A CN110932919A CN 110932919 A CN110932919 A CN 110932919A CN 202010001575 A CN202010001575 A CN 202010001575A CN 110932919 A CN110932919 A CN 110932919A
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Abstract

本发明公开了一种智能电网多接口异构通信平台的优化传输调度方法，使得传输过程达到最大的吞吐量和合理的资源分配。其步骤包括：1、换流站内不同类型传感器采集换流站内各类数据，包括电压、电流、温湿度、控制类等数据，然后将这些数据传给智能电网多接口异构通信平台。2、将采样的数据按照数据种类、采样的时刻进行编码3、将每个数据包通过选择智能电网多接口异构通信平台上的有线(PLC)和无线(LTE)中的一种传输方式，更有效的将数据传给远程云端监控设备。本发明可以在满足数据传输的时延要求和各类数据的误比特率的要求下，优化分配无线通信资源与有线通信资源，使得最大化系统的吞吐量。

Description

一种智能电网多接口异构通信平台的优化传输调度方法
技术领域
本发明涉及异构网络数据传输与调度领域，具体说的是一种智能电网多接口异构通信平台的优化传输调度方法，该方法使得传输过程达到最大的吞吐量和合理的资源分配。
背景技术
智能电网是当今世界电力系统发展变革的方向，是未来电力系统的发展趋势。智能电网是将传统的物理电网技术与现代数字化技术相结合，运用现代化通信技术、智能传感技术、信息技术及智能控制技术等先进手段，提高电网的通信与计算功能，实现更可靠、更安全、更经济、更高效、更环保的新型电力系统。在应用层面智能电网的提出可视作新能源技术的提高，缓解日益紧张的能源问题和日渐严重的环境污染问题。智能电网是一个完全自动化的供电网络，智能电网需要依靠广泛的分布式智能终端和宽带通信技术为基础，才可以保证用户和终端、终端与电网公司之间形成可靠的连接。
电力线通信与无线通信具有各自的优势。在低速率的应用场景下，由于PLC技术不受障碍物影响，可以在超窄带的场景中实现长距离通信，NB-PLC是通过低压电网进行的数据通信，其工作频率带宽为0-500kHz，数据速率为数十kb/s。与宽带PLC(BPLC，1.7-250MHz)相比，宽带PLC通常需要设备间距离较短的多个中继器，但相应地会提高实施成本。同时PLC本身即是一个多信道传输系统，MIMO-PLC利用空时编码实现的发送分集以及空间复用可以大大提高系统的稳定性与传输效率。无线系统具有移动性的优点，然而安全性差，需要使用扩频技术分配到大带宽上，降低传输信号被捕获的可能性。无线通信技术早在美国80年代中期就已经用在电信息采集中，他们在抄表仪器中开发了一种简单的900MHz无线单向开关键控发射器，可以更方便地使用手持接收器读取，这种数据接收器被称作ERT，并且这种设备今天仍然在用于燃气，水和电表。将ERT引入到集中器设备中，有效地实现了抄表过程的完全自动化，并且具备更细粒度间隔读取的能力，而不是通常标准每月的读取数据。
北京邮电大学马立贤等提出了电力线载波与无线混合多信道中继模型(北京邮电大学硕士学位论文，2019，“电力线载波与无线融合多信道传输技术研究”)，通过仿真结果表明，基于自适应中继选择的电力线载波与无线多信道协作通信方式可以有效地提高系统的可靠性，并且适用于长距离传输。但是此模型没有考虑传输过程中系统吞吐量的问题，可能造成传输通信资源浪费。
国网福建省电力有限公司经济技术研究院唐元春等提出了一种分层异构网络接入协同选择方案(电力系统保护与控制，[2019-11-06]:1-8，“面向电力无线专网的分层异构网络接入协同选择方案”)，研究了均衡网络静态性能指标和动态性能指标的多目标联合优化，并利用改进非支配排序遗传算法求解该方案的最优解。但是此方案只考虑了无线异构网络，没有考虑有线传输对数据传输和资源分配的影响。
中国联合网络通信集团有限公司贾佳等发明一种数据传输调度方法和装置(公开号：CN109547360A)，其方法包括：获取路由器接收数据包的时间；再根据所述时间和所述数据包中携带的流状态信息，确定所述数据在所述路由器中最大可等待发送时长；然后根据所述最大可等待发送时长，控制所述路由器发送所述数据包。但是此方法没有考虑数据传输中环境的干扰，可能会造成数据的丢包。
上海交通大学邹经纬等发明了一种异构无线网络中能量有效的资源分配方法(公开号：CN104869646A)，包括步骤：初始化移动终端的功率分配；确定无线接入技术的能量有效的带宽资源分配；分别确定每个移动终端的能量有效的功率资源分配；对移动终端发射功率进行调整，计算能量效率和；重复上述步骤，直到异构无线网络的能量效率和的值最大。但是此方法没有考虑资源块的分配，可能会造成资源分配不合理。
发明内容
本发明是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提供了一种智能电网多接口异构通信平台的优化传输调度方法，以期能同时考虑有线传输过程中存在的数据缓冲区、传输介质的影响和无线传输过程中环境的干扰，从而提高传输速率并且减少干扰的影响，并同时提高传输过程中的吞吐量，以达到合理的资源分配。
本发明为解决技术问题采用如下技术方案：
本发明一种智能电网多接口异构通信平台的优化传输调度方法的特点是应用于由N个不同类型传感器的无线传感器网络节点、一个智能电网多接口异构通信平台和一个远程云端监控设备所组成的异构网络环境中，所述优化传输调度方法是按如下步骤进行：
步骤一、在所述异构网络环境中，将N个传感器进行编号{1,2,···,n,···,N}，其中，n表示第n个传感器的序号，1≤n≤N；令第n个传感器的采样周期为Tn，令所有传感器采样周期的最小公倍数为T；第n个传感器在采样周期的最小公倍数T内重复采样{1,2,···,i,···,I}次，其中，i表示第i次采样的序号，且
Figure BDA0002353695880000021
令第n个传感器在第i次采样的数据量为Dn,i；
步骤二、利用式(1)确定在有线传输过程中第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i在数据缓冲区停留的总时间τn,i：
式(1)中，rPLC表示有线传输速率，m(tn,i)表示t时刻第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i在缓冲区的深度，并有：
Figure BDA0002353695880000032
式(2)中，m(t1,1)表示第1个传感器在第1次采样的数据在缓冲区的深度，Da,b表示第a个传感器在第b次采样的数据量，Xa,b表示第a个传感器在第b次采样的数据量Da,b是用有线传输还是用无线传输，即决策变量，Ta表示第a个传感器的采样周期；1≤a≤n，1≤b≤i；
步骤三、利用式(3)确定在无线传输过程中的误比特率Pb：
Figure BDA0002353695880000033
式(3)中，γ表示信噪比门限，erf(·)表示误差函数，
Figure BDA0002353695880000034
表示用户的平均信噪比，并有：
Figure BDA0002353695880000035
式(4)中，N0表示高斯白噪声，Pt表示传感器的最大发射功率，K表示无线传输中数据包的数目，d0表示传感器到基站的参考距离，d表示传感器到基站的实际距离，λ表示路径损耗指数；
步骤四、以智能电网多接口异构通信平台吞吐量的最大值为目标函数，所述吞吐量为用有线和用无线传输的总数据量与时间的比值；
根据有线和用无线传输的限制和各类数据的不同标准建立一系列约束条件；
步骤五、将所述目标函数的求解变量松弛为连续变量，将所述目标函数的非线性整数规划问题变成非线性规划问题，从而用KKT条件求出所述非线性规划问题的解；
步骤六、用分支定界法得到所述目标函数的求解变量，从而根据所述求解变量对数据量使用有线传输或是无线传输。
本发明所述的优化传输调度方法的特点也在于，所述步骤四是按如下过程进行：
步骤4.1、利用式(5)建立目标函数：
Figure BDA0002353695880000041
式(5)中，Xn,i表示第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i是用有线传输还是用无线传输，即决策变量，TP表示吞吐量；
步骤4.2、利用式(6)到(10)构建约束条件：
Figure BDA0002353695880000042
Figure BDA0002353695880000043
Figure BDA0002353695880000044
Xn,i≤1 (9)
Xn,i∈{0,1} (10)
式(6)表示用有线传输的数据传输的总时间不能超过第n个传感器数据的时延要求Tc,n；
式(7)表示用无线传输的数据的误比特率不能超过数据要求的误比特率(1-Pe,n)，Pe,n表示第n个传感器数据用无线传输的数据成功接收率；
式(8)表示用无线传输数据所消耗的资源块不超过无线传输资源块数量Y，RRB表示LTE资源块传输速率；
式(9)表示一个数据包只能用有线或无线中的一种方式传输，Xn,i表示第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i是用有线传输还是用无线传输，即决策变量，Xn,i＝1表示用有线传输，Xn,i＝0表示用无线传输；
式(10)表示目标函数的决策变量Xn,i只能取0或1。
所述步骤五是按如下过程进行：
步骤5.1、将所述目标函数的求解变量松弛为连续变量，根据式(11)建立所述非线性规划问题的拉格朗日函数：
L(Xn,i,λ)＝TP+λ1h1(Xn,i)+λ2h2(Xn,i)+λ3h3(Xn,i)+λ4h4(Xn,i) (11)
式(11)中，L(Xn,i,λ)表示关于Xn,i和拉格朗日乘数λ的拉格朗日函数，h1(Xn,i)、h2(Xn,i)、h3(Xn,i)、h4(Xn,i)分别表示四个约束函数，λ1、λ2、λ3、λ4表示对应约束函数的拉格朗日乘数，并有：
Figure BDA0002353695880000051
Figure BDA0002353695880000052
Figure BDA0002353695880000053
h4(Xn,i)＝Xn,i-1 (15)
步骤5.2、根据式(16)到(19)建立KKT条件，从而通过联合KKT条件相关等式，求出经过松弛的非线性规划问题的最优解Xrelax：
Figure BDA0002353695880000054
h1(Xn,i)≤0，h2(Xn,i)≤0，h3(Xn,i)≤0，h4(Xn,i)≤0 (17)
λ1，λ2，λ3，λ4≥0 (18)
λ1h1(Xn,i)＝0，λ2h2(Xn,i)＝0，λ3h3(Xn,i)＝0，λ4h4(Xn,i)＝0 (19)。
所述步骤六是按如下过程进行：
步骤6.1、将所述目标函数
Figure BDA0002353695880000055
作为问题P-1；
初始化k＝0，L＝0，U＝Zrelax，Zrelax表示Xrelax对应的最优目标函数值；
步骤6.2、从最优解Xrelax中任意选择一个不符合0-1约束条件的解Xj，即：Xj∈(0,1)；
步骤6.3、若0≤Xj＜ε成立，则将约束条件Xj＝0加到问题p-1中，形成子问题Ⅰ；否则，将约束条件Xj＝1加到问题p-1中，形成子问题Ⅱ，ε表示0到1内任意值；
步骤6.4、将k+1赋值给k后，继续求出子问题Ⅰ或子问题Ⅱ的松弛问题解，记为Xk，并将对应的最优目标函数值记为Zk；
步骤6.5、找出最优目标函数最大值U作为新的上界，即：
U＝max{Zk′|k′＝1,2,…,k}，Xk′∈[0，1]；
步骤6.6、再从符合0-1条件的分支中，找出目标函数最大值L作为新的下界，即：
L＝max{Zk′|k′＝1,2,…,k}，Xk′∈{0，1}；
步骤6.7、若在各个分支中存在最优目标函数值小于下界的值，即：Zk′＜L，则剪掉相应的分支；否则，继续执行步骤6.8；
步骤6.8、若在各个分支中存在最优目标函数值大于下界的值，即：Zk′＞L，且不符合0-1条件，则返回步骤6.2；否则，表示所有分支的最优目标函数值等于下界，即：Zk′＝L，执行步骤6.9；
步骤6.9、将Zk′赋值Z0-1，将Xk′赋值给X0-1，并作为问题p-1的最优解，其中，X0-1表示符合0-1约束条件的最优解；Z0-1表示最优0-1解对应的最优目标函数值。
与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
1、本发明优化传输调度方法包含了数据有线/无线传输方式的选择、资源块的分配和数据的丢失，从而使换流站内数据传输过程中传输速度更快，误比特率更低，资源分配更合理。
2、本发明将智能电网多接口异构通信的传输调度问题转化为一种非线性整数规划问题，把目标函数的求解变量松弛为连续变量，利用联合KKT条件求出经过松弛的非线性问题最优解；最后利用分支定界法求出目标函数非线性整数规划最优解，从而大大减少了求解问题时的运算量，解决了优化传输调度问题，使得系统的吞吐量达到最大，提高了运算速度。
附图说明
图1为本发明一种智能电网多接口异构通信平台与优化传输调度方法系统的架构图。
具体实施方式
本实施例中，如图1所示，异构网络环境拥有N个不同类型传感器的无线传感器网络节点、一个智能电网多接口异构通信平台和一个远程云端监控设备；其中：
不同类型传感器的无线传感器网络节点：负责采集换流站内电压、电流、温湿度以及控制类的数据，然后将采集的数据传给智能电网多接口异构通信平台；
智能电网多接口异构通信平台：它是拥有有线通信传输接口和LTE网络接口的智能多接口设备，能够实现多种协议与基于IEEE802.11标准协议之间的协议转换和多种有线/无线数据解析与转发。其中有线传输模块中存在数据缓冲区，用于存放传感器采集的数据。
远程云端监控设备：接收从智能电网多接口异构通信平台通过有线或者无线传输过来的数据，并对数据进行处理和存储，实现对系统的监控。
智能电网多接口异构通信平台上拥有多个有线或者无线传输接口。有线传输因为数据缓冲区的存在和传输介质等原因，所以传输速率较低，但是由于有线传输不容易受到外界干扰，因而可靠性高；而无线传输在传输过程中容易被干扰，造成数据的丢包现象，所以可靠性较低。
如图1所示，一种智能电网多接口异构通信平台的传输调度方法是按如下步骤进行：
步骤一、在异构网络环境中，将N个传感器进行编号{1,2,···,n,···,N}，其中，n表示第n个传感器的序号，1≤n≤N；令第n个传感器的采样周期为Tn；本实施例中，各个传感器进行编号{1,2,3},它们的采样周期分别为{T1,T2,T3}，T1＝30ms，T2＝60ms，T3＝90ms，令所有传感器采样周期的最小公倍数为T＝180ms；第n个传感器在采样周期的最小公倍数T＝180ms内会重复采样{1,2,···,i,···,I}次，其中，i表示第i次采样的序号，且
Figure BDA0002353695880000071
180ms内，第一个传感器采样6次，第二个传感器采样3次，第三个传感器采样2次；令第n个传感器在第i次采样的数据量为Dn,i，D1,1＝100bytes，D1,2＝110bytes，D1,3＝120bytes，D1,4＝130bytes，D1,5＝140bytes，D1,6＝150bytes，D2,1＝200bytes，D2,2＝220bytes，D2,3＝250bytes，D3,1＝300bytes，D3,2＝350bytes；
步骤二、利用式(1)确定在有线传输过程中第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i在数据缓冲区停留的总时间τn,i：
Figure BDA0002353695880000072
式(1)中，rPLC表示有线传输速率，rPLC＝8Mbps＝106bytes/s，m(tn,i)表示t时刻第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i在缓冲区的深度，并有：
Figure BDA0002353695880000081
式(2)中，m(t1,1)表示第1个传感器在第1次采样的数据在缓冲区的深度，m(t1,1)＝106bytes，Da,b表示第a个传感器在第b次采样的数据量，Xa,b表示第a个传感器在第b次采样的数据量Da,b是用有线传输还是用无线传输，即决策变量，Ta表示第a个传感器的采样周期；1≤a≤n，1≤b≤i；即：
Figure BDA0002353695880000082
步骤三、利用式(3)确定在无线传输过程中数据的误比特率Pb：
Figure BDA0002353695880000083
式(3)中，γ表示信噪比门限，γ＝10，erf(·)表示误差函数，其中σ＝2，
Figure BDA0002353695880000084
表示用户的平均信噪比，并有：
Figure BDA0002353695880000085
式(4)中，N0表示高斯白噪声，N0＝1dB，Pt表示传感器的最大发射功率，Pt＝20dB，K表示无线传输中数据包的数目，K＝100，d0表示传感器到基站的参考距离，d0＝50m，d表示基站与传感器的实际距离，d＝500m，λ表示路径损耗指数，λ＝2；
代入
Figure BDA0002353695880000086
可以求出
Figure BDA0002353695880000087
代入
Figure BDA0002353695880000088
可以求出erf(-3.54)＝-erf(3.54)，通过网上查表可知：
-erf(3.54)＝-0.9999994
Figure BDA0002353695880000089
代入
Figure BDA00023536958800000810
可以求出Pb＝0.0000003；
步骤四、以智能电网多接口异构通信平台吞吐量的最大值为目标函数，该吞吐量为用有线和用无线传输的总数据量与时间的比值；根据有线和用无线传输的限制和各类数据的不同标准建立一系列约束条件；从而利用式(5)-(10)建立智能电网多接口异构通信传输模型；
目标函数如式(5)所示：
Figure BDA0002353695880000091
式(5)表示系统的吞吐量TP，即传输的数据量之和与采样时间之比，n表示第n个传感器，i表示第i次采样，T表示采样的时间；Xn,i表示采集的数据用有线传输还是用无线传输，即决策变量；
Figure BDA0002353695880000092
表示I次采样n个传感器传输的总数据大小；
约束条件如式(6)-式(10)所示：
Figure BDA0002353695880000093
Figure BDA0002353695880000094
Figure BDA0002353695880000095
xn,i≤1 (9)
Xn,i∈{0,1} (10)
式(6)表示用有线传输的数据传输的总时间不能超过数据的时延要求Tc,n，Tc,n表示第n个传感器数据的时延要求，Tc,1＝15μs，Tc,2＝22μs，Tc,3＝35μs；
式(7)表示用无线传输的数据的误比特率不能超过数据要求的误比特率(1-Pe,n)，Pe,n表示第n个传感器数据用无线传输的数据成功接收率，Pe,1＝0.99940，Pe,2＝0.99900，Pe,3＝0.99850；
式(8)表示用无线传输数据所消耗的资源块不超过Y，Y表示无线传输资源块数量，Y＝100，RRB表示LTE资源块传输速率；RRB＝30bytes/s；
式(9)表示一个数据包只能用有线或无线中的一种方式传输，Xn,i表示第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i是用有线传输还是用无线传输，即决策变量，Xn,i＝1表示用有线传输，Xn,i＝0表示用无线传输；
式(10)表示目标函数的决策变量Xn,i只能取0或1；
步骤五、将提出的目标函数的求解变量松弛为连续变量，将非线性整数规划问题变成非线性规划问题，从而用KKT条件求出所述非线性规划问题的解；
步骤5.1、根据式(11)建立该问题的拉格朗日函数：
L(Xn,i,λ)＝TP+λ1h1(Xn,i)+λ2h2(Xn,i)+λ3h3(Xn,i)+λ4h4(Xn,i) (11)
式(11)中，L(Xn,i,λ)表示关于Xn,i和拉格朗日乘数λ的拉格朗日函数，h1(Xn,i)、h2(Xn,i)、h3(Xn,i)、h4(Xn,i)分别表示四个约束函数，λ1、λ2、λ3、λ4表示对应约束函数的拉格朗日乘数，并有：
Figure BDA0002353695880000101
Figure BDA0002353695880000102
Figure BDA0002353695880000103
h4(Xn,i)＝Xn,i-1 (15)
步骤5.2、根据式(16)到(19)建立KKT条件，从而通过联合KKT条件相关等式，求出经过松弛的非线性规划问题的最优解Xrelax：
Figure BDA0002353695880000104
h1(Xn,i)≤0，h2(Xn,i)≤0，h3(Xn,i)≤0，h4(Xn,i)≤0； (17)
λ1，λ2，λ3，λ4≥0； (18)
λ1h1(Xn,i)＝0，λ2h2(Xn,i)＝0，λ3h3(Xn,i)＝0，λ4h4(Xn,i)＝0； (19)
步骤六、用分支定界法得到所述目标函数的求解变量，从而根据所述求解变量对数据量使用有线传输或是无线传输。
步骤6.1、将所述目标函数
Figure BDA0002353695880000111
作为问题P-1；
初始化k＝0，L＝0，U＝Zrelax，Zrelax表示Xrelax对应的最优目标函数值；
步骤6.2、从最优解Xrelax中任意选择一个不符合0-1约束条件的解Xj，即：Xj∈(0,1)；
步骤6.3、若0≤Xj＜ε成立，则将约束条件Xj＝0加到问题p-1中，形成子问题Ⅰ；否则，将约束条件Xj＝1加到问题p-1中，形成子问题Ⅱ，ε表示0到1内任意值；
步骤6.4、将k+1赋值给k后，继续求出子问题Ⅰ或子问题Ⅱ的松弛问题解，记为Xk，并将对应的最优目标函数值记为Zk；
步骤6.5、找出最优目标函数最大值U作为新的上界，即：
U＝max{Zk′|k′＝1,2,…,k}，Xk′∈[0，1]；
步骤6.6、再从符合0-1条件的分支中，找出目标函数最大值L作为新的下界，即：
L＝max{Zk′|k′＝1,2,…,k}，Xk′∈{0，1}；
步骤6.7、若在各个分支中存在最优目标函数值小于下界的值，即：Zk′＜L，则剪掉相应的分支；否则，继续执行步骤6.8；
步骤6.8、若在各个分支中存在最优目标函数值大于下界的值，即：Zk′＞L，且不符合0-1条件，则返回步骤6.2；否则，表示所有分支的最优目标函数值等于下界，即：Zk′＝L，执行步骤6.9；
步骤6.9、将Zk′赋值Z0-1，将Xk′赋值给X0-1，并作为问题p-1的最优解，其中，X0-1表示符合0-1约束条件的最优解；Z0-1表示最优0-1解对应的最优目标函数值。
表1 一种智能电网多接口异构通信平台的优化传输调度系统参数
Figure BDA0002353695880000121
表1中给出了上述步骤中的所有参数。

Claims (4)

1.一种智能电网多接口异构通信平台的优化传输调度方法，其特征是应用于由N个不同类型传感器的无线传感器网络节点、一个智能电网多接口异构通信平台和一个远程云端监控设备所组成的异构网络环境中，所述优化传输调度方法是按如下步骤进行：
步骤一、在所述异构网络环境中，将N个传感器进行编号{1,2,···,n,···,N}，其中，n表示第n个传感器的序号，1≤n≤N；令第n个传感器的采样周期为Tn，令所有传感器采样周期的最小公倍数为T；第n个传感器在采样周期的最小公倍数T内重复采样{1,2,···,i,···,I}次，其中，i表示第i次采样的序号，且
Figure FDA0002353695870000011
令第n个传感器在第i次采样的数据量为Dn,i；
步骤二、利用式(1)确定在有线传输过程中第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i在数据缓冲区停留的总时间τn,i：
Figure FDA0002353695870000012
式(1)中，rPLC表示有线传输速率，m(tn,i)表示t时刻第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i在缓冲区的深度，并有：
Figure FDA0002353695870000013
式(2)中，m(t1,1)表示第1个传感器在第1次采样的数据在缓冲区的深度，Da,b表示第a个传感器在第b次采样的数据量，Xa,b表示第a个传感器在第b次采样的数据量Da,b是用有线传输还是用无线传输，即决策变量，Ta表示第a个传感器的采样周期；1≤a≤n，1≤b≤i；
步骤三、利用式(3)确定在无线传输过程中的误比特率Pb：
Figure FDA0002353695870000014
式(3)中，γ表示信噪比门限，erf(·)表示误差函数，
Figure FDA0002353695870000015
表示用户的平均信噪比，并有：
Figure FDA0002353695870000016
式(4)中，N0表示高斯白噪声，Pt表示传感器的最大发射功率，K表示无线传输中数据包的数目，d0表示传感器到基站的参考距离，d表示传感器到基站的实际距离，λ表示路径损耗指数；
步骤四、以智能电网多接口异构通信平台吞吐量的最大值为目标函数，所述吞吐量为用有线和用无线传输的总数据量与时间的比值；
根据有线和用无线传输的限制和各类数据的不同标准建立一系列约束条件；
步骤五、将所述目标函数的求解变量松弛为连续变量，将所述目标函数的非线性整数规划问题变成非线性规划问题，从而用KKT条件求出所述非线性规划问题的解；
步骤六、用分支定界法得到所述目标函数的求解变量，从而根据所述求解变量对数据量使用有线传输或是无线传输。
2.根据权利要求1所述的优化传输调度方法，其特征是，所述步骤四是按如下过程进行：
步骤4.1、利用式(5)建立目标函数：
Figure FDA0002353695870000021
式(5)中，Xn,i表示第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i是用有线传输还是用无线传输，即决策变量，TP表示吞吐量；
步骤4.2、利用式(6)到(10)构建约束条件：
Figure FDA0002353695870000022
Figure FDA0002353695870000023
Figure FDA0002353695870000024
Xn,i≤1 (9)
Xn,i∈{0,1} (10)
式(6)表示用有线传输的数据传输的总时间不能超过第n个传感器数据的时延要求Tc,n；
式(7)表示用无线传输的数据的误比特率不能超过数据要求的误比特率(1-Pe,n)，Pe,n表示第n个传感器数据用无线传输的数据成功接收率；
式(8)表示用无线传输数据所消耗的资源块不超过无线传输资源块数量Y，RRB表示LTE资源块传输速率；
式(9)表示一个数据包只能用有线或无线中的一种方式传输，Xn,i表示第n个传感器在第i次采样的数据量Dn,i是用有线传输还是用无线传输，即决策变量，Xn,i＝1表示用有线传输，Xn,i＝0表示用无线传输；
式(10)表示目标函数的决策变量Xn,i只能取0或1。
3.根据权利要求1所述的优化传输调度方法，其特征是所述步骤五是按如下过程进行：
步骤5.1、将所述目标函数的求解变量松弛为连续变量，根据式(11)建立所述非线性规划问题的拉格朗日函数：
L(Xn,i,λ)＝TP+λ1h1(Xn,i)+λ2h2(Xn,i)+λ3h3(Xn,i)+λ4h4(Xn,i) (11)
式(11)中，L(Xn,i,λ)表示关于Xn,i和拉格朗日乘数λ的拉格朗日函数，h1(Xn,i)、h2(Xn,i)、h3(Xn,i)、h4(Xn,i)分别表示四个约束函数，λ1、λ2、λ3、λ4表示对应约束函数的拉格朗日乘数，并有：
Figure FDA0002353695870000031
Figure FDA0002353695870000032
Figure FDA0002353695870000033
h4(Xn,i)＝Xn,i-1 (15)
步骤5.2、根据式(16)到(19)建立KKT条件，从而通过联合KKT条件相关等式，求出经过松弛的非线性规划问题的最优解Xrelax：
Figure FDA0002353695870000034
h1(Xn,i)≤0，h2(Xn,i)≤0，h3(Xn,i)≤0，h4(Xn,i)≤0 (17)
λ1，λ2，λ3，λ4≥0 (18)
λ1h1(Xn,i)＝0，λ2h2(Xn,i)＝0，λ3h3(Xn,i)＝0，λ4h4(Xn,i)＝0 (19)。
4.根据权利要求3所述的优化传输调度方法，其特征是，所述步骤六是按如下过程进行：
步骤6.1、将所述目标函数
Figure FDA0002353695870000041
作为问题P-1；
初始化k＝0，L＝0，U＝Zrelax，Zrelax表示Xrelax对应的最优目标函数值；
步骤6.2、从最优解Xrelax中任意选择一个不符合0-1约束条件的解Xj，即：Xj∈(0,1)；
步骤6.3、若0≤Xj＜ε成立，则将约束条件Xj＝0加到问题p-1中，形成子问题Ⅰ；否则，将约束条件Xj＝1加到问题p-1中，形成子问题Ⅱ，ε表示0到1内任意值；
步骤6.4、将k+1赋值给k后，继续求出子问题Ⅰ或子问题Ⅱ的松弛问题解，记为Xk，并将对应的最优目标函数值记为Zk；
步骤6.5、找出最优目标函数最大值U作为新的上界，即：
U＝max{Zk′|k′＝1,2,…,k}，Xk′∈[0，1]；
步骤6.6、再从符合0-1条件的分支中，找出目标函数最大值L作为新的下界，即：
L＝max{Zk′|k′＝1,2,…,k}，Xk′∈{0，1}；
步骤6.7、若在各个分支中存在最优目标函数值小于下界的值，即：Zk′＜L，则剪掉相应的分支；否则，继续执行步骤6.8；
步骤6.8、若在各个分支中存在最优目标函数值大于下界的值，即：Zk′＞L，且不符合0-1条件，则返回步骤6.2；否则，表示所有分支的最优目标函数值等于下界，即：Zk′＝L，执行步骤6.9；
步骤6.9、将Zk′赋值Z0-1，将Xk′赋值给X0-1，并作为问题p-1的最优解，其中，X0-1表示符合0-1约束条件的最优解；Z0-1表示最优0-1解对应的最优目标函数值。
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