CN111148256B - 基于NB-IoT协议的智能电网上行信道的资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于NB‑IoT协议的智能电网上行信道的资源分配方法，其步骤包括：1、智能电网中的不同类型传感器采样出所需监控的数据；2、将采样的数据按照传感器编号和采样次数进行编码；3、根据检测环节所检测到的突发干扰分布，将编码的数据进行信道分集处理；4、根据无线系统的总资源大小和信道分集次数，为每个数据分配一种最优的传输方案，更有效地将数据传输给NB‑IoT无线专网基站。本发明能够更好的利用频谱资源，从而提高无线传输系统的吞吐率和抗干扰能力，并达到合理的资源分配。

Description

基于NB-IoT协议的智能电网上行信道的资源分配方法

技术领域

本发明涉及NB-IoT上行通信数据传输领域，具体地说是一种基于NB-IoT协议的智能电网上行信道的资源分配方法，适用于有强突发干扰的电网环境下，使传输过程达到最大化的吞吐率和合理的资源分配。

背景技术

智能电网是将先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成形成的新型电网，是一个完全自动化的电力传输网络。智能电网能够监视和控制每个用户和电网节点，保证从电厂到终端用户整个输配电过程所有节点之间的信息和电能双向流动。其主要目的是充分满足用户对电力的需求和优化资源配置、确保电力供应的安全性、可靠性和经济性、满足环保约束、保证电能质量和适应电力市场化发展，实现对用户可靠、经济、清洁、互动的电力供应和增值服务。

NB-IoT是一种广覆盖、低功耗、低成本、大连接的窄带物联网无线通信技术，它是3GPP针对大规模物联网场景提出的技术标准，并于3GPP的R13标准冻结。NB-IoT构建于蜂窝网络，只消耗大约180kHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。在智能电网应用环境下，NB-IoT技术能够很好的承载信息采集和数据监测等业务，以达到安全可靠、经济高效的目的。

重庆邮电大学陈发堂等提出了一种NB-IoT上行链路资源调度的方法(计算机应用，2018，38(11)：3270-3274，3281，“窄带蜂窝物联网终端上行资源调度的分析与设计”)，对调制与编码方案和重复传输次数的选择进行了重点分析。提出一种基于不同的覆盖等级联合PHR的贪婪-稳定策略来初步选择MCS级别；在选择重复传输次数时，引入了一个补偿因子以衡量重传次数的大小并更新MCS的级别。仿真结果表明，与直接传输方法相比，采用所提方案平均可节省超过56％的活动时间和46％的资源消耗。但是此方法没有考虑信道分集技术，没有充分使用频谱资源。

北京邮电大学陈玮设计了一种基于用户QoS需求的动态上行资源分配算法(北京邮电大学硕士学位论文，2019，“窄带物联网中资源分配算法研究”)，根据设备QoS需求差异性，将物联网设备按需求划分为时延敏感设备以及非时延敏感设备，以最大化系统服务设备数为目标，建立了一定限制条件下的上行链路资源分配模型。但是此模型没有考虑随机突发干扰对通信质量的影响，从而导致了此模型在遭遇突发干扰的情况下无法保证传输可靠性。

国网吉林省电力有限公司电力科学研究院、吉林省电力科学研究院有限公司、国家电网有限公司唐伟宁等人发明了一种基于NB-IoT窄带物联网的用电信息采集系统及其工作方法(公开号：CN110324880A)，此系统包括主站系统、远程无线网络及终端采集层，通过所设计的NB-IoT远程通信模块，进一步优化电力行业数据传输的通信质量。但是此系统在遭遇突发干扰时，NB-IoT通信模块只能在接入失败后，重新发起建立链接请求，导致入网时间过长。

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，提供一种基于NB-IoT协议的智能电网上行信道的资源分配方法，以期能够更好的利用频谱资源，从而提高无线传输系统的吞吐率和抗干扰能力，并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：

本发明一种基于NB-IoT协议的智能电网上行信道的资源分配方法，是应用于拥有N种不同类型传感器的无线传感器网络节点和1个NB-IoT协议的无线专网基站所构成的上行网络环境中，其特点是，所述资源分配方法是按如下步骤进行：

步骤一、在所述上行网络环境中，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T_n，令所有传感器采样周期的最小公倍数为T，T也为上行传输时间；第n个传感器在上行传输时间T内重复采样{1,2,···,k,···,K}次，其中，k表示第k次采样的序号，且

令第n个传感器在第k次采样的数据量为D_n,k；

步骤二、利用式(1)确定第n个传感器第k次采样的上行传输数据丢包率P_out,n,k：

式(1)中，m为所述上行网络环境的第m种调制编码方式的序号，1≤m≤M，SINR_n,m表示第n个传感器以第m种调制编码方式下的信噪比门限，erf(·)表示误差函数，

表示第n个传感器在第k次采样时的信噪比，并有：

式(2)中，P_max是传感器所允许的最大发射功率，d₀是传感器到基站的参考距离，d_n是第n个传感器到基站的实际距离，λ是路径损耗指数，N₀为高斯噪声；

步骤三、建立随机突发干扰下的概率约束规划模型；

所述随机突发干扰每次仅干扰一个信道，且每次干扰的持续时间远大于一个数据包传输所用的时间；

步骤四、假设第n个传感器产生或消耗的功率占总发射功率的比例为β_n，且分配β_n×C_n,k个信道给第n个传感器，则每个数据包都在β_n×C_n,k个信道上同时进行重复传输；当其中任意一个信道传输成功时，表示数据包被基站成功接收；C_n,k表示第n个传感器在第k次采样时所分配的信道个数，β_n×C_n,k是信道分集的个数；

步骤五、以NB-IoT协议在上行传输过程的吞吐率的最大值为目标函数，根据NB-IoT协议和随机突发干扰的限制因素建立一系列约束条件，从而构成具有线性约束的0-1规划问题；

步骤六、对于具有线性约束的0-1规划问题，采用CPLEX求解器进行求解，从而得到最优资源分配方案。

本发明所述的资源分配方法的特点也在于，所述步骤三是按如下过程进行：

步骤3.1、利用式(3)建立随机突发干扰下的概率约束规划模型：

式(3)中，

表示决策变量，并决定第n个传感器在第k次采样的数据量D_n,k以第m种调制方式在第i个时隙和第j个信道是否被传输；T为上行传输时间，Y为子载波数量；r_T为上行传输时间T内的因随机突发干扰而失效的资源块数量；δ为置信度；

步骤3.2、设

为上行传输时间T内的因随机突发干扰而失效的资源块数量r_T的第h个独立同分布的样本，h＝1,2,…H，H表示样本总量；

步骤3.3、利用式(4)-式(6)所示的样本平均近似策略来得到概率约束并作为所述目标函数的约束条件：

式(4)-式(6)中，G表示惩罚因子；

表示上行传输时间T内第h个示性函数。

所述步骤五是按如下过程进行：

步骤5.1、利用式(7)建立目标函数：

式(7)表示NB-IoT协议在上行传输过程中吞吐率TP的最大值；R_n,m是第n个传感器选择第m种调制方式所对应的传输速率；

步骤5.2、利用式(8)-式(12)构建其余的约束条件：

式(8)表示传输数据采用信道分集的方式，

是第n个传感器第k次采样的数据以第m种调制方式传输所占的资源块数量；

式(9)表示上行传输的成功率应大于等于第n个传感器的可靠性指标Ps_n；

式(10)表示NB-IoT协议在上行传输中所选择的单载波传输方式，且一个数据包只能选择一种调制编码方式MCS；

式(11)表示一个资源块只能分配给一个采样数据D_n,k；

式(12)表示目标函数的决策变量只能取0或者1。

与已有技术相比，本发明有益效果体现在：

1、本发明考虑了传输过程中的随机突发干扰和资源分配问题，优化了NB-IoT的智能电网上行信道资源分配方法，包含了调制编码方式MCS的选择、信道分集次数的设置和资源块的分配，从而能够更好的利用频谱资源，提高了无线传输系统的吞吐率和抗干扰能力，并达到了合理的资源分配。

2、本发明通过采用信道分集的方法，克服了现有技术中的随机突发干扰问题，提高了无线传输系统的频谱利用率和抗干扰能力，尤其适合应用在有强突发干扰的电网环境中。

3、本发明将NB-IoT的智能电网上行信道资源分配问题转化为一种具有线性约束的0-1规划问题，可以直接使用已有的CPLEX求解器进行求解，从而大大减少了求解问题时的运算时间。

附图说明

图1为本发明中资源分配方法的系统架构图；

图2为本发明中分配方法的资源分配示意图。

具体实施方式

本实施例中，如图1所示，一种基于NB-IoT协议的智能电网上行信道的资源分配方法，是应用在拥有N种不同类型传感器的无线传感器网络节点和1个NB-IoT协议的无线专网的基站所构成的上行网络环境中，其中不同类型的传感器负责采集变电站电压、电流、温湿度和控制类数据，并将所采集的数据通过上行链路传输给NB-IoT无线专网基站，基站再将处理过的数据传输给云端监控设备，该资源分配方法是按如下步骤进行：

步骤一、在上行网络环境中，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个传感器的采样时间为T_n；本实施例中，各个传感器进行编号{1,2,3,4}，它们的采样周期分别为{T₁,T₂,T₃,T₄}，T₁＝50ms，T₂＝60ms,T₃＝100ms,T₄＝150ms，令所有传感器采样周期的最小公倍数为T＝300ms；第n个传感器在采样周期的最小公倍数T＝300ms内会重复采样{1,2,···,k,···,K}次，其中，k表示第k次采样的序号，且

300ms内，第一个传感器采样6次，第二个传感器采样5次，第三个传感器采样3次，第四个传感器采样2次；令第n个传感器在第k次采样的数据量为D_n,k；本实施例中，D_1,1＝100bytes，D_1,2＝110bytes，D_1,3＝120bytes，D_1,4＝130bytes，D_1,5＝140bytes，D_1,6＝150bytes，D_2,1＝200bytes，D_2,2＝210bytes，D_2,3＝220bytes，D_2,4＝230bytes，D_2,5＝240bytes，D_3,1＝300bytes，D_3,2＝310bytes，D_3,3＝320bytes，D_4,1＝400bytes，D_4,2＝410bytes；

步骤二、利用式(1)确定第n个传感器第k次采样的上行传输数据丢包率P_out,n,k：

式(1)中，m为上行网络环境的第m种调制编码方式的序号，1≤m≤M，SINR_n,m表示第n个传感器以第m种调制编码方式下的信噪比门限，查表1可得；erf(·)表示误差函数，其中σ＝2；

表示第n个传感器在第k次采样时的信噪比，并有：

式(2)中，P_max是传感器所允许的最大发射功率，P_max＝20dB；d₀是传感器到基站的参考距离，d₀＝50m；d_n是第n个传感器到基站的实际距离，d₁＝100m，d₂＝200m，d₃＝300m，d₄＝500m；λ是路径损耗指数，λ＝2；N₀为高斯噪声，N₀＝1dB；

步骤三、建立随机突发干扰下的概率约束规划模型；如图2所示，随机突发干扰每次仅干扰一个信道，且每次干扰的持续时间远大于一个数据包传输所用的时间；

步骤3.1、利用式(3)建立随机突发干扰下的概率约束规划模型：

式(3)中，

表示决策变量，并决定第n个传感器在第k次采样的数据量D_n,k以第m种调制方式在第i个时隙和第j个信道是否被传输；T为上行传输时间，T＝300ms；Y为子载波数量，Y＝12；r_T为上行传输时间T内的因随机突发干扰而失效的资源块数量，可由检测环节检测而得；δ为置信度，δ＝0.98；

步骤3.2、设

为上行传输时间T内的因随机突发干扰而失效的资源块数量r_T的第h个独立同分布的样本，并用这些样本的平均来近似其原本分布的期望，h＝1,2,…H，H表示样本总量，H＝1000；

步骤3.3、利用式(4)-式(6)所示的样本平均近似策略来得到概率约束并作为目标函数的约束条件：

式(4)-式(6)中，G表示惩罚因子；

表示上行传输时间T内第h个示性函数；

步骤四、假设第n个传感器产生或消耗的功率占总发射功率的比例为β_n，且分配β_n×C_n,k个信道给第n个传感器，则每个数据包都在β_n×C_n,k个信道上同时进行重复传输，其中β₁＝0.1，β₂＝0.2，β₃＝0.3，β₄＝0.4；当其中任意一个信道传输成功时，表示数据包被基站成功接收；C_n,k表示第n个传感器在第k次采样时所分配的信道个数，β_n×C_n,k是信道分集的个数；

步骤五、以NB-IoT协议在上行传输过程的吞吐率的最大值为目标函数，根据NB-IoT协议和随机突发干扰的限制因素建立一系列约束条件，从而构成具有线性约束的0-1规划问题；

步骤5.1、利用式(7)建立目标函数：

式(7)表示NB-IoT协议在上行传输过程中吞吐率TP的最大值；R_n,m是第n个传感器选择第m种调制方式所对应的传输速率，查表1可得；

表示无线传输的总数据量；T为上行传输时间，T＝300ms；

表1不同调制方式下的信噪比门限与传输速率

步骤5.2、利用式(8)-式(12)构建其余的约束条件：

式(8)表示传输数据采用信道分集的方式，

是第n个传感器第k次采样的数据以第m种调制方式传输所占的资源块数量；

式(9)表示上行传输的成功率应大于等于第n个传感器的可靠性指标Ps_n，Ps₁＝99.99％，Ps₂＝99.97％，Ps₃＝99.95％，Ps₄＝99.90％；

式(10)表示NB-IoT协议在上行传输中所选择的单载波传输方式，且一个数据包只能选择一种调制编码方式MCS；

式(11)表示一个资源块只能分配给一个采样数据D_n,k；

式(12)表示目标函数的决策变量只能取0或者1；

表2中给出了上述步骤中的所有参数。

表2一种基于NB-IoT协议的智能电网上行信道的资源分配系统参数

步骤六、对于所提出的具有线性约束的0-1规划问题，采用CPLEX求解器进行求解，从而得到最优资源分配方案。

Claims (2)

1.一种基于NB-IoT协议的智能电网上行信道的资源分配方法，是应用于拥有N种不同类型传感器的无线传感器网络节点和1个NB-IoT协议的无线专网基站所构成的上行网络环境中，其特征是，所述资源分配方法是按如下步骤进行：

步骤一、在所述上行网络环境中，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T_n，令所有传感器采样周期的最小公倍数为T，T也为上行传输时间；第n个传感器在上行传输时间T内重复采样{1,2,…,k,…,K}次，其中，k表示第k次采样的序号，且

令第n个传感器在第k次采样的数据量为D_n,k；

步骤二、利用式(1)确定第n个传感器第k次采样的上行传输数据丢包率P_out,n,k：

式(1)中，m为所述上行网络环境的第m种调制编码方式的序号，1≤m≤M，SINR_n,m表示第n个传感器以第m种调制编码方式下的信噪比门限，erf(·)表示误差函数，

表示第n个传感器在第k次采样时的信噪比，并有：

式(2)中，P_max是传感器所允许的最大发射功率，d₀是传感器到基站的参考距离，d_n是第n个传感器到基站的实际距离，λ是路径损耗指数，N₀为高斯噪声；

步骤三、建立随机突发干扰下的概率约束规划模型；

所述随机突发干扰每次仅干扰一个信道，且每次干扰的持续时间大于一个数据包传输所用的时间；

步骤3.1、利用式(3)建立随机突发干扰下的概率约束规划模型：

式(3)中，

表示决策变量，并决定第n个传感器在第k次采样的数据量D_n,k以第m种调制方式在第i个时隙和第j个信道是否被传输；T为上行传输时间，Y为子载波数量；r_T为上行传输时间T内的因随机突发干扰而失效的资源块数量；δ为置信度；

步骤3.2、设

为上行传输时间T内的因随机突发干扰而失效的资源块数量r_T的第h个独立同分布的样本，h＝1,2,…H，H表示样本总量；

步骤3.3、利用式(4)-式(6)所示的样本平均近似策略来得到概率约束并作为目标函数的约束条件：

式(4)-式(6)中，G表示惩罚因子；

表示上行传输时间T内第h个示性函数；

步骤四、假设第n个传感器产生或消耗的功率占总发射功率的比例为β_n，且分配β_n×C_n,k个信道给第n个传感器，则每个数据包都在β_n×C_n,k个信道上同时进行重复传输；当其中任意一个信道传输成功时，表示数据包被基站成功接收；C_n,k表示第n个传感器在第k次采样时所分配的信道个数，β_n×C_n,k是信道分集的个数；

步骤五、以NB-IoT协议在上行传输过程的吞吐率的最大值为目标函数，根据NB-IoT协议和随机突发干扰的限制因素建立一系列约束条件，从而构成具有线性约束的0-1规划问题；

步骤六、对于具有线性约束的0-1规划问题，采用CPLEX求解器进行求解，从而得到最优资源分配方案。

2.根据权利要求1所述的资源分配方法，其特征是，所述步骤五是按如下过程进行：

步骤5.1、利用式(7)建立目标函数：

式(7)表示NB-IoT协议在上行传输过程中吞吐率TP的最大值；R_n,m是第n个传感器选择第m种调制方式所对应的传输速率；

步骤5.2、利用式(8)-式(12)构建其余的约束条件：

式(8)表示传输数据采用信道分集的方式，

是第n个传感器第k次采样的数据以第m种调制方式传输所占的资源块数量；

式(9)表示上行传输的成功率应大于等于第n个传感器的可靠性指标Ps_n；

式(10)表示NB-IoT协议在上行传输中所选择的单载波传输方式，且一个数据包只能选择一种调制编码方式MCS；

式(11)表示一个资源块只能分配给一个采样数据D_n,k；

式(12)表示目标函数的决策变量只能取0或者1。

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