CN114554512A - 一种智能电网系统中中继辅助urllc服务资源配置的方法 - Google Patents

一种智能电网系统中中继辅助urllc服务资源配置的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114554512A
CN114554512A CN202210271394.9A CN202210271394A CN114554512A CN 114554512 A CN114554512 A CN 114554512A CN 202210271394 A CN202210271394 A CN 202210271394A CN 114554512 A CN114554512 A CN 114554512A
Authority
CN
China
Prior art keywords
base station
relay
power
optimization problem
source base
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210271394.9A
Other languages
English (en)
Inventor
张华�
黄红兵
任晏清
王俊波
章毅
邱兰馨
杨鸿珍
汤亿则
凌芝
徐阳洲
史俊潇
洪道鉴
施敏达
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Information and Telecommunication Branch of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Southeast University
Information and Telecommunication Branch of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University, Information and Telecommunication Branch of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical Southeast University
Priority to CN202210271394.9A priority Critical patent/CN114554512A/zh
Publication of CN114554512A publication Critical patent/CN114554512A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/22—Traffic simulation tools or models
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/16—Central resource management; Negotiation of resources or communication parameters, e.g. negotiating bandwidth or QoS [Quality of Service]
    • H04W28/18—Negotiating wireless communication parameters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/16—Central resource management; Negotiation of resources or communication parameters, e.g. negotiating bandwidth or QoS [Quality of Service]
    • H04W28/18—Negotiating wireless communication parameters
    • H04W28/20—Negotiating bandwidth
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/16—Central resource management; Negotiation of resources or communication parameters, e.g. negotiating bandwidth or QoS [Quality of Service]
    • H04W28/18—Negotiating wireless communication parameters
    • H04W28/22—Negotiating communication rate
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，包括：针对智能电网中的用户，建立源基站和中继基站的中继辅助URLLC服务系统模型；针对时延和错误概率要求，源基站和中继基站分别计算各自的预功率和带宽分配矢量；根据当前的功率和带宽分配矢量，以用户的最小速率为优化目标，获取最优的功率和带宽分配矢量；判断是否满足迭代完成的条件；若满足，则获得最优的功率和带宽分配矢量。本发明利用中继基站绕过障碍物建立通信链路的优势，提高了用户的速率性能。

Description

一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法
技术领域
本发明涉及无线通信资源分配技术领域，特别是涉及一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法。
背景技术
为了可再生能源和分布式能源可靠地接入电网，发展智能电网已在世界范围内形成共识。作为物联网的重要应用，智能电网的目标是建成一个完全自动化的电力传输网络，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中所有节点之间的信息和电能的双向流动。电力通信网作为支撑智能电网发展的重要基础设施，保证了各种电力服务的安全性、实时性、准确性和可靠性要求。智能电网系统中智能分布式自动化和电力负载需求侧响应服务都需要较高的时延和可靠性要求，而超可靠低延迟通信(URLLC)技术使其成为可能。
第三代合作伙伴计划(3GPP)提出，URLLC要求最小化延迟到1ms，同时确保错误率不高于10-9，可以应用于实现关键任务，如增强的车联网(eV2XC)、电子健康、触觉互联网、智能电网自动化和机器类型通信(MTC)。为了达到URLLC如此严格的服务质量要求，在传输中使用的块的长度应该是有限的，而不是无限的。有关研究提出了短包传输的信道可达率，它是一个关于信噪比(SNR)、解码错误概率和块长度的复杂函数。目前国家电网联合其他企业及高校提出了智能电网的典型任务场景及指标要求，其中控制类URLLC服务的资源分配问题有待进一步研究。
在智能电网关键任务信息传输过程中，发射端与接收端之间常常有障碍物阻挡，如源基站与用电用户间的楼房、树木等，导致较大的信道衰落，从而增大了实现URLLC服务质量要求的难度。研究表明，中继辅助传输方案是一种有效的URLLC服务策略。在智能电网关键任务通信传输中，采用中继方案辅助URLLC服务仍需深入研究。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，用以实现智能电网中URLLC服务的要求，并且进一步提升用户的速率。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、构建关于智能电网中的用电用户、源基站以及中继基站的中继辅助URLLC服务系统模型；
步骤S2、基于步骤S1中得到的中继辅助URLLC服务系统模型，在给定时延和错误概率要求的前提下，源基站和中继基站分别计算各自的预功率和带宽分配矢量；
步骤S3、根据当前的功率和带宽分配矢量，以用电用户的最小速率为优化目标，获取最优的功率和带宽分配矢量，并且判断是否满足迭代完成的条件；
步骤S4、若满足步骤S3中的迭代条件，则获得最优的功率和带宽分配矢量。
进一步的，所述步骤S1具体包括：
源基站将电力控制信号转发给中继基站，中继基站将接收到的源基站信号转发给有高可靠低时延要求的用电用户，则信号模型表示为：
若源基站、中继基站和M＝8个用户均为单天线，则中继基站的接收信号y0为：
y0＝h0p0x0+z0 (1)
在公式(1)中，x0表示源基站到中继基站的发射信号，h0表示源基站到中继基站平坦衰落信道的信道功率增益，p0为源基站的发射功率，z0为在中继基站处的加性高斯白噪声；
相应的，用户m的接收信号ym表示为：
ym＝hmpmxm+zm,m＝1,…,M (2)
在公式(2)中，xm表示中继基站到用户m的发射信号，hm表示中继基站到用户m平坦衰落信道的信道功率增益，pm为中继基站分配给用户m的发射功率，zm为用户m处的加性高斯白噪声。
进一步的，所述步骤S2具体包括：
步骤S201、根据步骤S1中得到的中继辅助URLLC服务系统模型，得到中继基站和用户m的速率Rm，其表示为：
Figure BDA0003553423260000021
在公式(3)中，Q-1(·)表示高斯函数的倒数，即
Figure BDA0003553423260000022
ξ表示译码错误率，Vm＝1-(1+γm)-2,m＝0,1,…,M在标准信噪比下被称为通道色散，标准信噪比γm表示为：
Figure BDA0003553423260000031
m＝0,1,…,M，其中，定义
Figure BDA0003553423260000032
Figure BDA0003553423260000033
表示接收端的热噪声，τ0为源基站到中继的带宽分配变量，p0为源基站的发射功率，h0表示源基站到中继基站的信道功率增益，τm(m＝1,…,M)为中继到用户m的带宽分配变量，pm(m＝1,…,M)为中继基站分配给用户m的发射功率，hm(m＝1,…,M)表示中继基站到用户m平坦衰落信道的信道功率增益；
步骤S202、以所有用电用户的最小速率为优化目标，建立第一优化问题，其表示为：
Figure BDA0003553423260000034
在公式(4)中，r0表示每个用电用户的最小信息速率要求，
Figure BDA0003553423260000035
代表源基站的最大容量限制，即所有用电用户的总速率不能超过源基站到中继基站的容量，P0和PT分别表示源基站和中继基站的最大发射功率限制，
Figure BDA0003553423260000036
为带宽约束条件，τ0为源基站到中继的带宽分配变量，τm(m＝1,…,M)为中继到用户m的带宽分配变量；
步骤S203、由于第一优化问题是非凸的，因此，通过引入辅助变量αm，且定义
Figure BDA0003553423260000037
将该第一优化问题转化为非凸的第二优化问题，然后再通过将Rm(τm,pm)转化为凸函数的方式，将非凸的第二优化问题转化为第三优化问题，其中，该第三优化问题为凸问题；
步骤S204、基于一个可行初始点，再通过引入辅助变量
Figure BDA0003553423260000043
将该第三优化问题转化为初始点优化问题。
进一步的，所述步骤S203具体包括：
步骤S2031、通过引入辅助变量αm，得到第二优化问题：
Figure BDA0003553423260000041
步骤S2032、观察该第二优化问题，其依然是非凸的，为了得到凸问题，则将Rm(τm,pm)转化为凹函数，转化成凸函数形式的Rm(τm,pm)，其具体表达式为：
Rm(τm,pm)＝B[fm(τm,pm)-agm(τm,pm)],m＝0,1,…,M (6)
在公式(6)中，常系数a定义为
Figure BDA0003553423260000042
其中，B表示系统带宽；
函数fm(τm,pm)及gm(τm,pm)表示为：
fm(τm,pm)＝τm ln(1+γm) (7)
Figure BDA0003553423260000051
公式(7)为香农信道容量，而agm(τm,pm)为URLLC短包传输场景下信道容量的衰减项；
步骤S2033、针对该公式(6)，通过将非凹函数fm(τm,pm)的下界凹函数近似和以及凸函数gm(τm,pm)的上界凸函数近似，来获得该函数Rm(τm,pm)的下界凹函数近似。
进一步的，所述步骤S2033具体包括：
步骤S20331、首先求得fm(τm,pm)的下界凹函数近似，包括：
将函数
Figure BDA0003553423260000052
在点(m,n,λ)处一阶泰勒展开，得到下面的不等式(9)：
Figure BDA0003553423260000053
将
Figure BDA0003553423260000054
代入不等式(9)，得到：
Figure BDA0003553423260000055
在公式(10)中，
Figure BDA0003553423260000056
为第k次迭代带宽分配变量的可行解，
Figure BDA0003553423260000057
为第k次迭代功率分配变量的可行解，
Figure BDA0003553423260000058
为第k次迭代fm(τm,pm)的下界凹函数近似；
Figure BDA0003553423260000059
为凹函数，在点
Figure BDA00035534232600000510
处满足：
Figure BDA00035534232600000511
步骤S20332、然后寻找gm(τm,pm)的上界凸函数近似，包括：
将函数
Figure BDA0003553423260000061
在点(m,n)处一阶泰勒展开，推导出下面的不等式(12)：
Figure BDA0003553423260000062
将x＝τm,y＝1-1/(1+γm)2,
Figure BDA0003553423260000063
代入不等式(12)中，得到：
Figure BDA0003553423260000064
在该公式(13)中，
Figure BDA0003553423260000065
和
Figure BDA0003553423260000066
分别表示为：
Figure BDA0003553423260000067
Figure BDA0003553423260000068
定义
Figure BDA0003553423260000069
为
Figure BDA00035534232600000610
在信任区域约束下，得到：
Figure BDA00035534232600000611
再运用下面的不等式：
Figure BDA0003553423260000071
得到公式(15)
Figure BDA0003553423260000072
将该不等式(15)右侧的近似结果代入公式(13)的对应项中，得到：
Figure BDA0003553423260000073
在公式(14)中，
Figure BDA0003553423260000074
为凹函数，在点
Figure BDA0003553423260000075
处满足：
Figure BDA0003553423260000076
步骤S2034、再根据(6)、(10)、(16)的结果，在第k次迭代中，将Rm(τm,pm)近似为：
Figure BDA0003553423260000077
在公式(18)中，
Figure BDA0003553423260000078
在信任区域约束(14)下为凹函数，并且由于(11)和(17)，则满足：
Figure BDA0003553423260000081
步骤S2035、则将第二优化问题转化为凸问题，其表示为第三优化问题，具体表达式为：
Figure BDA0003553423260000082
进一步的，所述初始点优化问题，具体表示为：
Figure BDA0003553423260000091
其中，该初始点优化问题是凸的。
进一步的，所述步骤S3具体包括：
在第k次迭代期间，根据步骤S204获得的可行点τ(k)与p(k)，重新计算
Figure BDA0003553423260000092
Figure BDA0003553423260000093
与
Figure BDA0003553423260000094
并将其带入步骤S203的优化问题(20)，通过内点法解决，并获得最优解
Figure BDA0003553423260000095
与
Figure BDA0003553423260000096
本发明的有益效果是：
1、本发明提供的方法，使得源基站到用电用户控制信号的传输绕过障碍物，从而满足超低时延高可靠性的服务质量要求。
2、本发明提供的方法能有效实现智能电网中用户的带宽和功率资源配置，提升用户速率性能。
附图说明
图1为实施例1中提供的一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法的使用场景示意图；
图2为实施例1中提供的一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
参见图1和图2，本实施例中提供一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，具体包括如下的步骤：
步骤S1、构建关于智能电网中的用电用户、源基站以及中继基站的中继辅助URLLC服务系统模型；
具体的说，该步骤S1包括：
源基站将电力控制信号转发给中继基站，中继基站将接收到的源基站信号转发给有高可靠低时延要求的用电用户，则信号模型表示为：
若源基站、中继基站和M＝8个用户均为单天线，则中继基站的接收信号y0为：
y0＝h0p0x0+z0 (1)
在公式(1)中，x0表示源基站到中继基站的发射信号，h0表示源基站到中继基站平坦衰落信道的信道功率增益，p0为源基站的发射功率，z0为在中继基站处的加性高斯白噪声；
相应的，用户m的接收信号ym表示为：
ym＝hmpmxm+zm,m＝1,…,M (2)
在公式(2)中，xm表示中继基站到用户m的发射信号，hm表示中继基站到用户m平坦衰落信道的信道功率增益，pm为中继基站分配给用户m的发射功率，zm为用户m处的加性高斯白噪声；
步骤S2、针对给定的时延和错误概率要求，源基站和中继基站分别计算各自的预功率和带宽分配矢量；
具体的说，在本实施例中，该步骤S2具体包括：
步骤S201、根据步骤S1中得到的中继辅助URLLC服务系统模型，得到中继基站和用户m的速率Rm，其表示为：
Figure BDA0003553423260000111
在公式(3)中，Q-1(·)表示高斯函数的倒数，即
Figure BDA0003553423260000112
ξ表示译码错误率，Vm＝1-(1+γm)-2,m＝0,1,…,M在标准信噪比下被称为通道色散，标准信噪比γm表示为：
Figure BDA0003553423260000113
m＝0,1,…,M，其中，定义
Figure BDA0003553423260000114
Figure BDA0003553423260000115
表示接收端的热噪声，τ0为源基站到中继的带宽分配变量，p0为源基站的发射功率，h0表示源基站到中继基站的信道功率增益，τm(m＝1,…,M)为中继到用户m的带宽分配变量，pm(m＝1,…,M)为中继基站分配给用户m的发射功率，hm(m＝1,…,M)表示中继基站到用户m平坦衰落信道的信道功率增益。
步骤S202、以所有用电用户的最小速率为优化目标，建立第一优化问题，其表示为：
Figure BDA0003553423260000116
在公式(4)中，r0表示每个用电用户的最小信息速率要求，
Figure BDA0003553423260000117
代表源基站的最大容量限制，即所有用电用户的总速率不能超过源基站到中继基站的容量，P0和PT分别表示源基站和中继基站的最大发射功率限制，
Figure BDA0003553423260000121
为带宽约束条件，τ0为源基站到中继的带宽分配变量，τm(m＝1,…,M)为中继到用户m的带宽分配变量。
步骤S203、由于第一优化问题是非凸的，因此，通过引入辅助变量αm，且定义
Figure BDA0003553423260000122
将该第一优化问题转化为非凸的第二优化问题，然后再通过将Rm(τm,pm)转化为凸函数的方式，将非凸的第二优化问题转化为第三优化问题，其中，该第三优化问题为凸问题；
更具体的说，在本实施例中，该步骤S203具体包括：
步骤S2031、通过引入辅助变量αm，得到第二优化问题：
Figure BDA0003553423260000123
步骤S2032、观察该第二优化问题，其依然是非凸的，为了得到凸问题，则将Rm(τm,pm)转化为凹函数，转化成凸函数形式的Rm(τm,pm)，其具体表达式为：
Rm(τm,pm)＝B[fm(τm,pm)-agm(τm,pm)],m＝0,1,…,M (6)
在公式(6)中，常系数a定义为
Figure BDA0003553423260000124
本例设系统带宽B＝10MHz，传输时延t＝0.05msec，译码错误概率ξ＝10-9。
函数fm(τm,pm)及gm(τm,pm)表示为：
fm(τm,pm)＝τm ln(1+γm) (7)
Figure BDA0003553423260000131
公式(7)为香农信道容量，而agm(τm,pm)为URLLC短包传输场景下信道容量的衰减项。
步骤S2033、针对该公式(6)，为了获得该函数Rm(τm,pm)的下界凹函数近似，则需要非凹函数fm(τm,pm)的下界凹函数近似和非凸函数gm(τm,pm)的上界凸函数近似，其具体的推导过程包括如下的步骤：
步骤S20331、首先求得fm(τm,pm)的下界凹函数近似，包括：
将函数
Figure BDA0003553423260000132
在点(m,n,λ)处一阶泰勒展开，得到下面的不等式(9)：
Figure BDA0003553423260000133
将τ＝τm,
Figure BDA0003553423260000134
x＝pm|hm|2,
Figure BDA0003553423260000135
代入不等式(9)，得到：
Figure BDA0003553423260000136
在公式(10)中，
Figure BDA0003553423260000137
为第k次迭代带宽分配变量的可行解，
Figure BDA0003553423260000138
为第k次迭代功率分配变量的可行解，
Figure BDA0003553423260000139
为第k次迭代fm(τm,pm)的下界凹函数近似。
Figure BDA0003553423260000141
为凹函数，在点
Figure BDA0003553423260000142
处满足：
Figure BDA0003553423260000143
步骤S20332、然后寻找gm(τm,pm)的上界凸函数近似，包括：
将函数
Figure BDA0003553423260000144
在点(m,n)处一阶泰勒展开，可以推导出下面的不等式(12)：
Figure BDA0003553423260000145
将x＝τm,y＝1-1/(1+γm)2,
Figure BDA0003553423260000146
代入不等式(12)中，可以得到：
Figure BDA0003553423260000147
在该公式(13)中，
Figure BDA0003553423260000148
和
Figure BDA0003553423260000149
分别表示为：
Figure BDA00035534232600001410
Figure BDA00035534232600001411
定义
Figure BDA00035534232600001412
为
Figure BDA00035534232600001413
在信任区域约束下，得到：
Figure BDA0003553423260000151
再运用下面的不等式：
Figure BDA0003553423260000152
得到公式(15)
Figure BDA0003553423260000153
将该不等式(15)右侧的近似结果代入公式(13)的对应项中，得到：
Figure BDA0003553423260000154
在公式(14)中，
Figure BDA0003553423260000155
为凹函数，在点
Figure BDA0003553423260000156
处满足：
Figure BDA0003553423260000157
步骤S2034、再根据(6)、(10)、(16)的结果，在第k次迭代中，将Rm(τm,pm)近似为：
Figure BDA0003553423260000161
在公式(18)中，
Figure BDA0003553423260000162
在信任区域约束(14)下为凹函数，并且由于(11)和(17)，则满足：
Figure BDA0003553423260000163
步骤S2035、则将第二优化问题转化为凸问题，其表示为第三优化问题，具体表达式为：
Figure BDA0003553423260000164
步骤S204、为了求解上述的第三优化问题，需要一个可行初始点，因此，通过引入辅助变量
Figure BDA0003553423260000165
将该第三优化问题转化为初始点优化问题，其表示为：
Figure BDA0003553423260000171
其中，该初始点优化问题是凸的，可以通过内点法求解，在Matlab环境下，可利用CVX软件包输入以上目标函数和约束条件求解。
步骤S3、根据当前的功率和带宽分配矢量，以用电用户的最小速率为优化目标，获取最优的功率和带宽分配矢量，并且判断是否满足迭代完成的条件；
具体的说，在本实施例中，该步骤S3具体包括：
在第k次迭代期间，根据步骤S204获得的可行点τ(k)与p(k)，重新计算
Figure BDA0003553423260000172
Figure BDA0003553423260000173
与
Figure BDA0003553423260000174
并将其带入步骤S203的优化问题(20)，通过内点法解决，并获得最优解
Figure BDA0003553423260000175
与
Figure BDA0003553423260000176
步骤S4、若满足步骤S3中的迭代条件，则获得最优的功率和带宽分配矢量。
具体的说，在本实施例中，为了验证本实施所提方法的先进性和正确性，因此，进行了具体的实验，假设用户随机分布在半径为30m的圆心区域，系统带宽为10MHz，源基站高度为120m，中继基站高度为100m。此外，源基站最大发射功率设置为3dB，中继基站最大发射功率为1dB，传输时延为0.05msec，译码错误概率为10-9。最后，将所提算法与其他基准算法进行比较，包括URLLC用户与源基站直接相连接的方案(WR)以及中继辅助URLLC服务平均分配带宽的方案(EBW)。
本发明未详述之处，均为本领域技术人员的公知技术。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (7)

1.一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、构建关于智能电网中的用电用户、源基站以及中继基站的中继辅助URLLC服务系统模型；
步骤S2、基于步骤S1中得到的中继辅助URLLC服务系统模型，在给定时延和错误概率要求的前提下，源基站和中继基站分别计算各自的预功率和带宽分配矢量；
步骤S3、根据当前的功率和带宽分配矢量，以用电用户的最小速率为优化目标，获取最优的功率和带宽分配矢量，并且判断是否满足迭代完成的条件；
步骤S4、若满足步骤S3中的迭代条件，则获得最优的功率和带宽分配矢量。
2.根据权利要求1所述的一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
源基站将电力控制信号转发给中继基站，中继基站将接收到的源基站信号转发给有高可靠低时延要求的用电用户，则信号模型表示为：
若源基站、中继基站和M＝8个用户均为单天线，则中继基站的接收信号y0为：
y0＝h0p0x0+z0 (1)
在公式(1)中，x0表示源基站到中继基站的发射信号，h0表示源基站到中继基站平坦衰落信道的信道功率增益，p0为源基站的发射功率，z0为在中继基站处的加性高斯白噪声；
相应的，用户m的接收信号ym表示为：
ym＝hmpmxm+zm,m＝1,…,M (2)
在公式(2)中，xm表示中继基站到用户m的发射信号，hm表示中继基站到用户m平坦衰落信道的信道功率增益，pm为中继基站分配给用户m的发射功率，zm为用户m处的加性高斯白噪声。
3.根据权利要求2所述的一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
步骤S201、根据步骤S1中得到的中继辅助URLLC服务系统模型，得到中继基站和用户m的速率Rm，其表示为：
Figure FDA0003553423250000021
在公式(3)中，Q-1(·)表示高斯函数的倒数，即
Figure FDA0003553423250000022
ξ表示译码错误率，Vm＝1-(1+γm)-2,m＝0,1,…,M在标准信噪比下被称为通道色散，标准信噪比γm表示为：
Figure FDA0003553423250000023
其中，定义
Figure FDA0003553423250000024
Figure FDA0003553423250000025
表示接收端的热噪声，τ0为源基站到中继的带宽分配变量，p0为源基站的发射功率，h0表示源基站到中继基站的信道功率增益，τm为中继到用户m的带宽分配变量，pm为中继基站分配给用户m的发射功率，hm表示中继基站到用户m平坦衰落信道的信道功率增益；
步骤S202、以所有用电用户的最小速率为优化目标，建立第一优化问题，其表示为：
Figure FDA0003553423250000026
在公式(4)中，r0表示每个用电用户的最小信息速率要求，
Figure FDA0003553423250000027
代表源基站的最大容量限制，即所有用电用户的总速率不能超过源基站到中继基站的容量，P0和PT分别表示源基站和中继基站的最大发射功率限制，
Figure FDA0003553423250000031
为带宽约束条件，τ0为源基站到中继的带宽分配变量，τm为中继到用户m的带宽分配变量；
步骤S203、由于第一优化问题是非凸的，因此，通过引入辅助变量αm，且定义
Figure FDA0003553423250000032
将该第一优化问题转化为非凸的第二优化问题，然后再通过将Rm(τm,pm)转化为凸函数的方式，将非凸的第二优化问题转化为第三优化问题，其中，该第三优化问题为凸问题；
步骤S204、基于一个可行初始点，再通过引入辅助变量
Figure FDA0003553423250000033
将该第三优化问题转化为初始点优化问题。
4.根据权利要求3所述的一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，其特征在于，所述步骤S203具体包括：
步骤S2031、通过引入辅助变量αm，得到第二优化问题：
Figure FDA0003553423250000034
步骤S2032、观察该第二优化问题，其依然是非凸的，为了得到凸问题，则将Rm(τm,pm)转化为凹函数，转化成凸函数形式的Rm(τm,pm)，其具体表达式为：
Rm(τm,pm)＝B[fm(τm,pm)-agm(τm,pm)],m＝0,1,…,M (6)
在公式(6)中，常系数a定义为
Figure FDA0003553423250000041
其中，B表示系统带宽；
函数fm(τm,pm)及gm(τm,pm)表示为：
fm(τm,pm)＝τm ln(1+γm) (7)
Figure FDA0003553423250000042
公式(7)为香农信道容量，而agm(τm,pm)为URLLC短包传输场景下信道容量的衰减项；
步骤S2033、针对该公式(6)，通过将非凹函数fm(τm,pm)的下界凹函数近似和以及凸函数gm(τm,pm)的上界凸函数近似，来获得该函数Rm(τm,pm)的下界凹函数近似。
5.根据权利要求4所述的一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，其特征在于，所述步骤S2033具体包括：
步骤S20331、首先求得fm(τm,pm)的下界凹函数近似，包括：
将函数
Figure FDA0003553423250000043
在点(m,n,λ)处一阶泰勒展开，得到下面的不等式(9)：
Figure FDA0003553423250000044
将τ＝τm,
Figure FDA0003553423250000045
x＝pm|hm|2,
Figure FDA0003553423250000046
代入不等式(9)，得到：
Figure FDA0003553423250000047
在公式(10)中，
Figure FDA0003553423250000051
为第k次迭代带宽分配变量的可行解，
Figure FDA0003553423250000052
为第k次迭代功率分配变量的可行解，
Figure FDA0003553423250000053
为第k次迭代fm(τm,pm)的下界凹函数近似；
Figure FDA0003553423250000054
为凹函数，在点
Figure FDA0003553423250000055
处满足：
Figure FDA0003553423250000056
步骤S20332、然后寻找gm(τm,pm)的上界凸函数近似，包括：
将函数
Figure FDA0003553423250000057
在点(m,n)处一阶泰勒展开，推导出下面的不等式(12)：
Figure FDA0003553423250000058
将x＝τm,y＝1-1/(1+γm)2,
Figure FDA0003553423250000059
代入不等式(12)中，得到：
Figure FDA00035534232500000510
在该公式(13)中，
Figure FDA00035534232500000511
和
Figure FDA00035534232500000512
分别表示为：
Figure FDA00035534232500000513
Figure FDA0003553423250000061
定义
Figure FDA0003553423250000062
为
Figure FDA0003553423250000063
在信任区域约束下，得到：
Figure FDA0003553423250000064
再运用下面的不等式：
Figure FDA0003553423250000065
得到公式(15)
Figure FDA0003553423250000066
将该不等式(15)右侧的近似结果代入公式(13)的对应项中，得到：
Figure FDA0003553423250000067
在公式(14)中，
Figure FDA0003553423250000068
为凹函数，在点
Figure FDA0003553423250000069
处满足：
Figure FDA0003553423250000071
步骤S2034、再根据(6)、(10)、(16)的结果，在第k次迭代中，将Rm(τm,pm)近似为：
Figure FDA0003553423250000072
在公式(18)中，
Figure FDA0003553423250000073
在信任区域约束(14)下为凹函数，并且由于(11)和(17)，则满足：
Figure FDA0003553423250000074
步骤S2035、则将第二优化问题转化为凸问题，其表示为第三优化问题，具体表达式为：
Figure FDA0003553423250000075
6.根据权利要求5所述的一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，其特征在于，所述初始点优化问题，具体表示为：
Figure FDA0003553423250000081
其中，该初始点优化问题是凸的。
7.根据权利要求6所述的一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
在第k次迭代期间，根据步骤S204获得的可行点τ(k)与p(k)，重新计算
Figure FDA0003553423250000082
Figure FDA0003553423250000083
与
Figure FDA0003553423250000084
并将其带入步骤S203的优化问题(20)，通过内点法解决，并获得最优解
Figure FDA0003553423250000085
与
Figure FDA0003553423250000086
CN202210271394.9A 2022-03-18 2022-03-18 一种智能电网系统中中继辅助urllc服务资源配置的方法 Pending CN114554512A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210271394.9A CN114554512A (zh) 2022-03-18 2022-03-18 一种智能电网系统中中继辅助urllc服务资源配置的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210271394.9A CN114554512A (zh) 2022-03-18 2022-03-18 一种智能电网系统中中继辅助urllc服务资源配置的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114554512A true CN114554512A (zh) 2022-05-27

Family

ID=81665453

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210271394.9A Pending CN114554512A (zh) 2022-03-18 2022-03-18 一种智能电网系统中中继辅助urllc服务资源配置的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114554512A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115633330A (zh) * 2022-09-16 2023-01-20 西安电子科技大学 面向车载边缘计算数据交易信誉管理的资源优化方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110380772A (zh) * 2019-06-12 2019-10-25 广东工业大学 一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法
CN110933708A (zh) * 2019-12-12 2020-03-27 北京邮电大学 中继辅助智慧工厂通信的资源分配方法及装置
WO2020077777A1 (zh) * 2018-10-18 2020-04-23 西安交通大学 一种面向周期类urllc业务的上行传输方法
CN113596854A (zh) * 2021-07-21 2021-11-02 东南大学 一种自主移动中继辅助的广域覆盖高速传输方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020077777A1 (zh) * 2018-10-18 2020-04-23 西安交通大学 一种面向周期类urllc业务的上行传输方法
CN110380772A (zh) * 2019-06-12 2019-10-25 广东工业大学 一种无人机中继系统的资源分配与飞行路线优化方法
CN110933708A (zh) * 2019-12-12 2020-03-27 北京邮电大学 中继辅助智慧工厂通信的资源分配方法及装置
CN113596854A (zh) * 2021-07-21 2021-11-02 东南大学 一种自主移动中继辅助的广域覆盖高速传输方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YANQING REN等: "Resource Allocation for URLLC Service in Relay-Assisted Smart Grid System", 《2022 2ND IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION COMMUNICATION AND SOFTWARE ENGINEERING》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115633330A (zh) * 2022-09-16 2023-01-20 西安电子科技大学 面向车载边缘计算数据交易信誉管理的资源优化方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113296845B (zh) 一种边缘计算环境下基于深度强化学习的多小区任务卸载算法
CN111884696B (zh) 一种基于多载波的中继协作移动边缘计算方法
Jiao et al. Massive access in space-based Internet of Things: Challenges, opportunities, and future directions
CN110149127B (zh) 一种基于noma技术的d2d通信系统预编码向量优化方法
CN107343268B (zh) 非正交多播和单播传输波束赋型方法及系统
CN114554512A (zh) 一种智能电网系统中中继辅助urllc服务资源配置的方法
CN108600999A (zh) Fd-d2d基于信道分配与功率控制联合优化方法
CN113891481B (zh) 一种面向吞吐量的蜂窝网络d2d通信动态资源分配方法
Zhang et al. Optimizing network sustainability and efficiency in green cellular networks
CN115987375A (zh) 融合网络的电力设备关联与资源优化方法、系统及介质
CN113301637A (zh) 一种基于q学习和神经网络的d2d通信功率控制算法
CN107071695A (zh) 一种终端直通协作中继网络的路由和频谱资源管理方案
Liu et al. Distributed computation offloading with low latency for artificial intelligence in vehicular networking
CN109151946B (zh) 基于能量收集的协作中继传输方法、系统及多天线发送端
CN115696437A (zh) 基于irs的无线能量传输网络的用户总速率最大化方法
CN113301638A (zh) 一种基于q学习的d2d通信频谱分配与功率控制算法
CN103428767B (zh) 基于分式规划和罚函数方法的高能效资源优化方法
CN103188785A (zh) 一种物联网无线中继接入策略中功率分配的优化方法
CN114745726A (zh) 一种智能电网中中继辅助多通道urllc系统的联合功率和信道分配方法
CN115915454A (zh) Swipt辅助的下行资源分配方法及装置
CN112752266B (zh) 一种d2d触觉通信中联合频谱接入和功率控制方法
CN115021399A (zh) 一种适配园区多能源供电网络的拓扑辨识方法及装置
CN110381590B (zh) 一种基于无线能量收集的无线网络子信道功率分配方法
CN109462871B (zh) 一种物联网中基于竞争的数据传输方法
CN113301639A (zh) 一种基于q学习的蜂窝网络d2d通信功率控制算法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
AD01 Patent right deemed abandoned

Effective date of abandoning: 20240920