CN114650586B - 一种双模网络中双模站点的选择方法、网络优化方法 - Google Patents

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CN114650586B CN202210547100.0A CN202210547100A CN114650586B CN 114650586 B CN114650586 B CN 114650586B CN 202210547100 A CN202210547100 A CN 202210547100A CN 114650586 B CN114650586 B CN 114650586B
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Abstract

本发明公开了一种双模网络中双模站点的选择方法、网络优化方法，涉及通信技术领域，解决了双模网络中无线通信的通信效率较低且所需功耗较高的技术问题，其技术方案要点是通过对PLC网络通信及无线信道环境的检测和认知构建数学模型，采用量子遗传算法对网络中的所有站点进行最优规划，使双模网络动态调整为吞吐率高、功耗低、频谱利用率高的优化网络结构。

Description

一种双模网络中双模站点的选择方法、网络优化方法
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种双模网络中双模站点的选择方法、网络优化方法。
背景技术
电力线载波通信（Power Line Carrier Communication，简称PLC）是一种利用现有电力网络作为传输媒介的电力通信系统，广泛应用于远程抄表（用电信息采集）、自动计费、家庭宽带接入等领域。电力线载波通信技术在国家电网智能用电领域已经被广泛用于用户电力信息采集、停电上报、台区识别、拓扑识别等业务中，获得了很好的效果。
但是随着国家双碳政策的进一步深化，电网系统对用户电力信息采集等业务的需求不再局限于“日冻结”等以“1天”为周期的信息采集，提出了“15分钟抄表”、“分钟级采集”等更高信息采集频率的要求，现有的电力线载波通信网络带宽已经逐渐难以满足这些新增的应用业务需求。在这个大背景下，国家电网牵头的中国智能量测联盟集合多厂家的提案，制订了电力线载波通信和无线双模通信标准，其中电力线载波通信的物理层沿用之前的国家电网电力线载波通信标准，无线通信的物理层提出了新的自有知识产权的无线物理层方案，并使用470MHz～510MHz的非授权频段作为无线通信频段。
在这个双模通信标准中，无线部分的通信带宽可以是1MHz、500kHz和200kHz，在470～510MHz的频段范围内，可以划分为超过200个子信道。众所周知，470～510MHz的频段首先是划分给广播电视使用，在不影响广播电视信号的情况下，允许其它微功率无线设备进行通信。那么在电网双模通信标准中就面临一个如何选择无线信道作为通信信道的问题。这也会直接影响到无线通信能否真正有效地作为电力线载波通信的补充，从而有效支撑电网业务的推进，支撑国家新的能源政策的实施。
以已有的电力线载波通信网络为基础的“电力线载波+无线双模通信”网络架构中，电力线载波通信以骨干网络形式存在，而无线网络则作为电力线载波网络的补充，以单点辐射的方式向周边站点进行覆盖，将那些在覆盖范围内的无法通过电力线载波通信接入的站点通过无线连接接入到网络中。如图1所示，整体的电力线载波+无线双模通信网络是一个树型网络结构，其中每个站点都是双模站点。双模站点既可以通过PLC通信方式连接通信距离内的PLC或双模站点、也可以通过无线通信方式连接无线覆盖区域内的无线站点或双模站点。
因为电力线载波+无线双模通信网络是以电力线载波通信以骨干网络形式存在，因此这个网络的通信方式是以PLC通信方式为主，无线通信为辅的方式。在这种网络形式下，每个站点都需要维持双模通信状态，尤其是在无线通信信道上，每个站点都需要定期发送无线通信通信信标帧和发现列表，以维护无线通信的正常有序。
并且保证网络组网简单，现在的电力线载波通信和无线双模通信网络中仅使用一个单一的频段作为无线通信频段。也就是说，一个网络中，所有的无线通信都是工作在同样的频段中，通过CSMA/CA机制避免通信过程中的互相干扰。但是这样方式很大程度上降低了无线通信的通信效率，浪费了470～510MHz上大段的可用频谱资源，提高了整体无线通信所需要的功耗要求。
发明内容
本申请提供了一种双模网络中双模站点的选择方法、网络优化方法，其技术目的是对双模网络中的所有站点进行最优规划，使双模网络动态调整为吞吐率高、功耗低、频谱利用率高的优化网络结构。
本申请的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
对电力线载波+无线双模通信网络的稳态形式进行分析，可以发现在这个以PLC通信为主、无线通信为辅的条件下，稳态高效网络构型应呈现如图2所示的组网特点：
（1）绝大部分站点都会以PLC方式接入网络；
（2）大部分站点不需要双模通信能力，仅需要PLC或者无线的单模通信能力即可。尽可能避免无效协议报文的发送和无效信道监听；
（3）为了使得无线部分的全覆盖，需要在整个网络中选出多个双模站点，作为无线接入点，这些无线接入点应尽可能避免无线通信区域不覆盖；
（4）需要作为无线接入点的双模站点主要分为4类（如图2中标记出的A、B、C、D）；
①A类站点，在覆盖区域内既有PLC站点，又有无线站点，并且覆盖区域内没有其它重叠的无线覆盖；
②B类站点，在覆盖区域内只有PLC站点；无线覆盖区域内没有其它重叠的无线覆盖；
③C类站点，在覆盖区域内既有PLC站点，又有无线站点，但无线覆盖区域内有其它的无线覆盖；
④D类站点，在覆盖区域内只有无线站点，并且无线覆盖区域内有其它的无线覆盖。
本申请所述的一种双模网络中双模站点的选择方法，包括：
S1：主站点向全网站点发送网络优化指令报文，全网每个站点开启对PLC信道和无线信道的监听，得到各站点的信道环境监听信息；
S2：根据所述信道环境监听信息建立数学模型，所述数学模型包括可用频谱矩阵U、干扰约束矩阵V、通信约束矩阵C、信道质量矩阵E、频谱分配矩阵F和稳态网络效益向量R；
S3：根据所述稳态网络效益向量构建稳态平均网络效益函数P(R)，则
Figure 125936DEST_PATH_IMAGE001
；其中N表示所有
Figure 238248DEST_PATH_IMAGE002
的k的数量，即稳态网络实际使用的信道数量；
S4：通过量子遗传算法对所述数学模型进行处理，将所述稳态平均网络效益函数P(R)作为量子遗传算法的适应度函数，求解P(R)的极大值；
S5：根据P(R)的极大值，得到双模网络中双模站点的位置。
本申请所述的一种网络优化方法，包括：
S1：主站点向全网站点发送网络优化指令报文，全网每个站点开启对PLC信道和无线信道的监听，得到各站点的信道环境监听信息；
S2：根据所述信道环境监听信息建立数学模型，所述数学模型包括可用频谱矩阵U、干扰约束矩阵V、通信约束矩阵C、信道质量矩阵E、频谱分配矩阵F和稳态网络效益向量R；
S3：根据所述稳态网络效益向量R构建稳态平均网络效益函数P(R)，则
Figure 370152DEST_PATH_IMAGE001
；其中，N表示所有
Figure 630232DEST_PATH_IMAGE002
的k的数量，即稳态网络实际使用的信道数量；
S4：通过量子遗传算法对所述数学模型进行处理，将所述稳态平均网络效益函数P(R)作为量子遗传算法的适应度函数，求解P(R)的极大值；
S5：根据P(R)的极大值，得到双模网络中双模站点、无线站点和PLC站点的位置，根据各站点的位置对网络进行优化。
本申请的有益效果在于：本申请所述的双模网络中双模站点的选择方法、网络优化方法，通过对PLC网络通信及无线信道环境的检测和认知构建数学模型，采用量子遗传算法对网络中的所有站点进行最优规划，使双模网络动态调整为吞吐率高、功耗低、频谱利用率高的优化网络结构。
附图说明
图1为现有技术中电力线载波+无线双模通信网络拓扑示意图；
图2为稳态高效双模通信网络示意图；
图3为具体实施例的19个站点的双模通信网络初始拓扑示意图；
图4为本实施例得到的稳定最优双模网络拓扑结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请技术方案进行详细说明。
本申请所述的一种双模网络（电力线载波+无线双模通信网络）中双模站点的选择方法，包括：
S1：主站点向全网站点发送网络优化指令报文，全网每个站点开启对PLC信道和无线信道的监听，得到各站点的信道环境监听信息。
具体地包括：
（1）原始组网过程：首先由主站点（中央协调器，CCO）按照其预设的PLC信道和监听的无线信道，分别确定网络初始PLC信道和无线信道，并按照协议发送信标帧，使得各站点陆续加入网络，形成初始双模网络拓扑。
（2）环境认知过程：由主站点向全网站点发送网络优化指令报文，开启每个站点对周边PLC信道及无线信道的监听。在环境认知过程中，站点在空闲状态下，需要同时对PLC信道和无线信道进行监听，并完成下述工作：
在监听PLC信道时，因为PLC信道一般是指定信道，因此不需要对其它信道进行扫描，只需要记录当前信道下的每个邻居站点对本站点的上下行通信成功率，对于通信成功率超过50%的站点记为“可达站点”，低于50%的站点记为“不可达站点”，并形成本站点与全站点的PLC通信可达比特地图（PLC bitmap）。
在监听无线信道时，需要记录每个邻居站点对本站点的上下行通信成功率，对于通信成功率超过50%的站点记为“可达站点”，低于50%的站点记为“不可达站点”，并形成本站点与全站点的比特地图（RF bitmap）。
在监听无线信道时，还需要对当前通信信道的占用率进行评估，如果在监听时间内，信道占用时间小于30%，则判定为“正常”，如果占用时间大于30%但小于50%，则判定为“繁忙”，如果占用时间大于50%，则判定为“拥塞”。记录下本站点观测的信道占用情况，并记录对应的可以听到的该信道下的站点的数量。在信息汇总时，将所有相同状态下的站点数量取平均值，得到当前网络下，无线信道的状态与网络站点数量的换算关系。
在监听无线信道时，还需要对2个近邻和2个次近邻信道进行扫描，并记录下近邻信道和次近邻信道的频谱使用情况。如果在监听过程中，这些信道中没有数据通信或没有其它干扰，则记录这些信道的状态为“可用”，否则为“不可用”。记录下本站点观测的临道占用情况。
监听过程根据整个网络规模持续5～10分钟时间，在监听过程结束时，各站点将各自获取的环境监听信息以数据报文形式上报给中央协调器CCO。
S2：根据所述信道环境监听信息建立数学模型，所述数学模型包括可用频谱矩阵U、干扰约束矩阵V、通信约束矩阵C、信道质量矩阵E、频谱分配矩阵F和稳态网络效益向量R。
具体地，可用频谱矩阵U表示信道k对于站点m是否空闲，表示为：
Figure 505784DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，
Figure 269341DEST_PATH_IMAGE004
时，表示站点m不能使用信道k；
Figure 775409DEST_PATH_IMAGE005
表示站点m能使用信道k；k=1表示为PLC信道，k=2,3,4,…,K时表示共K-1个无线信道；M表示站点的总数；K表示信道的总数。
干扰约束矩阵V表示站点m和站点n在同时使用无线信道k时是否存在干扰，表示为：
Figure 257206DEST_PATH_IMAGE006
；
其中，
Figure 936449DEST_PATH_IMAGE007
时，表示存在干扰；
Figure 820091DEST_PATH_IMAGE008
时，表示不存在干扰。存在一种特殊情况，对于PLC信道而言，皆认为是无干扰，因此
Figure 497060DEST_PATH_IMAGE009
，在最终的算法收敛时，会优先选择PLC信道。在本申请中，干扰来源一方面是环境干扰，如果无线信道k被其它类型的通信所占用（如其它无线电台、广播电视信道等），则此无线信道k对于任意
Figure 967618DEST_PATH_IMAGE010
取值均为1；另一方面来源于相同站点的干扰，两站点可达时，
Figure 184973DEST_PATH_IMAGE007
，否则
Figure 188701DEST_PATH_IMAGE008
。
通信约束矩阵C表示站点m和站点n通过信道k进行通信的通信成功率，表示为：
Figure 833309DEST_PATH_IMAGE011
。当两站点间通信成功率过低时，
Figure 492960DEST_PATH_IMAGE012
；并且考虑到不同无线信道间的通信成功率差异不大，
Figure 248426DEST_PATH_IMAGE013
。
信道质量矩阵E表示站点m监听无线信道k时无线信道k的质量情况，表示为：
Figure 372240DEST_PATH_IMAGE014
；
其中，
Figure 922170DEST_PATH_IMAGE015
时，表示无线信道k没有被占用，定义当前占用无线信道k的站点数量为M3，且M3=0，即当实际占用无线信道k的站点数量M0=0时，判定无线信道k为空闲信道；
Figure 865856DEST_PATH_IMAGE016
时，表示无线信道k正常，定义当前占用无线信道k的站点数量阈值为M2，当实际占用无线信道k的站点数量M0≤ M2时，判定无线信道k为正常信道；
Figure 628275DEST_PATH_IMAGE017
时，表示无线信道k繁忙，定义当前占用无线信道k的站点数量阈值为M1，当实际占用无线信道k的站点数量M0满足M2＜M0≤M1时，判定无线信道k为繁忙信道；
Figure 842481DEST_PATH_IMAGE018
时，表示无线信道k拥塞，定义当前占用无线信道k的站点数量阈值M1，当实际占用无线信道k的站点数量M0＞M1时，判定无线信道k为繁忙信道。
频谱分配矩阵F表示为
Figure 94471DEST_PATH_IMAGE019
；
其中，当
Figure 259873DEST_PATH_IMAGE020
时，表示站点m能使用无线信道k；当
Figure 560404DEST_PATH_IMAGE021
时，表示站点m不能使用无线信道k。
频谱分配矩阵F的约束条件包括：
（1）对于站点m，所有
Figure 393231DEST_PATH_IMAGE022
且
Figure 816122DEST_PATH_IMAGE023
的站点n的集合需满足：
Figure 468820DEST_PATH_IMAGE024
；其中，
Figure 369780DEST_PATH_IMAGE025
表示能够允许的单一无线信道占用的最大站点数；因为不同环境、不同场景下的
Figure 57114DEST_PATH_IMAGE025
不尽相同，因此从算法设计角度，
Figure 632931DEST_PATH_IMAGE025
的实际取值由当前信道的监听拥塞情况反映。
（2）对于站点m，若
Figure 38505DEST_PATH_IMAGE026
,即站点m不存在PLC信道时，则要求必须有且仅有一个
Figure 477576DEST_PATH_IMAGE027
。也就是说对于站点m如果不存在PLC信道，则必须且仅能分配一个可以通信的无线信道与其父亲节点进行通信。
（3）对于站点m，若
Figure 222678DEST_PATH_IMAGE028
，即站点m存在PLC信道时，则
Figure 721793DEST_PATH_IMAGE029
或1。也就是说，对于站点m如果已经存在PLC信道，则能分配给它的无线信道可以是0个或1个。
S3：根据所述稳态网络效益向量R构建稳态平均网络效益函数P(R)，则
Figure 614662DEST_PATH_IMAGE030
；其中，N表示所有
Figure 857425DEST_PATH_IMAGE031
的k的数量，即稳态网络实际使用的信道数量。
稳态网络效益向量R为：
Figure 457034DEST_PATH_IMAGE032
；则稳态平均网络效益函数P(R)表示为：
Figure 127049DEST_PATH_IMAGE030
；其中，N表示所有
Figure 507215DEST_PATH_IMAGE031
时无线信道k的数量，即稳态网络实际使用的无线信道数量。
对于稳态网络的求解，最终的目的就是在获得在双模站点数量最少的情况下，平均稳态网络效益最高，即
Figure 55133DEST_PATH_IMAGE033
最小的情况下，P(R)有极大值。
S4：通过量子遗传算法对所述数学模型进行处理，将所述稳态平均网络效益函数P(R)作为量子遗传算法的适应度函数，求解P(R)的极大值。
具体地，求解P(R)的极大值包括：
S41：将可用频谱矩阵U、干扰约束矩阵V、通信约束矩阵C和信道质量矩阵E构成初始矩阵，并设置染色体的长度
Figure 509248DEST_PATH_IMAGE034
；
S42：对站点进行初始化，即
Figure 350165DEST_PATH_IMAGE035
；
其中，第m个染色体
Figure 217627DEST_PATH_IMAGE036
；
Figure 802192DEST_PATH_IMAGE037
表示进化代数；
Figure 173131DEST_PATH_IMAGE038
的初始值为
Figure 388212DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 477390DEST_PATH_IMAGE040
的初始值的初始值为
Figure 865646DEST_PATH_IMAGE041
；
Figure 91091DEST_PATH_IMAGE042
共包括M*K个元素，是将通信约束矩阵C中的元素
Figure 742653DEST_PATH_IMAGE043
的m固定不变，将(n,k)按照固定顺序排列得到的一维数组；
S43：对网络效益进行测量，得到一组状态
Figure 555013DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 746960DEST_PATH_IMAGE045
；其中，
Figure 92491DEST_PATH_IMAGE046
为包括
Figure 649374DEST_PATH_IMAGE047
个元素的一维向量，第j位
Figure 447566DEST_PATH_IMAGE048
由
Figure 177624DEST_PATH_IMAGE049
中的
Figure 377661DEST_PATH_IMAGE050
决定，表示为：
Figure 167763DEST_PATH_IMAGE051
S44：将测量值
Figure 453251DEST_PATH_IMAGE046
中的每一个元素映射到
Figure 924683DEST_PATH_IMAGE052
中，在干扰约束矩阵V和通信约束矩阵C中寻找所有满足
Figure 480692DEST_PATH_IMAGE053
且
Figure 707274DEST_PATH_IMAGE054
的站点n和无线信道k；若
Figure 480058DEST_PATH_IMAGE055
，则随机选择超出
Figure 489602DEST_PATH_IMAGE025
数量的站点，令
Figure 664231DEST_PATH_IMAGE056
及对应的
Figure 796136DEST_PATH_IMAGE057
,j表示随机选择的站点集合；
S45：计算
Figure 56216DEST_PATH_IMAGE044
中每个元素的适应度值P(R)，判断P(R)是否满足预设要求，若满足则将最优的适应度值P(R)对应的
Figure 869451DEST_PATH_IMAGE058
赋值给新的频谱分配矩阵F＇，转至步骤S5；若P(R)不满足预设要求且未达到最大迭代次数，则将最优的适应度值P(R)对应的
Figure 898587DEST_PATH_IMAGE058
赋值给新的频谱分配矩阵F＇，新的频谱分配矩阵F＇结合通信约束矩阵C得到新的信道质量矩阵E＇，若P(R)不满足预设要求且达到最大迭代次数，转至步骤S46；
S46：增加进化代数
Figure 201392DEST_PATH_IMAGE059
，根据量子旋转门对染色体进行更新，得到
Figure 184654DEST_PATH_IMAGE060
；其中，量子旋转操作
Figure 598318DEST_PATH_IMAGE061
，量子旋转角度
Figure 481960DEST_PATH_IMAGE062
,H表示计算当前值
Figure 221246DEST_PATH_IMAGE046
和最优值
Figure 393601DEST_PATH_IMAGE058
之间的汉明距离，
Figure 345377DEST_PATH_IMAGE047
表示染色体长度，0.005π和0.1π分别表示最小旋转角度和最大旋转角度，最终得到新一代站点
Figure 349105DEST_PATH_IMAGE063
，重复步骤S43至S45，直至得到最优的适应度值P(R)，将最优的适应度值P(R)对应的
Figure 259292DEST_PATH_IMAGE058
赋值给新的频谱分配矩阵F＇，转至步骤S5。
S5：根据P(R)的极大值，得到双模网络中双模站点的位置。
具体地，得到P(R)的极大值的同时，也得到了新的频谱分配矩阵F＇，根据对F＇每个网络中的站点进行重新定义，包括：只有
Figure 715681DEST_PATH_IMAGE064
的站点n定义为PLC单模站点；
Figure 674410DEST_PATH_IMAGE065
且存在
Figure 768530DEST_PATH_IMAGE066
的站点n定义为无线单模站点；既有
Figure 849619DEST_PATH_IMAGE064
且存在
Figure 793304DEST_PATH_IMAGE067
的站点n定义为双模站点。优化后的稳态网络如图2所示的具体实施例。
本申请的具体实施方式以下述的一个19个站点的演化示例来进行说明，19个站点的初始网络拓扑示意图如图3所示，每个站点都是双模站点，并且不失一般性，无线信道统一选择信道1进行通信。
在初始网络构建完成后，由中央协调器CCO（站点1）向网络中的各站点发送网络优化指令报文，此时网络中各站点对周边PLC信道及无线信道开始进行监听。
第一步，根据各站点的 PLC信道和 RF信道的通信成功率表（按百分比记录）形成各个站点的PLC bitmap 和 RF bitmap。因为数据量大，本申请举例说明4个有代表性的站点的bitmap，并以图3中虚线圆圈的形式表示无线覆盖范围：
站点1的PLC信道通讯成功率表为[100,0,100,0,80,80,60,60,10,10,10, 0,10,10,0,0,0,0,0]，形成PLC bitmap为= [1,0,1,0,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0]，表示站点1、3、5、6、7、8是PLC信道可达的，其余站点PLC信道不可达。站点1的RF信道通信成功率表[100,100,100,100,100,40, 40,40,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],形成的RF bitmap =[1,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]，表示1、2、3、4、5是RF信道可达的，其余站点RF信道不可达。
站点8的PLC信道通讯成功率表[60,0,0,0,100,0,70,100,0,0,0, 10,60,100,0,0,0,0,0]；形成PLC bitmap = [1,0,0,0,1,0,1,1,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0]，表示站点1、5、7、8、13、14是PLC信道可达的，其余站点PLC信道不可达。站点8的RF信道通信成功率表[0,0,0,0,70,0, 70,100,0,0,0,0,80,100,100,0,0,10,10],形成的RF bitmap =[0,0,0,0,1,0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0]，表示5、7、8、13、14、15是RF信道可达的，其余站点RF信道不可达。
站点12的PLC信道通讯成功率表[0,0,0,0,70,0,100,10,0,0,0,100,70,0,0, 0,100,0,0]；形成PLC bitmap = [0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0, 1,0,0]，表示站点5、7、11、12、13、17是PLC信道可达的，其余站点PLC信道不可达。站点12的RF信道通信成功率表[0,0,0,0,10,10, 80,0,10,20,100,100, 80,0,0,100,100,0,0],形成RF bitmap =[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1, 1,1,0,0,1,1,0,0]，表示7、11、12、13、16、17是RF信道可达的，其余站点RF信道不可达。
站点15的PLC信道通讯成功率表[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,10,10]；形成PLC bitmap = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]，所有站点PLC不可达。站点15的RF通信成功率表[0,0,0,0,10,0,10,90,0,0,0,0,20,100,100,0,0,100,100],形成RF bitmap = [0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1]，表示8、14、15、18、19是RF信道可达的，其余站点RF信道不可达。
第二步，形成每个站点对无线信道占用率情况的评估结果。因为电力线载波+无线双模通信网络的规模并不大，对无线信道占用依赖不高，因此不需要对全频段所有无线信道进行扫描，只需要按照初始组网情况，对当前无线信道和左右近邻、左右次近邻共5个无线信道进行监听即可。为了简化说明，定义当一个无线信道中真正需要无线通信的站点数量小于等于2个时，该无线信道状态判定为“空闲”；当站点数量等于3个时，该无线信道状态判定为“正常”；当站点数量大于等于4个时，该无线信道状态判定为“繁忙”。不失一般性，仍以站点1、8、12、15作为例子举例说明，具体如下：
站点1的无线信道站点数量为[5,0,0,0,0]，表中的4个‘0’表示左右近邻和左右次近邻信道没有无线站点；‘5’表示当前信道中有5个站点使用当前无线信道，其中真正需要无线通信的是站点1、2和4，无线信道占用属于“正常”。
站点8的无线信道站点数量为[6,0,0,0,0]，表中的4个‘0’表示左右近邻和左右次近邻信道没有无线站点；‘6’表示当前信道中有6个站点使用当前无线信道，真正需要无线通信的是站点8和15，无线信道占用属于“空闲”。
站点12的无线信道站点数量为[6,0,0,0,0]，表中的4个‘0’表示左右近邻和左右次近邻信道没有无线站点；‘6’表示当前信道中有6个站点使用当前无线信道，真正需要无线通信的是站点12和16，无线信道占用属于“空闲”。
站点15的无线信道站点数量为[5,0,0,0,0]，表中的4个‘0’表示左右近邻和左右次近邻信道没有无线站点；‘5’表示当前信道中有5个站点使用当前无线信道，真正需要无线通信的是站点8、15、18、19，无线信道占用属于“繁忙”。
第三步，根据形成的bitmap和信道评估情况初始化图论数学模型。
（1）根据PLC bitmap和RF bitmap以及无线信道占用率情况的评估结果，初始化可用频谱矩阵
Figure 352461DEST_PATH_IMAGE068
；其中，行号代表站点序号，共19行；列号代表信道号，第一列是PLC信道，第二列是当前无线信道，第三列至第六列分别是左近邻、右近邻、左次近邻和右次近邻的无线信道。可用频谱矩阵U的具体数值可从图3中获得，对于初始态采用无线连接的站点，PLC信道为0；对于全部站点，所有5个信道皆可使用，所以无线信道全部为1。
（2）根据RF bitmap，初始化干扰约束矩阵V，因为干扰约束矩阵V是19×19×6维度，为了简单说明，不失一般性，所以仍以站点1、8、12、15作为例子举例说明：
Figure 268465DEST_PATH_IMAGE069
中， k=2且m=1,2,3,4,5的元素为1，其余均为0；
Figure 989296DEST_PATH_IMAGE070
中， k=2且m=5,7,8,13,14,15的元素为1，其余均为0；
Figure 685856DEST_PATH_IMAGE071
中， k=2且m=7,11,12,13,16,17的元素为1，其余均为0；
Figure 986388DEST_PATH_IMAGE072
中， k=2且m=8,14,15,18,19的元素为1，其余均为0。
（3）根据每个站点的PLC信道和RF信道通信成功率表，构建通信约束矩阵C，为19×19×6维度，其中所有元素的值都来源与通信成功率表中的数值，不再赘述。
（4）根据上述（2）中得到的无线信道占用情况构建信道质量矩阵E。不失一般性，仍以站点1、8、12、15作为例子举例说明：站点1的对应行矢量为e1=[3,2,3,3,3,3]，表示PLC信道“空闲”，当前使用无线信道“正常”，其余左右近邻、左右次近邻信道“空闲”。站点8、12、15的行矢量分别为e8=[3,3,3,3,3,3]、e12=[3,3,3,3,3,3]、e15=[3,1,3,3,3,3]。
第四步，使用量子遗传算法对上述数据模型进行最优值求解，具体如下：
（1）在量子遗传算法中，根据第三步结果设置可用频谱矩阵U、干扰约束矩阵V、通信约束矩阵C和信道质量矩阵E作为初始矩阵信息。同时设置染色体的长度
Figure 819215DEST_PATH_IMAGE073
=19*6=104。
（2）初始化人口
Figure 710947DEST_PATH_IMAGE074
，其中第m个染色体
Figure 396269DEST_PATH_IMAGE075
。并且
Figure 297229DEST_PATH_IMAGE076
和
Figure 922245DEST_PATH_IMAGE077
的初始值分别为
Figure 250458DEST_PATH_IMAGE078
和
Figure 656032DEST_PATH_IMAGE079
，其中
Figure 360682DEST_PATH_IMAGE080
是将通信约束矩阵C中的元素
Figure 105785DEST_PATH_IMAGE081
的m固定不变，将(n,k)按照先行后列的排列的一维数组，共104个元素，例如:m=1时，x的前19个数据为[x1,1,x1,2,…,x1,19]=[1,0,1,0,0.8,0.8,0.6,0.6,0.1,0.1,0.1,0,0.1,0.1,0,0,0,0,0]；其中，各数据为站点1的PLC通讯成功率表（按小数记）;接下来的19个数据是当前无线信道的通信成功率表，[x1,20,x1,21,…,x1,38]=[1,1,1,1,1,0.4,0.4,0.4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]；并且考虑到近邻和次近邻的4个无线信道的通信成功率与当前无线信道相近，因此x的第39～104个元素的值为第20～38个元素值的重复4次。
（3）进行网络效益的测量，获得一组状态
Figure 604899DEST_PATH_IMAGE082
，其中
Figure 497769DEST_PATH_IMAGE083
是具有104个元素的一维向量，第j位
Figure 740531DEST_PATH_IMAGE084
由
Figure 340140DEST_PATH_IMAGE085
中的
Figure 511620DEST_PATH_IMAGE086
决定，具体公式为:
Figure 891786DEST_PATH_IMAGE087
以m=1时，
Figure 672660DEST_PATH_IMAGE088
的前38个数据为： [1,0,1,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]。
（4）将测量值
Figure 392355DEST_PATH_IMAGE046
中的每一个元素映射到
Figure 295589DEST_PATH_IMAGE089
中，为了节省计算量，仅计算可用频谱矩阵U中
Figure 163050DEST_PATH_IMAGE090
的数据。
以第一个向量
Figure 747616DEST_PATH_IMAGE091
举例，
Figure 139459DEST_PATH_IMAGE092
的1～19位对应频谱分配矩阵F中的第1列，20～38位对应F中的第2列；同时考虑到对F的约束条件3，默认将当前信道优先分配给站点，从而得到第一个染色体生成的初始频谱分配矩阵F：
Figure 151277DEST_PATH_IMAGE093
在干扰约束矩阵V和通信约束矩阵C中寻找所有满足
Figure 974876DEST_PATH_IMAGE022
且
Figure 566395DEST_PATH_IMAGE054
的站点n和无线信道k，根据约束条件1，若
Figure 791840DEST_PATH_IMAGE055
，则随机选择超出
Figure 240139DEST_PATH_IMAGE025
数量的站点，令
Figure 911554DEST_PATH_IMAGE056
及对应的
Figure 837921DEST_PATH_IMAGE057
,j属于随机选出的站点集合。例如，站点1在信道2上满足上述条件，站点n=1,2,3,4,5,可得
Figure 917873DEST_PATH_IMAGE094
，算法期望无线信道处于“正常”状态，即设定
Figure 68231DEST_PATH_IMAGE095
；则随机选择m=1,2,3,4,5中，除了站点1以外的3个站点，将其对应的频谱分配设置为0；站点2，4受到约束条件2的影响，不能被选择，所以本例中选择了站点3，5，令
Figure 69686DEST_PATH_IMAGE096
。
（5）计算
Figure 363526DEST_PATH_IMAGE044
中每个元素的适应度值P(R)，并将最优的适应度值P(R)对应的
Figure 297984DEST_PATH_IMAGE058
赋值给新的频谱分配矩阵F，并结合新的频谱分配矩阵F和通信约束矩阵C得到新的信道质量矩阵E。例如，经过（4）后,使用
Figure 353665DEST_PATH_IMAGE091
得到的F中，
Figure 639152DEST_PATH_IMAGE097
,其余元素都为0，可以根据定义
Figure 110585DEST_PATH_IMAGE098
， 得到对应的适应度值。依次对19个
Figure 165129DEST_PATH_IMAGE099
进行计算后，得到对应的19个P(R)值，取其中的最大值对应的频谱分配矩阵F，作为新的频谱分配矩阵F。此时，这第一次迭代的结果显然不满足迭代次数或最优适应度要求，因此进行如下（6）的计算。
（6）增加进化代数
Figure 126131DEST_PATH_IMAGE100
，根据量子旋转门对染色体进行更新
Figure 898915DEST_PATH_IMAGE101
，其中量子旋转操作
Figure 970777DEST_PATH_IMAGE102
，量子旋转角度
Figure 348668DEST_PATH_IMAGE103
,H表示计算当前值
Figure 716458DEST_PATH_IMAGE048
和最优值
Figure 242117DEST_PATH_IMAGE058
之间的汉明距离，得到新一代人口
Figure 852090DEST_PATH_IMAGE104
，重复（3）至（5）操作。
（7）本设计下，通过上述步骤进化50代以后最大适应度值开始收敛，至73代时，最大适应度值达到稳定极大值，得到对应的频谱分配矩阵F，表示为：
Figure 881226DEST_PATH_IMAGE105
（8）根据运算结果的频谱分配矩阵F，对每个网络中的站点进行角色重定义：对于只有
Figure 918452DEST_PATH_IMAGE106
的站点n定义为PLC单模站点；
Figure 869091DEST_PATH_IMAGE107
且存在
Figure 282754DEST_PATH_IMAGE108
的站点n定义为无线单模站点；对于既有
Figure 166397DEST_PATH_IMAGE109
且存在
Figure 905683DEST_PATH_IMAGE110
的站点定义为双模站点。由中央协调器（CCO）向各站点发送角色切换的指令给相应的站点，来完成整个网络的优化，最终形成如图4的最优双模通信网络结构。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (4)

1.一种双模网络中双模站点的选择方法，其特征在于，包括：
S1：主站点向全网站点发送网络优化指令报文，全网每个站点开启对PLC信道和无线信道的监听，得到各站点的信道环境监听信息；
S2：根据所述信道环境监听信息建立数学模型，所述数学模型包括可用频谱矩阵U、干扰约束矩阵V、通信约束矩阵C、信道质量矩阵E、频谱分配矩阵F和稳态网络效益向量R；
其中，所述可用频谱矩阵U表示信道k对于站点m是否空闲，表示为：U＝{um，k∈{0，1}}M×K；
其中，um，k＝0时，表示站点m不能使用信道k；um，k＝1表示站点m能使用信道k；k＝1表示为PLC信道，k＝2，3，4...K时表示共K-1个无线信道；M表示站点的总数；K表示信道的总数；
所述干扰约束矩阵V表示站点m和站点n在同时使用无线信道k时是否存在干扰，表示为：V＝{vm，n，k|vm，n，k∈{0，1}，k≥1}M×M×K；
其中，vm，n，k＝1时，表示存在干扰；vm，n，k＝0时，表示不存在干扰；
所述通信约束矩阵C表示站点m和站点n通过信道k进行通信的通信成功率，表示为：C＝{cm，n，k|cm，n，k＞Cmin}M×M×K；
所述信道质量矩阵E表示站点m监听无线信道k时无线信道k的质量情况，表示为：E＝{em，k|em，k∈{0，1，2，3}}M×K；
其中，em，k＝3时，表示无线信道k没有被占用，定义当前占用无线信道k的站点数量为M3，且M3＝0，即当实际占用无线信道k的站点数量M0＝0时，判定无线信道k为空闲信道；em，k＝2时，表示无线信道k正常，定义当前占用无线信道k的站点数量阈值为M2，当实际占用无线信道k的站点数量M0≤M2时，判定无线信道k为正常信道；em，k＝1时，表示无线信道k繁忙，定义当前占用无线信道k的站点数量阈值为M1，当实际占用无线信道k的站点数量M0满足M2＜M0≤M1时，判定无线信道k为繁忙信道；em，k＝0时，表示无线信道k拥塞，定义当前占用无线信道k的站点数量阈值M1，当实际占用无线信道k的站点数量M0＞M1时，判定无线信道k为繁忙信道；
所述频谱分配矩阵F表示为F＝{fm，k|fm，k∈{0，1}}M×K；
其中，当fm，k＝1时，表示站点m能使用无线信道k；当fm，k＝0时，表示站点m不能使用无线信道k；
所述稳态网络效益向量R表示为：R＝{rk|rk＝∑m(fm，k*em，k)}M×K；则稳态平均网络效益函数P(R)表示为：
Figure FDA0003726541170000011
其中，N表示所有rk≠0时无线信道k的数量，即稳态网络实际使用的无线信道数量；
S3：根据所述稳态网络效益向量R构建稳态平均网络效益函数P(R)，则
Figure FDA0003726541170000012
其中N表示所有rk≠0的k的数量，即稳态网络实际使用的信道数量；
S4：通过量子遗传算法对所述数学模型进行处理，将所述稳态平均网络效益函数P(R)作为量子遗传算法的适应度函数，求解P(R)的极大值；
所述步骤S4包括：
S41：将可用频谱矩阵U、干扰约束矩阵V、通信约束矩阵C和信道质量矩阵E构成初始矩阵，并设置染色体的长度l＝M*K；
S42：对站点进行初始化，即
Figure FDA0003726541170000021
其中，第m个染色体
Figure FDA0003726541170000022
g表示进化代数；
Figure FDA0003726541170000023
的初始值为cos(0.5πxm，j)，
Figure FDA0003726541170000024
的初始值的初始值为sin(0.5πxm，j)；xm，j共包括M*K个元素，是将通信约束矩阵C中的元素cm，n，k的m固定不变，将(n，k)按照固定顺序排列得到的一维数组；
S43：对网络效益进行测量，得到一组状态S(g)，
Figure FDA0003726541170000025
其中，
Figure FDA0003726541170000026
为包括l个元素的一维向量，第j位
Figure FDA0003726541170000027
由
Figure FDA0003726541170000028
中的
Figure FDA0003726541170000029
决定，表示为：
Figure FDA00037265411700000210
S44：将测量值
Figure FDA00037265411700000211
中的每一个元素映射到fn，k中，在干扰约束矩阵V和通信约束矩阵C中寻找所有满足vm，n，k＝1且cm，n，k＞Cmmin的站点n和无线信道k；若∑nfn，k≤Fmin，则随机选择超出Fmin数量的站点，令
Figure FDA00037265411700000212
及对应的fn，k＝0，j表示随机选择的站点集合；
S45：计算S(g)中每个元素的适应度值P(R)，判断P(R)是否满足预设要求，若满足则将最优的适应度值P(R)对应的
Figure FDA00037265411700000213
赋值给新的频谱分配矩阵F′，转至所述步骤S5；若P(R)不满足预设要求且未达到最大迭代次数，则将最优的适应度值P(R)对应的
Figure FDA00037265411700000214
赋值给新的频谱分配矩阵F′，新的频谱分配矩阵F′结合通信约束矩阵C得到新的信道质量矩阵E′，若P(R)不满足预设要求且达到最大迭代次数，转至步骤S46；
S46：增加进化代数g＝g+1，根据量子旋转门对染色体进行更新，得到
Figure FDA00037265411700000215
其中，量子旋转操作
Figure FDA00037265411700000216
量子旋转角度
Figure FDA00037265411700000217
H表示计算当前值
Figure FDA00037265411700000218
和最优值
Figure FDA00037265411700000219
之间的汉明距离，l表示染色体长度，0.005π和0.1π分别表示最小旋转角度和最大旋转角度，最终得到新一代站点Q(g+1)，重复步骤S43至S45，直至得到最优的适应度值P(R)，将最优的适应度值P(R)对应的
Figure FDA00037265411700000220
赋值给新的频谱分配矩阵F′，转至所述步骤S5；
S5：根据P(R)的极大值，得到双模网络中双模站点的位置；
双模站点的位置获取包括：根据对F′每个网络中的站点进行重新定义，包括：只有fn，1＝1的站点n定义为PLC单模站点；fn，1＝0且存在fn，k＞1＝1的站点n定义为无线单模站点；既有fn，1＝1且存在fn，k＞1＝1的站点n定义为双模站点。
2.如权利要求1所述的双模网络中双模站点的选择方法，其特征在于，步骤S1中，所述信道环境监听信息包括：
对PLC信道进行监听时，记录当前PLC信道下每个邻居站点对本站点的上下行通信成功率，通信成功率超过50％的站点则为可达站点，通信成功率不大于50％的站点则为不可达站点；
对无线信道进行监听时，包括：
记录当前无线信道下每个邻居站点对本站点的上下行通信成功率，通信成功率超过50％的站点则为可达站点，通信成功率不大于50％的站点则为不可达站点；
对当前无线信道的占用率进行评估，在监听时间内，若当前无线信道被占用时间不大于30％，则当前无线信道通信正常；若当前无线信道被占用时间大于30％且不大于50％，则当前无线信道通信繁忙；若当前无线信道被占用时间大于50％，则当前无线信道通信拥塞；
对当前无线信道的两个近邻无线信道和两个次近邻无线信道进行扫描，记录近邻无线信道和次近邻无线信道的频谱使用情况；
其中，所述监听时间为5-10分钟。
3.如权利要求2所述的双模网络中双模站点的选择方法，其特征在于，所述频谱分配矩阵F的约束条件包括：
(1)对于站点m，所有vm，n，k＝1且k≠0的站点n的集合需满足：∑mfm，k≤Fmin；其中，Fmin表示能够允许的单一无线信道占用的最大站点数；
(2)对于站点m，若fm，1＝0，即站点m不存在PLC信道时，则要求必须有且仅有一个fm，k≠0，k＝2，3，4...K；
(3)对于站点m，若fm，1＝1，即站点m存在PLC信道时，则∑k＞1fm，k＝0或1。
4.一种网络优化方法，其特征在于，包括：
S1：主站点向全网站点发送网络优化指令报文，全网每个站点开启对PLC信道和无线信道的监听，得到各站点的信道环境监听信息；
S2：根据所述信道环境监听信息建立数学模型，所述数学模型包括可用频谱矩阵U、干扰约束矩阵V、通信约束矩阵C、信道质量矩阵E、频谱分配矩阵F和稳态网络效益向量R；
其中，所述可用频谱矩阵U表示信道k对于站点m是否空闲，表示为：U＝{um，k∈{0，1}}M×K；
其中，um，k＝0时，表示站点m不能使用信道k；um，k＝1表示站点m能使用信道k；k＝1表示为PLC信道，k＝2，3，4...K时表示共K-1个无线信道；M表示站点的总数；K表示信道的总数；
所述干扰约束矩阵V表示站点m和站点n在同时使用无线信道k时是否存在干扰，表示为：V＝{vm，n，k|vm，n，k∈{0，1}，k≥1}M×M×K；
其中，vm，n，k＝1时，表示存在干扰；vm，n，k＝0时，表示不存在干扰；
所述通信约束矩阵C表示站点m和站点n通过信道k进行通信的通信成功率，表示为：C＝{cm，n，k|cm，n，k＞Cmin}M×M×K；
所述信道质量矩阵E表示站点m监听无线信道k时无线信道k的质量情况，表示为：E＝{em，k|em，k∈{0，1，2，3}}M×K；
其中，em，k＝3时，表示无线信道k没有被占用，定义当前占用无线信道k的站点数量为M3，且M3＝0，即当实际占用无线信道k的站点数量M0＝0时，判定无线信道k为空闲信道；em，k＝2时，表示无线信道k正常，定义当前占用无线信道k的站点数量阈值为M2，当实际占用无线信道k的站点数量M0≤M2时，判定无线信道k为正常信道；em，k＝1时，表示无线信道k繁忙，定义当前占用无线信道k的站点数量阈值为M1，当实际占用无线信道k的站点数量M0满足M2＜M0≤M1时，判定无线信道k为繁忙信道；em，k＝0时，表示无线信道k拥塞，定义当前占用无线信道k的站点数量阈值M1，当实际占用无线信道k的站点数量M0＞M1时，判定无线信道k为繁忙信道；
所述频谱分配矩阵F表示为F＝{fm，k|fm，k∈{0，1}}M×K；
其中，当fm，k＝1时，表示站点m能使用无线信道k；当fm，k＝0时，表示站点m不能使用无线信道k；
所述稳态网络效益向量R表示为：R＝{rk|rk＝∑m(fm，k*em，k)}M×K；则稳态平均网络效益函数P(R)表示为：
Figure FDA0003726541170000041
其中，N表示所有rk≠0时无线信道k的数量，即稳态网络实际使用的无线信道数量；
S3：根据所述稳态网络效益向量R构建稳态平均网络效益函数P(R)，则
Figure FDA0003726541170000042
其中，N表示所有rk≠0的k的数量，即稳态网络实际使用的信道数量；
S4：通过量子遗传算法对所述数学模型进行处理，将所述稳态平均网络效益函数P(R)作为量子遗传算法的适应度函数，求解P(R)的极大值；
所述步骤S4包括：
S41：将可用频谱矩阵U、干扰约束矩阵V、通信约束矩阵C和信道质量矩阵E构成初始矩阵，并设置染色体的长度l＝M*K；
S42：对站点进行初始化，即
Figure FDA0003726541170000043
其中，第m个染色体
Figure FDA0003726541170000044
g表示进化代数；
Figure FDA0003726541170000045
的初始值为cos(0.5πxm，j)，
Figure FDA0003726541170000046
的初始值的初始值为sin(0.5πxm，j)；xm，j共包括M*K个元素，是将通信约束矩阵C中的元素cm，n，k的m固定不变，将(n，k)按照固定顺序排列得到的一维数组；
S43：对网络效益进行测量，得到一组状态S(g)，
Figure FDA0003726541170000047
其中，
Figure FDA0003726541170000048
为包括l个元素的一维向量，第j位
Figure FDA0003726541170000049
由
Figure FDA00037265411700000410
中的
Figure FDA00037265411700000411
决定，表示为：
Figure FDA0003726541170000051
S44：将测量值
Figure FDA0003726541170000052
中的每一个元素映射到fn，k中，在干扰约束矩阵V和通信约束矩阵C中寻找所有满足vm，n，k＝1且cm，n，k＞Cmin的站点n和无线信道k；若∑nfn，k≤Fmin，则随机选择超出Fmin数量的站点，令
Figure FDA0003726541170000053
及对应的fn，k＝0，j表示随机选择的站点集合；
S45：计算S(g)中每个元素的适应度值P(R)，判断P(R)是否满足预设要求，若满足则将最优的适应度值P(R)对应的
Figure FDA0003726541170000054
赋值给新的频谱分配矩阵F′，转至所述步骤S5；若P(R)不满足预设要求且未达到最大迭代次数，则将最优的适应度值P(R)对应的
Figure FDA0003726541170000055
赋值给新的频谱分配矩阵F′，新的频谱分配矩阵F′结合通信约束矩阵C得到新的信道质量矩阵E′，若P(R)不满足预设要求且达到最大迭代次数，转至步骤S46；
S46：增加进化代数g＝g+1，根据量子旋转门对染色体进行更新，得到
Figure FDA0003726541170000056
其中，量子旋转操作
Figure FDA0003726541170000057
量子旋转角度
Figure FDA0003726541170000058
H表示计算当前值
Figure FDA0003726541170000059
和最优值
Figure FDA00037265411700000510
之间的汉明距离，l表示染色体长度，0.005π和0.1π分别表示最小旋转角度和最大旋转角度，最终得到新一代站点Q(g+1)，重复步骤S43至S45，直至得到最优的适应度值P(R)，将最优的适应度值P(R)对应的
Figure FDA00037265411700000511
赋值给新的频谱分配矩阵F′，转至所述步骤S5；
S5：根据P(R)的极大值，得到双模网络中双模站点、无线站点和PLC站点的位置，根据各站点的位置对网络进行优化；
双模站点的位置获取包括：根据对F′每个网络中的站点进行重新定义，包括：只有fn，1＝1的站点n定义为PLC单模站点；fn，1＝0且存在fn，k＞1＝1的站点n定义为无线单模站点；既有fn，1＝1且存在fn，k＞1＝1的站点n定义为双模站点。
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