CN116546639A - 一种5g驱动网络化控制系统的资源调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工业无线网络技术，具体地说是一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法。本发明适用于由多个独立的离散线性子系统和共享5G网络所构成的5G驱动网络化控制系统。考虑5G驱动网络化控制系统的传感数据和控制指令丢包问题，给出其最优状态估计器和LQG控制律；通过分析LQG成本与5G传输可靠性之间的内在联系，将资源调度问题转化为整数规划问题；进一步提出一种资源调度方法，根据每个控制周期内的各个子系统状态，为各个子系统分配最优的传输资源与调度参数，以此实现期望LQG成本最小化。

Description

一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法

技术领域

本发明涉及工业无线网络技术，具体地说是一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法。

背景技术

5G技术的出现为工业控制领域带来了新的机遇和挑战。传统的工业控制系统往往存在数据传输速度慢、延迟高、连接数量有限等问题，这些问题都将在5G技术的支持下得到极大的改善。5G技术将会为工业控制领域带来更快、更稳定、更可靠、更智能的数据传输方式，可以帮助工厂实现数字化转型和智能化制造。然而，实际工厂射频环境中存在大路径损耗、强噪声干扰和多径效应等不利因素，进而导致整个5G驱动网络化控制系统的控制性能难以满足。这激发了对同时满足5G驱动网络化控制系统可靠性和时延要求的资源调度方法的设计。

到目前为止，对于在上行和下行传输中均具有数据包丢失的5G驱动网络化控制系统，仍然没有一种面向控制性能指标的资源调度方法被开发。

发明内容

针对在实际工厂射频环境中存在大路径损耗、强噪声干扰和多径效应等不利因素的问题，本发明提出一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法，以保证整个5G驱动网络化控制系统的控制性要求。该方法适用于由多个独立的离散线性子系统和共享5G网络所构成的5G驱动网络化控制系统。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法，包括以下步骤：

1)基站获取信道状态H_k，并基于信道状态对子系统进行网络资源调度求解，得到最优网格分配i＝1,2,...,m；

2)基站确定最优调制和编码方案的参数

3)基站将和/>广播给所有子系统；

4)子系统i根据和/>向基站发送传感数据/>

5)基站更新计数器l_i,k+1；

6)基站计算控制输入并将其作为控制指令，发送给子系统i；

7)子系统i状态进行演化。

通过对5G调度帧进行划分，得到不同的传输资源，不同子系统的传输可靠性由所分配的传输资源与调度参数共同决定，其中，所述5G调度帧具体为：

每个帧由10个长度为1ms的相同大小的子帧组成，网格大小由给定的Numerology参数μ决定，当μ给定时，每个子帧被分为s＝2^μ个时隙，每个时隙长度为t_s＝1/2^μms，每个时隙包含14个OFDM符号，其中前两个符号用于控制开销，网络可用带宽Φ划分为b个物理资源块PRB，每个PRB的带宽为f_b'＝12f_b，其中f_b＝2^μ×15kHz，f_b为子载波间隔。

所述调度参数具体为：

控制周期T₀＝τms，τ＝1,2,...,10，即每τ个子帧长度为1个控制周期，在第k个控制周期，定义布尔变量矩阵Ω_i,k＝{0,1}^τs×b，若Ω_i,k(λ,j)＝1，表示网格被分配给子系统i进行传输，当1≤λ≤τs/2时，Ω_i,k(λ,j)对应分配给子系统i上行传输的网格；当τs/2＜λ≤τs时，Ω_i,k(λ,j)对应分配给子系统i下行传输的网格；若Ω_i,k＝0，表示子系统i在第k个控制周期无传输，子系统i的每次传输需要水平和垂直方向上数量分别为a_i,k和n_i,k的相邻网格，a_i,k≤τs/2，n_i,k≤b，将满足该条件的网格分配集合记为此外，任意网格最多被分配给1个子系统，即∑_iΩ_i,k≤11^T；

在第k个控制周期，对于子系统i，它的调制和编码方案参数σ_i,k取值范围为M＝{0,1,2,...,η}，定义子系统i的信道增益向量其中/>表示维度为b的正实数向量，/>表示子系统i在网格PRBj上的信道增益，假设h_ik在一个控制周期内保持不变，对于给定的h_ik，子系统i的传输成功率q_i(σ_i,k,Ω_i,k)由σ_i,k和网格分配结果Ω_i,k共同决定。

所述步骤1)中，通过计算整个系统的LQG成本并将其最小化作为网络资源调度的优化目标，即：

s.t.∑_iΩ_i,k≤11^T

其中，为子系统i的最优网格分配方案，i＝1,2,...,m，c_k为中间变量，d_k为中间变量，/>θ为中间变量，/> 和/>分别为上行传输和下行传输的可靠性，/>满足设定条件的网格分配集合。

所述步骤2)具体为：

在第k个控制周期，对于固定大小的数据包，定义函数τ(σ_i,k,B_i,k)，其返回给定调制和编码方案参数σ_i,k和带宽B_i,k时传输一个数据包所需的时间，根据满足设定条件的网格分配集合的定义，子系统i传输一个数据包需要使用带宽n_i,kf_b'其中，n_i,k为分配给子系统i垂直方向相邻网格的数量，f_b'为每个PRB的带宽，且时延不超过分配给子系统i水平方向上相邻网格的数量a_i,k个时隙，为获得最大的传输成功率，最优σ_i,k的选取规则为：

其中，t_s为每个时隙的长度。

所述步骤5)具体为：

传输计数器l_i,k+1在第k个控制周期更新为：

其中，γ_i,k为伯努利随机变量表示子系统i上行数据包传输成功或者失败的标志。

所述步骤6)具体为：

其中，为系统矩阵，/>为输入矩阵，/>为实数，S_i,k+1和U_i,k为计算过程中的中间变量矩阵，/>为在第k个控制周期的状态估计，L_i,k为反馈矩阵，即

所述步骤7)具体为：

y_i,k＝γ_i,kC_ix_i,k+ω_i,k

其中，为状态向量，/>为控制输入，/>为观测向量，/>为系统矩阵，/>为输入矩阵，/>为观测矩阵，/>为实数，w_i,k和ω_i,k均为高斯白噪声且不相关，均值为0，协方差矩阵分别为Q_i和R_i；

在第k个控制周期，子系统i的传感器将传感数据通过无线信道发送给5G基站处的控制器；控制器基于收到的信息计算状态估计/>和控制输入u_i,k，并通过基站将u_i,k发送给子系统i的执行器；执行器将收到的控制输入/>作用于子系统i。

本发明具有以下有益效果及优点：

1.考虑5G驱动网络化控制系统的传感数据和控制指令丢包问题，给出其最优状态估计器和LQG控制；通过分析LQG成本与5G传输可靠性之间的内在联系，将资源调度问题转化为整数规划问题；进一步提出一种资源调度方法，根据每个控制周期内的各个子系统状态，为各个子系统分配最优的传输资源与调度参数，以此实现期望LQG成本最小化。

2.本发明在调度过程中不仅考虑了LQG控制性能，而且采用了最优LQG控制器来补偿噪声和丢包，从而获得了更好的控制性能与系统容量。

附图说明

图1为5G驱动网络化控制系统；

图2为5G调度帧示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。

本发明提出一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法。考虑5G驱动网络化控制系统的传感数据和控制指令丢包问题，给出其最优状态估计器和LQG控制律；通过分析LQG成本与5G传输可靠性之间的内在联系，将资源调度问题转化为整数规划问题；进一步提出一种资源调度方法，根据每个控制周期内的各个子系统状态，为各个子系统分配最优的传输资源与调度参数，以此实现期望LQG成本最小化。

对于由多个独立的离散线性子系统和共享5G网络所构成的5G驱动网络化控制系统，由于LQG成本与5G传输可靠性之间的内在联系，可将资源调度问题转化为整数规划问题，进而提出资源调度方法以最小化期望LQG成本。

本发明主要包含5G驱动网络化控制系统建模，以最小化期望LQG成本为目标的资源调度问题模型和资源调度方法三个部分。

1.5G驱动网络化控制系统建模

如图1所示，所述5G驱动网络化控制系统具体如下：

5G驱动网络化控制系统由m个独立的离散线性子系统和1个共享5G网络组成，其子系统i(i＝1,2,…,m)的离散时间状态空间方程与观测方程如下：

y_i,k＝γ_i,kC_ix_i,k+ω_i,k

其中为状态向量，/>为控制输入，/>为观测向量，/>为系统矩阵，/>为输入矩阵，/>为观测矩阵。w_i,k和ω_i,k均为高斯白噪声且不相关，均值为0，协方差矩阵分别为Q_i和R_i。在第k个控制周期，子系统i的传感器将传感数据通过无线信道发送给5G基站(BS)处的控制器；控制器基于收到的信息计算状态估计/>和控制输入u_i,k，并通过BS将u_i,k发送给子系统i的执行器；最后，执行器将收到的控制输入/>作用于子系统i。

伯努利随机变量γ_i,k对上行传输(从传感器到控制器的传感数据传输)丢包进行建模：如果数据包正确到达则有y_i,k＝C_ix_i,k+ω_i,k，否则，y_i,k＝ω_i,k。伯努利随机变量ν_i,k对下行传输(从控制器到执行器的控制指令u_i,k传输)丢包进行建模：如果数据包正确到达则有/>否则执行器采用零输入方案，即/>对于γ_i,k和ν_i,k有/>和/> 和/>即为上行与下行传输可靠性。

2.以最小化期望LQG成本为目标的资源调度问题模型

所述5G传输可靠性具体如下：

对5G调度帧进行划分，可以划分成不同的资源。不同子系统的传输可靠性由所分配的资源与调度参数共同决定。

所述以最小化期望LQG成本为目标的资源调度问题模型具体如下：

·首先，介绍5G调度帧和调度参数：

如图2所示，所述5G调度帧具体如下：

对于5G调度帧，每个帧由10个长度为1ms的相同大小的子帧组成。网格大小由给定的Numerology参数μ决定。当μ(μ≥1)给定时，每个子帧被分为s＝2^μ个时隙，每个时隙长度为t_s＝1/2^μms。每个时隙包含14个OFDM符号，其中前两个符号用于控制开销。假设网络可用带宽Φ可划分为b个物理资源块(PRB)，每个PRB的带宽为f_b'＝12f_b，其中f_b＝2^μ×15kHz为子载波间隔。图2中每个子帧分成2个时隙，时隙1用于上行传输，时隙2用于下行传输。传输子系统数量m＝3(3种不同图案的网格)，且同一子系统在上行和下行传输中使用相同数量的PRB。

所述调度参数具体如下：

控制周期T₀＝τms(τ＝1,2,...,10)，即每τ个子帧长度为1个控制周期。在第k个控制周期，定义布尔变量矩阵Ω_i,k＝{0,1}^τs×b。Ω_i,k(λ,j)＝1，表示网格(时隙λ，PRBj)被分配给子系统i进行传输。当1≤λ≤τs/2时，Ω_i,k(λ,j)对应分配给子系统i上行传输的网格；当τs/2＜λ≤τs时，Ω_i,k(λ,j)对应分配给子系统i下行传输的网格；若Ω_i,k＝0，表示子系统i在第k个控制周期无传输。假设子系统i的每次传输需要水平和垂直方向上数量分别为a_i,k(a_i,k≤τs/2)和n_i,k(n_i,k≤b)的相邻网格，将满足该条件的网格分配集合记为此外，任意网格最多被分配给1个子系统，即∑_iΩ_i,k≤11^T。

在第k个控制周期，对于子系统i，它的调制和编码方案(MCS)参数σ_i,k取值范围为M＝{0,1,2,...,η}。定义子系统i的信道增益向量其中/>表示子系统i在PRBj上的信道增益。假设h_i,k在一个控制周期内保持不变，对于给定的h_i,k，子系统i的传输成功率q_i(σ_i,k,Ω_i,k)由MCS参数σ_i,k和网格分配结果Ω_i,k共同决定。

在第k个控制周期，对于固定大小的数据包，定义函数τ(σ_i,k,B_i,k)，其返回给定σ_i,k和带宽B_i,k时传输一个数据包所需的时间。根据的定义，子系统i传输一个数据包需要使用带宽n_i,kf_b'且时延不超过a_i,k个时隙。为获得最大的传输成功率，最优σ_ik的选取规则为：

·其次，给出LQG性能指标：

定义控制器在第k个控制周期的可用信息集为(i＝1,2,…,m)，其中/>

对于上行和下行传输存在数据包丢失的情况，最优估计器如下：

P_i,k+1|k+1＝P_i,k+1|k-γ_i,k+1K_i,k+1C_iP_i,k+1|k

根据有限时域LQG控制方法，定义值函数V_i,k(x_i,k)如下：

其中N为考虑的时域长度，为非负定矩阵，/>为正定矩阵。

最优反馈控制为：

最优反馈代入值函数，可得：其中S_i,k和c_i,k分别为：

初值分别为S_i,N＝W_i,N，c_i,N＝0。

传输计数器l_i,k+1在第k个控制周期更新为：

控制器可以得到子系统i在第k个控制周期的状态预测值：

定义子系统i在第k个控制周期的期望LQG(Linear Quadratic Gaussian--线性二次型高斯)成本为：

定义所有子系统的信道增益矩阵为MCS的值向量为/>网格分配结果为Ω_k＝{Ω_1,k,...,Ω_m,k}。在H_k给定的条件下，所有子系统的上行和下行传输成功率向量为/>和/>定义所有子系统的状态预测矩阵为/>则m个子系统在第k个控制周期的期望LQG成本总和为：

·最后，给出资源调度问题转化为整数规划问题：

网络资源调度的优化目标是使整个系统的LQG成本最小，即：

s.t.∑_iΩ_i,k≤11^T

定义则上述资源调度问题等价为整数规划问题：

其中

问题(5)是一个整数规划问题，一般是难以求解的。为简化问题求解复杂度，要求每个子系统的上行和下行传输都只能在1个时隙内进行(即a_i,k＝1)，并且所有子系统的上行和下行传输分配固定且相同数量的网格ρ(即n_i,k＝ρ)，通过这样的处理，通过匈牙利方法可以有效地解决这个问题。在一个控制周期内最多可以调度的子系统数量为其中/>为向下取整函数。当m＞m₀时，则在一个控制周期内不能对所有子系统进行调度。

3.资源调度方法

所述资源调度方法的实现过程具体如下：

1)收集信道状态H_k后，BS求解问题(5)得到最优网格分配

2)BS由(2)确定(i＝1,2,...,m)；

3)BS将和/>广播给所有子系统；

4)子系统i根据和/>向BS发送传感数据/>(i＝1,2,...,m)；

5)控制器根据(4)更新计数器l_i,k+1(i＝1,2,...,m)；

6)控制器根据(3)计算控制输入(i＝1,2,...,m)；

7)BS根据和/>向子系统i发送控制指令(i＝1,2,...,m)；

8)子系统i状态根据(1)演化(i＝1,2,...,m)。

Claims (9)

1.一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)基站获取信道状态H_k，并基于信道状态对子系统进行网络资源调度求解，得到最优网格分配

2)基站确定最优调制和编码方案的参数

3)基站将和/>广播给所有子系统；

4)子系统i根据和/>向基站发送传感数据/>

5)基站更新计数器l_i,k+1；

6)基站计算控制输入并将其作为控制指令，发送给子系统i；

7)子系统i状态进行演化。

2.根据权利要求1所述的一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法，其特征在于，通过对5G调度帧进行划分，得到不同的传输资源，不同子系统的传输可靠性由所分配的传输资源与调度参数共同决定，其中，所述5G调度帧具体为：

每个帧由10个长度为1ms的相同大小的子帧组成，网格大小由给定的Numerology参数μ决定，当μ给定时，每个子帧被分为s＝2^μ个时隙，每个时隙长度为t_s＝1/2^μms，每个时隙包含14个OFDM符号，其中前两个符号用于控制开销，网络可用带宽Φ划分为b个物理资源块PRB，每个PRB的带宽为f'_b＝12f_b，其中f_b＝2^μ×15kHz，f_b为子载波间隔。

3.根据权利要求2所述的一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法，其特征在于，所述调度参数具体为：

控制周期T₀＝τms，τ＝1,2,...,10，即每τ个子帧长度为1个控制周期，在第k个控制周期，定义布尔变量矩阵Ω_i,k＝{0,1}^τs×b，若Ω_i,k(λ,j)＝1，表示网格被分配给子系统i进行传输，当1≤λ≤τs/2时，Ω_i,k(λ,j)对应分配给子系统i上行传输的网格；当τs/2＜λ≤τs时，Ω_i,k(λ,j)对应分配给子系统i下行传输的网格；若Ω_i,k＝0，表示子系统i在第k个控制周期无传输，子系统i的每次传输需要水平和垂直方向上数量分别为a_i，k和n_i，k的相邻网格，a_i，k≤τs/2，n_i，k≤b，将满足该条件的网格分配集合记为此外，任意网格最多被分配给1个子系统，即∑_iΩ_i,k≤11^T；

在第k个控制周期，对于子系统i，它的调制和编码方案参数σ_i,k取值范围为M＝{0,1,2,...,η}，定义子系统i的信道增益向量其中/>表示维度为b的正实数向量，/>表示子系统i在网格PRBj上的信道增益，假设h_i,k在一个控制周期内保持不变，对于给定的h_i,k，子系统i的传输成功率q_i(σ_i,k,Ω_i,k)由σ_i,k和网格分配结果Ω_i,k共同决定。

4.根据权利要求1所述的一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法，其特征在于，所述步骤1)中，通过计算整个系统的LQG成本并将其最小化作为网络资源调度的优化目标，即：

s.t.∑_iΩ_i,k≤11^T

其中，为子系统i的最优网格分配方案，i＝1,2,...,m，c_k为中间变量，/>d_k为中间变量，/>θ为中间变量，/> 和/>分别为上行传输和下行传输的可靠性，/>满足设定条件的网格分配集合。

5.根据权利要求1所述的一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法，其特征在于，所述步骤2)具体为：

在第k个控制周期，对于固定大小的数据包，定义函数τ(σ_i,k,B_i,k)，其返回给定调制和编码方案参数σ_i,k和带宽B_i,k时传输一个数据包所需的时间，根据满足设定条件的网格分配集合的定义，子系统i传输一个数据包需要使用带宽n_i,kf′_b其中，n_i,k为分配给子系统i垂直方向相邻网格的数量，f′_b为每个PRB的带宽，且时延不超过分配给子系统i水平方向上相邻网格的数量a_i,k个时隙，为获得最大的传输成功率，最优σ_i,k的选取规则为：

其中，t_s为每个时隙的长度。

6.根据权利要求1所述的一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法，其特征在于，所述步骤5)具体为：

传输计数器l_i,k+1在第k个控制周期更新为：

其中，γ_i,k为伯努利随机变量表示子系统i上行数据包传输成功或者失败的标志。

7.根据权利要求1所述的一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法，其特征在于，所述步骤6)具体为：

其中，为系统矩阵，/>为输入矩阵，/>为实数，S_i,k+1和U_i,k为计算过程中的中间变量矩阵，/>为在第k个控制周期的状态估计，L_i,k为反馈矩阵，即

8.根据权利要求1所述的一种5G驱动网络化控制系统的资源调度方法，其特征在于，所述步骤7)具体为：

y_i,k＝γ_i,kC_ix_i,k+ω_i,k

其中，为状态向量，/>为控制输入，/>为观测向量，/>为系统矩阵，/>为输入矩阵，/>为观测矩阵，/>为实数，w_i,k和ω_i,k均为高斯白噪声且不相关，均值为0，协方差矩阵分别为Q_i和R_i；

在第k个控制周期，子系统i的传感器将传感数据通过无线信道发送给5G基站处的控制器；控制器基于收到的信息计算状态估计/>和控制输入u_i,k，并通过基站将u_i,k发送给子系统i的执行器；执行器将收到的控制输入/>作用于子系统i。