电力无线专网中面向安全风险的分布式资源分配方法

针对电力无线专网中强干扰、高故障风险等场景下保障终端通信的问题,提出了一种面向安全风险的高能效分布式资源分配方法。首先,分析基站的能耗组成,建立系统能效最大化的资源分配模型;然后,采用K-means++算法对网络中的基站进行分簇,从而将整个网络划分成多个独立区域,并在各个簇内单独处理高风险基站;其次,在每个簇内,基于基站的风险值对高风险基站进行休眠,并把高风险基站下的用户转移连接到同一簇内的其他基站;最后,在各个簇内进一步优化正常工作基站的传输功率。理论分析和仿真实验结果表明,基站分簇操作大幅降低了基站休眠和功率优化分配的复杂度,并且在关闭了高风险基站之后,整体网络的能效从0.158 9 Mb/J提升至0.195 4 Mb/J。所提的分布式资源分配方法能够有效提高系统的能量效率。     

电力无线专网中基于频谱检测的SDR技术

230 MHz电力无线专网系统作为目前电力负荷管理系统的主要构成部分之一,随着服务面的扩展和服务量的增大,传输速率低下、频谱资源浪费的缺点日益突出。频谱检测机制能够有效地搜索未使用的频谱空穴,而软件无线电可以充分利用检测到的频谱空穴并有效地提高频带利用率。提出了一种针对电力无线专网的基于频谱检测的软件无线电技术,结合电力无线专网230 MHz频段特点设计了通信系统中收发信机的数字电路,并通过MATLAB仿真验证了方案在在频谱检测上的性能表现。     

基于嵌入式系统的电力无线专网远程通信终端研制

国家电网公司全面推进泛在电力物联网建设,其中,电力无线专网是其重要的无线接入网络,新型智能终端研发应用是其重要建设内容。针对泛在电力物联网业务需求,基于嵌入式系统研发了电力无线专网远程通信终端,分别从系统架构、硬件以及软件方面开展功能设计与开发,针对关键设计与参数指标进行了性能测试,并选取用电信息采集业务进行了适配性和功能测试。经测试表明,本文研发的远程通信终端可满足标准规范的性能要求,能够承载用电信息采集业务。     

面向电力无线业务的上行动态资源调度算法

电网作为一个典型的物联网应用,电力无线专网上行调度过程中存在业务服务质量得不到保障、系统吞吐量低和资源分配不连续等问题,因此提出了基于业务优先级的电力无线专网上行动态资源调度算法。通过研究电力无线专网承载业务的特点,对业务优先级进行评定,并结合TD-LTE资源分配的特点,针对不同业务设计不同的调度方法。仿真结果表明,所提算法能有效提高系统吞吐量,并保障业务Qo S,改善业务传输性能。     

TD-CDMA中一种下行无线资源分配算法的设计

提出了一种针对TD—CDMA系统的下行无线资源分配算法,该算法能够根据用户所处的不同服务优先级别和各级别的用户个数合理地分配系统资源,而且解决了系统资源的使用效率和不同无线环境用户带宽分配的均衡问题。测试结果表明该算法是可行且有效的。     

多用户分布式MIMO-OFDM系统的多维资源分配算法

针对多用户分布式MIMO-OFDM系统中的资源分配问题,结合分布式架构特点,提出了一种基于分级优化的天线、子载波与功率联合分配算法.该算法将三维的资源联合分配问题分级转换为两次二维资源联合分配问题,即先引入端口并行处理机制,完成天线与子载波的分配,形成"用户-子信道对",进而采用注水功率分配的方式,完成功率在"用户-子...     

基于无线测控专网的车队监控系统及其应用研究

鉴于上海无线测控网的基础设施已经搭建成功,对其导航原理及工作过程进行了阐述;并以测控专网的定位方式及通信网络为基础,开发了完整的车队监控系统;其中包括车队监控软件的设计及与车载终端接收机配套的司机交互界面的实现;之后设计路线,对该套系统进行了实际运行测试,并与通过GPS标定的参考地图比对分析,研究了该系统定位的精度及误差来源,并引用一种地图匹配算法对其进行修正,为该系统的后期实际推广应用提供了改进意见。     

基于TD-LTE的无线专网技术在配网自动化中的应用

本文首先介绍了配网自动化系统的功能和结构,然后根据我国配网自动化的建设现状,对配网自动化常用的通信技术进行比较分析,探讨目前以光纤通信技术为主,电力线载波技术和无线公网技术为辅的混合通信方案存在的问题和不足,并在此基础上提出基于TD-LTE的无线专网通信方案。最后本文构建了一个TD-LTE无线专网测试系统,从无线专网的覆盖范围、无线性能、配网自动化业务应用方面对TD-LTE无线专网进行测试和分析。     

基于自适应精确罚函数的分布式资源分配算法

在多智能体系统中, 分布式资源分配问题是近年来研究热点之一. 分布式资源分配问题旨在通过智能体间信息交互实现资源最优配置. 其中智能体局部约束给算法设计带来巨大挑战. 首先, 针对一阶多智能体系统, 提出基于自适应精确罚函数的分布式资源分配算法, 其中各智能体利用距离函数实现局部约束求解. 此外, 自适应设计思想旨在避免算法对全局先验知识获取. 其次, 利用跟踪技术实现二阶多智能体系统算法设计. 并利用凸函数和非光滑分析法给出严谨的收敛性分析. 最后, 仿真结果验证了本文所设计优化算法对强凸分布式资源分配问题的有效性.     

基于深度Q学习的室内无线网络资源分配算法

针对室内无线网络中的能量消耗过大问题,提出了一种基于深度Q学习的家庭基站发射功率分配算法.首先构造深度学习网络(DLN),优化室内无线网络的能量效率;然后将能量消耗指数作为奖罚值,利用批量梯度下降法不断地训练DLN的权值.最后仿真结果表明,所提出的算法可以动态调整发射功率,在收敛速度和能量消耗优化方面明显优于Q学习算法...     

分布式计算中新兴古典经济学的资源分配方法

为了提高分布式计算环境下资源分配的效率,提出一种基于新兴古典经济学的资源分配方法,其重点关注如何提高整个系统的性能,使得客户得到的整体效用最大。通过将资源分配问题转化成专业化分工问题,应用超边际分析求出分配方案的最优解,从而进行分配策略制定和分配结构的动态调整。仿真试验证明,该方法能够有效地对分布式计算环境下的资源进行分配。     

基于Stackelberg博弈的协作网络功率分配策略

针对协作网络中的功率分配问题,提出基于Stackelberg博弈的分配策略。首先建立博弈模型,源节点根据中继节点分配的功率给出价格;中继节点根据自身资源情况、信道状态、位置信息以及源节点提出的价格,进行协作传输功率的分配,从而构建用户效用函数;接着证明了该效用函数满足凹函数的条件,且存在均衡点,因此参与决策的用户可以通过求解协作功率和价格的Stackelberg均衡解(SE)最大化自己的效用;最后,通过仿真实验验证了均衡点的存在,并对源节点位置不同情况下节点的价格、功率和效用进行了分析,实验中离中继更近的源节点的协作功率和效用分别是距离较远用户的1.29倍和1.37倍。理论分析与实验结果证明了策略的有效性,而且该策略能适用于协作网络及其他分布式网络。     

LTE-A系统中基于QoE能效的无线资源分配算法

针对无线通信网络能耗日益增加与用户体验质量(quality of experience,QoE)难以得到保证的问题,提出一种LTE-A系统基于QoE能效的资源分配算法。首先,给出联合优化QoE和能效的数学模型,特别的考虑了用户最小QoE要求;其次,根据约束条件提出了一种迭代算法进行用户资源块(resource block,RB)分配,然后利用分数规划的性质并采用凸优化方法求得最优的发射功率来优化目标函数。仿真结果表明,相较现有基于能效的资源分配算法,该算法在提高系统性能的同时有效的保证了用户QoE。     

基于在线机制设计的私有云资源分配研究

针对企业内部处于随时来也可以随时走(coming on-the-fly)的动态环境中的私有云用户资源分配问题,首先构建了一个在线私有云拍卖框架,支持能够随来随走的不同用户的工作任务要求;其次提出了一个能保证参与用户能够报真实类型的在线机制,理论分析证明了该机制的占优策略激励兼容性质(DSIC),计算了该机制的竞争比;最后通过实验仿真表明了本机制的有效性。     

事件驱动型传感器网络地址分配算法研究

无线传感器网络中的地址分配是应用的前提,但目前研究相对较少。分析现有的无线传感器网络地址分配协议,提出了一种基于最小跳数的按需分配的地址分配算法,在网络初始阶段构建最小跳数,当节点监测到事件根据最小跳数建立与Sink节点的通信,获取事件节点的通信地址。理论分析及仿真结果表明,该算法降低了协议自身的通信开销,满足了无线传感器网络中通信节点资源极其稀少和低功耗的需要。     

基于能效的异构无线网络联合切换调度和资源分配算法

在宏蜂窝和微蜂窝并存的异构无线网络中,为了提高系统能效,提出了一种联合切换调度和资源分配(JSRA)算法。首先,利用基于微基站睡眠的集中式切换调度算法(CUSA)来确定用户的关联基站,CUSA将微基站用户全部切换到宏基站是否能减少功耗作为判断微基站睡眠的准则;然后,基站采用基于最优信道质量的子载波分配调整(BCSA)算法为用户分配子载波和传输功率,BCSA算法通过调整最大能效用户和最小能效用户之间的子载波分配,保证网络能效逼近最优解。理论分析和实验仿真表明,同单独考虑用户切换或资源分配的三种算法相比,JSRA算法复杂度偏高,但是在用户数为120时网络功耗最多降低44.4%,用户总速率只比一种对比算法略有下降,最多提升80%,网络能效最多提升200%。实验结果表明,JSRA算法能够有效提高异构无线网络的网络能效。     

Adaptive joint bandwidth and power allocation in heterogeneous wireless access environment

Joint bandwidth and power allocation for a multi-radio access(MRA)system in a heterogeneous wireless access environment is studied.Since both the number of users being served by the system and the wireless channel state are time-varying,the optimal resource allocation is no longer a static optimum and will change with the varying network state.Moreover,distributed resource allocation algorithms that require iterative updating and signaling interactions cannot converge in negligible time.Thus,it is unrealistic to assume that the active user number and the wireless channel state remain unchanged during the iterations.In this paper,we propose an adaptive joint bandwidth and power allocation algorithm based on a novel iteration stepsize selection method,which can adapt to the varying network state and accelerate the convergence rate.A distributed solution is also designed for the adaptive joint resource allocation implementation.Numerical results show that the proposed algorithm can not only track the varying optimal resource allocation result much more quickly than a traditional algorithm with fixed iteration stepsize,but can also reduce the data transmission time for users and increase the system throughput.