电力线通信宽带OFDM调制自适应分配仿真

万正兵,邓 奕

(1. 汉口学院电子信息工程学院,湖北 武汉 430212;2. 武汉纺织大学电子与电气工程学院,湖北 武汉 430200)

1 引言

现阶段电力线通信呈现出高速化发展趋势[1],大多数电力线通信均已经应用了OFDM技术[2]。但由于电力线通信信道本身的信道特性存有缺陷,当前的OFDM技术已无法保证通信服务质量,导致电力线通信资源分配过程出现失衡和耗时过长的问题。利用电力线通信资源的子载波合理地对各个子载波分配是保障电力线通信系统服务性能的关键。

针对这一问题,已经有很多学者得到了一些优秀的研究成果。魏绍亮[3]等人提出电力线通信带宽自适应分配策略研究方法。以PLC通信质量评估值为主,利用建立的模型对带宽实行训练,并以数据筛选的方式简化带宽训练方式,其训练结果就是最终分配结果。杨立竖[4]等人提出面向负载-时间窗口的基于PSO-GA的云软件服务自适应资源分配方法。主要以QoS预测模型为主,并基于面向负载时间窗口方法将未来负载全部引入到资源分配策略计算过程内,以此实现通信资源的自适应分配。饶宁[5]等人提出基于最大策略熵深度强化学习的通信干扰资源分配方法。利用构建的剪枝孪生结构对通信干扰详细评估,并以策略熵最大化用作训练目标,决策出最佳资源分配方案,实现了电力线通信资源的最优分配。

但是由于电力通信过程是动态的,通信信道是多路径的,其衰减和时变具有不规律性,因此上述已有方法在应用过程中无法适应这一特征,导致电力通信资源分配的均衡性仍然较差。为解决该问题,提出宽带OFDM电力线通信资源自适应分配方法。

2 通信资源特性建模

在电力线通信宽带信道中,OFDM技术属于多载波并行调制形式,可以有效对并行数据流调制,令其在正交子载波内传输通信资源,避免出现子载波干扰的问题,有效的提升了电力线通信宽带信道的利用率。

多载波通信系统中[6,7],通常会将宽带划分成不同频率的M个窄带子信道,通信数据资源输入到信道时,会以串并转换的形势,将原始数据码流速率转换成1/M的并行码流,以此抗拒外界干扰脉冲。并行传输信号经过子载波调制器后,会形成符号序列,对该序列循环处理后,令其在信道中传输,信号经A/D变化后就可以获取接收序列,基于FFT方法对接收序列实施抽样,以此获取初始发送端调制信息。

2.1 宽带OFDM调制、解调

OFDM电力线通信系统中,如果存在M个子载波,那么系统内单一的OFDM符号可以存在的时间就为Ts,对OFDM符号实行串并转换时,输送的时间要比发送信号的流速提升M倍,因此满足于:Ts=MTinput的条件。其中,Tinput为比特流符号的发送周期。那么在OFDM电力线通信系统中子载波的第k个发送符号xk(t)定义为:

(1)

式中,i为子载波,X[i,k]为通信数据发送符号,fi为频率。

那么在连续时间内的电力线通信OFDM系统基带信号即可表示为

(2)

式(2)中包含子载波频率,经研究发现,电力线通信带宽的子载波频率均相差1/Ts倍,其主要原因在于不同的子载波均要满足于正交性条件,所以在OFDM系统内部分子载波频率会出现交叉、重叠的现象,以此预防子载波出现干扰的问题。因此利用下述公式验证电力线通信子载波的正交性,若不同的电力线子载波信号成绩在同一周期内的积分为0,就说明这些子载波信号均为正交[8],用公式表达式定义如下

(3)

2.2 宽带OFDM保护频带特性

在Ts中各个子载波信号属于信号与信号长度相乘的Ts矩形窗,其频谱为sinc函数,所以不断叠加sinc函数就能形成OFDM信号功率谱,但是过大的辐射功率会对邻道造成影响,容易出现干扰问题。为降低宽带外功率,减少干扰影响,构建宽带OFDM保护频带特性模型为:

(4)

式中,β为载波系数,T表示符号长度,(1+β)T为加窗符号长度。

从(1+β)T可以看出信号符号OFDM之间相互重叠,且信号符号的最终长度需要由滚降系数确定。当β取值越大时,带宽OFDM的外功率下降速度就会越快,这时将升余弦窗加入到式(4)中,即可降低功率,减小邻道出现的干扰问题。

根据获取宽带OFDM电力线通信的OFDM调制解调及OFDM保护频带的特性[9,10],为后续的自适应资源分配提供重要基础。

3 资源自适应分配

通过获取的宽带OFDM电力线通信特征,基于遗传算法构建宽带OFDM电力线通信资源自适应分配模型,利用该模型实现通信资源自适应分配。

1)通信资源数据包调度效用值计算

以电力线通信速率[11,12]及通信时延用作约束条件,令信道容量最大化,以此构建数据包调度效用值模型。

令带宽OFDM电力线通信系统中心节点的用户数据包服从泊松分布条件,表示如下

P(Ts)=W(t)·(λuTs)Au(t)e-λuTs/Au(t)

(5)

式中,P(Ts)为通信资源传输数量抵达概率,Ts为传输周期,λu为通信资源数据包到达率,Au(t)为用户u在t-1时隙所到达的数据量。

当电力线通信资源在t-1时刻传输时,要为每个用户都分配一个数据缓冲区,这时在t+1时刻所产生的电力线通信资源队列长度就为

Ou(t+1)=Ou(t)+Au(t+1)-ru(t)

(6)

式中,Ou(t+1)为队列长度,ru(t)为通信资源在t时的发送量。

由于效用值可以有效地对用户服务质量需求及通信资源信息反应,因此计算各个用户的电力线通信资源效用值[13],有利于对子载波的分配,效用值计算公式如下:

(7)

式中,Wu,k为效用值,RQoS(u)为服务质量速率需求,Ru(t)为平均通信速率,D(u)为最长时延,Yu,k(t)为平均等待时间,Timeout表示当前状态已经超时。

其中最长时延D(u)计算式为

(8)

式中,Du1定义传输时延,Du2定义传播时延,Yframe属于数据帧长度,C属于传输速率。d属于距离,vs属于速度,Du3代表队列时延。

从式(8)可知,当用户对电力通信速率的要求越高时,消耗的等待时间就会越少,因而可以判定当通信资源调度效用值越大,对资源分配时所需要的瞬时平均速率就会越大。

2)构建电力线通信资源自适应分配模型

为了提升系统频谱利用率,设置子载波数由Q定义,OFDM符号数由S定义,因此计算用户在第s个符号的子载波自适应功率为

Pu,s,q=min(P/Q,PSDmaxB/Q)

(9)

式中,P为总功率,PSDmax为最大功率谱密度,B为总频带宽度。

那么电力线通信资源加载比特数就表述为

(10)

令目前通信速率与服务需求速率之间的比值为满足度因子,即F(u),那么电力线通信资源子载波在分配过程中的公平因子就定义如下

(11)

式中,f为公平因子,Fmax(u)为F(u)最大值,Fmin(u)为F(u)最小值。

以电力线通信资源系统吞吐量为目标,构建出电力线通信资源自适应分配模型[14]如下

(12)

式中,αu,s,q为自适应分配标识符,flimit为公平性阈值,qu为缓存数据量。

当αu,s,q=1时,说明电力线通信资源已经成功分配,反之αu,s,q=0时,说明并没有完全分配。

考虑到带宽OFDM电力线通信资源自适应分配性能,采用遗传算法[15]对构建的模型进行优化求解。

因此设置系统内部不存在信道编码,令信噪比为1,那么电力线通信资源的信噪比差额Γ定义如下

(13)

式中,Pe定义目标误码率,Z-1(x)为错误概率函数。

采用遗传算法对构建的电力资源自适应分配模型优化,如下所示:

1)定义一个个体基因二元组,即(a,b),a为子载波编号,b为分配比特数。对个体基因确立后,就可以对染色体组合确立,定义为{(a,b)|1≤a≤b},可见子载波的个数由染色体长度确定,以此实现了子载波编码。

2)经编码规则生成后,生成出新的初始种群,设置初始种群规模为150,并约束子载波分配比特数,令其满足全部子载波的分配比特数及目标比特数,当比特数分配完成后即可实现初始种群的生成。

3)通过计算适应度函数,获取个体的选择概率,并对最佳适应度进行进一步迭代,令其种群数量保持不变。

实现迭代后开启基因重组,重新选择两个新个体,并随机对个体的染色体基因交叉,使个体对父代替换,其交叉率越高,说明数据经收敛后即可取得最优解。

4)重复步骤2)～步骤3),直至满足循环上限后结束。其最后一代的最优解就是最终分配优化结果。

4 实验与分析

为了验证宽带OFDM电力线通信资源自适应分配方法的整体有效性,需要对该方法开展实验对比测试。采用宽带OFDM电力线通信资源分配方法、基于PSO-GA的资源分配方法和基于深度强化学习的资源分配方法实施实验测试。

在宽带OFDM电力线通信系统中,用户分配比特数、系统容量及耗时评价指标会对电力线通信资源分配有效性产生直接影响。为测试宽带OFDM电力线通信资源自适应分配效果,首先令通信资源分配后的子载波发射功率谱满足电力线系统限制条件,实验中采用的子载波发射功率谱曲线如图1所示。

图1 实际发射功率谱示意图

采用研究方法、基于PSO-GA的资源分配方法和基于深度强化学习的资源分配方法测试用户的分配比特数,比特数越大,说明电力线通信信道状态越好,且通信资源的传输速率越快。测试结果如图2所示。

图2 分配比特数对比测试

分析图2可知,三种方法对各个用户的比特数分配效果均不相同。从整体上看,研究方法的分配比特数高于基于PSO-GA的资源分配方法和基于深度强化学习的资源分配方法,这说明研究方法应用下电力线通信信道状态要优于其余两种方法,分配效果最佳。

电力线通信资源分配时,系统容量的大小可反映该方法实际应用价值,测试三种方法应用下电力系统容量如图3所示。

图3 系统容量对比测试

从图3可知,分配通信资源数据量时,研究方法的系统容量始终最高,说明研究方法可以提供更大的电力系统容量,实用性更理想。

宽带OFDM电力线通信资源自适应分配过程耗时是评估方法应用性能的关键指标,耗时短说明该方法的适用性和效率均更理想。设置通信数据量由50000Mbit/sec逐渐增加至300000Mbit/sec,不同方法的通信资源数据分配耗时情况如表1所示。

表1 通信资源数据分配耗时对比测试

由表1可知,不同方法的耗时对比下,研究方法的通信资源数据分配耗时平均值为13.80ms,基于PSO-GA的资源分配方法的通信资源数据分配耗时平均值为58.93ms基于深度强化学习的资源分配方法的资源分配方法的通信资源数据分配耗时平均值为86.78ms。说明当通信数据量相同时,研究方法能够以更高的效率完成资源分配。

5 结束语

电力线通信信道的缺陷会对电力线通信资源自适应分配效果产生影响,针对这一问题,提出宽带OFDM电力线通信资源自适应分配方法。该方法首先分析OFDM电力线通信资源特性,根据分析结果构建分配模型,并采用遗传算法对该模型优化,实现电力线通信资源的分配。