李思佳, 叢犁, 黃成斌, 姜華, 陳智雄*
(1. 華北電力大學電子與通信工程系, 保定 071003; 2. 國網吉林省電力有限公司, 信息通信公司, 長春 130000)
變電站數字化是電力系統建設的重要內容,需要利用通信技術實現信息的遠距離可靠傳輸[1-2]。在變電站等室內環境中,繼電保護室、氣體絕緣開關設備室、高壓室等場所具有設備眾多、布局復雜等特點,無線通信射頻信號易受障礙物等影響,穿透損耗較大,公網覆蓋有難度。電力線通信(power line communication, PLC)技術可利用現有電力線路在傳輸能量的同時完成信息收發[3-4],是物聯網設備互聯互通的“最后一公里”信息交互問題的關鍵通信技術。因此,針對變電站室內外聯合覆蓋等場景,綜合利用電力線接入、多媒質混合中繼[5]和可重構智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)輔助通信[6]等技術,可進一步提升通信系統的性能,具有重要的實用價值。
RIS是一種新型電磁材料,可以通過反射單元的智能反射來調整入射信號的相位,從而提高通信性能,提高無線系統的覆蓋范圍。文獻[7]在室內的樓道走廊場景下開展了大量基于RIS的實際測試,驗證了RIS的覆蓋增強能力。文獻[8]在室內環境下對提出的無源RIS的室內無線信號進行了盲區覆蓋增強實驗,證明了可以利用無源RIS實現無線通信場景補盲,并驗證了無源RIS對室內無線信號覆蓋的增強效果。上述實例及其測試結果證明了RIS在無線網絡中的可行性和顯著優勢,為RIS在室內無線通信中的應用奠定了堅實的基礎。
針對電力線和無線混合通信技術,已有文獻主要研究了不同衰落條件下,混合中繼通信采用放大轉發(amplify and forward, AF)/解碼轉發(decode and forward, DF)協議時的性能分析、中繼算法設計和資源優化等問題。文獻[9]總結了智能電網和物聯網應用中混合電力線/無線數據通信系統的重要特性,對比分析了四種典型場景的系統性能。文獻[10]針對無線和電力線混合介質的AF中繼系統模型,研究了一種具有混合衰落的對焦中繼系統的統一性能分析方法,為了提高混合對數正態分布(lg-normal distribution,lgN)的近似精度,提出了一種確定關鍵參數的聯合優化算法。文獻[11]研究了一種構建低壓電力線與微功率無線通信跨層融合網絡的方法,完成了跨層融合網絡的組網過程,實現了低壓電力線與微功率無線通信網絡的跨層融合。然而隨著通信業務和用戶終端的快速增長,采用AF和DF等有源中繼協議會導致能源消耗激增、性能改善趨于瓶頸等問題,因此研究新型無源中繼技術成為熱點。其中,RIS具有成本低、靈活性好、易于部署等特點,可實現低成本、低復雜度的遠距離無線覆蓋[12-14],已成為第六代移動通信的關鍵技術之一。
聯合電力線接入與RIS輔助傳輸的混合通信技術可提升室內網絡覆蓋的能力,因此受到了學者們的關注。文獻[15]針對智能電網室內場景中的單RIS輔助的混合PLC/射頻(radio frequency, RF)通信系統,推導了平均誤碼率和中斷概率的閉合表達式,著重分析了電力線信道中脈沖噪聲環境對系統性能的影響。然而在室內局域環境中,為了兼顧室內無線覆蓋和遠距離通信的需要,往往需要研究多RIS的部署問題,例如在室內中心位置的RIS可以實現覆蓋范圍的增強,而在靠近門窗位置的RIS可以克服無線信號穿透損耗的影響。文獻[16]針對多RIS輔助的單輸入單輸出系統,推導了系統漸近傳輸速率的閉式表達式,并在此基礎上建立了容量標度律。文獻[17]針對大型天線陣列的智能表面系統,研究了上行鏈路的漸近性能界限。已有RIS輔助的無線性能研究,大多依賴于獨立同分布(independent identically distribution, IID)衰落信道模型[16]或確定性衰落信道[17]。對于相同RIS上的不同反射單元輔助信道可以合理地假設為獨立同分布,因為這些元件通常具有亞波長尺寸,并且彼此緊密地安裝在同一面板上。但是如果多個RIS安裝的距離較遠,這些RIS上的反射單元對應的信道就不能假設為相同參數的分布。因此上述單RIS[14]和集中式多RIS[16-17]系統的分析方法并不能簡單適用于分布式多RIS輔助的系統。此外,已有RIS研究往往假設系統采用理想信道狀態方法。
針對電力線接入和RIS輔助傳輸的混合中繼系統,有必要研究基于獨立不同分布和非理想信道估計等的系統建模和性能分析計算方法。因此,針對室內變電站場景中基于電力線接入與分布式多RIS輔助傳輸的混合中繼系統,基于電力線lgN衰落和多RIS模塊獨立不同參數的Nakagami衰落,推導了系統采用DF協議時的中斷概率和誤碼率等理論性能;考慮RIS受非理想信道估計的影響,利用信干噪聲比的累積分布函數(cumulative distribution function, CDF)推導了系統中斷概率等理論性能,分析了信道估計精度對系統性能的影響;仿真驗證了理論模型的有效性和準確性,并對比分析了RIS數量、位置、脈沖噪聲等對系統性能的影響,最后提出了基于序列二次規劃法的最佳功率分配算法。
現主要關注多RIS輔助傳輸的混合衰落中繼系統的可靠性能分析,利用概率密度近似等算法可以有效解決混合衰落條件下系統性能求解難度大的問題,為實際應用中的系統設計與性能優化提供理論基礎。
在電力物聯網場景中,可以利用既有電力線路完成信息的可靠傳輸,但因線路部署等問題,存在著通信覆蓋范圍小、不夠靈活等難題,因此考慮聯合電力線接入和RIS輔助傳輸的無線通信。以變電站場景為例,變電站內的電力設備或傳感器利用PLC將采集的環境監測、火災警告等信息數據發送給數據集中器(date concentrator, DC),實現終端接入;隨后DC再通過連接的接入點(access point, AP)將數據轉發給室內的移動終端(如工作人員),或利用RIS將室內信號透過窗戶投射到室外,與室外移動終端(如巡檢機器人)進行無線通信,以便終端能夠及時應對各種突發情況。
基于電力線接入和RIS輔助傳輸的系統模型如圖1所示。系統采用二時隙傳輸模式,第一個時隙設備或傳感器將信號通過電力線傳輸給DC;第二時隙DC執行DF協議,將譯碼之后的信號通過無線AP節點發送給無線終端D或RIS模塊。為了實現遠距離覆蓋,RIS可對接收到的信號進行相位處理,將信號發射給無線終端D。

圖1 系統模型Fig.1 System mode
電力設備或傳感器在AP的支持下,通過電力線路將第一時隙的信息發送到RF鏈路。AP接收到的信號ypl表達式為
(1)

電力線信道噪聲npl采用雙項伯努利-高斯噪聲模型,由背景噪聲和脈沖噪聲兩部分組成,其概率密度函數(probability density function, PDF)的形式為
(1-p)N(0,NG)+pN(0,NG+NI)
(2)
式(2)中:p為脈沖噪聲出現的概率;NG和NI分別表示背景噪聲和脈沖噪聲的功率,則平均總噪聲功率為Npl=NG+pNI。為了簡化噪聲模型,令K=NI/NG表示脈沖噪聲功率和背景噪聲功率之比,當K=0時,表示沒有脈沖噪聲的情況,則電力線鏈路的信噪比(signal to noise ratio, SNR)可表示為
(3)
根據lgN分布性質,當Ps/[NG(1+K)]為常數時,γpl仍滿足lgN,因此電力線鏈路的信噪比滿足混合+對數正態分布,即


(4)
在第二時隙傳輸中,AP將信號直接發送到終端D或發送給RIS,再由RIS將接收到的信號重新整形并反射到D。假設AP與D之間存在N個RIS模塊,第n個RIS模塊配備有Ln個無源反射單元,且不同的RIS模塊包含的反射單元數并不完全相同。
定義xR為AP的發送信號,滿足E(|xR|2)=1,E()表示變量的均值;PR為AP的發射功率;AP和D節點的路徑損耗模型為
(5)
式(5)中:dXY為X、Y兩點之間的距離,X、Y可表示電力設備、AP、RIS或D;d0=1 m,表示參考距離;fc為載波頻率;α為路徑損耗指數[21]。

則終端D接收到的信號yw為

(6)
式(6)中:nw為D處均值為0、方差為Nw的加性高斯白噪聲,即nw~N(0,Nw)。
根據yw的表達式,D處的接收信噪比可以使用復信道系數的極坐標表示為
(7)
式(7)中:δnl=θnl-φnl-ψnl+φ0為第n個RIS模塊的第l個反射單元的相位誤差。

(8)
2.1.1 系統中斷概率
根據系統模型,RIS輔助的雙媒質通信系統傳輸分為兩個時隙,無線接入點AP采用DF中繼協議,則系統的中斷概率可以表示為
Pout=Pout1+Pout2-2Pout1Pout2
(9)
式(9)中:Pout1和Pout2分別為第一時隙電力線和第二時隙RIS輔助的無線鏈路的中斷概率。
(1)PLC鏈路。
根據中斷概率定義,在已知等效信噪比及其分布的條件下,可以得到鏈路中斷概率為
Pouti=Pr(γ≤γth)=Fγ(γth)
(10)
對于第一時隙的電力線信號,根據式(4)與式(9)可以計算系統的中斷概率為
(11)
(2)RIS輔助的無線鏈路。

(12)

(13)


(14)
通過計算μhw(k),進而得到μw和σw的精確值。根據無線鏈路SNR公式和lgN的性質可得
(15)

(16)
2.1.2 系統誤碼率
由于電力線鏈路采用雙項伯努利-高斯噪聲模型,因此可根據式(4)計算系統誤碼率為
(17)
(18)
lgN分布條件下,可計算得到信道誤碼率為

(19)
式(19)中:A和b為調制參數,BPSK調制中A=1和b=2;λ為計算誤碼率的SNR閾值;fγ()表示系統信噪比的PDF;Fγ()表示系統信噪比的CDF;μj和σj分別表示不同情況下系統信噪比的均值和方差;j∈{L1,L2,γw}分別表示無脈沖噪聲、存在脈沖噪聲時的電力線鏈路和無線鏈路的情況。


(20)
利用曲線擬合[22]進行對式(20)進一步簡化推導可得
(21)
(22)
(23)
(24)
式中:R1,m、R2,m和R3,m為利用曲線擬合將exp{exp[-μj-tσj+ln(1/2)]}近似為M個高斯函數[23]的總和所需的實常數。

考慮RIS-D第二跳鏈路的非理想信道估計情況,對非理想狀態信息(imperfect channel state information, ICSI)進行建模分析[24],即
(25)


(26)
根據yw的表達式,D處的接收信干噪比使用復信道系數的極坐標表示為

(27)
與信道系數hw類似,H也近似滿足均值為μH、方差為σH的對數正態分布。根據式(27),只需分析J的統計特性,便可利用非理想信道狀態信息情況下接收信噪比的統計特性,完成中斷概率和誤碼率表達式的推導。
(28)

(29)

(30)

RIS信道系數J的仿真數據分布與矩量法近似得到的lgN分布的CDF和PDF對比情況如圖2所示。由圖中曲線可知,真實分布與近似分布相差不大,為系統中斷概率和誤碼率性能分析提供了理論基礎。

圖2 RIS信道系數J仿真數據分布與 近似分布的圖形演示Fig.2 Graphical demonstration of the true and approximate distribution of the RIS channel coefficient J
為了驗證理論公式的準確性,本節采用Matlab進行了蒙特卡洛仿真,并與數值計算的理論性能進行對比分析。根據系統模型,仿真假設系統存在N個RIS,每一個RIS上均含有25個反射單元。假設AP、RIS和D處于二維笛卡爾坐標系中,固定AP的坐標(0,0),接收端的坐標為D(100,0)。RIS的位置和高度隨機設置,且滿足均勻分布。根據設備和終端的位置和高度即可獲得信道模型和路徑損耗所需要的距離參數。


(31)
式(31)中:GX和GY分別為X和Y兩點的天線增益。假設相同RIS模塊的反射單元的信道系數幅值分布的形狀參數mn和擴展參數ΩXY相同;不同RIS模塊的反射單元信道系數幅值分布的形狀參數不同,計算得到的擴展參數也不相同。
令γ1=35 dB、K=40、p=0.1,RIS數量不同時,系統誤碼率和中斷概率隨PR增加的變化情況分別如圖3與圖4所示。從中可以看出,仿真與理論曲線基本吻合。相同發射功率條件下,增加N可提升系統可靠性,但是當發射功率PR>5 dBm,性能改善程度不明顯,因此考慮系統復雜度和成本,數量N取3即可。相同的N時,隨著輸入功率增加,系統的

圖3 RIS數量對系統誤碼率的影響Fig.3 The effect of the number of RIS on the system BER

圖4 RIS數量對系統中斷概率的影響Fig.4 The effect of the number of RIS on the system OP
中斷概率和誤碼率變小,系統中斷概率/誤碼率性能隨著PR增加逐漸趨于平緩并達到上限,因此在實際應用中,可通過提高PLC的質量(γ1)來改善系統的整體性能。
令γ1=45 dB、K=40、p=0.1、N=1時,不同RIS反射單元數量輔助和沒有RIS輔助、僅通過AP與D的直接鏈路(L=0)進行通信時的系統中斷概率隨PR的變化情況如圖5所示;根據圖5得出結論,RIS的引入可以明顯改善系統中斷概率性能。RIS通過重新配置相移來克服多徑衰落的影響,使所有接收到的信號都被建設性地添加,因此會出現如圖5中所示的,PR一定時,反射單元數量的越大,系統性能越好的情況。
隨后,本文中對比了RIS在不同位置時,系統中斷概率的變化情況;如圖6所示,d表示AP與RIS之間的橫向距離,RIS高度固定為5 m,γ1=45 dB。觀察圖6給出的四種分布情況,d=90 m時的系統性能最好,d=40 m與d=70 m時的性能曲線相近,這說明在相同輸入功率情況下,RIS越靠近AP或D,中斷概率性能越好;越靠近AP與D中間位置(d=50 m),性能差異越小,因此。在實際應用場景中,應結合系統性能要求和實際情況對RIS的位置進行規劃部署。

圖5 RIS反射單元數量L對系統中斷概率的影響Fig.5 The effect of the number of RIS reflective elements L on the system OP

圖6 RIS的位置與中斷概率的關系Fig.6 Relationship between RIS location and OP
令PR=20 dBm、N=3、Ln=25,系統中斷概率和誤碼率與功率噪聲比值K的關系如圖7所示。不同參數設置條件下,仿真和理論性能曲線較吻合,驗證了理論分析的準確性。在低信噪比處,不同K對應的系統性能相差不大,這是因為在低信噪比時信道質量較差,系統性能主要取決于信道的平均信噪比,K對中斷概率和誤碼率性能的影響極小。在高信噪比處,隨著K的增加,系統的性能明顯變差,說明此時電力線鏈路的脈沖噪聲成為影響系統性能的主要因素。
令PR=20 dBm、N=3、Ln=25,系統中斷概率和誤碼率的性能與脈沖噪聲概率p的關系如圖8所示。在低信噪比處,不同p對應的誤碼率曲線基本重合,這是因為在低信噪比時信道質量較差,導致p

圖7 不同功率噪聲比值K時的系統可靠性能對比Fig.7 Comparison of system reliability and performance with different power-to-noise ratio K

圖8 不同脈沖噪聲概率p時系統可靠性能對比Fig.8 Comparison of system reliability and performance with different impulse noise probability p
的增加對信道性能的影響并不明顯;高信噪比時,隨著p從0.001增加到0.1,系統的性能降低,這是由于p增加時,貝努利-高斯噪聲模型中的脈沖特性愈加明顯,導致系統的誤碼率性能變差。
最后,分析了非理想信道估計對第二時隙RIS輔助的無線鏈路中斷概率性能的影響。為方便分析,RIS的數量N取1、坐標為(95,2),τ=4,其他采用默認設置。圖9所示為L=20、非理想信道估計影響因子ρ不同時,第二時隙無線鏈路中斷概率隨發射功率PR變化情況,圖中理論性能和仿真結果較吻合,驗證了理論分析的準確性;從圖9中可以看出,中斷概率隨PR的增加而減小,ICSI方案與理想的CSI(ρ=1)方案之間的中斷概率差距隨著PR的增加而增大;在相同PR條件下,減小ρ對系統性能影響較大;ρ越小,即CSI越不準確,中斷概率性能越差。
圖10為相關系數ρ固定為0.98、不同L時,ICSI情況下無線鏈路中斷概率隨發射功率PR變化情況。圖10仿真結果表示,在相同的PR情況下,中斷概率性能隨著L的增加而提高。這是因為L越大,接收端的信干噪比越大,中斷概率性能隨之得到改善。

圖9 非理想信道估計影響因子對中斷概率的影響Fig.9 The effect of influence factor of imperfect channel estimation on OP

圖10 非理想信道估計時反射單元數量L與中斷概率的關系Fig.10 The relationship between the number of reflection elements L and OP for imperfect channel estimation
對比圖9與圖10,CSI與ICSI方案之間的差距可以通過增加L或ρ來縮小。當L和ρ固定時,增加PR可以降低中斷概率。但在PR達到一定值后存在著性能上限,即ICSI方案中斷概率不會再隨著PR的增加而減小。這是因為,隨著PR的增加,ICSI引起的干擾在式(27)的分子中占主要部分。


(32)
本文中采用MATLAB中基于序列二次規劃(sequence quadratic program, SQP)算法的fmincon函數確定最佳功率分配值。表2給出了不同參數設置下的最佳功率分配參數與對應的中斷概率值,數據表明如果σpl或N增大,可以通過增加源節點的發射功率來進一步優化系統性能。對比圖11和表2,利用fmincon函數可以有效求解最佳功率分配系數,具有較高精度。

圖11 系統中斷概率隨無線接入點發射功率 PR的變化比較Fig.11 Comparison of System OP changing with transmission power PR of wireless access point

表2 不同參數設置時功率分配值Table 2 Power distribution value in different parameter settings
對應用于室內變電站的電力線接入和分布式RIS輔助的多中繼混合通信系統進行了數學建模、理論性能推導和功率優化分配,仿真驗證了理論公式的準確性,對比分析了RIS數量及位置、信道噪聲參數、不準確的CSI以及功率分配因子等因素對系統可靠性能的影響規律,為多RIS輔助的混合通信系統在室內物聯網的應用提供了一定的參考價值。