寬帶電力線通信網絡多層信道資源分配方法

劉 磊

（電子科技大學成都學院，四川 成都 611731）

0 引 言

信道資源分配是寬帶電力線通信網絡的核心，旨在根據業務需求和信道條件優化網絡資源，提升總體性能。在多層信道條件下，通過有效分配確保傳輸質量和效率。傳統方法缺乏頻段層次的合理劃分，導致資源不均或浪費。簡單頻段管理無法動態調整，且難以回收和再利用資源；缺乏優化算法，難以實現全局優化分配，網絡性能提升有限[1]。因此，文章以通信網絡多層信道資源為研究對象，結合實際情況進行實驗與分析，為寬帶電力線通信中的問題提供解決方案。

1 多層信道資源分配

1.1 提取網絡多層信道資源特征

寬帶電力線通信網絡多層信道資源分配是一個復雜的過程，需要考慮到多種因素。根據信道容量和傳輸質量要求，將頻譜資源劃分為多個子頻帶，每個子頻帶對應一個通信信道。通過頻譜感知方式將空閑或者受干擾較小的子頻帶進行分配[2]。在電力線通信網絡中，根據實際的用戶需求，結合信道此時的通信狀況，將資源劃分成多個時段，每個時段對應一個通信鏈路。通過通信鏈路分配資源。在分配之前，需要提取網絡多層信道資源特征。通過描述信道信息能力，設定信道容量指標。在特定信噪比條件下，運用香農定理來計算信道容量，其計算公式為

式中：C為信道容量；B為信道帶寬；為信噪比。通過對信道容量的計算，能夠獲得不同帶寬下的信息傳輸速率。將速率結果進行排序，最大的傳輸速率能夠作為反映信道傳輸能力的結果。通過比較不同信道條件下的信道容量，來提升信道資源的傳輸性能[3]。在信號傳輸中，需要對信道中的載波特征進行提取。首先，需要調制載波參數，不同的調制過程能夠提供不同的信號特征，在一定程度上提升通信網絡的傳輸性能。為了調制信道中的載波參數，采用調制識別算法對通信網絡中的信號進行特征分析，如信號的幅度和頻率等。在分析過程中，根據實際信號的統計特征，進行調制特征提取的公式為

式中：p(m)為在給定輸入信號下調制m的概率；m為特征參數；σ為特征參數的方差。通過對載波參數進行調制，獲得信道資源特征，計算輸入信號與已知參數特征的相似度，獲得信道的具體信號樣本[4]。對信號樣本進行預處理，提取多層信道中的資源特征。通過定量描述信道容量和載波參數，能夠獲得通信網絡多層信道資源的傳輸特性，優化網絡通信性能，提升通信質量。

1.2 消除多層信道中的干擾

在通信網絡中，信道常常會受到各種干擾的影響，導致信道傳輸質量下降。為了能夠在資源分配之前增加通信的可靠性和穩定性，需要建立抗干擾多層信道反饋模型。在資源分配之前，基站需要先收集附近信道的信道狀態信息（Channel State Information，CSI）。當具備測量信道狀態的能力時，定義一個專用信道[5]。該信道的每條子信道為多路正交頻分復用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）子載波，具有專屬的數據鏈路。由于信道之間的相互干擾，多層信道傳輸的性能受到限制。為了提升多層信道的傳輸性能，以最小化系統干擾水平為目標，建立抗干擾的多層信道反饋模型。針對信道間相互干擾問題產生的信號失真和噪聲，需要先描述干擾水平。設定有N個信道在多層結構中傳輸信號，每個信道的干擾水平可以表示為In，則系統的干擾水平可以表示為

式中：n為多層信道的干擾因子。通過計算多層信道中所有信道的干擾水平之和，整體反映多層信道中的干擾水平[6]。為了消除干擾，運用建立的抗干擾多層信道反饋模型，通過反饋機制，實時監測信道間的干擾水平，并采取相應的抗干擾措施。在反饋模型中設置一個控制器，用于接收各信道的干擾水平反饋，并計算出最優的抗干擾策略。運用表達式來表示控制器的控制過程為

式中：k為控制輸入；u為反饋增益。根據干擾水平計算出控制器的控制輸入，通過調整輸入信號的反饋增益情況來優化多層信道的傳輸性能，找到最優的抗干擾策略。同時，為了增強多層信道抗干擾的效果，需要優化模型參數。運用梯度下降法改進反饋增益參數，在迭代過程中，根據計算反饋增益參數梯度下降的規則更新u，得到新的反饋增益結果為

式中：α為梯度值。迭代計算得到最優的u'，從而最小化系統的干擾水平。實時監測信道間的干擾水平，通過抗干擾策略來優化多層信道的傳輸性能，提升通信網絡的穩定性，為信道資源分配提供良好的環境支撐。

1.3 KM 算法的資源分配

在寬帶電力線通信網絡中，公平的分配策略是核心。運用KM（Kuhn-Munkres）算法，將信道資源分配問題轉化為圖著色問題，最小化顏色沖突以有效利用資源。為每個節點著色后，確定可用顏色數量，通過調整度數以優化顏色分配。其度數調整公式為

式中：d為節點的度數。通過計算節點度數與可用顏色數量之間的關系，能夠更好地進行著色。在著色過程中，需要解決顏色沖突問題。運用沖突概率算法對相鄰節點之間發生顏色沖突的可能性進行計算與評估，通過判斷相鄰節點的顏色分布情況，減少顏色之間的沖突概率，為KM 算法提供了優化目標。通過迭代優化著色方案，不斷調整節點的顏色分配，以最小化總體的沖突概率，為目標進行資源分配優化。首先需要隨機對節點分配顏色，計算相鄰節點之間的沖突概率后，選出最小沖突概率的節點(i,j)。為節點重新分配顏色，并使其節點具有不同的顏色。計算最小沖突概率的公式為

式中：m為節點i的數量；j為節點i的相鄰節點；n為節點j的數量；si為節點i的顏色；sj為節點i第j個相鄰節點的顏色；l(si,sj)為一個指示函數，當si=sj時為1，否則為0。以最小沖突概率為最終結果，將最小沖突的節點鏈接構建信道，作為最優的信道資源分配方案。在實際應用中，根據具體的網絡環境和需求，可以進一步調整和優化KM 算法的性能，實現更好的信道資源分配效果。

2 實驗測試與分析

2.1 搭建實驗環境

通過MATLAB 仿真平臺來驗證本文分配方法的合理性。通過對比傳統方法和所提出的資源分配方法，驗證所提出方法在提高網絡性能方面的優勢。準備一定數量的電力線通信調制解調器、2 臺路由器，運用數據分析與采集軟件進行實驗，其仿真實驗的配置參數如表1 所示。

表1 仿真參數設置

根據實驗環境，布置寬帶電力線通信網絡，確保所有設備正確連接。設置3 個小組，其中運用本文方法的小組為實驗組，以文獻[4]中物理損傷感知的多芯光纖網絡動態路由資源分配方法和文獻[5]中基于K-臂賭博機的多無人機空地網絡動態資源分配方法為對照1 和對照2 組。通過運用不同方法對采集到的數據進行處理，模擬多層信道資源的分配過程。

2.2 結果與分析

在不考慮其他因素的情況下，采用不同的多層信道資源分配方法進行資源分配，運用網絡分析測量軟件得到3 個小組的具體吞吐量數據，如圖1 所示。

圖1 吞吐量結果對比

由圖1 中結果可知，2 個對照組的總體吞吐量持續在8 000 bits/s 以下，使得信號質量下降，適應性較差。而相比于對照組，實驗組的總體吞吐量達到了10 000 bits/s，說明運用本文分配方法進行多層信道資源分配，可以獲得更高的吞吐量，在高干擾環境下具有更為明顯的優勢。通過分配方法的應用能夠更加有效地利用信道資源，增加網絡的吞吐量。從而提升了吞吐量的穩定性，在干擾較為嚴重的環境下，減少了吞吐量波動，使其具體更好的健壯性和適應性。

將傳輸信道劃分為10 組， 分別編號為A1 ～A10。針對信道A1 ～A10，在傳輸時延相同的情況下，以信道的占用率為指標進行驗證，具體情況如表2 所示。

表2 不同信道的占用率情況

由表2 中結果可知，針對不同的信道，在具有相同傳輸時延的情況下，信道的整體占用率平均為79.03%。整體的占用率較高，說明運用本文分配方法能夠充分利用所有可用信道，提升網絡性能，減少資源浪費。

3 結 論

此次從通信網絡多信道資源分配入手，研究了寬帶電力線通信網絡多層信道資源分配方法?？梢愿鶕脩艉途W絡的需求進行動態的信道分配，從而優化無線網絡的容量和性能，為今后網絡資源的合理化分配提供有力支撐。但方法中還存在一些不足之處，如分析數據不完善，網絡環境配置等。今后應更加重視計算，根據實際情況進行動態調整，以適應不同的信道負載和條件變化，從而提供不同層次的服務質量，滿足不同應用的需求。