本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于qos的智能電力通信業(yè)務(wù)差分調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
智能電網(wǎng)被視為下一代電網(wǎng)，具有提供可再生能源，智能控制，高效率，高可靠性的優(yōu)點，能夠有效解決傳統(tǒng)電網(wǎng)存在的問題和挑戰(zhàn)。為了平衡能源供需，客戶和電網(wǎng)設(shè)施之間需要建立有效的雙向通信，以滿足信息實時交互的要求。大量的控制命令，監(jiān)控數(shù)據(jù)和智能電表讀取的計價信息都將通過智能電網(wǎng)通信網(wǎng)絡(luò)傳輸。無線通信的覆蓋范圍大，覆蓋節(jié)點多，可以作為智能電網(wǎng)通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)選選項。但是，工業(yè)、科學(xué)和醫(yī)療(industrial,scientificandmedical,ism)頻帶已經(jīng)變得擁擠，不能保證服務(wù)質(zhì)量(qualityofservice,qos)，購買許可頻段將增加電網(wǎng)工程的負(fù)擔(dān)，同時，其他授權(quán)頻段也是以固定和低效的方式使用。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，在智能電網(wǎng)中引入了認(rèn)知無線電(cognitiveradio,cr)，它能夠提高頻譜資源利用率，并且提供了相當(dāng)大的帶寬進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸。認(rèn)知無線電的能夠允許低優(yōu)先級的次要用戶(secondaryuser,su)臨時的接入和使用暫時未被高優(yōu)先級主用戶(primaryuser,pu)占用的授權(quán)頻段，從而有效的提高整個頻譜資源的利用率，保證了智能電網(wǎng)巨大的數(shù)據(jù)流量。在基于認(rèn)知無線電的智能電網(wǎng)通信網(wǎng)絡(luò)的研究中，本專利設(shè)計了頻譜接入方案以優(yōu)化智能電網(wǎng)的qos。智能電網(wǎng)中的不同業(yè)務(wù)具有不同的qos要求，例如，變電站將高壓電轉(zhuǎn)化為低壓電并將其分發(fā)到附近配電網(wǎng)，需要高的qos，應(yīng)該以高優(yōu)先級使用可用頻譜來傳輸重要數(shù)據(jù)；智能電網(wǎng)中的儀表讀取服務(wù)需要低qos，因為沒有必要實時上傳電能消耗數(shù)據(jù)。但是，家用智能電表除了讀表業(yè)務(wù)，也可以檢測和報告故障。如果有緊急情況，例如設(shè)備損壞，智能電表必須報告緊急情況，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)提高其優(yōu)先級以保證智能電網(wǎng)的可靠性。因此為了保證差分qos，還要動態(tài)調(diào)整su的優(yōu)先級，根據(jù)優(yōu)先級動態(tài)靈活地為其分配可用通道。
目前的電力通信的控制方法，通過四個步驟完成：第一，劃分電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)類別；按照電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)在電力通信中的重要作用劃分多個電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)安全類別；該電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)在電力通信中的重要作用由高至低劃分電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)安全類別由低至高；第二，設(shè)定電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)重要度ri；根據(jù)第一步劃分電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)類別,依據(jù)所述電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)類別在電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)中所起到的作用重要度設(shè)定電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)重要度ri值,電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)安全類別越高設(shè)定電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)重要度ri值越低；第三，設(shè)定電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)dscp值；按照業(yè)務(wù)重要度的高低和業(yè)務(wù)類別分配dscp值,每一種業(yè)務(wù)設(shè)定一個dscp值,根據(jù)ip數(shù)據(jù)包中dscp標(biāo)簽數(shù)值將dscp值設(shè)定為二進(jìn)制編碼值,在電力通信網(wǎng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)通信時,不同dscp值的業(yè)務(wù)分配不同的鏈路和路由；第四，電力通信網(wǎng)qos業(yè)務(wù)的優(yōu)化控制；該控制過程步驟如下：(1)首先對電力通信網(wǎng)中的各種業(yè)務(wù)進(jìn)行各種粒度的業(yè)務(wù)識別,(2)根據(jù)步驟(1)的業(yè)務(wù)識別結(jié)果分配相應(yīng)的dscp標(biāo)簽值；(3)在獲得dscp值后,基于業(yè)務(wù)流的目的地一級索引的路由選擇優(yōu)化控制；(4)對到達(dá)同一目的地址業(yè)務(wù),以業(yè)務(wù)的dscp值為二級索引,再進(jìn)行基于dscp值二級索引的路由選擇優(yōu)化控制。
或者是一種電力通信網(wǎng)絡(luò)中qos能效的分級方法，通過二個步驟完成：第一，對電力通信網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流進(jìn)行等間隔的采樣,采集待傳輸數(shù)據(jù)流的初始發(fā)射速率；第二，將待傳輸數(shù)據(jù)流從源電力通信網(wǎng)絡(luò)傳遞至目的電力通信網(wǎng)絡(luò),確定各電力通信網(wǎng)絡(luò)內(nèi)路由器的qos等級，制定控制算法。
或者是一種電力通信網(wǎng)絡(luò)中路由器服務(wù)等級的自適應(yīng)分級方法，通過二個步驟完成：第一，采集待傳數(shù)據(jù)流的信息,主要記錄待傳輸數(shù)據(jù)的初始發(fā)射速率；考慮到不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流的粒度不同,即數(shù)據(jù)流的長度不同,對數(shù)據(jù)流進(jìn)行等間隔采樣,獲得多個數(shù)據(jù)流片段,記錄每一個采樣點數(shù)據(jù)流片段的初始發(fā)射速率；第二，在電力通信網(wǎng)絡(luò)中將待傳輸數(shù)據(jù)流從源節(jié)點發(fā)送至目的節(jié)點,確定待分配給各電力通信網(wǎng)絡(luò)中路由器的qos等級，按優(yōu)先級分配網(wǎng)絡(luò)資源。
上述提及的現(xiàn)有技術(shù)存在以下技術(shù)問題：
1、一種電力通信網(wǎng)中的qos業(yè)務(wù)控制方法，其中給出了電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)分類標(biāo)準(zhǔn),依據(jù)qos需求設(shè)定電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)重要度,并按照業(yè)務(wù)重要度的高低和業(yè)務(wù)類別分配dscp值,另外給出了電力通信網(wǎng)中的qos業(yè)務(wù)控制步驟,主要為qos業(yè)務(wù)識別和qos路由優(yōu)化兩階段，該發(fā)明中的qos業(yè)務(wù)識別既有端口匹配的快速簡單、魯棒、復(fù)雜度低和靈活性好的特點，又有dpi精確有效、流量特征分析法可擴(kuò)展性好,計算開銷和存儲開銷小的特點，但是該方案沒有考慮實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)長期傳輸延遲最小化的問題。
2、設(shè)計了一種電力通信網(wǎng)絡(luò)中qos能效的分級方法，屬于電力通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。利用人工魚群智能優(yōu)化求解模型,利用遺傳算法的變異算子,提高收斂速度和優(yōu)化精度,再利用模擬退火算法對帶有變異算子的人工魚群算法進(jìn)行改進(jìn),使各算法之間進(jìn)行互補(bǔ)得到全局最優(yōu)解,確定新一代電力通訊網(wǎng)絡(luò)中各路由器的qos能效,保證數(shù)據(jù)流在傳遞的過程中能耗最小,在保證網(wǎng)絡(luò)一定qos的同時,使網(wǎng)絡(luò)能效達(dá)到最大，該方案沒有考慮可用信道資源優(yōu)化配置問題。
3、一種電力通信網(wǎng)絡(luò)中路由器服務(wù)等級的自適應(yīng)分級方法,屬于電力通信網(wǎng)絡(luò)管理和優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。該發(fā)明在保證一定的電力通信網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量前提下最大化網(wǎng)絡(luò)能效,做到網(wǎng)絡(luò)能效與服務(wù)質(zhì)量的折中,針對電力通信網(wǎng)絡(luò)中不同業(yè)務(wù)的不同大小的數(shù)據(jù)流為每一個電力通信網(wǎng)絡(luò)配置最優(yōu)的服務(wù)質(zhì)量等級，但是同樣該方案也沒有考慮網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲問題。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明實施例提供的一種基于qos的智能電力通信業(yè)務(wù)差分調(diào)度方法，解決了無法實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)長期傳輸延遲的技術(shù)問題，以及無法考慮可用信道資源優(yōu)化配置問題。
本發(fā)明實施例提供的一種基于qos的智能電力通信業(yè)務(wù)差分調(diào)度方法，包括：
根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的信道可用性和預(yù)先劃分的su優(yōu)先級計算通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；
根據(jù)對su分配信道的情況確定通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策函數(shù)；
根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和決策函數(shù)計算評估通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值；
根據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和傳輸時延值計算最小誤差函數(shù)；
將最小誤差函數(shù)反向輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)，使得通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值最小。
可選地，根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的信道可用性和預(yù)先劃分的su優(yōu)先級計算通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)之前還包括：
對智能電力通信業(yè)務(wù)差分調(diào)度進(jìn)行k個階段劃分處理，k＝1,2,3,...，每個階段的傳輸持續(xù)時間為δτ。
可選地，根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的信道可用性和預(yù)先劃分的su優(yōu)先級計算通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)具體包括：
采用靜態(tài)劃分規(guī)則和動態(tài)調(diào)整規(guī)則，給su劃分su優(yōu)先級；
根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的信道可用性和預(yù)先劃分的su優(yōu)先級計算通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；
其中，用vn(k)表示信道n在階段k的可用性，n＝1,2,...,n，vn(k)＝0表示信道n在階段k被pu占用，不能被su訪問；vn(k)＝1表示信道n在階段k對于su是可用的，假設(shè)有m個su機(jī)會性的訪問n個信道，m＝1,2,...,m，用pm(k)表示su在階段k的優(yōu)先級，pm(k)越小表示優(yōu)先級越高。稱階段k開始時的系統(tǒng)狀態(tài)為階段k的狀態(tài)，由x(k)表示為x(k)＝(pm(k),vn(k))，x(k)的值在每個階段的持續(xù)時間中保持不變。
可選地，根據(jù)對su分配信道的情況確定通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策函數(shù)具體包括：
根據(jù)對su分配信道的情況確定通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策函數(shù)u(k)為u(k)＝(um(k)|m＝1,2,...m)，um(k)表示在階段ksu分配信道的情況，um(k)＝n表示在階段k分配了信道n給su；um(k)＝0表示在階段ksu沒有被分配信道，用u來表示決策空間，其子集u[x(k)]包含了系統(tǒng)狀態(tài)x(k)下的所有決策。
可選地，根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和決策函數(shù)計算評估通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值具體包括：
根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和決策函數(shù)計算評估通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值為
可選地，根據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和傳輸時延值計算最小誤差函數(shù)具體包括：
當(dāng)su的到達(dá)速率較高而空閑信道有限時，低優(yōu)先級的su的傳輸將被阻塞，被阻塞的su重新回到緩存隊列進(jìn)行排隊，根據(jù)su優(yōu)先級的動態(tài)調(diào)整規(guī)則，重新確定su優(yōu)先級，并重新確定通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策函數(shù)，及獲取到階段k+1的通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)
將第k階段和第k+1階段的系統(tǒng)狀態(tài)分別輸入有相同參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出分別是近似系統(tǒng)成本
wc是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)。
可選地，將最小誤差函數(shù)反向輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)具體包括：
將最小誤差函數(shù)反向輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并動態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)為
從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明實施例具有以下優(yōu)點：
本發(fā)明實施例提供的一種基于qos的智能電力通信業(yè)務(wù)差分調(diào)度方法，包括：根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的信道可用性和預(yù)先劃分的su優(yōu)先級計算通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；根據(jù)對su分配信道的情況確定通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策函數(shù)；根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和決策函數(shù)計算評估通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值；根據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和傳輸時延值計算最小誤差函數(shù)；將最小誤差函數(shù)反向輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)，使得通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值最小。本實施例中，通過根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的信道可用性和預(yù)先劃分的su優(yōu)先級計算通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；根據(jù)對su分配信道的情況確定通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策函數(shù)；根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和決策函數(shù)計算評估通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值；根據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和傳輸時延值計算最小誤差函數(shù)；將最小誤差函數(shù)反向輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)，使得通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值最小，解決了目前技術(shù)無法在考慮可用信道情況下實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)長期傳輸延遲最小化的技術(shù)問題。
附圖說明
為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。
圖1為本發(fā)明實施例提供的一種基于qos的智能電力通信業(yè)務(wù)差分調(diào)度方法的一個實施例的流程示意圖。
具體實施方式
本發(fā)明實施例提供了一種基于qos的智能電力通信業(yè)務(wù)差分調(diào)度方法，用于解決無法實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)長期傳輸延遲的技術(shù)問題，以及無法考慮可用信道資源優(yōu)化配置問題。
為使得本發(fā)明的發(fā)明目的、特征、優(yōu)點能夠更加的明顯和易懂，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，下面所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而非全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
請參閱圖1，本發(fā)明實施例提供的一種基于qos的智能電力通信業(yè)務(wù)差分調(diào)度方法的一個實施例包括：
101、對智能電力通信業(yè)務(wù)差分調(diào)度進(jìn)行k個階段劃分處理，k＝1,2,3,...，每個階段的傳輸持續(xù)時間為δτ；
102、根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的信道可用性和預(yù)先劃分的su優(yōu)先級計算通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；
采用靜態(tài)劃分規(guī)則和動態(tài)調(diào)整規(guī)則，給su劃分su優(yōu)先級；
根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的信道可用性和預(yù)先劃分的su優(yōu)先級計算通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；
其中，用vn(k)表示信道n在階段k的可用性，n＝1,2,...,n，vn(k)＝0表示信道n在階段k被pu占用，不能被su訪問；vn(k)＝1表示信道n在階段k對于su是可用的，假設(shè)有m個su機(jī)會性的訪問n個信道，m＝1,2,...,m，用pm(k)表示su在階段k的優(yōu)先級，pm(k)越小表示優(yōu)先級越高。稱階段k開始時的系統(tǒng)狀態(tài)為階段k的狀態(tài)，由x(k)表示為x(k)＝(pm(k),vn(k))，x(k)的值在每個階段的持續(xù)時間中保持不變
103、根據(jù)對su分配信道的情況確定通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策函數(shù)；
根據(jù)對su分配信道的情況確定通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策函數(shù)u(k)為u(k)＝(um(k)|m＝1,2,...m)，um(k)表示在階段ksu分配信道的情況，um(k)＝n表示在階段k分配了信道n給su；um(k)＝0表示在階段ksu沒有被分配信道，用u來表示決策空間，其子集u[x(k)]包含了系統(tǒng)狀態(tài)x(k)下的所有決策。
104、根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和決策函數(shù)計算評估通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值；
根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和決策函數(shù)計算評估通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值為
105、根據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和傳輸時延值計算最小誤差函數(shù)；
當(dāng)su的到達(dá)速率較高而空閑信道有限時，低優(yōu)先級的su的傳輸將被阻塞，被阻塞的su重新回到緩存隊列進(jìn)行排隊，根據(jù)su優(yōu)先級的動態(tài)調(diào)整規(guī)則，重新確定su優(yōu)先級，并重新確定通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策函數(shù)，及獲取到階段k+1的通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)
將第k階段和第k+1階段的系統(tǒng)狀態(tài)分別輸入有相同參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出分別是近似系統(tǒng)成本
wc是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)。
106、將最小誤差函數(shù)反向輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)，使得通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值最小。
將最小誤差函數(shù)反向輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并動態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)為
其中，wc包括wc1和wc2，wc1表示輸入層和隱含層之間的權(quán)重矩陣，wc2表示隱含層和輸出層之間權(quán)重矩陣為
下面以一具體應(yīng)用場景進(jìn)行描述，如圖1所示，應(yīng)用例包括：
1.系統(tǒng)模型
在傳輸調(diào)度過程中，調(diào)度器根據(jù)整個通信網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)，包括信道可用性和su的優(yōu)先級(在下一節(jié)將給出優(yōu)先級劃分的具體方法)，做出決策，給su分配信道并使整個系統(tǒng)的傳輸時延達(dá)到最小。本節(jié)抽象出了此傳輸調(diào)度問題的系統(tǒng)模型，其組成部分如下：
1)階段：把調(diào)度過程自然地分為一系列階段，用整數(shù)k＝1,2,3,...表示，定義每個階段的傳輸持續(xù)時間為δτ。調(diào)度器在每個階段的開始做出信道分配的決策，pu和su在每個階段的開始到來，結(jié)束服務(wù)后在每個階段末尾離開。
2)狀態(tài)：當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)包括信道可用性和su的優(yōu)先級。用vn(k)表示信道n在階段k的可用性，n＝1,2,...,n，vn(k)＝0表示信道n在階段k被pu占用，不能被su訪問；vn(k)＝1表示信道n在階段k對于su是可用的。假設(shè)有m個su機(jī)會性的訪問n個信道，m＝1,2,...,m，用pm(k)表示su在階段k的優(yōu)先級，pm(k)越小表示優(yōu)先級越高。稱階段k開始時的系統(tǒng)狀態(tài)為階段k的狀態(tài)，由x(k)表示。
x(k)＝(pm(k),vn(k))(1)
x(k)的值在每個階段的持續(xù)時間中保持不變。所有可能狀態(tài)的集合叫做狀態(tài)空間，用x表示。
3)決策：在每個階段k，調(diào)度器根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)x(k)做出決策u(k)。u(k)的定義如下:
u(k)＝(um(k)|m＝1,2,...m)(2)
um(k)表示在階段k，調(diào)度器給su分配信道的情況。um(k)＝n表示調(diào)度器在階段k分配了信道n給su；um(k)＝0表示在階段ksu沒有被分配信道。用u來表示決策空間，其子集u[x(k)]包含了系統(tǒng)狀態(tài)x(k)下的所有可能決策。
4)策略：策略是一系列的決策函數(shù)，π＝[μ(1),μ(2),...,μ(k),...]。如果所有階段k都有μ(k)≡μ，那么決策函數(shù)不隨階段改變而改變，調(diào)度策略是固定的。由于本專利只考慮固定策略，每個決策函數(shù)μ(k):x→u是一個從狀態(tài)空間x到?jīng)Q策空間u的映射。階段k的決策也可以表示為u(k)≡μ[x(k)]。
5)效用函數(shù)：階段k的效用函數(shù)由系統(tǒng)狀態(tài)x(k)和決策u(k)來確定，用u[x(k),u(k)]來表示。在智能電力通信網(wǎng)中，數(shù)據(jù)包的傳輸時延是評估qos性能的一個重要指標(biāo)，用數(shù)據(jù)包時延的加權(quán)和來表示效用函數(shù)：
τm(k)表示su在階段k的傳輸時延，其計算方法如下：
當(dāng)su在階段k被阻塞或中斷，它需要在隊列中等待，而一個階段的傳輸時間為δτ，因此傳輸時延τm(k)＝δτ。否則，su可以在給定信道傳輸，此時，τm(k)＝0。效用函數(shù)描述了每個階段的傳輸時延，整個調(diào)度過程中的傳輸時延稱之為系統(tǒng)成本，也就是長期傳輸延遲，其公式如下所示：
算法設(shè)計的目標(biāo)是尋找最優(yōu)策略μ*從而最小化系統(tǒng)成本，最小系統(tǒng)成本用j*表示。
2.優(yōu)先級的動態(tài)調(diào)整策略
本節(jié)引入目標(biāo)延遲的概念，它是指su滿足其qos要求所需的延遲。在同一個優(yōu)先級中，根據(jù)su所需的目標(biāo)延遲對其進(jìn)行排序，目標(biāo)延遲小的su將優(yōu)先得到調(diào)度，目標(biāo)延遲相同的su則按照先來先服務(wù)的順序進(jìn)行調(diào)度。用td表示su的目標(biāo)延遲，tq表示排隊時間，目標(biāo)延遲與排隊時間的差值定義為松弛時間，用ts表示，即有
ts＝td-tq(6)
在每個su節(jié)點，都有一個數(shù)據(jù)包的緩存隊列。當(dāng)所有可用信道都被pu或更高優(yōu)先級的su占用時，su的數(shù)據(jù)包將會被阻塞，被阻塞的數(shù)據(jù)包重新進(jìn)入緩存隊列等待下次傳輸調(diào)度。目標(biāo)延遲一定的情況下，隨著su的排隊時間增加，其松弛時間ts就越小，當(dāng)ts下降到門限值時，要升高su的優(yōu)先級，以留出足夠的時間來滿足其qos要求。松弛時間長的su相比松弛時間短的可以在隊列中停留更長的時間，這允許接近目標(biāo)延遲的su經(jīng)歷較少的排隊時間而被發(fā)送。定義τn為優(yōu)先級n的松弛時間門限值，p為su的優(yōu)先級，取值為1，2，3，4，分別對應(yīng)su1-su4，則有
在上一節(jié)提出的優(yōu)先級隊列中應(yīng)用以上調(diào)整方式可以減少因網(wǎng)絡(luò)阻塞帶來的數(shù)據(jù)包延遲。然而，當(dāng)有些緊急情況發(fā)生時，例如設(shè)備損壞或者設(shè)備定期硬件檢查，su在傳輸時應(yīng)該具有很高優(yōu)先級，報告緊急情況，以保障智能電網(wǎng)的可靠性，例如，處于最低優(yōu)先級的智能電表，當(dāng)檢測到其設(shè)備異常時，應(yīng)該升高優(yōu)先級以報告異常情況。
以上基于qos的優(yōu)先級模型能保證智能電網(wǎng)提供差別化的qos?；诖藘?yōu)先級策略，調(diào)度器在每一個時間間隔調(diào)整分配策略，從而使su的傳輸時延最小化。
3.算法設(shè)計
針對智能電網(wǎng)認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中的傳輸調(diào)度問題制定了一個算法，該算法把整個傳輸調(diào)度過程分成一系列無窮多個階段，在每個階段都做出最優(yōu)的傳輸調(diào)度決策，就實現(xiàn)了整個過程的最優(yōu)。
根據(jù)公式(5)可以得到階段k的最優(yōu)系統(tǒng)時延j*[x(k)]如下：
如果有計算下個階段最優(yōu)時延j*[x(k+1)]的方法，最優(yōu)傳輸調(diào)度策略可由如下得到：
u*(k)＝argmin(u[x(k),u(k)]+j*[x(k+1)])(9)
令u(k)＝u[x(k),u(k)]，j(k)＝j(luò)[x(k)]，將系統(tǒng)成本的計算公式重新表示如下：
然而由于狀態(tài)空間巨大，計算復(fù)雜，難以給出j*[x(k+1)]的精確值。因此，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計面向時延的數(shù)據(jù)包調(diào)度優(yōu)化算法(delay-basedpacketschedulingoptimizationalgorithm,dpso)，其步驟如下：
步驟一：采用靜態(tài)劃分和動態(tài)調(diào)整相結(jié)合的方式，給su劃分優(yōu)先級；
步驟二：將傳輸調(diào)度過程劃分為無窮多個階段，每個階段的狀態(tài)通過公式(1)得到；
步驟三：調(diào)度器根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)x(k)和近似系統(tǒng)成本
根據(jù)公式(3)計算本階段時延值u[x(k),u(k)]，即u(k)；
步驟四：當(dāng)su的到達(dá)速率較高而空閑信道有限的情況下，低優(yōu)先級的su的傳輸將被阻塞，被阻塞的su重新回到緩存隊列進(jìn)行排隊，根據(jù)優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整規(guī)則，重新確定su的優(yōu)先級。根據(jù)步驟(3)做出的決策，以及下一階段由pu的到來而改變的信道狀態(tài)，可以得到階段k+1的系統(tǒng)狀態(tài)
步驟五：將第k階段和第k+1階段的系統(tǒng)狀態(tài)分別輸入有相同參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出分別是近似系統(tǒng)成本
其中，
上述結(jié)果和公式(10)計算的系統(tǒng)成本相同；
步驟六：將誤差ec(k)反向輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)，本專利設(shè)計了一種基于梯度的權(quán)重調(diào)節(jié)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重更新函數(shù)如下所示：
wc(k+1)＝wc(k)+δwc(k)(15)
其中，wc包括wc1和wc2，wc1表示輸入層和隱含層之間的權(quán)重矩陣，wc2表示隱含層和輸出層之間權(quán)重矩陣，分別表示如下：
δwc2＝-ecch2t(17)
其中，ch1和ch2是隱含層的輸入和輸出矩陣。通過上述公式更新權(quán)重參數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出將接近公式(10)定義的系統(tǒng)成本的近似值。
本實施例中，通過根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的信道可用性和預(yù)先劃分的su優(yōu)先級計算通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；根據(jù)對su分配信道的情況確定通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策函數(shù)；根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和決策函數(shù)計算評估通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值；根據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和傳輸時延值計算最小誤差函數(shù)；將最小誤差函數(shù)反向輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)，使得通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包的傳輸時延值最小，解決了目前技術(shù)無法在考慮可用信道情況下實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)長期傳輸延遲最小化的技術(shù)問題。
本實施例的動態(tài)優(yōu)先級調(diào)度策略能顯著減小緊急分組的傳輸延遲。根據(jù)su在智能電網(wǎng)中不同的qos需求，將其分為不同的優(yōu)先級類別，并且設(shè)計了su優(yōu)先級的動態(tài)調(diào)整機(jī)制。根據(jù)su的優(yōu)先級，為其分配可用信道資源。本實施例在算法設(shè)計過程中引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過優(yōu)化調(diào)度策略，實現(xiàn)整個系統(tǒng)長期傳輸延遲最小化。仿真結(jié)果表明，本實施例的優(yōu)先級調(diào)度策略保證了高優(yōu)先級su的低傳輸時延，保證了智能電網(wǎng)的qos。實際上，運(yùn)用了動態(tài)優(yōu)先級調(diào)度策略后，su的所有緊急數(shù)據(jù)包的延遲都是很小的，這是因為此仿真中產(chǎn)生緊急數(shù)據(jù)包的概率是比較小的，兩個或更多su同時產(chǎn)生緊急包的概率就更小了。總的來說，通過優(yōu)先級的動態(tài)調(diào)整，一個su有緊急數(shù)據(jù)包要傳時，它將具有很高的優(yōu)先級，調(diào)度器優(yōu)先為其分配可用信道資源，以降低其傳輸延遲，保障智能電網(wǎng)的可靠性。
所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)，裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。
在本申請所提供的幾個實施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。
所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上。可以根據(jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。
另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實現(xiàn)。
所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機(jī)設(shè)備(可以是個人計算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：u盤、移動硬盤、只讀存儲器(rom，read-onlymemory)、隨機(jī)存取存儲器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。
以上所述，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實施例技術(shù)方案的精神和范圍。