电力无线通信异构多网共存环境中的网络选择算法

综合考虑电力业务需求和无线专网性能因素,针对邻域网、LTE无线专网、WiMAX无线专网和230 MHz无线专网等构成的异构多网混合共存场景,提出一种网络选择算法。该算法以AHPTOPSIS算法为基础,首先构建能表征候选网络与决策属性之间关系的决策矩阵,归一化处理获得归一化决策矩阵;利用AHP算法,依据不同业务类型下决策属性与网络性能之间的相对关系定义权重,对归一化决策矩阵加权获得加权归一化决策矩阵;然后对TOPSIS算法进行改进,依据加权归一化决策矩阵确定正负理想值,利用正理想值与候选网络之间的最小距离以及负理想值与候选网络之间的最大距离确定理想网络,计算各候选网络与理想网络之间的有效距离;据此执行候选网络排序和最佳网络选择,以避免运行TOPSIS算法可能存在的排序异常。仿真结果表明,该算法能根据电力业务需求对候选网络进行正确排序和最优选择,且能在满足业务服务质量的同时,提高资源利用率。

电力通信异构多网共存网络发现与识别算法

电力无线通信网支撑用户量大面广、业务高并发、运行环境复杂,表现为异构多网混合共存。为了支持智能电力终端动态选择网络接入,必须首先执行网络发现与识别。针对TD-LTE无线通信专网、WiMAX无线通信专网、智能电网邻域网和230 MHz电力无线专网异构多网共存场景,提出一种融合物理层信号时频特征和MAC层协议特征的网络识别算法。该算法结合改进的窗口滑动能量检测和多周期特性加权循环平稳特征检测执行网络发现与识别。仿真结果表明,该算法能有效识别异构的多种电力无线通信网络。

样本非均衡的在运电力主设备品牌运行效益分析

为解决在运各品牌电力主设备数量不均衡情况下,量化评价各品牌电力主设备运行效益的问题,提出了一种全寿命周期视角下样本非均衡的电力主设备品牌运行效益分析模型。首先,收集国网重庆电力公司在运电力主设备品牌数据,根据预处理后的数据建立了单一设备运行效益分析指标体系,然后对品牌设备进行了分类分层,并提出基于欠采样思想的equipment brand ensemble算法,对不同设备品牌进行运行效益评估。最后,将整个全寿命周期视角下的设备品牌运行效益分析模型应用于国网电力公司实际数据进行了验证。量化分析结果拥有完整数据链,量化评分可追溯,具备实用价值。

移动ad hoc网络多参数加权分簇算法

网络分簇支持资源空间复用,能增大系统容量;簇头构成虚拟骨干网,能降低路由开销;但簇生成和维护涉及信息交互,会增加通信开销,良好的分簇算法是维持簇稳定的关键。针对移动ad hoc网络,提出一种多参数加权分簇算法。该算法综合考虑节点剩余能量、邻居节点数和节点移动性,分别针对随机步行移动网络和参考点群组移动网络设计不同的节点稳定性参数,在随机步行移动网络中利用剩余能量参数、邻居节点参数和相对稳定性参数加权构成稳定性参数,而在参考点群组移动网络中采用剩余能量参数、邻居节点参数和移动相关性参数加权构成稳定性参数。仿真结果表明,该算法能有效提高网络簇结构的稳定性。

认知无线电中考虑机会容量的多业务资源分配

动态网络场景的频谱资源存在时变性,而传统基于静态特性的子载波组分配方式无法保障用户的业务需求.针对此问题,将子载波组的时变可用频谱资源建模成以子载波组中可用子载波数为状态的连续时间半马尔可夫模型,推导出子载波组机会容量的通用表示形式,并基于该模型结合不同用户的多业务需求以最大化系统机会容量为准则,提出了一种基于子载波组机会容量的多业务资源分配算法.仿真结果表明,所提算法在频谱环境变化场景下能有效保障用户多业务的需求.

基于线性价格机制的多认知无线网络资源配置框架

在异构多认知无线网络共存场景中,资源配置是共存协调的关键之一.构建了一种基于线性价格机制的多认知无线网络资源配置框架:将用户带宽需求差异用信道传输特性描述,运用线性价格函数表征认知用户效用和认知无线网络收益,将资源配置抽象为博弈模型,包括三阶段动态博弈:第一阶段,认知无线网络确定向主无线网络租用带宽;第二阶段,认知无线网络确定认知用户使用带宽单价;第三阶段,认知用户通过比较接入不同网络时自身效用,选择能最大化效用的网络接入.阐述了该动态博弈纳什均衡存在的条件和均衡点特性,仿真验证了该框架的合理性和有效性.

适用于快速衰落环境下的差分OFDM系统

为提高正交频分复用(OFDM)系统在快速衰落环境下的性能,提出了基于自消除子载波间干扰(ICI)的频域差分0FDM系统。发送端采用相邻子信道插零分配子载波,接收端通过符号旋转抵消抑制ICI。该系统在快速时变的信道和较大ICI情况下,既保证通信质量又降低了系统实现复杂度。分析和仿真结果表明:提出的方案与迭代消除ICI方案相比,可在频谱效率一样的前提下,以较低复杂度获得更低误码率。