[發(fā)明專利]一種基于匹配學(xué)習(xí)的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)接入方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911406929.3
• 申請(qǐng)日: 2019-12-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111162852B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周振宇;潘超;廖海君;劉念;汪中原
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華北電力大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): H04B17/382
• 分類(lèi)號(hào): H04B17/382;H04B17/391;H04W4/70;H04W24/02
• 代理公司: 成都方圓聿聯(lián)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51241
• 代理人: 茍銘

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于匹配學(xué)習(xí)的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)接入方法，包括以下步驟：S1.構(gòu)建系統(tǒng)模型；S2.對(duì)模型進(jìn)行細(xì)化，得到任務(wù)/數(shù)據(jù)傳輸模型、能量消耗模型、時(shí)延模型和服務(wù)可靠性模型；S3.最大化長(zhǎng)期的吞吐量，確定優(yōu)化問(wèn)題；S4.基于虛擬隊(duì)列的理論和lyapunov優(yōu)化理論，對(duì)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行轉(zhuǎn)化；S5.通過(guò)學(xué)習(xí)與匹配實(shí)現(xiàn)在信道選擇上的最優(yōu)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)吞吐量的最大化。本發(fā)明通過(guò)學(xué)習(xí)與匹配實(shí)現(xiàn)在信道選擇上的最優(yōu)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)吞吐量的最大化；基于MAB理論、lyapunov優(yōu)化理論和匹配理論，能量感知和服務(wù)可靠性感知與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合了起來(lái)，從而達(dá)到能量利用率和服務(wù)可靠性的最大與最優(yōu)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力物聯(lián)網(wǎng)，特別是涉及一種基于匹配學(xué)習(xí)的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)接入方法。

背景技術(shù)

第四次工業(yè)革命旨在通過(guò)先進(jìn)制造技術(shù)與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)縫集成，實(shí)現(xiàn)制造過(guò)程和系統(tǒng)的互聯(lián)響應(yīng)、智能化和自優(yōu)化。在這種新的模式中，將部署數(shù)十億臺(tái)機(jī)器類(lèi)型的設(shè)備(MTDs)，用于持續(xù)執(zhí)行各種任務(wù)，如監(jiān)視、計(jì)費(fèi)和保護(hù)等等。然而，資源有限的MTD和計(jì)算密集型任務(wù)之間的矛盾已經(jīng)成為提供可靠服務(wù)的瓶頸。

將計(jì)算密集型任務(wù)從資源有限的MTD轉(zhuǎn)移到功能強(qiáng)大的邊緣服務(wù)器上，為適應(yīng)快速增長(zhǎng)的計(jì)算需求提供了一個(gè)很有前途的解決方案。在傳統(tǒng)的云計(jì)算中，遠(yuǎn)程云服務(wù)器通常位于距離MTD很遠(yuǎn)的地方，長(zhǎng)距離的數(shù)據(jù)傳輸會(huì)帶來(lái)很多問(wèn)題，包括連接不穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)擁塞和無(wú)法忍受的延遲。相比之下，邊緣計(jì)算將計(jì)算能力從遠(yuǎn)程云轉(zhuǎn)移到無(wú)線接入網(wǎng)中的邊緣服務(wù)器，是降低延遲、緩解擁塞和延長(zhǎng)電池壽命的一個(gè)有前途的范例。

但是，盡管邊緣計(jì)算提供了一種很有前途的方式來(lái)利用邊緣服務(wù)器豐富的計(jì)算資源，但是由于有限的頻譜資源、容量受限的電池和上下文不能感知等問(wèn)題，它的性能可能會(huì)受到嚴(yán)重影響。首先，為了實(shí)時(shí)地將大量任務(wù)從MTDs交付到邊緣服務(wù)器，通道選擇必須根據(jù)時(shí)變的上下文參數(shù)(如通道狀態(tài)信息(CSI)、能源狀態(tài)信息(ESI)、服務(wù)器負(fù)載和服務(wù)可靠性需求)進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化。傳統(tǒng)的集中優(yōu)化方法依賴于一個(gè)共同的假設(shè)，即存在一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)，如基站，它擁有所有上下文參數(shù)的完全信息。考慮到信令開(kāi)銷(xiāo)對(duì)于收集整個(gè)網(wǎng)絡(luò)信息的高昂成本，這種假設(shè)在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中十分困難。因此，一個(gè)分布式優(yōu)化方法，其中每個(gè)MTD單獨(dú)優(yōu)化其基于本地信息的渠道選擇策略是更可取的。然而，當(dāng)MTDs的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)可用信道的數(shù)量時(shí)，多個(gè)MTDs爭(zhēng)奪同一信道，選擇沖突就會(huì)頻繁發(fā)生，從而使得不同MTDs之間的信道選擇策略耦合。其次，由于電池容量有限，當(dāng)電池能量耗盡時(shí)，MTD將停止使用。因此，短期的渠道選擇策略也耦合了長(zhǎng)期的能量預(yù)算。最后但并非最不重要的是，工業(yè)應(yīng)用程序常常需要保證一定的服務(wù)可靠性。如何在有限的資源和信息下滿足嚴(yán)格的可靠性要求帶來(lái)了另一個(gè)方面的困難。

匹配理論為解決信道選擇、任務(wù)選擇、服務(wù)器選擇等組合問(wèn)題提供了一種靈活、低復(fù)雜度、高效的工具。然而，它需要全局狀態(tài)信息(GSI)的完全知識(shí)來(lái)構(gòu)造偏好列表，它指定了基本的匹配標(biāo)準(zhǔn)。已有一些基于匹配和博弈論的渠道選擇優(yōu)化研究嘗試。然而，它們依賴于不確定的上下文參數(shù)，如果不確定因素的實(shí)際概率分布與假定的統(tǒng)計(jì)模型不一致，可能會(huì)遭受?chē)?yán)重的性能損失。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于匹配學(xué)習(xí)的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)接入方法，能夠通過(guò)學(xué)習(xí)與匹配實(shí)現(xiàn)在信道選擇上的最優(yōu)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)吞吐量的最大化。

本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的：一種基于匹配學(xué)習(xí)的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)接入方法，包括以下步驟：

S1.構(gòu)建系統(tǒng)模型；

S2.對(duì)模型進(jìn)行細(xì)化，得到任務(wù)或數(shù)據(jù)傳輸模型、能量消耗模型、時(shí)延模型和服務(wù)可靠性模型；

S3.最大化長(zhǎng)期的吞吐量，確定優(yōu)化問(wèn)題；

S4.基于虛擬隊(duì)列的理論和lyapunov優(yōu)化理論，對(duì)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行轉(zhuǎn)化；

S5.通過(guò)學(xué)習(xí)與匹配實(shí)現(xiàn)在信道選擇上的最優(yōu)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)吞吐量的最大化。