基于低压电力线的载波通信路由算法研究

张彦宇

摘要：现有网络状态下，当前电力线载波通信路由算法一般采用蚁群算法或分簇算法，但是分簇算法在实际使用时，迭代比较复杂，实际使用过程中存在较高的丢包率，基于此，本文拟在比较各自优缺点的基础上，采用软件仿真方式进行了证明，然后提出一种蚁群遗传算法融合的方式，解决电力载波路由的问题，通过具体的工程应用实例，证明了方法的有效性。为低压电力线载波通信路由算法的研究提供了新的参考。

关键词：载波通信;低压电力线;蚁群遗传算法;路由算法

中图分类号：TP334.3    文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）26-0036-02

Abstract：Under the current network state， the current power line carrier communication routing algorithm generally uses ant colony algorithm or genetic algorithm， but the genetic algorithm in the actual use， the iteration is relatively complex， there is a high packet loss rate in the actual use process. Based on this， this paper proposes a software simulation method based on the comparison of their advantages and disadvantages， and then proposes an ant colony， genetic algorithm The method of algorithm fusion can solve the problem of power carrier routing， and the effectiveness of the method is proved by a specific engineering application example. It provides a new reference for the research of low-voltage power line carrier communication routing algorithm.

Key words：carrier communication; low voltage power line; ant colony genetic algorithm; routing algorithm

现有网络状态下，当前电力线载波通信的调制方式有ASK、PSK、FSK等几种，一般情况下，需要相关的技术来提高通信性能，如直序扩频、多载波调制等。但是在载波通信过程中，为了提高其成功率，降低丢包，必须在通信过程中采用良好的路由技术，路由技术算法的好坏对载波通信成功率起到了关键作用。因此，设计和优化载波通信路由算法显得尤为重要。

路由的方式主要包括静态、集中式动态和分布式动态等几种方式，其中静态路由方式不适应动态变化的应用状况，现在基本被淘汰。集中式动态路由方式的节点为普通节点。普通节点在动态工作时只能完成数据接收、转发等相关响应工作，因此在具体运行时，速度慢，耗时长，但由于传输速度慢，在解调过程中具有较高的可靠性，当前依然在很多產品中得到了应用。而分布式动态路由方式的通信网络节点均对等，所以在运行过程中，路径更新和数据传递的搜索的实际距离很短，并且具有在路径实效的情况下，可自动重新搜索功能，因此在动态情况下，该方式具有很好的自适应功能，从而可以大大提高通信的可靠性，但是实施过程较复杂，价格更高，当前应用较少。

1载波通信路由算法比较

当前，低压电力线载波通信的路由算法主要采用蚁群算法和分簇算法，为了验证两种算法的实际应用效果，本文设计了一个仿真的验证实验，通过实验来比较两个不同算法的组网能力以及重构能力。

实验的初始条件：本次实验验证不是真实的应用场景，但是为了模拟和验证算法的有效性，必须保证能模拟动态的路由网络状态，在确保实验影响因素单一性的前提下，设定同样的有效通信距离，然后设置相同的具有随机动态变化的节点，然后通过路由收集有效信号，从而比较两种算法在组网和重构过重的优越性。

具体的实验方案如下：第一步建立实验的网络结构。如图1所示。

通过网络结构图可以看出，其实验区域为100*100，在该区域内30个随机分布点。在这30个随机节点中，设定一个主节点，如1号节点。其他节点作为普通载波通信节点。当然在具有的实际应用过程中，有可能不止这些，本文仅仅是为了模拟说明载波通信算法的有效性而假定设置的。

然后分别采用两种不同的算法，对模拟场景的网络结构进行设置。

采用分簇算法进行组网时，1号节点首先向100*100的设定范围发送数据包，其他的普通节点在收到数据包以后，必须向1号节点做出相应的反馈。一次反馈完成以后，1号节点更新路由表，然后再次向周围发送数据包，其他普通节点和上面的反馈一样，如此反复，并以相同的机制加入簇，即可形成分簇组网形成的网络结构。如图2所示。

然后采用蚁群组网算法对同一个网络进行组网，蚁群会根据通信的距离，自适应的选择最优的目标节点，当完成一轮最优目标节点的选择后，更新网络节点，再一次进行优化组网设计，最终形成以1号节点为主节点的组网结构图，如图3所示。

观察两种不同的算法的组网模拟仿真结果，可以看出，采用蚁群算法具有更好的连通性，而分簇组网算法在连通时具有非常明显的分层劣势。这样首层信息不通畅的情况下则会造成明显的丢包，可能性明显降低，蚁群算法没有明显的分层性，节点之间的通信效率更高，可靠性更好。

2工程应用仿真实验

上面的网络结构图只能看到彼此之间连通性的分层区别，但是不能证明具有分层就一定是劣势，并且分层明显对于传输延时和丢包率是否有影响还有待具体的工程应用仿真实验验证。

为了验证算法之间的优劣，在实际工程应用仿真实验中，采用了蚁群算法、传统分簇方法以及蚁群遗传混合路由算法三种不同的算法进行比较研究，主要测试了传输延时和丢包率，设定了一个100*100的实验区域，在该区域中假设有N个节点，其中取1号节点为主节点，其他节点为普通节点，得到仿真比对结果如图4和图5所示。

3结论

本文首先分析了当前网络状态下低压电力线路载波通信的应用方式，比较了各自的优缺点，特别是蚁群算法、传统分簇方法，然后建立了模拟仿真网络结构，在模拟组网环境下，比较了组网联通性能，并且分别测试了蚁群算法、传统分簇方法、蚁群遗传混合路由算法三种算法在传输延时和丢包率的比较，通过比较研究，证明蚁群遗传混合路由算法具有更好的性能，丢包率更低，速度更快，而蚁群算法比传统分簇方法具有更好的连通性。

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