面向灾后电力应急通信系统的多AP协作功率控制技术

刘喆，杨迎春，周剑，张颉，傅宁，白晖峰

(1.西南交通大学信息科学与技术学院，四川 成都 611756；2.国网四川省电力公司，四川 成都 610041；3.国网四川省电力公司电力科学研究院，四川 成都 610041；4.国网思极神往位置服务(北京)有限公司，北京 102211；5.北京智芯微电子科技有限公司，北京 102299)

0 引言

电力工业是社会发展的基础产业，在国民经济中占据关键地位[1]，而电力通信系统的高质量服务对整个电网的安全稳定运行起着至关重要的作用.我国电力通信系统主要包含光纤通信、电力无线专网通信和电力无线公网通信三种数据通信方式.当重大自然灾害发生时电力通信系统有可能受到严重破坏,进而影响各个电力设备的正常运行，甚至会导致整个电网瘫痪.为提高电力通信系统抵御大型自然灾害的能力，近年来出现了利用Wi-Fi结合北斗技术来快速构建灾后电力应急通信系统的抗灾方案[2].该方案选择Wi-Fi网络中的无线AP(access point)作为电力设备通信的无线接入点，解决信号的本地覆盖问题.AP是Wi-Fi无线网络的核心节点，相比于蜂窝无线网络中的基站，Wi-Fi网络AP节点部署灵活、方便，搭建时间、人力、经济成本大大减少，因此选择Wi-Fi网络AP节点来提供本地无线空口接入能力可有效克服自然灾害后，灾区通行困难、物资匮乏等诸多网络布置障碍.另一方面，该方案选择北斗卫星系统作为灾区和外界远距离通信的载体.北斗卫星系统具备跨地域信号覆盖、不受地表环境影响、可全天候、全天时提供通信服务的独特优势，能有效满足灾区临时布置的电力Wi-Fi网络和外界进行远距离应急通信的需求.如何增大灾后电力应急通信系统的数据传输能力、本地覆盖能力以及用户承载能力是当前该领域的热点研究问题.

灾后电力应急通信系统通过布置多个AP为灾区电力设备提供本地无线网络覆盖，但布置的多个AP之间，进行频率复用时会产生同频干扰.因此，做好多AP间的干扰管理对于提高灾后电力应急通信系统数据传输能力至关重要.文献[3-5]中研究了协作空间复用(coordinated spatial reuse,CSR)技术，通过AP间协作，联合控制各自发射功率，减小了AP间同频干扰，明显提高了数据传输速率.然而，CSR技术在密集型场景下存在重叠基本服务集(overlapping basic service set,OBSS)，处在OBSS区域内的用户仍会受到严重干扰.文献[6-7]中研究了协作正交频分多址(coordinated orthogonal frequency division multiple access,C-OFDMA)技术，通过AP间协作,为不同AP分配正交的频谱资源，从而消除AP间干扰，明显扩大网络覆盖范围.但是，其频谱效率低下，导致系统数据传输能力下降.Yang[8]将CSR技术和C-OFDMA技术进行结合，在不同区域使用不同频率复用因子，并提出了协作空间复用结合正交频分多址(joint coordinated spatial reuse and orthogonal frequency division multiple access,CSR&OFDMA)技术，最终提高了系统整体容量.文献[9-11]中研究了软频率复用技术，将用户分为中心区域用户和边缘区域用户，AP向不同区域用户发送下行数据时使用不同发射功率，在获得较高频率复用率的同时减小了AP间干扰，提高了系统整体传输和覆盖能力.

一系列针对北斗技术的改进都可用于增大灾后电力应急通信系统的远距离通信能力.杨双[12]针对北斗卫星链路易受大气条件、电磁环境等因素影响，数据频繁丢包的问题，提出了一种适用于北斗大容量通信的丢包重传机制，提高了系统数据传输稳定性.张薇[13]基于用户接收天线合成波束增益和所处地理位置的北斗卫星发射波束增益，提出了一种天线波束指向算法，可以保证用户接收天线合成波束实时指向最优北斗卫星，从而提高北斗系统传输能力.徐挺[14]研究了按需分配的单路单载波(single channel per carrier/demand assigned multiple access,SCPC/DAMA)技术，在保证系统通信正常的基础上，降低了设备成本，增强了系统部署灵活性.王晓明[15]针对应用环境复杂多变的问题，采用多网融合技术，将Wi-Fi和北斗通信网络融合应用到了灾后电力应急通信系统当中，提高了系统数据传输的稳定性.

在上述工程需求和技术发展的背景下，本研究基于第7代Wi-Fi多AP协作通信技术，提出一种协作式功率控制技术，有效改善灾后电力应急通信系统本地无线网络接入能力.具体而言：增加无线接入过程中用户类型，并调整部分协议帧结构，具化相关字段用于指示新增用户类型；结合AP协作技术和软频率复用技术设计了频谱资源分配算法和AP中心功率控制算法.仿真结果表明，与现有Wi-Fi系统多AP协作技术和软频率复用技术相比，所提算法有效提高了数据传输能力；与现有多AP协作技术相比，在用户承载能力相近条件下，可提高信号覆盖范围.

1 系统模型及用户识别过程

1.1 网络模型本研究考虑的网络模型如图1所示.在链路上行，灾区电力设备通过Wi-Fi无线AP节点完成本地入网，“AP+北斗模块”通过北斗通信链路向北斗卫星发送上行数据包.在链路下行,北斗卫星通过北斗通信链路向“AP+北斗模块”发送下行数据包，“AP+北斗模块”通过无线AP节点，将下行数据包发送给灾区电力设备.

图1 灾后电力应急通信系统

1.2 接入用户类型及其识别方法为了协调好多AP间的干扰管理，软频率复用技术中将用户类型识别为中心区域用户和边缘区域用户.在此基础上，本研究对边缘区域用户类型进一步细分，将用户识别为CSR区域用户、3 dB区域用户和C-OFDMA区域用户.

图2 IEEE 802.11be协议帧发送流程举例

图2为IEEE 802.11be现有标准提案[16]下，用户接入过程中，协议帧类型和发送流程举例.其中，aC表示主AP；aS表示从AP；第m个站点(station,STA)表示为um；假设aC需要与u1和u2建立连接，aS需要与u3和u4建立连接.首先，各个AP发送信标帧，STA接收到信标帧后计算其接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)值并选择信号强度最大的AP进行连接；然后，由STA向AP发送连接请求帧，上报用户信息，在此阶段，aS向aC发送交换帧，上报与aS相连接的用户信息；接着，aC向aS发送trigger帧，指示aS的发射功率等信息；最后，aC和aS向各自连接的STA发送trigger帧，此后可进行数据传输.

定义γm为um的实际信干噪比(signal to interference plus noise ratio,SINR)值，γTH为区分中心区域用户和边缘区域用户的SINR阈值，γMIN为用户达到数据最小传输速率所需SINR阈值.在用户接入过程中，aC接收到aS所发交换帧后，通过交换帧中包含的RSSI信息，计算各用户的SINR值γm，再将γm与预先设定的γTH和γMIN阈值进行比较，以此实现用户类型划分.

(1)

式(1)中，背景噪声功率等于热噪声功率ωhot与噪声系数ωf之和：

ω=ωhot+ωf

(2)

IEEE 802.11be中ωf为7 dB，ωhot的功率谱密度N0为-174dBm/Hz，则ωhot由下式给出：

ωhot=N0×Bm

(3)

其中，Bm是分配给um的带宽，单位为Hz.

(4)

IEEE 802.11be中室外场景采纳双斜率路径损耗模型，dm,n小于或等于断点距离dBP和dm,n大于dBP时使用不同衰落模型：

(5)

(6)

其中dm,n的单位为m，f表示载波频率，单位为Hz.公式(5)中η(dB)的概率密度函数为：

(7)

其中，σ在dm,n≤dBP时为3，在dm,n>dBP时为5.

在计算出各用户信干噪比值γm后，通过以下1)～5)步骤识别用户类型.如图3所示，用户被划分为中心区域用户、CSR区域用户、3 dB区域用户和C-OFDMA区域用户四种类型.特别需要注意的是，IEEE 802.11be已采纳的标准提案要求AP分配给远近用户的功率差需控制在3 dB以内[16].因此，所提用户类型识别方法中特别引入了该项约束条件：

1) 当γm>γTH时，将um分类为中心区域用户，用uCenter表示中心区域用户的集合；

2) 当γTH≥γm>γMIN时，表示um在进行频率复用时仍具有较好的信号质量，将um分类为CSR区域用户，用uCSR表示CSR区域用户的集合；

图3 用户类型及定义

主APaC为了计算每个接入STA的SINR数值，需要从连接帧和交换帧中获取所有接入STA的RSSI值.因此需要在现有连接帧和交换帧中添加新的指示字段.连接帧由STA发送给关联AP，本研究中在连接帧添加AP information字段，具体如图4(a)所示.其中，Element ID占用一个字节，用于表示该字段类型；Length占用一个字节，用于指示整个字段长度(单位为字节)；AP MAC address占用6个字节，用于表示STA从信标帧中获取的AP MAC地址信息；AP RSSI占用6个字节，用于表示STA根据信标帧测得的AP信号强度.

从APaS发送交换帧给主APaC，本研究中在其所发交换帧添加STA information字段，具体如图4(b)所示.其中，Element ID占用一个字节，用于表示该字段类型；Length占用一个字节，用于指示整个字段长度(单位为字节)；AID占用两个字节，用于表示与aS关联的STA的MAC地址；AP MAC address占用6个字节，用于表示与aS关联的STA通过信标帧获取的AP MAC地址信息；AP RSSI占用6个字节，用于表示与aS关联的STA根据信标帧测得的AP信号强度.

图4 协议帧添加字段

2 协作式功率控制技术

2.1 频谱资源分配算法为做好多AP间干扰管理，提高灾后电力应急通信系统的数据传输与本地网络覆盖能力，本研究在1.2小节新增用户类型基础上，提出新的频谱资源分配算法，为集合uC-OFDMA、uCSR、u3 dB和uCenter中用户分配频谱资源.

算法1：频谱资源分配算法.

定义uan为关联到第n个APan上所有用户的集合，1≤n≤N.

1) 将总带宽切分为N+1份正交频谱资源单元(resource unit,RU)，表示为βj，0≤j≤N，N为进行协作的AP总数.将β0进一步切分为N份正交子RU，表示为αn；

2) 为C-OFDMA区域用户分配频谱资源，由于C-OFDMA区域用户信号质量最差，所以将αn分配给集合uC-OFDMA∩uan内的用户，且该部分频谱资源不在各AP间复用，如图5左侧第一列图形所示；

图5列举了上述频谱资源分配方案.其中有4个AP，a1,a2,a3,a4进行协作通信，选择a1举例分析：α1分配给a1关联的C-OFDMA区域用户，α1不在各AP间复用，所以集合uC-OFDMA∩ua1内的用户不会与集合ua2∪ua3∪ua4内的任何用户干扰；β1分配给a1关联的CSR区域及3 dB区域用户，集合(uCSR∪u3dB)∩ua1内的用户不会与集合(uCSR∪u3dB)∩(ua2∪ua3∪a4)内的用户互相干扰，但会与集合CCenter∩(ua2∪ua3∪ua4)内的用户互相干扰；β2,β3,β4分配给a1关联的中心区域用户，集合uCenter∩ua1内的用户会与(uCSR∪u3dB∪uCenter)∩(ua2∪ua3∪ua4)内的用户互相干扰.

图5 频谱资源分配方案

2.2 AP中心功率控制算法在算法1中：an关联的中心区域用户会和an的协作AP关联的CSR区域用户、3 dB区域用户及中心区域用户因频谱复用而相互干扰，如上一段图5举例说明中最后一种干扰情况.所以当an向其中心区域用户发送下行数据时，降低an发射功率能够减小其对协作AP关联用户造成的干扰.因此，本研究在算法1的基础上，提出AP中心功率控制算法.

算法2:AP中心功率控制算法.

1) 初始化i=1；

2) 从A中取第i列，将其作为各AP发射功率下调值的一种组合，如式(8)：

[ΔP1,…,ΔPN]T=A[:,i]

(8)

(9)

5) 根据公式(1)计算各个用户的SINR数值γm；

6) 计算系统中信号质量较差(γm≤γMIN)的用户个数K，并根据式(10)计算出系统干扰度δi，用δi来衡量AP间的干扰强度；

(10)

7) 若执行步骤6)后有δi≤δTH，说明此时AP间干扰较小，向下执行步骤8；否则，说明此时AP间干扰较大，需尝试另一种各AP中心区域发射功率配置组合，令i=i+1，并返回步骤2；

8) 根据式(11)计算并存储第i种功率配置组合下所达系统容量Ci，其中Bm表示分配给um的带宽；

(11)

9) 若i<4N，令i=i+1，并返回步骤2).若i=4N，即集合中所有发射功率下调值的组合都已在步骤2)～8)中尝试，根据式(12)～(13)求得使系统容量最大化的各AP最优中心发射功率值

(12)

(13)

该算法具体描述如下：

图6 Trigger帧中添加的Trigger power字段

3 仿真分析

为了验证本研究中算法能有效改善灾后电力应急通信系统的数据传输能力以及本地覆盖能力，将本研究算法与现有多AP协作技术和软频率复用技术进行仿真对比.图7是电力设备通过Wi-Fi无线AP节点完成本地入网后，与AP进行数据传输的仿真场景示意图.该仿真场景中共有4个AP进行协作通信，定义dAP为相邻AP间距离，单位为m，且任意相邻AP间距离相等；Mn表示第n个APan关联电力设备个数，且每个电力设备都随机分布在以APan为中心，边长为2dAP的正方形区域内.其他仿真参数设置如下：系统带宽为80 MHz；AP最大发射功率值为30 dBm；白噪声系数为7 dB；信道衰落模型为IEEE 802.11be室外场景模型.

图7 仿真场景示意图

图8仿真了当dAP∈{100,150,200}，Mn=50，1≤n≤4时，本研究算法与CSR&OFDMA算法的系统容量对比，其中，两种算法设置相同仿真参数；系统容量定义见式(11).根据图8仿真结果可以得出结论：1) 本研究算法具有更大系统容量，提高了数据传输能力.这是因为CSR&OFDMA算法为了提升边缘用户SINR值，牺牲了一定频谱复用率，而本研究算法在保证所有用户通信速率大于或等于最低速率条件下尽量提高频谱复用率，此时频谱复用率提高对系统容量的增益贡献大于用户SINR值提升带来的贡献.2) 随着dAP增大，系统容量也随之增大.因为随着dAP增大，用户间干扰减小，用户SINR值增大，从而整体系统容量也随之增大.

图9仿真了当dAP=200，Mn=50，1≤n≤4时，本研究算法与CSR&OFDMA算法的AP容量对比，其中，两种算法设置相同仿真参数；此处AP容量统计各AP关联用户信道容量之和.根据图9仿真结果可以看出，本研究算法提升了a1,a2,a3,a4的AP容量，该结果表明本研究算法对各AP数据传输能力都有提升，因此，本研究算法具有很好的公平性.

图8 CSR&OFDMA算法与本文中算法的系统容量对比

图9 CSR&OFDMA算法与本文中算法的AP容量对比

图10 软频率复用技术与本文中算法的系统容量对比

本研究仿真并分析了在系统用户承载能力相近条件下，所提算法与现有AP协作技术的系统覆盖性能对比，其中，两种算法设置相同仿真参数.Wi-Fi网络使用OFDMA技术来增强系统用户承载能力，当AP分配到更多频谱资源时，其可用子载波更多，从而提升系统用户承载能力.在CSR技术中，每个AP都能复用全部频谱资源，具有较高的用户承载能力.本研究中所提算法将一小部分频谱资源分配给C-OFDMA区域用户，每个AP都可复用剩余的频谱资源，同样具有较高的用户承载能力.

图11(a)仿真了当dAP=100时，CSR技术的系统覆盖性能.图中非OBSS区域表示该区域用户具有较高的SINR，用户通信质量良好；OBSS区域表示该区域用户受到干扰较大，系统对该区域信号覆盖较差，OBSS区域用户SINR低于γMIN，因此OBSS区域用户不能正常通信.图11(a)计算得，在CSR技术下用户通信质量良好区域占整个系统覆盖区域的84%.

图11 系统覆盖性能对比

图11(b)仿真了当dAP=100时，本研究所提算法的系统覆盖性能.其中，在中心区域和CSR区域中用户具有较高的SINR，用户通信质量良好；在3 dB区域中用户受到干扰较大，但通过所提算法2，提升了用户SINR，使得3 dB区域用户获得良好通信质量；在C-OFDMA区域中用户受到干扰较大，但所提算法1为C-OFDMA区域用户分配正交的RU，且该部分频谱资源不在各AP间复用，因此C-OFDMA区域用户不受其他协作AP的干扰，从而获得良好通信质量，且C-OFDMA区域面积较小，向该区域用户分配小部分频谱资源即可.图11(b)计算得，在本研究所提协作式功率控制技术下用户通信质量良好区域占整个系统覆盖区域的100%，相比于CSR技术下用户通信质量良好区域占系统覆盖区域的84%，本研究所提算法提高了系统本地覆盖能力.

4 结语

基于第7代Wi-Fi多AP协作通信技术，提出了一种协作式功率控制技术，有效地管理好多AP间干扰，改善灾后电力应急通信系统的数据传输能力和本地覆盖能力.本研究增加无线接入过程中用户类型，并调整部分协议帧结构，具化相关字段用于指示新增用户类型；结合AP协作技术和软频率复用技术设计了频谱资源分配算法和AP中心功率控制算法.仿真结果表明，与现有Wi-Fi系统多AP协作技术和软频率复用技术相比，所提算法有效提高了数据传输能力；与现有多AP协作技术相比，在用户承载能力相近条件下，可提高信号覆盖范围.