宽带电力线通信网络多层信道资源分配方法

刘 磊

（电子科技大学成都学院，四川 成都 611731）

0 引 言

信道资源分配是宽带电力线通信网络的核心，旨在根据业务需求和信道条件优化网络资源，提升总体性能。在多层信道条件下，通过有效分配确保传输质量和效率。传统方法缺乏频段层次的合理划分，导致资源不均或浪费。简单频段管理无法动态调整，且难以回收和再利用资源；缺乏优化算法，难以实现全局优化分配，网络性能提升有限[1]。因此，文章以通信网络多层信道资源为研究对象，结合实际情况进行实验与分析，为宽带电力线通信中的问题提供解决方案。

1 多层信道资源分配

1.1 提取网络多层信道资源特征

宽带电力线通信网络多层信道资源分配是一个复杂的过程，需要考虑到多种因素。根据信道容量和传输质量要求，将频谱资源划分为多个子频带，每个子频带对应一个通信信道。通过频谱感知方式将空闲或者受干扰较小的子频带进行分配[2]。在电力线通信网络中，根据实际的用户需求，结合信道此时的通信状况，将资源划分成多个时段，每个时段对应一个通信链路。通过通信链路分配资源。在分配之前，需要提取网络多层信道资源特征。通过描述信道信息能力，设定信道容量指标。在特定信噪比条件下，运用香农定理来计算信道容量，其计算公式为

式中：C为信道容量；B为信道带宽；为信噪比。通过对信道容量的计算，能够获得不同带宽下的信息传输速率。将速率结果进行排序，最大的传输速率能够作为反映信道传输能力的结果。通过比较不同信道条件下的信道容量，来提升信道资源的传输性能[3]。在信号传输中，需要对信道中的载波特征进行提取。首先，需要调制载波参数，不同的调制过程能够提供不同的信号特征，在一定程度上提升通信网络的传输性能。为了调制信道中的载波参数，采用调制识别算法对通信网络中的信号进行特征分析，如信号的幅度和频率等。在分析过程中，根据实际信号的统计特征，进行调制特征提取的公式为

式中：p(m)为在给定输入信号下调制m的概率；m为特征参数；σ为特征参数的方差。通过对载波参数进行调制，获得信道资源特征，计算输入信号与已知参数特征的相似度，获得信道的具体信号样本[4]。对信号样本进行预处理，提取多层信道中的资源特征。通过定量描述信道容量和载波参数，能够获得通信网络多层信道资源的传输特性，优化网络通信性能，提升通信质量。

1.2 消除多层信道中的干扰

在通信网络中，信道常常会受到各种干扰的影响，导致信道传输质量下降。为了能够在资源分配之前增加通信的可靠性和稳定性，需要建立抗干扰多层信道反馈模型。在资源分配之前，基站需要先收集附近信道的信道状态信息（Channel State Information，CSI）。当具备测量信道状态的能力时，定义一个专用信道[5]。该信道的每条子信道为多路正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）子载波，具有专属的数据链路。由于信道之间的相互干扰，多层信道传输的性能受到限制。为了提升多层信道的传输性能，以最小化系统干扰水平为目标，建立抗干扰的多层信道反馈模型。针对信道间相互干扰问题产生的信号失真和噪声，需要先描述干扰水平。设定有N个信道在多层结构中传输信号，每个信道的干扰水平可以表示为In，则系统的干扰水平可以表示为

式中：n为多层信道的干扰因子。通过计算多层信道中所有信道的干扰水平之和，整体反映多层信道中的干扰水平[6]。为了消除干扰，运用建立的抗干扰多层信道反馈模型，通过反馈机制，实时监测信道间的干扰水平，并采取相应的抗干扰措施。在反馈模型中设置一个控制器，用于接收各信道的干扰水平反馈，并计算出最优的抗干扰策略。运用表达式来表示控制器的控制过程为

式中：k为控制输入；u为反馈增益。根据干扰水平计算出控制器的控制输入，通过调整输入信号的反馈增益情况来优化多层信道的传输性能，找到最优的抗干扰策略。同时，为了增强多层信道抗干扰的效果，需要优化模型参数。运用梯度下降法改进反馈增益参数，在迭代过程中，根据计算反馈增益参数梯度下降的规则更新u，得到新的反馈增益结果为

式中：α为梯度值。迭代计算得到最优的u'，从而最小化系统的干扰水平。实时监测信道间的干扰水平，通过抗干扰策略来优化多层信道的传输性能，提升通信网络的稳定性，为信道资源分配提供良好的环境支撑。

1.3 KM 算法的资源分配

在宽带电力线通信网络中，公平的分配策略是核心。运用KM（Kuhn-Munkres）算法，将信道资源分配问题转化为图着色问题，最小化颜色冲突以有效利用资源。为每个节点着色后，确定可用颜色数量，通过调整度数以优化颜色分配。其度数调整公式为

式中：d为节点的度数。通过计算节点度数与可用颜色数量之间的关系，能够更好地进行着色。在着色过程中，需要解决颜色冲突问题。运用冲突概率算法对相邻节点之间发生颜色冲突的可能性进行计算与评估，通过判断相邻节点的颜色分布情况，减少颜色之间的冲突概率，为KM 算法提供了优化目标。通过迭代优化着色方案，不断调整节点的颜色分配，以最小化总体的冲突概率，为目标进行资源分配优化。首先需要随机对节点分配颜色，计算相邻节点之间的冲突概率后，选出最小冲突概率的节点(i,j)。为节点重新分配颜色，并使其节点具有不同的颜色。计算最小冲突概率的公式为

式中：m为节点i的数量；j为节点i的相邻节点；n为节点j的数量；si为节点i的颜色；sj为节点i第j个相邻节点的颜色；l(si,sj)为一个指示函数，当si=sj时为1，否则为0。以最小冲突概率为最终结果，将最小冲突的节点链接构建信道，作为最优的信道资源分配方案。在实际应用中，根据具体的网络环境和需求，可以进一步调整和优化KM 算法的性能，实现更好的信道资源分配效果。

2 实验测试与分析

2.1 搭建实验环境

通过MATLAB 仿真平台来验证本文分配方法的合理性。通过对比传统方法和所提出的资源分配方法，验证所提出方法在提高网络性能方面的优势。准备一定数量的电力线通信调制解调器、2 台路由器，运用数据分析与采集软件进行实验，其仿真实验的配置参数如表1 所示。

表1 仿真参数设置

根据实验环境，布置宽带电力线通信网络，确保所有设备正确连接。设置3 个小组，其中运用本文方法的小组为实验组，以文献[4]中物理损伤感知的多芯光纤网络动态路由资源分配方法和文献[5]中基于K-臂赌博机的多无人机空地网络动态资源分配方法为对照1 和对照2 组。通过运用不同方法对采集到的数据进行处理，模拟多层信道资源的分配过程。

2.2 结果与分析

在不考虑其他因素的情况下，采用不同的多层信道资源分配方法进行资源分配，运用网络分析测量软件得到3 个小组的具体吞吐量数据，如图1 所示。

图1 吞吐量结果对比

由图1 中结果可知，2 个对照组的总体吞吐量持续在8 000 bits/s 以下，使得信号质量下降，适应性较差。而相比于对照组，实验组的总体吞吐量达到了10 000 bits/s，说明运用本文分配方法进行多层信道资源分配，可以获得更高的吞吐量，在高干扰环境下具有更为明显的优势。通过分配方法的应用能够更加有效地利用信道资源，增加网络的吞吐量。从而提升了吞吐量的稳定性，在干扰较为严重的环境下，减少了吞吐量波动，使其具体更好的健壮性和适应性。

将传输信道划分为10 组， 分别编号为A1 ～A10。针对信道A1 ～A10，在传输时延相同的情况下，以信道的占用率为指标进行验证，具体情况如表2 所示。

表2 不同信道的占用率情况

由表2 中结果可知，针对不同的信道，在具有相同传输时延的情况下，信道的整体占用率平均为79.03%。整体的占用率较高，说明运用本文分配方法能够充分利用所有可用信道，提升网络性能，减少资源浪费。

3 结 论

此次从通信网络多信道资源分配入手，研究了宽带电力线通信网络多层信道资源分配方法。可以根据用户和网络的需求进行动态的信道分配，从而优化无线网络的容量和性能，为今后网络资源的合理化分配提供有力支撑。但方法中还存在一些不足之处，如分析数据不完善，网络环境配置等。今后应更加重视计算，根据实际情况进行动态调整，以适应不同的信道负载和条件变化，从而提供不同层次的服务质量，满足不同应用的需求。