[发明专利]一种综合能源数据采集网络中的频谱分配方法及系统

说明书

本发明提供一种综合能源数据采集网络中的频谱分配方法及系统，包括：以频谱分配方案为个体构建父种群；利用适应度函数计算父种群中各个个体的适应度值；根据适应度值对初始的信念空间进行调整后，通过信念空间对父种群进行进化后，对个体进行局部搜索，得到新的子种群；利用由父种群和新的子种群组成的混合种群中的个体的适应度值由混合种群中选择对应于父种群规模的个体组成新种群；在满足终止条件后以适应度值最大的个体所代表的频谱分配方案为认知用户分配频谱。该方法用以解决现有技术中在最适合的频谱分配方案的搜索中效率较慢的缺陷，通过进化搜索和局部搜索的融合，使得对频谱分配方案的搜索效率大大提高。

技术领域

本发明涉及无线通信系统中的频谱分配技术领域，尤其涉及一种综合能源数据采集网络中的频谱分配方法及系统。

背景技术

支撑综合能源利用和个性化民生服务安全、自愈、绿色、坚强及可靠运行的基础是综合能源数据的实时数据采集、传输和存储，以及对累积的海量多源数据进行快速分析。目前，仅靠单纯的有线通信和电力线通信无法支撑如此大规模的数据传输，因此需要无线通信辅助其实现广域覆盖。但是能源公司构建专用无线通信网络需要大量的建设成本，而采用现有的无线通信网络则会与现有的移动通信业务产生数据拥堵，又需要额外的大量频谱资源的支持。然而，频谱资源严重匮乏，很难再为综合能源数据采集网络业务分配新的频谱资源，是目前行业内的普遍现状。

基于以上原因，认知无线电技术(Cognitive Radio，CR)被提出应用于地区级综合能源利用中的数据传输，以为其提供额外的频谱资源支持。综合能源利用中的数据采集及传输设备作为认知用户(Cognitive User)即非授权用户，接受系统中频谱管理设备的调控，动态利用主用户(Primary User,PU)即授权用户的授权频谱资源，可以在不增加新的频谱资源的情况下极大提升频谱利用效率。图论着色模型采用冲突图表示认知无线电的频谱分配问题，在综合能源数据采集网络中的频谱分配体系中的应用已经日渐成熟，它能根据不同的目标函数将空闲频谱分配给其他用户。但是该模型中如果分配规则的权重相同，将成为一个非确定多项式(Non deterministic Polynomial，NP)难题，并且该类问题是在多项式时间内难以求得最优解的。

目前，解决频谱分配这种NP难题经常使用启发式算法进行解决。例如，基于公平性的动态频谱分配(Dynamic Spectrum Allocation，DSA)方案，该方案基于二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization，BPSO)，能使部分用户实时地获取频谱，但是全局搜索能力较弱、收敛速度较慢。

发明内容

本发明提供一种综合能源数据采集网络中的频谱分配方法及系统，用以解决现有技术中在最适合的频谱分配方案的搜索中效率较慢的缺陷，通过进化搜索和局部搜索的融合，使得对频谱分配方案的搜索效率大大提高，帮助动态频谱管理设备更高效的找到最适合的频谱分配方案。

本发明提供一种综合能源数据采集网络中的频谱分配方法，包括：

以认知用户可行的频谱分配方案为个体，构建规模为所有可行的频谱分配方案数的父种群；

根据由认知用户的可用频谱分布、多个认知用户使用同一频谱时的干扰关系，以及认知用户使用频谱时的收益值构建的适应度函数计算所述父种群中的各个个体的适应度值；

根据适应度值对初始的信念空间进行调整后，通过调整后的信念空间对所述父种群进行进化得到子种群，并对所述子种群中的个体进行局部搜索，得到新的子种群；

利用所述适应度函数对所述父种群和新的子种群组成的混合种群中的个体进行适应度值计算，并根据得到的适应度值由所述混合种群中选择对应于所述父种群规模的个体组成新种群；

判断是否满足预设的终止条件；若是，则按照所述新种群中适应度值最大的个体所代表的频谱分配方案为所述认知用户分配频谱；若否，则将所述新种群作为新的父种群重新进行计算。