一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法。首先通过构建不同通信节点之间信息传递时的负载风险模型，量化不同负载下的局部与全局业务失效风险大小，评估信息传递时的跳数与负载量对业务负载风险影响的程度；其次在评估的基础上采用遗传算法，设计通信节点的路由表，分析通信路径上的业务负载强度；最终在风险评估模型的基础上动态的迭代优选出业务风险最小，负载均衡最大化的路由选择。本发明专利技术的有益效果：通过合理的路由设计优化不同节点之间信号传递时所应选择的跳数以及中转和信号放大的通信节点，构建优选的路由选择提高信号远程传送的可靠程度及质量。

An adaptive routing optimization method for power line carrier communication based on genetic algorithm

The invention discloses an adaptive route optimization method for power line carrier communication based on genetic algorithm. First, through the construction of different communication between nodes load risk model information transmission, quantify the different load of local and global business failure under the size of the risk assessment of the degree of information transfer when the number of hops and load on the traffic load risk influence; secondly using genetic algorithm based on the evaluation, design of communication node routing table, load the strength of the communication path of business analysis; finally in the risk assessment model based on dynamic iterative optimization business risk minimum, maximum load balancing routing. The invention has the advantages that by optimizing the signal transmission between different nodes should be selected the number of hops and communication node transfer and signal amplification reasonable routing design, construction of optimal routing to improve the reliability and quality of remote signal transmission.

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法
本专利技术涉及电力线载波通信
，具体来说，涉及一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法。
技术介绍
目前中低压电力线载波通信传输主要采用OFDM技术，通过时分复用和频分复用的方式实现多频段及多时段的信号传输。基于中低压电力线载波通信传输时具有较大随机性和不稳定性、信号传输衰减快及易受电磁干扰等问题，普遍相关研究和设计主要偏向或者集中在对电力线载波通信的OFDM系统信道优化、发送功率控制、频谱管理等。出于电力线载波通信组网是在电力线上传输的原因，网络结构固定且单一：星型及树型。因此，现有的理论及应用极少涉及到电力线载波通信组网的路由选择算法。良好的电力线载波通信组网路由选择算法设计不仅需考虑到整体信号传递时最优路径选择，减少信号传递时用于维护信号中继及远程传送时带来的额外开支，避免信号衰减带来的业务风险。而且需要考虑整体网络信号传输时经过多个通信节点时可能带来的业务负载率，同时考率信号传递的拥塞控制以避免部分节点过多处理中转和信号放大等负担。而路由选择算法又可分为静态路由及动态路由。鉴于上述原因，如何设计一种可以自适应调整的优选路由算法极大减少整体电力线载波通信组网的网络负担，提高组网中不同通信节点的业务承载能力是当前研究的关键。针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
针对相关技术中的上述技术问题，本专利技术提出一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法，能够实现自适应调整，提高组网通信节点的业务承载能力。为实现上述技术目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选算法，包括以下步骤：步骤S410：底层节点采集底层子节点的数据，明确底层子节点所发送的不同业务类型数据量大小，同时分析已有的其他底层节点发送信息时需要中转的数据量。明确不同底层节点自身的实际业务负载量大小。步骤S420：根据现有底层节点的数据承载业务量大小，构建了每个底层节点与底层子节点业务量与业务失效风险概率关联的数学模型，以评估每个由于业务承载量过多而造成如信号拥塞、数据处理缓慢等业务失效风险程度。步骤S430：计算并确定当前的局部和全局业务失效风险概率大小，可用于评估业务负载均衡及业务失效风险程度大小。步骤S440：判断此时是否有新的节点之间存在信号传输需求，存在则进入下一个步骤进行路由优选；否则返回步骤S410。步骤S450：基于遗传算法构建每个节点的路由表，同时形成路由优选模型，其中，所述节点路由表中的特定列位置可由0/1表示新节点信号传递时是否经由该节点，所述基于遗传算法最优路由优选构建了可实现加入两个节点信息传递后整体网络负载均衡以及业务失效风险概率最小化方法。步骤S460：根据遗传算法计算出满足复杂均衡以及业务失效风险概率最小化的路径信息。步骤S470：后续同样根据整体网络满足复杂均衡以及业务失效风险概率最小化的目标继续路由自适应调整。本专利技术的有益效果：通过合理的路由设计优化不同节点之间信号传递时所应选择的跳数以及中转和信号放大的通信节点，构建优选的路由选择提高信号远程传送的可靠程度及质量。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本专利技术所述一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法的低中压电力线载波通信组网结构示例图；图2是根据本专利技术所述一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法的每个节点的0/1数字序列路由表结构示例图；图3是根据本专利技术所述一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法的多个节点组成的全局路由表以及节点1和节点4之间信息传递的示例图；图4是根据本专利技术所述一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法的整体路由选择及网络均衡和业务失效风险概率最小化的算法流程图；图5是根据本专利技术所述一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法的基于遗传算法实现的路由选择算法流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选算法，包括以下步骤：步骤S410：底层节点采集底层子节点的数据，明确底层子节点所发送的不同业务类型数据量大小，同时分析已有的其他底层节点发送信息时需要中转的数据量，明确不同底层节点自身的实际业务负载量大小。步骤S420：根据现有底层节点的数据承载业务量大小，构建了每个底层节点与底层子节点业务量与业务失效风险概率关联的数学模型，以评估每个由于业务承载量过多而造成如信号拥塞、数据处理缓慢等业务失效风险程度。步骤S430：计算并确定当前的局部和全局业务失效风险概率大小，可用于评估业务负载均衡及业务失效风险程度大小。步骤S440：判断此时是否有新的节点之间存在信号传输需求，存在则进入下一个步骤进行路由优选；否则返回步骤S410。步骤S450：基于遗传算法构建每个节点的路由表，同时形成路由优选模型，其中，所述节点路由表中的特定列位置可由0/1表示新节点信号传递时是否经由该节点，所述基于遗传算法最优路由优选构建了可实现加入两个节点信息传递后整体网络负载均衡以及业务失效风险概率最小化方法。步骤S460：根据遗传算法计算出满足复杂均衡以及业务失效风险概率最小化的路径信息。步骤S470：后续同样根据整体网络满足复杂均衡以及业务失效风险概率最小化的目标继续路由自适应调整。为了方便理解本专利技术的上述技术方案，以下通过具体使用方式上对本专利技术的上述技术方案进行详细说明。如图1中所示，低中压电力线载波通信组网结构主要分为树型与星型。组网由一个顶层通信节点(中心节点)、多个底层节点及底层子节点(终端节点)组成。一个顶层节点下拥有多个底层节点，一个底层节点下可以拥有一个或者多个子节点，具体视实际生活中网络物理拓扑结构而定。但在本文中统一规定为一个顶层通信节点、多个底层节点及多个底层子节点。通常顶层通信节点可以作为一个链接节点来保证底层节点之间的通信，或者采集信息实现如负荷检测、远程抄表、路灯控制等功能。目前电力线载波通信组网的节点上会安装部分处理器、交换机或者路由器用以处理管理数据的传输。通信节点可以按照数据处理能力划分为两类：一类是处理数据能力偏强的控制器，多以安装在中心节点或者底层节点上为主；另一类是处理数据能力偏弱的执行器/数据采集器，多安装在底层节点或者底层子节点上。两个底层节点信号传递时需经过多个节点并借由部分节点作为信号中继及放大的对象，如何明确其经过的底层节点数及底层节点选择是实现负载均衡及业务风险最小化路由优选的关键。为实现电力线载波通信路由选择，明确不同底层节点之间信息传递路径，同时实现整体电力线负载均衡和鲁棒性提高，本专利将在该图1的基础上展开介绍。同时需要申明的是本专利由两个组成部分来实现，分别本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1构建业务失效风险评估模型；S2通过遗传算法构建每个底层节点的路由表，同时基于所述风险评估模型，形成路由优选模型；S3根据遗传算法计算出满足复杂均衡以及业务失效风险概率最小化的最优路径。

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1构建业务失效风险评估模型；S2通过遗传算法构建每个底层节点的路由表，同时基于所述风险评估模型，形成路由优选模型；S3根据遗传算法计算出满足复杂均衡以及业务失效风险概率最小化的最优路径。2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法，其特征在于，步骤S1进一步包括：步骤S410：底层节点采集底层子节点的数据，明确底层子节点所发送的不同业务类型及信息数据量大小，同时分析已有的其他底层节点发送信息时需要中转的数据量，明确不同底层节点自身的实际业务负载量大小；步骤S420：根据现有底层节点的数据承载业务量大小，构建数据量大小与业务失效风险的概率关联数学模型，评估每个由于业务承载量过多而造成如信号拥塞、数据处理缓慢等业务失效风险程度；步骤S430：计算并确定当前的局部和全局业务失效风险概率大小。3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法，其特征在于，步骤S420中所述概率关联数学模型构建了每个底层节点与底层子节点业务量与业务失效风险概率关联关系。4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法，其特征在于，步骤S2进一步包括：步骤S440：确定是否有新的节点之间存在信号传输需求；步骤S450：基于遗传算法构建每个节点的路由表，同时形成新的节点路由优选模型。5.根据权利要求4所述的一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法，其特征在于，所述步骤S450构建了可实现加入两个节点信息传递后整体网络负载均衡以及业务失效风险概率最小化方法。6.根据权利要求5所述的一种基于遗传算法的电力线载波通信路由自适应优选方法，其特征在于，所述步骤S450进一步包括：步骤S451：初始化发送及接受位置，明确信息发送起始点节点sres与目的节点sdest的编号，将其每个节点路由表中对应两列的位置置为1；步骤S452：编码，规定以下编码原则：每个底层节点传递消息给另外一个底层或者顶层节点过程中需要路由选择路径及转发信息的节点标记为1，其他为0；同时...

【专利技术属性】
技术研发人员：高声林，蒋敬东，
申请(专利权)人：北京中睿昊天信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11