一种基于图论的电力线信道状态评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图论的电力线信道状态评估方法，包括以下步骤：S1、采集电力线网中电力线信道数据，并构建信息传输导向图；S2、将信息传输导向图输入图神经网络，获得信息传输最短路径；S3、根据信息传输最短路径建立电力线信号传输模型，得到电力线信息传输状态系数，完成电力线信道状态评估。本发明专利技术提出的一种基于图论的电力线信道状态评估方法通过图神经网络生成表示多电力线路径的信息传输子路径图集，能够计算出电力线网中电力线传输路径的最短路径，从而求出信息传输最短路径的传输函数，建立用于分析电力线信道状态的电力线信号传输模型。信号传输模型。信号传输模型。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图论的电力线信道状态评估方法


[0001]本专利技术属于电力系统
，具体涉及一种基于图论的电力线信道状态评估方法。

技术介绍

[0002]虽然电力线通信对未来的通信有诸多的好处，但同时它也存在诸多不利因素，如噪声是影响电力线通信可靠性的主要因素。在电力线信号传输过程中，为了克服信号的比特错误率，必须在传输高速率信号的同时，有较低的比特错误率。电力线系统的性能通常有几个因素决定，例如频域和时域的衰减、电力线长度、电力线网络的拓扑结构、电力线分支的长度以及分支的数量。电力线的最初设计是用来传输电力的，并不是传输数据的。所以它的结构和特性都和传统的通信介质不同。电力线通信是在传输电力的网络上进行通信信号的传输，从而实现高速数据传输。它的环境比较复杂，干扰也比较严重并且呈现时变性。
[0003]同时，信号很容易产生反射、驻波和谐振等现象，使信号的衰减特性极其复杂，造成电力线通信信道具有很强的频率选择性。因此，有效的掌握电力线通信信道的特性，建立有效的信道模型对电力线通信技术的发展有着重要的研究意义，从而根据频率选择特性进行最佳的信号传输。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于图论的电力线信道状态评估方法解决了传统建立电力信道模型方法复杂的问题。
[0005]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于图论的电力线信道状态评估方法，包括以下步骤：
[0006]S1、采集电力线网中电力线信道数据，并构建信息传输导向图；
[0007]S2、将信息传输导向图输入图神经网络，获得信息传输最短路径；
[0008]S3、根据信息传输最短路径建立电力线信号传输模型，得到电力线信息传输状态系数，完成电力线信道状态评估。
[0009]进一步地：所述S1中，电力线信道数据包括电力线长度和电力线分支数。
[0010]进一步地：所述S1中，构建信息传输导向图的方法具体为：
[0011]根据发送端和收发端在电力线中通信的传输路径建立信息传输导向图G，所述信息传输导向图G＝(V,E)，其中V为传输信息的电力线分支集合，E为电力线相邻电力线分支集合。
[0012]进一步地：所述S2包括以下分步骤：
[0013]S21、通过图神经网络的多通道卷积对信息传输导向图进行卷积操作，得到信息传输子路径图集；
[0014]S22、将信息传输子路径图集进行拼接堆叠，得到信息传输路径图；
[0015]S23、将信息传输路径图输入图卷积神经网络，得到信号传输最短路径。
[0016]进一步地：所述S21中，信息传输子路径图集包括若干信息传输子路径图Q
n
，得到所述信息传输子路径图Q
m
的方法具体为：
[0017]Q
m
＝F(A；W
φ
)
[0018]式中，m为信息传输子路径图的总数，F为多通道卷积的卷积层，W
φ
为卷积层的参数。
[0019]上述进一步方案的有益效果为：构建信息传输子路径图可以反映电力线网中电力线信道中所有电力线连接的路径，使得计算的信息最短传输子路径图的准确度却高。
[0020]进一步地：所述S22具体包括以下分步骤：
[0021]S221、计算信息传输子路径图中的电力线传输函数，并根据电力线传输函数设置传输权重；
[0022]S222、根据传输权重将信息传输子路径图进行拼接得到信息最短传输子路径图；
[0023]S223、设置评分阈值，将信息最短传输子路径图输入图卷积神经网络，得到最短传输子路径图评分；
[0024]S224、判断最短传输子路径图评分是否大于评分阈值，若是，则根据最短传输子路径图得到信息传输最短路径；若否，则增加传输权重，返回步骤S222。
[0025]上述进一步方案的有益效果为：通过设置传输权重进行修正，使得拼接的信息最短传输子路径图能反映最短的信息传输路径，其不依赖于历史的电力线网故障数据，可以迅速得到信息传输最短路径。
[0026]进一步地：所述S221中，电力线传输函数包括n条路径线的传输函数；
[0027]其中，计算电力线第i条路径线的传输函数H
i
(f)表达式具体为：
[0028][0029]式中，d
i
为电力线第i条路径线长度，k为衰减指数，a0和a1均为信道衰减参数，g
i
为电力线第i条路径线的加权系数，v
p
为信号在电力线中的传输速度，f为信号在电力线中的传输频率；
[0030]所述S222中，根据电力线第i条路径线的传输函数对信息传输子路径图赋予权重，将信息传输子路径图进行拼接，得到信息最短传输子路径图；
[0031]其中，得到信息最短传输子路径图A的表达式具体为：
[0032]A＝(α1Q1)(α2Q2)
…
(α
m
Q
m
)
[0033]式中，α1…
α
m
为信息传输子路径图的权重。
[0034]进一步地：所述S3中，所述电力线信号传输模型的表达式具体为：
[0035][0036][0037]O＝γb1+Zb2[0038]式中，γ为信息传输最短路径的传输常量，Z为信息传输最短路径的特征阻抗，O为电力线信息传输状态系数，b1为第一评估系数，b2为第二评估系数，H(f)为信息传输最短路径的传输函数，R为电力线的单位长度电阻，L为电力线的单位长度电阻电感，G为电力线的
单位长度电导，C为电力线的单位长度电容。
[0039]本专利技术的有益效果为：
[0040](1)本专利技术提出的一种基于图论的电力线信道状态评估方法通过图神经网络生成表示多电力线路径的信息传输子路径图集，能够计算出电力线网中电力线传输路径的最短路径，从而求出信息传输最短路径的传输函数，建立用于分析电力线信道状态的电力线信号传输模型，解决了传统电力线信道建模只能通过仿真建模得到信道传输函数，才能进一步获取信道运行状态的问题。
[0041](2)本专利技术建立电力线信号传输模型对电力线的特征阻抗和衰减特性进行评估，能够更真实、准确的反映电力线的信号传输状态。
附图说明
[0042]图1为本专利技术方法的流程图。
具体实施方式
[0043]下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。
[0044]如图1所示，在本专利技术的一个实施例中，一种基于图论的电力线信道状态评估方法，包括以下步骤：
[0045]S1、采集电力线网中电力线信道数据，并构建信息传输导向图；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图论的电力线信道状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集电力线网中电力线信道数据，并构建信息传输导向图；S2、将信息传输导向图输入图神经网络，获得信息传输最短路径；S3、根据信息传输最短路径建立电力线信号传输模型，得到电力线信息传输状态系数，完成电力线信道状态评估。2.根据权利要求1所述的基于图论的电力线信道状态评估方法，其特征在于，所述S1中，电力线信道数据包括电力线长度和电力线分支数。3.根据权利要求2所述的基于图论的电力线信道状态评估方法，其特征在于，所述S1中，构建信息传输导向图的方法具体为：根据发送端和收发端在电力线中通信的传输路径建立信息传输导向图G，所述信息传输导向图G＝(V,E)，其中V为传输信息的电力线分支集合，E为电力线相邻电力线分支集合。4.根据权利要求3所述的基于图论的电力线信道状态评估方法，其特征在于，所述S2包括以下分步骤：S21、通过图神经网络的多通道卷积对信息传输导向图进行卷积操作，得到信息传输子路径图集；S22、将信息传输子路径图集进行拼接堆叠，得到信息传输路径图；S23、将信息传输路径图输入图卷积神经网络，得到信号传输最短路径。5.根据权利要求3所述的基于图论的电力线信道状态评估方法，其特征在于，所述S21中，信息传输子路径图集包括若干信息传输子路径图Q
n
，得到所述信息传输子路径图Q
m
的方法具体为：Q
m
＝F(A；W
φ
)式中，m为信息传输子路径图的总数，F为多通道卷积的卷积层，W
φ
为卷积层的参数。6.根据权利要求5所述的基于图论的电力线信道状态评估方法，其特征在于，所述S22具体包括以下分步骤：S221、计算信息传输子路径图中的电力线传输函数，并根据电力线传输函数设置传输权重；S222、根据传输权重将信息传输子...

【专利技术属性】
技术研发人员：封锦琦，范利花，谢玉丹，张桂英，高倩，贾晋媛，
申请(专利权)人：北京长城航空测控技术研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：