李洋昕，张咏秋

（中国电子科技集团公司第三十研究所，四川 成都 610041）

0 引言

电力线载波通信（Power Line Communication,PLC）[1][2]是以电能输送线路为媒介进行的数据传输，天然具有电气设备连通关系，方便实现各类电气终端设备的灵活接入，具有免除二次通信网络部署，建设成本低的优点，是解决各种复杂场景“最后一公里”信息交互问题的有效通信方式[3][4]，被广泛应用于电力通信网络、室内局域网通信、楼宇信息交互网络系统中。例如上亿用户的电力远程抄表网络[5]、百万量级的智能配变系统监控解决方案、智慧城市交通和路灯照明、楼宇智能监测与控制系统等。

随着物联网的发展，其所包含的末端设备数据和通信需求急剧增长，现有窄带/宽带电力线载波通信调度算法已然难以满足并发混合多业务信息传输，并保证用户的通信服务质量。这也不能简单一味地通过增加通信带宽来解决。因此如何高效合理地对网络通信资源进行调度以满足并发混合业务中差异化QoS 需求成为亟需解决的难点问题。

目前已有部分学者对电力线载波通信资源调度算法展开了初步研究。文献[6]提出了MAX-MIN算法，算法将信道质量最差的业务视为调度优先级最高的用户，以此降低信道质量优劣用户间的传输速率差额，实现通信相对公平性。但实际效果显示其损害了网络整体性能，系统总吞吐量低。文献[7]提出了最大吞吐量调度算法，该算法为了实现吞吐量的最大化，在每个OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）时刻调度信道质量最佳的用户，以实现多用户的分集增益。但是由于该方法仅追求最大化系统吞吐量，未考虑并发业务间的公平性，极易导致部分用户QoS 需求不能得到满足。文献[8]基于累计公平偏离度最大的原则对用户进行调度，并通过对累计公平偏离度的调节来控制用户速率的陡变平稳性，但是该算法在网络容量不足时易造成非实时用户资源被抢占而不满足其QoS 需求。

针对上述算法的不足，本文提出了一种适用于混合多业务场景的宽带电力线载波通信MAC 层用户调度算法。算法根据上层用户业务的不同QoS 需求和当前数据链路层缓存区队列长度，对服务缓存区内的数据分组进行动态优先级划分，并理论计算了满足混合多业务QoS 需求所需的最低传输速率，进而通过MAC 层优化调度实现并发混合多业务场景下的宽带电力线载波通信性能提升。

1 电力线载波通信问题描述

在三相供电系统中，一个典型的电力线载波通信网络各相有独立的PLC 网关，各PLC 设备需要在共享开放的电力线信道上竞争本相的载波通信资源。多业务动态资源分配问题的实质就是根据电力线信道的状态信息，在每个OFDM 符号内实时动态地调度实时（Real-Time,RT）用户和非实时（None Real-Time,NRT）用户，为其分配合理的物理层资源。避免出现因某用户信道质量较好而占用大量资源，导致其他用户信道质量较差而长时间得不到服务的极端情况。并且在满足各业务QoS 需求的基础上有效提高整个网络的通信吞吐量。

2 电力线载波通信缓存区队列状态分析

假设在一个极短的OFDM 符号周期内，各业务的队列长度保持不变。此处以用户k为例，设缓存区内最多能存放B个分组，每个分组大小固定为L/bit，在第i个OFDM 符号用户k到达的分组数为Ak(i)，第i-1 个OFDM 符号用户k的队列长度为Qk(i-1)，在第i个OFDM 符号内完成MAC 层的用户调度以及物理层的子载波和功率分配后，用户k获得了Rk(i)的服务速率，则在第i个OFDM 符号缓存区内的队列长度为：

式中，符号（└·┘）为下取整。因缓存区内最多只能存放B个分组，则在第i个OFDM 符号，用户k的实际队列长度为：

假设缓存区内队列长度未超过B，考虑缓存区内已有的队列长度，此时缓存内区还可以允许进入的数据分组数为：

当第i个OFDM 符号缓存区内的队列长度为Qk(i)时，用户k的数据分组按照FIFO 先进先出的原则，则此时数据分组的等待时延可计算为：

若第i个OFDM 符号用户k到达缓存区内的分组数满足Ak(i)＜Pk(i)，此时所有的数据分组都会被临时置于缓存区内等待服务；而当第i个OFDM 符号用户k到达缓存区的分组数满足Ak(i)＞Pk(i)时，因缓存区内最大队列长度的限制，只允许Pk(i)个数据分组进入缓存区内，此时超出最大队列长度B的Ak(i)-Pk(i)个数据分组将会被丢弃，因此产生了MAC 层数据分组丢失现象，在此定义分组丢失率为：

3 基于队列状态信息的电力线载波通信MAC 层用户调度

如上所述，在实际工业控制及物联网应用中，各种通信业务有不同的QoS 需求。在此根据业务对网络传输实时性的要求不同，将混合多业务分为RT 实时业务和NRT 非实时业务。其中RT 业务对实时性要求较高，而NRT 业务QoS 则对分组丢失率要求较高。由于不同类型业务的QoS 需求不同，本文设计了基于时延要求的RT 业务和基于分组丢失率要求的NRT 业务目标函数，并依次给出了各业务为保证其QoS 需求所需的最低传输速率。

3.1 基于时延要求的实时业务调度

对于RT 业务集，假设业务k的最大允许时延为Tk，为使对RT 业务传输满足Dk(i)＜Tk，推导出RT 业务k在第i个OFDM 符号为避免缓存区内数据分组等待时延超过最大允许时延的最低速率，表达式如下：

式中（┌·┐）为上取整。

由此定义RT 业务基于数据分组等待时延的优化目标函数：

3.2 基于分组丢失率要求的非实时业务调度

对于NRT 业务集，假设用户k的最大允许分组丢失率为为使NRT 业务的分组丢失率满足推导出NRT 业务k在第i个OFDM 符号为避免缓存区内数据分组丢失率超过最大允许值的最低速率表达式如下：

由此定义NRT 用户基于分组丢失率的优化目标函数数学表述如下：

3.3 基于多目标函数的电力线载波通信MAC 层资源调度

针对并发混合业务下的宽带电力线载波通信资源分配问题，本文设计了基于多优化目标函数的MAC 层用户调度算法，算法根据公式（7）和（9）的函数值大小对用户进行优先级降序排列。由于实时业务对延时更敏感，系统首先满足RT 业务的QoS 需求，再利用剩余资源满足NRT 业务的QoS 需求。依次在设置业务调度序列时将RT 调度序列置于NRT 序列之前，并在同种业务类型内按照Uk(i)函数值的大小对其进行调度，其算法流程图如图1所示，具体实施过程步骤如下：

Step1：初始化i=0，用户瞬时速率Rk(i)=0，缓存区内业务k的队列长度Qk(i)=0。

Step2：判断用户类别：

若用户k为实时业务，则获取最大允许时延Tk要求，根据当前时刻的Qk(i)计算分组等待时延Dk(i)，并将其代入式（7）计算出RT 用户k下一时刻的效用函数值

若用户k为非实时业务，则获取最大允许分组丢失率要求，根据当前时刻的Qk(i)计算分组丢失率并将其代入式（9）计算出NRT业务k下一时刻的效用函数值

Step3：将h个RT 业务，l个NRT 业务的目标函数值Uk(i)分别进行降序排列，生成并发混合业务的调度序列，并将h 个RT 业务调度序列置于所有NRT 业务之前。

Step4：依照调度序列配置OFDM 各时隙子载波的功率，并依次更新混合业务所实际获得的速率Rk(i)和业务k缓存区内的队列长度Qk(i)，结束本次MAC 层用户调度过程。判定h+l个混合业务是否全部被配置资源，若是则结束；否则，令i=i+1，进入Step2。

图1 宽带电力线载波通信MAC 层优化调度算法流程图

4 实验仿真分析

为验证所提方法的有效性，本文以接入宽带电力线载波通信系统两类4种业务为例进行仿真实验，评价所提出的基于底层映射的宽带电力线载波通信MAC 层优化调度新算法的性能。实验系统参数如表1 所示。

表1 系统参数说明

实验包含2 个RT 用户和2 个NRT 用户，采用PLC 级联方式与网关连接通信，其中信道质量由高到低分别为RT1＞RT2，NRT1＞NRT2。在系统容量不足的仿真环境下将所提算法与文献[6]最大吞吐量算法和文献[8]Gong 算法分别对RT 用户数据分组等待时延以及NRT 用户数据分组丢失率进行对比。

图2（a）为RT 用户分组等待时延，由图可知，对于两个实时业务，最大吞吐量算法由于在连续多个OFDM 符号内对信道质量较好的用户RT1进行调度，造成信道质量较差的用户RT2获得的资源不足，缓存区内的数据分组未得到及时处理，其分组等待时延高达12.46ms，超过最大允许时延10ms。而Gong 算法和本文算法在对用户进行调度时，考虑到RT 用户对时延的高要求，因此优先调度RT 用户，其分组等待时延均小于10ms，满足RT 用户的QoS 需求。

图2（a） 实时业务分组等待时延

继续观测两个非实时业务，图2（b）给出了NRT用户分组丢失率，其中最大吞吐量算法依然调度信道质量较好的用户NRT1，造成信道质量较差的用户NRT2获得的资源不足，缓存区内的数据分组未得到及时处理，其用户分组丢失率高达3.29%，超过阈值1.00%。同时，由于Gong 算法对NRT 用户的调度采用的是按照累计公平偏离度最大的原则，在系统容量不足的环境下造成NRT 用户均超过阈值，分别为2.89%、2.67%。所提算法在系统容量不足时，NRT 用户只是在某些间断时刻超过分组丢失率阈值，其中NRT1、NRT2的平均分组丢失率分别为0.89%、0.92%，其平均分组丢失率均未超过阈值1.00%。

图2（b） 非实时业务分组丢失率

综合实时RT 业务和非实时NRT 业务的传输性能，本文所提出的基于底层映射的宽带电力线载波通信MAC 层优化调度新方法较现有算法具有更好的网络传输性能。

5 结语

针对宽带电力线载波通信MAC 层承载混合业务传输问题，本文提出了一种基于底层映射的宽带电力线载波通信MAC 层优化调度新算法，建立了实时/非实时类用户的多目标函数，生成了基于时延要求的实时用户调度序列，以及基于分组丢失率要求的非实时用户调度序列，并给出了为保证用户QoS 需求所需的最低传输速率。通过本文提出的算法使系统能够根据业务QoS 需求以及当前网络状态对业务进行动态优先级划分，经过实验验证了本文所提算法可以有效降低实时业务的数据分组等待时延以及非实时业务的分组丢失率，满足更多用户的QoS 需求，有效提升了宽带电力线载波通信传输性能，有利于基于电力线载波通信的局域网、物联网等场景应用。