CN111262799B - 一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，属于通信技术领域，包括以下步骤：①进入循环通信的前期准备，②进入循环通信后利用高斯过程回归算法估计当前带宽并预测预扩频带宽两者对应的信道增益矩阵，③获取当前接收端速率v并比较，④比较信道增益矩阵H均值，⑤不满足步骤3或4中的任一情况时进行循环检测，⑥满足步骤3或4中的任一情况时进一步判断预扩频带宽对应的信道增益矩阵之后进行带宽调整。本发明结合基于智能算法的信道估计算法得到较准确的信道估计结果并加以评估，同时结合当前接收端的有效数据传输速率v，根据指定通信***有效传输速率V动态地调整带宽大小，在满足通信速率要求的情况下节约了通信资源成本。

Description

一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其是一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法。
背景技术
工业物联网(IIoT)和工业4.0等大趋势正在推动工业自动化和智能工厂方面有线连接的新标准。随着工业现场的通信场景拓展，例如智联工业物联网对音视频信息的传输量有了较大的速率要求，传统的485或者CAN通信***不再满足需求，而基于双线的OFDM通信***作为一种高效利用通讯频段的多载波传输方案，能够很好的对抗频率选择性衰落和窄带宽干扰，并且能提高传输速率，因此在工业通信场景下有很强的适用性。
由于工业现场环境的复杂性，存在各种干扰噪声，这些干扰分量各自集中在特定频率段，当这些干扰耦合到通信总线后，会对工业通信***产生较大影响，例如：增大通信时延或降低传输速率。
在工业通信***中，若需要保证网络中各通信设备的吞吐量稳定，则需要保证总线总量不低于一定的速率，传统的方法需留出大量的带宽裕度以应对信道环境的突变；而在此情况下固定采用远大于通信需求的带宽则会造成计算、功耗等资源成本浪费。
发明内容
本发明需要解决的技术问题是提供一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，旨在满足指定通信速率的情况下，结合智能算法的信道估计方法进行通信带宽自适应调整，以确保通信***的有效速率不低于指定速率，采用自适应带宽调整方法达到节约通信资源成本的目的。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，包括以下步骤：
步骤1：首先确定工业场景下设备间保持正常通信的最低有效传输速率，记为目标速率V；首次布局通信设备时，根据通信目标速率V选定适当的初始通信带宽B，使用带宽为B的OFDM***进行初步通信；根据接收端有效传输速率v结合目标速率V调整带宽B，若此时v<V，则在带宽B的基础上增加大小为ΔB的带宽，当首次测得v≧V时，利用信道估计算法获得当前信道增益矩阵的均值Hy作为参考阈值，之后进入循环通信；
步骤2：开始循环通信后，利用高斯过程回归算法拟合求取当前通信信道的信道增益矩阵H并预测长度为a×B的预扩频带宽所对应信道的信道增益矩阵H2，其中0<a<1；
步骤3：获取当前接收端速率v，并比较当前速率v是否小于b×V，其中b≧1；
步骤4：比较信道增益矩阵H均值是否小于c×Hy，其中c≧1；
步骤5：若不满足步骤3或步骤4中的任一情况，则保持当前通信，返回步骤2进行循环检测；
步骤6：若满足步骤3或步骤4中的任一情况，则进一步判断步骤2中得到的信道增益矩阵H2是否小于c×Hy，若不满足，则在原先的带宽B之上增加大小为B1＝a×B的带宽；若满足，则在原先的带宽B之上增加大小为B2＝d×B的带宽，其中b＞a；之后返回步骤2进行循环检测。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤1中，首先确定OFDM***的物理层参数：子载波间隔，数字信号调制方式，循环前缀长度，用于信号同步的OFDM符号开销；之后，根据工业通信场景下指定的目标速率V，初步确定发送端的初始带宽B，使用带宽B进行初步通信，根据接收端的有效传输速率v进行带宽的调整，当首次测得v≥V时，利用高斯过程回归算法结合小波去噪的信道估计算法测得当前信道增益矩阵H的均值，令该均值为Hy，开始循环通信。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤2中，进入循环通信后，OFDM***信道两端的发送信号与接收信号之间的关系为一种非线性关系，选择高斯过程回归算法来拟合这种非线性关系，利用该算法实时估计当前通信信道的信道增益矩阵H并预测长度为a×B的预扩频带宽所对应信道的信道增益矩阵H2，具体步骤如下：
S1：利用最小二乘法估计得到梳状导频模式下导频子载波对应的信道增益估计值
Figure BDA0002370995660000031
其中k为导频个数，导频间隔记为Δ；将子载波位置信息与上述估计值的集合
Figure BDA0002370995660000032
作为高斯过程回归算法的训练集，输入到高斯过程回归模型，其中高斯过程回归模型由超参数θ控制，超参数的后验概率模型为：
Figure BDA0002370995660000033
其中X，y为训练样本数据；
假设θ的先验概率服从均匀分布；于是可通过最大化边际似然函数p(θ丨X,y)来求取最优超参数获得训练后的高斯过程回归模型；
S2：完成上述过程之后，将非导频处信道的子载波位置的集合以及带宽长度为a×B的预扩展频率段的子载波位置的集合分别作为两个预测集，输进已训练好的高斯过程回归模型，输出的数据即为当前带宽B中非导频子载波所对应的信道频率响应估计值以及预扩频带宽中子载波所对应的信道频率响应估计值；至此，便可得到此时带宽B所对应的信道增益矩阵H和长度为a×B的预扩频带宽所对应信道的信道增益矩阵H2。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤3中，根据接收端测得的有效接收速率v，比较v是否小于b×V，其中b≧1，b系数的意义在于：使接收端有效传输速率v相对于目标速率V保有一定的裕度，在信道状况变坏的情况下尽可能地保证有效传输速率仍不小于目标速率V。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤4中，根据步骤2中得到的当前信道增益矩阵H，比较信道增益矩阵H均值是否小于c×Hy，其中c≧1，c系数的意义在于：使实时估计得到的信道增益矩阵H均值相对于阈值Hy保有一定的裕度，在信道状况变坏的情况下尽可能地保证有效传输速率仍不小于目标速率V。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤5中，若经判断，步骤3或步骤4中的比较结果都为“否”，则认为在当前带宽B和当前信道状态H之下，通信***已满足通信要求，暂不做调整；之后回到步骤2，进行循环检测判断。
本发明技术方案的进一步改进在于：步骤6中，若经判断，步骤3或步骤4中，若任一比较结果都为“是”，则需要进行带宽扩频；此时需要更近一步地判断步骤2中得到的H2矩阵均值是否大于等于Hy，若是，则在带宽B之上扩增大小为B1＝a×B的带宽，其中0<a<1；若否，则在带宽B之上增加大小为B2＝d×B的带宽，其中a<d<1。
由于采用了上述技术方案，本发明取得的技术进步是：
1、本发明结合信道环境和接收端速率对带宽进行自适应调整，相对于扩展固定带宽大小的带宽调整方法，有效的节省了通信资源成本。
2、本发明中的自适应过程考虑到了信道增益状态的优劣对通信可能造成的影响，并作为调整带宽时的参考条件。
3、本发明中采用的高斯过程回归(GPR)算法可以准确估计信道状况的好坏，并且预测了预拓展带宽部分对应的信道状态，若预测结果表示信道状态较好，则增加少许带宽，若预测的预拓展带宽部分对应的信道状态较差，则相应增加更大的带宽；此策略更进一步的考虑了预扩频带宽中子载波对应的信道状况。
4、本发明所需算力均采用现有的通信设备，易于实现，操作简单，更加适合于工业现场通信。
附图说明
图1是本发明整体流程图；
图2是本发明通信***所采用的导频信息示意图；
图3是本发明GPR算法结构框图；
图4是本发明预扩频带宽示意图。
具体实施方式
本发明是针对在工业现场通信的场景下，在保证最低传输速率要求的情况下，通过自适应带宽的调整能够节约通信资源成本的一种结合智能算法进行自适应带宽调整的方法。
根据香农定理可知最大信息传送速率为C＝Wlog2(1+S/N)，其中W为通信带宽，S是发送信号的平均功率，N是通信信道内的噪声功率。带宽单位为赫兹(Hz)，功率单位为瓦(W)，由此可知传输速率和带宽成正比关系。而接收端的有效接收速率又与误码率紧密相关，有效接受速率为v＝C×(1-BER)，其中v为接收端有效速率，BER为由信道估计结果导致的解码误码率，因此接收端的有效接收速率与带宽与信道估计性能紧密关联。
根据OFDM***的通信特点，在不考虑信道状态的情况下，就物理层技术分析可知：传输速率与传输带宽频率，子载波间隔，子载波数目，循环前缀长度，以及数字调制方式相关。
下面结合图1～4及实施例对本发明做进一步详细说明：
如图1、2所示，一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，包括以下步骤：
步骤1：首先确定工业场景下设备间保持正常通信的最低有效传输速率，记为目标速率V；首次布局通信设备时，确定OFDM***的物理层参数：子载波间隔，数字信号调制方式，循环前缀长度，用于信号同步的OFDM符号开销等之后，根据通信目标速率V选定适当的初始通信带宽B，使用带宽为B的OFDM***进行初步通信；根据接收端有效传输速率v结合目标速率V调整带宽B，若此时v<V，则在带宽B的基础上增加大小为ΔB的带宽，当首次测得v≧V时，利用高斯过程回归信道估计算法获得当前信道增益矩阵的均值Hy作为参考阈值，之后进入循环通信。
步骤2：开始循环通信后，利用高斯过程回归(GPR)算法拟合求取当前通信信道的信道增益矩阵H并预测长度为a×B的预扩频带宽所对应信道的信道增益矩阵H2，其中0<a<1；
进入循环通信后，OFDM***信道两端的发送信号与接收信号之间的关系为一种非线性关系，选择GPR算法来拟合这种非线性关系，利用该算法实时估计当前通信信道的信道增益矩阵H并预测长度为a×B的预扩频带宽所对应信道的信道增益矩阵H2，具体步骤如下：
S1：利用最小二乘法估计得到梳状导频模式下导频子载波对应的信道增益估计值
Figure BDA0002370995660000061
其中k为导频个数，导频间隔记为Δ；将子载波位置信息与上述估计值的集合
Figure BDA0002370995660000062
作为GPR算法的训练集，输入到GPR模型，其中高斯过程回归模型由超参数θ控制，超参数的后验概率模型为：
Figure BDA0002370995660000063
其中X，y为训练样本数据；
因为θ的先验概率未知，可假设该值服从均匀分布；于是可以通过最大化边际似然函数p(θ丨X,y)来求取最优超参数；对边际似然函数取对数，得到Ⅱ型最大似然(ML-Ⅱ)，对其最大化即可求得超参数的最佳值，最终获得训练后的GPR模型；
S2：完成上述过程之后，将非导频处信道的子载波位置的集合以及带宽长度为a×B的预扩展频率段的子载波位置的集合分别作为两个预测集，输进已训练好的GPR模型，输出的数据即为当前带宽B中非导频子载波所对应的信道频率响应估计值以及预扩频带宽中子载波所对应的信道频率响应估计值；至此，便可得到此时带宽B所对应的信道增益矩阵H和长度为a×B的预扩频带宽所对应信道的信道增益矩阵H2。
步骤3：获取当前接收端速率v，并比较当前速率v是否小于b×V，其中b≧1；根据接收端测得的有效接收速率v，比较v是否小于b×V，其中b≧1，b系数的意义在于：使接收端有效传输速率v相对于目标速率V保有一定的裕度，在信道状况变坏的情况下尽可能地保证有效传输速率仍不小于目标速率V。
步骤4：比较信道增益矩阵H均值是否小于c×Hy，其中c≧1；根据步骤2中得到的当前信道增益矩阵H，比较信道增益矩阵H均值是否小于c×Hy，其中c≧1，c系数的意义在于：使实时估计得到的信道增益矩阵H均值相对于阈值Hy保有一定的裕度，在信道状况变坏的情况下尽可能地保证有效传输速率仍不小于目标速率V。
步骤5：若不满足步骤3或步骤4中的任一情况，则保持当前通信，返回步骤2进行循环检测；若经判断，步骤3或步骤4中的比较结果都为“否”，则认为在当前带宽B和当前信道状态H之下，通信***已满足通信要求，暂不做调整；之后回到步骤2，进行循环检测判断。
步骤6：若满足步骤3或步骤4中的任一情况，则进一步判断步骤2中得到的信道增益矩阵H2是否小于c×Hy，若不满足，则在原先的带宽B之上增加大小为B1＝a×B的带宽；若满足，则在原先的带宽B之上增加大小为B2＝d×B的带宽，其中b＞a；之后返回步骤2进行循环检测。
若经判断，步骤3或步骤4中，若任一比较结果都为“是”，则需要进行带宽扩频；此时需要更近一步地判断步骤2中得到的H2矩阵均值是否大于等于Hy，若是，则在带宽B之上扩增大小为B1＝a×B的带宽，其中0<a<1；若否，则在带宽B之上增加大小为B2＝d×B的带宽，其中a<d<1。
具体的实施例：
步骤1：首先确定所要求的最低传输速率为100Mbps；选择子载波间隔为15KHz，64-QAM调制方式，在不考虑用于其他除导频开销和循环前缀开销之外的特殊用途的频谱资源开销的情况下，单个子载波的传输速率为：15K×6＝90Kbps，则传输100Mbps速率所需的理论最小子载波数为100M/90K≈1112个。再考虑到梳状导频结构的导频间隔为5，则还需1112×1/5≈223个子载波用于传输导频信号，此外为了防止符号间干扰，需要增加循环前缀，本实施例中选择的循环前缀长度为160。所以理论上所需的最低子载波数为1112+223+160＝1500。则对应最低传输速率为100Mbps的通信要求所需的带宽大小为15KHz×1500＝22.5MHz，则设置初始通信带宽B为22.5MHz。
表1列出了本实施例设计中的***参数。
表1：OFDM***参数
Figure BDA0002370995660000081
Figure BDA0002370995660000091
确定上述参数后，利用该OFDM***进行初步通信，接收端设备的有效数据传输速率测得为v，此时若v<V，则增加大小为ΔB的带宽，实际应用中可根据特定需求适当调整ΔB值的大小。直至v≧V，则不再增大B，并利用信道估计算法获得当前信道增益矩阵H的均值，令该均值为Hy，开始循环通信。
步骤2：循环通信中，检测接收端信号并利用其中的导频信号结合最小二乘法估计得到导频信号所在子载波对应的信道增益值
Figure BDA0002370995660000092
设发送端信号为X(n)，其中导频信号为Xp(k)，接收端信号为Y(n)，接收信号中对应导频信号的接收信号为Yp(k)。信道中的干扰噪声记为N。其中n为总的子载波数，k为导频子载波数。
则接收端的导频信号可用如下公式表示：
Yp(m)＝Xp(m)Hp(m)+Np(m),m＝0,1,...,k-1
最小二乘算法的损失函数为：
Figure BDA0002370995660000093
其中
Figure BDA0002370995660000094
表示信道频率响应的估计值，在最小二乘原则约束下，导频子载波对应的信道增益(频率响应)估计值表示为：
Figure BDA0002370995660000095
此时我们得到了导频处基于LS原则所求得的信道频率响应估计值：
Figure BDA0002370995660000096
可见以上表达式中包含噪声N，实际工程中可根据需求使用去噪算法对该估计结果进行去噪以得到更准确的估计结果。
接下来使用高斯过程回归算法GPR求取用户数据子载波和预扩频带子载波所对应的信道增益估计值，算法模型如图3所示。
具体的训练过程和预测过程如下：
S1：确定OFDM***的子载波数量以及导频间隔，随即可以得到导频的频率位置信息。本发明的实例中，子载波数1500记为n，导频间隔为5，导频子载波数记为k，导频频率间隔记为Δ。随即得到导频频率位置信息m×Δf+1,m＝0,1,...,k-1，将位置信息与最小二乘法求得的估计值
Figure BDA0002370995660000102
组合为GPR算法的训练集
Figure BDA0002370995660000101
输入到GPR模型中，训练求取最优超参数θ，得到训练后的GPR模型。
S2：将非导频处信道的子载波位置的集合以及带宽长度为a*B的预扩展频率段的子载波位置的集合分别作为两个预测集，系数a的取值范围为a＞0，实际应用中可根据需求适当调整a值大小，将预测集输入进已训练好的GPR模型中，输出的数据即为所需估计的用户数据子载波对应信道的频率响应估计值H以及预扩频带宽，如图所示，子载波所对应信道的频率响应估计值H2。
步骤3：接收端测得有效接受速率v，比较v是否小于b×V，系数b的取值范围为b>0，实际应用中可根据需求适当调整b值大小。系数b的意义在于：使接收端有效传输速率v相对于目标速率V保有一定的裕度，在信道状况变坏的情况下仍保证有效传输速率不小于目标速率V。
步骤4：骤2中得到的当前信道增益矩阵H，比较信道增益矩阵H均值是否小于c×Hy，系数c的取值范围为c>0，实际应用中可根据需求适当调整c值大小。系数c的意义在于：使实时估计得到的信道增益矩阵H均值相对于阈值Hy保有一定的裕度，在信道状况变坏的情况下仍保证有效传输速率不小于目标速率V。
步骤5：若经判断，步骤3或步骤4中的比较结果都为“否”，则认为在当前带宽B和当前信道状态H之下通信***满足通信要求，暂不做调整。之后回到步骤2，进行循环检测判断。
步骤6：若经判断，步骤3或步骤4中若任一比较结果为“是”，则需要进行带宽扩频。此时需要更近一步地判断步骤2中得到的H2是否大于等于Hy，若是，则在带宽B之上增加大小为B1＝a×B的带宽，系数a的取值范围为a>0，实际应用中可根据需求适当调整a值大小，a的定义同步骤2；若否，则在带宽B之上增加大小为B2＝d×B的带宽，系数d的取值范围为d>a，实际应用中可根据需求适当调整d值大小，d的定义同步骤3。
综上所述，本发明结合基于智能算法的信道估计算法得到较准确的信道估计结果并加以评估，同时结合当前接收端的有效数据传输速率v，根据指定通信***有效传输速率V动态地调整带宽大小，以达到在满足通信速率要求的情况下节约通信资源成本的目的。

Claims (7)

1.一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：首先确定工业场景下设备间保持正常通信的最低有效传输速率，记为目标速率V；首次布局通信设备时，根据通信目标速率V选定适当的初始通信带宽B，使用带宽为B的OFDM***进行初步通信；根据接收端有效传输速率v结合目标速率V调整带宽B，若此时v<V，则在带宽B的基础上增加大小为ΔB的带宽，当首次测得v≧V时，利用信道估计算法获得当前信道增益矩阵的均值Hy作为参考阈值，之后进入循环通信；
步骤2：开始循环通信后，利用高斯过程回归算法拟合求取当前通信信道的信道增益矩阵H并预测长度为a×B的预扩频带宽所对应信道的信道增益矩阵H2，其中0<a<1；
步骤3：获取当前接收端速率v，并比较当前速率v是否小于b×V，其中b≧1；
步骤4：比较信道增益矩阵H均值是否小于c×Hy，其中c≧1；
步骤5：若不满足步骤3或步骤4中的任一情况，则保持当前通信，返回步骤2进行循环检测；
步骤6：若满足步骤3或步骤4中的任一情况，则进一步判断步骤2中得到的信道增益矩阵H2是否小于c×Hy，若不满足，则在原先的带宽B之上增加大小为B1＝a×B的带宽；若满足，则在原先的带宽B之上增加大小为B2＝d×B的带宽，其中d＞a；之后返回步骤2进行循环检测。
2.根据权利要求1所述的一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，其特征在于：步骤1中，具体的方法为：首先确定OFDM***的物理层参数：子载波间隔，数字信号调制方式，循环前缀长度，用于信号同步的OFDM符号开销；之后，根据工业通信场景下指定的目标速率V，初步确定发送端的初始带宽B，使用带宽B进行初步通信，根据接收端的有效传输速率v进行带宽的调整，当首次测得v≧V时，利用高斯过程回归算法结合小波去噪的信道估计算法测得当前信道增益矩阵H的均值，令该均值为Hy，开始循环通信。
3.根据权利要求1所述的一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，其特征在于：步骤2中，进入循环通信后，OFDM***信道两端的发送信号与接收信号之间的关系为一种非线性关系，选择高斯过程回归算法来拟合这种非线性关系，利用该算法实时估计当前通信信道的信道增益矩阵H并预测长度为a×B的预扩频带宽所对应信道的信道增益矩阵H2，具体步骤如下：
S1：利用最小二乘法估计得到梳状导频模式下导频子载波对应的信道增益估计值
Figure FDA0003496641290000021
其中k为导频个数，Δ为导频间隔；将子载波位置信息与上述估计值的集合
Figure FDA0003496641290000022
作为高斯过程回归算法的训练集，输入到高斯过程回归模型，其中高斯过程回归模型由超参数θ控制，超参数的后验概率模型为：
Figure FDA0003496641290000023
其中X，y为训练样本数据；
假设θ的先验概率服从均匀分布；于是可通过最大化边际似然函数p(θ丨X,y)来求取最优超参数获得训练后的高斯过程回归模型；
S2：完成上述过程之后，将非导频处信道的子载波位置的集合以及带宽长度为a×B的预扩展频率段的子载波位置的集合分别作为两个预测集，输进已训练好的高斯过程回归模型，输出的数据即为当前带宽B中非导频子载波所对应的信道频率响应估计值以及预扩频带宽中子载波所对应的信道频率响应值；至此，便可得到此时带宽B所对应的信道增益矩阵H和长度为a×B的预扩频带宽所对应信道的信道增益矩阵H2。
4.根据权利要求1所述的一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，其特征在于：步骤3中，根据接收端测得的有效接收速率v，比较v是否小于b×V，其中b≧1，b系数的意义在于：使接收端有效传输速率v相对于目标速率V保有一定的裕度，在信道状况变坏的情况下尽可能地保证有效传输速率仍不小于目标速率V。
5.根据权利要求1所述的一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，其特征在于：步骤4中，根据步骤2中得到的当前信道增益矩阵H，比较信道增益矩阵H均值是否小于c×Hy，其中c≧1，c系数的意义在于：使实时估计得到的信道增益矩阵H均值相对于阈值Hy保有一定的裕度，在信道状况变坏的情况下尽可能地保证有效传输速率仍不小于目标速率V。
6.根据权利要求1所述的一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，其特征在于：步骤5中，若经判断，步骤3或步骤4中的比较结果都为“否”，则认为在当前带宽B和当前信道状态H之下，通信***已满足通信要求，暂不做调整；之后回到步骤2，进行循环检测判断。
7.根据权利要求1所述的一种用于工业现场通信的自适应带宽调整的方法，其特征在于：步骤6中，若经判断，步骤3或步骤4中，若任一比较结果都为“是”，则需要进行带宽扩频；此时需要更近一步地判断步骤2中得到的H2矩阵均值是否大于等于Hy，若是，则在带宽B之上扩增大小为B1＝a×B的带宽，其中0<a<1；若否，则在带宽B之上增加大小为B2＝d×B的带宽，其中a<d<1。
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