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认知无线电(cognitive radio, CR)是具备动态的频谱分析和接入能力的一种智能无线通信系统,是无线通信技术下一代的发展方向。它共享用户频谱资源和通信模式,提高了频谱的利用率,是一种极适用于智能电网通信的接入方式。现阶段,有关智能电网的无线系统主要包括:1)计量基础设备,如电表的智能远程采集、纠错以及控制等;2)监督、检测、监测分布式发电设备等的电流、电压、温度、频率稳定性等各项系统参数;3)通过传感器监测电路上的基本参数,包括温度、摆动以及天气状态等。
智能电网[1-9]是电能监管和控制高度智能化的电力供应网络,以智能的手段设计强大的网络构架以及强大鲁棒的通信技术,实现对电力系统各个关键环节的智能感知、识别以及控制等功能。与此同时,无线电通信技术飞速发展,无线电通信终端不断涌现使得无线电频谱资源变得越来越紧张,特别是免授权、免费的频段变得非常拥挤。在智能电网领域,稀缺的频谱资源已成为构建其无线采集、传输、传感网络的主要问题和瓶颈。
文献[2]讨论了CR技术在智能电网的应用,从智能电网的特点出发,认为智能电网中的通信方式不同于一般的通信方式,并将其抽象成具有典型特征的设备与设备间的通信(macine to machine, M2M)。其典型特征为:某些通信设备并不移动或移动较少、设备存在较长时间的睡眠期、由于网络质量时刻在变化从而导致网络通信的拓扑结构可能发生变化等。
而关于智能电网的CR通信方式采取的网络结构[5],一般存在两种方式:1)以自组网[3]为代表的无线分布式网络结构; 2)借助蜂窝网[4]通信为代表的集中式无线网络结构。
总的来说,认知无线电技术是一种允许用户使用已授权但暂时又未被使用的频谱资源,使得认知用户工作在最佳的可用频段上,该技术可简单的归纳为使无线电设备具备发现其周围的空闲频谱并具备合理整合利用能力的一种无线电技术。认知无线电技术涵盖内容广泛,其中频谱感知、分析和决策以及频谱切换等为其核心,其主要功能包括为频谱资源进行重配置(reconfigure ability, RA)和认知功能(cognitive capability, CC)。本文主要研究其认知功能算法,以下将分别介绍认知无线电网络的路由协议及基于此路由协议的认知算法。
Research on a Cognitive Wireless Routing Algorithm for Smart Grid
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.06.008
- Received Date: 2017-03-12
- Rev Recd Date: 2017-09-28
- Publish Date: 2017-11-30
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Key words:
- Ad-hoc network /
- cognitive radio /
- communication network protocols /
- smart grid
Abstract: For expanding communication network available bandwidth and optimizing the distribution of the intelligent network resources, a cognitive radio network routing method for smart grid-oriented ad hoc communication protocol is proposed. Based on the principle of minimum energy consumption and the smallest time delay, the spectrum allocation scheme and transmission rate are studied according to the requirement of the number of nodes and transmission rate. The aim is to provide a new design idea for building a highly efficient and stable ad hoc smart grid communication network. The numerical simulation shows that the performance achieved is superior to the traditional algorithms, and the method is suitable for smart grid applications.
Citation: | LU Chuan. Research on a Cognitive Wireless Routing Algorithm for Smart Grid[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2017, 46(6): 841-844. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.06.008 |