低压电力载波网络介质访问控制与分簇路由协议研究

摘要

电力线网络是世界上最为普遍也是覆盖最为宽广的一种网络。以低压电力线路作为传输通道的低压电力载波网络，直接利用已有的电力线资源，具有物理通道可靠性高、覆盖面广、使用方便、网络安装维护成本低、永久在线等优点。然而，由于缺乏能够适应现场实际的网络布局规划策略、可靠实时的介质访问控制协议和路由协议使得低压电力载波网络应用受到了制约。为了使低压电力载波网络能更加有效的得到应用，本文对低压电力载波网络介质访问控制、网络拓扑发现和分簇路由进行了研究，主要创新性工作如下：
　　 针对低压电力载波网络在节点规模大情况下传统介质访问控制协议网络的利用效率低和重传数据包实时性差等问题，提出有利于提高低压电力载波网络利用效率的基于工频同步的时隙介质访问控制协议。协议根据低压电力载波网络工频电压信号覆盖全网特点，采用交流电源工频(50Hz或60HZ)信号的过零信号对网络中所有的载波节点进行时钟同步。该协议通过优先级侦听、退避竞争、概率P预约告知等策略大大降低网络冲突概率，避免因大量数据包碰撞造成网络拥塞现象，提高了网络利用效率。采用固定竞争窗口和重传优先级提高机制保证重传数据的实时性。
　　 针对低压电力载波网络时变性造成难以进行有效的网络规划问题，提出可以准实时获取网络拓扑的基于最小信号衰减强度的拓扑发现算法。算法依据物理层信号强度及载波节点邻接关系建立电力载波网络最小生成树拓扑模型。采用遗传模拟退化算法进行拓扑发现，充分利用遗传算法加快收敛，模拟退火算法避免陷入局部最优，从而快速获得全网拓扑结构。针对该算法发现的拓扑链接数目较多，结构复杂问题，进一步引入度约束对算法进行改进，改进的算法获得的网络拓扑结构进一步简化，方便有效进行网络布局规划，进而提高网络可靠性。
　　 针对低压电力线载波网络普通分簇算法产生簇头过多、簇问路径单一问题，基于物理层接收信号强度提出了一种适应于低压电力载波网络的分簇算法及网络的重构方法。该算法采用衰减递减顺序角色确定法和簇间多路径分簇结构，有效地减少了簇头数量，降低了通信延迟，增加了簇间有效通信路径，提高了网络的可靠性。
　　 针对低压电力载波网络信道干扰与时变造成路由链路不可靠问题，在网络分簇的基础上提出一种具有可靠性保证的动态路由算法，该算法根据载波簇头网络拓扑为树状结构特点建立以最小传输延迟与丢包率为优化目标的算法模型算法，采用多路径的路由选择策略，避免最佳路径失效导致路由失败，提高网络的可靠性。为了提高路由搜索效率，采用遗传算法与蚁群算法相结合的寻优策略，结果表明结合算法比纯遗传算法和纯蚁群算法在平均时延、数据包投递成功率和网络吞吐量方面性能更优。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录

声明

创新点摘要

第一章绪论

1.1研究目的及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1低压电力载波网络系统

1.2.2介质访问控制技术

1.2.3网络拓扑发现技术

1.2.4路由协议技术

1.3论文结构

第二章低压电力载波网络

2.1低压电力载波网络体系

2.2低压电力载波网络特征

2.3低压电力载波网络应用

第三章基于时隙具有实时保证的LVPLCN介质访问控制协议

3.1引言

3.2介质访问控制组成结构

3.2.1 LVPLCN介质访问控制层的组成与特点

3.2.2现有介质访问控制协议的局限性

3.3基于时隙的具有实时保证的介质访问控制协议

3.3.1 TSMA—RT协议的基本思想

3.3.2 TSMA—RT协议的基本结构

3.3.3 TSMA—RT协议描述及流程

3.3.4 TSMA—RT协议性能分析

3.4本章小结

第四章基于最小信号衰减强度的LVPLCN拓扑发现算法

4.1引言

4.2 LVPLCN网络分析与拓扑模型

4.2.1 LVPLCN网络结构分析

4.2.2 LVPLCN网络拓扑建模

4.3基于最小信号衰减强度的拓扑发现算法

4.3.1相关基础描述

4.3.2算法规则

4.3.3基于最小信号衰减强度拓扑发现算法

4.3.4基于最小信号衰减强度的拓扑发现算法性能分析

4.4具有度约束的最小信号强度衰减的拓扑发现算法D_GSATD

4.4.1具有度约束的最小信号衰减强度的拓扑发现算法

4.4.2具有度约束的最小信号衰减强度的拓扑发现算法性能分析

4.5 LVPLCN网络拓扑维护策略

4.6本章小结

第五章LVPLCN分簇算法

5.1引言

5.2 LVPLCN基于接收信号强度的分簇算法

5.2.1电力载波网络分簇研究

5.2.2基于接收信号强度的分簇算法

5.3基于接收信号强度的分簇算法性能分析

5.4本章小结

第六章LVPLCN簇间动态路由

6.1引言

6.2 LVPLCN簇问路由网络模型

6.2.1 LVPLCN簇问路由网络模型

6.2.2 LVPLCN簇问路由指标形式化

6.3基于遗传蚁群算法的动态路由算法

6.3.1基本思想

6.3.2 DRGAAC算法中遗传算法规则

6.3.3遗传算法与蚁群算法的融合

6.3.4 DRGAAC算法中蚂蚁群算法规则

6.3.5 DRGAAC算法中多路径路由策略

6.3.6 DRGAAC算法流程

6.4 DRGAAC算法仿真与结果分析

6.5本章小结

第七章结论与展望

7.1结论

7.2工作展望

参考文献

攻读博士学位期间取得的研究成果

致谢

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