2023年输电线路在线监测的无线传感器网络通信抗干扰技术研究.doc

输电线路在线监测的无线传感器网络通信抗干扰技术研究 ：目前的架空输电线路状态自动监测系统中,传感器获取的监测数据大多是使用无线无线公网GPRS/CDMA 通信技术，监测系统需要长期租用电信部门的通信效劳,费用高。无线传感器网络是一种低本钱、低功耗的无线网络，采用无需申请频点的短距离通信技术。输电线路的传感器节点呈辐射长链状分布,数量相对较少,传输数据量大，传感器节点的电源可以采用太阳能蓄电池供电、激光供电、取能电源等多种电源供应方法，因此传感器节点能量相对不受限。为获取较好的网络性能而需要提高节点发射功率。在较大发射功率的又会带来新的问题，将会造成节点间严重的信道竞争和干扰,影响网络传输实时性。所以研究输电线路在线监测的无线传感器网络通信抗干扰技术是非常有必要的。 关键词：输电线路在线监测、无线传感器网络、抗干扰技术 1.输电线路在线监测 输电网络覆盖广阔、地理复杂、运行环境恶劣、巡线困难、维护工作量大。从近几年的欧美大停电到2023年中国南方罕见的冰雪灾害都证明了输电线路的重要，也证明了输电网络的脆弱。 正由于输电线路运行过程中会出现一些问题，所以对于输电线路采用线路巡视的方式，以便掌握线路运行的状况，及时发现设备缺陷和隐患。但目前的输电线路运行维护方式仍较多采用传统的人工巡线方式，存在着设备落后、工作量大的缺点。要保证输电网络安全稳定运行，解决人力资源紧缺和线路长度不断增长的矛盾，需要转变生产管理模式，引进先进的输电线路运行状态在线监测技术和先进的离线监测设备，建立监控中心，为实现从“周期巡检〞到“状态检修〞的转变提供信息收集、分析处理及设备评估等技术支持。 输电线路在线监测技术是指直接安装在线路设备上可实时记录表征设备运行状态特征量的测量系统及技术,是实现状态监测、状态检修的重要手段,状态检修的实现与否很大程度取决于在线监测技术的成功与否。 先进的传感器是实现预测性维修的重要手段,也是一个长期的研究热点。因为故障诊断技术的开展首先取决于能否获取尽可能多的有用信息,这是数据处理和诊断决策的根底。一些原来用于军事方面的传感技术已有一局部移植到电气设备的状态监测上来,如光纤传感器等。目前的研究重点是开展集成化、阵列化、智能化的传感器和压敏、热敏及气敏等敏感元器件产品。 2.无线传感器网络 电系统、片上系统、无线通信和低功耗嵌入式技术的飞速开展,孕育出无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)，并以其低功耗、低本钱、分布式和自组织的特点带来了信息感知的一场变革。无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。大量的传感器节点将探测数据，通过会聚节点经其它网络发送给用户。它具有如下特点： 1、 大规模网络 为了获取精确信息，在监测区域通常部署大量传感器节点，传感器节点数量可能到达成千上万，甚至更多。传感器网络的大规模性包括两方面的含义:一方面是传感器节点分布在很大的地理区域内，如在原始大森林采用传感器网络进行森林防火和环境监测，需要部署大量的传感器节点;另一方面，传感器节点部署很密集，在一个面积不是很大的空间内，密集部署了大量的传感器节点。 2、自组织网络 在传感器网络应用中，通常情况下传感器节点被放置在没有根底结构的地方。传感器节点的位置不能预先精确设定，节点之间的相互邻居关系预先也不知道，如通过飞机播散大量的节点到面积广阔的原始森林中，或随意放置到人不可到达的危险区域。这样就要求传感器节点具有自组织的能力，能够自动进行配置和管理，通过拓扑控制机制和网络协议自动形成转发监测数据的多跳网络系统。. 3、 能量有效的网络 由于传感器节点靠电池供电，同时节点经常部署在恶劣环境或人类不易到达的区域且传感器节点数目巨大，不可能人工“照顾〞每个传感器节点，因此如何设计能量有效的网络，以延长网络的生存时间是无线传感器网络的首要目标。 4、 动态性网络 传感器网络的拓扑结构可能因环境条件变化、电能耗尽以及新节点的参加而改变。这就要求传感器网络系统要能够适应这种变化，具有动态的系统可重构性。 5、 应用相关的网络 不同的应用背景对传感器网络的要求不同，其硬件平台、软件系统和网络协议必然会有很大差异。所以传感器网络不能像互联网一样，有统一的通信协议平台。对于不同的传感器网络应用虽然存在一些共性问题，但在开发传感器网络应用中，更关心传感器网络的差异。只有让系统更贴近应用，才能做出最高效的目标系统。 3.存在的问题 用于工业监测领域的传感器网络与用于军事侦察领域的有所差异,特别是用于输电线路监测数据传输的ZigBee网络存在以下特点:传感器节点呈辐射长链状分布,数量相对较少,传输数据量大;传感器节点的电源可以由导线电流感应获得,因此传感器节点能量相对不受限,为获取较好的网络性能而需要提高节点发射功率,节能成为次要因素。而主要的问题是节点能量相对不受限,在较大发射功率的情况下,会造成节点间严重的信道竞争和干扰,影响网络传输实时性。 4.解决方案 网络协议栈中减轻或者消除干扰的技术主要分为两类:一是从物理层的角度，通过多信道、定向天线等方式来减轻相同频带的重叠。二是从上层协议栈的角度通过干扰感知的算法减轻干扰。 4.1物理层的角度 4.1.1信道分配问题 信道分配问题具有如下两个特征: 1、要从一个可用信道集合里面挑选一些信道，分配给一组无线通信链路，以减少它们之间的通信干扰; 2、如果两个无线通信链路在空间上很接近，而且所使用的信道相同或者在频谱上很接近，那么这两个链路之间必然产生通信干扰。 总体来说可以分为静态分配和动态分配两类。 1、 信道静态分配： 在信道静态分配问题中，网络的拓扑给定，而且不随时间发生变化，另外可用的信道和相应的干扰限制也往往给定。因此，信道静态分配问题往往退化为数学上的整数规划问题。根据优化目标和干扰限制的不同，信道静态分配可以分为如下几种: 最小阶分配问题： 如果能够轻易地找到一个信道分配使得所有链路的通信都不相互干扰，那么往往希望寻找一个代价最小的分配方式。一般来说，使用的信道数目越多，需要支付的费用越多.因此，在这种情况下，往往希望找到一个信道分配使得整个网络的通信相互不干扰，同时所用信道数目最小。这种分配方式称为最小阶分配。 最小间隔分配问题： 跟上一个分配问题相似，也需要寻找一个代价最小的分配方式，但是与上一个分配问题不同的是:我们需要为网络所占据的整个频段付费，即所分配信道中最小信道到最大信道所跨越的整个频段。因此，这时总是希望寻找一个分配使得网络通信不干扰，同时还要保证最大信道与最小信道间的频谱间隔最小。 最小干扰分配问题： 以上各种分配问题总是把不干扰作为必须满足的限制条件，而优化其他目标。然而，事实上，在很多情况下无法找到一个分配使得这种不干扰的条件得到满足。因此，往往需要选取适宜的干扰描述函数，把网络总干扰作为优化目标，寻找一个分配使得网络总干扰在满足一定公平性的条件下最小这种最小干扰的分配方式成为了信道分配问题描述的一种最常用的形式。 最大效劳和最小阻塞分配问题： 如果不能够或者很难找到一个信道分配使得可用信道能够满足所有链路的通信不相互干扰，那么只好退而求其次:尽可能多地给每个节点分配信道，以使其获得尽量多的通信效劳。这种分配称为最大效劳分配。然而，这样的分配方式可能会导致一些极端情况的出现:大局部节点都获得了要求的信道数，但是有一些节点只获得非常少的信道，根本缺乏以满足其根本的通信需求。针对这种情况，有些学者提出了阻塞率的概念，通过优化分配信道使得整个网络的阻塞率最小，这种分配被称为最小阻塞分配。 2、 信道动态分配： 无线通信质量往往是时变的，从而导致网络的拓扑结构和链路间的干扰关系也随着时间发生改变。因此，静态地分配给节点或链路一些信道往往不能有效地克服干扰，动态地分配信道成为必须。与信道静态分配不同，信道动态分配必须有效地跟踪网络的变化对信道的分配做出相应的调整。这种分配方式更为复杂，根据信道分配准那么的不同可以分为如下两类: 基于请求的分配方式： 在这种分配方式中，针对节点的信道请求，搜索可用信道并把第一个搜索到的信道分配给该节点。这种分配方式是最为简单直接的动态分配方式，但是它将导致那些在搜索树中比拟浅的信道在整个区域中大量重复使用，这会导致信道总体使用效率不高。另外这种分配方式往往需要收集整个网络的干扰情况和信道需求情况，从而导致较大的额外通信负载，影响网络通信的效率。 自适应的分配方式： 一般来说，当网络负载较大的时候，静态的分配方式克服干扰的效率也是比拟高的，这是因为此时不存在分配的信道在实际中未被使用的情况;当网络负载较小的时候，动态的分配效率高。因此，自适应分配方式在网络负载大的时候采用比拟稳健固定的方式分配信道，而在负载小的时候采用变化较快的信道分配方式，从而提高整个分配的效率。具体的来说，节点总是在感知各个信道上的通信干扰状况，从而选择一个最适宜的信道使用策略。显然，各个信道干扰状况是随着网络拓扑和通信状况而发生变化的，因此节点选择的信道也是随之而变的，而且，在负载大的时候，干扰状况稳定，从而信道使用稳定;在负载小的时候干扰状况多变，从而信道选择多变。 无线传感器网络中的信道分配问题： 近年来，无线传感器网络在智能家居、环境监测以及医疗方面的应用越来越多，从而造成了执行不同任务的多个无线传感器网络共存于同一地理区域的现象。这使得本来就规模大节点密度高的无线传感器网络中的通信干扰问题更加突显;另外，在民用环境中，也大量存在着其他无线网络如无线局域网，它们也使用着与无线传感器网络相同的频段(即2.4GHz和900MHz)，这就进一步加剧了无线传感器网络中的干扰问题。无线传感器网络中现有的主流信道访问控制协议(MAC)如T-MAC、B一MAC以及S一MAC等都使用一个信道负责整个网络的通信，在干扰如此急剧增加的形势下，这些单信道MAC协议显然是不能有效地解决信道访问控制问题。然而，现有的无线传感器节点如Mieaz、ee243o、ImoteZ以及TelosB等等都是可以在多个信道上进行操作的。如 IEEE802.巧.4所述，在2.4GHz频段上，可供无线传感器网络选用的信道共有16个。这16个信道只要互不相邻就不会相互干扰，因此，即使考虑到相邻信道的干扰问题，也有8个互不干扰的信道可供同一区域的无线传感器网络选用。如果在无线传感器网络中使用多信道技术并设计适宜的分配方法，那必将大大地减少无线传感器网络中的通信干扰，提高传输时延、吞吐量、传递率等网络性能。 目前存在的一些相关算法： 静态分配算法： 这类算法一般针对给定的网络拓扑结构，然后利用启发式算法一次性地分配信道，有时也会联合一些其他的抗干扰方法如功率控制以及时槽分配等等一起进行优化分配，以求减少网络通信干扰。但是，由于静态算法没有考虑到网络中具体数据流和拓扑关系的变化，它们往往不能有效地克服干扰，造成某些区域信道使用紧张而另外一些区域信道资源浪费的现象。另外，有相当一局部算法是需要收集全局信息的，这在实际中是难以实现的。近年来出现的主要静态分配算法如下:1〕分布式信道分配算法。该算法通过两次播送使每个节点找到了自己的两跳邻居，然后给出了四种分配信道的机制使得可用信道在两跳邻居范围内得到尽量均匀的使用。还设计了多信道环境下的类CSMA信道访问机制，以提供播送和单播通信效劳。2〕针对数据收集应用的集中式分配算法。该算法通过基于贪婪思想的启发式机制把整个网络划分成假设干个同根子树，而且使每个子树内部的通信干扰尽量小，然后给每个子树分配一个信道，使相邻的子树信道不一样。 动态分配算法： 考虑到无线传感器网络中的拓扑和数据流是随着时间而改变的，不少学者提出了信道动态分配算法，以求有效地克服网络通信干扰。一般来说，动态分配算法根据网络的实际干扰关系和数据流情况给节点、数据流或者链路动态地分配信道。这样的动态分