面向电力业务质量保障的NR-U与Wi-Fi频谱共享.pdf
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1、 研究与开发 面向电力业务质量保障的 NR-U 与 Wi-Fi 频谱共享 刘峻朋1,夏玮玮1,刘晗2,修成林3,燕锋1,沈连丰1(1.东南大学移动通信国家重点实验室,江苏 南京 210096;2.国网山东省电力公司,山东 济南 250001;3.国网山东省电力公司济南供电公司,山东 济南 250012)摘 要:为了缓解 5G 授权频谱资源短缺的问题,使用非授权频谱成为重要的解决方案。随着电力终端的大规模接入,面向电力业务保障的 NR-U(NR in unlicensed spectrum)与 Wi-Fi 频谱共享成为重要的研究热点。首先,提出了一种 NR-U 上行传输机制,在保障 Wi-Fi
2、用户平均速率的同时实现了电力业务终端的数据上行传输。此外,还提出了联合传输时间和子载波分配(joint transmission time and subcarrier allocation,TTSA)的资源优化算法,以保障各类型电网业务的服务质量(quality of service,QoS),并最大化终端的总速率。将该优化问题解耦,使用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)为终端分配子载波。仿真结果表明,与已有算法相比,提出的 TTSA 资源优化算法在保障电力业务 QoS 和最大化终端总速率方面性能优越。关键词:非授权频谱;NR-U;深度强化学习;
3、频谱共享 中图分类号:TN929 文献标志码:A doi:10.11959/j.issn.10000801.2023148 NR-U and Wi-Fi spectrum sharing for quality guaranteeing of power services LIU Junpeng1,XIA Weiwei1,LIU Han2,XIU Chenglin3,YAN Feng1,SHEN Lianfeng1 1.National Mobile Communication Research Laboratory of Southeast University,Nanjing 210096
4、,China 2.State Grid Shandong Electric Power Company,Jinan 250001,China 3.Jinan Power Supply Company,State Grid Shandong Electronic Power Company,Jinan 250012,China Abstract:To alleviate the shortage of 5G licensed spectrum resources,using unlicensed spectrum has become an important solution.With the
5、 large-scale access of power terminals,NR-U and Wi-Fi spectrum sharing for power ser-vices quality guaranteeing has become an important research hotspot.Firstly,an NR-U uplink transmission mechan-ism was proposed,which ensured the average throughput of Wi-Fi users and realized the data uplink transm
6、ission of power service terminals.In addition,a resource optimization algorithm for joint transmission time and subcarrier al-location(TTSA)was proposed to ensure the quality of service(QoS)of various types of power services and maxim-ize the total throughput of terminals.The optimization problem wa
7、s decoupled,and proximal policy optimization 收稿日期:20230505;修回日期:20230706 通信作者:夏玮玮, 基金项目:国家电网有限公司科技项目(No.520601220022)Foundation Item:The Science and Technology Project of State Grid Corporation of China(No.520601220022)研究与开发 12 (PPO)was used to allocate subcarriers to terminals.The simulation result
8、s show that compared with the existing al-gorithms,the proposed resource optimization algorithm for TTSA has superior performance in guaranteeing the ser-vice quality of power services and maximizing the total terminals throughput.Key words:unlicensed spectrum,NR-U,deep reinforcement learning,spectr
9、um sharing 0 引言 近年来,我国智能电网发展进程不断加速,分布式新能源发电、电动汽车智慧充电、配电网络智能化等新型电力业务快速发展1-2,能源与电力需求的快速增长亦对无线网络提出了更加严苛的承载要求3。作为新一代无线通信技术,5G 具有低时延、高可靠性和超高速等多种优势,与电力业务的通信需求高度契合,为电网智能化提供了技术支撑4。然而随着越来越多的电力业务终端大规模接入无线网络,有限的 5G 频谱资源变得愈发稀缺。此外,价格昂贵的授权频谱又制约着 5G 通信容量的进一步提升,因此迫切需要寻找解决方案以缓解这一问题。拓展 5G 频谱使用范围至免费的非授权频段是当前最有前景的解决方案之
10、一5,得到学术界和工业界的广泛关注。3GPP早在Release13(Rel-13)便引入了 LTE-U 技术6,通过在非授权频谱部署长期演进(long term evolution,LTE)技术可以为蜂窝网络提供更大的系统容量。作为LTE-U 技术的进阶版本,NR-U 在 Rel-16 中被首次提出7,只要满足当地相关的监管法规和技术标准,就可以在非授权频谱部署新空口(new radio,NR)系统。在 Rel-17 中,NR-U 可使用的非授权频谱范围得到了进一步的扩展8,极大地缓解了 5G 频谱资源匮乏的问题。目前,针对 NR-U 使用非授权频谱已有广泛研究。文献9为部署在非授权频谱的蜂窝
11、网络提出了一种基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的分布式资源协同算法,实现了频谱资源的公平共享与高效利用。文献10针对非授权频谱异构网络提出了一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)的资源协同算法,在保障 Wi-Fi 公平性的同时,提升了整个网络的信道容量。文献11针对共享非授权频谱的Wi-Fi和NR-U,推导了Wi-Fi和NR-U最大网络有效吞吐量和最优初始退避窗口大小,仿真结果证明了 NR-U 节点的传输机会值超过一定阈值时可以实现 Wi-Fi 和 NR-U 共享频谱的双赢。
12、文献12针对非授权频谱共享中的蜂窝网用户QoS 保障问题,设计了相应的频谱接入机制、QoS指标的分析方法以及跨层资源协同算法。文献13针对蜂窝网络使用非授权频谱,提出了一种有效的多载波先听后说(listen before talk,LBT)机制,在与Wi-Fi共存的同时,有效地提升网络整体容量。通过工作在非授权频谱的通信技术,电力终端 能 以 较 低 成 本 实 现 先 进 量 测 基 础 设 施(advanced metering infrastructure,AMI)14和输电线在线监测15等电力业务的信息传输。此外,电气电子工程师学会(Institute of Electrical an
13、d Electronics Engineers,IEEE)还引入了基于非授权频谱的 IEEE 802.15.4g 标准16以实现智能量测公用事业网络(smart metering utility network,SUN)。然而文献15指出由于非授权频谱中早已存在 Wi-Fi 等其他通信技术,使用非授权频谱需要考虑不同通信系统之间的共存和相互影响。文献17研究了 LTE 和 ZigBee 网络在 2.4 GHz 免许可频段的共存情况,仿真结果表明了联合运行LTE 和 ZigBee 是智能电网能保证 QoS 的潜在通信解决方案之一。文献18基于智能电网中的数据采集业务提出了一种具有良好的邻域共存特
14、性的LTE-U 和 Wi-Fi 非授权频谱共享的 AMI 架构。文献19全面总结了应用于智能电网的 Wi-Fi 和LTE 非授权频谱共享方案,并且指出基于负载的13 电信科学 2023 年第 7 期 LBT 机制在频谱效率和时延方面优于基于帧的LBT 机制。文献20提出了一种面向智能电网的集成 Wi-Fi 与 LTE-U 的多无线电接口技术,并提供了非授权频谱共享管理算法。然而,这些研究大多只考虑了如何在共享非授权频谱时提升频谱效率,并没有为具有不同QoS 需求的电力终端提供不同的保障。智能电网中电力业务类型多种多样,不仅包含输电线在线监测15和变电设备状态感知等对带宽和速率需求较高的业务,还
15、包含智能电表信息采集和电动汽车智慧充电2等轻量需求的业务。因此,本文面向智能电网中具有差异化 QoS 需求的电力业务对NR-U 与 Wi-Fi 共享非授权频谱展开研究,具体贡献如下。基于 CAT-3 LBT 技术提出了 NR-U 上行传输接入机制,在保障 Wi-Fi 终端 QoS 需求的同时,实现了电力业务终端基于 NR-U的上行数据传输。基于电力业务终端的差异化 QoS 需求,提出了联合传输时间和子载波分配(joint transmission time and subcarrier allocation,TTSA)资源优化算法,通过将优化问题解耦,使用基于 PPO 的方法为电力业务终端分配
16、子载波。本文提出的 TTSA 资源优化算法能够在保障各类型终端服务质量的同时,提高 NR-U的总速率。与已有算法相比,TTSA 在保障电力业务服务质量和最大化终端总速率方面有着优越的性能。1 面向电力业务的非授权频谱共享系统模型 1.1 NR-U 和 Wi-Fi 频谱共享 本文考虑的面向电力业务的非授权频谱共享场景位于办公楼宇或居民社区。面向电力业务的非授权频谱共享场景如图 1 所示,在该场景中电网业务包含智能电表信息采集、电动汽车智慧充电、输电线在线监测和变电设备状态感知等业务,gNodeB利用NR-U技术通过非授权频谱为电力终端提供接入网络的机会。此外,在该场景中还存在 Wi-Fi 网络接
17、入点(access point,AP)为智能手机等终端提供尽力而为的上行和下行服务。为了区别电力终端,本文将 Wi-Fi AP 和终端统称为Wi-Fi 站点(station,STA)。为了实现电力终端可靠廉价的接入网络,NR-U 的部署采取双连接的部署模式5,其中控制信号等关键信息通过授权频谱传输,电力终端的数据则通过与 Wi-Fi 共享的非授权频谱传输。考虑电网业务的需求不同,本文将电网业务对应的电力终端分为两类,其中第一类电力终端对应于需要较高速率实现数据准确可靠传输的业务,如输电线在线监测和变电设备状态感知等业务,因此其被称为具有 QoS 需求的电力终端(power terminal w
18、ith QoS requirement,QPT);第二类电力终端则对应于智能电表信息采集和电动汽车智慧充电等带宽和速率需求轻量的业务,其被称为轻量化电力终端(lightweight power terminal,LPT)。分别定义s、q和l为STA、QPT 和 LPT 终端集合,Ns、Nq和 Nl则分别表示集合s、q和l中的终端数。图 1 面向电力业务的非授权频谱共享场景 1.2 接入机制 Wi-Fi 采用带冲突避免的载波感应多路访问(carrier sense multiple access with collision avoid-ance,CSMA/CA)协议作为非授权频谱的接入方式,为
19、了防止终端隐藏问题,还采取了请求发送 研究与开发 14 (request to send,RTS)确认发送(clear to send,CTS)机制21。Wi-Fi 非授权频谱接入示意图如图 2 所示,其中 SIFS 为短帧间间隔,DIFS 为分布协调功能帧间间隔。图 2 Wi-Fi 非授权频谱接入示意图 为了实现 NR-U 接入非授权频谱,本文提出了一种基于CAT-3 LBT技术22的NR-U非授权频谱接入机制,如图 3 所示。与 Wi-Fi 不同的是,实现多电力终端通过非授权频谱上传数据,需要gNodeB 不断监听非授权频谱信道状态,在检测到信道空闲后以广播的方式通知 NR-U 服务的所有
20、电力终端信道空闲信息。此外,NR-U 双连接5的部署模式可以让终端在收到信道空闲信息后通过授权频谱发送 RTS 帧,避免了冲突,提高了通信的可靠性和频谱效率。在 NR-U 占用非授权频谱期间,电力终端为了避免相互影响,使用正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM),通过子载波进行上行数据传输。图 3 基于 CAT-3 LBT 技术的 NR-U 非授权频谱接入示意图 1.3 Wi-Fi 与 NR-U 的速率 当 NR-U 与 Wi-Fi 共享非授权频谱时,由于NR-U 的加入,Wi-Fi 的速率会受影响,参考文献23可以推导出
21、Wi-Fi 网络总速率 Rw,co为:tr,cos,ww,cotr,coidletr,cos,wstr,cos,ws,nctr,cos,ws,nn(1)(1)()PP E PRPPP TPPPTPP P T t (1)其中,Ptr,co表示共享非授权频谱时频谱在任意时隙繁忙的概率,Ps,w表示 Wi-Fi 在任意时隙能成功传输数据的概率,Ts、Tc和 idle分别为成功传输、发生碰撞和频谱空闲的持续时间,EP表示 Wi-Fi数据包的长度,Ps,n表示 NR-U 能够成功传输数据的概率,t 表示 NR-U MAC 层中有效数据传输的持续时间,Tn(t)表示 NR-U 成功传输数据的总持续时间。因
22、此,NR-U 系统在单位时间内有效使用频谱的时间,即传输效率 fn,co为:tr,cos,wn,cotr,coidletr,cos,wstr,cos,ws,nctr,cos,ws,nn(1)(1)()PP tfPPP TPPPTPP P T t (2)NR-U 占用非授权频谱阶段时,假设其服务的QPT 与 LPT 有着不同的频谱分配方案24。对于LPT,每个终端从 Nb个 OFDM 子载波中随机选出Nl个作为候选子载波。对于 Nl个子载波中的每一个子载波,LPT 将以概率 Pa随机接入并进行通信,这意味着 LPT 可以同时接入多个子载波进行数据传输。基于该分配方案,子载波 i 作为候选子载波的
23、概率lsbNPN,因此 LPT 接入子载波i的概率为l,subsa(,)Pk iPP。由于 QPT 是具有 QoS 需求的电力终端,gNodeB 为每一个 QPT 分配不同的子载波集合。定义m为 gNodeB 分配给 QPTm的子载波集合,那么频谱共享情况下 NR-U 的 QPTm的速率Rq(m)为:qn,coq()(,)miR mfr m i(3)其中,rq(m,i)表示电力终端 QPTm在第i个子载波上所能获得的速率。定义hq(m,i)为 QPTm在第i个子载波上的瑞利衰落,dq(m,i)为 QPTm在第i个子载波上的路径损耗,Pq(m,i)为 QPTm在第i个子载波上的功率,rq(m,i
24、)具体为:15 电信科学 2023 年第 7 期 qqqqsub2subq(,)(,)(,)(,)lb 1(,)P m i dm i h m ir m iBBIm i(4)其中,Bsub表示单个子载波的带宽,2表示单个子载波上的加性白高斯噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)功率,Iq(m,i)表示LPT同时选择第i个子载波并进行数据传输时对QPTm造成的同频干扰。定义i,l为使用第i个子载波进行数据传输的LPT集合,那么Iq(m,i)可以表示为:,lqlll(,)(,)(,)(,)ikIm iP k i d k i h k i(5)其中,Pl(k,i)表
25、示LPTk在第i个子载波上的功率,dl(k,i)表示LPTk到gNodeB的第i个子载波上的路径损耗,hl(k,i)表示LPTk到gNodeB的第i个子载波上的信道增益。1.4 问题定义 在NR-U与Wi-Fi共存系统中,Wi-Fi为STA提供服务,NR-U通过非授权频谱为QPT和LPT两类电力终端提供服务,满足其不同的通信需求。因此本文将Wi-Fi与NR-U非授权频谱共享问题转化为以下优化问题,即通过联合优化NR-U的数据传输时间和QPT的子载波分配,实现系统中QPT总速率的最大化。问题描述如下:qqq,|1max()mNtmmR m(6-a)w,cosss.t.RKN(6-b)qqq()(
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