礦山動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景無線通信關(guān)鍵技術(shù)

孫彥景霍 羽陳 巖王博文周家思張曉光

(1.徐州市智能安全與應(yīng)急協(xié)同工程研究中心,江蘇 徐州 221008;2.中國礦業(yè)大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院,江蘇 徐州 221008;3.中國礦業(yè)大學(xué)礦山互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實驗室,江蘇 徐州 221008)

隨著智能化裝備和工業(yè)機器人技術(shù)的發(fā)展,礦山開采過程逐漸趨向無人/少人化,急需解決機器人動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景下全面信息感知、多類型數(shù)據(jù)傳輸、實時決策控制等數(shù)據(jù)高效連續(xù)傳輸問題[1-3]。同時,也要求礦山無線通信從當(dāng)前安全監(jiān)控應(yīng)用的匯聚式上傳,向協(xié)同交互的傳輸方式轉(zhuǎn)變,需要高可靠、高帶寬、低時延的無線網(wǎng)絡(luò)提供技術(shù)支撐[1-3]。

2019年,《煤礦機器人重點研發(fā)目錄》要求重點研發(fā)掘進、采煤、運輸、安控和救援5 類、38 種煤礦機器人,構(gòu)建高效協(xié)同的多機器人作業(yè)群。2020年,工信部、應(yīng)急管理部要求做好煤炭行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)布局。為構(gòu)建新一代礦山數(shù)據(jù)傳輸和分發(fā)的無線基礎(chǔ)設(shè)施平臺,亟需研究無人開采動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景下無線資源管理算法與優(yōu)化方法。

現(xiàn)有的礦山無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)無法滿足未來智能礦山的無人化生產(chǎn)對多類型數(shù)據(jù)同步傳輸、遠程控制實時性、融合大數(shù)據(jù)的智能決策效率的要求,盡管目前的瓦斯、通風(fēng)、人員、火災(zāi)、視頻、廣播等功能業(yè)務(wù)系統(tǒng)部分支持WiFi,4G 等無線通信技術(shù),從安全監(jiān)控的角度能夠進行數(shù)據(jù)的采集和傳輸,但是在帶寬、延時、并發(fā)數(shù)量、脈沖干擾、移動性等方面還有待突破[3]。同時,有關(guān)礦井信道建模和信道估計的研究,鮮少考慮動態(tài)作業(yè)環(huán)境以及非高斯脈沖噪聲的影響[4-6]。

筆者深入剖析了礦山動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景的通信技術(shù)需求、礦山無線通信技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢,分析了當(dāng)前礦山無線通信的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸、相關(guān)解決方案以及應(yīng)用效果,并在此基礎(chǔ)上提出了多業(yè)務(wù)屬性驅(qū)動的無線通信模式。

1 礦山動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景的通信技術(shù)需求

1.1 礦山動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景

為提升礦山安全生產(chǎn)水平,實現(xiàn)零傷亡、零損害和零排放,保障礦產(chǎn)資源的穩(wěn)定供應(yīng),僅靠一般的機械化開采很難實現(xiàn),必須依靠基于機器人協(xié)同作業(yè)的無人化智能采礦技術(shù)[1]。如圖1智能礦山生產(chǎn)系統(tǒng)所示,多個具有情境感知、數(shù)據(jù)分析并實時響應(yīng)能力的智能機器人、裝備、監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)之間、機器群組之間自組織協(xié)同與交互、共享海量實時數(shù)據(jù)、聯(lián)動控制、智能決策、遠程感知。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息、通信技術(shù)與礦山開采深度融合,滲透在開采掘、主輔運輸、通風(fēng)、排水、安全保障、洗選運輸?shù)壬a(chǎn)流程中[1-3]。

1.2 通信技術(shù)需求

在智能礦山的機器人動態(tài)協(xié)同作業(yè)過程中,為進行統(tǒng)一協(xié)調(diào)處理和快速反饋控制,對礦山通信網(wǎng)絡(luò)的可靠性、實時性提出了更高要求,主要包括:

(1)礦山通信需滿足智能化開采過程的泛在信息感知要求,解決語音、視頻、信息、位移、壓力、振動、瓦斯、位置、溫度等多類型快速生成且體量巨大的數(shù)據(jù)的高帶寬、低時延傳輸問題[1-3]。

(2)礦山通信需實現(xiàn)礦山物聯(lián)網(wǎng)底層的端端互聯(lián),滿足井下密集傳感、協(xié)同運維、人機交互、切割引導(dǎo)、自主導(dǎo)航、高清多媒體等眾多智能綜采設(shè)備群組的協(xié)同交互要求[1-3]。

(3)礦山通信需適應(yīng)各類智能綜采設(shè)備及設(shè)備群的高效協(xié)調(diào)、快速反饋和處理控制要求,包括自適應(yīng)截割及掘進、故障預(yù)判與遠程干預(yù)、車載跟蹤與碰撞規(guī)劃、輔助系統(tǒng)聯(lián)動等,保障礦井生產(chǎn)的高效與安全。這對網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)母咝нB續(xù)性有著極高要求[1-3]。

圖1 智能礦山生產(chǎn)系統(tǒng)示意(以煤礦為例)Fig.1 Diagram of intelligent mine production system,taking coal mine as an example

2 礦山無線通信技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢

2.1 礦山無線通信技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

為實現(xiàn)礦山安全相關(guān)的環(huán)境信息感知采集、綜采、綜掘、膠帶運輸、提升機等設(shè)備的運行狀態(tài)監(jiān)測及遠程監(jiān)控,近年以工業(yè)以太環(huán)網(wǎng)為骨干、局部無線接入的單向匯聚式混合異構(gòu)組網(wǎng)模式成為礦山信息化、自動化中網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的主流模式。

短距離無線通信技術(shù)(ZigBee,WiFi,Bluetooth 和UWB 等)、移動自組織網(wǎng)絡(luò)(MANET)、無線地下傳感器網(wǎng)絡(luò)(WUSN)、無線Mesh 網(wǎng)絡(luò)(WMN)、物聯(lián)網(wǎng)等的出現(xiàn),使得礦井無線通信與組網(wǎng)技術(shù)迎來了一個快速發(fā)展的階段[5]。3G/4G 礦井移動通信系統(tǒng)相繼被研制可在一定程度上滿足煤礦安全高效生產(chǎn)對礦井移動通信系統(tǒng)的需求[6];基于WiFi,Mesh 等技術(shù)的多媒體礦井救災(zāi)通信系統(tǒng),可適應(yīng)井下救災(zāi)通信的需求[7];基于不同頻段的礦井無線通信技術(shù)如超低頻透地通信、智慧線通信等亦成為礦井應(yīng)用和研究的熱點[8-9];2019年山西陽煤集團對井下5G 基站進行了傳輸性能測試[10]。礦山無線通信系統(tǒng)呈現(xiàn)出多種形式,包括調(diào)度通信、應(yīng)急擴播、WiFi、無線Mesh、4G/5G 等。

2.2 智能化場景下的礦山無線通信技術(shù)

現(xiàn)有的礦山通信系統(tǒng)能夠在一定程度上實現(xiàn)礦山安全監(jiān)控數(shù)據(jù)的采集和傳輸,但在應(yīng)對智能化的礦山作業(yè)場景時,仍存在很多不足[3]:

(1)現(xiàn)有的礦山網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)仍是面向安全監(jiān)控的匯聚式網(wǎng)絡(luò),對采、掘裝備的遠程操作依然是單機操控或多機聯(lián)動的模式,未實現(xiàn)面向無人開采場景下分布式機物信息交互和裝備協(xié)同作業(yè)。

(2)WiFi,4G/5G 等無線通信技術(shù),面向復(fù)雜作業(yè)場景應(yīng)用,在帶寬、延時、并發(fā)數(shù)量、脈沖干擾、移動性等方面還有待突破。

(3)現(xiàn)有相關(guān)礦山無線通信系統(tǒng)的設(shè)計目的是為了解決如何將生產(chǎn)作業(yè)過程中傳感、控制、音頻、視頻等數(shù)據(jù)傳輸至地面信息中心,未能充分考慮智能開采機物協(xié)同過程對多業(yè)務(wù)信息傳輸?shù)膮f(xié)同交互、低時延、高可靠性的要求。

(4)當(dāng)前礦山生產(chǎn)領(lǐng)域使用的無線通信協(xié)議眾多、各有不足且相對封閉,工業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通難,用戶使用體驗較差。

根據(jù)智能化開采場景中大規(guī)模機器協(xié)同作業(yè)的傳輸需求,亟需構(gòu)建能夠兼容多種協(xié)議的新一代數(shù)據(jù)傳輸和分發(fā)無線基礎(chǔ)設(shè)施平臺,具備融合多類現(xiàn)有或未來無線接入傳輸技術(shù)和功能網(wǎng)絡(luò)的能力,為礦山智能化開采的實現(xiàn)提供基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)平臺和應(yīng)用保障[3]。

圖2以煤礦為例描述了礦山動態(tài)協(xié)同作業(yè)的多業(yè)務(wù)交互網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu):①采用小基站+密集微基站+前置接入設(shè)備部署模式保證井下無線覆蓋和移動傳輸?shù)男枨?②支持人、機、物之間的設(shè)備直連(Device-to-Device,D2D),進一步提高業(yè)務(wù)交互效率,并通過多跳實現(xiàn)應(yīng)急場景中的斷點續(xù)傳,保證井下數(shù)據(jù)高效連續(xù)傳輸;③基站側(cè)部署邊緣服務(wù)器,利用移動邊緣計算,實現(xiàn)設(shè)備的自主化管控,減少網(wǎng)絡(luò)控制時延。

圖2 智能礦山協(xié)同作業(yè)場景的無線網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Fig.2 Wireless network architecture for intelligent mine cooperative operation scene

3 礦山無線通信關(guān)鍵技術(shù)瓶頸

面向礦山無人化開采中機物協(xié)同作業(yè)場景的網(wǎng)絡(luò)與通信需求,在多業(yè)務(wù)交互協(xié)同網(wǎng)絡(luò)框架[3]下需要克服以下技術(shù)瓶頸:

(1)動態(tài)受限空間非高斯脈沖干擾下的信道估計與干擾管理。如圖3所示,礦山井下的巷道空間狹長多叉;開采作業(yè)環(huán)境場景多樣;設(shè)備布設(shè)復(fù)雜;隨著作業(yè)設(shè)備的聯(lián)動及位置改變、巷道的挖掘與巖石放頂,巷道結(jié)構(gòu)及電磁傳輸環(huán)境不斷變化;工業(yè)電磁噪聲突出,主要表現(xiàn)為非高斯脈沖干擾;空氣中粉塵嚴重。上述因素造成礦井的無線信道傳輸特性復(fù)雜且特殊,信道估計及干擾管理問題嚴峻,限制了高可靠、高帶寬、低時延的先進通信技術(shù)與通信系統(tǒng)在煤礦井下的應(yīng)用。

(2)動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景的網(wǎng)絡(luò)快速響應(yīng)。礦山智能開采過程中,多源、多目標(biāo)數(shù)據(jù)以并發(fā)方式傳輸;用戶業(yè)務(wù)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)特點和傳輸需求差別很大,且動態(tài)多變。因此,在業(yè)務(wù)交互高峰時段極易出現(xiàn)多條鏈路對頻譜等多類資源的競爭,引發(fā)數(shù)據(jù)擁堵、流量過載等問題,為基站的快速響應(yīng)和資源分配帶來了更多挑戰(zhàn),井下多機器業(yè)務(wù)交互的數(shù)據(jù)延續(xù)性難以得到保證。

圖3 礦山電磁環(huán)境特征與信道傳輸特性Fig.3 Mine electromagnetic environment and channel transmission characteristics

(3)多源異構(gòu)用戶的動態(tài)接入。前置接入設(shè)備的使用可在一定程度上有效保障移動用戶與微基站之間的物理可靠傳輸。然而,接入設(shè)備的工作帶寬受限,巷道電磁傳輸環(huán)境的動態(tài)變化、信號傳輸質(zhì)量的不穩(wěn)定以及大量多源異構(gòu)用戶的資源爭奪等問題,使得接入網(wǎng)容量有限性與頻譜資源匱乏之間的矛盾激化,智能機器人、設(shè)備、系統(tǒng)等數(shù)據(jù)的高效實時接入與傳輸難以得到保證。

3.1 礦山動態(tài)開采環(huán)境的無線信道估計與干擾管理

通信系統(tǒng)根據(jù)信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI),利用預(yù)編碼、用戶調(diào)度等方法可以對信道干擾進行管理,從而優(yōu)化系統(tǒng)的無線信道性能。

在無線信道特性估計方面,已有研究在井下介質(zhì)壁波導(dǎo)效應(yīng)、多徑問題、空-時-頻色散特點以及巷道結(jié)構(gòu)、設(shè)備布設(shè)和粉塵的影響等方面取得了一定的知識積累[11-13]。僅少數(shù)文獻[14-15]考慮了礦山工業(yè)噪聲的影響,提出并建立了德爾頓A 類(Middleton Class A,MCA)噪聲和伯努利-高斯(Bernoulli-Gauss,BG)噪聲2 種無記憶噪聲模型。

在信道干擾管理方面,文獻[16]通過設(shè)計預(yù)編碼以及用戶調(diào)度算法(2 用戶為1 組)提高系統(tǒng)的平均組速率,并得到了用戶主特征值均勻分布時的遍歷平均組速率下界的解析表達式。文獻[17]結(jié)合統(tǒng)計CSI 和非完美實時CSI 設(shè)計預(yù)編碼最小化發(fā)射端的能量消耗和最大化用戶的接收功率,并分析了只能獲得統(tǒng)計CSI 和非完美實時CSI 兩類用戶的互干擾影響。文獻[18]基于非完美CSI 研究了基站轉(zhuǎn)發(fā)用戶設(shè)備波束成形設(shè)計問題,基于線性矩陣不等式轉(zhuǎn)化和半正定規(guī)劃技術(shù)設(shè)計輪換優(yōu)化算法使得系統(tǒng)的均方誤差最小化。

目前有關(guān)礦山井下的無線信道特性分析、信道估計和干擾管理研究,主要面向的是靜態(tài)的或以高斯噪聲為背景的礦山環(huán)境。而近年來,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),工業(yè)環(huán)境中的非高斯脈沖噪聲對無線信道的影響非常嚴重[19-22]。分析和掌握工業(yè)環(huán)境中隨機噪聲的非平穩(wěn)特點、時變特征、時間相關(guān)性等,并對其進行相應(yīng)地管理和抑制,能有效提高無線系統(tǒng)的信道估計性能,并降低系統(tǒng)誤碼率[19-22]。因此,為進一步改善無線系統(tǒng)在礦山開采環(huán)境中的通信質(zhì)量,必須深入挖掘礦山動態(tài)作業(yè)下非高斯工業(yè)噪聲環(huán)境對信道傳輸?shù)挠绊懖⒃O(shè)計針對非高斯噪聲的預(yù)編碼。

3.2 礦山多用戶協(xié)同作業(yè)場景的無線資源分配

協(xié)同作業(yè)場景下周期性采集數(shù)據(jù)的高并發(fā)性與設(shè)備的高密度性等導(dǎo)致資源分配維度的增加。傳統(tǒng)的集中式資源分配模式復(fù)雜度高且需要全局狀態(tài)信息,響應(yīng)速度較慢,無法快速做出決策,從而無法保證井下業(yè)務(wù)交互時數(shù)據(jù)的延續(xù)性。利用協(xié)同作業(yè)用戶之間的物理位置及協(xié)同關(guān)系等信息,挖掘其業(yè)務(wù)屬性與時變規(guī)則,針對礦井的場景特性及需求設(shè)計基于微基站的分布式緩存方式,可有效減小井下微基站的傳輸損耗,并使熱門業(yè)務(wù)、實時數(shù)據(jù)更靠近用戶端,降低用戶的交互時延[23]。然而,智能礦山場景中用戶的移動性、不同業(yè)務(wù)類型服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)需求的差異性等并不是孤立存在的,需要用多元屬性耦合的匹配模型來描述,這對滿足高效穩(wěn)定的分布式算法設(shè)計帶來了挑戰(zhàn)。

高動態(tài)作業(yè)環(huán)境下的快速網(wǎng)絡(luò)拓撲形成和資源分配問題可以利用圖論建模進行簡化[24-26]。在簡化的圖模型中設(shè)計資源分配方法可以進一步提升網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)速度與決策效率。超圖模型可進一步提高網(wǎng)絡(luò)描述的準(zhǔn)確度[24-26]。文獻[27]利用超圖對蜂窩系統(tǒng)的信道分配過程建模,仿真結(jié)果表明通過超圖建模時所承載的流量比傳統(tǒng)圖模型建模時高出30%。文獻[28]提出一種面向無線自組網(wǎng)超圖干擾模型及分布式調(diào)度方案。文獻[29]根據(jù)用戶在不同應(yīng)用中的數(shù)據(jù)需求,提出了一種基于超圖覆蓋模型的云數(shù)據(jù)中心節(jié)能存儲策略。但現(xiàn)有工作只著重提升單一業(yè)務(wù)類型的傳輸性能,忽略了不同業(yè)務(wù)類型差異化的QoS需求。

在多用戶、設(shè)備協(xié)同交互的應(yīng)用驅(qū)動下,研究者在低服務(wù)時延的移動邊緣計算、基于業(yè)務(wù)特性感知的存儲通信、基于業(yè)務(wù)預(yù)測的智能通信等方面開展了大量工作[30-31]。這些研究工作力求從用戶業(yè)務(wù)特性的角度,深入挖掘業(yè)務(wù)特性與物理層傳輸?shù)膬?nèi)在關(guān)聯(lián),通過業(yè)務(wù)感知、內(nèi)容感知的通信機制保障紛繁多變的業(yè)務(wù)傳輸需求?；诙鄻I(yè)務(wù)屬性耦合的資源分配方案設(shè)計也是礦山多用戶協(xié)同作業(yè)場景中亟待解決的問題。

3.3 礦山多用戶協(xié)同作業(yè)場景的D2D 鏈路資源分配

基于微基站的分布式存儲雖能有效減小井下微基站傳輸負擔(dān),降低時延,但當(dāng)用戶接入過載時,微基站仍會出現(xiàn)下載時延高及覆蓋性差等問題,無法實現(xiàn)井下數(shù)據(jù)的高效連續(xù)傳輸[32]。將移動用戶也賦予分布式緩存功能[33-34],利用設(shè)備間的D2D 通信分發(fā)緩存內(nèi)容,避免了相同業(yè)務(wù)的重復(fù)傳輸,可進一步減輕微基站的負載壓力,實現(xiàn)無縫覆蓋。

然而,D2D 鏈路的加入同時也加劇了業(yè)務(wù)需求與頻譜資源短缺之間的矛盾,D2D 鏈路復(fù)用蜂窩鏈路頻譜資源時會不可避免地產(chǎn)生一定數(shù)量級的同信道干擾,如何對D2D 鏈路與蜂窩鏈路的資源競爭關(guān)系建模是礦山多用戶協(xié)同作業(yè)場景資源分配的關(guān)鍵問題。現(xiàn)有文獻對無線網(wǎng)絡(luò)處于單AP(Access Point)覆蓋范圍和多AP 覆蓋范圍兩種場景進行了綜合分析[35-36],但未考慮到D2D 通信技術(shù)的引入對網(wǎng)絡(luò)覆蓋的影響。文獻[37]面向D2D 異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò),根據(jù)Perron-Frobenius 理論推導(dǎo)具有傳輸比特率和功率約束的物理層安全優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)矩陣的等效凸形式,通過評估拉格朗日函數(shù)的近鄰算子來解決該等價凸問題。文獻[38]基于注水算法提出了一種用于D2D 內(nèi)容分發(fā)的數(shù)據(jù)分割方法,提升了能量有效性。博弈論作為一種描述策略性決策方法的有力工具,可以對個體或群體在資源分配中的競爭關(guān)系進行建模。文獻[39]提出一種基于勢博弈的分布式功率分配方案,實現(xiàn)了功率約束下D2D 用戶的總速率最大化。

當(dāng)前基于D2D 通信的無線資源管理方法,針對頻譜高效、能量高效與物理層安全性等不同優(yōu)化目標(biāo),所構(gòu)建的大多資源分配問題都是NP 難題,解決問題的思路大多借助凸優(yōu)化逼近、動態(tài)規(guī)劃、迭代注水等數(shù)學(xué)工具,復(fù)雜度極高,無法應(yīng)用到需要較快決策響應(yīng)速度的礦山多用戶協(xié)同作業(yè)場景,需要借助博弈論對復(fù)雜的資源競爭關(guān)系建模。

3.4 礦山多源接入信道資源的動態(tài)分配

IEEE 802.11ah 協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)在介質(zhì)訪問控制(Medium Access Control,MAC)層提出了限制窗口(Restricted Access Window,RAW)分組方式以保障多源設(shè)備的動態(tài)接入[40]。文獻[41]將IEEE 802.11ah 協(xié)議用于井下安全監(jiān)測傳感設(shè)備的接入傳輸,并初步驗證了其可行性。其他的接入策略,如基于周期數(shù)據(jù)傳輸間隔預(yù)測監(jiān)視的信道訪問機制[42]、基于回歸分析的流量感知分組算法[43]、基于異構(gòu)傳輸特征用戶公平性最大化的啟發(fā)式算法等[44],在降低信道復(fù)用競爭碰撞概率、提高信道利用率等方面也具有一定效果。然而,上述接入理論和方法多在單一信道資源下設(shè)計。

文獻[45]將異構(gòu)機器到機器(Machine to Machine,M2M)通信網(wǎng)中海量設(shè)備基于服務(wù)與傳輸特征進行虛擬分簇,并研究了分簇接入與多維信道資源分配資源利用率最大化問題。文獻[46]面向工業(yè)M2M 通信提出了基于Lyapunov 優(yōu)化和定價穩(wěn)定匹配的兩步聯(lián)合資源分配方法,共同優(yōu)化速率控制、功率分配和信道選擇。文獻[47]通過聯(lián)合優(yōu)化傳輸時間及分組用戶錯誤概率達到短包傳輸用戶有效信息需求吞吐量最大化。此外,動態(tài)的資源分配能應(yīng)對信道與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r變問題,維持系統(tǒng)服務(wù)性能長時穩(wěn)定。文獻[48]提出基于多智能體強化學(xué)習(xí)的分布式多維通信資源優(yōu)化方法以保障異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中下行鏈路用戶QoS,并維持長期系統(tǒng)服務(wù)性能穩(wěn)定可靠。文獻[49]提出基于二階隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的移動預(yù)測方案,優(yōu)化5G 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中用戶動態(tài)資源分配切換。文獻[50]提出基于間隔2 型模糊邏輯控制器的信道感知卡爾曼濾波器,以解決信道狀態(tài)不確定情況下用戶接入調(diào)度及資源分配,保障上行特定用戶QoS 與非實時系統(tǒng)公平性。

上述研究表明,在多用戶分組及接入問題中,利用多維通信資源的分配方式更具優(yōu)勢。多維通信資源分配需要結(jié)合應(yīng)用場景及設(shè)備數(shù)據(jù)的傳輸特征開展,而目前有關(guān)礦山智能化作業(yè)場景的研究還有待開展。

綜上所述,要突破礦山無線通信的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸,需要解決以下問題(圖4):

(1)提取并分析礦山動態(tài)作業(yè)環(huán)境中的非高斯脈沖干擾特征及無線信道的空-時-頻域統(tǒng)計特性;設(shè)計相應(yīng)的信道估計以及預(yù)編碼算法。

(2)深入挖掘智能礦山作業(yè)場景中多用戶業(yè)務(wù)類型、QoS 需求差異以及物理層傳輸指標(biāo)等的多維業(yè)務(wù)屬性耦合匹配關(guān)系;研究用戶多業(yè)務(wù)屬性感知方法;設(shè)計以用戶多業(yè)務(wù)屬性耦合為基礎(chǔ)的資源分配方法。

(3)緊密結(jié)合礦山用戶的業(yè)務(wù)變化、業(yè)務(wù)趨同性以及通信環(huán)境的時變特性,在有限頻譜資源條件下,優(yōu)化礦山多源異構(gòu)設(shè)備的動態(tài)調(diào)整、分組、切換與接入;實現(xiàn)時域、空域、編碼域及功率域等多維資源的精細化協(xié)同管理和分配。

4 多業(yè)務(wù)屬性驅(qū)動的礦山動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景無線通信關(guān)鍵技術(shù)

針對礦山動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景的通信需求和礦山無線通信當(dāng)前的技術(shù)瓶頸,本文提出基于多業(yè)務(wù)屬性驅(qū)動的無線通信模式,如圖5所示。利用無線信道的非高斯脈沖干擾空-時-頻域動態(tài)統(tǒng)計規(guī)律,對無線系統(tǒng)捕獲的非完美CSI 進行估計;利用設(shè)計合理的預(yù)編碼,抑制礦井的工業(yè)噪聲,提升鏈路質(zhì)量和系統(tǒng)容量;根據(jù)礦山作業(yè)場景相關(guān)業(yè)務(wù)特性、服務(wù)質(zhì)量與物理層傳輸指標(biāo)的內(nèi)在關(guān)聯(lián),采取超圖映射和邊權(quán)賦值實現(xiàn)用戶或設(shè)備的多維業(yè)務(wù)屬性感知;綜合運用超圖匹配、圖論、博弈論、非正交多址接入技術(shù)(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)等方法,從信道-鏈路-業(yè)務(wù)快速多維匹配的角度解決多用戶協(xié)同交互傳輸通信鏈路和信道的匹配、多跳用戶鏈路匹配、多業(yè)務(wù)QoS 要求與鏈路匹配等快速匹配問題。

圖4 智能礦山協(xié)同作業(yè)場景下的無線通信關(guān)鍵技術(shù)Fig.4 Key technical problems of wireless communication in the intelligent mine collaborative operation scenario

圖5 基于業(yè)務(wù)屬性驅(qū)動的礦山動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景無線通信模式Fig.5 Wireless communication solution based on service attribute driven characteristics for mine dynamic collaborative operation scenario

4.1 礦山動態(tài)開采環(huán)境的非完美CSI 估計及預(yù)編碼設(shè)計

采、掘、運等大型機電裝備的位置變化、啟動時產(chǎn)生的電磁脈沖干擾,運行時供電電流會隨著作業(yè)環(huán)境、功率需求波動,造成作業(yè)環(huán)境下無線信道特性的變化,嚴重影響井下信道估計和網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化的效果。為提升通信鏈路質(zhì)量和系統(tǒng)容量,礦山動態(tài)開采環(huán)境的非完美CSI 估計及預(yù)編碼設(shè)計應(yīng)當(dāng)在充分了解礦井工業(yè)噪聲背景中無線信道特性的基礎(chǔ)上展開。

如圖6所示,需利用礦山動態(tài)作業(yè)環(huán)境中的實際場景測試數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計方法對井下的隨機脈沖噪聲和周期性脈沖噪聲進行特征提取與分析;結(jié)合馬爾科夫鏈脈沖模型與伯努利復(fù)高斯模型,描述隨機脈沖噪聲的時間相關(guān)性,建立有記憶的隨機脈沖噪聲模型;利用噪聲脈沖幅度、寬度、周期等參數(shù)構(gòu)建周期性矩形脈沖,將其以加權(quán)方式與基礎(chǔ)噪聲相結(jié)合,建立同步于工頻的噪聲干擾模型,用于對無線信道沖擊響應(yīng)的動態(tài)去噪。針對去噪后的信道響應(yīng),可設(shè)計基于輔助導(dǎo)頻的信道估計算法,形成可利用的非完美CSI;也可根據(jù)信道大尺度衰落和小尺度衰落的特點,形成符合礦山開采環(huán)境的信道的空-時-頻域統(tǒng)計信道模型,從而形成統(tǒng)計學(xué)CSI。

圖6 礦山動態(tài)開采環(huán)境的CSI 估計及預(yù)編碼設(shè)計Fig.6 CSI estimation and precoding design for mine dynamic mining environment

基于脈沖噪聲模型和信道估計,利用凸優(yōu)化和非線性規(guī)劃技術(shù)可求解最優(yōu)預(yù)編碼向量;通過分組空時編碼和波束成形聯(lián)合處理技術(shù),可抑制脈沖噪聲對系統(tǒng)容量的影響。在接收端采用混合消噪法對預(yù)編碼設(shè)計的信號進行脈沖噪聲消除可降低傳輸誤碼率。針對多用戶多業(yè)務(wù)的編解碼矩陣及信道復(fù)用,需將用戶進行虛擬分簇,通過用戶分簇算法和雙層預(yù)編碼矩陣消除虛擬用戶簇間的干擾并提高傳輸性能。

4.2 礦山多用戶協(xié)同作業(yè)場景的無線資源快速多維匹配

4.2.1 無線網(wǎng)絡(luò)頻譜資源的快速多維匹配

礦山協(xié)同作業(yè)場景下,為了能夠快速響應(yīng)用戶設(shè)備的動態(tài)業(yè)務(wù)傳輸需求變化,及時調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源,需充分利用協(xié)同作業(yè)用戶之間的物理位置及協(xié)同關(guān)系等信息,挖掘其業(yè)務(wù)屬性及其時變規(guī)則,尋找多源業(yè)務(wù)屬性耦合驅(qū)動的頻譜資源管理方法。超圖方法是解決這一技術(shù)問題的有效途徑。

如圖7所示,通過將礦山用戶任意數(shù)目節(jié)點的業(yè)務(wù)交互關(guān)系抽象為超邊,建立物理域中設(shè)備節(jié)點向多源業(yè)務(wù)交互的虛擬域節(jié)點的映射,其中,M為超圖匹配關(guān)聯(lián)矩陣;E1～E4為超邊標(biāo)號;c1～c3為邊緣服務(wù)器的標(biāo)號;m1～m8為用戶/設(shè)備節(jié)點的標(biāo)號。隨后,當(dāng)圖中發(fā)生業(yè)務(wù)交互時,使用超圖匹配與最大獨立集搜索,為工作面中的物理設(shè)備選擇業(yè)務(wù)卸載方向。當(dāng)業(yè)務(wù)卸載完成后,系統(tǒng)可為不同設(shè)備節(jié)點分配滿足差異化業(yè)務(wù)需求的無線網(wǎng)絡(luò)的頻譜資源。為了進一步降低無線系統(tǒng)中多節(jié)點因共享頻譜資源而造成的累積干擾,可根據(jù)干擾者的互干擾程度將用戶分成獨立干擾者和累積干擾者這兩類。利用超圖理論,將任意數(shù)量節(jié)點之間的互干擾關(guān)系抽象為超邊,根據(jù)不同業(yè)務(wù)類型節(jié)點之間的互干擾狀態(tài)完善干擾超圖的構(gòu)建。根據(jù)節(jié)點度得到最少可用的子信道數(shù)。并按照節(jié)點度從高到低依次刪除節(jié)點,分析刪除后的子超圖結(jié)構(gòu),直到找到具有最大度的節(jié)點。之后將信道類比為不同的顏色并按節(jié)點刪除的倒序依次將每個節(jié)點染色,從而使得從屬于同一超邊的節(jié)點所使用的頻譜正交,有效避免用戶的互干擾。

隨著網(wǎng)絡(luò)拓撲的動態(tài)演進,超圖染色能夠快速響應(yīng)拓撲結(jié)構(gòu)的變化,以較低的復(fù)雜度,實現(xiàn)信道重分配(重染色)、業(yè)務(wù)屬性與網(wǎng)絡(luò)資源的動態(tài)匹配優(yōu)化,提升無線網(wǎng)絡(luò)交互效率。

4.2.2 D2D 鏈路資源的匹配

礦井下多源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)交互時可能出現(xiàn)某一設(shè)備節(jié)點業(yè)務(wù)繁忙、意外掉電或設(shè)備損壞等應(yīng)急狀況,為了保證上述情況突發(fā)時通信系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)斷點續(xù)傳,可以采用博弈論設(shè)計單跳/多跳D2D 的自適應(yīng)鏈路接入機制,如圖8所示。

根據(jù)用戶節(jié)點業(yè)務(wù)域的差異化業(yè)務(wù)類型建立不同的業(yè)務(wù)集群,即同一集群節(jié)點具有相同的業(yè)務(wù)類型及屬性,且同一集群內(nèi)節(jié)點可以通過建立單跳或多跳鏈路實現(xiàn)業(yè)務(wù)交互。

圖8 基于業(yè)務(wù)屬性感知的D2D 單跳/多跳自適應(yīng)鏈路建立示意Fig.8 Schematic diagram of D2D single-hop/multi-hop adaptive link establishment based on service attribute awareness

由于同一業(yè)務(wù)集群內(nèi)可以形成任意跳傳輸,不同用戶節(jié)點根據(jù)社交集群及物理鏈路狀態(tài)信息,通過聯(lián)盟形成博弈(Coalition Formation Game)做出單跳/多跳鏈路建立決策,實現(xiàn)傳輸距離、業(yè)務(wù)類型相似度和傳輸成功概率3 者之間的均衡。

類比圖論中的旅行商問題(Travel Saleman Problem,TSP),以使用最短路優(yōu)化算法或最小生成樹算法實現(xiàn)多跳D2D 鏈路的最優(yōu)路徑選擇,進一步降低傳輸時延。

D2D 鏈路與現(xiàn)有蜂窩鏈路競爭頻譜資源時會引入一定數(shù)量級的互干擾,且智能化開采和機器人應(yīng)用中業(yè)務(wù)交互時QoS 的差異化需求與拓撲結(jié)構(gòu)都是動態(tài)演變的,采用基于匹配博弈的D2D 通信頻譜資源管理方式,實現(xiàn)動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)下資源分配決策實時性與系統(tǒng)性能之間的折衷。

首先,通過速率、優(yōu)先級、時延等不同指標(biāo)來綜合表征井下交互業(yè)務(wù)在時延、丟包率、抖動、有效速率與優(yōu)先級等不同方面的差異化QoS,利用層次分析法(Analytic Hierarch Process,AHP)算法衡量各個參數(shù)在系統(tǒng)中的權(quán)重,構(gòu)建基于多業(yè)務(wù)差異化QoS 的自適應(yīng)效用函數(shù)。如圖9所示,將構(gòu)建的效用函數(shù)反映到多維匹配圖的邊權(quán)值中,利用多維匹配博弈(匹配獨立集維度k≥3),以解決整體系統(tǒng)容量最大化、傳輸時延最小化等多目標(biāo)耦合的資源優(yōu)化分配問題,圖9中,Ns為微基站標(biāo)號;Np為信道標(biāo)號;Nr為鏈路標(biāo)號。以3-維匹配為例,如圖10所示,首先對用戶節(jié)點到達和消失的過程進行建模,然后利用機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練節(jié)點、業(yè)務(wù)和無線網(wǎng)絡(luò)頻譜資源之間進行匹配博弈的最佳時刻,以達到整體干擾和用戶業(yè)務(wù)體驗質(zhì)量的均衡,圖10中,u1～u4為用戶標(biāo)號;s1～s4為信道標(biāo)號;M1～M4為業(yè)務(wù)標(biāo)號;t為時刻。

圖9 多通信鏈路混合網(wǎng)絡(luò)頻譜資源的K-維匹配方法Fig.9 K-dimension matching method for multi-communication link mixed network spectrum resources

4.3 礦山多源異構(gòu)用戶的動態(tài)接入與多維通信資源分配

針對礦山各生產(chǎn)作業(yè)環(huán)節(jié)的動態(tài)實時協(xié)同需要傳感、控制、音頻、視頻等多種類型、多種傳輸要求接入需求,本文采用基于聯(lián)合正交多址和時分多址接入(Non - Orthogonal Multiple - Access - Time Division Multiple Access,NOMA-TDMA)方式,優(yōu)化礦山多源異構(gòu)設(shè)備的動態(tài)調(diào)整、分組與切換;基于動態(tài)圖匹配理論、馬爾科夫決策,實現(xiàn)對信道狀態(tài)、數(shù)據(jù)傳輸特征、業(yè)務(wù)屬性等多維資源的精細化協(xié)同管理和快速動態(tài)分配。

圖10 業(yè)務(wù)屬性驅(qū)動的3-維動態(tài)二分圖匹配Fig.10 3-dimensional dynamic bipartite graph matching driven by service characteristics

針對傳感監(jiān)測等周期性數(shù)據(jù),將其傳輸時間劃分為長度不等的時隙,每個時隙可分配給多個用戶節(jié)點,相同時隙的多個節(jié)點通過非正交多址的方式進行傳輸。如圖11所示,在NOMA-TDMA 框架下,綜合考慮用戶發(fā)送功率、服務(wù)質(zhì)量、可用時隙等約束條件,建立最優(yōu)化用戶數(shù)、系統(tǒng)公平性、時延、QoS 權(quán)衡等優(yōu)化問題,圖11中,T為總傳輸時間;γij為第i,j個節(jié)點間傳輸所用的時隙系數(shù)。通過變量替換和函數(shù)構(gòu)造等方式將原本的非凸優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成凸優(yōu)化問題。在正交信道多用戶傳輸場景中,通過子信道或時隙分配方式為數(shù)據(jù)傳輸分配專用信道和傳輸時隙,建立用戶-信道間的組合匹配優(yōu)化問題。由于該問題通常建模為NP-hard 的非線性整數(shù)規(guī)劃問題,難以求解,可通過圖匹配、博弈論等方法對問題求解。

圖11 基于NOMA-TDMA 的礦山多源異構(gòu)用戶時隙分配Fig.11 NOMA-TDMA-based time slot allocation for multi-source heterogeneous users in mines

針對非周期性數(shù)據(jù)傳輸用戶,可以結(jié)合IEEE 802.11ah 協(xié)議采用競爭與時隙的分組方式,如圖12所示,在時域上構(gòu)建多個競爭時隙窗口,根據(jù)用戶數(shù)據(jù)生成特征及QoS 需求,將用戶分組至各個競爭時隙窗口。分配到同一時隙窗口的用戶,當(dāng)有數(shù)據(jù)發(fā)送時,采用競爭方式進行數(shù)據(jù)傳輸。在該模式下,建立系統(tǒng)時延最小、組內(nèi)碰撞概率最小、吞吐量最大化的分組及組合優(yōu)化問題,并采用啟發(fā)式算法、超啟發(fā)式算法、智能優(yōu)化算法等簡化求解。

圖12 競爭與時隙分組示意Fig.12 Schematic diagram of contention and slot grouping scheme

在用戶接入后,根據(jù)開采環(huán)境中的信道特征以及應(yīng)用業(yè)務(wù)的傳輸需要,建立動態(tài)資源分配轉(zhuǎn)移模型及系統(tǒng)性能優(yōu)化問題,利用動態(tài)圖匹配、馬爾科夫決策等實現(xiàn)信道多維資源的快速分配。

5 結(jié) 論

(1)傳統(tǒng)的單向匯聚式混合異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)傳輸方式不足以為無人開采的分布式機物信息交互和裝備協(xié)同作業(yè)提供網(wǎng)絡(luò)支撐。

(2)以新一代數(shù)據(jù)傳輸和分發(fā)技術(shù)為基礎(chǔ)的多業(yè)務(wù)交互網(wǎng)絡(luò)體系更符合礦山無人化開采中機物協(xié)同作業(yè)場景的網(wǎng)絡(luò)需求,但仍有以下技術(shù)瓶頸亟需解決:①動態(tài)受限空間非高斯脈沖干擾下的信道估計與干擾管理;②動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景的網(wǎng)絡(luò)快速響應(yīng);③多源異構(gòu)用戶的動態(tài)接入等。

(3)如何利用礦山用戶、設(shè)備群體的協(xié)同作業(yè)特點和對應(yīng)的動態(tài)業(yè)務(wù)屬性,有針對性地對通信網(wǎng)絡(luò)的物理信道、物理資源進行管理和分配,是從根本上有效優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)可靠性,提高傳輸效率的關(guān)鍵。要突破礦山無線通信的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸,可以從以下幾個方面進行解決:①基于礦山動態(tài)作業(yè)環(huán)境中非高斯脈沖干擾特征和無線信道統(tǒng)計學(xué)特性的非完美CSI 估計及預(yù)編碼設(shè)計;②基于超圖映射和邊權(quán)賦值的用戶多維業(yè)務(wù)屬性感知和耦合匹配;③基于超圖染色、圖論、博弈論、非正交多址接入等技術(shù),優(yōu)化礦山多源異構(gòu)設(shè)備的動態(tài)調(diào)整、分組、切換與接入;實現(xiàn)時域、空域、編碼域及功率域等多維資源的精細化協(xié)同管理和分配。

在上述分析基礎(chǔ)上,本文提出了一種多業(yè)務(wù)屬性驅(qū)動的礦山動態(tài)協(xié)同作業(yè)場景無線通信模式,從信道-鏈路-業(yè)務(wù)多維匹配的角度實現(xiàn)礦山用戶的無線資源快速分配,對推動礦山智能化開采技術(shù)革命有重要意義。