[0001] 本发明涉及通信的技术领域，尤其涉及一种用于低压电力线载波通信的多业务融合方法及系统。

[0002] 随着物联网和智能电网技术的快速发展，低压电力线载波通信作为一种无需铺设额外通信线路的技术，得到了广泛应用，特别是在智能家居、工业自动化和智能电网中。低压电力线网络利用现有的电力线路进行数据传输，覆盖范围广、成本低廉，具备良好的市场前景。然而，低压电力线本身并非为数据通信设计，通信环境复杂多变，受到多径效应、窄带干扰、电磁噪声等多种因素的影响，导致通信质量的不稳定性。

[0003] 在现代化的应用场景中，不同类型的业务(如语音、视频、数据传输、远程控制等)对通信的时延、带宽和可靠性要求各不相同。在传统的低压电力线通信中，各类业务通常是以固定的方式进行传输和处理，缺乏对业务需求的动态适应性和灵活性。这种简单的业务传输策略难以充分利用频谱资源，容易造成通信瓶颈和服务质量的下降。尤其在面对多业务并行的复杂网络环境时，如何在有限的信道和带宽资源下，有效地融合多种业务类型，确保关键业务优先得到保障，并在各种网络条件下实现业务的高效传输，成为了当前技术亟待解决的难题。

[0004] 多业务融合是指在同一通信网络中，针对不同类型的业务需求，进行灵活调度和优化处理的技术。现有的低压电力线通信方案往往无法对多种业务进行有效融合，导致高优先级的关键业务可能被低优先级的业务占用资源，从而影响整体通信质量。这种局限性尤其在业务量突增或通信环境恶劣时表现得更加明显，直接影响了系统的稳定性和可靠性。因此，迫切需要一种能够实现多业务融合的创新性通信方法，通过实时感知信道状态、智能业务分类和动态调整传输策略，来应对低压电力线网络中的复杂挑战。

[0061] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

[0062] 在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

[0063] 其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

[0064] 参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种用于低压电力线载波通信的多业务融合方法及系统，此方法包括的步骤为：

[0065] 步骤一：构建频谱感知机制，并通过该机制对电力线中的所有可用频段进行实时扫描，检测各频段的信道状态，并根据频谱感知结果，评估各个频段通信质量，选择信道状态最优的频段作为初始通信信道；

[0066] 进一步的，所述频谱感知机制包括以下步骤：

[0067] S101:对电力线中的所有可用频段fi进行实时扫描；从而获取每个频段在当前时刻t的信号强度S(fi,t)和噪声水平N(fi,t)；

[0068] S(fi,t)＝Pt·H(fi,t)；

[0069] 其中，Pt是发射功率，H(fi,t)是信道增益，表示在频段fi和时间t下的信号衰减和增益情况；

[0070] 所述噪声水平的计算公式为：

[0071] N(fi,t)＝N0·(1+γ(fi,t))；

[0072] 其中，N0是基准噪声功率，γ(fi,t)是外部干燥银企的噪声增益[0073] S102：计算信道干扰度量，即对每个频段fi计算其干扰度量D(fi)，该度量反映该频段受到的外部干扰程度；

[0074] 进一步的，所述信道干扰度量的计算公式为：

[0075]

[0076] 其中，I(fi,t)是在时间t时，频段fi上的干扰信号强度，W(fi,t)是干扰信号的频谱权重函数，表示干扰信号的影响程度。

[0077] S103：根据信号强度、噪声水平以及干扰度量数据，对每个频段fi评估其信道质量Q(fi)，并在所有评估的信道质量值Q(fi)中，选择数值最大的频段作为初始通信信道。

[0078] 综上，所述信道质量Q(fi)的最终计算公式为：

[0079]

[0080] 其中，λ表示噪声影响因子，表示噪声对信道质量的衰减效应，通常为正值，用于调节噪声对质量评估的影响程度， 表示噪声水平的衰减指数函数，用于降低噪声对信号的影响，Q(fi)值域代表信道的相对质量，数值越大，信道状态越好。此值由信号强度、噪声水平、干扰度量共同决定。

[0081] 步骤二：使用历史信道状态数据和频谱感知的实时数据，训练深度学习模型，通过该模型用于预测未来一段时间内信道状态的变化趋势，生成预测结果；

[0082] 具体来说，所述步骤二过程中，深度学习模型的训练过程为：

[0083] S201：构建特征向量X(t)，包括但不限于以下特征：

[0084] X(t)＝[Q(fi),S(fi,t),N(fi,t),D(fi)]；

[0085] S202：选择卷积神经网络作为深度学习模型结构，将使用特征向量使用特征向量X(t)和对应的目标值Y(t+Δt)【未来时间t+Δt的信道质量】作为训练数据，目标值表示为：Y(t+Δt)＝Q(fi,t+Δt)；

[0086] 定义损失函数L以衡量模型的预测误差，其表达式为：

[0087]

[0088] 其中，θ是模型的参数；Yk是真实的信道质量； 是模型预测的信道质量；N是样本数，通过SGD优化器不断调整模型参数θ，以最小化损失函数L(θ)，最终得到训练好的深度学习模型。

[0089] 深度学习模型的预测过程为：

[0090] 利用训练好的深度学习模型，输入当前的实时特征向量Xreal(t)，预测未来一段时间内的信道质量

[0091] 然后将预测得到的信道质量结果 反馈到系统中，供下一步决策使用。

[0092] 步骤三：建立智能业务优先级机制，通过智能业务识别模块对传输的数据包进行分析，识别不同类型的业务，根据业务分类结果和实时的信道状态预测，动态调整不同业务的数据流优先级。

[0093] 具体来说：

[0094] S301:构建一个优先级函数P(Ti,t)，基于业务的服务质量需求和信道状态预测来确定每种业务的优先级；

[0095] 所述优先级函数P(Ti,t)的表达式为：

[0096]

[0097] 其中,Z表示归一化因子，用于确保优先级的总和为1， 此项表示业务的服务质量需求S(Ti)与当前信道带宽W(Ti)之间的关系，通过指数函数来调节二者的权重，其中α是调节参数；

[0098] 所有业务的归一化因子Z的表达式为：

[0099]

[0100] S302：计算所有业务的归一化优先级，以便之后进行带宽分配；

[0101] S303：通过计算得到的优先级，动态调整每种业务的数据流带宽分配。

[0102] 而一种用于低压电力线载波通信的多业务融合系统，该系统包括以下模块：频谱感知模块，实时扫描电力线中的所有可用频段，检测各频段的信道状态，评估通信质量；信道状态预测模块，基于历史信道状态数据和实时频谱感知数据，使用深度学习模型预测未来的信道状态变化趋势；智能业务分类模块，分析传输的数据包，识别不同类型的业务，根据业务需求和信道状态预测结果对业务进行分类；优先级动态调整模块，根据智能业务分类和信道状态预测的结果，动态调整不同业务的数据流优先级；带宽分配模块，根据业务优先级和当前信道条件，动态分配带宽资源，优化传输效率。

[0103] 综上所述，本发明方法通过智能频谱感知、深度学习信道预测和智能业务识别，实现了低压电力线载波通信的多业务融合。在复杂的信道环境下，能够动态调整通信参数和业务优先级，确保关键业务的通信质量，同时优化资源利用，进一步来说，提升频谱资源利用率：通过实时频谱感知机制，动态选择最优通信信道，有效提高了频谱资源的利用效率；增强通信稳定性：通过深度学习模型预测信道状态变化趋势，提前应对可能的通信质量波动，增强了系统的稳定性和可靠性；优化业务传输：通过智能业务分类和优先级动态调整机制，确保关键业务在复杂环境下的优先传输，提高了整体网络的传输效率和服务质量。

[0104] 本实施例还提供一种计算机设备，适用于一种用于低压电力线载波通信的多业务融合方法及系统的情况，包括：存储器和处理器；存储器用于存储计算机可执行指令，处理器用于执行计算机可执行指令，实现如上述实施例提出的一种用于低压电力线载波通信的多业务融合方法及系统。

[0105] 该计算机设备可以是终端，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

[0106] 本实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例提出的实现一种用于低压电力线载波通信的多业务融合方法及系统；存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read－Only Memory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory,简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red－Only Memory,简称PROM)，只读存储器(Read－Only Memory,简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

[0107] 应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。