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(shí)驗(yàn)室,江蘇 徐州 221008)

隨著智能化裝備和工業(yè)機(jī)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(jī)器人動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景下全面信息感知、多類型數(shù)據(jù)傳輸、實(shí)時(shí)決策控制等數(shù)據(jù)高效連續(xù)傳輸問題[1-3]。同時(shí),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(shí)延的無線網(wǎng)絡(luò)提供技術(shù)支撐[1-3]。

2019年,《煤礦機(jī)器人重點(diǎn)研發(fā)目錄》要求重點(diǎn)研發(fā)掘進(jìn)、采煤、運(yùn)輸、安控和救援5 類、38 種煤礦機(jī)器人,構(gòu)建高效協(xié)同的多機(jī)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(tái),亟需研究無人開采動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)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(duì)多類型數(shù)據(jù)同步傳輸、遠(yuǎn)程控制實(shí)時(shí)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(jìn)行數(shù)據(jù)的采集和傳輸,但是在帶寬、延時(shí)、并發(fā)數(shù)量、脈沖干擾、移動(dòng)性等方面還有待突破[3]。同時(shí),有關(guān)礦井信道建模和信道估計(jì)的研究,鮮少考慮動(dòng)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(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)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(shì),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(dòng)的無線通信模式。

1 礦山動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景的通信技術(shù)需求

1.1 礦山動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景

為提升礦山安全生產(chǎn)水平,實(shí)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(jī)械化開采很難實(shí)現(xiàn),必須依靠基于機(jī)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(gè)具有情境感知、數(shù)據(jù)分析并實(shí)時(shí)響應(yīng)能力的智能機(jī)器人、裝備、監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)之間、機(jī)器群組之間自組織協(xié)同與交互、共享海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、聯(lián)動(dòng)控制、智能決策、遠(yuǎn)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(yùn)輸、通風(fēng)、排水、安全保障、洗選運(yùn)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(jī)器人動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)過程中,為進(jìn)行統(tǒng)一協(xié)調(diào)處理和快速反饋控制,對(duì)礦山通信網(wǎng)絡(luò)的可靠性、實(shí)時(shí)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(dòng)、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(shí)延傳輸問題[1-3]。

(2)礦山通信需實(shí)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(yùn)維、人機(jī)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(jìn)、故障預(yù)判與遠(yuǎn)程干預(yù)、車載跟蹤與碰撞規(guī)劃、輔助系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)等,保障礦井生產(chǎn)的高效與安全。這對(duì)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(shì)

2.1 礦山無線通信技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

為實(shí)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(yùn)輸、提升機(jī)等設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及遠(yuǎn)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(dòng)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(dòng)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(gè)快速發(fā)展的階段[5]。3G/4G 礦井移動(dòng)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(duì)礦井移動(dòng)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(diǎn)[8-9];2019年山西陽煤集團(tuán)對(duì)井下5G 基站進(jìn)行了傳輸性能測(cè)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(kuò)播、WiFi、無線Mesh、4G/5G 等。

2.2 智能化場(chǎng)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(shí)現(xiàn)礦山安全監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的采集和傳輸,但在應(yīng)對(duì)智能化的礦山作業(yè)場(chǎng)景時(shí),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(duì)采、掘裝備的遠(yuǎn)程操作依然是單機(jī)操控或多機(jī)聯(lián)動(dòng)的模式,未實(shí)現(xiàn)面向無人開采場(chǎng)景下分布式機(jī)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(chǎng)景應(yīng)用,在帶寬、延時(shí)、并發(fā)數(shù)量、脈沖干擾、移動(dòng)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(jì)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(jī)物協(xié)同過程對(duì)多業(yè)務(wù)信息傳輸?shù)膮f(xié)同交互、低時(shí)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(duì)封閉,工業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通難,用戶使用體驗(yàn)較差。

根據(jù)智能化開采場(chǎng)景中大規(guī)模機(jī)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(tái),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(shí)現(xiàn)提供基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和應(yīng)用保障[3]。

圖2以煤礦為例描述了礦山動(dòng)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(dòng)傳輸?shù)男枨?②支持人、機(jī)、物之間的設(shè)備直連(Device-to-Device,D2D),進(jìn)一步提高業(yè)務(wù)交互效率,并通過多跳實(shí)現(xiàn)應(yīng)急場(chǎng)景中的斷點(diǎn)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(dòng)邊緣計(jì)算,實(shí)現(xiàn)設(shè)備的自主化管控,減少網(wǎng)絡(luò)控制時(shí)延。

圖2 智能礦山協(xié)同作業(yè)場(chǎng)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(jī)物協(xié)同作業(yè)場(chǎng)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(dòng)態(tài)受限空間非高斯脈沖干擾下的信道估計(jì)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(chǎng)景多樣;設(shè)備布設(shè)復(fù)雜;隨著作業(yè)設(shè)備的聯(lián)動(dòng)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(yán)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(jì)及干擾管理問題嚴(yán)峻,限制了高可靠、高帶寬、低時(shí)延的先進(jìn)通信技術(shù)與通信系統(tǒng)在煤礦井下的應(yīng)用。

(2)動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)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(diǎn)和傳輸需求差別很大,且動(dòng)態(tài)多變。因此,在業(yè)務(wù)交互高峰時(shí)段極易出現(xiàn)多條鏈路對(duì)頻譜等多類資源的競(jìng)爭(zhēng),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(jī)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(dòng)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(dòng)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(dòng)態(tài)變化、信號(hào)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(zhēng)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(jī)器人、設(shè)備、系統(tǒng)等數(shù)據(jù)的高效實(shí)時(shí)接入與傳輸難以得到保證。

3.1 礦山動(dòng)態(tài)開采環(huán)境的無線信道估計(jì)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(duì)信道干擾進(jìn)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(jì)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(shí)-頻色散特點(diǎn)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(shí)積累[11-13]。僅少數(shù)文獻(xiàn)[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(xiàn)[16]通過設(shè)計(jì)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(shí)的遍歷平均組速率下界的解析表達(dá)式。文獻(xiàn)[17]結(jié)合統(tǒng)計(jì)CSI 和非完美實(shí)時(shí)CSI 設(shè)計(jì)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(jì)CSI 和非完美實(shí)時(shí)CSI 兩類用戶的互干擾影響。文獻(xiàn)[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(jì)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(jì)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(jì)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(duì)無線信道的影響非常嚴(yán)重[19-22]。分析和掌握工業(yè)環(huán)境中隨機(jī)噪聲的非平穩(wěn)特點(diǎn)、時(shí)變特征、時(shí)間相關(guān)性等,并對(duì)其進(jìn)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(jì)性能,并降低系統(tǒng)誤碼率[19-22]。因此,為進(jìn)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(dòng)態(tài)作業(yè)下非高斯工業(yè)噪聲環(huán)境對(duì)信道傳輸?shù)挠绊懖⒃O(shè)計(jì)針對(duì)非高斯噪聲的預(yù)編碼。

3.2 礦山多用戶協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景的無線資源分配

協(xié)同作業(yè)場(chǎng)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(shí)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(shí)變規(guī)則,針對(duì)礦井的場(chǎng)景特性及需求設(shè)計(jì)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(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更靠近用戶端,降低用戶的交互時(shí)延[23]。然而,智能礦山場(chǎng)景中用戶的移動(dòng)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(duì)滿足高效穩(wěn)定的分布式算法設(shè)計(jì)帶來了挑戰(zhàn)。

高動(dòng)態(tài)作業(yè)環(huán)境下的快速網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫纬珊唾Y源分配問題可以利用圖論建模進(jìn)行簡(jiǎn)化[24-26]。在簡(jiǎn)化的圖模型中設(shè)計(jì)資源分配方法可以進(jìn)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(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)描述的準(zhǔn)確度[24-26]。文獻(xiàn)[27]利用超圖對(duì)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(shí)所承載的流量比傳統(tǒng)圖模型建模時(shí)高出30%。文獻(xiàn)[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(xiàn)[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(chǔ)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(dòng)下,研究者在低服務(wù)時(shí)延的移動(dòng)邊緣計(jì)算、基于業(yè)務(wù)特性感知的存儲(chǔ)通信、基于業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)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(jī)制保障紛繁多變的業(yè)務(wù)傳輸需求。基于多業(yè)務(wù)屬性耦合的資源分配方案設(shè)計(jì)也是礦山多用戶協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景中亟待解決的問題。

3.3 礦山多用戶協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景的D2D 鏈路資源分配

基于微基站的分布式存儲(chǔ)雖能有效減小井下微基站傳輸負(fù)擔(dān),降低時(shí)延,但當(dāng)用戶接入過載時(shí),微基站仍會(huì)出現(xiàn)下載時(shí)延高及覆蓋性差等問題,無法實(shí)現(xiàn)井下數(shù)據(jù)的高效連續(xù)傳輸[32]。將移動(dòng)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(jìn)一步減輕微基站的負(fù)載壓力,實(shí)現(xiàn)無縫覆蓋。

然而,D2D 鏈路的加入同時(shí)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(shí)會(huì)不可避免地產(chǎn)生一定數(shù)量級(jí)的同信道干擾,如何對(duì)D2D 鏈路與蜂窩鏈路的資源競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系建模是礦山多用戶協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景資源分配的關(guān)鍵問題?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)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(chǎng)景進(jìn)行了綜合分析[35-36],但未考慮到D2D 通信技術(shù)的引入對(duì)網(wǎng)絡(luò)覆蓋的影響。文獻(xiàn)[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(píng)估拉格朗日函數(shù)的近鄰算子來解決該等價(jià)凸問題。文獻(xiàn)[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(duì)個(gè)體或群體在資源分配中的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系進(jìn)行建模。文獻(xiàn)[39]提出一種基于勢(shì)博弈的分布式功率分配方案,實(shí)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(duì)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(dòng)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(chǎng)景,需要借助博弈論對(duì)復(fù)雜的資源競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系建模。

3.4 礦山多源接入信道資源的動(dòng)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(dòng)態(tài)接入[40]。文獻(xiàn)[41]將IEEE 802.11ah 協(xié)議用于井下安全監(jiān)測(cè)傳感設(shè)備的接入傳輸,并初步驗(yàn)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(cè)監(jiān)視的信道訪問機(jī)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(jìng)爭(zhēng)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(jì)。

文獻(xiàn)[45]將異構(gòu)機(jī)器到機(jī)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(jìn)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(xiàn)[46]面向工業(yè)M2M 通信提出了基于Lyapunov 優(yōu)化和定價(jià)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(xiàn)[47]通過聯(lián)合優(yōu)化傳輸時(shí)間及分組用戶錯(cuò)誤概率達(dá)到短包傳輸用戶有效信息需求吞吐量最大化。此外,動(dòng)態(tài)的資源分配能應(yīng)對(duì)信道與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)變問題,維持系統(tǒng)服務(wù)性能長時(shí)穩(wěn)定。文獻(xiàn)[48]提出基于多智能體強(qiáng)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(xiàn)[49]提出基于二階隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的移動(dòng)預(yù)測(cè)方案,優(yōu)化5G 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中用戶動(dòng)態(tài)資源分配切換。文獻(xiàn)[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(shí)時(shí)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(shì)。多維通信資源分配需要結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)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(chǎng)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(dòng)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(shí)-頻域統(tǒng)計(jì)特性;設(shè)計(jì)相應(yīng)的信道估計(jì)以及預(yù)編碼算法。

(2)深入挖掘智能礦山作業(yè)場(chǎng)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(jì)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(shí)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(dòng)態(tài)調(diào)整、分組、切換與接入;實(shí)現(xiàn)時(shí)域、空域、編碼域及功率域等多維資源的精細(xì)化協(xié)同管理和分配。

4 多業(yè)務(wù)屬性驅(qū)動(dòng)的礦山動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景無線通信關(guān)鍵技術(shù)

針對(duì)礦山動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)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(dòng)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(shí)-頻域動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)規(guī)律,對(duì)無線系統(tǒng)捕獲的非完美CSI 進(jìn)行估計(jì);利用設(shè)計(jì)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(chǎng)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(shí)現(xiàn)用戶或設(shè)備的多維業(yè)務(wù)屬性感知;綜合運(yùn)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(chǎng)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(dòng)的礦山動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)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(dòng)態(tài)開采環(huán)境的非完美CSI 估計(jì)及預(yù)編碼設(shè)計(jì)

采、掘、運(yùn)等大型機(jī)電裝備的位置變化、啟動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的電磁脈沖干擾,運(yùn)行時(shí)供電電流會(huì)隨著作業(yè)環(huán)境、功率需求波動(dòng),造成作業(yè)環(huán)境下無線信道特性的變化,嚴(yán)重影響井下信道估計(jì)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(dòng)態(tài)開采環(huán)境的非完美CSI 估計(jì)及預(yù)編碼設(shè)計(jì)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(dòng)態(tài)作業(yè)環(huán)境中的實(shí)際場(chǎng)景測(cè)試數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計(jì)方法對(duì)井下的隨機(jī)脈沖噪聲和周期性脈沖噪聲進(jìn)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(jī)脈沖噪聲的時(shí)間相關(guān)性,建立有記憶的隨機(jī)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(duì)無線信道沖擊響應(yīng)的動(dòng)態(tài)去噪。針對(duì)去噪后的信道響應(yīng),可設(shè)計(jì)基于輔助導(dǎo)頻的信道估計(jì)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(diǎn),形成符合礦山開采環(huán)境的信道的空-時(shí)-頻域統(tǒng)計(jì)信道模型,從而形成統(tǒng)計(jì)學(xué)CSI。

圖6 礦山動(dòng)態(tài)開采環(huán)境的CSI 估計(jì)及預(yù)編碼設(shè)計(jì)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(jì),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(shí)編碼和波束成形聯(lián)合處理技術(shù),可抑制脈沖噪聲對(duì)系統(tǒng)容量的影響。在接收端采用混合消噪法對(duì)預(yù)編碼設(shè)計(jì)的信號(hào)進(jìn)行脈沖噪聲消除可降低傳輸誤碼率。針對(duì)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(jìn)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(chǎng)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(chǎng)景下,為了能夠快速響應(yīng)用戶設(shè)備的動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)傳輸需求變化,及時(shí)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(shí)變規(guī)則,尋找多源業(yè)務(wù)屬性耦合驅(qū)動(dòng)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(diǎn)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(diǎn)向多源業(yè)務(wù)交互的虛擬域節(jié)點(diǎn)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(hào);c1～c3為邊緣服務(wù)器的標(biāo)號(hào);m1～m8為用戶/設(shè)備節(jié)點(diǎn)的標(biāo)號(hào)。隨后,當(dāng)圖中發(fā)生業(yè)務(wù)交互時(shí),使用超圖匹配與最大獨(dú)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(diǎn)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(jìn)一步降低無線系統(tǒng)中多節(jié)點(diǎn)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(dú)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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)度得到最少可用的子信道數(shù)。并按照節(jié)點(diǎn)度從高到低依次刪除節(jié)點(diǎn),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(diǎn)。之后將信道類比為不同的顏色并按節(jié)點(diǎn)刪除的倒序依次將每個(gè)節(jié)點(diǎn)染色,從而使得從屬于同一超邊的節(jié)點(diǎn)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?fù)涞膭?dòng)態(tài)演進(jìn),超圖染色能夠快速響應(yīng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化,以較低的復(fù)雜度,實(shí)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(dòng)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(shí)可能出現(xiàn)某一設(shè)備節(jié)點(diǎn)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(shí)通信系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)斷點(diǎn)續(xù)傳,可以采用博弈論設(shè)計(jì)單跳/多跳D2D 的自適應(yīng)鏈路接入機(jī)制,如圖8所示。

根據(jù)用戶節(jié)點(diǎn)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(diǎn)具有相同的業(yè)務(wù)類型及屬性,且同一集群內(nèi)節(jié)點(diǎn)可以通過建立單跳或多跳鏈路實(shí)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(diǎn)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(shí)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(shí)現(xiàn)多跳D2D 鏈路的最優(yōu)路徑選擇,進(jìn)一步降低傳輸時(shí)延。

D2D 鏈路與現(xiàn)有蜂窩鏈路競(jìng)爭(zhēng)頻譜資源時(shí)會(huì)引入一定數(shù)量級(jí)的互干擾,且智能化開采和機(jī)器人應(yīng)用中業(yè)務(wù)交互時(shí)QoS 的差異化需求與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)都是動(dòng)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(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下資源分配決策實(shí)時(shí)性與系統(tǒng)性能之間的折衷。

首先,通過速率、優(yōu)先級(jí)、時(shí)延等不同指標(biāo)來綜合表征井下交互業(yè)務(wù)在時(shí)延、丟包率、抖動(dòng)、有效速率與優(yōu)先級(jí)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(gè)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(dú)立集維度k≥3),以解決整體系統(tǒng)容量最大化、傳輸時(shí)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(hào);Np為信道標(biāo)號(hào);Nr為鏈路標(biāo)號(hào)。以3-維匹配為例,如圖10所示,首先對(duì)用戶節(jié)點(diǎn)到達(dá)和消失的過程進(jìn)行建模,然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)、業(yè)務(wù)和無線網(wǎng)絡(luò)頻譜資源之間進(jìn)行匹配博弈的最佳時(shí)刻,以達(dá)到整體干擾和用戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)質(zhì)量的均衡,圖10中,u1～u4為用戶標(biāo)號(hào);s1～s4為信道標(biāo)號(hào);M1～M4為業(yè)務(wù)標(biāo)號(hào);t為時(shí)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(dòng)態(tài)接入與多維通信資源分配

針對(duì)礦山各生產(chǎn)作業(yè)環(huán)節(jié)的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)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(shí)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(dòng)態(tài)調(diào)整、分組與切換;基于動(dòng)態(tài)圖匹配理論、馬爾科夫決策,實(shí)現(xiàn)對(duì)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(xì)化協(xié)同管理和快速動(dòng)態(tài)分配。

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

針對(duì)傳感監(jiān)測(cè)等周期性數(shù)據(jù),將其傳輸時(shí)間劃分為長度不等的時(shí)隙,每個(gè)時(shí)隙可分配給多個(gè)用戶節(jié)點(diǎn),相同時(shí)隙的多個(gè)節(jié)點(diǎn)通過非正交多址的方式進(jìn)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(shí)隙等約束條件,建立最優(yōu)化用戶數(shù)、系統(tǒng)公平性、時(shí)延、QoS 權(quán)衡等優(yōu)化問題,圖11中,T為總傳輸時(shí)間;γij為第i,j個(gè)節(jié)點(diǎn)間傳輸所用的時(shí)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(chǎng)景中,通過子信道或時(shí)隙分配方式為數(shù)據(jù)傳輸分配專用信道和傳輸時(shí)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(duì)問題求解。

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

針對(duì)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(jìng)爭(zhēng)與時(shí)隙的分組方式,如圖12所示,在時(shí)域上構(gòu)建多個(gè)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)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(gè)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)隙窗口。分配到同一時(shí)隙窗口的用戶,當(dāng)有數(shù)據(jù)發(fā)送時(shí),采用競(jìng)爭(zhēng)方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。在該模式下,建立系統(tǒng)時(shí)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(jiǎn)化求解。

圖12 競(jìng)爭(zhēng)與時(shí)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(dòng)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(dòng)態(tài)圖匹配、馬爾科夫決策等實(shí)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(jī)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(jī)物協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)需求,但仍有以下技術(shù)瓶頸亟需解決:①動(dòng)態(tài)受限空間非高斯脈沖干擾下的信道估計(jì)與干擾管理;②動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)快速響應(yīng);③多源異構(gòu)用戶的動(dòng)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(diǎn)和對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)屬性,有針對(duì)性地對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的物理信道、物理資源進(jìn)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(gè)方面進(jìn)行解決:①基于礦山動(dòng)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(jì)學(xué)特性的非完美CSI 估計(jì)及預(yù)編碼設(shè)計(jì);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(dòng)態(tài)調(diào)整、分組、切換與接入;實(shí)現(xiàn)時(shí)域、空域、編碼域及功率域等多維資源的精細(xì)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(dòng)的礦山動(dòng)態(tài)協(xié)同作業(yè)場(chǎng)景無線通信模式,從信道-鏈路-業(yè)務(wù)多維匹配的角度實(shí)現(xiàn)礦山用戶的無線資源快速分配,對(duì)推動(dòng)礦山智能化開采技術(shù)革命有重要意義。