電力載波通信中接收端通路噪聲規(guī)避系統(tǒng)設(shè)計(jì)

劉彥甲+晉會(huì)杰

摘 要： 以電力載波通信中接收端通路噪聲為研究對(duì)象，提出基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換限波的噪聲干擾規(guī)避設(shè)計(jì)。根據(jù)噪聲具有的頻譜特性構(gòu)建噪聲時(shí)間序列信號(hào)測(cè)量模型，由于不同噪聲信號(hào)具有不同的時(shí)間序列，計(jì)算噪聲信號(hào)的功率譜并獲取功率譜值，通過(guò)運(yùn)用噪聲時(shí)間序列信號(hào)測(cè)量模型對(duì)噪聲信號(hào)實(shí)現(xiàn)判定；依據(jù)噪聲信號(hào)在分?jǐn)?shù)階傅里葉域的特征，將信號(hào)變化至傅里葉域，在該域中實(shí)現(xiàn)一維遮蓋處理，濾除非平穩(wěn)寬帶干擾信號(hào)，再重新變換至?xí)r域中；在傅里葉域中構(gòu)造濾波器，利用門限值對(duì)接收端信號(hào)進(jìn)行調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)噪聲信號(hào)規(guī)避設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)證明，利用所提方法可有效避免載波通信接收端的噪聲信號(hào)影響。

關(guān)鍵詞： 電力； 載波通信； 分?jǐn)?shù)階傅里葉； 噪聲信號(hào)

中圖分類號(hào)： TN911.4?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）17?0167?04

Design of access noise circumvention system for receiving terminal

in power line carrier communication

LIU Yanjia， JIN Huijie

（School of Information and Electronic Engineering， Shangqiu Institute of Technology， Shangqiu 476000， China）

Abstract： Taking access noise of receiving terminal in power line carrier communication as a research object， a noise interference circumvention design based on fractional Fourier transform waveform limitation is proposed. According to spectral characteristic of noise， a noise signal measurement model based on time series was constructed. Since different noise signals have various time series， the power spectrum of noise signal is calculated to acquire the power spectrum. The noise signal is judged by means of noise signal measurement model based on time series. On the basis of the characteristic of noise signal in fractional Fourier domain， the signal is transformed into Fourier domain， in which the signal is processed with one?dimensional to filter out the interference signal of non?stationary wideband and retransformed into time domain. The filter was constructed in Fourier domain. The receiving terminal signal is adjusted with the threshold value to realize the design of noise signal circumvention. The experimental results show that the method can avoid the influence of the carrier communication receiving terminal on noise signal effectively.

Keywords： electric power； carrier communication； fractional Fourier； noise signal

0 引 言

目前通信技術(shù)發(fā)展迅猛，給人們生活帶來(lái)了巨大改變，在解決“最后一公里”的方案中電力線載波通信技術(shù)意義重大，它正逐漸融入到人們的生活中[1]。在信息家電、樓宇智能及Internet接入等領(lǐng)域中電力線載波通信都得到了廣泛應(yīng)用，擁有非常高的關(guān)注度[2?3]。

文獻(xiàn)[4]提出整個(gè)通信系統(tǒng)研究中電力線載波通信噪聲特性是必不可少的一部分，針對(duì)它的研究與仿真意義重大。對(duì)于實(shí)際通信過(guò)程而言，對(duì)信道噪聲特性進(jìn)行研究能夠讓通信系統(tǒng)明確如何規(guī)避通信過(guò)程中的噪聲影響。噪聲特性研究能夠使硬件或編碼等領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)應(yīng)對(duì)措施具有更優(yōu)的針對(duì)性和可行性，使通信質(zhì)量提升；為了更加細(xì)致的研究整個(gè)通信系統(tǒng)，可以通過(guò)對(duì)信道噪聲的仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)，因此需構(gòu)建一個(gè)關(guān)于電力線載波通信噪聲的仿真系統(tǒng)[5?6]。文獻(xiàn)[7]中提到信息時(shí)代的進(jìn)步離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，激增的寬帶需求表明人們通信需求越來(lái)越大。通信領(lǐng)域中電力線通信以其網(wǎng)絡(luò)分布廣、無(wú)需重新布線等優(yōu)點(diǎn)受到人們青睞，應(yīng)用較廣。作為通信信道中最重要的一項(xiàng)參數(shù)，只有細(xì)致了解信道噪聲特性后，才能實(shí)現(xiàn)在電力線上的高速通信。然而為電力傳輸設(shè)計(jì)的電力線網(wǎng)絡(luò)，眾多負(fù)載項(xiàng)使噪聲的產(chǎn)生也趨于多樣化[8?9]。

考慮到噪聲對(duì)電力線載波通信質(zhì)量的影響，提出基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換限波的噪聲干擾規(guī)避設(shè)計(jì)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試其性能。endprint

1 電力載波通信接收端噪聲規(guī)避設(shè)計(jì)過(guò)程

1.1 電力載波通信噪聲分析及建模

可以用一個(gè)白噪聲源濾波簡(jiǎn)單地合成背景噪聲，其過(guò)程為：高斯白噪聲→濾波器→背景噪聲。由平面上的傳遞函數(shù)表示噪聲整形濾波器，則：

（1）

式中：表示移動(dòng)平均部分函數(shù)；表示自回歸部分函數(shù)；代表濾波器系數(shù)；表示的反轉(zhuǎn)平面；分別為移動(dòng)平均部分函數(shù)和自回歸部分函數(shù)中的參數(shù)。

運(yùn)用自回歸部分函數(shù)處理噪聲模型，當(dāng)時(shí)，參數(shù)可用自回歸頻譜分析測(cè)量噪聲信號(hào)并確定信號(hào)。因?yàn)殡S時(shí)間推移，背景噪聲的功率譜密度變化緩慢，所以當(dāng)模擬噪聲環(huán)境改變時(shí)，就需要改變參數(shù)。

若用一個(gè)階差分方程來(lái)描述信號(hào)模型，則：

（2）

式中：表示隨機(jī)噪聲序列；分別表示第個(gè)，個(gè)隨機(jī)噪聲序列；表示零均值白噪聲；分別表示第個(gè)，個(gè)白噪聲；代表階濾波器參數(shù)；表示階數(shù)。

在系數(shù)取值范圍不同的條件下，可將模型分為以下三種：

（1） 滑動(dòng)平均模型（MA模型）

式（2）中，當(dāng)時(shí)，此模型即為MA模型?？擅枋瞿Ｐ拖到y(tǒng)函數(shù)為：

（3）

式（3）表明，該模型只存在零點(diǎn)，除了原點(diǎn)外沒(méi)有其他極點(diǎn)，故此也稱其為全零點(diǎn)模型。模型零點(diǎn)如果全部在單位圓內(nèi)部，則該模型的相位系統(tǒng)最小時(shí)具有可逆性。

（2） 自回歸模型（AR模型）

差分方程中，當(dāng)，時(shí)，此時(shí)該模型即為AR模型。可描述該模型系統(tǒng)函數(shù)為：

（4）

式（4）表明，該模型只存在極點(diǎn)，除了原點(diǎn)外沒(méi)有其他零點(diǎn)，所以也稱其為全極點(diǎn)模型。所有極點(diǎn)只有全部處在單位圓內(nèi)才能使模型穩(wěn)定。

（3） 自回歸滑動(dòng)平均模型（ARMA模型）

可描述該模型的系統(tǒng)函數(shù)為：

（5）

通過(guò)典型噪聲源激勵(lì)產(chǎn)生的線性系統(tǒng)都可視為許多平穩(wěn)隨機(jī)序列，它是由典型噪聲源激勵(lì)線性系統(tǒng)產(chǎn)生的，通常這種噪聲源一般都是白噪聲序列源。以模型輸出功率譜來(lái)表示平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的功率譜，則：

（6）

式中：表示隨機(jī)信號(hào)功率譜；表示噪聲方差；表示隨機(jī)信號(hào)系統(tǒng)函數(shù)。

在已知自回歸模型的各個(gè)參數(shù)及模型輸入白噪聲方差和信號(hào)功率譜的情況下，運(yùn)用系統(tǒng)沖激響應(yīng)，通過(guò)卷積定理可獲得：

（7）

式中：表示隨機(jī)信號(hào)序列；表示白噪聲；表示沖激響應(yīng)。

由上述過(guò)程可求出系統(tǒng)輸出信號(hào)，即背景噪聲信號(hào)。

1.2 載波通信接收端噪聲干擾規(guī)避設(shè)計(jì)

假設(shè)代表待調(diào)制信號(hào)數(shù)據(jù)序列，發(fā)送端OFDM系統(tǒng)中的信號(hào)在分?jǐn)?shù)階傅里葉域中的表達(dá)式為：

（8）

式中：為待調(diào)制信號(hào)在分?jǐn)?shù)傅里葉域中的表達(dá)式；表示調(diào)制信號(hào)數(shù)量；為常數(shù)；表示信號(hào)頻率。

定義非平穩(wěn)寬帶干擾信號(hào)（LFM）的離散形式為：

（9）

式中：為沖擊函數(shù)；為常數(shù)。

在信道內(nèi)考慮存在非平穩(wěn)寬帶干擾信號(hào)，假設(shè)信道噪聲是，則接收端信號(hào)可描述為：

（10）

式中：為輸出調(diào)制信號(hào)序列；為干擾信號(hào)。將式（10）變換成分?jǐn)?shù)階傅里葉形式：

（11）

選擇適合的帶阻濾波器能夠過(guò)濾掉分?jǐn)?shù)階傅里葉域中非平穩(wěn)寬帶干擾信號(hào)，則分?jǐn)?shù)階傅里葉域中帶阻濾波器的特性可描述為：

（12）

式中表示參考門限。

經(jīng)過(guò)帶阻濾波器處理并運(yùn)用分?jǐn)?shù)階傅里葉進(jìn)行反變換，獲得：

（13）

式中表示濾除LFM干擾所獲取的信號(hào)。

通過(guò)在二維平面上搜索信號(hào)的分?jǐn)?shù)階傅里葉變換能量，可獲得峰值對(duì)應(yīng)點(diǎn)的位置，因此，描述信號(hào)的階分?jǐn)?shù)階傅里葉域?yàn)椋?/p>

（14）

式中：階分?jǐn)?shù)階傅里葉域，輸出調(diào)制信號(hào)序列為；待調(diào)制的調(diào)制信號(hào)為；干擾信號(hào)為；信道噪聲為。

LFM干擾能量大部分聚集在以為中心的窄帶內(nèi)，為有效規(guī)避信號(hào)干擾，在分?jǐn)?shù)階傅里葉域構(gòu)造具有一定特性的帶阻濾波器，則：

（15）

2 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

為有效抑制電力線載波通信中的接收端噪聲信號(hào)，通過(guò)以下實(shí)驗(yàn)證明文中方法的可行性。首先，實(shí)驗(yàn)給出一組含噪聲信號(hào)序列及一組不含噪聲信號(hào)序列，通過(guò)運(yùn)用文中構(gòu)建的噪聲測(cè)量模型及維格納?威利噪聲識(shí)別方法對(duì)兩組含噪聲信號(hào)進(jìn)行識(shí)別實(shí)驗(yàn)，比較文中模型及維格納?威利噪聲識(shí)別方法是否能夠準(zhǔn)確辨別含噪聲信號(hào)序列。具體如圖1～圖6所示。

實(shí)驗(yàn)中圖1給出一組不含噪聲信號(hào)序列，通過(guò)運(yùn)用文中噪聲測(cè)量模型及維格納?威利噪聲識(shí)別方法對(duì)圖1中的信號(hào)序列進(jìn)行是否含噪聲辨別實(shí)驗(yàn)。圖2為利用維格納?威利噪聲識(shí)別方法的辨識(shí)結(jié)果，觀察圖2可以看出，對(duì)圖1的識(shí)別結(jié)果是一組含噪聲信號(hào)的數(shù)據(jù)序列，但事實(shí)上實(shí)驗(yàn)給出的第一組信號(hào)序列為不含噪聲的信號(hào)序列，因此，維格納?威利噪聲識(shí)別方法并未有效識(shí)別第一組信號(hào)序列。

再觀察圖3可以看出，圖3為利用本文噪聲測(cè)量模型進(jìn)行信號(hào)序列辨識(shí)的結(jié)果，圖3中輸出信號(hào)波形基本與圖1一致，即不含噪聲信號(hào)序列圖像，因此利用本文噪聲測(cè)量模型有效地辨別了第一組信號(hào)序列。第二組原含噪聲圖像及辨識(shí)信號(hào)圖像結(jié)果如圖4所示。

圖5是利用維格納?威利方法對(duì)第二組含噪聲信號(hào)序列進(jìn)行識(shí)別后輸出的結(jié)果，可以看出實(shí)驗(yàn)給定為含噪聲信號(hào)序列，但該方法輸出的結(jié)果卻是不含噪聲信號(hào)序列，錯(cuò)誤率非常高，則維格納?威利噪聲識(shí)別方法不是有效辨別噪聲信號(hào)的方法。圖6為利用本文噪聲測(cè)量模型對(duì)第二組含噪聲信號(hào)序列實(shí)現(xiàn)辨識(shí)的結(jié)果，從圖6中能夠看出該信號(hào)為典型的含噪信號(hào)，表明本文噪聲測(cè)量模型能夠有效地辨別噪聲信號(hào)序列。

為有效規(guī)避電力載波通信接收端的噪聲信號(hào)，該實(shí)驗(yàn)給出6組含噪聲的信號(hào)，利用本文分?jǐn)?shù)階傅里葉限波噪聲抑制方法及NBI噪聲抑制方法對(duì)6組含噪聲信號(hào)進(jìn)行噪聲抑制，比較濾除噪聲信號(hào)耗時(shí)及輸出不含噪聲信號(hào)調(diào)節(jié)次數(shù)，具體數(shù)據(jù)如表1，表2所示。endprint

表1為利用NBI方法濾除噪聲耗時(shí)及信號(hào)調(diào)節(jié)次數(shù)統(tǒng)計(jì)表，表2為利用本文方法濾除噪聲耗時(shí)及信號(hào)調(diào)節(jié)次數(shù)，比較表1和表2能夠明顯看出，運(yùn)用NBI方法實(shí)現(xiàn)濾除噪聲處理耗時(shí)明顯要比利用本文方法濾除噪聲信號(hào)耗時(shí)長(zhǎng)，本文方法耗時(shí)最高為9.6 s，而NBI方法最高耗時(shí)已經(jīng)達(dá)到4.46 min，表明本文分?jǐn)?shù)階傅里葉限波噪聲抑制方法在濾除噪聲信號(hào)方面效率較高。

輸出抑制噪聲信號(hào)調(diào)節(jié)次數(shù)，本文分?jǐn)?shù)階傅里葉限波噪聲抑制方法都是通過(guò)一次就成功輸出抑制噪聲信號(hào)，顯示了本文方法的穩(wěn)定性和優(yōu)越性。

3 結(jié) 語(yǔ)

電力線載波通信中常常含有大量不同種類的噪聲信號(hào)，為有效抑制干擾信號(hào)，本文提出基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換限波的噪聲干擾規(guī)避設(shè)計(jì)。首先，依據(jù)噪聲信號(hào)具備的特殊性質(zhì)建立噪聲信號(hào)測(cè)量模型，同時(shí)根據(jù)不同噪聲存在不同時(shí)間序列，求解噪聲功率譜，以此判定信道內(nèi)是否存在噪聲；其次，基于分?jǐn)?shù)階傅里葉理論對(duì)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，進(jìn)行一維遮蓋操作后濾除LFM干擾信號(hào)，通過(guò)在接收端調(diào)節(jié)信號(hào)以實(shí)現(xiàn)電力載波通信接收端噪聲信號(hào)的抑制過(guò)程。

注：本文通訊作者為晉會(huì)杰。

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