基于稀疏贝叶斯学习的MIMO电力线脉冲噪声消除

为提高多输入多输出(MIMO)电力线通信系统对抗脉冲噪声的能力,基于稀疏贝叶斯学习的理论,利用脉冲噪声在电力线上的相关性,提出了一种消除MIMO电力线脉冲噪声的方案。方案使用全部子载波来联合估计脉冲噪声和可用子载波上的信号,无需训练脉冲噪声的统计信息。仿真中脉冲噪声拟合采用Bivariate Middleton Class A模型,结果表明该方案抗脉冲噪声性能比只使用空子载波的多观测向量稀疏贝叶斯学习(MSBL)方案提升了11dB。     

低压电力线通信自适应脉冲噪声抑制

针对脉冲噪声严重影响电力线通信系统传输性能,提出一种室内电器脉冲噪声估计和抑制方法.首先,分析室内脉冲噪声的特性,在通信过程中对传输信号进行交织操作.然后,在接收端利用矩估计的方法对脉冲噪声的特征参数进行估计,根据估计的脉冲噪声信息建立噪声抑制的自适应门限.最后,根据自适应门限对电力线脉冲噪声进行抑制.仿真结果表明,所...     

基于时频峰值滤波的电力线通信噪声消除方法

为了克服电力线通信系统(PLC)中存在的大量噪声,改善低信噪比情况下电力线通信系统通信质量,提高电力线通信系统可靠性,引入时频峰值滤波(TFPF)算法作为电力线通信系统的噪声消除技术。时频峰值滤波算法通过频率调制将电力线含噪信号调制成解析信号的瞬时频率,利用解析信号的Wigner-Ville分布的峰值进行瞬时频率估计,从而恢复有效信号。针对电力线通信系统信号的非线性特性,利用加窗的Wigner-Ville分布实现TFPF。实验证明,在低信噪比情况下,该方法可以有效地消除电力线通信系统噪声,降低误码率(BE     

低压电力线信道脉冲噪声的幅值与宽度特征

在低压电力线信道的各种噪声中,脉冲噪声可能会使通信系统引起瞬间误码率升高,严重影响了低压电力线通信可靠性。根据脉冲噪声的幅值和宽度与背景噪声的区别,即幅值相差10~50 d B,且脉冲宽度约为几十微秒到几毫秒的特性,在时域中,通过窗函数设定脉冲噪声门限值过滤低压电力线背景噪声,根据实测数据计算出信号噪声中的最大值和最小值,将信号变化范围划分为四组矩形窗函数,以识别出50~200 k Hz频率范围的脉冲噪声。     

电力线通信信道噪声测量与特性分析

噪声干扰是影响电力线通信可靠性的最主要因素之一,主要包括五类噪声:有色背景噪声、窄带噪声、异步于工频的周期脉冲噪声、同步于工频的周期脉冲噪声和异步脉冲噪声.搭建了背景噪声测量电路,测量了实际电力线通信信道噪声,分析了电力线通信信道噪声的一般特性,为今后建立电力线通信信道噪声的可靠模型提供了理论支持.     

一种基于改进VPGA优化Elman神经网络的电力线通信数据处理算法

为了提高宽带电力线通信系统的通信质量,基于宽带电力线通信系统的基本原理,构建了宽带电力线通信系统的仿真模型。以广东云浮某小区用户电表的实际采集数据作为原始数据,在500 m的四径信道模型下,分别引入了BP神经网络和Elman神经网络进行了通信质量的仿真测试。针对神经网络算法普遍存在的抗噪声性能差的缺点,提出一种基于改进VPGA优化的Elman神经网络用于电力线通信系统解映射模块的数据处理,并进行了仿真测试。实验结果表明,该算法不占用宝贵的频谱资源且实现方便,并且除去信号被噪声淹没等极端恶劣的信道环境以外,均可以显著提高宽带电力线通信系统的通信质量,降低误码率。     

一种改进的马尔科夫链及其在电力线通信信道脉冲噪声建模中的应用

脉冲噪声干扰严重影响电力线通信的可靠性。针对电力线通信信道脉冲噪声的幅值特性,提出了一种改进的马尔科夫链（峰式马尔科夫链）,建立了脉冲噪声幅值的传统马尔科夫链模型和峰式马尔科夫链模型。通过比较两种模型,发现峰式马尔科夫链所建立模型保留了更多脉冲噪声幅值特性,与实际模型更相符。利用所建立峰式马尔科夫链模型仿真出电力线脉冲噪声幅值序列,比较两者转移概率矩阵中各概率值,误差很小,说明峰式马尔科夫链非常适合建立电力线通信信道脉冲噪声幅值模型。     

基于适应性扩展和阈值分割的低压电力线信道数据处理算法的研究与应用

为了克服电力线通信系统中严重的多径衰落效应,改善低压电力线通信系统的通信质量,引入基于适应性扩展和阈值分割的数据处理算法。建立了OFDM通信系统以及电力线信道的仿真模型,分别对适应性扩展算法以及三级阈值分割算法在电力线通信领域的应用进行了仿真分析。与传统的OFDM通信系统的信道估计技术相比,该算法不占用宝贵的频带资源并且易于实现。实验证明,除去信号被噪声淹没等一些极端情况,对于各种多径信道,该方法均可以有效对抗多径衰落特性,降低误码率(BER),提高通信质量。     

基于双接口分集和数据样本的脉冲噪声抑制算法

针对电力线与无线双接口通信中的电力线突发脉冲噪声（BIN）的干扰问题,提出一种基于分集信号抵消和自适应阈值估计（DSC-ATE）的BIN抑制算法。首先,利用电力线和无线并行信道传输相同的分集信号,接收端通过分集信号抵消获得脉冲噪声样本,降低峰平比对阈值估计的影响;然后利用噪声样本对非线性函数的最佳阈值进行估计;最后对脉冲噪声进行抑制处理。为了提高算法的鲁棒性和可扩展性,该文通过引入折扣因子和学习率来实现算法在复杂度和精度之间的有效折中。与已有的非线性处理算法相比,该方法不需要噪声的先验统计信息,并可根据信道环境的变化自适应地调整阈值。仿真结果表明,所提算法在可靠性和阈值精度方面均具有显著提升。     

低压电力线信道中脉冲噪声的建模及仿真

在低压电力线信道的各种噪声中,随机脉冲噪声是影响高速电力线通信的主要因素.首先分析了低压电力线信道的噪声特性,尤其是脉冲噪声;通过将噪声状态分组,并引入过渡状态,建立了基于分群马尔可夫链的脉冲噪声统计模型,并用单差错状态Fritchman模型的无差错游程分布来拟合实际测量的概率曲线,从而得出模型的各参数值.最后进行了相应的测量及仿真,给出了脉冲间隔时间和脉冲宽度的概率分布曲线.仿真研究结果表明,所建模型是有效的.     

低压电力线信道中脉冲噪声的建模及仿真

在低压电力线信道的各种噪声中，随机脉冲噪声是影响高速电力线通信的主要因素。首先分析了低压电力线信道的噪声特性，尤其是脉冲噪声；通过将噪声状态分组，并引入过渡状态，建立了基于分群马尔可夫链的脉冲噪声统计模型，并用单差错状态Fritchman模型的无差错游程分布来拟合实际测量的概率曲线，从而得出模型的各参数值。最后进行了相应的测量及仿真，给出了脉冲间隔时间和脉冲宽度的概率分布曲线。仿真研究结果表明，所建模型是有效的。     

低压电力线通信信道噪声建模及仿真

噪声干扰是影响电力线通信可靠性的主要因素之一。搭建了电力线通信信道噪声测量电路,对低压环境电力线噪声进行了测量。根据实测数据,分别建立了背景噪声的自回归模型和脉冲噪声的改进马尔科夫模型,合成了电力线信道噪声,并进行了计算及仿真。结果表明：所建立的电力线通信信道噪声与所测量的实际噪声相比,背景噪声的功率谱密度几乎一致,脉冲噪声的统计规律误差很小,仿真合成的噪声图形与实测图形也有较好的相似度。     

基于最小二乘支持向量机和小波神经网络的电力线通信信道噪声建模研究

电力线通信是智能电网中的一种重要通信方式,电网中噪声干扰复杂,建立电力线通信信道噪声模型对于深入研究智能电网中低压电力线通信性能至关重要。针对低压电力线通信信道噪声特性,分别提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型和小波神经网络模型在电力线信道噪声中的应用。为了验证并比较LS-SVM和小波神经网络模型对时变的低压电力线信道噪声建模的有效性,在室内和室外环境下对低压电力线通信信道的噪声进行测量,基于大量的测量数据,研究两个模型的准确度和效率。结果表明,两个噪声模型能够很好地仿真和适应时变的低压电力线通信信道,LS-SVM模型有更高的精度和更短的仿真时间。此外,提出的两个模型与传统的Markovian-Gaussian模型进行比较,结果表明,两个噪声模型有更高的精度和更低的复杂度,尤其是LS-SVM模型能够代替传统的Markovian-Gaussian模型,更适合用作低压电力线通信信道噪声发生器。该噪声模型的提出对研究在电力线通信系统和无线通信系统中内部和外部电磁源的电磁干扰有重要意义。     

基于System Generator的宽带电力线脉冲噪声实现方法

随机脉冲噪声是影响用电信息采集系统中宽带电力线载波(BPLC)通信的关键因素。目前的评估测试技术中缺乏标准化的宽带电力线噪声建模和实现方法。研究了经典的Middleton Class-A脉冲噪声模型,分析了二项分布逼近泊松分布的条件,从伯努利实验模型出发,依据Middleton Class-A模型的脉冲指数设定满周期线性同余法生成伪随机序列的阈值,通过判定阈值以获取特定强度的泊松序列。该序列在加权因子部分进行数值运算,得到特定状态的噪声方差,利用乘法器与高斯白噪声序列相乘。所提Class-A脉冲噪声的System Generator模块化设计方法能够实现快速的算法验证,通过对比现场可编程门阵列(FPGA)输出与理论随机脉冲噪声的统计特性,证明了该实现方法的有效性与准确性。     

Markov-Middleton脉冲噪声模型的硬件实现方法

影响宽带电力线载波通信的关键因素之一是随机突发的脉冲噪声。目前的噪声研究大多停留在理论建模上,缺乏标准化的电力线噪声硬件实现方法。文中深入研究Markov-Middleton脉冲噪声模型,分析产生Markov性质的脉冲序列原理,利用System Generator和Xilinx Vivado联合仿真工具,设计出具有随机突发特性的电力线噪声生成系统,并完成该系统的硬件实现。通过对比现场可编程门阵列(FPGA)输出、Middleton Class A模型仿真与实测电力线噪声的统计特性,证明了该硬件实现方法能够生成具有随机突发性和时间相关性的脉冲噪声。通过搭建实验室环境下的电力线载波通信系统,测试不同参数下噪声对通信成功率的影响程度,对比其他的硬件实现方法,验证了所提方法的工程应用价值。     

低压电力线载波通信电器噪声特性研究

各种电器产生的噪声对电力线通信系统影响很大。目前对电力线信道中电器噪声的测量与分析方面的研究还不是很充分。基于大量的实测结果,利用MATLAB进行分析,讨论了电器开启、运行、关闭时的噪声特性;同一电器不同距离下噪声随距离的衰减情况;几种电器共同工作时的噪声叠加特性等等,对电力线通信中电器噪声影响进行了分析。同时提出了几种抑制措施,以减小电器噪声对电力线通信的影响。     

基于脉冲群的低压电力线噪声峰式马尔科夫链建模研究*

噪声干扰是影响低压电力线通信可靠性的主要因素之一。针对近年来国内外学者研究的噪声模型的不足,对一类具有自身特色噪声的模型进行了改进,建立了一种基于脉冲群的低压电力线噪声峰式马尔科夫链模型,并进行了仿真验证。仿真结果表明：只要噪声的幅值、宽度、间隔的状态足够多,脉冲群宽度和间隔的阈值设定合理,就可在这类噪声的建模基础上得到与实测噪声误差极小的仿真模型,且时域波形也有极高的相似度,为今后电力线通信信道噪声建模问题提供了切实可行的方案。     

电力线OFDM系统整数频偏估计算法

正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术是电力线通信中重要的调制技术,而OFDM系统的主要缺点之一是对载波频率偏移非常敏感,故载波频偏估计是OFDM系统的关键技术之一。对采用Chu序列的互相关整数频偏估计算法进行改进,提出了基于最大后验概率准则的整数频偏估计算法。该算法在原有算法基础上考虑训练序列周围的数据符号和噪声影响,增加了一个修正项,可以进一步降低整数频偏估计错误检测概率,提高估计的准确性。仿真结果表明,与原互相关算法相比,该算法降低了一般通信信道和电力线通信信道下的整数频偏估计错误检测概率,在电力线OFDM通信系统中具有良好的应用前景。     

PLC信道噪声建模及噪声发生器的设计

在对低压PLC信道噪声特性进行分析、建模仿真的基础上,由MATLAB／Simulink模型直接生成DSP代码．设计并实现了一种低压电力线噪声发生器。用于模拟电力线上几类主要的噪声,将其作为电力线通信系统中独立、可控的噪声源,为电力线通信系统调制解调技术及纠错编码的研究提供可控制的实验环境。实验证明该发生器输出的噪声可满足电力线通信系统设计的需要。     

电力线通信信道噪声模型研究现状

噪声干扰严重影响电力线通信的可靠性.测量了电力线通信信道噪声,说明了目前国内外对电力线通信信道噪声模型的研究现状.对于背景噪声,建立其自回归模型的手段已较为成熟;对于脉冲噪声这种随机的时间序列,自回归模型已不再适合,有人建立了其持续时间与间隔之间的马尔科夫模型,但其完整模型尚在研究阶段.