一种电力线正交频分复用通信系统中消除脉冲干扰的方法

文档序号:7778934阅读:539来源:国知局
一种电力线正交频分复用通信系统中消除脉冲干扰的方法
【专利摘要】一种电力线正交频分复用通信系统中消除脉冲干扰的方法,所述方法首次采用稀疏贝叶斯学习方法,估计了异步脉冲干扰和周期脉冲干扰;并且利用估计的干扰在接收端进行消除,实现了消除干扰,提高了系统的可靠性。本发明与已有方案的复杂度相当,但显著地提高了系统的可靠性。
【专利说明】—种电力线正交频分复用通信系统中消除脉冲干扰的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种通信技术,尤其是涉及电力线通信中正交频分复用系统的脉冲干扰消除方法。
【背景技术】
[0002]电力线通信(Power Line Communication, PLC)技术以其高覆盖率、低通信铺设成本等优势,在智能电网应用中起到了非常重要的作用。电力线通信分为宽带电力线通信和窄带电力线通信,而无论宽带电力线通信还是窄带电力线通信均采用多载波的通信方式,其中采用最广泛的是正交频分复用技术,来对抗频率选择性衰落和信道干扰噪声。然而在电力线通信系统中最主要的挑战就是克服电力线的加性噪声,其中不但包括加性高斯白噪声,还包括由于电气设备接入所带来的脉冲噪声。在这两种噪声中,脉冲噪声由于其自身高功率的特点,对通信系统干扰大,成为阻碍电力线通信性能提升的重要因素。一方面,商用的电力线通信调制均是低功率传输,所以脉冲干扰成为可以左右通信的关键因素;另一方面,脉冲干扰的随机特性与加性高斯白噪声有很大不同,所以传统的以加性高斯白噪声为前提条件进行优化的接收端已经不再适用于电力线通信中。而且许多不同脉冲干扰的随机模型被提出,并且应用到了改善电力线载波通信中,当确定了一种随机模型后,可以采用滤波器、均衡、解码等方式进行优化,以提高系统的可靠性,然而这些均需要有训练序列的采用。本发明采用稀疏贝叶斯学习的方法对脉冲干扰进行估计,此方法不需要训练序列的开销,消除脉冲干扰的影响,可以获得较好的误比特性能。
[0003]下面介绍已有的电力线OFDM通信方案。
[0004]设OFDM系统共有 /个子载波,系统带宽为IT Hz,信号长度为ZSi秒,循环前缀CP的长度为Ip,即一个OFDM帧的传输时间是T = TS+ Tep,考虑到循环前缀的影响,发送端发送的第Ir个载波的波形可以表示为
【权利要求】
1.一种电力线正交频分复用通信系统中消除脉冲干扰的方法,其特征在于,它包括如下步骤: 步骤A,发送端的信源编码后的二进制包为b,经过信道编码后得到C将C映射为OFDM符号;每个符号中有M个非数据信号和1-M个数据信号;一个OFDM符号为X,经过离散傅里叶反变换并进行交织变换后,加入循环前缀,发往电力线信道中; 步骤B,接收端根据接收到的信号r ,经过快速傅里叶变换后,得到^,然后进行脉冲噪声预消除,得到,; 步骤C,接收端经过均衡计算和解映射计算后得到符号£ ; 步骤D,接收端经过映射、反均衡和反快速傅里叶变换得到估计量f,并根据F,得到脉冲噪声估计量~ ; 步骤E,接收端根据脉冲噪声估计量If进行消除,得到f。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤B的具体操作为: BI,去除循环前缀后得到OFDM信号,记为 ,其表达式为
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤C的具体操作为: Cl,接收端对脉冲干扰C按照线性回归算法进行估计,其线性估计表达式为
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤D的具体操作为: D1,接收端对步骤Cl得到的线性回归估计的稀疏比重向量W的方差gamma进行估计; D2,根据步骤Dl得到的稀疏比重向量W的方差 gamma,进一步估计观测向量t ; D3,根据步骤D2得到的观测向量t和£构造接收估计向量r ; D4,根据步骤D3得到的接收估计向量Z5得到脉冲噪声估计量P。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,其中,所述步骤E的具体操作为:E1,接收端对步骤D得到的按照脉冲干扰e处理,经过干扰消除处理,得到f ;E2,对El处理的信号f进行 均衡、解映射、解码、得到最终的二进制符号包i。
【文档编号】H04L27/26GK103716275SQ201310644387
【公开日】2014年4月9日 申请日期:2013年12月5日 优先权日:2013年12月5日
【发明者】关晋琦, 田瑞敏, 续永利, 成军蒲, 王鹏, 孟承向 申请人:国家电网公司, 山西省电力公司晋城供电分公司
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