一种电力线载波三维噪音库的构建方法及装置与流程

本发明涉及大数据的，特别是涉及一种电力线载波三维噪音库的构建方法及装置。

背景技术：

1、电力线载波通信作为电力系统特有的通信方式，以其低成本、广范围、高速率、不占频谱资源等优势在电力通信中发挥着重要作用；然而，电力线通信中存在大量噪声，且电力线信道中的噪声远比其他专用通信线路中的噪声复杂，又严重影响电力线通信性能，随着电力线通信环境的日趋复杂，现场噪声实测在复杂地形、线路缺陷、恶劣天气、电磁环境等干扰下受到诸多限制，传统的电力线载波噪音库构建方法已难以适用。

2、现有基于复杂电力线拓扑环境下的多源端噪声建模方法仅基于多节点信道响应建模的方法对整个电力线载波通信网络拓扑结构进行分析，在接收端进行噪声综合建模，没有考虑电力线通信分层网络的时域、空域、频域噪声三维分布形态要素数据，也没有考虑电力线载波噪声的时域、空域和频域三维知识关联信息，无法实现基于时域、空域、频域三维分布形态要素的电力线载波通信分层网络噪声源的建模。

3、因此，亟需研究一种结合现场实测的电力线载波三维噪音库构建方法，深度还原噪声特征。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是：提供一种电力线载波三维噪音库的构建方法及装置，能通过时空域噪声三维分布形态要素，构建电力线载波三维噪音库，有利于后续基于电力线载波三维噪音库辨析电力线载波的噪声源。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种电力线载波三维噪音库的构建方法，包括：

3、获取噪音在电力线通信分层网络中的时域分布形态要素、空域分布形态要素和频域分布形态要素，并根据所述时域分布形态要素、所述空域分布形态要素和所述频域分布形态要素，分别构建时域维形态要素矩阵、空域维度形态要素矩阵和频域维度形态要素矩阵；

4、根据所述时域维形态要素矩阵、所述空域维度形态要素矩阵和所述频域维度形态要素矩阵，构建第一时空频三维联合形态要素矩阵，并对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵进行稀疏数据补全处理，得到第二时空频三维联合形态要素矩阵；

5、对所述时域分布形态要素、所述空域分布形态要素和所述频域分布形态要素进行关联处理，得到三维知识关联信息；

6、根据所述三维知识关联信息，计算并得到噪声的时域分布特征数据、空域分布特征数据和频域分布特征数据；

7、基于所述第二时空频三维联合形态要素矩阵、所述时域分布特征数据、所述频域分布特征数据和所述频域分布特征数据，生成电力线载波三维噪音库。

8、在一种可能的实现方式中，对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵进行稀疏数据补全处理，得到第二时空频三维联合形态要素矩阵，具体包括：

9、基于奇异值分解函数对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵进行分解，得到所述第一时空频三维联合形态要素矩阵对应的第一正交矩阵、第二正交矩阵和对角矩阵；

10、对所述第一正交矩阵、所述第二正交矩阵和所述对角矩阵进行相乘处理，得到近似时空频三维联合形态要素矩阵；

11、基于所述近似时空频三维联合形态要素矩阵，对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵中的稀疏数据进行填补，得到第二时空频三维联合形态要素矩阵。

12、在一种可能的实现方式中，基于奇异值分解函数对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵进行分解，得到所述第一时空频三维联合形态要素矩阵对应的第一正交矩阵、第二正交矩阵和对角矩阵，具体包括：

13、对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵进行转置，得到转置时空频三维联合形态要素矩阵，计算所述转置时空频三维联合形态要素矩阵的特征值，根据所述特征值，计算所述第一时空频三维联合形态要素矩阵的奇异值，根据所述奇异值，构建对角矩阵；

14、计算所述转置时空频三维联合形态要素矩阵对应的单位特征向量，基于所述单位特征向量，构建单位特征正交矩阵，并将所述单位特征正交矩阵作为第一正交矩阵；

15、基于按照从大到小的顺序排序后的所述单位特征向量，构建转置时空频三维联合形态要素矩阵的特征向量正交矩阵，并将所述特征向量正交矩阵作为第二正交矩阵。

16、在一种可能的实现方式中，对所述时域分布形态要素、所述空域分布形态要素和所述频域分布形态要素进行关联处理，得到三维知识关联信息，具体包括：

17、将所述时域分布形态要素、所述空域分布形态要素和所述频域分布形态要素代入到预设的三维知识关联计算公式中，得到三维知识关联信息；其中，所述三维知识关联计算公式如下所示：

18、w＝λlog2(r1+r2+r3)；

19、其中，w为三维知识关联信息，λ为三维知识关联系数，r1为时域分布形态要素，r2为空域分布形态要素，r3为频域分布形态要素。

20、在一种可能的实现方式中，所述时域分布特征数据包括噪声综合幅值和噪声脉冲数变化率；

21、所述频域分布特征数据包括主频值和主频值变化率；

22、所述频域分布特征数据包括空间权重矩阵和空间集聚特征指数。

23、在一种可能的实现方式中，根据所述三维知识关联信息，计算并得到噪声的时域分布特征数据、空域分布特征数据和频域分布特征数据，具体包括：

24、将所述三维知识关联信息输入到预设的分布特征计算公式中，计算并得到噪声的时域分布特征数据、空域分布特征数据和频域分布特征数据；其中，所述预设的分布特征计算公式如下所示：

25、

26、

27、

28、

29、式中，α1、α2和α3分别表示时域分布特征系数、空域分布特征系数和频域分布特征系数；q(k，m)表示第k条电力线载波线路的第m个时段内的噪声综合幅值，max(k，m)表示第k条线路的第m个时段内的噪声绝对值最大值，max 1(k)表示第k条线路所有时段内的噪声幅值绝对值最大值，max 2(m)表示第m个时段内所有线路的噪声幅值绝对值最大值；tcn表示噪声信号脉冲数n的变化率，表示第m个时段噪声信号脉冲数最大值，表示第m个时段前24h内各时段脉冲数最大值的平均值；tcnf表示噪声信号主频nf的变化率，表示第k条线路的第m个时段的最小主频，表示第k条线路的第m个时段前24h内各时段的最小主频的平均值；u表示噪声分布空间集聚特征指数，n表示电力线载波噪声研究空间区域内空间网格单元总数，hij表示空间权重矩阵的某元素值，反映噪声空域分布间的距离关系，uij表示第(i，j)个空间网格单元的噪声峰值，表示空间网格单元(i，j)的噪声平均值。

30、在一种可能的实现方式中，所述时域分布形态要素包括噪声时域峰值、噪声时域最小值和噪声时域均值；

31、频域分布形态要素包括噪声频域均值和噪声频域均方根值；

32、空域分布形态要素包括噪声空域到达角度、噪声空域空间分辨率和噪声空域空间相干性。

33、本发明还提供了一种电力线载波三维噪音库的构建装置，包括：时空频三维分布形态要素获取模块、时空频三维联合形态要素矩阵构建模块、三维知识关联信息获取模块、时空频分布特征数据获取模块和电力线载波三维噪音库生成模块；

34、其中，所述时空频三维分布形态要素获取模块，用于获取噪音在电力线通信分层网络中的时域分布形态要素、空域分布形态要素和频域分布形态要素，并根据所述时域分布形态要素、所述空域分布形态要素和所述频域分布形态要素，分别构建时域维形态要素矩阵、空域维度形态要素矩阵和频域维度形态要素矩阵；

35、所述时空频三维联合形态要素矩阵构建模块，用于根据所述时域维形态要素矩阵、所述空域维度形态要素矩阵和所述频域维度形态要素矩阵，构建第一时空频三维联合形态要素矩阵，并对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵进行稀疏数据补全处理，得到第二时空频三维联合形态要素矩阵；

36、所述三维知识关联信息获取模块，用于对所述时域分布形态要素、所述空域分布形态要素和所述频域分布形态要素进行关联处理，得到三维知识关联信息；

37、所述时空频分布特征数据获取模块，用于根据所述三维知识关联信息，计算并得到噪声的时域分布特征数据、空域分布特征数据和频域分布特征数据；

38、所述电力线载波三维噪音库生成模块，用于基于所述第二时空频三维联合形态要素矩阵、所述时域分布特征数据、所述频域分布特征数据和所述频域分布特征数据，生成电力线载波三维噪音库。

39、在一种可能的实现方式中，所述时空频三维联合形态要素矩阵构建模块，用于对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵进行稀疏数据补全处理，得到第二时空频三维联合形态要素矩阵，具体包括：

40、基于奇异值分解函数对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵进行分解，得到所述第一时空频三维联合形态要素矩阵对应的第一正交矩阵、第二正交矩阵和对角矩阵；

41、对所述第一正交矩阵、所述第二正交矩阵和所述对角矩阵进行相乘处理，得到近似时空频三维联合形态要素矩阵；

42、基于所述近似时空频三维联合形态要素矩阵，对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵中的稀疏数据进行填补，得到第二时空频三维联合形态要素矩阵。

43、在一种可能的实现方式中，所述时空频三维联合形态要素矩阵构建模块，用于基于奇异值分解函数对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵进行分解，得到所述第一时空频三维联合形态要素矩阵对应的第一正交矩阵、第二正交矩阵和对角矩阵，具体包括：

44、对所述第一时空频三维联合形态要素矩阵进行转置，得到转置时空频三维联合形态要素矩阵，计算所述转置时空频三维联合形态要素矩阵的特征值，根据所述特征值，计算所述第一时空频三维联合形态要素矩阵的奇异值，根据所述奇异值，构建对角矩阵；

45、计算所述转置时空频三维联合形态要素矩阵对应的单位特征向量，基于所述单位特征向量，构建单位特征正交矩阵，并将所述单位特征正交矩阵作为第一正交矩阵；

46、基于按照从大到小的顺序排序后的所述单位特征向量，构建转置时空频三维联合形态要素矩阵的特征向量正交矩阵，并将所述特征向量正交矩阵作为第二正交矩阵。

47、在一种可能的实现方式中，所述三维知识关联信息获取模块，用于对所述时域分布形态要素、所述空域分布形态要素和所述频域分布形态要素进行关联处理，得到三维知识关联信息，具体包括：

48、将所述时域分布形态要素、所述空域分布形态要素和所述频域分布形态要素代入到预设的三维知识关联计算公式中，得到三维知识关联信息；其中，所述三维知识关联计算公式如下所示：

49、w＝λlog2(r1+r2+r3)；

50、其中，w为三维知识关联信息，λ为三维知识关联系数，r1为时域分布形态要素，r2为空域分布形态要素，r3为频域分布形态要素。

51、在一种可能的实现方式中，所述时域分布特征数据包括噪声综合幅值和噪声脉冲数变化率；

52、所述频域分布特征数据包括主频值和主频值变化率；

53、所述频域分布特征数据包括空间权重矩阵和空间集聚特征指数。

54、在一种可能的实现方式中，所述时空频分布特征数据获取模块，用于根据所述三维知识关联信息，计算并得到噪声的时域分布特征数据、空域分布特征数据和频域分布特征数据，具体包括：

55、将所述三维知识关联信息输入到预设的分布特征计算公式中，计算并得到噪声的时域分布特征数据、空域分布特征数据和频域分布特征数据；其中，所述预设的分布特征计算公式如下所示：

56、

57、

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59、

60、式中，α1、α2和α3分别表示时域分布特征系数、空域分布特征系数和频域分布特征系数；q(k，m)表示第k条电力线载波线路的第m个时段内的噪声综合幅值，max(k，m)表示第k条线路的第m个时段内的噪声绝对值最大值，max 1(k)表示第k条线路所有时段内的噪声幅值绝对值最大值，max 2(m)表示第m个时段内所有线路的噪声幅值绝对值最大值；tcn表示噪声信号脉冲数n的变化率，表示第m个时段噪声信号脉冲数最大值，表示第m个时段前24h内各时段脉冲数最大值的平均值；tcnf表示噪声信号主频nf的变化率，表示第k条线路的第m个时段的最小主频，表示第k条线路的第m个时段前24h内各时段的最小主频的平均值；u表示噪声分布空间集聚特征指数，n表示电力线载波噪声研究空间区域内空间网格单元总数，hij表示空间权重矩阵的某元素值，反映噪声空域分布间的距离关系，uij表示第(i，j)个空间网格单元的噪声峰值，表示空间网格单元(i，j)的噪声平均值。

61、在一种可能的实现方式中，所述时域分布形态要素包括噪声时域峰值、噪声时域最小值和噪声时域均值；

62、所述频域分布形态要素包括噪声频域均值和噪声频域均方根值；

63、所述空域分布形态要素包括噪声空域到达角度、噪声空域空间分辨率和噪声空域空间相干性。

64、本发明还提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任意一项所述的电力线载波三维噪音库的构建方法。

65、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述任意一项所述的电力线载波三维噪音库的构建方法。

66、本发明实施例一种电力线载波三维噪音库的构建方法及装置，与现有技术相比，具有如下有益效果：

67、通过根据噪音在电力线通信分层网络中的时域分布形态要素、空域分布形态要素和频域分布形态要素，分别构建时域维形态要素矩阵、空域维度形态要素矩阵和频域维度形态要素矩阵；根据时域维形态要素矩阵、空域维度形态要素矩阵和频域维度形态要素矩阵，构建并对第一时空频三维联合形态要素矩阵进行稀疏数据补全处理，得到第二时空频三维联合形态要素矩阵；对时域分布形态要素、空域分布形态要素和频域分布形态要素进行关联处理，得到三维知识关联信息；根据所述三维知识关联信息，计算并得到噪声的时域分布特征数据、空域分布特征数据和频域分布特征数据；基于第二时空频三维联合形态要素矩阵、时域分布特征数据、空域分布特征数据和频域分布特征数据，生成电力线载波三维噪音库；与现有技术相比，本发明的技术方案通过获取噪声在电力线通信分层网络的时域、空域、频域三维分布形态要素，构建第一时空频三维联合形态要素矩阵，并对第一时空频三维联合形态要素矩阵中的电力线载波噪声稀疏数据进行数据补全；通过时空频三维分布形态要素，挖掘三维知识关联信息，解决了电力线载波通信分层网络时域、空域、频域三维噪声稀疏数据补全与三维知识关联信息挖掘问题，同时基于生成的电力线载波三维噪音库，能实现后续对时域、空域、频域三维分布形态要素的电力线载波通信分层网络噪声源的精准识别问题。