CN102437867A - 基于信道认知技术的电力线通信设备 - Google Patents

基于信道认知技术的电力线通信设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于信道认知技术的电力线通信设备,包括:参数可配置的电力线通信收发机;信道认知模块,用于对电力线信道进行认知并得到信道模型;以及认知控制模块,根据所述信道认知模块得到的所述信道模型进行学习来确定并配置通信设备中的通信收发机的配置参数。相较于现有技术,本发明能对电力线通信设备中通信收发机的配置参数进行配置,使得整个电力线通信系统工作在最合适的状态,从而提高电力线通信的可靠性,稳定性和通信速率,同时能够提高频谱利用率和功耗利用率。

Description

基于信道认知技术的电力线通信设备
技术领域
本发明涉及一种通信技术,特别涉及一种基于信道认知技术的电力线通信设备。
背景技术
电力线载波通信技术是一种利用电力线作为通信媒介来传输数据信息的通信方式,一般包括:借助35kV及以上电压等级的高压传输线作为通信媒介的高压电力线载波通信;借助10kV电压等级的中压传输线作为通信媒介的中压电力线载波通信;以及借助380V或者220V的低压传输线作为通信媒介的低压电力线载波通信。
传统的电力线载波通信主要利用高压传输线作为高频信号的传输通道,仅仅局限于传输远程控制信号等,应用范围窄,传输速率较低。目前,随着电力线载波技术的不断发展和社会的需要,电力载波通信正在转向采用低压配电网进行载波通信,使得低压电力线载波通信的技术开发及应用出现了方兴未艾的局面。
与其他通信技术相比,电力线载波通信需要面对的信道条件具有如下特性:时变性强,并且呈现随工频信号变化的循环平稳特性;信道衰减大;干扰信号和噪声信号的强度很大,信噪比和信干比较差。
传统的电力线载波通信采用扩频、窄带调制或者相位调制技术,载波频率和通信带宽固定,通信时间固定。一般而言,传统的电力线载波通信是采用一个或者两个固定的载波频率和通信带宽,以固定的调制方法在所有时刻发送和/或接收信号。
这种方法会带来以下的问题:
一方面,由于电网的拓扑结构和接入的用电设备具有很大的随机性和不确定性,因此,信道的多径效应,衰减特性等都是不固定的,不仅随着应用场景的不同而变化,而且具有很强的时变性。对于传统的电力线通信设备而言,找到一个能够在所有应用场景下都性能最优的通信方式是不现实的。这就使得采用传统通信方式的产品不能够做到针对当前的应用选择合适的通信方式,从而使得其通信的可靠性受到很大的影响。
另一方面,传统的产品设计是以最坏情况为参考制定设计指标,如果当前通信条件优于最坏情况,传统的产品不能够随之调整,这就必然导致超裕度设计,其频谱利用率和功耗利用率都比较低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于信道认知技术的电力线通信设备,用于解决现有电力线载波通信存在的通信可靠性差、频谱利用率和功耗利用率低等问题。
本发明提供一种基于信道认知技术的电力线通信设备,包括:参数可配置的电力线通信收发机;信道认知模块,用于对电力线信道进行认知并得到信道模型;以及认知控制模块,根据所述信道认知模块得到的所述信道模型进行学习来确定并配置通信设备中的通信收发机的配置参数。
可选地,对电力线信道进行认知并得到信道模型包括:对电力线信道进行开环认知和/或闭环认知,得到信道模型。
可选地,对电力线信道进行开环认知包括:由通信的发送方或者接收方单独对信道的频域特性和时域特性进行测量;所述测量包括:对信道中引入的干扰的时域特性和频域特性进行估计;所述干扰包括窄带干扰或者宽带干扰;对信道中引入的噪声的时域特性和频域特性进行估计;所述噪声包括突发噪声。
可选地,对电力线信道进行闭环认知包括:由通信的发送方和接收方联合对信道的频域特性和时域特性进行测量;所述测量包括:对信道的衰减特性和时变性进行时域和频域的估计。
可选地,根据所述信道认知模块得到的所述信道模型进行学习来确定并配置通信设备中的通信收发机的配置参数包括:根据所述信道认知模块得到的所述信道模型以及预定的判断准则来确定通信设备中的通信收发机的配置参数。
可选地,所述判断准则包括比特错误率最低、丢包率最低、信噪比阈值或者信干比阈值。可选地,所述配置参数包括:通信制式,信号占用的频率和带宽,扰码类型及调制比参数,调制方式,纠错码的种类、码率、交织方式、生成矩阵,网络协作与组织形式、数模和模数转换器的参数,以及通信收发机的频率响应中的一个或多个。
可选地,所述通信制式为窄带调制、扩频以及正交频分复用中的一种或多种。
可选地,所述扰码类型包括长码或短码。
可选地,所述纠错码的种类包括BCH码,循环码,卷积码,RS编码,Turbo编码、低密度奇偶校验编码LDPC中的一种或者多种。
本发明的基于信道认知技术的电力线通信设备,利用信道认知模块能够对当前信道进行认知并得到信道模型;利用认知控制模块,根据得到的所述信道模型进行学习和分析,选择最适合的通信方式,对电力线通信设备中通信收发机的配置参数进行配置,使得整个电力线通信系统工作在最合适的状态,从而提高电力线通信的可靠性,稳定性和通信速率,同时能够提高频谱利用率和功耗利用率。
附图说明
图1为本发明的基于信道认知技术的电力线通信设备的结构框图。
图2为对电力线信道进行认知并生成配置参数的示意图。
图3为通信收发机的频率响应的配置示意图。
图4为应用本发明的电力线通信设备的电力线通信方法在一个实施方式中的流程示意图。
元件标号说明
101                    参数可配置的电力线通信收发机
103                    信道认知模块
105                    认知控制模块
201                    窄带干扰
202                    突发噪声
203                    衰减
301                    窄带模式
302                    宽带模式
S401,S403,S405,S407 步骤
具体实施方式
鉴于在现有的电网的拓扑结构和接入的用电设备具有很大的随机性和不确定性,电力线信道具有很强的时变性,现有的通信设备不能够做到针对当前的应用选择合适的通信方式,从而使得其通信的可靠性受到很大的影响,且频谱利用率和功耗利用率都比较低。
因此,本发明的发明人对现有技术进行了改进,包括:对电力线信道进行认知并得到信道模型,确定通信设备的配置参数,以此重新配置通信设备中的通信收发机,通过已配置的通信设备进行数据传输,使得整个电力线通信系统工作在最合适的状态,从而提高电力线通信的可靠性,稳定性和通信速率。
以下将通过具体实施例来对本发明所提出的基于信道认知技术的电力线通信设备进行详细说明。
请参见图1,显示了基于信道认知技术的电力线通信设备的结构框图。如图1所示,所述电力线通信设备包括:参数可配置的电力线通信收发机101、信道认知模块103、以及认知控制模块105。
参数可配置的电力线通信收发机101。
所述配置参数包括:通信制式,信号占用的频率和带宽,扰码类型及调制比参数,调制方式,纠错码的种类、码率、交织方式、生成矩阵,网络协作与组织形式、数模和模数转换器的参数,以及通信收发机的频率响应中的一个或多个。
以下对上述各个配置参数进行相应地说明:
通信制式:通信收发机可以配置为窄带调制(例如二进制频移键控BFSK等),扩频调制(例如直接序列扩频DSSS等),或者正交频分复用OFDM等制式中的一种或者多种。
信号占用的频率和带宽:包括通信信号占用的带宽和载波频率(通信信号中心频率)。
扰码类型及调制比参数:扰码类型是指通信收发机可以被配置为采用长码或者短码作为扰码,并且扰码的生成多项式可以被指定;调制比参数是指扰码码片速率与符号速率之比。
调制方式:通信信号的调制方式可以被配置为幅度调制ASK,频率调制FSK,正交振幅调制QAM等调制方式中的一种或者多种。
纠错码的种类、码率、交织方式、生成矩阵:纠错码的种类是指通信收发机采用的纠错码可以被配置为BCH码,循环码,卷积码,RS编码,Turbo编码或者低密度奇偶校验编码LDPC等编码方式中的一种或者多种。码率是指通信收发机采用的信道编码的码率可以被配置为1/3,1/2,3/4等码率中的一种或者多种。
网络协作与组织形式:包括通信所采用的中继器的最大阶数等参数。
数模和模数转换器的参数:通信收发机所采用的数模转换器DAC和模数转换器ADC的精度,动态范围和采样速率等。
通信收发机的频率响应:通信收发机的频率响应(包括幅频响应和相频响应)可以被配置,如通信收发机的滤波器的带宽,衰减,中心频率等参数都可以进行配置。所述通信收发机的频率响应,包括针对窄带干扰的陷波滤波器的参数:针对频率域的窄带干扰,通信收发机可以采用陷波滤波器来消除。陷波滤波器的陷波频率和陷波滤波器的阶数都可以配置为不同的值。
信道认知模块103,用于对电力线信道进行认知并得到信道模型。
在实际应用中,由于电网的拓扑结构和接入的用电设备具有很大的随机性和不确定性,因此,电力线信道的多径效应,衰减特性等都是不固定的,不仅随着应用场景的不同而变化,而且具有很强的时变性。因此,需要对电力线信道进行认知而获取其信道模型。
在本实施例中,对电力线信道进行认知并得到信道模型可以通过开环认知和/或闭环认知来实现。
对电力线信道进行开环认知包括:由通信的发送方或者接收方单独对信道的频域特性和时域特性进行测量。所述测量包括但不限于:对信道中引入的干扰(例如窄带干扰或者宽带干扰)的时域图形和频域特性进行估计,以及对信道中引入的噪声(包括突发噪声)的时域特性和频域特性进行估计。由于,通过一个通信端(发送方或接收方)单向地信道进行频域特性和时域特性进行测量已为本领域技术人员所熟知的现有技术,故不在进行赘述。
对电力线信道进行闭环认知包括:由通信的发送方和接收方联合对信道的频域特性和时域特性进行测量。具体地,由通信的发送方发送特定的通信信号或者具有特定模式的通信信道,所述通信信号经过待测的所述电力线信道后由所述通信的接收方接收,接收方根据接收的通信信号以及发送方发送的通信信号,分析出所述电力线信道的特性。所述测量包括但不限于:对信道的衰减特性和时变性进行时域和频域的估计。由于,通过发送方和接收方联合对信道进行频域特性和时域特性进行测量已为本领域技术人员所熟知的现有技术,故不在进行赘述。
利用信道认知模块103,可以对电力线信道进行测量,获得电力线信道特性的基本模型。所述信道特性包括例如信道的干扰信号(例如窄带干扰信号和突发噪声)的时域和频域分布,信道的幅频响应及其时变特性等。
认知控制模块105,用于根据所述信道认知模块103得到的所述信道模型进行学习来确定并配置通信设备中的通信收发机的配置参数。
在这里,根据信道模型来确定通信设备的配置参数包括:根据得到的所述信道模型以及预定的判断准则来确定本次通信中通信设备所采用的配置参数。其中,所述判断准则包括比特错误率最低或者丢包率最低,但并不以此为限,在其他实施例中,所述判断准则还可以是其他通信指标。例如,在一个实施例中,当窄带干扰带来的信干比在某一范围时(例如:信干比小于0dB),则选择可用的通信频段时应当避开所述窄带干扰。
图2显示了本发明提供的一种基于信道认知技术的电力线通信方法在一个实施例中对电力线信道进行认知并生成配置参数的示意图。如图2所示,可以被用来进行通信的时间和频率资源可以用频带-时隙网格图来表示。在图2中,可以用来的进行通信的频带有5个,分别编号为0、1、2、3、4;可以用来进行通信的时隙有6个,分别编号为0、1、2、3、4、5。在频带-时隙网格图中,可以用来通信的时频资源粒子总计有5×6=30个。假定经过开环认知和闭环认知之后,可以得到如2图所示的信道特性模型:在可用频带1处(所有时隙),信道存在较强的窄带干扰201;在可用时隙3处(所有频带),信道存在突发噪声202;在可用频带4处(所有时隙),信道存在较强的衰减203。得到所述信道特性模型之后,就可以根据预定的准则确定通信采用的时频资源为可用频带0、2、3,并在可用时隙3处打孔。
以通信收发机的频率响应为例,图3显示了通信收发机的频率响应的配置示意图。如图3所示,可配置的电力线通信收发机的频率响应可以被配置为两种模式:转折频率为f1的窄带模式301以及转折频率为f2且带有陷波频率为fn的陷波滤波器的宽带模式302。其中,宽带模式302即对应于图2中所示的信道情况,陷波频率fn对应于图2中可用频带1处的窄带干扰201。
当认知控制模块105确定通信收发机的配置参数后,即可根据确定的所述配置参数配置所述通信收发机。
如上所述,本发明的基于信道认知技术的电力线通信设备,利用信道认知模块能够对当前信道进行认知并得到信道模型;利用认知控制模块,用于根据所述信道认知模块得到的所述信道模型进行学习和分析,确定并配置通信设备中的通信收发机的配置参数,使得整个电力线通信系统工作在最合适的状态,从而提高电力线通信的可靠性,稳定性和通信速率,同时能够提高频谱利用率和功耗利用率。
进一步地,针对利用上述基于信道认知技术的电力线通信方法的通信设备还可以构成一个通信系统。所述通信系统通过对当前电力线信道进行认知确定与当前信道质量最匹配的上行链路和下行链路的通信方式,分别配置上行通信收发机和下行通信收发机,使得整个通信系统工作在最优状态。
图4显示了应用本发明的电力线通信设备的电力线通信方法在一个实施方式中的流程示意图。
如图4所示,所述电力线通信方法包括:
步骤S401,对电力线信道进行认知并得到信道模型;
步骤S403,根据得到的所述信道模型来确定通信设备的配置参数;
步骤S405,根据确定的配置参数配置所述通信设备中的通信收发机;
步骤S407,通过已配置有所述配置参数的所述通信设备进行数据传输。
以下对上述个步骤进行详细描述。
步骤S401,对电力线信道进行认知并得到信道模型。
在实际应用中,由于电网的拓扑结构和接入的用电设备具有很大的随机性和不确定性,因此,电力线信道的多径效应,衰减特性等都是不固定的,不仅随着应用场景的不同而变化,而且具有很强的时变性。因此,需要对电力线信道进行认知而获取其信道特。
在本实施例中,对电力线信道进行认知并得到信道模型可以通过开环认知和/或闭环认知来实现。
对电力线信道进行开环认知包括:由通信的发送方或者接收方单独对信道的频域特性和时域特性进行测量。所述测量包括但不限于:对信道中引入的干扰(例如窄带干扰或者宽带干扰)的时域图形和频域特性进行估计,以及对信道中引入的噪声(包括突发噪声)的时域特性和频域特性进行估计。由于,通过一个通信端(发送方或接收方)单向地信道进行频域特性和时域特性进行测量已为本领域技术人员所熟知的现有技术,故不在进行赘述。
对电力线信道进行闭环认知包括:由通信的发送方和接收方联合对信道的频域特性和时域特性进行测量。具体地,由通信的发送方发送特定的通信信号或者具有特定模式的通信信号,所述通信信号经过待测的所述电力线信道后由所述通信的接收方接收,接收方根据接收的通信信号以及发送方发送的通信信号,分析出所述电力线信道的特性。所述测量包括但不限于:对信道的衰减特性和时变性进行时域和频域的估计。由于,通过发送方和接收方联合对信道进行频域特性和时域特性进行测量已为本领域技术人员所熟知的现有技术,故不在进行赘述。
由此,通过步骤S401,可以对电力线信道进行测量,获得电力线信道特性的基本模型。所述信道特性包括例如信道的干扰信号(例如窄带干扰信号和突发噪声)的时域和频域分布,信道的幅频响应及其时变特性等。
步骤S403,根据得到的所述信道模型来确定通信设备的配置参数。在这里,根据信道模型来确定通信设备的配置参数包括:根据得到的所述信道模型以及预定的判断准则来确定本次通信中通信设备所采用的配置参数。其中,所述判断准则包括比特错误率最低、丢包率最低或者信噪比(信干比)阈值等。
步骤S405,根据确定的配置参数配置所述通信设备中的通信收发机。
在本步骤中,根据步骤S403确定的配置参数,相应地改变通信设备中通信收发机的配置参数,使得所述通信设备具有相应的功能。
所述配置参数包括:通信制式,信号占用的频率和带宽,扰码类型及调制比参数,调制方式,纠错码的种类、码率、交织方式、生成矩阵,网络协作与组织形式、数模和模数转换器的参数,以及通信收发机的频率响应中的一个或多个。
以下对上述各个配置参数进行相应地说明:
通信制式:通信收发机可以配置为窄带调制(例如二进制频移键控BFSK、最小频移键控MSK等),宽带扩频DSSS,或者正交频分复用OFDM等制式中的一种或者多种。
信号占用的频率和带宽:包括通信信号占用的带宽和载波频率(通信信号中心频率)。
扰码类型及调制比参数:扰码类型是指通信收发机可以被配置为采用长码或者短码作为扰码,并且扰码的生成多项式可以被指定;调制比参数是指扰码码片速率与符号速率之比。
调制方式:通信信号的调制方式可以被配置为幅度调制ASK,频率调制FSK,正交振幅调制QAM等调制方式中的一种或者多种。
纠错码的种类、码率、交织方式、生成矩阵:纠错码的种类是指通信收发机采用的纠错码可以被配置为BCH码,循环码,卷积码,RS编码,Turbo编码或者低密度奇偶校验编码LDPC等编码方式中的一种或者多种。码率是指通信收发机采用的信道编码的码率可以被配置为1/3,1/2,3/4等码率中的一种或者多种。
网络协作与组织形式:包括通信所采用的中继器的最大阶数等参数。
数模和模数转换器的参数:通信收发机所采用的数模转换器DAC和模数转换器ADC的精度,动态范围和采样速率等。
通信收发机的频率响应:通信收发机的频率响应(包括幅频响应和相频响应)可以别配置,如通信收发机的滤波器的带宽,衰减,文波等参数都可以进行配置。针对窄带感染陷波滤波器的参数:针对频率域的窄带干扰,通信收发机可以采用陷波滤波器来消除。陷波滤波器的陷波频率和陷波滤波器的阶数都可以配置为不同的值。
经过上述步骤S405,配置完成通信设备中通信收发机的配置参数。
步骤S407,通过已配置有所述配置参数的所述通信设备进行数据传输。
由于在步骤S405之后,已完成通信设备中通信收发机的配置参数的配置,因此,在步骤S407中,可以利用所述通信设备进行数据传输。与传统的通信技术相比,此时通信设备所采用的通信方法是根据当前的电力线信道认知学习得到的,所以本发明的方法能够提供更好的通信稳定性和通信速率。
如上所述,上述电力线通信方法,能够对当前信道进行认知并得到信道模型;根据得到的所述信道模型进行学习和分析,选择最适合的通信方式,对电力线通信设备中通信收发机的配置参数进行配置,使得整个电力线通信系统工作在最合适的状态,从而提高电力线通信的可靠性,稳定性和通信速率,同时能够提高频谱利用率和功耗利用率。
上述实施例仅列示性说明本发明的原理及功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此项技术的人员均可在不违背本发明的精神及范围下,对上述实施例进行修改。因此,本发明的权利保护范围,应如权利要求书所列。

Claims (10)

1.一种基于信道认知技术的电力线通信设备,其特征在于,包括:
参数可配置的电力线通信收发机;
信道认知模块,用于对电力线信道进行认知并得到信道模型;以及
认知控制模块,根据所述信道认知模块得到的所述信道模型进行学习来确定并配置通信设备中的通信收发机的配置参数。
2.根据权利要求1所述的通信设备,其特征在于,对电力线信道进行认知并得到信道模型包括:对电力线信道进行开环认知和/或闭环认知,得到信道模型。
3.根据权利要求2所述的通信设备,其特征在于,对电力线信道进行开环认知包括:
由通信的发送方或者接收方单独对信道的频域特性和时域特性进行测量;
所述测量包括:
对信道中引入的干扰的时域特性和频域特性进行估计;所述干扰包括窄带干扰或者宽带干扰;
对信道中引入的噪声的时域特性和频域特性进行估计;所述噪声包括突发噪声。
4.根据权利要求2所述的通信设备,其特征在于,对电力线信道进行闭环认知包括:
由通信的发送方和接收方联合对信道的频域特性和时域特性进行测量;
所述测量包括:
对信道的衰减特性和时变性进行时域和频域的估计。
5.根据权利要求1所述的通信设备,其特征在于,根据所述信道认知模块得到的所述信道模型进行学习来确定并配置通信设备中的通信收发机的配置参数包括:
根据所述信道认知模块得到的所述信道模型以及预定的判断准则来确定通信设备中的通信收发机的配置参数。
6.根据权利要求5所述的通信设备,其特征在于,所述判断准则包括比特错误率最低、丢包率最低、信噪比阈值或者信干比阈值。
7.根据权利要求1或5所述的通信设备,其特征在于,所述配置参数包括:通信制式,信号占用的频率和带宽,扰码类型及调制比参数,调制方式,纠错码的种类、码率、交织方式、生成矩阵,网络协作与组织形式、数模和模数转换器的参数,以及通信收发机的频率响应中的一个或多个。
8.根据权利要求7所述的通信设备,其特征在于,所述通信制式为窄带调制、扩频以及正交频分复用中的一种或多种。
9.根据权利要求7所述的通信设备,其特征在于,所述扰码类型包括长码或短码。
10.根据权利要求7所述的通信设备,其特征在于,所述纠错码的种类包括BCH码,循环码,卷积码,RS编码,Turbo编码、低密度奇偶校验编码LDPC中的一种或者多种。
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