CN104270206A - 一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数字干扰类型辨识技术，具体涉及一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置及方法，装置包括包括频域干扰噪声向量计算模块、IFFT模块、时域相关值计算模块和干扰类型判断模块，所述频域干扰噪声向量计算模块用于接收M根接收天线的基带导引向量，减去插入的导引信号和信道估计值的乘积，得到频域干扰噪声向量u₁,u₂,…u_M；所述IFFT模块用于计算时域干扰噪声向量；所述时域相关值计算模块用于计算各根接收天线的时域干扰噪声信号的时域相关值；所述干扰类型判断模块用于判断干扰类型。本发明充分利用干扰信号的时域相关性来判断干扰的类型，不仅能判断出有无干扰，还能进一步判断出干扰类型，而且其计算量少，耗时也少。

Description

一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置及方法

技术领域

本发明涉及数字干扰类型辨识技术，具体涉及一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置及方法。

背景技术

用电信息采集系统是建设智能电网的重要组成部分，建设该系统符合国际电网技术发展的方向。在用电信息采集系统中，稳定可靠的通信系统是至关重要的环节，采集终端或集中器和系统主站之间的远程通信必须保证其可靠、实时和安全，否则整个系统的有效性、安全性和稳定性都将面临很大的挑战。相对于专网，采用现有的无线通信网的投资成本更低，更有益于快速组网。

在复杂的无线通信环境中，干扰越来越多，干扰的存在将严重影响系统性能，为便于后续的信号解调过程的针对性处理，接收机有必要对干扰类型进行辨识。

在无线公网的智能用电信息采集网中，特别是LTE(Long Term Evolution)系统，现有的干扰辨识技术可分为时域检测和频域检测两大类。

时域检测技术包括时域能量检测，基于协方差矩阵的检测，基于矩阵特征值分解的检测，广义最大似然检测，峰度检测算法等。现有的时域检测算法一般利用了干扰信号与噪声的差异来检测干扰，包括能量差异，多阶矩差异及相关性差异等，主要研究集中于对干扰存在性的检测。

频域检测技术包括均值检测算法，连续均值去除算法(CME)，前向连续均值去除算法(FCME)，双门限检测算法，最小值检测算法等。频域辨识算法利用了干扰信号在频域的特征进行，除了能对干扰的存在加以辨识，部分频域算法还能对干扰类型加以区分。

分析上面两种类型的干扰辨识算法，分别具有以下特点：时域辨识技术利用了干扰信号与噪声的差异来辨识干扰，一般只能对干扰的存在性进行辨识，不能对干扰的类型进行区分。频域辨识技术利用了干扰信号在频域的特征进行辨识，例如，CME算法是通过不停的迭代，按照一定的虚警概率不停的删除大的信号谱线，得到没有受到干扰的信号频点。而迭代运算，收敛是一个相当费时的过程，计算量很大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置及方法，解决现有的干扰辨识设备仅能辨识出是否有干扰而无法辨识出干扰的类型，而且干扰辨识计算量大且耗时的问题。

为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置，其特征在于：包括频域干扰噪声向量计算模块、IFFT模块、时域相关值计算模块和干扰类型判断模块，

所述频域干扰噪声向量计算模块用于接收M根接收天线的基带导引向量，减去插入的导引信号和信道估计值的乘积，得到频域干扰噪声向量u₁,u₂,…u_M；

所述IFFT模块用于计算时域干扰噪声向量；

所述时域相关值计算模块用于计算各根接收天线的时域干扰噪声信号的时域相关值；

所述干扰类型判断模块用于判断干扰类型。

更进一步的技术方案是，所述干扰类型判断模块包括度量值β计算子模块和比较判断子模块，所述度量值β计算子模块用于由各根天线时域相关值计算出度量值β，比较判断子模块用于将计算出的度量值β和门限值做比较，判断干扰类型。

一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识方法，包括以下步骤：

步骤一，接收M根接收天线的基带导引向量，然后减去插入的导引信号和信道估计值的乘积，得到频域干扰噪声向量u₁,u₂,…u_M；

步骤二，将频域干扰噪声向量经过IFFT变换到时域，得到时域干扰噪声向量v₁,v₂,…v_M；

步骤三，计算每根天线干扰噪声向量的时域相关值；

步骤四，计算判断干扰类型的度量值β，并判断干扰类型。

更进一步的技术方案是，所述步骤三中，计算每根天线干扰噪声向量的时域相关值的具体方法是：

设定干扰噪声向量v_n，将其第i个元素记为v_n[i]，其中i＝1,2,…N_s，自相关值定义为

$C_n\left[k\right]=E\left\{v_n\right[i\left]v_n^{*}\right[i-k\left]\right\},$

采用公式

${\tilde{C}}_n\left[k\right]=\frac{1}{N_s-k}\underset{i=k+1}{\overset{N_s}{\mathrm{\Σ}}}{v}_n\left[i\right]v_n^{*}[i-k]$

进行时域平均。

更进一步的技术方案是，所述步骤四中，所述度量值β采用公式计算得出，将所述度量值β和门限值做比较，判断干扰类型。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明充分利用干扰信号的时域相关性来判断干扰的类型，不仅能判断出有无干扰，还能进一步判断出干扰类型，而且其计算量少，耗时也少。

附图说明

图1为用电信息采集系统组成结构图。

图2为典型的干扰检测系统模块位置示意图。

图3为本发明的干扰类型辨识装置结构图。

图4为本发明的干扰类型判断模块结构图。

图5为本发明干扰类型辨识CDF性能图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，用电信息采集系统包括：主站，通信信道，采集设备，其中：

主站：主要完成业务应用、数据采集、控制执行和通信调度等；

通信信道：用于系统主站和采集终端之间的远程数据通信；

采集设备：负责收集和提供整个系统的原始用电信息。

如图2所示，干扰检测系统位置示意图包括：发射模块、编码调制模块、串并转换、SC-FDMA符号生成模块、接收模块、干扰检测模块和干扰处理模块，其中干扰检测模块利用根天线接收向量判断干扰的存在，干扰处理模块根据干扰检测的判断结果来进行针对特定类型的干扰抑制。

根据本发明一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置的一个实施例：一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置，其特征在于：包括频域干扰噪声向量计算模块、IFFT模块、时域相关值计算模块和干扰类型判断模块，

所述频域干扰噪声向量计算模块用于接收M根接收天线的基带导引向量，减去插入的导引信号和信道估计值的乘积，得到频域干扰噪声向量u₁,u₂,…u_M；

所述IFFT(快速傅里叶逆变换)模块用于计算时域干扰噪声向量；

所述时域相关值计算模块用于计算各根接收天线的时域干扰噪声信号的时域相关值；

所述干扰类型判断模块用于判断干扰类型。

根据本发明一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置的优选一个实施例，所述干扰类型判断模块包括度量值β计算子模块和比较判断子模块，所述度量值β计算子模块用于由各根天线时域相关值计算出度量值β，比较判断子模块用于将计算出的度量值β和门限值做比较，判断干扰类型。

图3示出了本发明一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识方法的一个实施例：一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识方法，包括以下步骤：

步骤一，接收M根接收天线的基带导引向量，然后减去插入的导引信号和信道估计值的乘积，得到频域干扰噪声向量u₁,u₂,…u_M；

步骤二，将频域干扰噪声向量经过IFFT变换到时域，得到时域干扰噪声向量v₁,v₂,…v_M；

步骤三，计算每根天线干扰噪声向量的时域相关值；

步骤四，计算判断干扰类型的度量值β，并判断干扰类型。

根据本发明一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识方法的一个优选实施例，所述步骤三中，计算每根天线干扰噪声向量的时域相关值的具体方法是：

设定干扰噪声向量v_n，将其第i个元素记为v_n[i]，其中i＝1,2,…N_s，自相关值定义为

$C_n\left[k\right]=E\left\{v_n\right[i\left]v_n^{*}\right[i-k\left]\right\},$

采用公式

${\tilde{C}}_n\left[k\right]=\frac{1}{N_s-k}\underset{i=k+1}{\overset{N_s}{\mathrm{\Σ}}}{v}_n\left[i\right]v_n^{*}[i-k]$

进行时域平均。

图4示出了本发明一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识方法的另一个优选实施例，所述步骤四中，所述度量值β采用公式计算得出，将所述度量值β和门限值做比较，判断干扰类型。

图5为本发明的干扰类型辨识性能图，仿真中采样的系统模型为LTE上行系统，导引信号为上行解调参考信号(DMRS)，假设接收端有2根天线，即M＝2，干噪比为10dB，信道模型为扩展步行A(EPA)模型，窄带干扰与宽带干扰的β值有明显差异，可以看出不同类型干扰的区别度。

尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述，但是，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说，在本申请公开、附图和权利要求的范围内，可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变形和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。

Claims (5)

1.一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置，其特征在于：包括频域干扰噪声向量计算模块、IFFT模块、时域相关值计算模块和干扰类型判断模块，

所述频域干扰噪声向量计算模块用于接收M根接收天线的基带导引向量，减去插入的导引信号和信道估计值的乘积，得到频域干扰噪声向量u₁,u₂,…u_M；

所述IFFT模块用于计算时域干扰噪声向量；

所述时域相关值计算模块用于计算各根接收天线的时域干扰噪声信号的时域相关值；

所述干扰类型判断模块用于判断干扰类型。

2.根据权利要求1所述的一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识装置，其特征在于：所述干扰类型判断模块包括度量值β计算子模块和比较判断子模块，所述度量值β计算子模块用于由各根天线时域相关值计算出度量值β，比较判断子模块用于将计算出的度量值β和门限值做比较，判断干扰类型。

3.一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一，接收M根接收天线的基带导引向量，然后减去插入的导引信号和信道估计值的乘积，得到频域干扰噪声向量u₁,u₂,…u_M；

步骤二，将频域干扰噪声向量经过IFFT变换到时域，得到时域干扰噪声向量v₁,v₂,…v_M；

步骤三，计算每根天线干扰噪声向量的时域相关值；

步骤四，计算判断干扰类型的度量值β，并判断干扰类型。

4.根据权利要求3所述的一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识方法，其特征在于：

所述步骤三中，计算每根天线干扰噪声向量的时域相关值的具体方法是：

设定干扰噪声向量v_n，将其第i个元素记为v_n[i]，其中i＝1,2,…N_s，自相关值定义为

$C_n\left[k\right]=E\left\{v_n\right[i\left]v_n^{*}\right[i-k\left]\right\},$

采用公式

${\tilde{C}}_n\left[k\right]=\frac{1}{N_s-k}\underset{i=k+1}{\overset{N_s}{\mathrm{\Σ}}}{v}_n\left[i\right]v_n^{*}[i-k]$

进行时域平均。

5.根据权利要求4所述的一种用于用电信息采集系统的干扰类型辨识方法，其特征在于：

所述步骤四中，所述度量值β采用公式计算得出，将所述度量值β和门限值做比较，判断干扰类型。