CN104852879A - 一种电力线脉冲噪声动态抑制方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电力线脉冲噪声动态抑制方法和系统，调制电力线脉冲输入码流，将得到的各个OFDM符号的部分峰值进行量化、编码，然后与OFDM符号一并输入电力线信道；接收端接收电力线上的信号，将上述部分峰值信息从编码信号中恢复出来，计算这些峰值信息的平均值，将接收到的OFDM符号的采样值与该平均值进行比较，判定噪声量级；根据噪声量级不同使用深度限幅、限幅和消隐这三种不同的噪声抑制方法处理各个OFDM符号；三种噪声抑制方法的消隐限幅门限采用最优化阀值方法确定，处理完成后的数据送往OFDM解调模块。本发明根据脉冲噪声轻重程度的不同情况采用不同的噪声抑制方法对噪声进行处理。深度限幅的方法保留了信号的基本特征；消隐方法将检测到的脉冲噪声置零，将信号中的干扰立即清除而不影响系统的性能；限幅的方式容易实现。

Description

一种电力线脉冲噪声动态抑制方法和系统

技术领域

本发明涉及一种电力线脉冲噪声动态抑制方法和系统。

背景技术

在工业现场环境下，常常存在各种各样的脉冲噪声，当外界的干扰发生变化时，脉冲噪声的轻重程度也各不相同，这就要求电力线通信设备能针对不同的脉冲噪声情况采用不同的抑制方法对噪声进行处理，以达到系统的最优性能。信号消隐和限幅方法在电力线脉冲噪声抑制中取得了较好的效果，但是，在中度脉冲噪声环境下，如果只是简单对噪声进行限幅操作，系统的性能将得不到最优发挥，在重量级噪声环境下，如果只是简单对噪声进行消隐操作，大量有用的信号将会因此而丢失，系统的性能将会严重下降甚至不能工作。

电力线通信是实现智能电网最有吸引力的技术之一，该技术的最大优点是不需要架构昂贵的通信线路而是利用现存的电力线网络进行通信。然而，电力线网络并不是专门用于信号传输的，最初只是为各种电力设备提供电源。因而，电力线网络充满由各种电气设备产生的噪声。这些噪声可以分为两大类，一类是有色背景噪声，另一类是脉冲噪声，后者是降低电力线信号传输质量的最主要因素。

如果接收机接收到信号后不对信号中的脉冲噪声进行处理，则脉冲噪声会对接收机的同步性能造成极大的影响，系统的比特误码率将会极大的增加，这将导致电力线通信系统吞吐量下降甚至引起系统不能工作，所以，在接收到信号之后必须对接收信号的脉冲噪声进行抑制处理。

现有技术对脉冲噪声的抑制主要集中在接收机端对周期性脉冲噪声进行处理，一类方法是在OFDM解调器之前放置消隐器或者限幅器将超过某个门限的信号置零或者限幅，这种方法使用比较简单，实现也比较容易，但这种方法需要预先知道脉冲噪声的特性。另一类方法是在OFDM信号解调之后对信号进行分析处理，分析每个子载波的功率大小，根据子载波的功率大小和子载波的位置情况确定脉冲噪声的位置以及脉冲噪声的周期情况，采用对应的滤波器对子载波进行滤波处理。该方法在用滤波器对子载波进行滤波过程中容易产生二次失真，需要对输出结果进行补偿。

现有技术对电力线噪声的抑制方法多种多样，它们都能在特定情况下对电力线噪声进行抑制，但是这些方法都存在一个共同的缺点，它们都需要建立在对脉冲噪声特性已知的基础上的进行分析，都不能根据噪声的特点对噪声进行灵活的抑制处理。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种电力线脉冲噪声动态抑制方法和系统。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种电力线脉冲噪声动态抑制方法，包括以下步骤：

1)调制电力线脉冲输入码流，将得到的各个OFDM符号的部分峰值进行量化、编码，然后与OFDM符号一并输入电力线信道；

2)接收电力线上的信号，将每个OFDM符号部分峰值信息从编码信号中恢复出来，并计算每个OFDM符号中部分峰值信息的平均值；

3)将每个OFDM符号的采样值与各个OFDM符号的部分峰值信息的平均值进行比较，统计比较结果，根据比较结果判定噪声量级；

4)根据步骤2)接收的部分峰值信息确定消隐和限幅的最优门限阀值；

5)根据步骤3)确定的噪声量级以及步骤4)确定的门限阀值处理各个OFDM符号；

6)将经步骤5)处理后的数据送往OFDM解调模块。

所述步骤1)中，对各个OFDM符号的部分峰值进行量化、编码的具体实现过程如下：

1)找出每一个OFDM符号的最大三个峰值，采用5位二进制数据对所述峰值在设定的电平区间内进行量化，将三个峰值进行量化，量化的分辨率r为：

$r=\frac{p_{\max }-p_{\min }}{2^b};$

其中p_max表示峰值量化的上限电平，p_min是峰值量化的下限电平，b表示量化的二进制位数；当峰值信号的幅度超过p_max时，将峰值信号的幅值当成p_max处理，当峰值信号的幅值低于p_min时，则将峰值信号当成p_min处理；

2)标记最大的三个峰值在OFDM符号中的位置，将位置信息和量化值进行编码。

所述步骤3)中，判定噪声量级的具体实现过程如下：

1)接收第j个OFDM符号r_i ^(j)；

2)将第j个OFDM符号的采样值r_i与P_peak相比较，如果r_i大于P_peak，则累加计数器cnt_ni++；

3)判断r_i是否是第j个OFDM符号的最后一个样值点的采样值，如果不是，则令i＝i+1,并转到步骤2)执行；

4)统计第j个OFDM符号中采样值超过P_peak的总数，用sum_j表示；其中，N＝3；p_ki为第j个OFDM符号的峰值信息；P_peak的值在2-10V之间；

5)判断是否已完成对所有OFDM符号的采样值进行比较，如果不是，则令j＝j+1,转到步骤1)执行；

6)统计所有OFDM符号中采样值超过P_peak的概率，用Pr表示；

7)判断Pr是否大于或等于0.3，如果是，则将噪声判定为重量级噪声，用深度限幅方法进行噪声抑制；否则，判断Pr是否大于0.1且小于0.3，如果是，则将噪声判定为中量级噪声，用消隐方法进行噪声抑制；否则，将噪声判定为轻量级噪声，用限幅方法进行噪声抑制。

所述步骤5)中，当判定噪声是重量级噪声时，抑制的具体方法如下：

$r_k=\left\{\begin{array}{cc}{r}_k,& \left|r_k\right|\&le;T\\ T-\left(\right|r_k|-T)e^{\mathrm{j\&phi;}}& T<\left|r_k\right|\&le;2T\\ 0,& \left|r_k\right|>2T\end{array}\right.;$

其中，r_k为某一个OFDM符号第k个样值点的采样值；T为门限估计值；φ表示某一个OFDM符号的相位第k个样值点的采样信号的相位；|r_k|表示某一个OFDM符号第k个样值点的采样信号的幅值；

当判定噪声是中度噪声时，抑制的具体方法如下：

$r_k=\left\{\begin{array}{cc}{r}_k,& \left|r_k\right|\&le;T\\ 0,& \left|r_k\right|>T\end{array}\right.;$

当判定噪声是轻量级噪声时，抑制的具体方法如下：

$r_k=\left\{\begin{array}{cc}{r}_k,& \left|r_k\right|\&le;T\\ {\mathrm{Te}}^{\mathrm{j\&phi;}}& \left|r_k\right|>T\end{array}\right..$

门限估计值T的估计过程如下：

1)接收第j个OFDM符号，找到三个峰值p_k1、p_k2和p_k3以及它们的位置信息k1,k2,k3，将T(t)置一个初始值0；

2)判断p_ki是否大于T(t)，如果是，则将p_ki置零，转到步骤3)执行；

3)重复步骤2)，直到检测完三个峰值p_k1、p_k2和p_k3；

4)计算第j个OFDM符号的信噪比，用SNR(t)表示；

5)判断T(t)的值是否已完成从0变到10，如果没有，则令t＝t+1,转到步骤2)执行；否则，找出t从0变到10的过程中，使得SNR(t)最大的一个T(t)，记为T_opti；

6)判断是否已完成最后一个OFDM符号的处理，如果不是，则令j＝j+1,转到步骤1)执行；否则，将所有的T_optj取平均值，记为T_opt，作为最优的门限估计值。

本发明还提供了一种电力线脉冲噪声动态抑制系统，包括：

IDFT模块：用于调制电力线脉冲输入码流，并将得到的各个OFDM符号的部分峰值进行量化、编码，然后将量化、编码后的OFDM符号的部分峰值与OFDM符号一并输入电力线信道；

峰值估计模块：用于从电力线信道上接收信号，将所述部分峰值信息从编码信号中恢复出来，并计算每个OFDM符号中部分峰值信息的平均值；

噪声判断模块：用于将接收的每个OFDM符号的采样值与其相应的部分峰值信息的平均值进行比较，并判定噪声量级；

消隐/限幅门限估计模块：用于根据每个OFDM符号的峰值信息估计出限幅消隐的最优门限阀值；

自适应消隐/限幅模块：用于根据所述噪声量级对接收的OFDM符号采用不同噪声抑制方法进行处理，处理后的数据送往OFDM解调模块。

与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：本发明在工业现场的电力线通信环境中，对电力线上的脉冲噪声进行统计判决，根据脉冲噪声轻重程度的不同情况采用不同的噪声抑制方法对噪声进行处理。当出现的脉冲噪声频率很高并且幅值比较大的情况下(重量级噪声)，采用一种深度限幅的方法进行处理，这种处理方法能够避免将信号中的大部分信号都置为零，保留了信号的基本特征。在出现的脉冲噪声频率较低的情况下(中度噪声)，采用消隐的方法将检测到的脉冲噪声置零，这样能将信号中的干扰立即清除而不影响系统的性能。在脉冲噪干扰率很低的情况下(轻量级噪声)，采用限幅的方式对脉冲噪声进行处理，这种方法简单，容易实现。

附图说明

图1为本发明一实施例OFDM电力噪声抑制框图；

图2为本发明一实施例噪声特征判决过程流程图；

图3为本发明一实施例最优门限阀值确定流程图。

具体实施方式

本发明提出的方法包括在发送端和接收端对信号进行处理。在发送端，提取每个OFDM符号的部分峰值，对这些峰值信号进行量化，用二进制数据对峰值信息进行编码，然后采用循环编码的方式将其调制后发送给接收端。接收端根据接收的OFDM符号峰值，判断信号被脉冲噪声干扰的情况，对多个OFDM符号的脉冲出现的幅值和频率进行统计判决，对噪声门限阀值用最优化方法确定，根据噪声的判决结果选用不同的噪声抑制方法对信号进行处理，当判决噪声特性是重量级噪声时，采用深度限幅方法进行噪声处理，当判决噪声特性是中度噪声时，采用消隐的方法将脉冲噪声置零，当判决脉冲噪声为轻度噪声时，采用简单限幅方式对脉冲噪声进行处理。

本发明提供的OFDM噪声抑制框图如图1所示，信息比特经过16QAM映射模块之后转化成基带信号S_k,然后将该信号通过IDFT变换产生OFDM符号s_n,其中s_n是数据符号的复数星座，N是子载波的数目。

整个噪声抑制的过程如下：

(1)、输入码流经映射之后输入IDFT模块进行调制，峰值量化编码模块将OFDM符号的部分峰值进行量化、编码后再经过调制与OFDM符号一起输入电力线信道。

(2)、峰值估计模块从电力线上接收到信号，将部分峰值信息从编码信号中恢复出来，对各个OFDM符号的部分峰值信息进行统计。

(3)、噪声判断模块将接收到的信号与峰值信息进行比较和统计，根据统计结果对噪声特征进行判定。

(4)、消隐/限幅门限估计模块根据接收的峰值信号和噪声特征确定消隐和限幅的最优门限阀值。

(5)、自适应消隐/限幅估计模块根据最优门限阀值和噪声的不同级别对各个OFDM信号采用不同的方法进行噪声抑制，最后得到的数据送往OFDM解调模块。

发送端先找出每一个OFDM符号的最大三个峰值，采用5位二进制数据对其进行量化，考虑到大部分峰值电平值分布在4.3V到9V之间，系统将三个峰值在这一电平区间进行量化，量化的分辨率如下所示：

$r=\frac{p_{\max }-p_{\min }}{2^b}$

其中p_max表示峰值量化的上限电平，p_min是峰值量化的下限电平，b表示量化的二进制位数。当峰值信号的幅度超过p_max时，将信号的幅值当成p_max处理，当信号的幅值低于p_min时，则将信号当成p_min处理。本系统的p_max＝9.0，p_min＝4.35，b＝5,量化分辨率为0.15。找到对应的峰值后，用k1,k2,k3标记这几个峰值在OFDM符号中的位置，将峰值的位置信息和量化值进行编码一起发送出去，具体的编码关系表如表1所示：

表1峰值信号编码表

接收端峰值估计模块对接收到的编码数据进行检测，将编码数据还原为原来的峰值数据，取出三个峰值信号的峰值信息p_ki,i(1,2,3)和位置编号k1,k2,k3,计算三个峰值信号的平均值，

接收端将这一平均值作为判断噪声特征的依据，连续检测M＝512个OFDM符号，分析OFDM符号采样值超过P_peak的概率分布情况，当判决出噪声的特征信息之后，根据计算的最优门限阀值，使用不同的限幅消隐方法对噪声进行动态处理。噪声特征的判决流程如图2，其中，r_i(^j)表示第j个OFDM符号的第i个采样值，M表示进行统计判决的OFDM的符号个数，具体过程如下：

(1)设置基本参数，接收第j个OFDM符号r_i ^(j)。

(2)将第j个符号的r_i与P_peak相比较，如果r_i大于P_peak，则对应的累加计数器cnt_ni++。

(3)判断r_i是否是OFDM符号的最后一个采样值，如果不是，则令i＝i+1,转到步骤(2)执行。

(4)统计第j个OFDM符号中采样值超过P_peak的总数，用sum_j表示。

(5)判断是否已完成对M个OFDM符号的采样点进行比较，如果不是，则令j＝j+1,转到步骤(1)执行。

(6)统计M个OFDM符号中采样值超过P_peak的概率，用Pr表示。

(7)判断Pr是否大于或等于0.3，如果是，则将噪声按照重量级噪声处理，调用门限估计值，用深度限幅方法进行噪声抑制。

(8)判断Pr是否大于0.1且小于0.3，如果是，则将噪声按照中量级噪声处理，调用门限估计值，用消隐方法进行噪声抑制。

(9)则将噪声按照轻量级噪声处理，用限幅方法进行噪声抑制。

当判定噪声是重量级噪声时，采用深度限幅的方法进行噪声抑制。抑制的具体方法如下：

$y_k=\left\{\begin{array}{cc}{r}_k,& \left|r_k\right|\&le;T\\ T-\left(\right|r_k|-T)e^{\mathrm{j\&phi;}}& T<\left|r_k\right|\&le;2T\\ 0,& \left|r_k\right|>2T\end{array}\right.$

当判定噪声是中度噪声时，采用消隐的方法进行噪声抑制，抑制的具体方法如下：

$y_k=\left\{\begin{array}{cc}{r}_k,& \left|r_k\right|\&le;T\\ 0,& \left|r_k\right|>T\end{array}\right.$

当判定噪声是轻量级噪声时，采用限幅方法进行噪声抑制，抑制的具体方法如下：

$y_k=\left\{\begin{array}{cc}{r}_k,& \left|r_k\right|\&le;T\\ {\mathrm{Te}}^{\mathrm{j\&phi;}}& \left|r_k\right|>T\end{array}\right.$

以上各式中的T是限幅和消隐的门限，它们的值根据最优门限阀值方法确定。

各种限幅/消隐方法的最优门限阀值确定如图3所示，r^(j)表示接收到的第j个OFDM符号，p_ki表示还原的部分峰值，T(t)表示变化的门限值，n表示每个OFDM符号中抽取的峰值个数，M表示进行统计判决的OFDM的符号个数，T_opti表示每个OFDM符号的最优门限值，而T_opt表示最终的门限最优值。消隐门限的估计流程如下：

(1)接收第j个OFDM符号，找到三个峰值点p_k1、p_k2和p_k3以及它们的位置信息k1,k2,k3，将T(t)置一个初始值0。

(2)判断p_ki是否大于T(t)，如果是，则将p_ki置零，转到步骤(3)执行。

(3)判断是否已检测完三个峰值，如果不是，则i＝i+1,转到步骤(2)执行。

(4)计算一个OFDM符号的信噪比，用SNR(t)表示。

(5)判断T(t)是否已完成从0变到10，如果没有，则t＝t+1,转到步骤(2)执行。否则，找出t从0变到10中，使得SNR(t)最大的一个T(t)，记为T_opti。

(6)判断是否已完成第M个OFDM符号的处理，如果不是，则j＝j+1,转到步骤(1)执行。否则，将M个T_optj取平均值，记为T_opt，作为最优门限阀值。

对应其他两种情况下(深度限幅和限幅)的最优门限阀值的求取方法也可以采用相同的方法得到。

Claims (6)

1.一种电力线脉冲噪声动态抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)调制电力线脉冲输入码流，将得到的各个OFDM符号的部分峰值进行量化、编码，然后与OFDM符号一并输入电力线信道；

2)接收电力线上的信号，将每个OFDM符号部分峰值信息从编码信号中恢复出来，并计算每个OFDM符号中部分峰值信息的平均值；

3)将每个OFDM符号的采样值与各个OFDM符号的部分峰值信息的平均值进行比较，统计比较结果，根据比较结果判定噪声量级；

4)根据步骤2)接收的部分峰值信息确定消隐和限幅的最优门限阀值；

5)根据步骤3)确定的噪声量级以及步骤4)确定的门限阀值处理各个OFDM符号；

6)将经步骤5)处理后的数据送往OFDM解调模块。

2.根据权利要求1所述的电力线脉冲噪声动态抑制方法，其特征在于，所述步骤1)中，对各个OFDM符号的部分峰值进行量化、编码的具体实现过程如下：

1)找出每一个OFDM符号的最大三个峰值，采用5位二进制数据对所述峰值在设定的电平区间内进行量化，将三个峰值进行量化，量化的分辨率r为：

$r=\frac{p_{\max }-p_{\min }}{2^b};$

其中p_max表示峰值量化的上限电平，p_min是峰值量化的下限电平，b表示量化的二进制位数；当峰值信号的幅度超过p_max时，将峰值信号的幅值当成p_max处理，当峰值信号的幅值低于p_min时，则将峰值信号当成p_min处理；

2)标记最大的三个峰值在OFDM符号中的位置，将位置信息和量化值进行编码。

3.根据权利要求1所述的电力线脉冲噪声动态抑制方法，其特征在于，所述步骤3)中，判定噪声量级的具体实现过程如下：

1)接收第j个OFDM符号r_i ^(j)；

2)将第j个OFDM符号的采样值r_i与P_peak相比较，如果r_i大于P_peak，则累加计数器cnt_ni++；

3)判断r_i是否是第j个OFDM符号的最后一个样值点的采样值，如果不是，则令i＝i+1,并转到步骤2)执行；

4)统计第j个OFDM符号中采样值超过P_peak的总数，用sum_j表示；其中，p_ki为第j个OFDM符号的峰值信息；

5)判断是否已完成对所有OFDM符号的采样值进行比较，如果不是，则令j＝j+1,转到步骤1)执行；

6)统计所有OFDM符号中采样值超过P_peak的概率，用Pr表示；

7)判断Pr是否大于或等于0.3，如果是，则将噪声判定为重量级噪声，用深度限幅方法进行噪声抑制；否则，判断Pr是否大于0.1且小于0.3，如果是，则将噪声判定为中量级噪声，用消隐方法进行噪声抑制；否则，将噪声判定为轻量级噪声，用限幅方法进行噪声抑制。

4.根据权利要求3所述的电力线脉冲噪声动态抑制方法，其特征在于，当判定噪声是重量级噪声时，抑制的具体方法如下：

$r_k=\left\{\begin{array}{cc}{r}_k,& \left|r_k\right|\&le;T\\ T-\left(\right|r_k|-T)e^{\mathrm{j\&phi;}}& T<\left|r_k\right|\&le;2T\\ 0,& \left|r_k\right|>2T\end{array}\right.;$

其中，r_k为某一个OFDM符号第k个样值点的采样值；T为门限估计值；φ表示某一个OFDM符号的相位第k个样值点的采样信号的相位；|r_k|表示某一个OFDM符号第k个样值点的采样信号的幅值；

当判定噪声是中度噪声时，抑制的具体方法如下：

$r_k=\left\{\begin{array}{cc}{r}_k,& \left|r_k\right|\&le;T\\ 0,& \left|r_k\right|>T\end{array}\right.;$

当判定噪声是轻量级噪声时，抑制的具体方法如下：

$r_k=\left\{\begin{array}{cc}{r}_k,& \left|r_k\right|\&le;T\\ {\mathrm{Te}}^{\mathrm{j\&phi;}}& \left|r_k\right|>T\end{array}\right..$

5.根据权利要求4所述的电力线脉冲噪声动态抑制方法，其特征在于，门限估计值T的估计过程如下：

1)接收第j个OFDM符号，找到三个峰值p_k1、p_k2和p_k3以及它们的位置信息k1,k2,k3，将T(t)置一个初始值0；

2)判断p_ki是否大于T(t)，如果是，则将p_ki置零，转到步骤3)执行；

3)重复步骤2)，直到检测完三个峰值p_k1、p_k2和p_k3；

4)计算第j个OFDM符号的信噪比，用SNR(t)表示；

5)判断T(t)的值是否已完成从0变到10，如果没有，则令t＝t+1,转到步骤2)执行；否则，找出t从0变到10的过程中，使得SNR(t)最大的一个T(t)，记为T_opti；

6)判断是否已完成最后一个OFDM符号的处理，如果不是，则令j＝j+1,转到步骤1)执行；否则，将所有的T_optj取平均值，记为T_opt，作为最优的门限估计值。

6.一种电力线脉冲噪声动态抑制系统，其特征在于，包括：

IDFT模块：用于调制电力线脉冲输入码流，并将得到的各个OFDM符号的部分峰值进行量化、编码，然后将量化、编码后的OFDM符号的部分峰值与OFDM符号一并输入电力线信道；

峰值估计模块：用于从电力线信道上接收信号，将所述部分峰值信息从编码信号中恢复出来，并计算每个OFDM符号中部分峰值信息的平均值；

噪声判断模块：用于将接收的每个OFDM符号的采样值与其相应的部分峰值信息的平均值进行比较，并判定噪声量级；

消隐/限幅门限估计模块：用于根据每个OFDM符号的峰值信息估计出限幅消隐的最优门限阀值；

自适应消隐/限幅模块：用于根据所述噪声量级对接收的OFDM符号采用不同噪声抑制方法进行处理，处理后的数据送往OFDM解调模块。