CN105553525A - 一种基于速率优化的mimo电力线网络干扰抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于速率优化的MIMO电力线网络干扰抑制方法，包括以下步骤：首先确定网络中需要通信的收发节点集合和发射节点集合，设定系统的最大发射功率；其次每个发射节点发送导频，接收节点采用最小均方差估计方法进行信道估计；接下来通过采样和统计方法估计背景噪声方差和串扰的协方差的估计值；然后利用一维搜索方法求解系统速率优化问题得到最优的发射功率；最后系统中每个发射节点设定最优功率进行信息传输，每个接收节点在获得接收信号后估计串扰值并对减去串扰后剩余的信号进行信息解调，实现电力线网络的信息传输。本发明通过节点采用相同发射功率和串扰估计简化了系统设计复杂度和成本开销，并减轻了串扰对网络性能的影响。

Description

一种基于速率优化的MIMO电力线网络干扰抑制方法

技术领域

本发明涉及电力线通信(PLC,PowerLineCommunication)技术领域，具体为基于速率优化的多输入多输出(MultipleInputMultipleOutput,MIMO)电力线中继通信系统干扰抑制方案设计。

背景技术

电力线通信技术利用电力线作为传输媒质，完成信息传输。其最大的优势是不需要重新布线，在现有电线上可以实现数据、语音和视频等多业务的传输，可以广泛用于自动化控制、宽带接入等。在电力线通信中，终端用户只需要插上电源插头就可以实现因特网接入、电视频道接收节目、打(可视)电话等功能。

家庭电力线具有至少三条导线(火线L，零线N，地线G)。传统的电力线通信系统使用一对导线(火线和零线)来传送和接收数据。信号在其上被差分地传送或接收的导线对可被分别称为发射端口或接收端口。考虑到MIMO技术可以利用空间复用同时传输多个数据流因而提高信息传输速率，研究人员已经提出电力线MIMO通信技术，它是利用电力线的2个传输端口(如L-N和L-G)和4个接收端口(如L-N,L-G,G-N,共模)实现2*2,2*4等多种多输入多输出通信系统。

在电力线网络中，多个节点同时传输信息会造成某些接收节点受到串扰(Cross-Talk,CT)影响，从而降低系统速率。因此，如何在PLC网络多点传输时提升PLC网络的抗干扰性能以及提升传输速率成为了一个迫切需要解决的课题。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于速率优化的MIMO电力线网络干扰抑制方法，包括以下步骤：

步骤1：初始化：确定收发节点集合S_pair，设定系统的最大发射功率P_max；

步骤2：在信道估计阶段，每个发射节点发送导频，接收节点采用最小均方差估计方法进行信道估计得到信道矩阵H_ki，

步骤3：在串扰估计阶段，所有节点的发射功率设为1个单位，通过采样和统计平均方法估计背景噪声方差和串扰的协方差的估计值C_k；

步骤4：令 $K_{u_{ki}}={\mathrm{pH}}_{ki}{H}_{ki}^H,K_{v_k}={\mathrm{pC}}_k,B_{ki}=K_{u_{ki}}{(K_{u_{ki}}+K_{v_k}+{\mathrm{\σ}}_w^{2}I)}^{-1},\∀(k,i)\∈S_{pair},$ 其中p是数据传输阶段节点使用的发射功率，残留干扰加噪声协方差矩阵为：

$Q_{ki}=(I-B_{ki})K_{v_k}{(I-B_{ki})}^H+{\mathrm{\σ}}_w^2{B}_{ki}{B}_{ki}^H,\∀(k,i)\∈S_{pair};$

系统采用一维搜索方法求解下述系统速率最大化问题：

$\underset{p}{max}\underset{(i,k)\∈S_{pair}}{\Σ}\log \det (I+{\mathrm{pH}}_{ki}{H}_{ki}^H{Q}_{ki}^{-1})$

s.t.0≤p≤P_max

得到最优发射功率p^*；

步骤5：在数据传输阶段，系统中每个发射节点设定功率为p^*进行信息传输。每个接收节点在接收到信号y_k后首先估计串扰值然后将串扰估计值从y_k中减去，最后对剩余的信号进行信息解调，实现电力线网络的信息传输。

本发明有益效果：本发明方法通过假设网络中所有节点的发射功率都相等，采用串扰统计方法避免了大量串扰信道的估计，简化了系统设计复杂度和成本开销，并通过接收端消去串扰估计值减轻串扰对系统的影响。

附图说明

图1是本发明所述实施例采用该方法的系统模型图。

图2是本发明所述实施例的系统总速率与最大传输功率的关系图。

具体实施方式

为了使本发明的目的和效果更加清楚，下面对电力线网络及本文发明方法进行详细描述。

本发明考虑如图1所示的电力线网络。图中，带数字的圆圈表示网络中的一个节点(也就是可能的电力线通信设备)，设备之间的线表示网络中的电力线。任意两个设备可以通过选择合适的发射/接收端口构成多输入多输出系统，连通两设备之间的其他设备称为中继节点。

当多个节点同时进行通信时，不同节点间的信号会发生串扰。令每个数据包的发送时间为T(单位为：时隙)，并且假设在N个数据包发送时间内串扰的统计量不变。第一个数据包发送时间T分为信道估计时间T_CH，串扰估计时间T_CT，和数据传输时间T_DT。因此总的数据传输时间为T_DT+(N-1)T。第n个时隙第k个接收节点的接收信号可表示为：

$y_k\left(n\right)=\sqrt{p_i}{H}_{ki}{s}_{ki}\left(n\right)+\underset{j\∈I_k}{\Σ}\sqrt{p_j}{H}_{kj}{s}_{kj}\left(n\right)+w_k\left(n\right),n=T_{CH}+1,...,NT$

其中，s_kj(n)表示第j个发送节点向第k个接收节点发送的信号，均值为0，协方差为单位矩阵I；H_kj表示第j个发送节点与第k个接收节点之间的信道矩阵；p_j表示第j个发送节点的发射功率；I_k表示当前干扰第k个接收节点的所有发送节点构成的集合；w_j(n)表示噪声，其均值为0，协方差为

为了进行功率分配，系统不仅需要知道收发节点之间的信道状态信息，而且还需要知道串扰信道的信道状态信息，这会增加系统的成本开销。为了减少系统代价和复杂度，假设每对收发节点通过信道估计只知道自己的信道状态信息，且所有节点的发射功率相等，即令p＝p_i,并对串扰进行估计。定义 $u_{ki}\left(n\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\sqrt{p}{H}_{ki}{s}_{ki}\left(n\right),v_k\left(n\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\sqrt{p}\underset{j\∈I_k}{\Σ}{H}_{kj}{s}_{kj}\left(n\right).$ 则接收信号可简记为：

y_k(n)＝u_ki(n)+v_k(n)+w_k(n),n＝T_CH+1,…,NT

v_k(n)即为串扰。为方便描述，下面省略时隙n。为了减轻串扰的影响，在T_CH+1时隙到T_CH+T_CT+1时隙(期间，假设p＝1)对背景噪声和串扰进行估计，即得到和的估计值，Ε{·}表示求期望，上标‘H’表示共轭转置。从而可以得到数据传输阶段的一些统计量的估计值：信号相关矩阵串扰相关矩阵这里H_ki是通过信道估计得到，C_k表示的估计值。

利用最小均方差估计方法,可以得到串扰v_k(n)的估计值为：

${\tilde{v}}_k=B_{ki}{y}_k$

其中，得到串扰估计值后，从接收信号中减去估计值得到，

${\tilde{y}}_k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{y}_k-{\tilde{v}}_k=u_{ki}+(v_k-{\tilde{v}}_k)+w_k$

可以计算串扰残留值的协方差为

因此，残留干扰加噪声协方差矩阵为：

$Q_{ki}=(I-B_{ki})K_{v_k}{(I-B_{ki})}^H+{\mathrm{\σ}}_w^2{B}_{ki}{B}_{ki}^H.$

从而可以得到第j个发送节点和第k个接收节点之间的信息速率可近似表达为：

$R_{ki}=\frac{(N-1)T+T_{DT}}{NT}\log \det (I+{\mathrm{pH}}_{ki}{H}_{ki}^H{Q}_{ki}^{-1})$

因此，系统速率最大化问题可以描述如下：

$\underset{{\left\{p_i\right\}}_{i\∈S_{TX}}}{max}\underset{(i,k)\∈S_{pair}}{\Σ}{R}_{ki}$

s.t.0≤p≤P_max

其中，S_pair表示发送节点和接收节点构成的集合，S_TX表示发送节点的集合，P_max是节点的最大发射功率。注意，Q_ki是p的函数，上述优化问题可以利用一维搜索方法进行求解。

根据上述过程，本发明的主要步骤描述如下：

步骤1：初始化：确定收发节点集合S_pair，设定系统的最大发射功率P_max；

步骤2：在信道估计阶段，每个发射节点发送导频，接收节点采用最小均方差估计方法进行信道估计得到信道矩阵H_ki，

步骤3：在串扰估计阶段，所有节点的发射功率设为1个单位，通过采样和统计平均方法估计背景噪声方差和串扰的协方差的估计值C_k；

步骤4：令 $K_{u_{ki}}={\mathrm{pH}}_{ki}{H}_{ki}^H,K_{v_k}={\mathrm{pC}}_k,B_{ki}=K_{u_{ki}}{(K_{u_{ki}}+K_{v_k}+{\mathrm{\σ}}_w^{2}I)}^{-1},\∀(k,i)\∈S_{pair},$ 其中p是数据传输阶段节点使用的发射功率，残留干扰加噪声协方差矩阵为：

$Q_{ki}=(I-B_{ki})K_{v_k}{(I-B_{ki})}^H+{\mathrm{\σ}}_w^2{B}_{ki}{B}_{ki}^H,\∀(k,i)\∈S_{pair};$

系统采用一维搜索方法求解下述系统速率最大化问题：

$\underset{p}{max}\underset{(i,k)\∈S_{pair}}{\Σ}\log \det (I+{\mathrm{pH}}_{ki}{H}_{ki}^H{Q}_{ki}^{-1})$

s.t.0≤p≤P_max

得到最优发射功率p^*；

步骤5：在数据传输阶段，系统中每个发射节点设定功率为p^*进行信息传输。每个接收节点在接收到信号y_k后首先估计串扰值然后将串扰估计值从y_k中减去，最后对剩余的信号进行信息解调，实现电力线网络的信息传输。

图2是本发明通过Matlab对所设计方案的仿真验证。在仿真中，考虑如图1所示的电力线网络并且令S_pair＝{(3,4),(9,5)}和S_TX＝{3,9}。假设系统使用9kHz～95kHz的CENELECA带宽，电力线型号为NAYY150SE，且每段电力线的长度如图1所示。节点间的信道传输函数是根据文献[T.Tsmailian,F.Kschischang,andP.Gulak,“In-buildingpowerlinesashighspeedcommunicationchannels:channelcharacterizationandatestchannelensemble,”Int.J.Commun.Syst.,vol.16,pp.381-400,2003]中基本的传输线理论计算得到。为了仿真这些信道的时变特性，假设负载在1Ω～9Ω之间服从均匀分布。此外，令数据包个数N＝1，调制解调器的负载为50Ω，最大的传输功率值为P_max设为-10～20dBm，背景噪声建模为功率普密度为-138dBW/Hz高斯白噪声。

图2给出了系统平均速率与最大传输功率关系图，其中纵坐标表示系统总速率，单位为kbps，横坐标表示最大传输功率，单位为dBm。图中每个数据点由100次蒙特卡洛仿真值取平均得到。由图可以知道：系统总速率随着最大传输功率增大而增大；此外，本发明方法，也就是经过优化后的功率分配方法，比简单的使用最大功率分配方法性能更好。

本发明不仅局限于上述具体实施方式，本领域一般技术人员根据本发明公开的内容，可以采用其它多种具体实施方案实施本发明。因此，凡是采用本发明的设计结构和思路，做一些简单的变化或更改的设计，都落入本发明保护范围。

Claims (1)

1.一种基于速率优化的MIMO电力线网络干扰抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：初始化：确定收发节点集合S_pair，设定系统的最大发射功率P_max；

步骤2：在信道估计阶段，每个发射节点发送导频，接收节点采用最小均方差估计方法进行信道估计得到信道矩阵H_ki，

步骤3：在串扰估计阶段，所有节点的发射功率设为1个单位，通过采样和统计平均方法估计背景噪声方差和串扰的协方差的估计值C_k；

步骤4：令 $K_{u_{ki}}={\mathrm{pH}}_{ki}{H}_{ki}^H,$ $K_{v_k}={\mathrm{pC}}_k,$ $B_{ki}=K_{u_{ki}}{(K_{u_{ki}}+K_{v_k}+{\mathrm{\σ}}_w^{2}I)}^{-1},$ $\∀(k,i)\∈S_{pair},$ 其中p是数据传输阶段节点使用的发射功率，残留干扰加噪声协方差矩阵为：

$Q_{ki}=(I-B_{ki})K_{v_k}{(I-B_{ki})}^H+{\mathrm{\σ}}_w^2{B}_{ki}{B}_{ki}^H,\∀(k,i)\∈S_{pair};$

系统采用一维搜索方法求解下述系统速率最大化问题：

$\underset{p}{max}\underset{(i,k)\∈S_{pair}}{\Σ}\log \det (I+{\mathrm{pH}}_{ki}{H}_{ki}^H{Q}_{ki}^{-1})$

s.t.0≤p≤P_max

得到最优发射功率p^*；

步骤5：在数据传输阶段，系统中每个发射节点设定功率为p^*进行信息传输。每个接收节点在接收到信号y_k后首先估计串扰值然后将串扰估计值从y_k中减去，最后对剩余的信号进行信息解调，实现电力线网络的信息传输。