CN105978842A - 一种基于部分传输序列的改进型非线性脉冲噪声削减方法 - Google Patents

Abstract

本发明公布了一种电力线通信OFDM系统中基于部分传输序列（Partial Transmission Sequence，简称PTS）算法的改进型非线性脉冲噪声削减方法。该改进型非线性脉冲噪声削减方法具体可以分为改进型分段混合和改进型幅度消隐法方法进行讨论。本发明通过在信号发送前进行预处理，抑制信号峰值‑平均功率比，使接收端易于区分有用信号与脉冲噪声，从而降低了系统错误判决的概率，提高了系统的性能。实践表明该方法具有实用性、可靠性等特点。

Description

一种基于部分传输序列的改进型非线性脉冲噪声削减方法

技术领域

本发明涉及的是一种电力线通信OFDM系统中基于部分传输序列的改进型非线性脉冲噪声削减方法，属于电力线通信技术领域。

背景技术

电力线通信(Power Line Communications，简称PLC)，是指将已存在的电力线路以及形成的电网作为媒介，利用该媒介进行数据传输与信息交换的一种通信方式。

随着近年来电力线通信技术的发展，电力线已从简单的电力传输转变成能够传输能量与信息的多用途传输媒介。与传统的传输媒介相比，电力线的阻抗不稳定，容易受到脉冲噪声的干扰，且具有频率选择性衰落。因此电力线通信系统在进行信息传输时会面临许多问题。通信系统的传输性能除了受到信道模型的影响，也会受到内部和外部干扰或者噪声的影响。电力线通信系统主要受到五类噪声的影响，其中脉冲噪声是主要的影响因素。

常见的噪声分析方法是将噪声看作幅度服从高斯分布且具有平坦功率谱密度的加性高斯白噪声(Additive White GaussianNoise，简称AWGN)。然而，加性高斯白噪声模型忽略了多种常见的噪声，如脉冲噪声等。因此，加性高斯白噪声模型并不适用于电力线通信系统。米德尔顿A类噪声模型(Middleton’s Class A)可以描述大量带有任意脉冲的噪声信号。通过模型参数的选择，可以建立多种噪声模型，实现从纯高斯噪声到强脉冲噪声间的转变。将具有米德尔顿A类噪声的通信信道称为加性白A类噪声信道。加性白A类噪声信道模型适用于认知无线电的动态频谱接入以及电力线通信系统中。

脉冲噪声在OFDM系统中的性能一直是国内外研究的热点。在OFDM系统中，脉冲噪声的能量分布在多个并行传输的OFDM子信道中，噪声的能量可以较好地被分散。因此OFDM系统对脉冲噪声具有较好的鲁棒性。然而，当脉冲噪声能量超过特定的阈值时，该优点就可能转换为缺点。传统的非线性脉冲噪声削减方法主要是通过设置门限阈值来判断是否对接收到的信号进行削减。理想的情况下，由于脉冲噪声的幅值比较大，所以将大于阈值的信号削减可以很好的削减脉冲噪声，使系统的性能更优。但是当信号本身的幅值与脉冲噪声的幅值接近且超过所设的门限阈值时，有用信号也会被削减，这样就造成了错误的判决，使系统的性能变差。因此当发送的有用信号与脉冲噪声之间的幅度差值越大，该算法就可以更好的分离出脉冲噪声与有用信号，系统的错误判决概率变小，系统性能更优。在电力线通信OFDM系统中，采用两种非线性脉冲噪声削减方法即幅度消隐方法(Blanking)和分段混合方法(Hybrid)对脉冲噪声进行削减。传统的非线性脉冲噪声削减方法存在算法复杂度较高、对OFDM系统要求较高以及实用性不足的问题。

因此，本发明提出了部分传输序列的改进型削减方法。通过在信号发送前进行预处理，抑制信号峰值-平均功率比，使接收端易于区分有用信号与脉冲噪声，从而降低了系统错误判决的概率，提高了系统的性能。

发明内容

发明目的：针对传统电力线OFDM系统中，脉冲噪声削减的方法对于信号与脉冲噪声幅度接近时，在接收端无法辨认出脉冲噪声与有用信号，可能因判决错误而降低系统的性能，以及算法的复杂度较高，设计了一种基于部分传输序列的改进型脉冲噪声削减方法。

技术方案：

第一阶段：首先设计OFDM中的部分传输序列算法，得到发送的时域信号。OFDM中定义峰值-平均功率比为最大功率与信号平均功率的比值，即：

$PAPR=\frac{max|s\left(t\right){|}^2}{E\[|s\left(t\right){|}^2\]}---\left(1\right)$

部分传输序列算法首先将输入的数据流分割成V个子块，且各子块之间不相交。其表示为：

S＝[S¹，S²，...，S^V]^T (2)

其中Sⁱ表示具有连续分布其相互之间大小相同的子块。分割以后得到的子块与对应的复数相位因子b^v相乘，复数相位因子b^v的表达式为：

b^v＝e^jφv，v＝1，2，...，V (3)

之后经过N点IFFT可以得到：

$s=IFFT\left\{\underset{v=1}{\overset{V}{\Σ}}{b}^v{S}^v\right\}=\underset{v=1}{\overset{V}{\Σ}}{b}^v\·IFFT\left\{S^v\right\}=\underset{v=1}{\overset{V}{\Σ}}{b}^v{s}^v---\left(4\right)$

其中，{s^v}为部分传输序列。选择相位向量，使其满足：

$\[\widetilde{b^1},\mathrm{...},\widetilde{b^V}\]=\underset{\[b^1,\mathrm{...},b^V\]}{\arg \min }\left(\underset{n=0,1,\mathrm{...},N-1}{\max }\right|\underset{v=1}{\overset{V}{\Σ}}{b}^v{s}^v\[n\]\left|\right)---\left(5\right)$

这样，发送的时域信号就可以表示为：

$\tilde{s}=\underset{v=1}{\overset{V}{\Σ}}\widetilde{b^v}{s}^v---\left(6\right)$

将该算法的相位因子的选择范围限制在一个集合中可以减小该算法复杂度。故该集合表示为：

b＝{e^j2πi/W|i＝0，1，2，...，W-1} (7)

故该算法的搜索复杂度会随着分割的子块个数的增加而呈现指数增长。

第二阶段：根据上述算法，下一步将进行降低该算法的复杂度。由于部分传输序列算法在子块数增加时，搜索最优相位向量集合是一个复杂度高的问题，利用二进制相位因子{1，-1}的改进算法，该算法可以在降低复杂度的同时使算法的性能满足要求，实现如下：

(1)根据式(2)，将输入的数据流分割成V个子块。

(2)设置b^v＝1，v＝1，2，3...，V，并找到式(4)中的峰值-平均功率比，同时将其设置为PAPR_min。

(3)设置v＝2。

(4)在b^v＝-1的情况下，找到式(4)所对应的PAPR。

(5)如果PAPR＜PAPR_min，那么b^v＝1，否则更新PAPR＝PAPR_min。

(6)若v＜V，则v＝v+1；跳回第四步并继续执行下去，若v＞V则表示最优相位因子已找到，结束该过程。

第三阶段：将得到的相位因子并结合式(6)，得到最小峰值-平均功率比发送信号，并对发送信号以N/T_s采样间隔进行采样得到之后将其发送出去。

第四阶段：改进型分段混合方法可以表示为：

$y_k=\left\{\begin{array}{cc}\widetilde{r_k},& \left|\widetilde{r_k}\right|\&le;T\\ {\mathrm{Te}}^{j\arg \left(\widetilde{r_k}\right)},& T<\left|\widetilde{r_k}\right|\&le;aT\\ 0,& \left|\widetilde{r_k}\right|>aT\end{array}\right.,k=0,1,\mathrm{2...},N-1---\left(8\right)$

改进型幅度消隐方法可以表示为：

$y_k=\left\{\begin{array}{cc}\widetilde{r_k},& \left|\widetilde{r_k}\right|\&le;T\\ 0& \left|\widetilde{r_k}\right|>T\end{array}\right.,k=0,1,\mathrm{2...},N-1---\left(9\right)$

有益效果：与传统的脉冲削减技术相比，本发明采用的电力线通信中基于部分传输序列的脉冲削减方法，考虑了加性白A类噪声信道模型适合电力线通信，又引入在二进制相位因子{1，-1}的算法以降低算法的复杂度，这不仅可以有效地削减脉冲噪声，也更符合实际的电力线通信环境。

附图说明

图1为PTS非线性削减方法流程框图

图2为PTS方法框图

图3为非线性削减OFDM流程图

图4为引入PTS改进型分段混合方法输出端信噪比变化曲线

图5为引入PTS改进型分段混合方法误码率变化曲线

图6为引入PTS改进型幅度消隐方法输出端信噪比变化曲线

图7为引入PTS改进型幅度消隐方法误码率变化曲线

具体实施方式

如图2所示，对电力线OFDM系统中基于PTS的非线性削减方法，具体流程如下：

(1)首先为输入信号经过16QAM调制成基带信号S，然后将其分割成V个子块，且各子块之间不相交，之后经过N点IFFT，得到{s^v}，也就是部分传输序列。

(2)需要得到与分割以后得到的子块与对应的复数相位因子，且满足：为了降低算法的复杂度，可以使用二进制相位因子{1，-1｝的改进算法，得到最优相位因子

(3)部分传输序列与对应的复数相位因子相乘，得到最小峰值-平均功率比发送信号，并对发送信号以N/T_s采样间隔进行采样得到之后将其发送出去。

(4)最后，按照传统的非线性脉冲噪声的削减技术进行噪声削减得到y_k。将经过非线性削减后的信号y_k送入OFDM解调器中。

仿真结果表明，本发明提出的认知无线电中基于支持向量机的MAC协议识别方法可以有效识别当前网络使用的MAC协议，与传统的相比，改进型脉冲噪声削减技术得到更大的最大输出端信噪比。在高信号-脉冲噪声功率比情况下，该改进算法可以提高误码率性能，且随着子块数增加该性能提升更大。但是当信号-脉冲噪声功率比较小时，两者的误码率性能相接近。

Claims (2)

1.一种基于部分传输序列的改进型非线性脉冲噪声削减方法，其特征在于：在信号发送前进行预处理，抑制信号峰值-平均功率比，使接收端易于区分有用信号与脉冲噪声，从而降低了系统错误判决的概率，提高了系统的性能。

2.如权利要求1所述的基于部分传输序列的改进型非线性脉冲噪声削减方法，其特征在于：在选择最优相位向量过程中，使用二进制相位因子｛1，-1｝的改进算法,降低PTS算法的复杂度。