CN110719123B - 一种利用子空间优化理论的plc信号重构方法和系统 - Google Patents

一种利用子空间优化理论的plc信号重构方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明一种利用子空间优化理论的PLC信号重构方法和系统，实施例公开一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法和系统，所述方法包括：步骤1，输入实测的PLC信号序列S；步骤2，根据子空间优化理论对所述信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，
Figure DDA0002210020800000011
其中，α为子空间模式因子；D为子空间模式矩阵；Z为子空间修正矩阵；Π为子空间扩张矩阵；ω为中间参量矩阵；N为所述信号序列S的长度。

Description

一种利用子空间优化理论的PLC信号重构方法和系统
技术领域
本发明涉及电力领域，尤其涉及一种PLC信号重构方法和系统。
背景技术
电力线通信，相比各种有线通信技术，无需重新布线，易于组网等优点，具有广阔的应用前景。电力线通信技术分为窄带电力线通信(Narrowband over power line，NPL)和宽带电力线通信(Broadband over power line，BPL)；窄带电力线通信是指带宽限定在3k～500kHz的电力线载波通信技术；电力线通信技术包括欧洲CENELEC的规定带宽(3～148.5kHz)，美国联邦通讯委员会(FCC)的规定带宽(9～490kHz)，日本无线工业及商贸联合会(Association of Radio Industries and Businesses，ARIB)的规定带宽(9～450kHz)，和中国的规定带宽(3～500kHz)。窄带电力线通信技术多采用单载波调制技术，如PSK技术，DSSS技术和线性调频Chirp等技术，通信速率小于1Mbits/s；宽带电力线通信技术指带宽限定在1.6～30MHz之间、通信速率通常在1Mbps以上的电力线载波通信技术，采用以OFDM为核心的多种扩频通信技术。
虽然电力线通信系统有着广泛的应用，且技术相对成熟，但是电力线通信系统中大量的分支和电气设备，会在电力线信道中产生大量的噪声；而其中随机脉冲噪声具有很大的随机性，噪声强度高，对电力线通信系统造成严重破坏，电力线通信系统收发装置工作在如此严峻的信道环境中，长长会造成收发装置数据传输中断，造成数据的缺失。
随着非线性电器的应用和普及，中低压输配电网络中背景噪声呈现出较为明显的非平稳性和非高斯特性，使得电力线通信系统中数据缺失的现象更为严重，通信质量下降明显，严重影响了PLC通信系统的性能。
发明内容
本发明的目的是提供一种利用子空间优化理论的PLC信号重构方法和系统，所提出的方法利用了PLC调制信号和背景噪声在信号子空间优化表示领域中的差异，通过子空间优化理论滤除脉冲噪声和背景噪声并进一步重构信号。所提出的方法具有较好的信号重构性能，计算也非常简单。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种利用子空间优化理论的PLC信号重构方法，包括：
步骤1，输入实测的PLC信号序列S；
步骤2，根据子空间优化理论对所述信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，
Figure BDA0002210020780000021
其中，α为子空间模式因子；D为子空间模式矩阵；Z为子空间修正矩阵；Π为子空间扩张矩阵；ω为间参量矩阵；N为所述信号序列S的长度。
一种利用子空间优化理论的PLC信号重构系统，包括：
获取模块，输入实测的PLC信号序列S；
重构模块，根据子空间优化理论对所述信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，
Figure BDA0002210020780000022
其中，α为子空间模式因子；D为子空间模式矩阵；Z为子空间修正矩阵；Π为子空间扩张矩阵；ω为间参量矩阵；N为所述信号序列S的长度。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
虽然电力线通信系统有着广泛的应用，且技术相对成熟，但是电力线通信系统中大量的分支和电气设备，会在电力线信道中产生大量的噪声；随着非线性电器的应用和普及，中低压输配电网络中背景噪声呈现出较为明显的非平稳性和非高斯特性，常用的低通滤波器在非平稳和非高斯噪声环境中难以达到理想的滤波效果，很难滤除非平稳非高斯噪声，严重影响了PLC通信系统的性能。
本发明的目的是提供一种利用子空间优化理论的PLC信号重构方法和系统，所提出的方法利用了PLC调制信号和背景噪声在信号子空间优化表示领域中的差异，通过子空间优化理论滤除脉冲噪声和背景噪声并进一步重构信号。所提出的方法具有较好的信号重构性能，计算也非常简单。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的系统结构示意图；
图3为本发明具体实施案例的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1一种利用子空间优化理论的PLC信号重构方法的流程示意图
图1为本发明一种利用子空间优化理论的PLC信号重构方法的流程示意图。如图1所示，所述的一种利用子空间优化理论的PLC信号重构方法具体包括以下步骤：
步骤1，输入实测的PLC信号序列S；
步骤2，根据子空间优化理论对所述信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，
Figure BDA0002210020780000041
其中，α为子空间模式因子；D为子空间模式矩阵；Z为子空间修正矩阵；Π为子空间扩张矩阵；ω为间参量矩阵；N为所述信号序列S的长度。
所述步骤2之前，所述方法还包括：
步骤3，求取所述子空间模式因子α、子空间模式矩阵D、子空间修正矩阵Z和子空间扩张矩阵Π。
所述步骤3包括：
步骤301，求取循环延迟矩阵P，具体为：
Figure BDA0002210020780000042
其中：
sn：所述信号序列S的第n个元素[n＝1,2,…,N]
N：所述信号序列S的长度
Figure BDA0002210020780000043
循环参数
Figure BDA0002210020780000044
以N为模下取整
SNR：所述信号序列S的信噪比
步骤302，求取所述子空间模式矩阵D，具体为：
Figure BDA0002210020780000051
其中：
I:单位矩阵
Figure BDA0002210020780000052
所述循环延迟矩阵P的模式矩阵
Figure BDA0002210020780000053
所述模式矩阵
Figure BDA0002210020780000054
的第i行第j列元素
Figure BDA0002210020780000055
所述循环矩阵P的特征值矩阵的第i行第j列元素
mS：所述信号序列S的均值
σS：所述信号序列S的均值
Figure BDA0002210020780000056
矩阵[STS]的特征值矩阵
步骤303，求取所述子空间模式因子α，具体为：
Figure BDA0002210020780000057
其中：
τMAX：所述子空间模式矩阵D的最大特征值
τMIN：所述子空间模式矩阵D的最小特征值
步骤304，求取所述子空间修正矩阵Z，具体为：
Figure BDA0002210020780000058
步骤305，求取所述子空间扩张矩阵Π，具体为：
Figure BDA0002210020780000059
其中：
πij：所述子空间扩张矩阵Π的第i行第j列元素
Figure BDA00022100207800000510
矩阵[STS]的特征值矩阵的第i行第j列元素
图2一种利用子空间优化理论的PLC信号重构系统的结构意图
图2为本发明一种利用子空间优化理论的PLC信号重构系统的结构示意图。如图2所示，所述一种利用子空间优化理论的PLC信号重构系统包括以下结构：
获取模块401，输入实测的PLC信号序列S；
重构模块402，根据子空间优化理论对所述信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，
Figure BDA0002210020780000061
其中，α为子空间模式因子；D为子空间模式矩阵；Z为子空间修正矩阵；Π为子空间扩张矩阵；ω为中间参量矩阵；N为所述信号序列S的长度。
所述的系统，还包括：
计算模块403，求取所述子空间模式因子α、子空间模式矩阵D、子空间修正矩阵Z和子空间扩张矩阵Π。
所述计算模块403，还包括下列单元，具体为：
延迟单元4031，求取所述循环延迟矩阵P，具体为：
Figure BDA0002210020780000062
其中：
sn：所述信号序列S的第n个元素[n＝1,2,…,N]
N：所述信号序列S的长度
Figure BDA0002210020780000063
循环参数
Figure BDA0002210020780000064
以N为模下取整
SNR：所述信号序列S的信噪比
第一计算单元4032，求取所述子空间模式矩阵D，具体为：
Figure BDA0002210020780000071
其中：
I:单位矩阵
Figure BDA0002210020780000072
所述循环延迟矩阵P的模式矩阵
Figure BDA0002210020780000073
所述模式矩阵
Figure BDA0002210020780000074
的第i行第j列元素
Figure BDA0002210020780000075
所述循环矩阵P的特征值矩阵的第i行第j列元素
mS：所述信号序列S的均值
σS：所述信号序列S的均值
Figure BDA0002210020780000076
矩阵[STS]的特征值矩阵
第二计算单元4033，求取所述子空间模式因子α，具体为：
Figure BDA0002210020780000077
其中：
τMAX：所述子空间模式矩阵D的最大特征值
τMIN：所述子空间模式矩阵D的最小特征值
第三计算单元4034，求取所述子空间修正矩阵Z，具体为：
Figure BDA0002210020780000078
第四计算单元4035，求取所述子空间扩张矩阵Π，具体为：
Figure BDA0002210020780000079
其中：
πij：所述子空间扩张矩阵Π的第i行第j列元素
Figure BDA00022100207800000710
矩阵[STS]的特征值矩阵的第i行第j列元素
下面提供一个具体实施案例，进一步说明本发明的方案
图3为本发明具体实施案例的流程示意图。如图3所示，具体包括以下步骤：
1.输入实测的PLC信号序列
S＝[s1,s2,…,sN-1,sN]
其中：
S：实测的PLC信号数据序列，长度为N
si,i＝1,2,…,N:序号为i的实测PLC信号
2.求取循环延迟矩阵
Figure BDA0002210020780000081
其中：
sn：所述信号序列S的第n个元素[n＝1,2,…,N]
N：所述信号序列S的长度
Figure BDA0002210020780000082
循环参数
Figure BDA0002210020780000083
以N为模下取整
SNR：所述信号序列S的信噪比
3.求取子空间模式矩阵
Figure BDA0002210020780000091
其中：
I:单位矩阵
Figure BDA0002210020780000092
所述循环延迟矩阵P的模式矩阵
Figure BDA0002210020780000093
所述模式矩阵
Figure BDA0002210020780000094
的第i行第j列元素
Figure BDA0002210020780000095
所述循环矩阵P的特征值矩阵的第i行第j列元素
mS：所述信号序列S的均值
σS：所述信号序列S的均值
Figure BDA0002210020780000096
矩阵[STS]的特征值矩阵
4.求取子空间模式因子
Figure BDA0002210020780000097
其中：
τMAX：所述子空间模式矩阵D的最大特征值
τMIN：所述子空间模式矩阵D的最小特征值
5.求取子空间修正矩阵
Figure BDA0002210020780000098
6.求取子空间扩张矩阵
Figure BDA0002210020780000099
其中：
πij：所述子空间扩张矩阵Π的第i行第j列元素
Figure BDA00022100207800000910
矩阵[STS]的特征值矩阵的第i行第j列元素
7.重构
根据子空间优化理论对所述信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，
Figure BDA0002210020780000101
其中，α为子空间模式因子；D为子空间模式矩阵；Z为子空间修正矩阵；Π为子空间扩张矩阵；ω为中间参量矩阵；N为所述信号序列S的长度。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述较为简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (1)

1.一种利用子空间优化理论的PLC信号重构方法，其特征在于，包括：
步骤1，输入实测的PLC信号序列S；
步骤2，求取循环延迟矩阵P，具体为：
Figure FDA0002957655510000011
其中：
sn：所述信号序列S的第n个元素[n＝1,2,…,N]；
N：所述信号序列S的长度；
Figure FDA0002957655510000012
循环参数；
Figure FDA0002957655510000013
以N为模下取整；
SNR：所述信号序列S的信噪比；
步骤3，求取子空间模式矩阵D，具体为：
Figure FDA0002957655510000014
其中：
I:单位矩阵；
Figure FDA0002957655510000015
为所述循环延迟矩阵P的模式矩阵；
Figure FDA0002957655510000016
所述模式矩阵
Figure FDA0002957655510000017
的第i行第j列元素；
Figure FDA0002957655510000018
所述循环矩阵P的特征值矩阵的第i行第j列元素；
mS：所述信号序列S的均值；
σS：所述信号序列S的均值；
Figure FDA0002957655510000019
矩阵[STS]的特征值矩阵；
步骤4，求取子空间模式因子α，具体为：
Figure FDA0002957655510000021
其中：
τMAX：所述子空间模式矩阵D的最大特征值；
τMIN：所述子空间模式矩阵D的最小特征值；
步骤5，求取子空间修正矩阵Z，具体为：
Figure FDA0002957655510000022
步骤6，求取子空间扩张矩阵Π，具体为：
Figure FDA0002957655510000023
其中：
πij：所述子空间扩张矩阵Π的第i行第j列元素；
Figure FDA0002957655510000024
矩阵[STS]的特征值矩阵的第i行第j列元素；
步骤7，根据子空间优化理论对所述信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，
Figure FDA0002957655510000025
其中ω为中间参量矩阵。
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