CN115603779B - 基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰方法及装置，包括直流载波通信模块、A/D数据转换模块、自适应分集拷贝模块、基于Kalman改进分集拷贝合并模块、电源模块、微处理器以及存储模块。方法包括(1)自适应分集拷贝(2)Kalman滤波改进的分集拷贝合并，本发明的自适应分集拷贝方法，实现了抗干扰装置的自适应分集拷贝次数控制，提高直流电力线载波数据传输的可靠性和子载波资源利用率，降低传输成本；基于Kalman滤波改进的分集拷贝合并抗干扰，可适应直流电力线路接入动态、负载多变情况，降低电路的复杂度，提高直流电力线载波的抗干扰性能，从而适配各种分布式能源调控场景。
Description
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰方法及装置。
背景技术
随着以新能源为主体的新型电力系统的建设，高比例可再生能源并网，越来越多的智能楼宇、智慧园区、柔性负荷供电都呈现直流化趋势，海量分布式光伏、分布式储能利用集成的通信模块通过直流电力线载波通信技术将电压、电流、功率等状态信息和运行数据传输至主站。直流电力线载波通信具有接口简单便捷、可靠性较高，传输速率快、覆盖范围面积大、能耗低等优点。然而，直流电力线网络拓扑结构复杂，线路接入动态多变，且存在大量的可再生能源及智能电气设备动态接入所导致的脉冲干扰，亟需采取一定的技术方法降低信道干扰的影响。分集拷贝技术通过将相同的数据拷贝到不同的载波和不同的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)符号上，可以提高电力线信道抗干扰性能。传统电力线载波通信抗干扰装置主要根据采集的数字信号处理后的谐波分量获得干扰参数，依据干扰参数实时投切阻容器件以减少干扰。然而，直流电力线载波抗干扰方法及装置的设计还面临以下挑战：
1.传统分集拷贝过程中，通常采用固定的分集次数，可能导致传输可靠性无法保障、子载波资源浪费、传输成本增加等问题。且传统基于选择性合并与基于最大比合并的分集拷贝技术需要对子载波信噪比进行精准估计，在实际应用中，由于直流电力线载波通信信道的复杂性，干扰严重，信噪比估计不仅复杂度高而且精度很低。
2.传统的抗干扰装置需要依据特定的场景，通过调整电路中电阻和电容以减少直流电力线中的干扰，在实际应用中，由于直流电力线路接入动态、负载多变，会大大增加电路的复杂度，无法适配各种分布式能源调控场景。
因此，迫切需要设计出一种基于改进分集拷贝的抗干扰方法及装置，提高直流载波的抗干扰性能。
发明内容
本发明所要解决的技术问题：
1.如何实现发送端自适应分集拷贝，保障数据传输可靠性的同时，降低传输成本。
传统方法在发送端采用固定的分集次数，没有考虑到数据传输过程中的效率、可靠性与成本之间的折中，且存在分集支路贡献度低、信噪比估计精度低等特点。因此，如何突破固定分集次数的限制，使分集次数自动适应直流电力线载波通信信道状况和数据传输情况，提高信道估计精度，保障数据可靠性且降低传输成本是亟需解决的问题。
2.如何提高分集拷贝合并技术信道估计的精度，克服直流电力线载波信号接收端由于信噪比估计偏差大导致分集合并增益低的问题。
由于分布式能源调控场景环境复杂、电磁干扰严重，基于传统最大比合并的分集拷贝合并技术实现直流电力线载波多路的信号合并，存在分集拷贝合并增益低的问题，降低了接收端数据的可靠性，无法适用于分布式能源调控场景。
3.如何提高抗干扰装置的普适性，增强直流电力线载波装置的抗干扰能力。
传统装置主要针对固定信道而设定，无法根据不同电力场景进行灵活调整，且需获取干扰参数，在实际应用中较难做到。因此，如何设计抗干扰装置，使其适配直流电力线信道复杂多变的特性，增强直流电力线载波的抗干扰能力，是亟需解决的问题。
本发明的技术方案为：
基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰方法，应用于基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰器，所述方法包括以下步骤：
接收主站的数字信号，通过成本与可靠性动态感知算法对信号分集拷贝次数进行优化；选择分集次数后，通过对数据进行多次拷贝的方式，获得多路重复的数据并将其加载到对应的子载波上；
消除接收到的各分集支路信号中的干扰信号；
计算已消除干扰的各分集支路信号的分集拷贝合并权重，并对其进行最大比合并，得到信噪比最大的输出信号。
进一步的，所述接收主站的数字信号，通过成本与可靠性动态感知算法对信号分集拷贝次数进行优化的步骤，包括：
将可靠性定义为接收端信号合并后的信噪比，成本定义为发送端的能耗；考虑存在K个分集次数优化选项，根据公式(1)估计每个选项的估计性能：
其中，yk(t)表示到第t次优化中第k个选项获得的平均回报，即接收端信号合并后的信噪比与发送端能耗的加权和，其表征了第k个选项的经验性能；nk(t)表示在第t次优化中第k个选项被选择的总次数；表示算法的动态感知能力，其值越小代表越倾向于选择当前平均回报最高的选项，反之表示越倾向于选择次优选项；
在每次决策中选择估计值最高的选项作为本次的动作，在执行动作后观察其收益，并更新其性能经验估计值作为下一次决策的依据，以此实现最优分集次数选择功能。
进一步的，所述消除接收到的各分集支路信号中的干扰信号的步骤，包括：：
假设选择的分集拷贝次数为M次，则接收端第m条支路上的信号rm(t)表示为：
rm(t)＝am(t)x(t)+hm(t) (2)
其中，m＝1,2,…，M；x(t)为发送端发送的包络信号，am(t)和hm(t)分别为该条支路上的信道增益和噪声；hm(t)＝nm(t)+im(t)，nm(t)为背景噪声，im(t)为窄带噪声；用高斯白噪声建模背景噪声；窄带噪声将其表示为一个低频率的正弦调制信号：
im(t)＝wm(t)sin(2πfc) (3)
其中，wm(t)表示信号的振幅，其变化较为缓慢；fc是载波的频率；
当直流电力线载波信道模型参数为已知数据时，接收端信号的状态方程和量测方程表示为：
Xm(t)＝FmXm(t-1)+em(t) (4)
Zm(t)＝HXm(t)+vm(t) (5)
其中，Xm(t)＝[im(t),im(t-1)]T为状态向量，em(t)为过程噪声，H＝[1,0]，vm(t)为测量噪声，为状态转移矩阵，其中/>为模型参数，为已知的干扰频率；
当模型参数未知时，用来拓展状态向量；将谐波干扰信号与模型参数进行联合估计，则状态向量的拓展形式表示为：
状态转移矩阵更新为：
Kalman滤波器预测过程如下：
Xm(t|t-1)＝FmXm(t-1|t-1) (8)
Pm(t|t-1)＝ΦmPm(t-1)Φm T+Qm (9)
其中，Xm(t|t-1)是预测状态向量，Pm(t|t-1)是Xm(t|t-1)的协方差矩阵，Qm是过程噪声矩阵：
Kalman滤波器更新方程如下：
Xm(t|t)＝Xm(t|t-1)+Km(t)·[Zm(t)-HXm(t|t-1)] (11)
Pm(t)＝[I-Km(t)H]·Pm(t|t-1) (12)
其中，Km(t)是Kalman滤波增益，Xm(t|t)是当前时刻的最优滤波估计值，Pm(t)是更新后的条件协方差矩阵；
用原始信号减去当前时刻的最优滤波估计值，以收到的各分集支路信号中的干扰信号。
进一步的，计算已消除干扰的各分集支路信号的分集拷贝合并权重，并对其进行最大比合并，得到信噪比最大的输出信号的步骤，包括：
计算出第m条支路的信噪比SNRm，并确定其合并权重bm＝λ·SNRm，其中λ＞1，表示权重与子载波信噪比之间的转换因子；
式子中，r(t)表示接收端合并后的信号；
am(t)表示第m条支路上的信道增益；
x(t)为发送端发送的包络信号；
hm(t)为第m条支路上的信道噪声。
用已消除干扰的各分集支路信号进行最大比值合并，得到信噪比最大的输出信号。
本发明还提供基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰器，所述直流电力线载波抗干扰器包括：
自适应分集拷贝模块，用于接收主站信号，通过成本与可靠性动态感知算法对信号分集拷贝次数进行优化；选择分集次数后，通过对数据进行多次拷贝的方式，获得多路重复的数据并将其加载到对应的子载波上；
基于Kalman改进分集拷贝合并模块，用于消除接收到的各分集支路信号中的干扰信号；计算已消除干扰的各分集支路信号的分集拷贝合并权重，并对其进行最大比合并，得到信噪比最大的输出信号。
优选的，所述直流电力线载波抗干扰器还包括直流载波通信模块、A/D数据转换模块及微处理器；
所述的直流载波通信模块发送或接收主站的模拟信号；
所述的A/D数据转换模块，一端与直流载波通信模块连接，另一端分别与所述自适应分集拷贝模块及所述基于Kalman改进分集拷贝合并模块连接，用于将主站的模拟信号转换成数字信号，并将主站的数字信号分别发送至所述自适应分集拷贝模块和所述基于Kalman改进分集拷贝合并模块；
所述微处理器，为各个模块提供数据处理功能，并协调各个模块实现电力线载波抗干扰。
进一步的，还包括数据存储模块，与基于Kalman改进分集拷贝合并模块连接，用于存储装置运行产生的运行数据；
电源模块为装置内多模块提供低压直流供电。
优选的，所述的直流载波通信模块，包括微控制器、功率放大电路、载波耦合电路；
分集拷贝后的数据送至微控制器进行调制解调，微控制器输出模拟信号至功率放大电路，放大后的信号由载波耦合电路耦合到直流电力线上；
功率放大电路用于提高整个系统发射功率。
本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述方法的步骤。
一种电子设备，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
本发明技术方案带来的有益效果：
(1)本发明技术方案对传统分集拷贝过程中采用固定的分集次数的方法进行了突破，设计了一种适用于直流电力线载波的自适应分集拷贝方法，基于成本与可靠性动态感知算法，实现了分集次数的自适应控制，在保证直流电力线载波数据传输可靠性的同时，降低了传输成本，减少了资源浪费，实现了直流电力线载波信号在传输过程中可靠性与成本之间的折中。
(2)本发明技术方案对传统基于最大比合并的分集拷贝合并技术进行了突破，提出了一种基于Kalman改进分集拷贝合并抗干扰方法。采用Kalman滤波器改善接收端多路直流电力线载波信号，滤除每个直流电力线子载波接收信号中的干扰，解决了最大比合并法在直流电力线载波信道中由于信噪比估计偏差大导致分集合并增益低的问题，提高了接收端数据的可靠性，增强了直流电力线载波的抗干扰能力。
(3)本发明构建的基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰装置具有很强的适应能力。一方面自适应分集拷贝模块能够根据环境状态、数据传输需求动态调整直流电力线载波信号的分集拷贝次数，对环境具有很强的适应能力；另一方面，基于Kalman改进分集拷贝合并模块能够有效滤除直流电力线载波接收信号中的多种干扰信号，提高直流电力线载波分集拷贝合并的性能，能够有效适应于分布式能量调控复杂场景。
附图说明
图1为本发明基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰装置；
图2为本发明基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰方法流程；
图3为本发明直流载波通信模块示意图；
图4为本发明基于Kalman滤波改进分集拷贝合并流程。
具体实施方式
结合附图说明本发明的具体技术方案。
CN201711321976.9提供一种电力线载波通信抗干扰装置，该装置对采集的数字信号处理后获得谐波分量，根据谐波分量在基波中的占比，获得电力线载波通信干扰参数，依据干扰参数实时投切阻容器件以减少干扰。实际分布式能源调控场景中，直流电力线路接入动态、负载多变，使用该装置会大大增加电路的复杂度。
为解决高比例可再生能源并网、交直流配电网共存环境下直流电力线信道抗干扰问题，本发明设计一种基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰方法及装置，以提高直流电力线信道数据传输可靠性。直流电力线载波抗干扰装置图如图1所示，基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰方法流程图如图2所示。
如图1所示，本发明的基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰装置包括直流载波通信模块、A/D数据转换模块、自适应分集拷贝模块、基于Kalman改进分集拷贝合并模块、电源模块、微处理器以及存储模块。其特征在于：所述的直流载波通信模块发送或接收分集拷贝信号；所述的A/D数据转换模块利用模/数转换芯片将模拟信号转换成数字信号；所述自适应分集拷贝模块可以选择最优分集拷贝次数并对A/D数据采集模块采集上来的信号进行分集拷贝；所述基于Kalman改进分集拷贝合并模块可以降低或消除各路分集信号中的噪声，并进行线性加权，得到信噪比最大的输出信号；所述的电源模块为装置内多模块提供低压直流供电；所述微处理器为各个模块提供数据处理功能，并协调各个模块实现电力线载波抗干扰；所述数据存储模块主要用于存储装置运行产生的大量运行数据。
2.直流载波通信模块
如图3所示，直流载波通信模块包括微控制器、功率放大电路、载波耦合电路。分集拷贝后的数据送至微控制器进行调制解调，微控制器输出模拟信号至功率放大电路，放大后的信号由载波耦合电路耦合到直流电力线上。功率放大电路可提高整个系统发射功率，使信号更好地在直流电力线上进行载波传输。除此之外，直流载波通信模块还负责接收直流电力线载波上的分集拷贝信号。直流电力线载波通信模块具有稳压、安全、可有效改善载波波形等优点。
3.A/D数据转换模块
如图1所示，A/D数据转换模块与直流载波通信模块连接，内含A/D转换电路，具有将模拟量转变为数字量的功能，将采集到的模拟信号送入A/D转换模块能够将采集到的模拟信号转换成数字信号。
4.自适应分集拷贝模块
本发明的自适应拷贝模块用于实现最优分集拷贝次数选择，并将A/D模块采集到的信号进行分集拷贝。分集拷贝根据所选择的不同的拷贝次数，将原始数据按照分集拷贝过程进行处理。在直流电力线载波信道，当编码速率相同时，不同的分集次数对误码性能的改善不同。在信噪比相同时，分集拷贝次数越多，误码率越低，可靠性越高，能耗也越高。因此，在自适应分集拷贝模块中提出一种成本与可靠性动态感知算法，实现分集次数优化问题中分集拷贝可靠性与能耗的折中，提升分集拷贝性能。自适应分集拷贝次数优化过程如下：
将可靠性定义为接收端信号合并后的信噪比，成本定义为发送端的能耗。考虑存在K个分集次数优化选项，首先根据公式(1)估计每个选项的估计性能：
其中，yk(t)表示到第t次优化中第k个选项获得的平均回报，即接收端信号合并后的信噪比与发送端能耗的加权和，其表征了第k个选项的经验性能；nk(t)表示在第t次优化中第k个选项被选择的总次数；表示算法的动态感知能力，其值越小代表越倾向于选择当前平均回报最高的选项，反之表示越倾向于选择次优选项。在每次决策中选择估计值最高的选项作为本次的动作，在执行动作后观察其收益，并更新其性能经验估计值作为下一次决策的依据，以此实现自适应分集拷贝模块分集次数选择功能。选择分集次数后，自适应分集拷贝模块通过对数据进行多次拷贝的方式，获得多路重复的数据并将其加载到对应的子载波上。
5.基于Kalman改进的分集拷贝合并模块
传统最大比值合并法信噪比估计复杂度高且精度很低，基于Kalman改进的分集拷贝合并模块通过Kalman滤波器模块滤除各支路信号中的干扰，使信噪比计算更准确，加权系数更精准，加权和更接近原始信号。
在Kalman滤波预测阶段，根据上一时刻的估计值得到本时刻的预测值；在Kalman滤波修正阶段，获得最新观测值后，计算Kalman增益，得到当前时刻最优估计值，并更新误差值。最后用原始分集信号减去最优估计值，抵消原始信号中的干扰信号。基于Kalman滤波改进分集拷贝合并的具体实施过程如图4所示。
假设选择的分集拷贝次数为M次，则接收端第m条支路上的信号rm(t)表示为：
rm(t)＝am(t)x(t)+hm(t) (2)
其中，m＝1,2,…，M；x(t)为发送端发送的包络信号，am(t)和hm(t)分别为该条支路上的信道增益和噪声。hm(t)＝nm(t)+im(t)，nm(t)为背景噪声，im(t)为窄带噪声。本发明用高斯白噪声建模背景噪声。窄带噪声是一种具有很窄的频带范围的噪声，它的频带宽度远远小于其中心的频率，可以将其表示为一个低频率的正弦调制信号：
im(t)＝wm(t)sin(2πfc) (3)
其中，wm(t)表示信号的振幅，其变化较为缓慢；fc是载波的频率。
当直流电力线载波信道模型参数为已知数据时，接收端信号的状态方程和量测方程可以表示为：
Xm(t)＝FmXm(t-1)+em(t) (4)
Zm(t)＝HXm(t)+vm(t) (5)
其中，Xm(t)＝[im(t),im(t-1)]T，em(t)为过程噪声，H＝[1,0]，vm(t)为测量噪声，为状态转移矩阵，其中/>为模型参数，/>为已知的干扰频率。
当模型参数未知时，用来拓展状态向量。将谐波干扰信号与模型参数进行联合估计，则状态向量的拓展形式可表示为：
因此，状态转移矩阵可更新为：
Kalman滤波器预测过程如下：
Xm(t|t-1)＝FmXm(t-1|t-1) (8)
Pm(t|t-1)＝ΦmPm(t-1)Φm T+Qm (9)
其中，Xm(t|t-1)是预测状态向量，Pm(t|t-1)是Xm(t|t-1)的协方差矩阵，Qm是过程噪声矩阵。
Kalman滤波器更新方程如下：
Xm(t|t)＝Xm(t|t-1)+Km(t)·[Zm(t)-HXm(t|t-1)] (11)
Pm(t)＝[I-Km(t)H]·Pm(t|t-1) (12)
其中，Km(t)是Kalman滤波增益，Xm(t|t)是当前时刻的最优滤波估计值，Pm(t)是更新后的条件协方差矩阵。
用原始信号减去当前时刻的最优滤波估计值，即可滤除各支路信号中的干扰信号。
在分集拷贝合并阶段，假设M条支路的信号在接收端汇聚，信噪比越大的分支占据的比重越大，对合并结果的影响也会更大。在最大比合并过程中，通过前导计算出第m条支路的信噪比SNRm，并确定其合并权重bm＝λ·SNRm，其中λ＞1，表示权重与子载波信噪比之间的转换因子。
6.电源模块
电源模块与A/D数据采集模块、自适应分集拷贝模块、基于Kalman改进分集拷贝合并模块、直流载波通信模块、存储模块、微处理器连接，为基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰装置进行供电。
7.微处理器
微处理器是基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰装置的核心控制部分，主要包括寄存器堆、运算器、时序控制电路，以及数据和地址总线，可以为各个模块提供数据处理功能，并协调各个模块实现电力线载波抗干扰。
8.数据存储模块
数据存储模块主要用于存储基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰装置各个模块在运行过程中产生的大量运行数据。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非对其保护范围的限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本发明后依然可对发明的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在发明待批的权利要求保护范围之内。
Claims (7)
1.基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰方法，其特征在于，应用于基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰器，所述方法包括以下步骤：
接收主站的数字信号，通过成本与可靠性动态感知算法对信号分集拷贝次数进行优化；选择分集次数后，通过对数据进行多次拷贝的方式，获得多路重复的数据并将其加载到对应的子载波上；
消除接收到的各分集支路信号中的干扰信号；
计算已消除干扰的各分集支路信号的分集拷贝合并权重，并对其进行最大比合并，得到信噪比最大的输出信号；
其中，所述接收主站的数字信号，通过成本与可靠性动态感知算法对信号分集拷贝次数进行优化的步骤，包括：
将可靠性定义为接收端信号合并后的信噪比，成本定义为发送端的能耗；考虑存在K个分集次数优化选项，根据公式(1)估计每个选项的估计性能：
其中，yk(t)表示到第t次优化中第k个选项获得的平均回报，即接收端信号合并后的信噪比与发送端能耗的加权和，其表征了第k个选项的经验性能；nk(t)表示在第t次优化中第k个选项被选择的总次数；表示算法的动态感知能力，其值越小代表越倾向于选择当前平均回报最高的选项，反之表示越倾向于选择次优选项；
在每次决策中选择估计值最高的选项作为本次的动作，在执行动作后观察其收益，并更新其性能经验估计值作为下一次决策的依据，以此实现最优分集次数选择功能；
其中，所述消除接收到的各分集支路信号中的干扰信号的步骤，包括：
假设选择的分集拷贝次数为M次，则接收端第m条支路上的信号rm(t)表示为：
rm(t)＝am(t)x(t)+hm(t) (2)
其中，m＝1,2,…，M；x(t)为发送端发送的包络信号，am(t)和hm(t)分别为该条支路上的信道增益和噪声；hm(t)＝nm(t)+im(t)，nm(t)为背景噪声，im(t)为窄带噪声；用高斯白噪声建模背景噪声；窄带噪声将其表示为一个低频率的正弦调制信号：
im(t)＝wm(t)sin(2πfc) (3)
其中，wm(t)表示信号的振幅，其变化较为缓慢；fc是载波的频率；
当直流电力线载波信道模型参数为已知数据时，接收端信号的状态方程和量测方程表示为：
Xm(t)＝FmXm(t-1)+em(t) (4)
Zm(t)＝HXm(t)+vm(t) (5)
其中，Xm(t)＝[im(t),im(t-1)]T为状态向量，em(t)为过程噪声，H＝[1,0]，vm(t)为测量噪声，为状态转移矩阵，其中/>为模型参数，为已知的干扰频率；
当模型参数未知时，用来拓展状态向量；将谐波干扰信号与模型参数进行联合估计，则状态向量的拓展形式表示为：
状态转移矩阵更新为：
Kalman滤波器预测过程如下：
Xm(t|t-1)＝FmXm(t-1|t-1) (8)
Pm(t|t-1)＝ΦmPm(t-1)Φm T+Qm (9)
其中，Xm(t|t-1)是预测状态向量，Pm(t|t-1)是Xm(t|t-1)的协方差矩阵，Qm是过程噪声矩阵：
Kalman滤波器更新方程如下：
Xm(t|t)＝Xm(t|t-1)+Km(t)·[Zm(t)-HXm(t|t-1)] (11)
Pm(t)＝[I-Km(t)H]·Pm(t|t-1) (12)
其中，Km(t)是Kalman滤波增益，Xm(t|t)是当前时刻的最优滤波估计值，Pm(t)是更新后的条件协方差矩阵；
用原始信号减去当前时刻的最优滤波估计值，以收到的各分集支路信号中的干扰信号；
其中，计算已消除干扰的各分集支路信号的分集拷贝合并权重，并对其进行最大比合并，得到信噪比最大的输出信号的步骤，包括：
计算出第m条支路的信噪比SNRm，并确定其合并权重bm＝λ·SNRm，其中λ＞1，表示权重与子载波信噪比之间的转换因子；
式子中，r(t)表示接收端合并后的信号；
am(t)表示第m条支路上的信道增益；
x(t)为发送端发送的包络信号；
hm(t)为第m条支路上的信道噪声；
用已消除干扰的各分集支路信号进行最大比值合并，得到信噪比最大的输出信号。
2.基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰器，其特征在于，所述直流电力线载波抗干扰器包括：
自适应分集拷贝模块，用于接收主站信号，通过成本与可靠性动态感知算法对信号分集拷贝次数进行优化；选择分集次数后，通过对数据进行多次拷贝的方式，获得多路重复的数据并将其加载到对应的子载波上；
基于Kalman改进分集拷贝合并模块，用于消除接收到的各分集支路信号中的干扰信号；计算已消除干扰的各分集支路信号的分集拷贝合并权重，并对其进行最大比合并，得到信噪比最大的输出信号；
其中，所述通过成本与可靠性动态感知算法对信号分集拷贝次数进行优化的步骤，包括：
将可靠性定义为接收端信号合并后的信噪比，成本定义为发送端的能耗；考虑存在K个分集次数优化选项，根据公式(1)估计每个选项的估计性能：
其中，yk(t)表示到第t次优化中第k个选项获得的平均回报，即接收端信号合并后的信噪比与发送端能耗的加权和，其表征了第k个选项的经验性能；nk(t)表示在第t次优化中第k个选项被选择的总次数；表示算法的动态感知能力，其值越小代表越倾向于选择当前平均回报最高的选项，反之表示越倾向于选择次优选项；
在每次决策中选择估计值最高的选项作为本次的动作，在执行动作后观察其收益，并更新其性能经验估计值作为下一次决策的依据，以此实现最优分集次数选择功能；
其中，所述消除接收到的各分集支路信号中的干扰信号的步骤，包括：
假设选择的分集拷贝次数为M次，则接收端第m条支路上的信号rm(t)表示为：
rm(t)＝am(t)x(t)+hm(t) (2)
其中，m＝1,2,…，M；x(t)为发送端发送的包络信号，am(t)和hm(t)分别为该条支路上的信道增益和噪声；hm(t)＝nm(t)+im(t)，nm(t)为背景噪声，im(t)为窄带噪声；用高斯白噪声建模背景噪声；窄带噪声将其表示为一个低频率的正弦调制信号：
im(t)＝wm(t)sin(2πfc) (3)
其中，wm(t)表示信号的振幅，其变化较为缓慢；fc是载波的频率；
当直流电力线载波信道模型参数为已知数据时，接收端信号的状态方程和量测方程表示为：
Xm(t)＝FmXm(t-1)+em(t) (4)
Zm(t)＝HXm(t)+vm(t) (5)
其中，Xm(t)＝[im(t),im(t-1)]T为状态向量，em(t)为过程噪声，H＝[1,0]，vm(t)为测量噪声，为状态转移矩阵，其中/>为模型参数，为已知的干扰频率；
当模型参数未知时，用来拓展状态向量；将谐波干扰信号与模型参数进行联合估计，则状态向量的拓展形式表示为：
状态转移矩阵更新为：
Kalman滤波器预测过程如下：
Xm(t|t-1)＝FmXm(t-1|t-1) (8)
Pm(t|t-1)＝ΦmPm(t-1)Φm T+Qm (9)
其中，Xm(t|t-1)是预测状态向量，Pm(t|t-1)是Xm(t|t-1)的协方差矩阵，Qm是过程噪声矩阵：
Kalman滤波器更新方程如下：
Xm(t|t)＝Xm(t|t-1)+Km(t)·[Zm(t)-HXm(t|t-1)] (11)
Pm(t)＝[I-Km(t)H]·Pm(t|t-1) (12)
其中，Km(t)是Kalman滤波增益，Xm(t|t)是当前时刻的最优滤波估计值，Pm(t)是更新后的条件协方差矩阵；
用原始信号减去当前时刻的最优滤波估计值，以收到的各分集支路信号中的干扰信号；
其中，计算已消除干扰的各分集支路信号的分集拷贝合并权重，并对其进行最大比合并，得到信噪比最大的输出信号的步骤，包括：
计算出第m条支路的信噪比SNRm，并确定其合并权重bm＝λ·SNRm，其中λ＞1，表示权重与子载波信噪比之间的转换因子；
式子中，r(t)表示接收端合并后的信号；
am(t)表示第m条支路上的信道增益；
x(t)为发送端发送的包络信号；
hm(t)为第m条支路上的信道噪声；
用已消除干扰的各分集支路信号进行最大比值合并，得到信噪比最大的输出信号。
3.根据权利要求2所述的基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰器，其特征在于，所述直流电力线载波抗干扰器还包括直流载波通信模块、A/D数据转换模块及微处理器；
所述的直流载波通信模块发送或接收主站的模拟信号；
所述的A/D数据转换模块，一端与直流载波通信模块连接，另一端分别与所述自适应分集拷贝模块及所述基于Kalman改进分集拷贝合并模块连接，用于将主站的模拟信号转换成数字信号，并将主站的数字信号分别发送至所述自适应分集拷贝模块和所述基于Kalman改进分集拷贝合并模块；
所述微处理器，为各个模块提供数据处理功能，并协调各个模块实现电力线载波抗干扰。
4.根据权利要求2所述的基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰器，其特征在于：还包括数据存储模块，与基于Kalman改进分集拷贝合并模块连接，用于存储装置运行产生的运行数据；
电源模块为装置内多模块提供低压直流供电。
5.根据权利要求2所述的基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰器，其特征在于：所述的直流载波通信模块，包括微控制器、功率放大电路、载波耦合电路；
分集拷贝后的数据送至微控制器进行调制解调，微控制器输出模拟信号至功率放大电路，放大后的信号由载波耦合电路耦合到直流电力线上；
功率放大电路用于提高整个系统发射功率。
6.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1所述方法的步骤。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202211223198.0A CN115603779B (zh) | 2022-10-08 | 2022-10-08 | 基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰方法及装置 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211223198.0A CN115603779B (zh) | 2022-10-08 | 2022-10-08 | 基于改进分集拷贝的直流电力线载波抗干扰方法及装置 |
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| CN115603779A CN115603779A (zh) | 2023-01-13 |
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Family Applications (1)
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| CN (1) | CN115603779B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US7324437B1 (en) * | 1999-11-27 | 2008-01-29 | Deutsche Telekom Ag | Method for co-channel interference cancellation in a multicarrier communication system |
| CN106788946A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-05-31 | 重庆邮电大学 | 一种重复编码系统中的数据分集合并方法及系统 |
| CN110730059A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-01-24 | 深圳智微电子科技有限公司 | 一种分集拷贝接收性能优化方法 |
| CN112543088A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-23 | 青岛鼎信通讯股份有限公司 | 一种适用于中压电力线宽带通信中的数据分集拷贝方法 |
| CN112968758A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-06-15 | 青岛鼎信通讯股份有限公司 | 一种基于电力线载波的ofdm系统分集方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7069320B2 (ja) * | 2017-09-08 | 2022-05-17 | メゾンバーグ・（シェンチェン）・テクノロジー・ディベロップメント・カンパニー・リミテッド | 制御方法、制御システム、心電信号測定装置およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
-
2022
- 2022-10-08 CN CN202211223198.0A patent/CN115603779B/zh active Active
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7324437B1 (en) * | 1999-11-27 | 2008-01-29 | Deutsche Telekom Ag | Method for co-channel interference cancellation in a multicarrier communication system |
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|---|---|
| CN115603779A (zh) | 2023-01-13 |
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