CN116455429A - 一种基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法，属于电力线通信技术领域，本发明采用基于非正交多址的电力线通信发射与接收系统模型，每个用户的数据信号经过前向纠错编码后，由交织器进行交织，再经过映射调制后送入电力线信道中传输；在接收端信号依次通过并行的多用户检测模块和译码器，使用以最优贝叶斯为基础的针对多用户的软检测方法，可减少多用户干扰，实现对信号的迭代软解调。本发明考虑了各用户数据长度不同的情况，并针对多用户通信创新设计了交织器、Turbo编码器和交织算法，相对于现有技术而言，能实现更加有效提高电力线通信多用户时的通信服务质量。
Description
技术领域
本发明关于电力线通信技术领域，特别是关于一种基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法。
背景技术
电力线通信(Power Line Communication,PLC)是一种独特的通信方式，它的传输介质是电力线。电力线通信按电压等级分为低压电力线，中压电力线，高压电力线通信。在上个世纪早期，高压电力网络开始被应用于电力设施之间的内部调度通信、电力分配领域的远程控制和网络监控等通信目的的实现。使用高压PLC的主要原因是高压电力线通信与现有配电线路共用同一介质，经济成本低。而早期的高压PLC传输速率很低，每秒只有千比特，导致PLC通信的推广和发展困难。随着网络技术的飞速发展和现代通信应用的日益普及，以中压和低压电力网络为基础的PLC开始逐步实现，中低压PLC的传输速率与低速率的高压PLC相比，可以达到每秒兆比特的水平。因此，能够提供对传输速率有更高要求的电信业务，也标志着PLC技术的发展开始向现代通信网络技术的行列迈进。
随着电力线通信技术的发展，本发明不仅要求它具有较高的通信可靠性，同时因为通信网络中接入了海量设备终端，需要处理海量的数据，还要求电力线通信系统能够在频谱资源有限的情况下，能够接入更多的终端设备，拥有更高的信息传输速率。非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)将叠加编码(Superposition Coding,SC)以及串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)结合在一起，能够同时传输和解调多个用户信号，相比起常用的正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)，NOMA的频谱效率会高很多。
因此，为了解决上述问题，本发明将NOMA应用于PLC系统，以此来提高通信系统的频谱资源利用率，并提高电力线通信的服务质量(Quality of Service,QoS)。
本发明针对电力线多用户通信，在发送端采用二进制开关键控(On-Off Keying,OOK)调制时，考虑高斯-伯努利噪声的影响，构建了采用非正交多址接入技术时电力线通信的系统框架，并针对多用户通信设计了交织器和编码器，以最优贝叶斯算法为基础，推出了多用户电力线通信方法。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法，实现了能有效提高电力线通信多用户时的通信服务质量。
为了实现以上技术目的，本发明采用以下技术方案：
一种Turbo编码器，包括分量编码器RSC1、分量编码器RSC2、交织器、删余矩阵和复用部分；输入信息序列u＝{u1,u2,…uM}，分三路到达复用部分，其中一路输入到分量编码器RSC1中，卷积编码后得到校验序列v1，再经过删余矩阵到达复用部分；第二路经过交织器交织后输入到分量编码器RSC2中，卷积编码后得到校验序列v2，再经过删余矩阵到达复用部分；第三路是信息序列vs＝u，Turbo编码输出码字v由vs以及两个校验比特序列v1和v2三部分构成。
进一步地，所述的分量编码器采用递归系统卷积码。
进一步地，所述的分量编码器RSC1、分量编码器RSC2结构为一样或不一样。
进一步地，所述的分量编码器RSC1或分量编码器RSC2包含三个移位寄存器。
进一步地，所述的分量编码器RSC1或分量编码器RSC2的生成矩阵为：
进一步地，所述的交织器函数为：
π(i)＝(f1·i+f2·i2)modN
其中，i为索引，1≤i≤N，f1和f2是交织器的参数；
由递推公式
π(i+1)＝(f1·(i+1)+f2·(i+1)2)modN
＝(f1·i+f1)+f2·i2+2f2·i+f2)modN
＝((f1·i+f2·i2)+(f1+f2+2f2·i))modN
＝[π(i)+g(i)]modN
其中，g(i)＝(f1+f2+2f2·i)modN，通过递推
g(i+1)＝(f1+f2+2f2·(i+1))modN
＝(f1+f2+2f2·i+2f2)modN
＝g(i)+2f2
在此基础上对交织器进行并行设计，数据块长度为N，将数据块均分为M个子块，并行干扰消除中均分子块长度为K，
π(i+tK)modK＝(f1(i+tK)+f2(i+tK)2)modK
＝π(i)modK
用块内偏移量与块索引对交织器进行描述：
π(i)＝πl(i)+qπ(i)K
其中πl(i)表示码元信息的块内偏移量，在不同块索引中相同位置的码元块内偏移量相同；
πl(i)＝(πl(i-1)modK+g(i-1)modK)modK
对g(i)进行处理，
g(i)＝(f1+f2+2if2)modK＝g(i-1)+(2f2)modK
其中qπ(i)表示子块索引，其计算方法为：
其中表示向下取整运算，/>由递推：
本发明还提供一种Turbo编码器应用在基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法，包括以下步骤：
(1)采用不同码率或不同编码方式对用户信息数据进行前向纠错编码；
(2)计算各用户对应的互不相同的交织器函数及函数中涉及到的各个参数，将经过前向纠错编码后的各用户数据序列分别通过交织器进行交织处理，得到乱序码片序列；
(3)将乱序码片序列作为映射调制的输入，调制输出信号送入到电力线信道中传输；
(4)在接收端，K个用户信号的检测与译码并行进行，在检测第k个用户的信号时，接收信号依次通过MUD、解交织和DEC解码器，得到信号后验信息和外信息/>
(5)将外信息再次送入交织器，交织后得到/>并输入到MUD中，用作下一轮迭代的先验概率；而后验信息/>则经过硬判决获得对应于信息序列dk的估计值/>进行多次迭代，实现软解调。
进一步地，步骤(1)中各用户信息比特序列为其中k∈[1,K]，各用户数据帧长Lb可不相同；对不同用户，使用不同的码率对其进行前向纠错编码，或使用不同的编码方式，使编码后数据长度一致，所述的编码方式包括Turbo码、LDPC码、Polar码中的一种或多种；编码后的比特序列记为/>其中ck称为码片序列，Lc是码片序列长度。
进一步地，步骤(4)中接收机接收到的信号表示为
其中，K是发射信号的用户总数，hk是第k个用户的信道特性函数，xk是第k个用户的发送码片序列，r是接收信号，n是高斯—伯努利噪声；n可写为
nG是背景噪声，nI是脉冲噪声，p是脉冲噪声发生的概率。
进一步地，步骤(4)基于OB算法的MUD外信息为
是j时刻K个用户在该时刻的码片，第k个用户的信道特性函数是hk，/>则是其在j时刻的发送信号，rj是j时刻接收端收到的信号，/>是/>的噪声估计；
E(rj)是rj的期望，Var(rj)为rj的方差。
与现有技术相比，本发明具有以下创新点或技术优势：
(1)多用户在信息码bit数不一样的情况下，本发明通过前向纠错编码(FEC)【以Turbo码为例子】可形成信道bit数相同、可以对齐的信道编码。
(2)在本发明中每个用户通过系统化的交织，可形成最终多用户信道信息进行传输。
(3)本发明考虑了各用户数据长度不同的情况，并针对多用户通信创新设计了交织器、Turbo编码器和交织算法，能实现更加有效提高电力线通信多用户时的通信服务质量。
(4)本发明的Turbo码考虑了级联码、卷积码、最大后验概率等，具有接近香农极限的优异性能。
(5)本发明采用递归系统卷积码(Recursive System Convolutional,RSC)作为Turbo码的分量编码器，RSC码综合了非系统卷积码以及非递归系统卷积码的特点，具有更好的性能。
(6)本发明创新设计的交织器可将元素在原始数据序列中的位置进行打乱，可使输入序列随机化；创新设计的交织器函数公式可进行简化，大大减小计算量，便于硬件处理。
(7)本发明采用基于非正交多址的电力线通信发射与接收系统模型，每个用户的数据信号经过前向纠错编码后，由交织器进行交织，再经过映射调制后送入电力线信道中传输；在接收端信号依次通过并行的多用户检测模块和译码器，使用以最优贝叶斯为基础的针对多用户的软检测方法，能有效减少多用户干扰，实现对信号的迭代软解调。
附图说明
图1为基于非正交多址接入的电力线通信系统信号发送流程图。
图2为基于非正交多址的电力线通信非正交传输节点图。
图3为Turbo码编码器结构框图。
图4为RSC分量编码器结构图。
图5为交织器的一种实现方法示意图。
图6为基于非正交多址接入的电力线通信系统信号接收流程图。
【具体实施方式】
为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及其效果，以下结合本发明的实施例来进一步说明本发明的技术方案，但本发明并非局限在实施例范围内。
本发明提供的一种基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法，包括以下步骤：
(1)采用不同码率或不同编码方式对用户信息数据进行前向纠错编码；
(2)计算各用户对应的互不相同的交织器函数及函数中涉及到的各个参数，将经过前向纠错编码后的各用户数据序列分别通过交织器进行交织处理，得到乱序码片序列；
(3)将乱序码片序列作为映射调制的输入，调制输出信号送入到电力线信道中传输；
(4)在接收端，K个用户信号的检测与译码并行进行，在检测第k个用户的信号时，接收信号依次通过MUD、解交织和DEC解码器，得到信号后验信息和外信息/>
(5)将外信息再次送入交织器，交织后得到/>并输入到MUD中，用作下一轮迭代的先验概率；而后验信息/>则经过硬判决获得对应于信息序列dk的估计值/>进行多次迭代，实现软解调。
下面通过更具体实施例加以说明。
1、基于非正交多址的电力线通信发送端
图1所示为基于非正交多址接入的电力线通信系统信号发送流程。
本发明采用多用户电力线通信信道模型，利用软检测迭代译码来实现多个用户信号的同时发送和解调。假定发送端有K个用户，用户信息比特序列为各用户数据帧长Lb可不相同。对不同用户，可以使用不同的码率对其进行前向纠错编码(Forward Error Correction，FEC)，或使用不同的编码方式，例如Turbo码、LDPC码(Low-density Parity-check，LDPC)、Polar码等，使编码后数据长度一致。编码后的比特序列记为/>为了区别于信息比特，本发明称ck为码片序列，其中k∈[1,K]，Lc是码片序列长度。码片序列ck经交织器置乱处理后获得乱序码片序列/>并作为映射调制设备的输入。调制输出信号传入到电力线信道中进行传送。
图2为此电力线系统的非正交传输过程的节点图。此节点图为了绘图方便，假设用户数为3，使用不同的码率进行前向纠错编码。各用户信息比特序列经过FEC后，通过互不相同的交织器进行交织，最终到达接收端。
2、发送过程中的Turbo编码
在本系统中，用户信息数据首先进行FEC，再进行后续操作。本发明以Turbo编码为例进行介绍。Turbo码考虑了级联码、卷积码、最大后验概率等，具有接近香农极限的优异性能。
图3所示的Turbo编码器，由两个分量编码器、一个交织器、一个删余矩阵和一个复用部分构成。通常情况下，采用递归系统卷积码(Recursive System Convolutional,RSC)作为Turbo码的分量编码器，这是因为RSC码综合了非系统卷积码以及非递归系统卷积码的特点，具有更好的性能。
长度为M的输入信息序列u＝{u1,u2,…uM}，分三路到达复用部分：其中一路输入到分量编码器RSC1中，卷积编码后得到校验序列v1，再经过删余矩阵到达复用部分；第二路经过交织器交织后输入到分量编码器RSC2中，卷积编码后得到校验序列v2，再经过删余矩阵到达复用部分；第三路是信息序列vs＝u。因此，在不删余的情况下，Turbo编码输出码字v由vs以及两个校验比特序列v1和v2三部分构成。在没有结尾处理时，Turbo编码的输出信息序列长度为3M。
Turbo编码中的两个分量编码器可以是一样的，也可以是不一样的。当这两个分量编码器相同时，编译码更加简单，因此分量编码器RSC1和分量编码器RSC2通常采用相同的结构。图4所示为包含三个移位寄存器的RSC编码器结构图。
由此图本发明可以得出分量编码器RSC的生成矩阵为：
3、非正交多址中的交织算法
交织器，用来将元素在原始数据序列中的位置进行打乱，从而使输入序列随机化。它的逆过程是将交织后的数据恢复为原来的顺序，叫做逆交织或解交织。
本系统发送端用户数据进行FEC以后，需要先通过交织器再进行传输；在接收端进行软检测时，需要进行多次交织与解交织。在本发明中，将交织器函数记为π(i)，当输入数据的长度为N时，交织器函数可以表示为：
π(i)＝(f1·i+f2·i2)modN (2)
其中，i为索引，1≤i≤N。f1和f2是交织器的参数，与输入数据的长度N有关，可以通过查表得到。
由上述公式得到的交织器中含有平方运算，计算量较大，本发明可对其进行简化，以减小计算量，同时便于硬件处理。
由递推公式
其中，g(i)＝(f1+f2+2f2·i)modN。可以通过递推得到
在此基础上，为符合系统并行迭代干扰消除的需要，可以对交织器进行并行设计。数据块长度为N，将数据块均分为M个子块，并行干扰消除中均分子块长度为K，则由模运算基本性质可知：
由此，可以利用块内偏移量与块索引对交织器进行描述：
π(i)＝πl(i)+qπ(i)K (6)
其中πl(i)表示码元信息的块内偏移量，由式(5)可以得出结论，在不同块索引中相同位置的码元块内偏移量相同。这一部分的计算方法为：
πl(i)＝(πl(i-1)modK+g(i-1)modK)modK (7)
其中由递推性质，本发明对g(i)进行处理，得到：
g(i)＝(f1+f2+2if2)modK＝g(i-1)+(2f2)modK (8)
式(6)中qπ(i)表示子块索引，其计算方法为：
其中表示向下取整运算。/>由递推方法本发明可以得出：
至此本发明可以在给定数据包长度N，子块数量M以及子块长度K的条件下，利用递归方法求得全部参数。图5所示为交织器的一种实现方法示意图。
4、基于非正交多址的电力线通信接收端
图6所示为基于非正交多址接入的电力线通信系统信号接收流程。
本发明中假设信道是无记忆的，接收到的信号将其写为
其中，K是发射信号的用户总数，hk是第k个用户的信道特性函数，xk是第k个用户的发送码片序列，r是接收信号，n是高斯—伯努利噪声。n可以写为
nG是背景噪声，nI是脉冲噪声，p是脉冲噪声发生的概率。nG和pnI相互独立，背景噪声的平均功率为脉冲噪声的平均功率为/>所以平均总噪声功率为/>
本发明中接收端采用迭代译码的软检测方法，其核心思想是软入软出(SoftInput Soft output,SISO)。SISO模块的输入称为先验信息，或称为先验软值；输出称为外信息。软值是概率似然比的对数表示，先验信息和外信息可分别定义为
其中，u为发送端的发送信息比特，y为接收端的接收信号。上标a表示先验信息，e表示外信息。
可推出后验信息即为先验信息和外信息的和，其定义为
本发明接收端通过在多用户检测(Multiuser detection,MUD)和基于SISO的译码器(Decoder,DEC)这两个软入软出模块之间传递软值，并对软值进行更新，经过多次迭代，从而实现对各个用户信息比特序列的译码输出。在迭代过程中，接收信号r不变，更新的是各个软值。
接收端各用户的信号检测及译码是并行进行的。在解调第k个用户的信号时，接收信号r与第k个用户的先验信息序列作为多用户检测的输入，先验信息/>的值在第一次迭代时默认为0。MUD输出外信息/>的第一次估计值，然后解交织得到将其输入基于SISO的解码器，作为解码的先验信息。SISO-DEC有两个输出，分别是外信息/>和后验信息/>其中，外信息/>通过交织器处理后获得并将其返回到MUD中，作为下一次迭代过程中MUD的输入先验信息。而后验信息经硬判决处理后获得对应于信息序列dk的估计值/>通常把最后一次迭代得到的估计值/>作为整个迭代译码过程的最终输出值，即第k个用户信息序列的最终译码比特输出。
5、接收过程中的最优贝叶斯检测算法
信号接收过程中，在计算MUD的输出外信息时，本发明所采用的检测算法是最优贝叶斯算法(Optimum Bayesian,OB)。下面将具体介绍基于OB算法的MUD外信息的计算过程。
OB算法的关键是将多个用户在同一时刻的发射信号视作一个整体，在j时刻K个用户在该时刻的码片可记为 是在j时刻第k个用户发送的信号，/>各元素之间可认为是独立的。
MUD模块的先验信息为
其中，是在j时刻第k个用户发送信号为“1”、“0”的概率。
MUD模块的后验概率为
其中，是在j时刻收到信号为rj的条件下，第k个用户发送信号为“1”、“0”的条件概率。
MUD模块的外信息为后验概率减去先验概率的差值，即
是在j时刻第k个用户发送信号为“1”、“0”的条件下，收到信号为rj的条件概率。
和/>可进一步表示为
是矢量/>消去/>后的子向量。将(19)代入到(17)中，可得
其中可由条件概率的定义式改写为
从而可以将MUD外信息表示为
根据MUD先验信息的定义式，可以得到
公式(22)两边同除可得
本发明中所考虑的噪声为高斯—伯努利噪声，所以和可以表示为
其中，为/>的噪声估计，/>是噪声估计的方差，/>是噪声估计的期望。
hk'是第k'个用户的信道系数，是j时刻第k'个用户的发送码片序列，nj是j时刻对于/>的加性噪声。
将(15)代入(14)中，可将表示为
其中，
E(rj)是rj的期望，Var(rj)为rj的方差。得到MUD的外信息以后，再将其送入到解交织器中，参与到如上一小节所述的后续迭代过程中。
根据以上所述，针对多用户电力线通信，最优贝叶斯检测算法包括以下步骤：
(1)在信号发送端，K个用户的不等长信息比特序列dk，采用不同的码率或不同的编码方式进行FEC编码，得到等长的编码比特序列ck，再经过各自唯一的交织器获得乱序码片序列xk，并进行OOK调制后送入电力线通信信道中进行传输。其中k用来标识第k个用户，k∈[1,K]。
(2)在接收端，K个用户信号的检测与译码并行进行。在检测第k个用户的信号时，接收信号依次通过MUD、解交织和DEC解码器后，得到信号后验信息和外信息其中外信息/>再通过交织得到/>并将其返回到MUD中，作为下一次迭代的先验概率；而后验信息/>则经过硬判决获得对应于信息序列dk的估计值/>进行多次迭代，实现软解调。
本发明采用基于非正交多址的电力线通信发射与接收系统模型，每个用户的数据信号经过前向纠错编码后，由交织器进行交织，再经过映射调制后送入电力线信道中传输；在接收端信号依次通过并行的多用户检测模块和译码器，使用以最优贝叶斯为基础的针对多用户的软检测方法，能更加有效减少多用户干扰，实现对信号的迭代软解调，大大提高电力线通信多用户时的通信服务质量。
Claims (10)
1.一种Turbo编码器，其特征在于，包括分量编码器RSC1、分量编码器RSC2、交织器、删余矩阵和复用部分；输入信息序列u＝{u1,u2,…uM}，分三路到达复用部分，其中一路输入到分量编码器RSC1中，卷积编码后得到校验序列v1，再经过删余矩阵到达复用部分；第二路经过交织器交织后输入到分量编码器RSC2中，卷积编码后得到校验序列v2，再经过删余矩阵到达复用部分；第三路是信息序列vs＝u，Turbo编码输出码字v由vs以及两个校验比特序列v1和v2三部分构成。
2.根据权利要求1所述的Turbo编码器，其特征在于，所述的分量编码器采用递归系统卷积码。
3.根据权利要求1所述的Turbo编码器，其特征在于，所述的分量编码器RSC1、分量编码器RSC2结构为一样或不一样。
4.根据权利要求1所述的Turbo编码器，其特征在于，所述的分量编码器RSC1或分量编码器RSC2包含三个移位寄存器。
5.根据权利要求1所述的Turbo编码器，其特征在于，所述的分量编码器RSC1或分量编码器RSC2的生成矩阵为：
6.根据权利要求1所述的Turbo编码器，其特征在于，所述的交织器函数为：
π(i)＝(f1·i+f2·i2)mod N
其中，i为索引，1≤i≤N，f1和f2是交织器的参数；
由递推公式
π(i+1)＝(f1·(i+1)+f2·(i+1)2)mod N
＝(f1·i+f1)+f2·i2+2f2·i+f2)mod N
＝((f1·i+f2·i2)+(f1+f2+2f2·i))mod N
＝[π(i)+g(i)]mod N
其中，g(i)＝(f1+f2+2f2·i)mod N，通过递推
g(i+1)＝(f1+f2+2f2·(i+1))mod N
＝(f1+f2+2f2·i+2f2)mod N
＝g(i)+2f2
在此基础上对交织器进行并行设计，数据块长度为N，将数据块均分为M个子块，并行干扰消除中均分子块长度为K，
π(i+tK)modK＝(f1(i+tK)+f2(i+tK)2)modK
＝π(i)modK
用块内偏移量与块索引对交织器进行描述：
π(i)＝πl(i)+qπ(i)K
其中πl(i)表示码元信息的块内偏移量，在不同块索引中相同位置的码元块内偏移量相同；
πl(i)＝(πl(i-1)modK+g(i-1)modK)modK
对g(i)进行处理，
g(i)＝(f1+f2+2if2)modK＝g(i-1)+(2f2)modK
其中qπ(i)表示子块索引，其计算方法为：
其中表示向下取整运算，/>由递推：
7.一种根据权利要求1-6任一项所述的Turbo编码器应用在基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采用不同码率或不同编码方式对用户信息数据进行前向纠错编码；
(2)计算各用户对应的互不相同的交织器函数及函数中涉及到的各个参数，将经过前向纠错编码后的各用户数据序列分别通过交织器进行交织处理，得到乱序码片序列；
(3)将乱序码片序列作为映射调制的输入，调制输出信号送入到电力线信道中传输；
(4)在接收端，K个用户信号的检测与译码并行进行，在检测第k个用户的信号时，接收信号依次通过MUD、解交织和DEC解码器，得到信号后验信息和外信息/>
(5)将外信息再次送入交织器，交织后得到/>并输入到MUD中，用作下一轮迭代的先验概率；而后验信息/>则经过硬判决获得对应于信息序列dk的估计值进行多次迭代，实现软解调。
8.根据权利要求7所述的Turbo编码器应用在基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法，其特征在于，步骤(1)中各用户信息比特序列为其中k∈[1,K]，各用户数据帧长Lb可不相同；对不同用户，使用不同的码率对其进行前向纠错编码，或使用不同的编码方式，使编码后数据长度一致，所述的编码方式包括Turbo码、LDPC码、Polar码中的一种或多种；编码后的比特序列记为/>其中ck称为码片序列，Lc是码片序列长度。
9.根据权利要求1所述的Turbo编码器应用在基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法，其特征在于，步骤(4)中接收机接收到的信号表示为
其中，K是发射信号的用户总数，hk是第k个用户的信道特性函数，xk是第k个用户的发送码片序列，r是接收信号，n是高斯—伯努利噪声；n可写为
nG是背景噪声，nI是脉冲噪声，p是脉冲噪声发生的概率。
10.根据权利要求1所述的Turbo编码器应用在基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法，其特征在于，步骤(4)基于OB算法的MUD外信息为
是j时刻K个用户在该时刻的码片，第k个用户的信道特性函数是hk，/>则是其在j时刻的发送信号，rj是j时刻接收端收到的信号，/>是/>的噪声估计；
E(rj)是rj的期望，Var(rj)为rj的方差。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310246104.XA CN116455429A (zh) | 2023-03-15 | 2023-03-15 | 一种基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310246104.XA CN116455429A (zh) | 2023-03-15 | 2023-03-15 | 一种基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116455429A true CN116455429A (zh) | 2023-07-18 |
Family
ID=87131136
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310246104.XA Pending CN116455429A (zh) | 2023-03-15 | 2023-03-15 | 一种基于最优贝叶斯算法的多用户电力线通信方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116455429A (zh) |
-
2023
- 2023-03-15 CN CN202310246104.XA patent/CN116455429A/zh active Pending
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