CN117395107A - 智能电表通信脉冲噪声抑制方法、系统、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能电表通信物联领域，公开了一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法、系统、设备和存储介质。本发明通过接收台区电表传送的电力线信号；对所述电力线信号的脉冲噪声进行粗估计，得到脉冲噪声的粗估计阈值；根据所述粗估计阈值对所述脉冲噪声进行精估计，得到重构的脉冲噪声；从所述电力线信号中滤除所述重构的脉冲噪声，得到不含有脉冲噪声的电力线信号；利用信道估计和解码从所述不含有脉冲噪声的电力信号中还原出台区电表计量数据。本发明可实现对脉冲噪声的精确估计，节省算法重构时间，提升重构精度。
Description
技术领域
本发明涉及智能电表通信物联领域，具体而言，涉及一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法、系统、设备和存储介质。
背景技术
随着国家电网用电信息采集系统智能化、数字化建设，低压高速电力线载波通信作为智能电表及中间计量设备互联互通的一种可靠、低成本的通信技术，也获得了广泛的应用和深入的研究。然而，低压电力线网络实际上是源、荷、储间的能量流通途径，负荷功率、电源出力变化均会影响电力线通信环境的变化，给电力线信道带来各种噪声干扰、影响载波信号传输过程中的衰减速率，制约了载波通信信息的准确性。
针对电力线载波通信的噪声干扰，可分为背景噪声和脉冲噪声两类。脉冲噪声随机性强、能量较大，在信号解调过程中会直接影响完整载波频段的电力信息，显著的提升了载波通信的误码率。为此，部分学者提出基于固定阈值的限幅法和置零法，实现噪声点数据的筛选。但是，固定阈值难以适应脉冲噪声强度及出现概率的变化，存在漏检、误检问题。而稀疏重构算法能自适应脉冲噪声变化进行脉冲噪声重构。但子载波数较大时，重构时间成倍数形式增加，无法实现在线运行。
有鉴于此，特提出本申请。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法、系统、设备和存储介质，解决当子载波数较大时，采用传统的稀疏重构算法进行脉冲噪声重构会消耗大量运算时间的问题。
本发明通过下述技术方案实现：
第一方面，提供一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法，包括以下步骤：接收台区电表传送的电力线信号；对所述电力线信号的脉冲噪声进行粗估计，得到脉冲噪声的粗估计阈值；根据所述粗估计阈值对所述脉冲噪声进行精估计，得到重构的脉冲噪声；从所述电力线信号中滤除所述重构的脉冲噪声，得到不含有脉冲噪声的电力线信号；利用信道估计和解码从所述不含有脉冲噪声的电力信号中还原出台区电表计量数据。
进一步的，所述对所述电力线信号的脉冲噪声进行粗估计，包括以下步骤：获取所述电力线信号的一阶矩、二阶距和三阶矩；根据所述一阶矩、所述二阶距和所述三阶矩获取所述脉冲噪声的参数初始值；所述参数初始值包括：不含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根、含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根、电力线信号中出现脉冲噪声的概率和电力线信号中不出现脉冲噪声的概率；利用期望值最大算法对所述参数初始值进行迭代，得到迭代后的参数；利用迭代后的参数获取脉冲噪声的粗估计阈值。
进一步的，所述对所述脉冲噪声进行精估计，包括以下步骤：根据所述粗估计阈值对所述噪声的采样点进行粗估计，得到采样点的位置；将采样点的位置作为初始支撑集，利用稀疏重构算法和所述初始支撑集进行迭代，得到重构的脉冲噪声。
进一步的，所述利用稀疏重构算法和所述初始支撑集进行迭代，包括以下步骤：S1：根据所述初始支撑集获取脉冲噪声初始值；S2：更新所述稀疏重构算法的支撑集；S3：利用更新的支撑集对所述脉冲噪声初始值进行重构，得到重构的脉冲噪声；S4：对重构的脉冲噪声进行转换，得到转换后的频域信号；S5：获取转换后的频域信号与实际的频域信号之间的残差的范数；将所述范数标记为当前次获取的范数；S6：将当前次获取的范数与前一次获取的范数进行比较；若当前次获取的范数＞前一次获取的范数，则对更新的支撑集中最大列元素的个数执行自增1操作；若当前次获取的范数＜前一次获取的范数，则将更新的支撑集作为当前的支撑集，保存所述残差；S7：设置范数阈值；S8：将所述当前次获取的范数与所述范数阈值进行比较；若所述当前次获取的范数＞所述范数阈值，则返回所述S2；若所述当前次获取的范数＜所述范数阈值，则输出当前的支撑集和重构的脉冲噪声。
第二方面，提供一种智能电表通信脉冲噪声抑制系统，包括：信号接收模块、粗估计模块、精估计模块、噪声滤除模块和数据还原模块。其中，信号接收模块用于接收台区电表传送的电力线信号；粗估计模块用于对所述电力线信号的脉冲噪声进行粗估计，得到脉冲噪声的粗估计阈值；精估计模块用于根据所述粗估计阈值对所述脉冲噪声进行精估计，得到重构的脉冲噪声；噪声滤除模块用于从所述电力线信号中滤除所述重构的脉冲噪声，得到不含有脉冲噪声的电力线信号；数据还原模块用于利用信道估计和解码从所述不含有脉冲噪声的电力信号中还原出台区电表计量数据。
进一步的，所述粗估计模块包括：矩获取单元、初始参数获取单元、迭代运算单元、和粗估计阈值获取单元。其中，矩获取单元用于获取所述电力线信号的一阶矩、二阶距和三阶矩；初始参数获取单元用于根据所述一阶矩、所述二阶距和所述三阶矩获取所述脉冲噪声的参数初始值；所述参数初始值包括：不含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根、含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根、电力线信号中出现脉冲噪声的概率和电力线信号中不出现脉冲噪声的概率；迭代运算单元用于利用期望值最大算法对所述参数初始值进行迭代，得到迭代后的参数；粗估计阈值获取单元用于利用迭代后的参数获取脉冲噪声的粗估计阈值。
进一步的，所述精估计模块包括：采样点位置获取单元、脉冲噪声重构单元、第一逻辑控制子单元、阈值设置子单元和第二逻辑控制子单元。其中，采样点位置获取单元用于根据所述粗估计阈值对所述噪声的采样点进行粗估计，得到采样点的位置；脉冲噪声重构单元用于将采样点的位置作为初始支撑集，利用稀疏重构算法和所述初始支撑集进行迭代，得到重构的脉冲噪声。
进一步的，所述脉冲噪声重构单元包括：初始脉冲噪声获取子单元、支撑集更新子单元、脉冲噪声重构子单元、脉冲噪声转换子单元和第一逻辑控制子单元。其中，初始脉冲噪声获取子单元用于根据所述初始支撑集获取脉冲噪声初始值；支撑集更新子单元用于更新所述稀疏重构算法的支撑集；脉冲噪声重构子单元用于利用更新的支撑集对所述脉冲噪声初始值进行重构，得到重构的脉冲噪声；脉冲噪声转换子单元用于对重构的脉冲噪声进行转换，得到转换后的频域信号；残差范数获取子单元用于获取转换后的频域信号与实际的频域信号之间的残差的范数，并将所述范数标记为当前次获取的范数；第一逻辑控制子单元用于将当前次获取的范数与前一次获取的范数进行比较；若当前次获取的范数＞前一次获取的范数，则对更新的支撑集中最大列元素的个数执行自增1操作；若当前次获取的范数＜前一次获取的范数，则将更新的支撑集作为当前的支撑集，保存所述残差；阈值设置子单元用于设置范数阈值；第二逻辑控制子单元用于将所述当前次获取的范数与所述范数阈值进行比较；若所述当前次获取的范数＞所述范数阈值，则控制所述支撑集更新子单元工作；若所述当前次获取的范数＜所述范数阈值，则输出当前的支撑集和重构的脉冲噪声。
第三方面，提供一种计算机设备，包括依次通信连接的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发数据，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面所述的智能电表通信脉冲噪声抑制方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面所述的智能电表通信脉冲噪声抑制方法。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：提出的基于矩估计方法和期望值最大算法的电力线信号方差相关参数估计方法能有效估计含/不含脉冲噪声的信号方差和脉冲噪声的出现概率，并且依此提出的脉冲噪声粗估计阈值能辨识大部分含脉冲噪声采样点。另外，将粗估计结果作为稀疏重构算法的初始支撑集，进一步实现了脉冲噪声的精确估计，节省了算法重构时间，提升了重构精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明示例性实施方式的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的仿真结果示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
稀疏重构算法能自适应脉冲噪声变化进行脉冲噪声重构，但子载波数较大时，其重构时间将成倍数形式增加，导致无法实现在线运行。
针对上述技术问题，本实施例第一方面提供一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法，该方法的实施流程如图1所示，包括以下步骤：
步骤1：接收台区电表传送的电力线信号。
步骤2：通过矩估计方法和期望值最大化算法对接收的电力线信号的脉冲噪声进行粗估计，得到脉冲噪声的粗估计阈值。具体实施步骤如下：
步骤2.1：根据表达式计算获得电力线信号的一阶矩，根据表达式/>计算获得电力线信号的二阶矩，根据表达式/>计算获得电力线信号的三阶矩。式(1)中，a表示电力线信号的一阶矩；式(2)中，b表示电力线信号的二阶矩；式(3)中，c表示电力线信号的三阶矩。式(1)-(3)中，R(n)表示接收的离散电力线信号数据，n表示信号采样点，N表示信号采样点总数。
步骤2.2：根据计算得到的一阶矩、二阶距和三阶矩计算出脉冲噪声的参数初始值。
具体而言，根据表达式计算获得不含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根，根据表达式/>计算获得含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根，根据表达式/>计算获得电力线信号中出现脉冲噪声的概率，根据表达式/>计算获得电力线信号中不出现脉冲噪声的概率。
步骤2.3：将步骤2.2得到的参数初值代入期望值最大算法中，进行信号噪声方差相关参数迭代估计，期望值最大算法对应的具体参数计算表达式为
式(8)-(10)中，/>表示隐藏变量的条件概率期望，k＝1,2。期望值最大算法的终止条件为|η(i)-η(i-1)|＜ξ(11)。式(11)中，η表示待求参数向量σ1、σ2和α1，i表示算法迭代次数，ξ表示迭代终止所需的判定阈值。
步骤2.4：利用迭代后的各参数计算获得脉冲噪声的粗估计阈值。具体表达式为：
式(12)中，Topt表示脉冲噪声的粗估计阈值；σ1表示不含脉冲噪声信号的接收信号方差的平方根；σ2表示脉冲噪声信号的接收信号方差的平方根；p表示脉冲噪声的出现概率。
步骤3：根据计算获得的粗估计阈值对脉冲噪声进行精估计，得到重构的脉冲噪声。具体实施步骤如下：
步骤3.1：通过步骤2.4得到的粗估计阈值实现疑似含有脉冲噪声的采样点粗估计，然后将粗估计的采样点位置作为脉冲重构算法的先验支撑集Ω(0)。
步骤3.2：将步骤3.1获取的先验支撑集Ω(0)，作为稀疏度自适应算法的初始支撑集，迭代计算，具体流程如下：
步骤3.2.1：计算信号脉冲噪声初始值和恢复信号残差r(0)。
其中，信号脉冲噪声初始值的计算表达式为/>式(13)中，A表示傅里叶变换矩阵；Ω(0)表示仅取支撑集对应列数的矩阵A，H表示共轭转置，Yn表示由接收的时域信号转换得到的时域信号。恢复信号残差r(0)的计算表达式为
步骤3.2.2更新稀疏重构算法的支撑集C。具体流程为:
C＝Γ∪Ω (15)，
式(14)中，Γ表示L个最大列元素对应的矩阵A的支撑集，表示取L个最大的列元素所对应的矩阵A的列位置，L表示最大列元素的个数。式(15)中，∪表示取并集。
步骤3.2.3：利用更新的支撑集对所述脉冲噪声初始值进行重构，得到重构的脉冲噪声。具体表达式为：
步骤3.2.4：对重构的脉冲噪声进行转换，得到转换后的频域信号。
步骤3.2.5：计算获得转换后的频域信号与实际的频域信号之间的残差的范数；将计算获得的范数标记为当前次获取的范数。
步骤3.2.6：将当前次获取的范数与前一次重构过程中获取的范数进行比较；若当前次获取的范数＞前一次获取的范数，则执行L＝L+1(17)；若当前次获取的范数＜前一次获取的范数，则将更新的支撑集作为当前的支撑集(即支撑集Ω为C)，保存当前次重构过程中计算获得的残差结果。
步骤3.2.7：设置范数阈值。
步骤3.2.8：将当前次获取的范数与范数阈值进行比较；若当前次获取的范数＞范数阈值，则返回步骤3.2.2进行循环计算；若当前次获取的范数＜范数阈值，则终止循环，将当前的支撑集作为最终支撑集输出，并输出重构的脉冲噪声。
步骤4：从电力线信号中滤除重构的脉冲噪声，得到不含有脉冲噪声的电力线信号。
步骤5：利用信道估计和解码从不含有脉冲噪声的电力信号中还原出台区电表计量数据。
为验证本发明提出的脉冲噪声抑制方法的抑制效果，通过matlab构建的电力线信道模型验证本实施例所述方法的有效性，仿真中本发明方法的基本参数设置如下：载波数、数据子载波数和空载波数分别设置为1024、128、896；信号调制方式为QPSK调制，脉冲噪声程序概率为0.06；信噪比范围从-10dB到20dB。最终得到本实施例所述方法与自适应匹配追踪算法结果比较如图2所示。
与上述第一方面提供的一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法对应的，本实施例第二方面提供一种智能电表通信脉冲噪声抑制系统，包括：信号接收模块、粗估计模块、精估计模块、噪声滤除模块和数据还原模块。其中，
信号接收模块用于接收台区电表传送的电力线信号。
粗估计模块用于对所述电力线信号的脉冲噪声进行粗估计，得到脉冲噪声的粗估计阈值。
精估计模块用于根据所述粗估计阈值对所述脉冲噪声进行精估计，得到重构的脉冲噪声。
噪声滤除模块用于从所述电力线信号中滤除所述重构的脉冲噪声，得到不含有脉冲噪声的电力线信号。
数据还原模块用于利用信道估计和解码从所述不含有脉冲噪声的电力信号中还原出台区电表计量数据。
进一步的，粗估计模块包括：矩获取单元、初始参数获取单元、迭代运算单元、和粗估计阈值获取单元。其中，
矩获取单元用于获取所述电力线信号的一阶矩、二阶距和三阶矩。
初始参数获取单元用于根据所述一阶矩、所述二阶距和所述三阶矩获取所述脉冲噪声的参数初始值。所述参数初始值包括：不含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根、含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根、电力线信号中出现脉冲噪声的概率和电力线信号中不出现脉冲噪声的概率。
迭代运算单元用于利用期望值最大算法对所述参数初始值进行迭代，得到迭代后的参数。
粗估计阈值获取单元用于利用迭代后的参数获取脉冲噪声的粗估计阈值。
进一步的，精估计模块包括：采样点位置获取单元、脉冲噪声重构单元、第一逻辑控制子单元、阈值设置子单元和第二逻辑控制子单元。其中，
采样点位置获取单元用于根据所述粗估计阈值对所述噪声的采样点进行粗估计，得到采样点的位置。
脉冲噪声重构单元用于将采样点的位置作为初始支撑集，利用稀疏重构算法和所述初始支撑集进行迭代，得到重构的脉冲噪声。
进一步的，所述脉冲噪声重构单元包括：初始脉冲噪声获取子单元、支撑集更新子单元、脉冲噪声重构子单元、脉冲噪声转换子单元和第一逻辑控制子单元。其中，
初始脉冲噪声获取子单元用于根据所述初始支撑集获取脉冲噪声初始值。
支撑集更新子单元用于更新所述稀疏重构算法的支撑集。
脉冲噪声重构子单元用于利用更新的支撑集对所述脉冲噪声初始值进行重构，得到重构的脉冲噪声。
脉冲噪声转换子单元用于对重构的脉冲噪声进行转换，得到转换后的频域信号。
残差范数获取子单元用于获取转换后的频域信号与实际的频域信号之间的残差的范数，并将所述范数标记为当前次获取的范数。
第一逻辑控制子单元用于将当前次获取的范数与前一次获取的范数进行比较；若当前次获取的范数＞前一次获取的范数，则对更新的支撑集中最大列元素的个数执行自增1操作；若当前次获取的范数＜前一次获取的范数，则将更新的支撑集作为当前的支撑集，保存所述残差。
阈值设置子单元用于设置范数阈值。
第二逻辑控制子单元用于将所述当前次获取的范数与所述范数阈值进行比较；若所述当前次获取的范数＞所述范数阈值，则控制所述支撑集更新子单元工作；若所述当前次获取的范数＜所述范数阈值，则输出当前的支撑集和重构的脉冲噪声。
第三方面，提供一种计算机设备，包括依次通信连接的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发数据，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面所述的智能电表通信脉冲噪声抑制方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面所述的智能电表通信脉冲噪声抑制方法。
本实施例第五方面提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如上述第一方面所述的智能电表通信脉冲噪声抑制方法。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
接收台区电表传送的电力线信号；
对所述电力线信号的脉冲噪声进行粗估计，得到脉冲噪声的粗估计阈值；
根据所述粗估计阈值对所述脉冲噪声进行精估计，得到重构的脉冲噪声；
从所述电力线信号中滤除所述重构的脉冲噪声，得到不含有脉冲噪声的电力线信号；
利用信道估计和解码从所述不含有脉冲噪声的电力信号中还原出台区电表计量数据。
2.根据权利要求1所述的一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法，其特征在于，所述对所述电力线信号的脉冲噪声进行粗估计，包括以下步骤：
获取所述电力线信号的一阶矩、二阶距和三阶矩；
根据所述一阶矩、所述二阶距和所述三阶矩获取所述脉冲噪声的参数初始值；所述参数初始值包括：不含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根、含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根、电力线信号中出现脉冲噪声的概率和电力线信号中不出现脉冲噪声的概率；
利用期望值最大算法对所述参数初始值进行迭代，得到迭代后的参数；
利用迭代后的参数获取脉冲噪声的粗估计阈值。
3.根据权利要求1或2所述的一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法，其特征在于，所述对所述脉冲噪声进行精估计，包括以下步骤：
根据所述粗估计阈值对所述噪声的采样点进行粗估计，得到采样点的位置；
将采样点的位置作为初始支撑集，利用稀疏重构算法和所述初始支撑集进行迭代，得到重构的脉冲噪声。
4.根据权利要求3所述的一种智能电表通信脉冲噪声抑制方法，其特征在于，所述利用稀疏重构算法和所述初始支撑集进行迭代，包括以下步骤：
S1：根据所述初始支撑集获取脉冲噪声初始值；
S2：更新所述稀疏重构算法的支撑集；
S3：利用更新的支撑集对所述脉冲噪声初始值进行重构，得到重构的脉冲噪声；
S4：对重构的脉冲噪声进行转换，得到转换后的频域信号；
S5：获取转换后的频域信号与实际的频域信号之间的残差的范数；将所述范数标记为当前次获取的范数；
S6：将当前次获取的范数与前一次获取的范数进行比较；若当前次获取的范数＞前一次获取的范数，则对更新的支撑集中最大列元素的个数执行自增1操作；若当前次获取的范数＜前一次获取的范数，则将更新的支撑集作为当前的支撑集，保存所述残差；
S7：设置范数阈值；
S8：将所述当前次获取的范数与所述范数阈值进行比较；若所述当前次获取的范数＞所述范数阈值，则返回所述S2；若所述当前次获取的范数＜所述范数阈值，则输出当前的支撑集和重构的脉冲噪声。
5.一种智能电表通信脉冲噪声抑制系统，其特征在于，包括
信号接收模块，用于接收台区电表传送的电力线信号；
粗估计模块，用于对所述电力线信号的脉冲噪声进行粗估计，得到脉冲噪声的粗估计阈值；
精估计模块，用于根据所述粗估计阈值对所述脉冲噪声进行精估计，得到重构的脉冲噪声；
噪声滤除模块，用于从所述电力线信号中滤除所述重构的脉冲噪声，得到不含有脉冲噪声的电力线信号；
数据还原模块，用于利用信道估计和解码从所述不含有脉冲噪声的电力信号中还原出台区电表计量数据。
6.根据权利要求5所述的一种智能电表通信脉冲噪声抑制系统，其特征在于，所述粗估计模块包括：
矩获取单元，用于获取所述电力线信号的一阶矩、二阶距和三阶矩；
初始参数获取单元，用于根据所述一阶矩、所述二阶距和所述三阶矩获取所述脉冲噪声的参数初始值；所述参数初始值包括：不含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根、含有脉冲噪声的电力线信号方差的平方根、电力线信号中出现脉冲噪声的概率和电力线信号中不出现脉冲噪声的概率；
迭代运算单元，用于利用期望值最大算法对所述参数初始值进行迭代，得到迭代后的参数；
粗估计阈值获取单元，用于利用迭代后的参数获取脉冲噪声的粗估计阈值。
7.根据权利要求5或6所述的一种智能电表通信脉冲噪声抑制系统，其特征在于，所述精估计模块包括：
采样点位置获取单元，用于根据所述粗估计阈值对所述噪声的采样点进行粗估计，得到采样点的位置；
脉冲噪声重构单元，用于将采样点的位置作为初始支撑集，利用稀疏重构算法和所述初始支撑集进行迭代，得到重构的脉冲噪声。
8.根据权利要求7所述的一种智能电表通信脉冲噪声抑制系统，其特征在于，所述脉冲噪声重构单元包括：
初始脉冲噪声获取子单元，用于根据所述初始支撑集获取脉冲噪声初始值；
支撑集更新子单元，用于更新所述稀疏重构算法的支撑集；
脉冲噪声重构子单元，用于利用更新的支撑集对所述脉冲噪声初始值进行重构，得到重构的脉冲噪声；
脉冲噪声转换子单元，用于对重构的脉冲噪声进行转换，得到转换后的频域信号；
残差范数获取子单元，用于获取转换后的频域信号与实际的频域信号之间的残差的范数，并将所述范数标记为当前次获取的范数；
第一逻辑控制子单元，用于将当前次获取的范数与前一次获取的范数进行比较；若当前次获取的范数＞前一次获取的范数，则对更新的支撑集中最大列元素的个数执行自增1操作；若当前次获取的范数＜前一次获取的范数，则将更新的支撑集作为当前的支撑集，保存所述残差；
阈值设置子单元，用于设置范数阈值；
第二逻辑控制子单元，用于将所述当前次获取的范数与所述范数阈值进行比较；若所述当前次获取的范数＞所述范数阈值，则控制所述支撑集更新子单元工作；若所述当前次获取的范数＜所述范数阈值，则输出当前的支撑集和重构的脉冲噪声。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括依次通信连接的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发数据，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1～4中任意一项所述的智能电表通信脉冲噪声抑制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如权利要求1～4中任意一项所述的智能电表通信脉冲噪声抑制方法。
Priority Applications (1)
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Citations (2)
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| CN107592135A (zh) * | 2017-05-16 | 2018-01-16 | 湖南人文科技学院 | 一种电力线通信自适应脉冲噪声抑制方法 |
| CN116527081A (zh) * | 2023-04-12 | 2023-08-01 | 青岛鼎信通讯股份有限公司 | 一种适用于中压载波系统的脉冲噪声抑制方法 |
-
2023
- 2023-11-13 CN CN202311503574.6A patent/CN117395107A/zh active Pending
Patent Citations (2)
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