鄒婷，李有明，郭濤，李婷，徐文豪，閆玉芝

（寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院通信技術(shù)研究所，浙江 寧波 315211）

電力線通信系統(tǒng)中的脈沖干擾抑制研究*

鄒婷，李有明，郭濤，李婷，徐文豪，閆玉芝

（寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院通信技術(shù)研究所，浙江 寧波 315211）

提出了一種基于最大似然（ML）準(zhǔn)則的脈沖干擾抑制方法。該方法是在接收端根據(jù)接收信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性，首先估計(jì)出信號(hào)功率及噪聲加脈沖干擾功率，然后將估計(jì)出的值應(yīng)用于門(mén)限值的計(jì)算中，實(shí)時(shí)地更新門(mén)限值，因此能夠更準(zhǔn)確地去除脈沖干擾。最后通過(guò)計(jì)算機(jī)的仿真結(jié)果表明，本文的方法相較于固定的門(mén)限值濾除方法具有更低的誤比特率。

電力線系統(tǒng) OFDM 脈沖干擾抑制

1 引言

電力線通信（PLC）技術(shù)與無(wú)線通信技術(shù)相比，具有布線廣、成本低等優(yōu)勢(shì)。因此隨著互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍的迅速發(fā)展，電力線通信技術(shù)受到越來(lái)越多的重視。但由于電力線最初的設(shè)計(jì)只是為了傳輸電能，其用于傳輸高速信號(hào)時(shí)，噪聲環(huán)境異常復(fù)雜，不僅存在高斯噪聲還存在脈沖干擾。由于系統(tǒng)中各種負(fù)載的接入，導(dǎo)致脈沖干擾異常嚴(yán)重，并且脈沖干擾幅度一般比高斯白噪聲大20dB[1-3]，這嚴(yán)重影響了電力線系統(tǒng)的通信性能，因此脈沖干擾的抑制對(duì)于電力線通信系統(tǒng)是非常必要的。

目前，國(guó)內(nèi)外也有很多關(guān)于電力線通信系統(tǒng)中的脈沖干擾抑制問(wèn)題的研究。文獻(xiàn)[4]利用壓縮感知技術(shù)（CS），通過(guò)已知信號(hào)向量估計(jì)出未知的脈沖干擾向量，該方法能較好地抑制脈沖干擾，同時(shí)不需要確定脈沖干擾的模型。但是該方法的精確度不夠，同時(shí)對(duì)脈沖噪聲數(shù)具有一定的限制，因此并不適用于電力線通信系統(tǒng)。文獻(xiàn)[5]同樣利用壓縮感知技術(shù)，提出一種基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)（SBL）算法的脈沖干擾抑制算法，該算法改進(jìn)了文獻(xiàn)[4]的缺陷，但是存在收斂速度慢的問(wèn)題。文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[5]都是非參數(shù)化的脈沖干擾抑制算法，即不用確定脈沖干擾的模型，這類抑制算法估計(jì)精度都不高。文獻(xiàn)[6]介紹了一種利用盧比特變換碼的估計(jì)方法，該方法將脈沖干擾幅度設(shè)定為高斯分布，持續(xù)時(shí)間設(shè)定為均勻分布，該方法具有較高的精確度，但是需要在發(fā)送和接收端增加一些模塊，這加大了實(shí)現(xiàn)難度。文獻(xiàn)[7]介紹了利用最大似然估計(jì)得到估計(jì)門(mén)限值的一種脈沖干擾抑制算法，將脈沖干擾設(shè)定為伯努利高斯分布模型，該算法能夠有效地抑制脈沖干擾，但是計(jì)算的復(fù)雜度較高。

本文提出了一種參數(shù)化的脈沖干擾抑制算法，將脈沖干擾設(shè)定為伯努利高斯模型。在接收端通過(guò)設(shè)定一個(gè)門(mén)限值，將脈沖干擾濾除，門(mén)限值采用最大似然方法來(lái)估計(jì)。本方法的創(chuàng)新點(diǎn)是在接收端通過(guò)分析接收信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性，選取合適的時(shí)延、頻率變量將發(fā)送信號(hào)與噪聲、脈沖干擾相分離，從而估計(jì)出發(fā)送信號(hào)的功率，進(jìn)而估計(jì)出噪聲加脈沖干擾的功率。將估計(jì)出的脈沖加干擾的功率值應(yīng)用于門(mén)限值的計(jì)算中，實(shí)時(shí)地更新門(mén)限值，從而更有效地抑制脈沖干擾。通過(guò)計(jì)算法仿真發(fā)現(xiàn)本文的方法能夠達(dá)到很低的誤比特率。

2 系統(tǒng)模型分析

由于正交頻分復(fù)用（OFDM）技術(shù)具有很好的抗多徑性能，因此電力線通信系統(tǒng)大多采用OFDM技術(shù)。電力線通信OFDM系統(tǒng)框架如圖1所示：

圖1 電力線通信OFDM系統(tǒng)框架圖

信號(hào)源在發(fā)送端經(jīng)過(guò)調(diào)制、IFFT、添加循環(huán)前綴（CP）之后得到發(fā)送信號(hào)sk。發(fā)送信號(hào)sk經(jīng)過(guò)電力線通信信道h(t)后疊加上脈沖干擾ik和高斯白噪聲wk，得到接收信號(hào)rk。接收到的信號(hào)rk經(jīng)過(guò)脈沖噪聲處理模塊抑制脈沖干擾的影響，之后經(jīng)過(guò)去CP、FFT、解調(diào)模塊即可得到發(fā)送的源信號(hào)。

根據(jù)文獻(xiàn)[7]可以用混合高斯模型來(lái)表示脈沖干擾。脈沖干擾可以表示為ik=bkvk，其中bk表示概率為p的伯努利序列，vk表示零均值、方差為2iσ的高斯序列。電力線通信系統(tǒng)中的噪聲nk為高斯白噪聲wk疊加上脈沖干擾ik，即為nk=wk+ik。根據(jù)脈沖干擾的分布模型，可以得到nk的概率密度函數(shù)：

式（1）中，fG(·)表示高斯分布的概率分布函數(shù)，表示kw的方差，定義變量表示干擾噪聲比。

3 脈沖干擾抑制方法

3.1 最大似然準(zhǔn)則

接收端的接收信號(hào)kr可表示為：

當(dāng)OFDM符號(hào)數(shù)足夠大時(shí)，OFDM信號(hào)可用高斯分布來(lái)表述，這時(shí)接收信號(hào)的概率密度函數(shù)可以表示為：

式（3）中，2sσ是發(fā)送信號(hào)的方差

由于脈沖噪聲的幅值一般很大，因此在脈沖噪聲處理模塊中，根據(jù)ML準(zhǔn)則設(shè)定門(mén)限值γ將脈沖噪聲濾除，處理后的信號(hào)為：

3.2 提出的估計(jì)算法

（1）OFDM發(fā)送信號(hào)具有循環(huán)平穩(wěn)特性。根據(jù)文獻(xiàn)[8]，通過(guò)分析發(fā)送信號(hào)、脈沖干擾、高斯白噪聲的周期自相關(guān)函數(shù)可知，在接收端通過(guò)尋找合適的k，τ值，可以將發(fā)送信號(hào)提取出來(lái)，估計(jì)出信號(hào)功率值進(jìn)而估計(jì)出噪聲加干擾功率

（2）根據(jù)文獻(xiàn)[7]，接收端根據(jù)接收到的信號(hào)rk估算出某個(gè)時(shí)刻的μ，估計(jì)值為：

4 仿真結(jié)果

對(duì)本文所提出的算法用Matlab進(jìn)行仿真分析。電力線通信OFDM系統(tǒng)的仿真環(huán)境為：發(fā)送的OFDM信號(hào)選擇循環(huán)前綴為4，子載波數(shù)為16，循環(huán)周期為20；采用QPSK調(diào)制方式，OFDM符號(hào)數(shù)為1 000；信道采用4徑多徑信道；噪聲環(huán)境為脈沖干擾加高斯白噪聲。

為了說(shuō)明性能，采用了未設(shè)定門(mén)限值、設(shè)定門(mén)限值為2的情況作為本文中算法的比較算法。算法的誤比特率（BER）仿真圖如圖2所示。從圖2可以看出本文提出的算法與未設(shè)定門(mén)限值的情況和設(shè)定定值的情況相比，具有更低的誤比特率。在信道條件不是很好的時(shí)候優(yōu)勢(shì)并不明顯，當(dāng)信噪比達(dá)到0dB以上時(shí)，誤比特率急速下降，可見(jiàn)該算法具有很好的性能。

圖2 不同SNR下誤比特率（BER）的比較

5 結(jié)束語(yǔ)

脈沖干擾是影響電力線通信性能的重要因素，傳統(tǒng)的脈沖干擾抑制大多是通過(guò)設(shè)定確定的門(mén)限值來(lái)濾除噪聲的。本文提出的算法通過(guò)對(duì)接收信號(hào)循環(huán)平穩(wěn)特性的研究及對(duì)接收信號(hào)的運(yùn)算處理，實(shí)時(shí)地估計(jì)出信號(hào)功率及干擾噪聲比值，進(jìn)而隨時(shí)更新門(mén)限值。因此本文提出的算法能夠更準(zhǔn)確地濾除脈沖噪聲，達(dá)到更低的誤符號(hào)率。

[1] L Di Bert, P Caldera, D Schwingshackl, et al. On noise modeling for power line communications[C]. IEEE International Symposium on Power Line Communications and Its Applications, Udine, 2011.

[2] N Andreadou, F Pavlidou. Modeling the Noise on the OFDM Power-Line Communications System[J]. IEEE Transaction on Power Delivery, 2010,25(1): 150-157.

[3] N Andreadou, F Pavlidou. PLC Channel: Impulsive Noise Modeling and Its Performance Evaluation Under Different Array Coding Schemes[J]. IEEE Transaction on Power Delivery, 2009,24(2): 585-595.

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[5] J Lin, Nassar M, BL Evans. Non-parametric impulsive noise mitigation in OFDM systems using sparse Bayesian learning[C]. IEEE Global Telecommunications Conference (GLOBECOM), 2011: 1-5.

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鄒婷：碩士研究生就讀于寧波大學(xué)，研究方向?yàn)殡娏€通信系統(tǒng)中的脈沖干擾處理。

李有明：博士學(xué)位，寧波大學(xué)教授，現(xiàn)任寧波大學(xué)信息學(xué)院副院長(zhǎng)，研究方向?yàn)闊o(wú)線和有線寬帶通信技術(shù)，包括干擾抑制、動(dòng)態(tài)資源分配、MIMOOFDM、協(xié)作中繼等。

郭濤：碩士研究生就讀于寧波大學(xué)，研究方向?yàn)榛贠FDM的協(xié)作中繼系統(tǒng)中的資源分配及噪聲處理。

李文高：碩士研究生就讀于五邑大學(xué)，研究方向?yàn)闊o(wú)線手勢(shì)識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)、通信技術(shù)等。

李霆：博士學(xué)位，現(xiàn)任五邑大學(xué)教授，主要研究方向?yàn)槟Ｊ阶R(shí)別技術(shù)的應(yīng)用、智能信號(hào)處理。

Research on Impulsive Interference Suppression in Power-Line Communication System

ZOU Ting, LI You-ming, GUO Tao, LI Ting, XU Wen-hao, YAN Yu-zhi
(Institute of Communication Technology, Ningbo University, Ningbo 315211, China)

A novel impulse interference suppression method based on maximum likelihood (ML) criterion was proposed in this paper. Based on the cyclostationarity of the received signal at the receiver, the signal power and the noise plus interference power are fi rstly estimated. Then, these estimated power values are applied to calculate the threshold value and the threshold is updated in real time to precisely eliminate impulse interference. Simulation results demonstrate that the proposed method has lower bit error rate compare with traditional method with fi xed threshold value.

power-line communication system OFDM impulsive interference suppression

10.3969/j.issn.1006-1010.2015.07.018

TN92

A

1006-1010(2015)07-0084-04

鄒婷,李有明,郭濤,等. 電力線通信系統(tǒng)中的脈沖干擾抑制研究[J]. 移動(dòng)通信, 2015,39(7): 84-87.

國(guó)家自然科學(xué)基金（61071119）；寧波市自然科學(xué)基金（2012A610017）；寧波市創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目（2011B81002）

2014-10-31

責(zé)任編輯：劉妙 liumiao@mbcom.cn