OFDM低壓電力線噪聲抑制仿真研究

羅君卿，譚周文

(湖南人文科技學(xué)院 信息學(xué)院，湖南 婁底 417000)

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OFDM低壓電力線噪聲抑制仿真研究

羅君卿，譚周文

(湖南人文科技學(xué)院 信息學(xué)院，湖南 婁底 417000)

電力線信道中存在的脈沖噪聲是引起信號衰減的主要因素,電力線信道中的噪聲不可以簡單地描述為加性高斯白噪聲。消除脈沖噪聲最常用的的方法是通過在OFDM接收器之前采用限幅或者消隱的非線性處理器來進(jìn)行處理。通過仿真驗(yàn)證了傳統(tǒng)的非線性消隱對電力線信道中的脈沖噪聲的抑制作用，采用一種新的脈沖噪聲抑制方法——自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱技術(shù)，可在傳統(tǒng)消隱的基礎(chǔ)上進(jìn)一步降低系統(tǒng)的誤碼率。

電力線通信；消隱；脈沖噪聲抑制；自適應(yīng)閾值區(qū)間

OFDM是多載波傳輸?shù)囊环N特殊情況，單個的數(shù)據(jù)流在許多較低速率的子載波中進(jìn)行傳輸。OFDM不僅是一種調(diào)制技術(shù)，同時它也是一種復(fù)用技術(shù)。使用OFDM技術(shù)最重要的一個原因就是，它能夠增加抗頻率選擇性衰落和窄帶干擾的穩(wěn)定性。在單個載波系統(tǒng)中，單個的衰落或者干擾，都會造成整個鏈路的失效。但是在多載波系統(tǒng)中，只有少數(shù)的子載波會受到影響，糾錯碼可以用來糾正那些少數(shù)的錯誤的子載波。使用并行數(shù)據(jù)傳輸和頻分復(fù)用技術(shù)的概念在1960年代中期提出,一些更早的研究可以追溯到1950年代。

正交這個詞揭示了OFDM系統(tǒng)中各個載波之間精確的數(shù)學(xué)關(guān)系。在一般的頻分復(fù)用系統(tǒng)(FDM)中，許多載波都以一定的間隔隔開，這樣就可以使用傳統(tǒng)的濾波器和解調(diào)器接收信號。在接收器中，不同的載波之間使用保護(hù)帶寬，可是在頻域中，這會導(dǎo)致頻譜利用率的下降。所以，我們可以排列OFDM信號中的載波，讓各個載波的旁帶相互重疊，而且這些信號被接收時會沒有相鄰的載波的干擾,要想做到這一點(diǎn)，載波必須是正交的。

影響電力線傳輸?shù)淖钪饕囊蛩厥撬p、多徑衰落和噪聲。在電力線中總共發(fā)現(xiàn)有5種類型的噪聲：彩色背景噪聲、窄帶噪聲、與主頻異步的周期性脈沖噪聲、與主頻同步的周期性脈沖噪聲、異步脈沖噪聲。

一　電力線通信系統(tǒng)模型

(一)OFDM系統(tǒng)

正交頻分復(fù)用技術(shù)是一種多載波傳輸技術(shù)，它能夠很好地抑制電力線信道中的多徑衰落和頻率選擇性衰落。在正交頻分復(fù)用技術(shù)中，一行高速的數(shù)據(jù)流被分成多個并行的低速的數(shù)據(jù)流，這些數(shù)據(jù)流通過離散傅里葉逆變換攜帶在復(fù)用的正交子載波上。正交頻分復(fù)用較長的符號周期使得信號的多徑傳播造成的符號間干擾所產(chǎn)生的影響降低到最小。離散時間的正交頻分復(fù)用信號的數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(1)：

(1)

式(1)中：N是子載波的總數(shù)，Sk是一個正交調(diào)幅的符號序列。為了消除信道間干擾和符號間干擾，正交頻分復(fù)用采用循環(huán)前綴加在OFDM信號的最前面。

(二)電力線信道模型

為了在電力線信道中成功傳輸數(shù)據(jù)，實(shí)際和實(shí)用的電力線信道傳輸數(shù)據(jù)的模型是必不可少的。Zimmermann和Dostert提出了適合描述電力線信道傳輸?shù)木哂袑?shí)際意義的信道模型,這種模型基于真實(shí)的電力線網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際測量數(shù)據(jù)提出。它由信道傳輸?shù)墓δ芎瘮?shù)所給出[1]，見式(2)。

(2)

式(2)中：Mw是多徑的總數(shù)，Ck和Yk分別是權(quán)重因素和kth路的長度,與頻率相關(guān)的衰減是由參數(shù)b0、b1和u來模擬的。在該模型中，第一個指數(shù)代表在電力線信道中的衰減,而第二個指數(shù)用傳輸速度vw來描述回聲情形,4徑模型的衰減參數(shù)包含在使用的實(shí)際測量數(shù)據(jù)中。我們采用該模型來仿真和研究消隱，減輕在實(shí)際的電力線系統(tǒng)中的脈沖噪聲。

(三)脈沖噪聲

我們知道要想用一種確定的數(shù)學(xué)模型來描述電力線噪聲是很困難的。本文利用加性高斯白噪聲的模型模擬背景噪聲，利用一個以一定概率出現(xiàn)噪聲的泊松過程乘以一個高斯過程，來得到脈沖噪聲。因?yàn)槊}沖噪聲是隨機(jī)出現(xiàn)的，在整個傳輸信號上，脈沖噪聲就會以一定的概率出現(xiàn)，分為輕度、中度、重度3種情況。由于脈沖噪聲的幅值符合高斯噪聲的特點(diǎn)，再將脈沖噪聲與加性高斯白噪聲相加，得到信道的噪聲模型。在電力線環(huán)境中，數(shù)據(jù)傳輸可能包含不同種噪聲,它們是彩色背景噪聲、窄帶噪聲、與主頻異步的周期性脈沖噪聲、與主頻同步的周期性脈沖噪聲和異步脈沖噪聲，這5種噪聲可以進(jìn)一步歸納成2種主要類型：背景噪聲和脈沖噪聲。為了分析它們在基于OFDM的低壓電力線系統(tǒng)的影響，背景噪聲(ωk)用均值為0，方差為σω2的加性高斯白噪聲來表示，脈沖噪聲(bk)由式(3)給出[2]：

bk=ckdk

(3)

式(3)中：Ck是指根據(jù)泊松過程生成的脈沖噪聲，dk是均值為0，方差為σi2的白噪聲過程。該白噪聲的過程代表脈沖噪聲的幅度，這就意味著脈沖噪聲的到來服從一個速率為每秒u個單元的泊松分布。這樣在1秒鐘內(nèi)脈沖噪聲i次到達(dá)的概率是：

(4)

另一方面，脈沖噪聲的幅度還服從均值為0，方差為σω2的高斯分布，脈沖幅度也被認(rèn)為是高斯的。

泊松-高斯分布[3]是一種簡單、有效的脈沖噪聲模型,在本文中采用泊松-高斯分布模型對脈沖噪聲建模。在泊松-高斯分布模型中，脈沖噪聲的出現(xiàn)由泊松過程給出，脈沖噪聲的幅度根據(jù)一個均值為0，方差為σω2的高斯過程建模。這個泊松-高斯模型在物理上可以被看作每一個傳輸?shù)姆柖急灰粋€有著概率為Ck，隨機(jī)高斯幅度為dk的脈沖所干擾。

圖1表示的就是脈沖噪聲與加性高斯白噪聲混合的MATLAB仿真圖,其中電力線信道中的背景噪聲用加性高斯白噪聲來替代。

圖1　脈沖噪聲與加性高斯白噪聲混合

二　電力線噪聲抑制

對于脈沖噪聲的消除方法，一般采用固定門限值限幅或者消隱技術(shù)(限幅、消隱和限幅/消隱)來消除脈沖噪聲，這些方法雖然簡單，但是十分有效。在傳輸?shù)囊欢耍粋€隨機(jī)信號被映射成QPSK/BPSK信號，然后使用有64個子載波的OFDM系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)制；調(diào)制后的信號再通過一個給定參數(shù)的4徑電力線信道，電力線信道中的脈沖噪聲被假定服從給定的泊松分布，脈沖噪聲和背景噪聲被加到OFDM信號上。在接收的另一端，收到的信號rk首先被剪切掉；再使用一個FFT單元進(jìn)行處理；信號再接著解調(diào)，最終保留BER的性能(見圖2)。

圖2　采用消隱模塊的電力線系統(tǒng)流程圖

圖2中Sk是傳輸?shù)腛FDM信號，接收信號在假設(shè)有很好的同步的情況下，經(jīng)過下變頻變換，模數(shù)轉(zhuǎn)換可以表示如下：

rk=Sk*h+ωk+ikk=0,1,2...N-1

(5)

式(5)中h是電力線信道的快速傅里葉逆變換脈沖響應(yīng)，*表示卷積。

接下來的仿真均是在輕度、中度、重度等3種不同程度的脈沖噪聲情況下進(jìn)行的。我們是通過控制脈沖噪聲概率大小來決定脈沖噪聲的輕度、中度、重度情況。

采用抑制脈沖噪聲的方法是時域方法，脈沖噪聲對于多載波信號的影響可以通過在接收器之前使用非線性消隱或限幅的方法來預(yù)處理時域信號，從而降低脈沖噪聲對系統(tǒng)的影響。傳統(tǒng)意義上的脈沖噪聲的幅值很大，因而采用這種時域方法很有效。由于非線性技術(shù)非常簡便，因此在實(shí)際的應(yīng)用中通常有blanking、clipping、hybrid 3種方法。這些技術(shù)是基于這樣一種設(shè)想提出的，那就是脈沖噪聲的幅度比信號的幅度要大到可以分辨出來。而且用于剪切的門限值是固定的，如果有信號的幅值超過了門限值，那么就認(rèn)為這個信號是受到了脈沖噪聲的影響。因此，可根據(jù)非線性技術(shù)進(jìn)行調(diào)整。

采用固定門限值消隱技術(shù)消除脈沖噪聲對電力線載波通信系統(tǒng)的影響，消隱模塊被放于OFDM接收機(jī)之前，也就是一定要保證在FFT之前進(jìn)行消隱處理，所以本文采用的消隱技術(shù)處理是在時域中進(jìn)行的。固定門限值消隱的方法只改變信道傳輸信號的幅值，而不改變其相位，數(shù)學(xué)公式如下[4]：

(6)

式(6)中：Tb是消隱的門限值。我們使用MATLAB來研究在3種不同程度的噪聲環(huán)境下，OFDM電力線系統(tǒng)消隱后的性能。如果接收到的離散信號的某些點(diǎn)的幅值超過了給定的門限值，那么我們就將這些點(diǎn)重新賦值為0，即消掉這些點(diǎn)的幅值。如果離散信號的某些點(diǎn)的幅值并沒有超過給定的門限值，那么我們就保留這些點(diǎn)的值，不做任何處理。

圖3—5表示的是受到背景噪聲和脈沖噪聲干擾的OFDM低壓電力線系統(tǒng)采用傳統(tǒng)非線性消隱技術(shù)后，系統(tǒng)的誤碼率性能的變化。我們可以明顯地觀察到在BPSK調(diào)制下，分別在輕度、中度、重度3種噪聲的情況下，采用傳統(tǒng)非線性消隱，系統(tǒng)的誤碼率都得到了比較大的改善。

圖3　輕度噪聲下的系統(tǒng)誤碼率性能對比

圖4　中度噪聲下的系統(tǒng)誤碼率性能對比

圖5　重度噪聲下的系統(tǒng)誤碼率性能對比

三　自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱研究

事實(shí)上，最佳門限值在消隱的整個過程中是不斷變化的，也就是說最佳門限值隨著信噪比的不同而不同，因而傳統(tǒng)的固定門限值消隱并不是十分精確，這種抑制脈沖噪聲的方法還有很大的改進(jìn)空間。所以本文基于此提出一種更加精確地抑制脈沖噪聲且效果更好的新的自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱算法。自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱算法通過編程，讓計算機(jī)根據(jù)不同的信噪比情況從一個給定的閾值區(qū)間中自動尋找到該信噪比情況下所對應(yīng)的最佳門限值，然后每次都可以找到一個最佳的門限值用來消隱，使得系統(tǒng)的誤碼率得到進(jìn)一步的下降。

圖6表示的是中度脈沖噪聲下，誤碼率隨著門限值的改變而改變的情形。我們可以看到，對于非線性消隱來說，始終存在著一個最佳門限值，并且這個最佳門限值隨著信噪比的不同而不同[5]。

圖6　中度脈沖噪聲下,不同信噪比下不同門限值所對應(yīng)的誤碼率性能

因此我們提出一種新的自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱的算法，使得系統(tǒng)總有最小的誤碼率。圖7-9分別表示的是在BPSK調(diào)制下，輕度、中度、重度3種噪聲情況下，OFDM低壓電力線系統(tǒng)均采用自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱后，系統(tǒng)的誤碼率性能的變化。我們可以明顯地觀察到在輕度、中度、重度3種噪聲的情況下，采用自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱后，系統(tǒng)的誤碼率比采用傳統(tǒng)消隱，得到了進(jìn)一步改善。

圖7　輕度噪聲下系統(tǒng)的誤碼率性能的變化

圖8　中度噪聲下系統(tǒng)的誤碼率性能的變化

圖9　重度噪聲下系統(tǒng)的誤碼率性能的變化

四　不同調(diào)制方式下自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱誤碼率性能對比

前面我們仿真出在BPSK調(diào)制下，采用自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱后，OFDM低壓電力線系統(tǒng)的誤碼率比采用傳統(tǒng)的固定門限值消隱，得到了進(jìn)一步的改善，抑制電力線信道中脈沖噪聲的效果更好。下面我們將在采用自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱的情況下,列舉出在重度脈沖噪聲情況下,同時仿真在BPSK、QPSK以及16QAM這3種調(diào)制方式下的OFDM低壓電力線系統(tǒng)的誤碼率情況，并把這3種調(diào)制方式下的曲線繪制到同一個仿真圖里加以比較。最后得出在BPSK調(diào)制下，采用自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱，OFDM低壓電力線系統(tǒng)具有最好的誤碼率性能,此時系統(tǒng)的誤碼率是最低的。

圖10表示的是OFDM低壓電力線系統(tǒng)分別在BPSK、QPSK、16QAM調(diào)制下，均采用自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱的系統(tǒng)誤碼率性能對比。我們可以觀察到在重度噪聲情況下，BPSK調(diào)制下的誤碼率性能好于QPSK調(diào)制下，而且QPSK調(diào)制下誤碼率性能好于16QAM調(diào)制下。

在重度脈沖噪聲的情況下，取一個相同的誤碼率10-2觀察這3條曲線。我們可以得出，當(dāng)誤碼率都為10-2的時候，在BPSK調(diào)制下，采用自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱曲線的信噪比的值為6dB左右；在QPSK調(diào)制下，采用自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱曲線的信噪比的值為12dB左右；在16QAM調(diào)制下，采用自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱曲線的信噪比的值為26dB左右。

圖10　重度噪聲下，自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱后系統(tǒng)誤碼率性能對比

五　結(jié)論

我們仿真并驗(yàn)證了傳統(tǒng)的非線性消隱對電力線信道中脈沖噪聲的抑制作用，并且提出了一種新的自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱的算法。我們通過計算機(jī)仿真，在BPSK調(diào)制方式下，分別在輕度、中度、重度3種不同程度的噪聲下，對比了自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱和傳統(tǒng)固定門限值消隱這2種算法，得出自適應(yīng)閾值區(qū)間消隱能夠在傳統(tǒng)消隱的基礎(chǔ)上進(jìn)一步降低系統(tǒng)的誤碼率；而要想系統(tǒng)的消隱效果最好，系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)采用BPSK調(diào)制。

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(責(zé)任編校：楊麗英)

A Simulation Study of Impulse Noise Reduction in OFDM-Based Low-voltage Power Line Communications

LUOJun-qing,TANZhou-wen

(School of Information Science, Hunan University of Humanities, Science and Technology, Loudi 417000, China)

Impulsive noise in the PLC channel is the major factor that causes signal degradation, and it cannot be simply described as AWGN. The most common technique to remove impulsive noise is preceding the OFDM receiver with clipping or blanking nonlinear preprocessors. Having verified through simulations that the traditional nonlinear blanking method can reduce impulsive noise in the PLC channel, the authors of this paper propose an adaptive-threshold blanking technique for noise reduction, which enhances the performance of PLC systems by reducing bit error rate.

PLC; blanking; impulsive noise reduction; adaptive-threshold values

2016-03-19.

羅君卿(1994—)，男，湖南冷水江人，湖南人文科技學(xué)院信息學(xué)院2016屆本科畢業(yè)生；譚周文(1981—)，男，湖南漣源人，湖南人文科技學(xué)院信息學(xué)院講師，博士，本文指導(dǎo)老師，研究方向：電力線通信。

TN915.853

A

1673-0712(2016)04-0118-06