一種低壓電力線信道背景噪聲建模方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種低壓電力線信道背景噪聲建模方法，包括以下步驟：A.使用MATLAB軟件仿真有色背景噪聲和窄帶噪聲，得到兩種噪聲的時域仿真圖并計算其頻譜和功率譜密度；B.利用峰式馬爾科夫鏈為所述仿真噪聲建模；C.采用小波包變換對仿真的噪聲信號進行n層小波包分解；D.對2n個小波包系數(shù)進行峰式馬爾科夫鏈建模；E.由峰式馬爾科夫鏈統(tǒng)計得到幅值上升狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和幅值下降狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，構(gòu)造新的小波包系數(shù)；F.逐層重構(gòu)一維噪聲信號，得到新的噪聲序列；G.使用均方根誤差驗證仿真的噪聲數(shù)據(jù)與建模后的噪聲是否一致。
【專利說明】
一種低壓電力線信道背景噪聲建模方法
技術(shù)領域
[0001] 本發(fā)明屬于低壓電力線信道技術(shù)領域，具體涉及低壓電力線信道噪聲特性、背景 噪聲仿真、背景噪聲建模等技術(shù)，尤其是一種低壓電力線信道背景噪聲建模方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 低壓電力線網(wǎng)絡是世界上分布最為廣泛、結(jié)構(gòu)最為牢固的物理網(wǎng)絡，但是長期以 來其功能僅僅是用來傳輸電能。如果能利用現(xiàn)有的電力網(wǎng)絡和能量管理系統(tǒng)進行通信，不 但能提供低成本、高效益的網(wǎng)絡服務，減少投資及對通信線路的維護成本，還將實現(xiàn)電力市 場中供電方與用電方的信息雙向?qū)崟r交流，為電力市場和電力貿(mào)易的建立提供技術(shù)支持及 保障。因此，借助于電力線載波通信技術(shù)實現(xiàn)可靠的窄帶或?qū)拵ㄐ?，使之成為繼電話、電 信、無線通訊、衛(wèi)星通訊之后的又一通信網(wǎng)絡，這是多年來國內(nèi)外研究學者及技術(shù)人員技術(shù) 攻關(guān)的一個非常重要的研究目標。然而，電力線主要功能是用來傳輸電能的低壓電力線網(wǎng) 絡并非專用的通信信道，其通信環(huán)境十分惡劣，低壓電力線通信中的各種干擾是影響低壓 電力線通信可靠性的主要因素之一，而解決低壓電力線通信中的干擾問題又是低壓電力線 通信的主要技術(shù)難點之一。影響低壓電力線通信可靠性的主要因素有以下幾點：輸入阻抗 特性、信號衰減特性和噪聲干擾特性等，其中噪聲干擾特性的影響是最嚴重的。低壓電力線 網(wǎng)絡是為了傳輸電能而設計出來的，電力網(wǎng)絡中的運行設備多種多樣，它們所產(chǎn)生的噪聲 干擾也各不相同，故而低壓電力線中的噪聲干擾尤為復雜，其特性會使信號傳輸?shù)恼`碼率 增加，通信質(zhì)量降低，嚴重的時候甚至可以導致整個通信過程完全崩潰。因此，為了更加有 效的分析低壓電力線通信信道中的噪聲干擾特性、提高低壓電力線通信的抗干擾能力、數(shù) 據(jù)傳輸?shù)乃俾室约巴ㄐ诺目煽啃?，有必要對低壓電力線通信信道噪聲的高精度建模進行研 究。目前公認在低壓電力線通信環(huán)境中存在五類噪聲，即：有色背景噪聲、窄帶噪聲、同步于 工頻的周期脈沖噪聲，異步于工頻的周期脈沖噪聲和異步非周期脈沖噪聲。其中又可以將 有色背景噪聲和窄帶噪聲統(tǒng)稱為背景噪聲。背景噪聲可被視為一個平穩(wěn)隨機過程，其模型 可用一組白噪聲通過自回歸(AutoRe-gressi ve，AR)模型后得到，建模手段較為成熟。由于 脈沖噪聲的幅值、脈寬、間隔以及符號的變化之間的統(tǒng)計特性時變性極強，不可將其視為平 穩(wěn)隨機過程，因此脈沖噪聲的建模方法研究相對較少。已有學者提出了一種名為峰式馬爾 科夫鏈的脈沖噪聲建模方法，在此基礎上，又有學者將小波包變換與峰式馬爾科夫鏈結(jié)合 起來為背景噪聲建模，提出了一種新的背景噪聲建模方法，即小波峰式馬爾科夫鏈法，并且 申請了專利。該專利將小波峰式馬爾科夫鏈法分別對于低壓電力線信道中有色背景噪聲和 窄帶噪聲建模，進而得出這種模型對哪種噪聲的建模更為有效。首先根據(jù)這兩類噪聲的時 域特性，利用MATLAB仿真軟件根據(jù)實際噪聲的特性分別仿真出這兩類噪聲的時域波形，然 后為了驗證小波馬爾科夫鏈法對于有色背景噪聲和窄帶噪聲建模的有效性，分別將多次仿 真出的兩種噪聲信號作為信號源進行小波馬爾科夫鏈建模，同時得到其建模前后的時頻域 波形及功率譜密度對比圖。計算多次仿真噪聲建模前后的均方根誤差，從而充分證明峰式 小波馬爾科夫鏈法對于有色背景噪聲和窄帶噪聲建模的有效性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種低壓電力線信道背景噪聲建模方法。
[0004] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下的技術(shù)方案。
[0005] -種低壓電力線信道背景噪聲建模方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0006] A.使用MATLAB軟件仿真有色背景噪聲和窄帶噪聲，得到兩種噪聲的時域仿真圖并 計算其頻譜和功率譜密度；
[0007] B.利用峰式馬爾科夫鏈為所述仿真噪聲建模；
[0008] C.采用小波包變換對仿真的噪聲信號進行η層小波包分解；
[0009] D.對2η個小波包系數(shù)進行峰式馬爾科夫鏈建模；
[0010] Ε.由峰式馬爾科夫鏈統(tǒng)計得到幅值上升狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和幅值下降狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣， 構(gòu)造新的小波包系數(shù)；
[0011] F.逐層重構(gòu)一維噪聲信號，得到新的噪聲序列；
[0012] G.使用均方根誤差驗證仿真的噪聲數(shù)據(jù)與建模后的噪聲是否一致。
[0013] 進一步，步驟Α中所述有色背景噪聲主要由普通家用電器產(chǎn)生，其頻率干擾范圍高 達30MHz，其功率譜密度隨著頻率的增加而減小。
[0014] 進一步，步驟A中所述窄帶噪聲來源于頻率范圍為1 -22MHz的廣播電臺，由調(diào)制的 正弦波構(gòu)成。
[0015] 進一步，步驟C中所說的分解是將原始噪聲信號劃分為2n個頻段，每個頻段內(nèi)的噪 聲數(shù)據(jù)組合稱為一個小波包系數(shù)。
[0016] 進一步，步驟C中所說的分解，其算法如下：
[0018] 式（11)中，f(t)為原始信號;H、G為時域中的小波分解濾波器系數(shù);t為離散時間序 列號，t = l，2,…，N，N為原始信號長度;j為分解層數(shù)，j = l，2,…，J，J=l〇g2N;Aj為信號f(t) 在第j層的低頻部分的小波系數(shù)為信號f(t)在高頻部分的小波系數(shù)。
[0019] 進一步，步驟C中所說的小波包變換是由小波變換和多分辨率分析組合的信號的 時間-頻率分析法，所述小波變換是將信號分解成一系列小波函數(shù)的疊加，每一個小波函數(shù) 都由同一個母小波函數(shù)經(jīng)過平移與尺度變換得來，最終將時域的一維信號映射到二維的 "時間-頻率"域上。
[0020] 本發(fā)明的優(yōu)點，利用峰式馬爾科夫鏈分別對電力線信道有色背景噪聲和窄帶噪聲 建模。首先根據(jù)信道噪聲特性用MATLAB對兩種噪聲仿真，得到其時域仿真圖，根據(jù)仿真的噪 聲數(shù)據(jù)對其建模，使用均方根誤差驗證仿真的噪聲數(shù)據(jù)與建模后的噪聲是否一致，從而得 到峰式馬爾科夫鏈更適用于哪種噪聲，對電力線信道的噪聲特性研究有重要意義。
【附圖說明】
[0021]圖1為有色背景噪聲建模原理框圖。
[0022]圖2為電力線信道背景噪聲仿真建模過程流程圖。
【具體實施方式】
[0023]下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明做進一步說明。
[0024] 一種低壓電力線信道背景噪聲建模方法，包括以下步驟：
[0025] A.使用MATLAB軟件仿真有色背景噪聲和窄帶噪聲，得到兩種噪聲的時域仿真圖并 計算其頻譜和功率譜密度；
[0026] B.利用峰式馬爾科夫鏈為所述仿真噪聲建模；
[0027] C.采用小波包變換對仿真的噪聲信號進行η層小波包分解；
[0028] D.對2η個小波包系數(shù)進行峰式馬爾科夫鏈建模；
[0029] Ε.由峰式馬爾科夫鏈統(tǒng)計得到幅值上升狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和幅值下降狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣， 構(gòu)造新的小波包系數(shù)；
[0030] F.逐層重構(gòu)一維噪聲信號，得到新的噪聲序列；
[0031] G.使用均方根誤差驗證仿真的噪聲數(shù)據(jù)與建模后的噪聲是否一致。
[0032] 其中，步驟Α中所述有色背景噪聲主要由普通家用電器產(chǎn)生，其頻率干擾范圍高達 30MHz，其功率譜密度隨著頻率的增加而減小。
[0033]其中，步驟A中所述窄帶噪聲來源于頻率范圍為1 -22MHz的廣播電臺，由調(diào)制的正 弦波構(gòu)成。
[0034]其中，步驟C中所說的分解是將原始噪聲信號劃分為2n個頻段，每個頻段內(nèi)的噪聲 數(shù)據(jù)組合稱為一個小波包系數(shù)。
[0035]其中，步驟C中所說的分解，其算法如下：
[0037] 式（11)中，f(t)為原始信號;H、G為時域中的小波分解濾波器系數(shù);t為離散時間序 列號，t = l，2,…，N，N為原始信號長度;j為分解層數(shù)，j = l，2,…，J，J=l〇g2N;Aj為信號f(t) 在第j層的低頻部分的小波系數(shù)為信號f(t)在高頻部分的小波系數(shù)。
[0038] 其中，步驟C中所說的小波包變換是由小波變換和多分辨率分析組合的信號的時 間-頻率分析法，所述小波變換是將信號分解成一系列小波函數(shù)的疊加，每一個小波函數(shù)都 由同一個母小波函數(shù)經(jīng)過平移與尺度變換得來，最終將時域的一維信號映射到二維的"時 間-頻率"域上。
[0039] 以下對上述低壓電力線信道背景噪聲建模方法進行詳細說明。
[0040] 有色背景噪聲主要由普通家用電器，如電腦、電冰箱等產(chǎn)生，它可以引起頻率范圍 高達30MHz的干擾，其功率譜密度隨著頻率的增加而減小。這種噪聲可以由白噪聲源近似。 它在時域上是一個變化緩慢的隨機過程，一般通過自回歸模型對其進行建模。自回歸模型 是可以用P階差分方程來表示的一組時間序列信號模型，如式(1)所示。
[0041 ] x(n)+aix(n-l )+***+aPx(n-p) =w(n) (1)
[0042]式中，x(n)是所要研究的時間序列信號，w(n)是均值為0、方差為 < 的白噪聲源， ai，a2，…，aP是差分方程中每個時間序列的系數(shù)，1，2，…，p表不時間序列信號的時間偏移。 有色背景噪聲可以通過一個白噪聲源濾波合成，其合成原理框圖如圖1所示。
[0043] H(z)是Z平面上的一個線性時不變函數(shù)，用來表示噪聲整形濾波器，AR模型的濾波 器傳遞函數(shù)的具體表達如式(2)所示。設輸出的有色背景噪聲信號為y(n)，則它與輸入的高 斯白噪聲序列x(n)之間的關(guān)系如式(3)所示，其中h(n)為噪聲整形濾波器的單位沖激響應。
[0045]其中，A(z) = l+EaiZ4,是噪聲整形濾波函數(shù)的分母。
[0047]根據(jù)輸出的有色背景噪聲的幅值可確定AR濾波器的系數(shù)，然后將方差已知的白噪 聲源通過該濾波器后便可得到所需的有色背景噪聲。
[0048]典型的窄帶噪聲來源于頻率范圍為1~22MHz的廣播電臺，通常由調(diào)制的正弦波構(gòu) 成，可通過如下N個獨立的正弦函數(shù)疊加來描述。
[0050]其中h表示中短波頻率，Adt)與P分別表示匕所對應的正弦波的幅度、相位：
[0051 ] fi:在中國的中短波廣播電臺頻率表中，短波頻率是有季節(jié)和時間性的，中波頻率 則比較固定。中波頻率范圍為5 31~16 0 2 Κ Η z，頻率間隔為9 Κ Η z ;短波頻率范圍為2.3~ 26MHz〇
[0052] 你在0~2jt之間隨機產(chǎn)生。
[0053] Adt):變化比較緩慢，在時間上既可以是常數(shù)，也可以是對AM廣播信號更好近似 的調(diào)制幅值。
[0054]根據(jù)以上所述方法分別仿真出有色背景噪聲和窄帶噪聲。
[0055] 馬爾科夫隨機過程的定義如下：時間和狀態(tài)參量都離散的隨機過程x(n)，在k時刻 狀態(tài)x(k)已知的條件下，其k+Ι時刻所處的狀態(tài)x(k+l)只與k時刻的狀態(tài)有關(guān)，而與之前時 刻的狀態(tài)無關(guān)，則該過程稱為馬爾科夫鏈，其概率為
[0056] pij(s，n) =p{Xn = aj | Xs = ai} (5)
[0057] 稱為馬爾科夫鏈在xs = ai的條件下，Xn = a」的轉(zhuǎn)移概率，由轉(zhuǎn)移概率Plj構(gòu)成的矩陣 稱為馬爾科夫鏈的轉(zhuǎn)移矩陣。
[0058] 若k+Ι時刻的狀態(tài)x(k+l)不僅與x(k)有關(guān)，還與x(k)和x(k-l)之間的相互關(guān)系有 關(guān)，即當x(k)>x(k-l)時，x(k+l)>x(k)的概率大于x(k+l)<x(k)的概率;當x(k)<x(k-l) 時，x(k+l)<x(k)的概率大于x(k+l)>x(k)的概率（即與之前的狀態(tài)是上升趨勢還是下降 趨勢有關(guān)），而與k_2，k-3，…時刻的狀態(tài)無關(guān)。即X(η)滿足
[0060] 此類特殊的馬爾科夫鏈序列形似山峰，故稱之為峰式馬爾科夫鏈。利用峰式馬爾 科夫鏈為噪聲建模時會出現(xiàn)兩個不同的轉(zhuǎn)移矩陣，分別代表噪聲幅度上升或下降情況下的 轉(zhuǎn)移概率特性。
[0061] 小波包變換是在小波變換和多分辨率分析的基礎上發(fā)展起來的一種更加精確的 信號的時間-頻率分析法。小波變換是指將信號分解成一系列小波函數(shù)的疊加，每一個小波 函數(shù)都由同一個母小波函數(shù)經(jīng)過平移與尺度變換得來，最終將時域的一維信號映射到二維 的"時間-頻率"域上，在時頻域都可以表征信號的局部特征，對檢測信號的瞬間變化十分有 利。且小波變換具有自適應時頻信號處理要求的能力，因此很適合用來分析時變性很強的 噪聲信號。
[0062] 1988年，S.Mallet在構(gòu)造正交小波基時提出了多分辨率分析的概念，它可以對信 號進行有效的時頻分解，但和小波變換一樣，它只對信號的低頻部分進行等間隔劃分而忽 略了信號的高頻部分，所以其高頻部分的分辨率很差。在改進多分辨率分析的基礎上，小波 包變換應運而生。它同時對信號的高頻部分和低頻部分進行多層次分解，提高了信號的時 頻分辨率。它由小波分解濾波器H、G和小波重構(gòu)濾波器h、g對信號進行分解和重構(gòu)。分解算 法如下：
[0064] 式（7)中，f(t)為原始信號;H、G為時域中的小波分解濾波器，實際上是濾波器系 數(shù);t為離散時間序列號，t=l，2,…，N，N為原始信號長度;j為分解層數(shù)，j = l，2,…，J，J = l〇g2N;~為信號f(t)在第j層的低頻部分的小波系數(shù);D」為信號f(t)在高頻部分的小波系 數(shù)。式(7)表示，信號f(t)在第j層的低頻部分的小波系數(shù)、是由第j-Ι層的低頻部分小波系 數(shù)與分解濾波器Η卷積，然后對卷積結(jié)果隔點采樣得到的；而信號f(t)在第j層的高頻部 分的小波系數(shù)是由第j-Ι層的低頻部分的小波系數(shù)與分解濾波器G卷積，然后對卷積結(jié) 果隔點采樣得到的。
[0065] 將二維信號重構(gòu)為原來的一維信號稱為小波包逆變換，其重構(gòu)算法為：
[0067] 式(8)中，j表示分解層數(shù)，若分解的最高層為J，則j = J-l，J-2，…，1，0，h、g為小波 重構(gòu)濾波器，實際上是濾波器系數(shù)。
[0068] 基于小波峰式馬爾科夫鏈的新型噪聲模型是把小波包變換與峰式馬爾科夫鏈相 結(jié)合的一種新型背景噪聲模型。其具體建模方法為：
[0069] 1.采用小波包變換對采集到的噪聲信號先進行η層小波包分解，即，將原始噪聲信 號劃分為2"個頻段，每個頻段內(nèi)的噪聲數(shù)據(jù)組合稱為一個小波包系數(shù)。
[0070] 2.分別對這2n個小波包系數(shù)進行峰式馬爾科夫鏈建模。由峰式馬爾科夫鏈統(tǒng)計得 到各個小波包系數(shù)的幅值上升狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和幅值下降狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，并由這些狀態(tài)轉(zhuǎn)移 矩陣構(gòu)造新的小波包系數(shù)，替代原來的小波包系數(shù)，再逐層重構(gòu)回原來的一維噪聲信號，便 得到了新的噪聲序列。
[0071] 整個電力線信道背景噪聲仿真建模過程流程圖如圖2所示。
[0072]應當說明的是，以上實施方式僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對其限制。所屬 領域的普通技術(shù)人員應當理解，可以對本發(fā)明的【具體實施方式】進行修改或者對部分技術(shù)特 征進行等同替換；而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神，其均應涵蓋在本發(fā)明請求保護的技術(shù) 方案范圍當中。
【主權(quán)項】
1. 一種低壓電力線信道背景噪聲建模方法，其特征在于，包括以下步驟： A. 使用MATLAB軟件仿真有色背景噪聲和窄帶噪聲，得到兩種噪聲的時域仿真圖并計算 其頻譜和功率譜密度； B. 利用峰式馬爾科夫鏈為所述仿真噪聲建模； C. 采用小波包變換對仿真的噪聲信號進行η層小波包分解； D. 對2η個小波包系數(shù)進行峰式馬爾科夫鏈建模； Ε.由峰式馬爾科夫鏈統(tǒng)計得到幅值上升狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和幅值下降狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，構(gòu)造 新的小波包系數(shù)； F. 逐層重構(gòu)一維噪聲信號，得到新的噪聲序列； G. 使用均方根誤差驗證仿真的噪聲數(shù)據(jù)與建模后的噪聲是否一致。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟A中所述有色背景噪聲主要由普通家 用電器產(chǎn)生，其頻率干擾范圍高達30MHz，其功率譜密度隨著頻率的增加而減小。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟A中所述窄帶噪聲來源于頻率范圍為 1-22MHZ的廣播電臺，由調(diào)制的正弦波構(gòu)成。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟C中所說的分解是將原始噪聲信號劃 分為2"個頻段，每個頻段內(nèi)的噪聲數(shù)據(jù)組合稱為一個小波包系數(shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟C中所說的分解，其算法如下：式（11)中，f(t)為原始信號;H、G為時域中的小波分解濾波器系數(shù)；t為離散時間序列 號，t = l，2,…，N，N為原始信號長度;j為分解層數(shù)，j = l，2,…JJ=Iog2N5Aj為信號f(t)在 第j層的低頻部分的小波系數(shù)為信號f(t)在高頻部分的小波系數(shù)。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，步驟C中所說的小波包變換是由小波變換和 多分辨率分析組合的信號的時間-頻率分析法，所述小波變換是將信號分解成一系列小波 函數(shù)的疊加，每一個小波函數(shù)都由同一個母小波函數(shù)經(jīng)過平移與尺度變換得來，最終將時 域的一維信號映射到二維的"時間-頻率"域上。
【文檔編號】H04B3/46GK106027122SQ201610522947
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年7月5日
【發(fā)明人】李燕, 張慧, 黃曉明
【申請人】重慶電力高等?？茖W校, 國家電網(wǎng)公司, 華北電力大學