[发明专利]低压电力线通信系统中脉冲噪声的抑制方法

说明书

本发明公开了一种能联合信道估计、数据检测及脉冲噪声估计的低压电力线通信系统脉冲噪声抑制算法，该算法将时域上的电力线信道参数和脉冲噪声联合视作稀疏向量，然后利用稀疏贝叶斯理论和期望最大化算法估计该稀疏向量，从而得到脉冲噪声的估计值，进一步该算法将发射数据符号视作未知参数，构造新的包含发射数据符号、信道参数和脉冲噪声的稀疏向量，利用上一步中得到的信道参数和脉冲噪声的估计值估计发射数据符号，并将得到的发射数据符号、信道参数和脉冲噪声估计值作为输入，利用稀疏贝叶斯理论和期望最大化算法重新求解稀疏向量，进而得到更新后的脉冲噪声估计值，最后在接收的OFDM频域符号中减去脉冲噪声估计值，完成脉冲噪声的抑制。

技术领域

本发明涉及一种通信系统中脉冲噪声的抑制方法，尤其是涉及一种低压电力线通信系统中脉冲噪声的抑制方法。

背景技术

新一代智能电网需要具有双向互动功能的通信基础设施作为保障。电力线通信技术(Power Line Communications，PLC)借助于现有电力线网络传输数据信号，相比较其它通信技术，天然具有覆盖面最广及无需重新布线的优势。但是，电力线通信的广泛应用还受到诸多限制，其中电力线信道的多径特性及信道中丰富的脉冲噪声是制约电力线通信系统性能的主要因素。

在实际中，电力线信道的多径特性与脉冲噪声的影响是同时存在的，信道估计与脉冲噪声估计无法独立分开，因此联合估计信道和脉冲噪声逐渐引起重视。通过因子图(Factor Graph)和消息传递方法可以联合估计信道和脉冲噪声，该设计方案假设信道服从瑞利分布并且信道的先验分布是已知的。由于电力线信道不服从瑞利分布而且先验分布也无法得知，因此限制了该方法在实际中的应用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种联合数据符号检测、信道估计和脉冲噪声抑制的低压电力线通信系统中脉冲噪声抑制方法，在不增加导频数量的前提下能够提高方法的估计性能。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种低压电力线通信系统中脉冲噪声抑制方法，包括以下步骤：

①在基于OFDM的电力线通信系统的发送端，将经过OFDM映射、插入循环前缀并经过电力线信道的二进制发送数据定义为r＝HF^*x+i+g，其中H是一个N×N信道循环矩阵，它的第一列由归一化的信道脉冲响应构成，F表示离散傅里叶变换矩阵，F^*是F的共轭转置，x是长度为N的二进制发送数据，N为OFDM子载波数目，i表示脉冲噪声的时域采样值，g表示背景噪声的时域采样值；

②在基于OFDM的电力线通信系统的接收端，将接收端接收到的去除循环前缀并经过快速傅里叶变换的OFDM频域符号定义为y＝Fr＝FHF^*x+Fi+Fg＝ΛX+Fi+n其中是对角矩阵，对角元素由OFDM子载波信道频域增益构成，diag(·)表示将列向量转化为对角矩阵，h是信道矩阵H第一列，X＝diag(x)是对角矩阵，对角元素由OFDM子载波的数据符号组成，n＝Fg是g的快速傅里叶变换；

③对信道与脉冲噪声进行基于SBL的联合估计，其包括以下步骤：

③_1、将低压电力线通信系统中的信道脉冲响应认为是稀疏的，从步骤②得到然后定义待求解的向量和观测矩阵得到y＝Φw+n；

③_2、设为空子载波和导频子载波的索引集合，D为数据子载波索引集合，定义和分别由y、Φ和n中对应集合中索引的元素构成，得到在SBL中，首先定义w的先验概率为其中，Γ为未知超参数向量，γ_s是向量Γ的第s个元素，w_s是向量w的第s个元素，exp(·)表示取指数，则w的后验概率为μ为均值向量，定义为其中，σ²是未知超参数值，表示的共轭转置，协方差矩阵I是单位矩阵，将均值向量μ作为w的最大后验估计向量；

③_3、利用EM算法分E-step和M-step两步求解Γ和σ²：