電力線通信系統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

（寧波大學信息科學與工程學院通信技術研究所，浙江 寧波 315211）

電力線通信系統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

（寧波大學信息科學與工程學院通信技術研究所，浙江 寧波 315211）

提出了一種基于最大似然（ML）準則的脈沖干擾抑制方法。該方法是在接收端根據接收信號的循環平穩特性，首先估計出信號功率及噪聲加脈沖干擾功率，然后將估計出的值應用于門限值的計算中，實時地更新門限值，因此能夠更準確地去除脈沖干擾。最后通過計算機的仿真結果表明，本文的方法相較于固定的門限值濾除方法具有更低的誤比特率。

電力線系統 OFDM 脈沖干擾抑制

1 引言

電力線通信（PLC）技術與無線通信技術相比，具有布線廣、成本低等優勢。因此隨著互聯網在全球范圍的迅速發展，電力線通信技術受到越來越多的重視。但由于電力線最初的設計只是為了傳輸電能，其用于傳輸高速信號時，噪聲環境異常復雜，不僅存在高斯噪聲還存在脈沖干擾。由于系統中各種負載的接入，導致脈沖干擾異常嚴重，并且脈沖干擾幅度一般比高斯白噪聲大20dB[1-3]，這嚴重影響了電力線系統的通信性能，因此脈沖干擾的抑制對于電力線通信系統是非常必要的。

目前，國內外也有很多關于電力線通信系統中的脈沖干擾抑制問題的研究。文獻[4]利用壓縮感知技術（CS），通過已知信號向量估計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，同時對脈沖噪聲數具有一定的限制，因此并不適用于電力線通信系統。文獻[5]同樣利用壓縮感知技術，提出一種基于稀疏貝葉斯學習（SBL）算法的脈沖干擾抑制算法，該算法改進了文獻[4]的缺陷，但是存在收斂速度慢的問題。文獻[4]和文獻[5]都是非參數化的脈沖干擾抑制算法，即不用確定脈沖干擾的模型，這類抑制算法估計精度都不高。文獻[6]介紹了一種利用盧比特變換碼的估計方法，該方法將脈沖干擾幅度設定為高斯分布，持續時間設定為均勻分布，該方法具有較高的精確度，但是需要在發送和接收端增加一些模塊，這加大了實現難度。文獻[7]介紹了利用最大似然估計得到估計門限值的一種脈沖干擾抑制算法，將脈沖干擾設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，但是計算的復雜度較高。

本文提出了一種參數化的脈沖干擾抑制算法，將脈沖干擾設定為伯努利高斯模型。在接收端通過設定一個門限值，將脈沖干擾濾除，門限值采用最大似然方法來估計。本方法的創新點是在接收端通過分析接收信號的循環平穩特性，選取合適的時延、頻率變量將發送信號與噪聲、脈沖干擾相分離，從而估計出發送信號的功率，進而估計出噪聲加脈沖干擾的功率。將估計出的脈沖加干擾的功率值應用于門限值的計算中，實時地更新門限值，從而更有效地抑制脈沖干擾。通過計算法仿真發現本文的方法能夠達到很低的誤比特率。

2 系統模型分析

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

圖1 電力線通信OFDM系統框架圖

信號源在發送端經過調制、IFFT、添加循環前綴（CP）之后得到發送信號sk。發送信號sk經過電力線通信信道h(t)后疊加上脈沖干擾ik和高斯白噪聲wk，得到接收信號rk。接收到的信號rk經過脈沖噪聲處理模塊抑制脈沖干擾的影響，之后經過去CP、FFT、解調模塊即可得到發送的源信號。

根據文獻[7]可以用混合高斯模型來表示脈沖干擾。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。根據脈沖干擾的分布模型，可以得到nk的概率密度函數：

式（1）中，fG(·)表示高斯分布的概率分布函數，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 最大似然準則

接收端的接收信號kr可表示為：

當OFDM符號數足夠大時，OFDM信號可用高斯分布來表述，這時接收信號的概率密度函數可以表示為：

式（3）中，2sσ是發送信號的方差

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ML準則設定門限值γ將脈沖噪聲濾除，處理后的信號為：

3.2 提出的估計算法

（1）OFDM發送信號具有循環平穩特性。根據文獻[8]，通過分析發送信號、脈沖干擾、高斯白噪聲的周期自相關函數可知，在接收端通過尋找合適的k，τ值，可以將發送信號提取出來，估計出信號功率值進而估計出噪聲加干擾功率

（2）根據文獻[7]，接收端根據接收到的信號rk估算出某個時刻的μ，估計值為：

4 仿真結果

對本文所提出的算法用Matlab進行仿真分析。電力線通信OFDM系統的仿真環境為：發送的OFDM信號選擇循環前綴為4，子載波數為16，循環周期為20；采用QPSK調制方式，OFDM符號數為1 000；信道采用4徑多徑信道；噪聲環境為脈沖干擾加高斯白噪聲。

為了說明性能，采用了未設定門限值、設定門限值為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定門限值的情況和設定定值的情況相比，具有更低的誤比特率。在信道條件不是很好的時候優勢并不明顯，當信噪比達到0dB以上時，誤比特率急速下降，可見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 結束語

脈沖干擾是影響電力線通信性能的重要因素，傳統的脈沖干擾抑制大多是通過設定確定的門限值來濾除噪聲的。本文提出的算法通過對接收信號循環平穩特性的研究及對接收信號的運算處理，實時地估計出信號功率及干擾噪聲比值，進而隨時更新門限值。因此本文提出的算法能夠更準確地濾除脈沖噪聲，達到更低的誤符號率。

[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.

[4] G Caire, TY Al-naffouri, AK Narayanan. Impulse noise cancellation in OFDM: an application of compressed sensing[C]. IEEE International Symposium on InformationTheory (ISIT), 2008: 1293-1297.

[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.

[6] N Andreadou, AM Tonello. On the Mitigation of Impulsive Noise in Power-Line Communications With LT Codes[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2013,28(3): 1483-1489.

[7] G Ndo, P Siohan, M Hamon. An Adaptive Procedure for Impulsive Noise Mitigation over Power Line Channels[C]. 2009: 1-6.

[8] Shunli Hong, Youming Li, Yu-Cheng He, et al. A Cyclic Correlation-Based Blind SINR Estimation on OFDM Systems[J]. IEEE Communications Letters, 2012,16(11): 1832-1835.★

鄒婷：碩士研究生就讀于寧波大學，研究方向為電力線通信系統中的脈沖干擾處理。

李有明：博士學位，寧波大學教授，現任寧波大學信息學院副院長，研究方向為無線和有線寬帶通信技術，包括干擾抑制、動態資源分配、MIMOOFDM、協作中繼等。

郭濤：碩士研究生就讀于寧波大學，研究方向為基于OFDM的協作中繼系統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，研究方向為無線手勢識別、物聯網、通信技術等。

李霆：博士學位，現任五邑大學教授，主要研究方向為模式識別技術的應用、智能信號處理。

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. 電力線通信系統中的脈沖干擾抑制研究[J]. 移動通信, 2015,39(7): 84-87.

國家自然科學基金（61071119）；寧波市自然科學基金（2012A610017）；寧波市創新團隊項目（2011B81002）

2014-10-31

責任編輯：劉妙 liumiao@mbcom.cn