H-PLC信道中雙譜自適應功率調節算法研究

林 聰 李 波 曹 敏 劉清蟬 汪應龍 李 川 謝 濤

(1.云南電網有限責任公司電力科學研究院，昆明 650217；2.中國南方電網公司電能計量重點實驗室，昆明 650217;3.昆明理工大學信息工程與自動化學院，昆明 650504)

H-PLC信道中雙譜自適應功率調節算法研究

林 聰1,2李 波1,2曹 敏1,2劉清蟬1,2汪應龍3李 川3謝 濤3

(1.云南電網有限責任公司電力科學研究院，昆明 650217；2.中國南方電網公司電能計量重點實驗室，昆明 650217;3.昆明理工大學信息工程與自動化學院，昆明 650504)

為改善H-PLC信道通信質量，提出基于雙譜分析的自適應信號發射功率調節算法。對在H-PLC信道中采集得到的通信信號進行雙譜分析，可計算得到雙譜對角切片譜峰的主峰峰值與其他峰峰值的比值之和，通過比較該和值與設定好的臨界值去自適應調節信號發射功率，達到提高信道信噪比、改善通信質量的目的。實驗結果表明：所提算法對H-PLC信道信號進行處理可以更加有效地改善信道的通信質量，信噪比可達6dB的提升。

自適應功率調節算法 營配融合通信網 H-PLC 雙譜分析 噪聲分析

電力線載波通信是目前若干種電力線通信方案中最具有應用價值的一種，利用寬帶電力線載波通信搭建的營配融合通信網絡也因此具有巨大的發展潛力和良好的應用前景。不過在實際過程中發現寬帶電力線載波通信(H-PLC)信道在很大程度上會受到周圍環境影響，產生信道噪聲，影響了通信質量，降低通信的可靠性[1]。傳統上降低信道噪聲主要有小波降噪、雙譜分析等方法[2]。2009年朱來東等利用小波變換對信號進行信號降噪處理，實現了在降低噪聲的同時提高信噪比[3]。2011年，Sheybani E和Nasser R將自適應小波包變換應用于電力線通信中，能夠有效地去除通信信號中的背景噪聲和脈沖噪聲[4]。2006年王宏亮采用三階統計量的雙譜計算方法分析了電網噪聲的不同特征[5]。2005年蔣宏和吳立疆提出了一種基于雙譜重構的圖像去噪方法，并在實驗中取得較為明顯的去噪效果[6]。2015年翟明岳和蘇嶺東引用時頻峰值濾波算法作為消除噪聲的技術，實驗結果證明該方法可以有效地消除電力線通信系統噪聲，降低誤碼率，提高通信質量[7]。

筆者提出基于雙譜分析的自適應信號發射功率調節算法，對信號進行雙譜分析，然后確定是否需要進行自適應功率調節。通過分析去噪后的信號雙譜圖和信噪比來證明所提算法對提高信噪比、改善通信質量的有效性。

1 信道介紹①

在為應用寬帶電力線載波通信搭建營配融合通信網絡的工程應用方案選址過程中，實地考察了白邑變電站。在考察過程中，發現在白邑變電站附近的基站上空有一條高壓線橫穿而過。H-PLC線路的現場環境如圖1所示。

圖1 H-PLC線路現場環境示意圖

由于在基站上方的高壓線對通信信道的傳輸有較大影響，會導致信道中噪聲干擾增強，誤碼率變大，通信質量下降。可以通過適當改變信號發射功率大小達到提高信噪比、降低噪聲干擾的目的。但是，如果信號發射功率太大，容易造成通信設備過度發熱甚至燒壞；如果功率過小，則對噪聲干擾的降低效果不明顯。鑒于這種情況，筆者提出一種基于雙譜分析的自適應發射功率調節算法。通過自適應調節信號發射功率的大小就可以避免發射功率過大或過小[8]。

為了更好地研究自適應功率調節對降低信道噪聲干擾的作用，應用H-PLC搭建了營配融合通信網絡(圖2)。營配一體化智能信息通信系統由主站(服務器)、H-PLC頭端、中壓信號耦合器、H-PLC中繼、配電自動化終端(FTU、TTU等)和低壓集抄系統組成。H-PLC頭端設備通過變電站內部的光纖或局域網接入到電力系統中并且與營配一體化服務器通信，H-PLC信號通過中壓信號耦合器耦合到10kV的線路上，遠端的H-PLC中繼設備將信號進行放大轉發，送至各個節點的末端設備上，末端的H-PLC設備通過RJ45以太網接口或RS232、RS485等接口與各種配電自動化設備和低壓集抄設備進行通信，并將數據傳回營配一體化服務器或者向設備發送來自服務器端的操作指令。其中，對功率的自適應調節在H-PLC節點處完成[8,9]。

圖2 營配融合通信網絡示意圖

2 雙譜分析

2.1AR雙譜分析

在信號處理和系統理論中，很多信號都可被看作是白噪聲激勵一個線性時不變系統的結果。設輸出y(t)為零均值的k階平穩隨機過程，則k階累積量ck,y(τ1,…,τk-1)定義為：

ck,y(τ1,…,τk-1)=cum{y(t),y(t+τ1),…,y(t+τk-1)}

(1)

根據BBR公式，對于穩定的線性系統H(z),如果設驅動信號為獨立同分布的非高斯白噪聲，考慮到因果關系的非最小相位系統，則輸出y(t)的累積量函數為[10]：

(2)

根據系統模型，設輸入信號中含有均值為零的非高斯白噪聲a(t)，輸出的隨機信號中含有豐富的動態信息，則：

(3)

其中，αi(i=1,2,…,p)為自回歸系數，p為自回歸模型的階數，利用奇異值分解法(SVD)來確定p的值[11]。

設時間序列{x(n)}為零均值k階平穩隨機過程，則該過程的三階累積量為：

c3y(τ1,τ2)=cum{y(t),y(t+τ1),y(t+τ2)}

(4)

對其進行傅里葉變換，得三階譜(又稱雙譜)為：

(5)

若x(n)為確定性信號，則其雙譜可以表示為：

Bx(ω1,ω2)=X(ω1)X(ω2)X*(ω1+ω2)

(6)

其中，X(ω)為信號x(n)的傅里葉變換，X*(ω)為X(ω)的共軛復數[12]。建立自回歸AR模型后，雙譜表達式為：

BAR(ω1,ω2)=γ3aH(ω1)H(ω2)H*(ω1+ω2)

(7)

其中，γ3a=E{a3(n)}為斜度，a(n)為獨立同分布的非高斯隨機過程；H*(ω)為H(ω)的共軛函數，H(ω)為頻率特性函數，即：

(8)

其中，p為AR模型的階數。

2.2雙譜對角切片分析

設x(t)為一實函數，雙譜定義為三階累積量的二維傅里葉變換，即：

ω2τ2)]dτ1dτ2

(9)

B(ω1，ω2)=X(ω1)X(ω2)X*(ω1+ω2)

(10)

B(ω,ω)=X(ω)X(ω)X*(2ω)

(11)

2.3算法流程

算法流程如圖3所示。筆者提出的自適應功率調節算法是先利用AR雙譜分析得到雙譜對角切片，然后計算切片主峰與其他峰比值之和，然后通過比較比值之和與比值臨界值N的大小來確定是否需要自適應調節功率大小(把比值臨界值N設置為6)。

圖3 自適應功率調節算法流程

3 實驗與分析

在搭建的營配融合通信網絡系統中的H-PLC信道中采集電力線載波通信信號，并進行雙譜分析得到采集信號的雙譜圖如圖4所示。

圖4 采集信號的雙譜圖

再由筆者提出的基于雙譜分析的自適應電力載波功率調節方法對信號進行處理，得到處理后的信號雙譜圖如圖5所示。

圖5 處理后的采集信號雙譜圖

對比信號處理前、后的兩幅信號雙譜圖可以看出明顯的不同：信號處理前的雙譜圖中除了有明顯的譜峰出現之外，在其周圍還有許多雜亂的小譜峰，說明在H-PLC信道采集到的通信信號中含有明顯的噪聲，幾乎是淹沒于干擾信號之中；信號處理后的雙譜圖中主峰周圍的雜亂譜峰幾乎全部消失，只剩余一點點雜峰而且峰值很小，主峰譜峰更為明顯，說明通信信號中噪聲干擾消除效果明顯，通信質量有很大的改善[15～17]。

再對信號處理前、后的時域波形進行對比,如圖6所示。

圖6 信號處理前、后的時域波形對比

圖6a是采集信號在處理之前的時域波形，可以看出信號雜波很多，噪聲干擾明顯，實用信號淹沒于噪聲信號中；圖6b是經過處理后的信號時域波形，雜波減少，噪聲干擾降低且效果十分明顯。信號處理前的信噪比為9.562 3dB，信號處理后的信噪比為15.490 1dB。采集信號在經過筆者提出的基于雙譜分析對電力載波功率調節的方法處理后，信噪比提升了6dB左右，說明了信道噪聲干擾降低，通信質量得到明顯的改善。

圖7是對H-PLC信道中采集的信號進行小波去噪得到的雙譜圖。對比圖5和圖7可見，小波去噪后的雙譜圖主峰明顯，但其周邊仍然存在部分雜峰，消除效果不是特別理想；相比之下，利用基于雙譜分析的電力載波自適應調節功率算法得到的雙譜圖效果更加顯著，主峰附近只存在很少量的雜峰，而且雜峰峰值很小，在一定程度上可以忽略不計。

圖7 小波去噪后的信號雙譜圖

小波去噪后的信號信噪比為12.864 2dB，比原始信號的信噪比有較大的增加，但增幅比筆者提出的算法處理后的信號信噪比的增幅要小，說明筆者提出的去噪算法比傳統方法中的小波降噪法的去噪效果更為明顯，對通信質量的改善更為顯著。

4 結束語

筆者提出一種基于雙譜的自適應信號功率調節算法，并在營配融合通信網絡的H-PLC信道中采集信號。對采集的信號進行雙譜分析，提取雙譜對角切片并計算主峰與其他峰的峰值比之和，比較得到的和值與之前設定好的臨界值N的大小，判斷要增大還是減小調節信號功率以達到降噪目的。比較了信號處理前、后和小波去噪方法的雙譜圖、信噪比，結果表明：筆者所提基于雙譜分析的自適應調節功率算法可以有效降低信道噪聲干擾，噪聲比提升可達6dB左右，而且效果比傳統的小波降噪方法更加明顯。

[1] 任鋒,鄭志彬,陳月華.一種信號干擾比的測量方法及裝置[P].中國：CN1338835，2002-03-06.

[2] 瓦塞，著，邱天爽，譯.現代數字信號處理與噪聲降低[M].北京：電子工業出版社,2007:23～24.

[3] 朱來東,廉小親,江遠志.小波變換在信號降噪中的應用及MATLAB實現[J].北京工商大學學報(自然科學版),2009,27(2):46～49.

[4] Sheybani E,Rashidi N.Application of Wavelet Packets in Power Line Communications[C].The IASTED International Conference on Power and Energy Systems.Pittsburg,USA:IEEE，2011:211～215.

[5] 王宏亮.基于中壓電力線載波的通信技術研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學,2006.

[6] 蔣宏,吳立疆.基于雙譜重構的圖像降噪[J].北京航空航天大學學報,2005,31(3):321～325.

[7] 翟明岳,蘇嶺東.基于EMD-TFPF算法的電力線通信噪聲消除技術研究[J].電力系統保護與控制,2015,43(7):51～56.

[8] 康建爽,曹森，張民，等.高壓直流輸電系統雙極功率調制異常分析[J].電力系統保護與控制,2014,42(9):147～153.

[9] 何威,周克,張超，等.基于QoS策略的低壓電力線信道容量研究[J].電力系統保護與控制,2014,42(13):106～111.

[10] Yan R G,Yan G Z,Zhang W Q,et al.Detecting Phase Coupling of Gastric Interdigestive Pressure Activity via Diagonal Slice Spectra[C].Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology.Lyon:IEEE,2007:312～314.

[11] 胡文琳,王首勇.基于雙譜對角切片的目標架次識別方法[J].空軍雷達學院學報,2002,16(3):20～22.

[12] Binh L N,Nhan D N.Nonlinear Photonic Pre-processing Bi-Spectrum Optical Receivers for Long Haul Optically Amplified Transmission Systems[C].2010 IEEE International Conference on Communication Systems.Singapore City:IEEE,2010:630～634.

[13] 蔡金錠,鄢仁武.ARMA雙譜分析與離散隱馬爾可夫模型在電力電子電路故障診斷中的應用[J].中國電機工程學報,2010,30(24):54～60.

[14] Katayama M, Yamazato T.A Mathematical Model of Noise in Narrowband Power Line Communication Systems[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2006,24(7):1267～1276.

[15] Liu N, Li Z Q. Bi-spectrum Scattering Model for Conducting Randomly Rough Surface[J].Tsinghua Science and Technology,2002,7(3): 309～316.

[16] 孫暉,趙菁,朱善安.基于切片雙譜分析的滾動軸承故障識別研究[J].浙江大學學報(工學版),2005,39(6):54～59.

[17] Collis W B, White P R,Hammond J K.Higher-order Spectra:The Bispectum and Trispectrum[J].Mechanical Systems and Signal Processing,1998,12(3):375～394.

(Continued from Page 1073)

sponse.This scheme can effectively reduce white Gaussian noise and multi-path interference.The simulation results under Gauss white noise channel and multi-path channel show that, this scheme can reduce the interference and the bit error rate along with an improve system performance.

Keywordswavelet de-noising, channel estimation,CMMB,LS,bit error rate

廣告索引

福建澳泰自動化設備有限公司

封面

浙江派沃自控儀表有限公司

封二

重慶川儀自動化股份有限公司

封三

蘇州安特威閥門有限公司

封底

浙江中控軟件技術有限公司

前插1

西安東風機電股份有限公司

前插2

杭州美儀自動化有限公司

前插3

浙江中控自動化儀表有限公司

前插4

眉山麥克在線設備股份有限公司

后插1

招遠市大明儀表有限公司

后插2

TheAlgorithmforBi-spectrumAdaptivePowerAdjustmentinH-PLCChannels

LIN Cong1,2,LI Bo1,2, CAO Min1,2，LIU Qing-chan1,2,WANG Ying-long3,LI Chuan3,XIE Tao3

(1.ElectricPowerResearchInstitute,YunnanPowerGridCo.,Ltd.,Kunming650217,China;2.CSGKeyLaboratoryforElectricPowerMeasurement,Kunming650217,China; 3.FaultyofInformationEngineeringandAutomation,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming650504,China)

For purpose of improving H-PLC channel’s communication quality, a regulation algorithm for adaptive signal power based on bi-spectrum analysis was proposed.Through analyzing the communication signals gathered from H-PLC channel by bi-spectrum analysis, the summation of the proportion of the main peak and others of the diagonal slice of bi-spectra can be calculated; and through comparing this sum and critical value to adapt to the transmitted power of the adaptive control signal, the SNR of the H-PLC channel can be increased up to 6dB and the communication quality be improved after using this algorithm.

adaptive signal power adjustment algorithm, marketing and assignable communication network, H-PLC, bi-spectrum analysis, noise analysis

TP14

A

1000-3932(2016)10-1074-05

2016-09-27(修改稿)

國家自然科學基金項目(51567013)