时间:2024-05-04
滕文海
【摘要】 噪声是影响电力线通信质量的主要因素,对于宽带技术的信息化发展具有直观影响。本文围绕信号采集与噪声特征分析、噪声信号的压缩处理、波形数据的重构等层面,分析了电力线通信噪声信号的压缩与重构方法,并基于评价方法、评价结果阐释了对于电力线通信噪声信号压缩与重构效果的具体评价,以供参考。
【关键词】 电力线通信 噪声信号 波性特征
引言:电力线通信以电力线作为通信数据、媒体信号传输的重要载体,通过调制频率信号使待传输数据加载到电力线路中,并将调制解调载波芯片配置在传输线路上,基于通信编码、解码实现数据传递。受制于恶劣工作环境的影响,噪声问题成为影响通信质量的首要因素,如何排除噪声干扰成为当下亟待探讨的问题。
一、电力线通信噪声信号的压缩与重构方法分析
1.1信号采集与噪声特征分析
采用电力线通信技术能够有效规避通信线路的重复铺设,实现现有宽带技术的信息化改造,推动电力线通信的物联化建设。当前主要采用输入高斯白噪声的方法进行通信芯片噪声抗干扰测试,可实现信道、噪声信息的理想化模拟,然而事实上噪声信号的复杂度要远高于高斯白噪声,该方法仍无法实现通信干扰信号的真实完整再现[1]。本文选取信号采集芯片完成信号采集系统的配置,在规定时间段内采集大功率充电噪声信息,从中截取t0-ti时段内、2MHz-200MHz頻段内的噪声信号,获取信号的单波特征并进行分析。基于宽带电力线通信芯片完成噪声的采样处理,同时在该系统内接入电容性负荷,使其信号频率控制在0-1000MHz范围内,将采样时间段控制在100μs左右,并观察采样噪声数据的波形特征。通过观察信号时域图可以发现,其中存在两类噪声曲线,一类频率较高、振幅较大,可将其判定为冲击噪声;另一类频率较低、幅值变化平缓,可将其判定为背景噪声。选取噪声信号的单波图、频谱图进行研究,从中可发现该噪声的频率较高,在短时间内可以获取到较大的数据量,但同时也延缓了信息处理的速度,在多个波形累加的情况下无法实现噪声波形的有效重现,因此还需针对噪声信号进行压缩处理,方能满足噪声信号波形重现的需求。本文所采集的噪声信号的表示结果为:
1.2噪声信号的压缩与重构
通过分析噪声信号的频谱图可以发现,在100MHz-900MHz波段范围内,噪声信号的变化幅度较小,冲击噪声与背景噪声的振幅近似相等,由此可以判断在100MHz-900MHz波段主要为背景噪声;在0-100MHz与900MHz-1000MHz波段内,波形变化幅度呈现出明显的增大,由此可以判断出在这两个频段范围内主要为冲击性噪声,其噪声频率主数据为:
由于在100MHz-900MHz波段内的信号幅值较小,但涵盖较大的数据量,因此需选用部分数据量对冲击信号频率的数据集进行补充,其完整数据集的表达形式为:
基于傅里叶反变换原理针对噪声数据进行压缩、筛选,可以获取到噪声数据压缩后的重构图像与数据压缩平滑图像,并选取原始波形图与二者进行比较,从中可以观察到,三条频域数据波形整体趋于一致,数据压缩后重构曲线的主要信息变化趋势无损失,可保障噪声信号的再现,但在数据压缩的过程中波形出现了一定的浮动,产生新的背景噪声;数据压缩平滑曲线在峰值等区域存在一定的波形偏差,但其电压值较小,造成的影响可以基本忽略不计。由此得出,在噪声信号压缩后推荐选取平滑波形曲线进行重构,其数据压缩率为:
二、电力线通信噪声信号压缩与重构效果的具体评价
1、评价方法。通过针对噪声信号压缩与重构效果进行分析可以发现,压缩后噪声信号的压缩率为30%左右,其数据量约为原始数据的1/3,基于平滑度指标s进行区分,其噪声信号重构后的评价指标模型为:M=f{p,s}其中数据压缩率p与平滑度s间存在函数关系,将原始噪声信号、数据压缩后重构曲线、数据压缩平滑曲线等参数输入到评价指标模型中,即可实现对噪声信号压缩、重构效果的有效评估[2]。
2、评价结果。其一,外部工作环境、用电设备等均为影响电力线通信质量的干扰因素,通过进行噪声信号特征分析可以有效实现对通信芯片性能的预测试;其二,应针对高频噪声信号的频域范围进行适当压缩,可在保持波形特征不变的基础上,更好地满足噪声信号的存储、重构需求;其三,经由噪声数据的压缩、重构后,能够有效反馈出原有噪声波形特征,进而选取数据压缩率、平滑度作为评价指标,可实现噪声信号压缩、重构效果的如实反馈,为电力线通信质量的提升、宽带信息化改造提供借鉴依据。
结论:本文基于电容性负荷目标,利用信号采集装置收集电力线通信过程中产生的噪声信号,通过针对信号特征进行具体分析,寻求到有效的信号压缩与重构方法。评价结果表明,噪声信号的压缩与重构可以有效重现系统干扰信号,在此基础上采取相应举措实现信号恢复,对于电力线通信质量的提升具有重要参考价值。
参 考 文 献
[1]何业慎,梁琨.一种压缩感知电力线信道估计机制[J].电信科学,2016,(11):83-87.
[2]齐萌,赵利国.基于压缩感知的低压电力线载波通信信道估计[J].计算机测量与控制,2016,24,(9):254-256.
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