本文選題：電力線通信 + 智能電網(wǎng)�。� 參考：《電工技術(shù)學(xué)報》2014年11期

【摘要】：電力信道在低頻處具有高的噪聲,嚴重影響電力線通信(PLC)系統(tǒng)的性能。針對窄帶(9~95k Hz)電力信道非平穩(wěn)分布的脈沖噪聲和平穩(wěn)分布的背景噪聲,根據(jù)實際測量電力噪聲的統(tǒng)計分析,建立隨機分布特性參數(shù)所描述的噪聲模型,并提出相應(yīng)的噪聲抑制(Noise Suppression,NS)方案。其中脈沖噪聲使用限幅(Clipping)方法進行消除,這是一種無記憶非線性技術(shù);背景噪聲因具有高斯特性,而正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信號的正交和同相分量均符合線性分布模型,利用KLT(Karhunen-Loeve)變換將含噪信號協(xié)方差矩陣的特征值分解至噪聲和信號子空間,在信號失真最小準則前提下,應(yīng)用拉格朗日最優(yōu)極值法,推導(dǎo)OFDM信號的線性估計�；贕3-PLC物理層和窄帶噪聲模型,構(gòu)建OFDM仿真系統(tǒng),對窄帶OFDM系統(tǒng)噪聲抑制前后性能的仿真,表明該噪聲抑制方案,能夠改進BER性能,提高SNR。
[Abstract]:The power channel has high noise at low frequency, which seriously affects the performance of power line communication (PLC) system. In view of the non-stationary impulse noise and the stationary background noise of the narrow-band power channel, the noise model described by the random distribution characteristic parameters is established according to the statistical analysis of the measured power noise. The corresponding noise suppressionNSs scheme is proposed. The pulse noise is eliminated by clipping method, which is a memoryless nonlinear technique, and the orthogonal and in-phase components of orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) signal are in accordance with the linear distribution model because the background noise has the characteristics of Gao Si. The eigenvalues of the noisy signal covariance matrix are decomposed into noise and signal subspaces by KLTT Karhunen-Loevetransform. The linear estimation of OFDM signals is derived by using the Lagrangian optimal extremum method on the premise of the minimum signal distortion criterion. Based on the physical layer of G3-PLC and the narrowband noise model, a OFDM simulation system is constructed. The simulation results show that the proposed scheme can improve the performance of BER and improve the performance of SNR.
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;湖南科技大學(xué)物電學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61172089) 高等學(xué)校博士學(xué)科專項科研基金(20120161120012) 湖南省科技計劃項目——國際與區(qū)域科技合作(2014WK3001)資助項目
【分類號】：TM73

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1976841