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基于System Generator的寬帶電力線脈沖噪聲實(shí)現(xiàn)方法

發(fā)布時(shí)間:2018-07-23 07:59
【摘要】:隨機(jī)脈沖噪聲是影響用電信息采集系統(tǒng)中寬帶電力線載波(BPLC)通信的關(guān)鍵因素。目前的評(píng)估測(cè)試技術(shù)中缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的寬帶電力線噪聲建模和實(shí)現(xiàn)方法。研究了經(jīng)典的Middleton Class-A脈沖噪聲模型,分析了二項(xiàng)分布逼近泊松分布的條件,從伯努利實(shí)驗(yàn)?zāi)P统霭l(fā),依據(jù)Middleton Class-A模型的脈沖指數(shù)設(shè)定滿周期線性同余法生成偽隨機(jī)序列的閾值,通過判定閾值以獲取特定強(qiáng)度的泊松序列。該序列在加權(quán)因子部分進(jìn)行數(shù)值運(yùn)算,得到特定狀態(tài)的噪聲方差,利用乘法器與高斯白噪聲序列相乘。所提Class-A脈沖噪聲的System Generator模塊化設(shè)計(jì)方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速的算法驗(yàn)證,通過對(duì)比現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)輸出與理論隨機(jī)脈沖噪聲的統(tǒng)計(jì)特性,證明了該實(shí)現(xiàn)方法的有效性與準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Random impulse noise is the key factor that affects the broadband power line carrier (BPLC) communication in the power information acquisition system. There is a lack of standardized modeling and implementation of wideband power line noise in current evaluation and testing techniques. The classical Middleton Class-A impulse noise model is studied, and the condition that binomial distribution approximates Poisson distribution is analyzed. Based on Bernoulli experimental model, the threshold of generating pseudorandom sequence is set according to the pulse exponent of Middleton Class-A model. A Poisson sequence of specific strength is obtained by determining the threshold. The sequence is numerically calculated in the weighting factor to obtain the noise variance of a given state. The multiplier is used to multiply the white noise sequence with Gao Si. The system Generator modularization design method of Class-A pulse noise can realize fast algorithm verification. By comparing the statistical characteristics of FPGA output and theoretical random impulse noise, the validity and accuracy of the method are proved.
【作者單位】: 重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)重慶市電力公司電力科學(xué)研究院;國(guó)網(wǎng)重慶市電力公司博士后科研工作站;
【基金】:中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015T80961) 重慶市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(cstc2016jcyjA0214) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目“用電信息采集系統(tǒng)及設(shè)備性能監(jiān)測(cè)和診斷優(yōu)化技術(shù)研究”~~
【分類號(hào)】:TM73;TM76

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本文編號(hào):2138732

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