电力线通信系统中的脉冲干扰抑制研究*

邹婷，李有明，郭涛，李婷，徐文豪，闫玉芝

（宁波大学信息科学与工程学院通信技术研究所，浙江 宁波 315211）

电力线通信系统中的脉冲干扰抑制研究*

邹婷，李有明，郭涛，李婷，徐文豪，闫玉芝

（宁波大学信息科学与工程学院通信技术研究所，浙江 宁波 315211）

提出了一种基于最大似然（ML）准则的脉冲干扰抑制方法。该方法是在接收端根据接收信号的循环平稳特性，首先估计出信号功率及噪声加脉冲干扰功率，然后将估计出的值应用于门限值的计算中，实时地更新门限值，因此能够更准确地去除脉冲干扰。最后通过计算机的仿真结果表明，本文的方法相较于固定的门限值滤除方法具有更低的误比特率。

电力线系统 OFDM 脉冲干扰抑制

1 引言

电力线通信（PLC）技术与无线通信技术相比，具有布线广、成本低等优势。因此随着互联网在全球范围的迅速发展，电力线通信技术受到越来越多的重视。但由于电力线最初的设计只是为了传输电能，其用于传输高速信号时，噪声环境异常复杂，不仅存在高斯噪声还存在脉冲干扰。由于系统中各种负载的接入，导致脉冲干扰异常严重，并且脉冲干扰幅度一般比高斯白噪声大20dB[1-3]，这严重影响了电力线系统的通信性能，因此脉冲干扰的抑制对于电力线通信系统是非常必要的。

目前，国内外也有很多关于电力线通信系统中的脉冲干扰抑制问题的研究。文献[4]利用压缩感知技术（CS），通过已知信号向量估计出未知的脉冲干扰向量，该方法能较好地抑制脉冲干扰，同时不需要确定脉冲干扰的模型。但是该方法的精确度不够，同时对脉冲噪声数具有一定的限制，因此并不适用于电力线通信系统。文献[5]同样利用压缩感知技术，提出一种基于稀疏贝叶斯学习（SBL）算法的脉冲干扰抑制算法，该算法改进了文献[4]的缺陷，但是存在收敛速度慢的问题。文献[4]和文献[5]都是非参数化的脉冲干扰抑制算法，即不用确定脉冲干扰的模型，这类抑制算法估计精度都不高。文献[6]介绍了一种利用卢比特变换码的估计方法，该方法将脉冲干扰幅度设定为高斯分布，持续时间设定为均匀分布，该方法具有较高的精确度，但是需要在发送和接收端增加一些模块，这加大了实现难度。文献[7]介绍了利用最大似然估计得到估计门限值的一种脉冲干扰抑制算法，将脉冲干扰设定为伯努利高斯分布模型，该算法能够有效地抑制脉冲干扰，但是计算的复杂度较高。

本文提出了一种参数化的脉冲干扰抑制算法，将脉冲干扰设定为伯努利高斯模型。在接收端通过设定一个门限值，将脉冲干扰滤除，门限值采用最大似然方法来估计。本方法的创新点是在接收端通过分析接收信号的循环平稳特性，选取合适的时延、频率变量将发送信号与噪声、脉冲干扰相分离，从而估计出发送信号的功率，进而估计出噪声加脉冲干扰的功率。将估计出的脉冲加干扰的功率值应用于门限值的计算中，实时地更新门限值，从而更有效地抑制脉冲干扰。通过计算法仿真发现本文的方法能够达到很低的误比特率。

2 系统模型分析

由于正交频分复用（OFDM）技术具有很好的抗多径性能，因此电力线通信系统大多采用OFDM技术。电力线通信OFDM系统框架如图1所示：

图1 电力线通信OFDM系统框架图

信号源在发送端经过调制、IFFT、添加循环前缀（CP）之后得到发送信号sk。发送信号sk经过电力线通信信道h(t)后叠加上脉冲干扰ik和高斯白噪声wk，得到接收信号rk。接收到的信号rk经过脉冲噪声处理模块抑制脉冲干扰的影响，之后经过去CP、FFT、解调模块即可得到发送的源信号。

根据文献[7]可以用混合高斯模型来表示脉冲干扰。脉冲干扰可以表示为ik=bkvk，其中bk表示概率为p的伯努利序列，vk表示零均值、方差为2iσ的高斯序列。电力线通信系统中的噪声nk为高斯白噪声wk叠加上脉冲干扰ik，即为nk=wk+ik。根据脉冲干扰的分布模型，可以得到nk的概率密度函数：

式（1）中，fG(·)表示高斯分布的概率分布函数，表示kw的方差，定义变量表示干扰噪声比。

3 脉冲干扰抑制方法

3.1 最大似然准则

接收端的接收信号kr可表示为：

当OFDM符号数足够大时，OFDM信号可用高斯分布来表述，这时接收信号的概率密度函数可以表示为：

式（3）中，2sσ是发送信号的方差

由于脉冲噪声的幅值一般很大，因此在脉冲噪声处理模块中，根据ML准则设定门限值γ将脉冲噪声滤除，处理后的信号为：

3.2 提出的估计算法

（1）OFDM发送信号具有循环平稳特性。根据文献[8]，通过分析发送信号、脉冲干扰、高斯白噪声的周期自相关函数可知，在接收端通过寻找合适的k，τ值，可以将发送信号提取出来，估计出信号功率值进而估计出噪声加干扰功率

（2）根据文献[7]，接收端根据接收到的信号rk估算出某个时刻的μ，估计值为：

4 仿真结果

对本文所提出的算法用Matlab进行仿真分析。电力线通信OFDM系统的仿真环境为：发送的OFDM信号选择循环前缀为4，子载波数为16，循环周期为20；采用QPSK调制方式，OFDM符号数为1 000；信道采用4径多径信道；噪声环境为脉冲干扰加高斯白噪声。

为了说明性能，采用了未设定门限值、设定门限值为2的情况作为本文中算法的比较算法。算法的误比特率（BER）仿真图如图2所示。从图2可以看出本文提出的算法与未设定门限值的情况和设定定值的情况相比，具有更低的误比特率。在信道条件不是很好的时候优势并不明显，当信噪比达到0dB以上时，误比特率急速下降，可见该算法具有很好的性能。

图2 不同SNR下误比特率（BER）的比较

5 结束语

脉冲干扰是影响电力线通信性能的重要因素，传统的脉冲干扰抑制大多是通过设定确定的门限值来滤除噪声的。本文提出的算法通过对接收信号循环平稳特性的研究及对接收信号的运算处理，实时地估计出信号功率及干扰噪声比值，进而随时更新门限值。因此本文提出的算法能够更准确地滤除脉冲噪声，达到更低的误符号率。

[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.★

邹婷：硕士研究生就读于宁波大学，研究方向为电力线通信系统中的脉冲干扰处理。

李有明：博士学位，宁波大学教授，现任宁波大学信息学院副院长，研究方向为无线和有线宽带通信技术，包括干扰抑制、动态资源分配、MIMOOFDM、协作中继等。

郭涛：硕士研究生就读于宁波大学，研究方向为基于OFDM的协作中继系统中的资源分配及噪声处理。

李文高：硕士研究生就读于五邑大学，研究方向为无线手势识别、物联网、通信技术等。

李霆：博士学位，现任五邑大学教授，主要研究方向为模式识别技术的应用、智能信号处理。

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

邹婷,李有明,郭涛,等. 电力线通信系统中的脉冲干扰抑制研究[J]. 移动通信, 2015,39(7): 84-87.

国家自然科学基金（61071119）；宁波市自然科学基金（2012A610017）；宁波市创新团队项目（2011B81002）

2014-10-31

责任编辑：刘妙 liumiao@mbcom.cn