基于OFDM系统低压电力线载波通信的信道估计算法研究

【摘要】 电力线载波通信(Power Line Communication, PLC)[1-2]是以电力线传输信号的电力系统通信,电力线本身的特点是可以遍布到千家万户,因此不需要重新布线,使用电力线进行通信可以大大的降低成本,因此受到人们的青睐,并随着技术水平的不断增加,其通信性能得到了很大方面的提升,因而受到了智能配电网通信的青睐。电力线是专门为传输电能而设计的,因而当使用电力线载波信道进行数据通信时信道环境比较恶劣,从而限制了电力线通信的质量。随着技术水平的不断发展,人们对数据传输速率的要求也在不断增加,正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)[3-4]是一种高速数据传输技术,满足了人们对高速数据传输的要求。OFDM系统中各子载波间相互正交,可以减小或者消除码间串扰,因而降低了信道的频率选择性衰落,OFDM系统比较适用于恶劣的环境中。为了使信号在接收端可以完全分离,OFDM要求各子载波间要完全正交。为了使系统可以免除多径衰落效应的影响,实现系统性能的最佳效果,就需要我们可以对信道的响应变化进行追踪,信道估计就是一种比较理想的追踪信道响应变化的方法,OFDM系统的性能也直接受到信道估计方法精确程度的影响。传统的信道估计算法一般都需要预知信道的统计信息,LS算法虽不需要预知信道的统计特性但对噪声比较敏感,容易受到噪声的干扰。基于传统的信道估计算法复杂度较高和需要预先知道信道的统计信息的问题,本文提出了一种改进的算法,该算法避免了预先知道信道的统计信息,实则上本文算法也是对LS算法的一种优化,具体的操作过程如：在信号的发送端通过对频域信号插入导频,在接收端先利用LS算法估计出时域信道的脉冲响应,我们知道信道的能量主要集中前L径信道。基于此本文采用了两种方法估计出时域信道的噪声方差和信噪比,通过噪声方差和信噪比估计出信道的时域响应,频域响应可以通过快速傅里叶变换进行得到。本文改进的LMMSE算法避免了预先知道信道的统计信息,也避免了求解自相关矩阵及其逆矩阵,算法的复杂度得到了有效的降低。全文内容包括如下几个部分：第一章,简单的介绍了在智能配电网的发展过程中电力线载波通信具备了独特的功能和优势并对信道估计算法在国内外的发展趋势进行了简单的介绍；第二章,对低压电力线信道的信道特性进行简单的分析,并对在此特性的基础上建立的低压电力线信道模型进行了简单的分析；第三章,对OFDM系统模型、导频图案和导频点处的几种信道估计算法进行简单的介绍；第四章,提出一种改进的LMMSE信道估计算法,并对改进的算法进行了描述和仿真分析；第五章,本章的系统模型和计算信噪比的方法与第四章有所不同,提出了一种快速LMMSE信道估计算法,针对该算法的系统模型和算法复杂度进行了详尽的分析,并针对算法性能和复杂度进行了仿真分析；第六章,总结与展望。

第一章绪论

1.1课题背景及研究意义
智能配电网通过先进的技术可以实现电网的智能化，并支持与用户间的互动，是智能电网（Smart Grid)的重要组成部分[6-7]，建设好SDG对整个社会的经济和环境发展都有重大意义。我国对智能电网发展较晚，在2009年举行的特高压国际会议上对智能电网才有了明确的定义[8]，我国将分三个阶段加快对智能电网的建设，最终建成全面统一的坚强电网，挤身于世界领先水平。SDG运用了先进的保护控制技术（如：广域保护技术和自适应保护技术等）和先进的传感器技术（如：光学技术和电子互感器技术等），其建设的基础是高级自动化技术。SDG允许大量的分布电源和分布式储能以微网方式接入,实现配电网在异常状态下的自愈控制能力和正常状态下的监测功能、控制功能和保护功能等，最终为用户提供安全可靠和优质高效的电力能源供应及其一系列的相关服务。大量的分布式能源在配网中的安全运行是SDG发展的主要目标之一。研究表明，通过微网实现大量分布式能源的接入，既可以保证电网的安全稳定运行又能实现分布式能源的“即插即用”，最大限度的利用可再生能源和清洁能源，保证社会和经济的可持续发展。由于微网在智能配电网中的重要性，因而微网的结构、接入及其对电网旳影响是目前的研究热点，然而大量推广使用微网必须解决的关键问题是高可靠性的通信和控制。智能配电网包含了多种通信方式[9]，如：光纤通信、电力线载波通信、GPRS、RS485串行通信方式等。由于配电网电力线网络结构复杂，受通信环境的影响较大，有时需要各种通信方式综合使用以充分的发挥各种通信方式的优点。
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1.2国内外研究现状和发展趋势
PLC技术产生于20世纪初，使用电力传输线为信道，通过载波调制将模拟信号或数字信号转变成高频信号，满足远距离通信和监测控制信号的数据传输。PLC通过低压配电网线路进行图像、话音、视频等多媒体业务数据信号的高速传输。因其信道环境比较恶劣，进行数据传输时信号容易发生差错，为了使系统可以免除多径衰落效应的影响，实现系统性能的最佳效果，就需要我们可以对信道的响应变化进行追踪，信道估计就是一种比较理想的追踪信道响应变化的方法，OFDM系统的性能也直接受到信道估计方法精确程度的影响。通常的信道估计的算法主要有最小二乘法(Least-Square, LS)、最小均方误差(Minimum Mean-Square Error, MMSE)、线性最小均方误差(Line Minimum Mean-SquareError, LMMSE)、奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)、最大似然估计(Maximum Likelihood, ML)等方法。LS算法简单，不需要预知信道的任何统计信息但是受到高斯噪声(AWGN)的干扰较大。MMSE算法性能较好但是算法复杂，理论上的MMSE算法性能可以通过二维纳滤波器(2D-Wienner filter)进行实现。
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第二章低压电力线信道建模

2.1低压电力线倍道的传输特性
低压电力线是一种比较复杂的信道，电力设备在电力线的接入位置也比较随意，没有严格的标准，电力设备的连接和断开也是根据用户的需要而执行的，因此很难满足阻抗匹配的要求，信号在传输过程中容易出现反射、驻波等复杂现象，其衰减现象比较复杂，并且具有很强的时变特性。由于受到负载共振现象和传输效应的影响，在某些频率点会出现衰减幅度的急速增加。由于交流电周期性的变化，高频信号在低压电力线上传输时也会出现周期性的衰减，衰减也会随着时间和地点的不同衰减也不同，负载所处的节点位置不同，衰减也会不同。阻抗随着频率的增加而增加，但在某些特殊的情况下也会出现低谷区，其原因：电力线上连接的各种复杂负载和电力线便组合成了谐振回路，在某一段频率范围内和其谐振频率上便形成了低阻抗区，从而造成了阻抗随着频率增加而减小的特殊现象。低压电力线上连接了不同类型的负载，阻抗特性难以匹配，同时还要受到分布式电感和电容的影响，因此输入阻抗随频率的变化情况比较复杂。低压电力线上的负载因用户的需要随机地断开或者连接，同种类型的负载在不同的接入点输入阻抗也不相同，由电容、电感和电阻等组成的低压电力线网络中，不同的点上的输入阻抗也是不同的。
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2.2低压电力线信道模型
低压电力线信道的衰减随着频率的增加衰减也明显增加。但是在一些频率存在着严重的衰减。通过文献[42]我们知道4径模型的仿真结果与实际测量结果能够很好的吻合。MK模型的缺点：MK模型无法反映低压电力线信道频率响应的随机性，仅仅是对某一瞬时频率的响应进行了拟合，同时也无法反映出低压电力线信道的时变特性。低压电力线是为了传输电能而设计的，用于电力线进行信号的传输其干扰较大。电力线信道上接入了大量的用电设备，各种不同的电力设备在低压电力线信道上的接入位置也是随着客户的需求加入的，没有严格的标准，电力线上的用电设备也可以随意的断开或者连接，造成了阻抗的严重不匹配，因此引起了反射和驻波等复杂现象。中国的低压电力线又存在了一些特殊的现状，结构布局没有严格的规范性，存在着乱拉、乱扯电缆的现象。目前自动路由技术的最大难点是对于网络拓扑结构的算法，这种算法要实用于完全随机的动态变化的拓扑结构。因为人为的破坏或者因为客户的需要增加一些电力设备，都会破坏已经计算好的网络拓扑结构，国内外的学者根据低压电力线信道本身的衰减特性、阻抗特性和噪声特性以及电力线信道可以完全随机的改变网络拓扑结构的一种特殊性，建立了不同的信道模型，并对不同的信道模型进行仿真分析，从仿真分析我们可以知道：没有哪一种信道模型是完全适应于现实中的低压电力线信道模型，它们各有优点各有缺点。因此我们在对低压电力线信道进行仿真分析时要根据需要选择不同的信道模型。

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第三章基于OFDM的低压电力线的信道估计........ 14
3.1 OFDM信道估计介绍.......14
3.2 OFDM基本原理及系统模型 .......15
3.3 OFDM导频辅助信道估计....... 16
3.4本章小结 .......  27
第四章一种改进的LMMSE信道估计算法....... 28
4.1改进算法的系统模型.......28
4.2改进的LMMSE算法....... 30
4.3改进LMMSE算法SNR的估计....... 31
4.4改进LMMSE算法MSE的计算....... 32 

4.5仿真结果与分析....... 33
4.6本章小结 .......35
第五章快速LMMSE信道估计算法....... 36
5.1快速LMMSE算法的系统模型....... 36
5.2 快速 LMMSE....... 37
5.3快速LMMSE算法的MSE....... 40
5.4快速LMMSE算法的复杂度分析....... 41
5.5仿真结果与分析....... 42
5.6本章小结....... 45

第五章快速LMMSE信道估计算法

本文提出了一种基于时域信道的快速LMMSE信道估计算法，该算法对时域信道能量和信噪比进行信道估计，避免了传统的LMMSE信道估计算法中求解自相关矩阵及其逆矩阵的过程，有效的降低了运算的复杂度。本文提出了一种快速的LMMSE算法，通过在发送端插入导频，估计出时域信道的脉冲响应和信道能量。由于信号通过信道之后要受到噪声的干扰，因此我们选取前径信道所包含的能量作为信道能量，其余的N-L径信道所包含的信道能量作为噪声方差，估计出信噪比(SNR)和信道的时域特性，信道的频域特性可以通过快速傅里叶变换得到。快速LMMSE(FLMMSE)算法避免了预先知道信道的统计信息，也避免了求解逆矩阵，计算的复杂度得到了有效的降低。
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总结

智能配电网作为智能电网一个比较重要的部分，随着我国智能电网建设的大力发展，智能配电网作也亟需快速发展。在智能配电网建设和完善的过程中，电力线载波通信发挥着重大的意义。电力线信道作为通信介质带来了巨大的便利，但是电力线信道的衰减特性、阻抗特性、噪声干扰和时变特性都影响着通信的可靠性。低压电力线信道环境恶劣，LS算法简单但容易受到噪声的干扰，MMSE算法和SVD算法复杂还需要预先知道信道的统计特性，给实际的执行过程带来了困难。本文基于以上情况入手，对电力线信道估计算法进行了研究，主要进行了以下几点工作：
1.首先对低压电力线信道的衰减特性、阻抗特性、噪声干扰和时变特性进 行了分析，介绍了几种低压电力线信道模型并对低压电力线信道模型进行了仿真和分析。
2.对信道估计进行了简单的介绍和PSAM信道估计的几种导频图案进行了分析，并对几种传统的信道估计算法进行了详尽的分析。
3.针对LS算法受噪声影响较大的缺点和传统LMMSE信道估计算法的复杂性，LS算法虽不需要预知信道的统计特性但对噪声比较敏感，容易受到噪声的干扰。基于传统的信道估计算法复杂度较高和需要预先知道信道的统计信息的问题，本文提出了改进的算法，该算法避兔了预先知道信道的统计信息，实则上本文算法也是对LS算法的一种优化，由于信道的能量主要集中在前Z径信道和噪声方差遍布在每一径信道，本文通过两种不同的方式对时域信道的噪声方差和信噪比进行了估计，得到了信道的时域特性。本文算法避免了预先知道信道的统计信息并降低了运算的复杂度，保证了通信的可靠性。
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参考文献：

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• [2] 石磊,郭宝龙,李小平,吕良.  一种低复杂度LMMSE信道估计算法[J]. 西安电子科技大学学报. 2012(02)
• [3] 欧清海.  国外高速电力线通信技术发展分析[J]. 通信世界. 2005(21)
• [4] 刘海涛,张保会,郑涛.  低压电网信道频率响应模型的研究[J]. 电工技术学报. 2004(11)
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• [6] 赵云峰,汪晓岩,徐立中,赵明宇.  低压电力线噪声分析与建模[J]. 电力系统通信. 2003(01)
• [7] 张圣清,于东海,马建旭,邹采荣.  低压电力线通信信道噪声特性的测试与分析[J]. 电力系统通信. 2003(01)