基于压缩感知的电力线信道特征提取及重构技术研究

发布时间：2019-10-13 09:28

【摘要】：随着通信频带越来越高,为了更好地利用频谱资源,对通信信道特征的研究显得尤为重要。国内外学者通过实地测量与实验室理论分析分别从信道噪声、信道传输特征、阻抗特征等方面衡量各种场景下的通信环境。信道特征提取方法能够分析提取各个场景下的噪声以及信道传输特征数据,以便于后期在实验室环境下量化和模拟现场观测到的通信环境。本文将讨论电力线通信场景下的信道特征提取分析方法,实现对电力线噪声和信道传输特征的实时压缩提取与分析处理。由于传统的模数转换采集信道特征数据将面临大数量处理问题,本文提出了一种基于压缩感知技术的电力线噪声特征和电力线信道传输特征提取分析方法。通过分析研究电力线噪声特征和信道传输特征,利用其稀疏性,只需采集、提取、存储少量的噪声与信道特征有效参数,从而减少数据处理量,降低对存储硬件的要求与硬件成本。压缩感知技术通过信号稀疏表示、测量压缩信号、恢复重构信号三个阶段对采集到的电力线噪声与信道冲击响应进行处理和分析,在采集端充分利用采集信号自身特征对其压缩测量,降低前端采集设备的要求,而将重点放在后端对于CS恢复重构算法的设计上。作为CS重构算法中易实现且运用最广泛的算法,本文将分析研究典型贪婪类算法:正交匹配追踪算法(OMP,Orthogonal Matching Pursuit)、分段正交匹配追踪算法(StOMP,Stagewise Orthogonal Matching Pursuit)、正则化正交匹配追踪算法(ROMP,Regularized Orthogonal Matching Pursuit)以及子空间追踪算法(SP,Subspace Pursuit)应用于电力线噪声特征和信道传输特征提取器分析模块的重构性能。不但从理论上分析了四种重构算法的详细实现过程和四类算法之间的关系,还通过Matlab仿真从算法的重构误差和算法运行时间两方面进行性能分析。运用四类重构算法重构压缩测量的电力线信道特征,考虑压缩维度和信噪比等因素对压缩感知重构算法的影响进行仿真分析。根据理论分析结果和仿真分析结果,给出了相应的结论,选取最适合运用于电力线信道特征提取分析的CS重构算法,模拟还原采集现场或特定场景下的电力线通信环境,用以测试各个厂家的PLC设备的通信性能是否符合使用要求。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN913.6

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本文编号：2548602