检索结果-南通市图书馆

信号处理 2024年

作者：李欣然李春国明钰婷潘怡瑾国防科技大学电子对抗学院东南大学信息科学与工程学院

自适应调制可以根据信道的变化动态地调整调制方式，从而最大化利用信道传输能力。调制识别是在自适应调制后在接收端判别出调制方式，并且为解调器正确选择解调算法的关键步骤。传统调制识别算法大多适用于加性高斯白噪声信道场景，然... 详细信息

自适应调制可以根据信道的变化动态地调整调制方式，从而最大化利用信道传输能力。调制识别是在自适应调制后在接收端判别出调制方式，并且为解调器正确选择解调算法的关键步骤。传统调制识别算法大多适用于加性高斯白噪声信道场景，然而在很多通信场景中除了高斯噪声外，还存在具备脉冲特性的非高斯噪声，目前最常用的噪声模型包括米德尔顿A类(MiddleClassA)噪声模型，对称α 稳定分布（symmetric α stable， SαS）噪声模型，高斯混合模型，其中最典型的米德尔顿A类(Middle Class A)噪声模型。过往研究成果在遇到脉冲噪声条件下，通常较难实现有效调制识别，因此本文将米德尔顿a类噪声系统中的调制识别方案作为主要研究方向。考虑到这些脉冲噪声的概率密度函数较为复杂，本文提出了一种依靠卷积神经网络实现调制识别的算法。为了充分提取信号的调制特征，本文采用双层卷积块结构，每个卷积块内部包含卷积层、归一化层、激励层和池化层四部分，经过两次卷积的结果送入全连接层和Softmax层，最终得到调制模式的概率值，进而有效地识别出发送端的调制方式。在实际仿真过程中，随着训练的进行，接收端准确率逐步提升。通过观察BPSK、QPSK、8PSK、16QAM这四种调制方案在不同信噪比下的识别准确率，发现所提出的方案的调制识别准确性始终优于单个卷积块网络，在1 dB左右的SNR的条件下便可以达到接近100%的训练准确率。实验结果表明，此方案的识别准确率优于其他识别方案，且在另外两种典型噪声模型条件下仍具有较高识别准确，充分验证了算法的有效性和实用价值。

关键词：调制识别脉冲噪声米德尔顿a类噪声卷积神经网络

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电力线传输特性和噪声干扰对通信性能的相对影响

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电力系统保护与控制 2022年第7期50卷 145-152页

作者：张文远李天昊辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

电力线载波通信技术是支撑智能电网信息传输的重要技术之一,但是电力线作为信息传输通道时具有复杂的传输特性和较多的噪声干扰。为分析电力线信道的频率选择性对通信性能的影响及其和信道噪声的相对作用,设计滤波器模拟具有不同频率选... 详细信息

电力线载波通信技术是支撑智能电网信息传输的重要技术之一,但是电力线作为信息传输通道时具有复杂的传输特性和较多的噪声干扰。为分析电力线信道的频率选择性对通信性能的影响及其和信道噪声的相对作用,设计滤波器模拟具有不同频率选择性的电力线信道,用米德尔顿a类噪声模拟信道中不同强度的噪声,采用基于OFDM技术的G3-PLC标准建立窄带电力线载波通信系统模型进行仿真分析。结果表明:电力线载波通信中,低速率传输数据或信号带宽较小时噪声干扰比频率选择性对系统性能影响大。随着数据传输速率或信号带宽增加,信道的频率选择性对系统性能的影响逐步增大。该结论为设计和研究电力线载波通信系统提供了理论分析基础。

关键词：电力线载波通信频率选择性衰减米德尔顿a类噪声 OFDM 误码率

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电力线通信中噪声干扰分析及抑制对策研究

电力线通信中噪声干扰分析及抑制对策研究

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作者：张文远辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

智能电网通过收集实时信息,旨在实现创新服务和应用。电力线载波通信则是支撑这些应用进行信息传输的重要技术之一,但是电力线作为信息传输通道时具有复杂的传输特性和较多的噪声干扰。本文从电力线载波通信系统信道模型和噪声模型出发... 详细信息

智能电网通过收集实时信息,旨在实现创新服务和应用。电力线载波通信则是支撑这些应用进行信息传输的重要技术之一,但是电力线作为信息传输通道时具有复杂的传输特性和较多的噪声干扰。本文从电力线载波通信系统信道模型和噪声模型出发,分析电力线传输特性和噪声干扰对通信性能的相对影响,并结合峰均比抑制技术研究降噪方法,尽可能提高通信质量。主要工作内容如下:1)为分析电力线信道的频率选择性对通信性能的影响及其和信道噪声的相对作用,首先设计滤波器模拟具有不同频率选择性的电力线信道,并用米德尔顿a类噪声模拟信道中不同强度的噪声,然后采用基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的G3 PLC标准建立窄带电力线载波通信系统模型进行仿真分析。实验结果表明电力线载波通信中,低速率传输数据或信号带宽较小时噪声干扰比频率选择性对系统性能影响大。随着数据传输速率或信号带宽增加,信道的频率选择性对系统性能的影响逐步增大。该结论为设计和研究电力线载波通信系统提供了理论分析基础。2)电力线载波通信技术以正交频分复用为基础,该方法容易造成信号峰均比(Peak-to-Average Ratio,PAPR)过高,这不仅会增加发射端能量损耗也会导致信号在接收端失真。传统的峰均比抑制技术性能有限且有一定的负面影响。因此,本文首先使用LSTM对基于自编码器的峰均比抑制技术改进。该方法相比于全连接自编码器性能提升了2d B,复杂度却只有其0.1%。为了保证信号不失真,本文又提出通过牺牲信号带宽自适应降低信号峰均比的基于子载波预留技术的前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FNN)。经过该方法处理的通信系统性能提升了5d B,而与基于LSTM自编码器方法相比性能提升了2d B。除此之外,经过该方法处理的信号整体幅值下降50%,可以节约发送端的发射能量。3)本文在基于子载波预留技术的前馈神经网络基础上,使用限幅器组降低电力线脉冲噪声。结果表明,使用限幅器组的通信系统比原始通信系统在信噪比为-20d B处误码率降低了5%,而提前处理信号高峰均比问题的系统其误码率则降低了10%;当误码率都为10时,使用限幅器组的信噪比提升了约3d B。这说明使用该方法时提前降低信号峰均比可大幅提升系统性能。同时该方法不需要提前知道最优阈值和最佳恢复值,更适合在实际工程中应用。在比较消隐限幅两种方法的仿真结果后,本文又提出将限幅器消隐器联合使用方法,即在低信噪比处使用消隐器优化系统性能,在高信噪比出使用限幅器防止系统恶化。仿真结果表明在信噪比为-20d B环境下,该方法可以将系统误码率从50%降低至0.5%。该论文有图63幅,表12个,参考文献67篇。

关键词：电力线米德尔顿a类噪声滤波器 LSTM 峰均比限幅消隐

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