低压宽带电力线信道和噪声建模研究

来源 :华北电力大学(北京) | 被引量 : 4次 | 上传用户:parisjiang
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低压电力线通信(Power Line Communication,PLC)技术利用已有配电网中的电力线装置作为通信媒介,由于其覆盖面广,组网方便,不需要安装新的通信设备等优势,受到国内外研究学者的广泛关注。电力线通信技术已经广泛应用到人们的日常生活中,如智能抄表、家庭自动化和远程路灯控制等方面,同时也是智能电网中数据传输的一种关键的通信技术。然而,电力线通信又具有特殊性,它是通过将高频信号加载到电网上,其传输特性和结构与传统的通信技术有很大差异。另外,低压电力线信道具有的低通特性、噪声干扰、电磁兼容和时变性等特性决定了实现高速可靠的电力线通信极具挑战性。建立简单精确的电力线信道和噪声模型,充分研究和掌握电力线信道特性,有针对性地应用各种物理层技术,提高电力线通信系统传输质量,才能进一步优化电力线通信系统的性能。然而,现有的电力线信道和噪声模型存在很多缺点,电力线通信系统优化技术还有待提高。本文的主要工作和创新点如下:(1)本文提出了一种新颖的基于图论的低压电力线信道仿真模型,该模型通过迭代列举算法(丨terative Enumeration Algorithm,IEA)递归运算求解电力线信道的前K条最短路径,从而简单有效地仿真电力线信道传输函数,并与两种传统的电力线信道建模方法(基于传输线理论和参数匹配的建模方法)开展了比较研究。(2)提出了将基于图论的 SISO(Single-Input Single-Output,SISO)电力线信道建模方法扩展应用到MIMO(Multi-Input Muiti-Output,MIMO)电力线信道中。基于实际测量数据仿真验证了该建模方法的有效性,并与传统的宽带MIMO电力线信道建模方法进行了比较。(3)针对现有的电力线信道噪声模型的缺点,本文将机器学习应用到电力线信道噪声建模中,建立了基于小波神经网络和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)的低压电力线信道噪声模型和一种新的简单的噪声发生器,通过数据测量验证了该噪声建模方法的有效性,并与传统的Markovian-Gaussian噪声模型开展了比较研究。(4)针对电力线网络结构复杂多变的特点,本文研究了电力线网络结构参数,如电力线长度、节点数、分支长度、分支负载等对电力线信道频域响应和时域响应的影响,以及变化的结构参数对电力线信道统计特性如均方根时延扩展(root mean square delay spread,DS-RMS)、相干带宽(coherence bandwidth,CB)和信道容量等的影响,进一步掌握了电力线网络结构与信道特性的关系。(5)为了提高宽带电力线通信的传输范围和传输速率,本文开展了多跳宽带中继电力线通信研究,推导了在实际电力线网络中如何确定安装中继的位置并开展了仿真研究。(6)提出了一个电力线通信最佳收发端阻抗设计方法,通过最大化求解一个与发送端阻抗和接收端阻抗都有关的信噪比,得出收发端的最佳匹配阻抗,该收发端阻抗设计方法可以使电力线通信系统获得更好的性能。
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