低壓電力線信道特性與噪聲模型的研究.pdf

1、低壓電力線通信(PLC)技術(shù)具有無需重新布線等獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。噪聲是影響PLC通信系統(tǒng)可靠性的主要因素之一，它會(huì)惡化通信質(zhì)量，甚至?xí)斐烧麄€(gè)通信過程的中斷。因此，研究電力線通信系統(tǒng)內(nèi)噪聲的高精度模型對(duì)提高該系統(tǒng)的抗噪能力意義深遠(yuǎn)。
　　本文主要研究了低壓PLC信道中背景噪聲的高精度建模問題。相關(guān)研究?jī)?nèi)容與成果如下:
　　1、著重介紹了電力線信道的噪聲特性。在MATLAB上分別對(duì)有色背景噪聲及窄帶噪聲進(jìn)行仿真

2、，得到其時(shí)域波形及功率譜密度(PSD)，作為本論文后續(xù)噪聲建模問題研究的源數(shù)據(jù)使用。
　　2、在對(duì)有色背景噪聲進(jìn)行小波峰式馬爾科夫鏈建模時(shí)，研究了不同小波基函數(shù)對(duì)建模效果的影響。通過計(jì)算建模前后噪聲功率譜密度的均方根誤差確定了具有最高建模精度的小波基函數(shù)。
　　3、給出一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型背景噪聲模型。對(duì)有色背景噪聲及窄帶噪聲分別進(jìn)行小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，對(duì)比所建模型輸出噪聲與測(cè)試噪聲的時(shí)域波形及PSD，計(jì)算兩者功率譜密度

3、的均方根誤差，并將該模型的建模效果與傳統(tǒng)的小波峰式馬爾科夫鏈模型相對(duì)比。
　　4、針對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)難以確定的缺點(diǎn)，給出一種基于LS-SVM的新型背景噪聲模型。對(duì)有色背景噪聲及窄帶噪聲分別開展基于LS-SVM模型的建模研究，對(duì)比所建模型輸出噪聲與測(cè)試噪聲的時(shí)域波形及功率譜密度，計(jì)算兩者功率譜密度的均方根誤差，并將該模型的建模效果與小波峰式馬爾科夫鏈模型進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證LS-SVM模型的優(yōu)劣。
　　研究結(jié)果表明，D

4、aubecies、Biorthogonal和Haar小波基函數(shù)中，使用Daubecies小波基函數(shù)的小波峰式馬爾科夫鏈的建模精度最高;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LS-SVM模型輸出噪聲與測(cè)試噪聲的時(shí)域波形及功率譜密度均有著較一致的變化趨勢(shì);兩種模型的建模誤差均小于小波峰式馬爾科夫鏈模型。綜上所述，Daubecies小波可選為有色背景噪聲進(jìn)行小波峰式馬爾科夫鏈建模的最佳小波基函數(shù);小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LS-SVM模型對(duì)背景噪聲的建模均是有效的，它們的建模精