导读:本文包含了电力线信道噪声论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电力线通信(PLC),信道建模,图论,多输入多输出(MIMO)
电力线信道噪声论文文献综述
张慧[1]（2019）在《低压宽带电力线信道和噪声建模研究》一文中研究指出低压电力线通信(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。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-06-01）
马元桐[2]（2019）在《基于高阶统计分析的电力线信道噪声特性研究》一文中研究指出电力线通信(Power Line Communication,英文简称PLC)是一种以电力线作为传输媒介的通信方式,主要用于传输数据、语音和视频。本文分析了电力线信道中常见的叁种噪声,有色背景噪声,脉冲噪声和窄带噪声,然后利用Matlab对叁种噪声进行建模。接下来研究了电力线信道的特性,并进行了电力线信道建模,在信道中加入了叁种电力线噪声,在这个电力线通信模型中又进行了以下叁个方面的仿真实验。首先,由于高阶累积量可以反映信号的相位信息,可以解决二阶累积量无法实现相位信息检测的缺陷。本文研究了在不同信噪比条件下,四阶累积量算法与二阶累积量算法信噪分离效果。其次,信噪比在通信信号处理中十分重要,而且在卫星通信和蜂窝通信等通信系统也起到了关键的作用。本文研究了M2M4估计法,最大似然估计法和误差矢量幅值法叁种估计算法在不同信噪比下的性能。最后,自适应滤波是一种基于维纳滤波等线性滤波的滤波方法。因为它的滤波性能强于传统滤波方法,如今已经在实际工程中得到大量应用。文中具体地分析了自适应算法的理论体系、模型及具体实施步骤,对比研究了递归最小二次方算法和基于叁阶累积量的RLS算法,并根据仿真的结果得出结论。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
胡苏阳,王莉,杨善水[3]（2018）在《电力线信道系统噪声的建模方法研究》一文中研究指出电缆系统存在信道环境恶劣、噪声特性复杂的问题,对系统的正常通信及故障检测造成较大的干扰。在对典型电力线噪声进行分类并分析其不同特性的基础上,针对电力线中常发生的电弧故障,提出基于分数阶滤波器的电弧噪声建模方法,以及基于数据驱动的电弧噪声模型参数确定方法,与典型电力线噪声相结合,建立更加完善、准确的电力线信道系统噪声模型。通过仿真和实验结果验证了模型的准确性,为后续开展电力线故障诊断技术的深入研究提供参考。(本文来源于《电测与仪表》期刊2018年17期）
任俐[4]（2018）在《基于预处理的电力线信道噪声抑制方法研究》一文中研究指出电力线通信网络是使电力系统安全且稳定运行的基础设备。电力线通信技术利用已经存在的电力线进行通信,因为不需要重新铺设通信线路,经济成本低,所以电力线通信一直备受重视。但是,大量的噪声存在于电力线通信信道中,这严重的影响了电力线通信的可靠性。因此,为了保证通信的质量,必须要进行电力线通信信道的噪声特性分析和噪声抑制研究。本文对OFDM技术基础上的电力线通信系统展开了研究,分析了相关技术,建立了相关噪声模型,并深入研究了基于预处理的噪声抑制。论文完成的工作主要为:分析了电力线通信线路中的噪声组成部分。以实测的电力线噪声为依据,根据传统的噪声建模进行了背景噪声建模;通过构成参数调整的方法,在Bernoulli-Gaussion脉冲噪声模型的基础上进行了脉冲噪声的建模。在建模仿真分析中,在时域、频域上将噪声模型与实际数据进行了对比,并统计分析了脉冲噪声的持续时间和幅值分布曲线。研究了降低峰均比算法,并将此作为噪声抑制的预处理部分。本文首先分析了OFDM信号的峰均比分布,再研究了降低PARP的几种算法,并推导了SLM算法的互补累积分布函数表达式。最后仿真实现了限幅、SLM、PTS算法,分析了限幅算法的缺陷,对叁种算法的互补累积分布曲线进行了比较。研究了基于预处理的非线性噪声抑制方法。首先,介绍了blanking和clipping两种非线性噪声抑制方法,并详细推导了两种抑制算法的SNR增益。根据SLM算法的累积分布函数推导出消噪错误的概率密度函数。最后对比了经过预处理与未经过预处理的非线性噪声抑制算法性能曲线,验证了经过预处理的非线性抑噪在抑噪性能上的提高。研究了基于预处理的小波噪声抑制。首先对小波变换进行了简要介绍,分析了小波去噪步骤与原理,并介绍了常用的软阈值函数和硬阈值函数。在仿真分析中,分析了不同小波基,不同的小波分解层数上抑噪性能的差异,并将预处理与未预处理的小波去噪进行比较,经过预处理的小波抑噪性能提升明显。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-04-20）
索超男[5]（2017）在《低压电力线信道特性与噪声模型的研究》一文中研究指出低压电力线通信(Power Line Communication,PLC)技术具有无需重新布线等独特的优点,被广泛应用于各个领域。噪声是影响PLC通信系统可靠性的主要因素之一,它会恶化通信质量,甚至会造成整个通信过程的中断。因此,研究电力线通信系统内噪声的高精度模型对提高该系统的抗噪能力意义深远。本文主要研究了低压PLC信道中背景噪声的高精度建模问题。相关研究内容与成果如下:1、着重介绍了电力线信道的噪声特性。在MATLAB上分别对有色背景噪声及窄带噪声进行仿真,得到其时域波形及功率谱密度(Power Spectrum Density,PSD),作为本论文后续噪声建模问题研究的源数据使用。2、在对有色背景噪声进行小波峰式马尔科夫链建模时,研究了不同小波基函数对建模效果的影响。通过计算建模前后噪声功率谱密度的均方根误差确定了具有最高建模精度的小波基函数。3、给出一种基于小波神经网络的新型背景噪声模型。对有色背景噪声及窄带噪声分别进行小波神经网络建模,对比所建模型输出噪声与测试噪声的时域波形及PSD,计算两者功率谱密度的均方根误差,并将该模型的建模效果与传统的小波峰式马尔科夫链模型相对比。4、针对小波神经网络具有隐层节点个数难以确定的缺点,给出一种基于LS-SVM的新型背景噪声模型。对有色背景噪声及窄带噪声分别开展基于LS-SVM模型的建模研究,对比所建模型输出噪声与测试噪声的时域波形及功率谱密度,计算两者功率谱密度的均方根误差,并将该模型的建模效果与小波峰式马尔科夫链模型进行对比,验证LS-SVM模型的优劣。研究结果表明,Daubecies、Biorthogonal和Haar小波基函数中,使用Daubecies小波基函数的小波峰式马尔科夫链的建模精度最高;小波神经网络和LS-SVM模型输出噪声与测试噪声的时域波形及功率谱密度均有着较一致的变化趋势;两种模型的建模误差均小于小波峰式马尔科夫链模型。综上所述,Daubecies小波可选为有色背景噪声进行小波峰式马尔科夫链建模的最佳小波基函数;小波神经网络和LS-SVM模型对背景噪声的建模均是有效的,它们的建模精度均高于传统的小波马尔科夫链。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2017-03-01）
索超男,张慧,赵雄文[6]（2017）在《小波基在低压电力线信道有色背景噪声建模中的应用研究》一文中研究指出小波马尔科夫链法可用于低压电力线信道中有色背景噪声的建模,但小波基函数的不同会对噪声的建模精度产生较大影响。基于常用的几种小波基函数对同一组有色背景噪声分别开展小波马尔科夫链仿真建模,并计算了建模前后的功率谱密度及其均方根误差。研究结果表明,Daubecies、Biorthogonal和Haar小波基函数中Daubecies小波基函数的建模精度较高,Haar小波基次之,Biorthogonal小波的建模效果较差。在这3种小波基函数中,Daubecies小波可选为有色背景噪声进行小波马尔科夫链建模的最佳小波基函数。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2017年04期）
曹敏,李波,胡万层,谢涛,李川[7]（2015）在《低压电力线信道脉冲噪声的幅值与宽度特征》一文中研究指出在低压电力线信道的各种噪声中,脉冲噪声可能会使通信系统引起瞬间误码率升高,严重影响了低压电力线通信可靠性。根据脉冲噪声的幅值和宽度与背景噪声的区别,即幅值相差10~50 d B,且脉冲宽度约为几十微秒到几毫秒的特性,在时域中,通过窗函数设定脉冲噪声门限值过滤低压电力线背景噪声,根据实测数据计算出信号噪声中的最大值和最小值,将信号变化范围划分为四组矩形窗函数,以识别出50~200 k Hz频率范围的脉冲噪声。(本文来源于《电源技术》期刊2015年05期）
魏佳红[8]（2014）在《基于虚拟仪器的中压电力线信道噪声发生器的设计》一文中研究指出中压电力线通信技术是智能电网应用中的重要通信手段之一。而信道噪声干扰、信号衰减、输入阻抗等是限制中压电力线通信可靠性的主要因素,其中噪声干扰的影响最大。电力线信道噪声具有时变性和随机性,这种不确定的影响使得研究者在研究和设计中压电力线通信系统的调制解调技术和纠错编码方案等方面遇到困难。为了方便对中压电力线通信调制与编码硬件电路的调试,有必要对中压电力线的噪声特性进行研究和分析,对电力线信道噪声的建模进行深入研究,并设计中压电力线信道噪声发生器。本文详细阐述了中压电力线信道噪声的产生原因、类型和特性,并搭建了电力线信道噪声的测量电路,对中压电力线信道噪声进行了大量的测量和分析。以实测数据为基础,通过提取信道噪声的主参数,建立了中压电力线信道几类主要噪声的仿真模型。以模型为基础,基于虚拟仪器技术设计了中压电力线信道噪声发生器。建立了电力线信道背景噪声的AR模型,利用BIC定阶准则和Burg法对模型进行阶数和参数估计。根据实测噪声数据的统计和分析,建立了随机脉冲噪声脉冲宽度和脉冲间隔时间的隐马尔科夫链模型。仿真得到了符合电力线信道噪声特性的背景噪声和随机脉冲噪声。以噪声模型为基础,基于虚拟仪器技术设计了中压电力线信道噪声发生器。该噪声发生器可以模拟产生电力线信道的背景噪声、随机脉冲噪声等。噪声发生器设计主要包含前面板和程序框图的设计,前面板上可以随机调节噪声参数也可以观察所输出噪声的波形。最后,基于虚拟仪器采集卡产生噪声数据,并通过功放输出。(本文来源于《华北电力大学》期刊2014-12-01）
彭书浙[9]（2014）在《低压电力线信道噪声的分析与建模》一文中研究指出低压电力线通信现今已经成为一项研究的热点,本文主要介绍了一个影响电力线通信质量的非常重要的因素——噪声。通过对噪声特性的分析讨论,加深了对噪声的认识,并对噪声进行数学建模。(本文来源于《科技风》期刊2014年18期）
谢志远,魏佳红,时方,尹亚南[10]（2014）在《LabVIEW在中压电力线信道噪声发生器设计中的应用》一文中研究指出为了方便在实验室测试与调试中压电力线调制与编码硬件电路,本文设计了一种基于虚拟仪器技术的中压电力线信道噪声发生器。主要利用LabVIEW编程,在计算机内产生噪声数据,通过虚拟仪器采集卡输出噪声。该噪声发生器以软件设计为主,解决了传统的仪器设计开发时间长、成本高的主要问题。并可以输出符合中压电力线信道噪声特性的几类主要噪声,方便了在实验室测试调制与编码硬件电路的性能。(本文来源于《电测与仪表》期刊2014年14期）
电力线信道噪声论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
电力线通信(Power Line Communication,英文简称PLC)是一种以电力线作为传输媒介的通信方式,主要用于传输数据、语音和视频。本文分析了电力线信道中常见的叁种噪声,有色背景噪声,脉冲噪声和窄带噪声,然后利用Matlab对叁种噪声进行建模。接下来研究了电力线信道的特性,并进行了电力线信道建模,在信道中加入了叁种电力线噪声,在这个电力线通信模型中又进行了以下叁个方面的仿真实验。首先,由于高阶累积量可以反映信号的相位信息,可以解决二阶累积量无法实现相位信息检测的缺陷。本文研究了在不同信噪比条件下,四阶累积量算法与二阶累积量算法信噪分离效果。其次,信噪比在通信信号处理中十分重要,而且在卫星通信和蜂窝通信等通信系统也起到了关键的作用。本文研究了M2M4估计法,最大似然估计法和误差矢量幅值法叁种估计算法在不同信噪比下的性能。最后,自适应滤波是一种基于维纳滤波等线性滤波的滤波方法。因为它的滤波性能强于传统滤波方法,如今已经在实际工程中得到大量应用。文中具体地分析了自适应算法的理论体系、模型及具体实施步骤,对比研究了递归最小二次方算法和基于叁阶累积量的RLS算法,并根据仿真的结果得出结论。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电力线信道噪声论文参考文献
[1].张慧.低压宽带电力线信道和噪声建模研究[D].华北电力大学(北京).2019
[2].马元桐.基于高阶统计分析的电力线信道噪声特性研究[D].华北电力大学.2019
[3].胡苏阳,王莉,杨善水.电力线信道系统噪声的建模方法研究[J].电测与仪表.2018
[4].任俐.基于预处理的电力线信道噪声抑制方法研究[D].湖南大学.2018
[5].索超男.低压电力线信道特性与噪声模型的研究[D].华北电力大学(北京).2017
[6].索超男,张慧,赵雄文.小波基在低压电力线信道有色背景噪声建模中的应用研究[J].电力系统保护与控制.2017
[7].曹敏,李波,胡万层,谢涛,李川.低压电力线信道脉冲噪声的幅值与宽度特征[J].电源技术.2015
[8].魏佳红.基于虚拟仪器的中压电力线信道噪声发生器的设计[D].华北电力大学.2014
[9].彭书浙.低压电力线信道噪声的分析与建模[J].科技风.2014
[10].谢志远,魏佳红,时方,尹亚南.LabVIEW在中压电力线信道噪声发生器设计中的应用[J].电测与仪表.2014
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