本文選題：電力線載波通信　切入點(diǎn)：OFDM　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：電力線載波通信(Power Line Communication,PLC)是指利用已有的電力線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)傳輸?shù)耐ㄐ欧绞?具有使用用戶多、傳輸距離遠(yuǎn)、通信可靠性高、不需要重新布線、電網(wǎng)建設(shè)同步等優(yōu)點(diǎn)。電力線系統(tǒng)由于實(shí)際使用環(huán)境的復(fù)雜性,信道信息會(huì)受到多徑衰落的影響,嚴(yán)重影響了系統(tǒng)性能效果的實(shí)現(xiàn),通常情況下我們采用信道估計(jì)的方法來(lái)對(duì)信道的響應(yīng)變化進(jìn)行判斷和分析,但與此同時(shí),信道估計(jì)方法精確的程度會(huì)對(duì)系統(tǒng)性能產(chǎn)生影響,所以我們一直在不斷追尋更好的解決方案。本論文主要研究的是基于OFDM的電力線載波通信信道估計(jì)方法。首先介紹了電力線載波通信現(xiàn)階段的研究背景與意義。再簡(jiǎn)單描述了國(guó)內(nèi)外PLC發(fā)展現(xiàn)狀及信道估計(jì)的意義,然后介紹了電力線載波通信的基本原理,并分析了電力線信道特性,包括時(shí)變特性、衰減特性、阻抗特性和噪聲特性。后對(duì)電力線載波信道進(jìn)行建模,并用MATLAB模擬了4徑和15徑情況下的信道模型。介紹了基于OFDM的信道估計(jì)方法,并給出了經(jīng)典LS算法、LMMSE算法和SVD算法的推理和仿真結(jié)果,為后文提出的方法作對(duì)比項(xiàng)。分析了高斯過(guò)程(GP)和高斯回歸過(guò)程(GPR)的基本定義。給出了基于LS-GPR的電力線信道估計(jì)過(guò)程并通過(guò)MATLAB仿真得出結(jié)果。其中,算法中利用LS準(zhǔn)則進(jìn)行估計(jì)時(shí)并沒有考慮到收到信號(hào)與原導(dǎo)頻信號(hào)之間的關(guān)系及噪聲的影響,因此,為提高信道估計(jì)的系統(tǒng)性能,采用了MMSE來(lái)降低噪聲的影響。我們分析得知噪聲子空間的白噪聲滿足均值為零的高斯分布,子載波間的干擾也滿足均值為零的高斯分布,從信道信息可以分析得出有用的信道沖激響應(yīng)變化相對(duì)于噪聲分量的變換是十分緩慢的,在這里我們可以充分利用IFFT變換將有用信息和想要舍去的噪聲分量分開。并用MATLAB實(shí)現(xiàn)理論分析,得到結(jié)論。綜上,本文采用的最小二乘高斯回歸過(guò)程的信道估計(jì)方法。高斯回歸過(guò)程在貝葉斯準(zhǔn)則下利用概率方法學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),具有非常強(qiáng)大的非線性擬合能力和小樣本學(xué)習(xí)能力,并可以由一個(gè)最優(yōu)化過(guò)程自動(dòng)獲取最佳超參數(shù)。本文提出兩種基于LS-GPR信道估計(jì)算法的改進(jìn)方法,運(yùn)行結(jié)果證明了方法的有效性。
[Abstract]:Power Line Communication (PLC) is a communication mode which uses the existing power line network for signal transmission. It has many users, long transmission distance, high communication reliability and no need for rewiring. Because of the complexity of practical application environment, the channel information will be affected by multipath fading, which seriously affects the realization of system performance. In general, we use channel estimation method to judge and analyze the channel response change, but at the same time, the accuracy of channel estimation method will affect the performance of the system. Therefore, we have been looking for a better solution. In this paper, we mainly study the power line carrier channel estimation method based on OFDM. Firstly, we introduce the background and significance of the power line carrier communication research at the present stage. It also briefly describes the current situation of PLC development and the significance of channel estimation at home and abroad. Then the basic principle of power line carrier communication is introduced, and the characteristics of power line channel, including time-varying characteristic, attenuation characteristic, impedance characteristic and noise characteristic, are analyzed. The channel models with 4 and 15 paths are simulated by MATLAB. The channel estimation method based on OFDM is introduced, and the reasoning and simulation results of classical LS algorithm and SVD algorithm are given. The basic definitions of Gao Si process and Gao Si regression process are analyzed. The power line channel estimation process based on LS-GPR is given and the results are obtained by MATLAB simulation. In order to improve the system performance of channel estimation, the relationship between received signal and original pilot signal and the influence of noise are not taken into account when LS criterion is used in the estimation. MMSE is used to reduce the noise effect. We find that the white noise in the noise subspace satisfies the Gao Si distribution with zero mean value, and the inter-carrier interference satisfies the Gao Si distribution with zero mean value. From the analysis of channel information, it can be concluded that the change of channel impulse response relative to noise component is very slow. Here we can make full use of the IFFT transform to separate the useful information from the noise components that we want to lose. We can use MATLAB to realize the theoretical analysis and get the conclusion. In this paper, the channel estimation method of the least squares Gao Si regression process is used. Under the Bayesian criterion, Gao Si regression process uses the probability method to learn the data, which has very strong nonlinear fitting ability and small sample learning ability. In this paper, two improved methods based on LS-GPR channel estimation algorithm are proposed, and the results show that the method is effective.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN913.6

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本文編號(hào)：1572730