一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法和系统技术方案

本发明专利技术的实施例公开一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法和系统，所述方法包括：步骤1，输入实测的PLC信号序列S；步骤2，根据多正则优化理论对所述PLC信号序列S进行重构，重构后的信号序列为S

【技术实现步骤摘要】
一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法和系统
本专利技术涉及电力领域，尤其涉及一种PLC信号重构方法和系统。
技术介绍
电力线通信，相比各种有线通信技术，无需重新布线，易于组网等优点，具有广阔的应用前景。电力线通信技术分为窄带电力线通信(Narrowbandoverpowerline，NPL)和宽带电力线通信(Broadbandoverpowerline，BPL)；窄带电力线通信是指带宽限定在3k～500kHz的电力线载波通信技术；电力线通信技术包括欧洲CENELEC的规定带宽(3～148.5kHz)，美国联邦通讯委员会(FCC)的规定带宽(9～490kHz)，日本无线工业及商贸联合会(AssociationofRadioIndustriesandBusinesses，ARIB)的规定带宽(9～450kHz)，和中国的规定带宽(3～500kHz)。窄带电力线通信技术多采用单载波调制技术，如PSK技术，DSSS技术和线性调频Chirp等技术，通信速率小于1Mbits/s；宽带电力线通信技术指带宽限定在1.6～30MHz之间、通信速率通常在1Mbps以上的电力线载波通信技术，采用以OFDM为核心的多种扩频通信技术。虽然电力线通信系统有着广泛的应用，且技术相对成熟，但是电力线通信系统中大量的分支和电气设备，会在电力线信道中产生大量的噪声；而其中随机脉冲噪声具有很大的随机性，噪声强度高，对电力线通信系统造成严重破坏，电力线通信系统收发装置工作在如此严峻的信道环境中，长长会造成收发装置数据传输中断，造成数据的缺失。随着非线性电器的应用和普及，中低压输配电网络中背景噪声呈现出较为明显的非平稳性和非高斯特性，使得电力线通信系统中数据缺失的现象更为严重，通信质量下降明显，严重影响了PLC通信系统的性能。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法和系统，所提出的方法利用了PLC调制信号和背景噪声在信号多正则优化表示领域中的差异，通过迭代的方式滤除脉冲噪声和背景噪声并进一步重构信号。所提出的方法具有较好的信号重构性能，计算也非常简单。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法，包括：步骤1，输入实测的PLC信号序列S；步骤2，根据多正则优化理论对所述PLC信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，SNEW＝BOPT+[STS]-1(S-LuOPT)；其中，BOPT为最佳预测矢量；uOPT为最佳修正矢量；L为修正矩阵。一种利用多正则优化理论的PLC信号重构系统，包括：获取模块，输入实测的PLC信号序列S；滤波模块，根据多正则优化理论对所述PLC信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，SNEW＝BOPT+[STS]-1(S-LuOPT)；其中，BOPT为最佳预测矢量；uOPT为最佳修正矢量；L为修正矩阵。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：虽然电力线通信系统有着广泛的应用，且技术相对成熟，但是电力线通信系统中大量的分支和电气设备，会在电力线信道中产生大量的噪声；随着非线性电器的应用和普及，中低压输配电网络中背景噪声呈现出较为明显的非平稳性和非高斯特性，常用的低通滤波器在非平稳和非高斯噪声环境中难以达到理想的滤波效果，很难滤除非平稳非高斯噪声，严重影响了PLC通信系统的性能。本专利技术的目的是提供一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法和系统，所提出的方法利用了PLC调制信号和背景噪声在信号多正则优化表示领域中的差异，通过迭代的方式滤除脉冲噪声和背景噪声并进一步重构信号。所提出的方法具有较好的信号重构性能，计算也非常简单。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的方法流程示意图；图2为本专利技术的系统结构示意图；图3为本专利技术具体实施案例的流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法的流程示意图图1为本专利技术一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法的流程示意图。如图1所示，所述的一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法具体包括以下步骤：步骤1，输入实测的PLC信号序列S；步骤2，根据多正则优化理论对所述PLC信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，SNEW＝BOPT+[STS]-1(S-LuOPT)；其中，BOPT为最佳预测矢量；uOPT为最佳修正矢量；L为修正矩阵。所述步骤2之前，所述方法还包括：步骤3，求取所述最佳预测矢量BOPT、最佳修正矢量uOPT和修正矩阵L。所述步骤3包括：步骤301，求取相位转换矩阵P，具体为：P＝diag[p1,p2,…,pN]其中：N：所述信号序列S的长度i:虚数单位tn：混叠因子，[1，N]范围内随机分布的整数步骤302，求取延迟矩阵，具体为：D＝IFFT[P]其中：IFFT[*]:傅里叶逆变换步骤303，求取所述延迟矩阵D的奇异值分解，具体为：D＝UΣV其中：U：所述延迟矩阵D的左特征矢量矩阵Σ：所述延迟矩阵D的特征值矩阵V：所述延迟矩阵D的右特征矢量矩阵步骤304，求取所述修正矩阵L，具体为：L＝[D-1+I]-1[STS]其中：D-1：所述延迟矩阵D的逆矩阵I：单位矩阵步骤305，求取所述最佳预测矢量BOPT和最佳修正矢量uOPT，具体为：第一步：迭代初始化，具体为：B1＝S：所述最佳预测矢量的初始化值u1＝UΨVS:所述最佳修正矢量的初始化值k＝1：迭代控制参数其中修正特征值矩阵[i＝1,2,…,NΨ]所述修正特征值矩阵的第i个特征值所述延迟矩阵D的第iL个特征值NΨ：所述修正特征值矩阵Ψ中非零特征值的个数修正因子σS：所述信号序列S的均方差第二步：迭代更新，具体为：Bk+1＝Bk+[STS+I]-1uk-d其中：d：用于迭代的第一中间参量c：用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法，其特征在于，包括：/n步骤1，输入实测的PLC信号序列S；/n步骤2，根据多正则优化理论对所述PLC信号序列S进行重构，重构后的信号序列为S

【技术特征摘要】
1.一种利用多正则优化理论的PLC信号重构方法，其特征在于，包括：
步骤1，输入实测的PLC信号序列S；
步骤2，根据多正则优化理论对所述PLC信号序列S进行重构，重构后的信号序列为SNEW；具体为，SNEW＝BOPT+[STS]-1(S-LuOPT)；其中，BOPT为最佳预测矢量；uOPT为最佳修正矢量；L为修正矩阵。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2之前，所述方法还包括：
步骤3，求取所述最佳预测矢量BOPT、最佳修正矢量uOPT和修正矩阵L。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
步骤301，求取相位转换矩阵P，具体为：
P＝diag[p1,p2,…,pN]



其中：
N：所述信号序列S的长度
i:虚数单位
tn：混叠因子，[1，N]范围内随机分布的整数
步骤302，求取延迟矩阵，具体为：
D＝IFFT[P]
其中：
IFFT[*]:傅里叶逆变换
步骤303，求取所述延迟矩阵D的奇异值分解，具体为：
D＝UΣV
其中：
U：所述延迟矩阵D的左特征矢量矩阵
Σ：所述延迟矩阵D的特征值矩阵
V：所述延迟矩阵D的右特征矢量矩阵
步骤304，求取所述修正矩阵L，具体为：
L＝[D-1+I]-1[STS]
其中：
D-1：所述延迟矩阵D的逆矩阵
I：单位矩阵
步骤305，求取所述最佳预测矢量BOPT和最佳修正...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟明岳，
申请(专利权)人：广东石油化工学院，
类型：发明
国别省市：广东;44