非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法技术

本发明专利技术公布了非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法，所述方法包括3个步骤：S1：建立非高斯环境下电力线信道估计模型；S2：对传统信道估计算法进行评估；S3：建立非高斯环境下信道估计方法；所述传统信道估计算法在本发明专利技术中指的是最小二乘信道估计算法以及正交匹配追踪算法，利用高斯混合密度对噪声统计特性进行描述，在此基础上，结合信道系数的稀疏特性对信道系数进行估计，提高了信道估计性能，有效的解决了现有技术存在的传统的基于压缩感知的电力线载波通信信道估计方法，在非高斯环境下，信道估计方法性能下降的问题。信道估计方法性能下降的问题。信道估计方法性能下降的问题。

【技术实现步骤摘要】
非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法


[0001]本专利技术涉及电力线载波通信
，特别是涉及非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法。

技术介绍

[0002]近年来，电力线载波通信技术得到了越来越多的关注，电力线载波通信利用现有的低压配电网作为通信传输介质，实现数据和信息交换，具有线路分布广泛、安装成本低廉以及接入方便等优点，然而电力线作为传输媒介衰减大,噪声强，导致电力线信道存在频率选择性衰落以及多径效应，正交频分复用技术OFDM能够有效克服上述缺点，因此在电力线载波通信中得到了广泛的应用，信道估计在OFDM系统中发挥十分重要的作用，获得精确的信道信息是克服频率选择性衰落与多径的关键。
[0003]一些文献对OFDM通信系统的信道估计问题进行了研究，线性信道估计方法是最典型的信道估计方法，包含最小二乘LS与最小均方误差MMSE估计方法，根据构建的信道模型，通过求解最小二乘或最小均方误差估计问题求解信道系数，该类方法是在密集信道假设下提出的，没有利用信道在实际过程中表现出的稀疏特性，需要较多的导频信息才能获得良好的信道估计性能，较多的导频往往意味着较低的频谱利用率，近年来，压缩感知技术在OFDM信道估计中得到了广泛的应用，该类方法利用了信道的稀疏特性，通过稀疏估计方法求解信道系数，能够在导频数量较小的情况下得到较好的信道估计结果，频谱利用率高，典型的压缩感知算法如正交匹配追踪算法OMP。
[0004]上述信道估计方法均是在信道模型噪声服从高斯分布的假设下提出的，但是实际过程中，电力线电磁环境十分复杂，噪声强度大，频谱结构复杂，往往不能利用高斯分布进行精确描述，噪声往往并不服从高斯分布，在非高斯环境下，上述信道估计方法性能将下降。
[0005]所述OFDM为Orthogonal Frequency Division Multiplexing的简写，为即正交频分复用技术；所述LS为Least Square的简写，为最小二乘算法；所述MMSE为Minimum Mean Squared Error的简写，为最小均方误差；所述OMP为Orthogonal Matching Pursuit的简写，为正交匹配追踪算法。
[0006]因此，本专利技术提供一种新的方案来解决此问题。

技术实现思路

[0007]针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的是提供非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法，有效的解决了现有技术存在的传统的基于压缩感知的电力线载波通信信道估计方法，在非高斯环境下，信道估计方法性能下降的问题。
[0008]其解决的技术方案是，非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法，所述方法包括3个步骤：
[0009]S1：建立非高斯环境下电力线信道估计模型；
[0010]S2：对传统信道估计算法进行评估；
[0011]S3：建立非高斯环境下信道估计方法；
[0012]所述传统信道估计算法在本申请中指的是最小二乘信道估计算法以及正交匹配追踪算法；
[0013]所述步骤S1:建立非高斯环境下电力线信道估计模型具体包含以下内容：
[0014]设含有M个子载波的电力线OFDM系统，一个OFDM符号对应的信号模型可以写为：
[0015][0016]公式(1)中，x
k
表示调制在第k个子载波的符号，相邻子载波的频率间隔为Δf＝B/M，B为信号带宽,n(m)为时域噪声，g(m)表示一个OFDM符号对应的信号模型，k是子载波的索引，m表示第m时刻；
[0017]公式(1)所示的信号经过电力线传输，在接收端进行检测，利用有限冲击响应模型近似电力线信道模型，则接收信号模型可以写为：
[0018][0019]公式(2)中，表示卷积算子，h(m)，m＝0,1,...,L
‑
1，表示信道冲击响应，本文以下称为信道系数，L为冲击响应长度；
[0020]将公式(2)所示的接收信号模型转换到频域，并利用向量形式表示：
[0021]Y＝GFh+N
f
公式(3)
[0022]公式(3)中，Y表示向量y＝[y(0),y(1),...,y(M
‑
1)]T
的离散傅里叶变换，N
f
表示n(m)的频域表示形式，是n(m)的傅里叶变换，G为符号x
k
组成的对角矩阵，即G＝diag(x0,x1,...,x
N
‑1)，h为信道系数组成的向量，Fh表示信道系数的傅里叶变换，F为傅里叶变换矩阵，可以表示为：
[0023][0024]公式(4)中，F为傅里叶变换矩阵，e是自然数，也称欧拉数，j是虚数单位，M为子载波个数；
[0025]在OFDM系统中，设子载波个数是M，每个子载波都调制一个信息符号，用x1，x2…
x
k
表示，在这些信息符号中，用于信道估计的信息符号又叫导频信号，子载波传输的符号对于接收方是已知的，在接收端导频信号x
k
是已知的，只有一部分子载波传输导频信号，其他子载波传输用户数据，假设用于信道估计的导频信号个数为K，且所处的子载波为{c0,c1,...,c
K
‑1}，c
i
为一整数序列，且0≤c0≤c1≤...≤c
K
‑1≤M
‑
1，则公式(3)所示的模型可进一步写为：
[0026]Y
K
＝G
K
F
K
h+N
K
公式(5)
[0027]公式(5)中，Y
K
＝[Y(c0),Y(c1),...,Y(c
K
‑1)]T
，G
K
＝diag(x(c0),x(c1),...,x(c
K
‑1))，F
K
为F第c
i
(i＝0,1,..,K
‑
1)行组成的子矩阵，Y
K
是与导频信号对应的接收信号，G
k
是由导频信号组成的对角矩阵；
[0028]N
K
为频域信道模型噪声，利用高斯混合分布对模型噪声统计特性进行描述，即：
[0029][0030]公式(6)中，p是概率密度函数，i是N
K
的采样点索引，N
K
(i)是噪声的第i个采样点，u
j
与w
j
分别表示第j个高斯分量的均值和权重，σ2为方差，所有高斯分量设置相同的方差，J为高斯分量个数；
[0031]所述OFDM为Orthogonal Frequency Division Multiplexing的简写，为即正交频分复用技术；
[0032]所述步骤S2：对传统信道估计算法进行评估具体包含为：
[0033]所述传统信道估计算法指的是最小二乘信道估计算法以及O本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法，其特征在于，所述方法包括3个步骤：S1：建立非高斯环境下电力线信道估计模型；S2：对传统信道估计算法进行评估；S3：建立非高斯环境下信道估计方法；所述传统信道估计算法指的是最小二乘信道估计算法以及正交匹配追踪算法。2.如权利要求1所述的非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法，其特征在于，所述步骤S1:建立非高斯环境下电力线信道估计模型具体包含以下内容：设含有M个子载波的电力线OFDM系统，一个OFDM符号对应的信号模型可以写为：公式(1)中，x
k
表示调制在第k个子载波的符号，相邻子载波的频率间隔为Δf＝B/M，B为信号带宽,n(m)为时域噪声，g(m)表示一个OFDM符号对应的信号模型，k是子载波的索引，m表示第m时刻；公式(1)所示的信号经过电力线传输，在接收端进行检测，利用有限冲击响应模型近似电力线信道模型，则接收信号模型可以写为：公式(2)中，表示卷积算子，h(m)，m＝0,1,...,L
‑
1，表示信道冲击响应，本文以下称为信道系数，L为冲击响应长度；将公式(2)所示的接收信号模型转换到频域，并利用向量形式表示：Y＝GFh+N
f
公式(3)公式(3)中，Y表示向量y＝[y(0),y(1),...,y(M
‑
1)]
T
的离散傅里叶变换，N
f
表示n(m)的频域表示形式，是n(m)的傅里叶变换，G为符号x
k
组成的对角矩阵，即G＝diag(x0,x1,...,x
N
‑1)，h为信道系数组成的向量，Fh表示信道系数的傅里叶变换，F为傅里叶变换矩阵，可以表示为：公式(4)中，F为傅里叶变换矩阵，e是自然数，也称欧拉数，j是虚数单位，M为子载波个数；在OFDM系统中，设子载波个数是M，每个子载波都调制一个信息符号，用x1，x2…
x
k
表示，在这些信息符号中，用于信道估计的信息符号又叫导频信号，子载波传输的符号对于接收方是已知的，在接收端导频信号x
k
是已知的，只有一部分子载波传输导频信号，其他子载波传输用户数据，假设用于信道估计的导频信号个数为K，且所处的子载波为{c0,c1,...,c
K
‑1}，c
i
为一整数序列，且0≤c0≤c1≤...≤c
K
‑1≤M
‑
1，则公式(3)所示的模型可进一步写
为：Y
K
＝G
K
F
K
h+N
K
公式(5)公式(5)中，Y
K
＝[Y(c0),Y(c1),...,Y(c
K
‑1)]
T
，G
K
＝diag(x(c0),x(c1),...,x(c
K
‑1))，F
K
为F第c
i
(i＝0,1,..,K
‑
1)行组成的子矩阵，Y
K
是与导频信号对应的接收信号，G
k
是由导频信号组成的对角矩阵；N
K
为频域信道模型噪声，利用高斯混合分布对模型噪声统计特性进行描述，即：公式(6)中，p是概率密度函数，i是N
K
的采样点索引，N
K
(i)是噪声的第i个采样点，u
j
与w
j
分别表示第j个高斯分量的均值和权重，σ2为方差，所有高斯分量设置相同的方差，J为高斯分量个数；所述OFDM为OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing的简写，为即正交频分复用技术。3.如权利要求1所述的非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒新建，安致嫄，董凯丽，刘岩，王雷，吴阳阳，赵凌霄，吴利杰，王昭赫，权一展，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：