基于壓縮感知的電力線噪聲壓縮方法及其裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力線寬帶信號處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于壓縮感知的電力線 噪聲壓縮方法及其裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 電力線通信（PowerLineCommunication,PLC)網(wǎng)絡(luò)是世界上最大的網(wǎng)絡(luò)之一，電 力線通信是以電力線作為通信信道的一種通信方式，而電力線是為傳輸電力設(shè)計的，并不 是專門用來傳輸通信數(shù)據(jù)的，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和物理特性都與常規(guī)的通信傳輸介質(zhì)不同。再加 上電網(wǎng)環(huán)境惡劣、受電力線信道衰減、噪聲干擾和用電設(shè)備電磁兼容性的影響，導(dǎo)致電力線 通信性能隨時間、頻率、負(fù)載接入和切出的變化而隨機(jī)變化，嚴(yán)重影響了通信質(zhì)量。
[0003] 當(dāng)前電力線通信技術(shù)的大范圍推廣使用需要一個過程，主要是因為在低壓配電網(wǎng) 上存在復(fù)雜的電力線噪聲，噪聲干擾是影響電力線通信可靠性的最主要因素之一，這些噪 聲稍縱即逝，時變特性很強(qiáng)，因此特別需要從低壓電力線上將噪聲采集下來并進(jìn)行高效存 儲，便于后期在實驗室重復(fù)進(jìn)行各種分析和測試。
[0004] 現(xiàn)在公認(rèn)在低壓電力線載波通信環(huán)境中存在著五類噪聲：有色背景噪聲、窄帶噪 聲、與工頻異步的周期性噪聲、與工頻同步的周期性噪聲和突發(fā)性噪聲。這些噪聲的分布與 時間、地點及負(fù)載等密切相關(guān)，使得電力線噪聲時變特性強(qiáng)，同時，由于電力線噪聲覆蓋頻 譜很寬，依據(jù)奈奎斯特采樣定律，A/D采樣速率須是噪聲最高頻譜的兩倍以上。因此，采集 電力線噪聲需要很高的采樣速率，對于普通的電力線噪聲采集設(shè)備而言，很難長時間完整 有效的存儲這些大量的采集數(shù)據(jù)。
[0005]目前，現(xiàn)存的電力線噪聲錄制設(shè)備僅僅是在電力線空載時，把電力線噪聲從電力 線上耦合采集下來，進(jìn)行采集噪聲的全部存儲，由于采樣率過高，僅僅錄制幾個小時，存儲 量就達(dá)T級，存儲成本過高?？梢?，為了使得各種PLC設(shè)備能夠更好地應(yīng)用于電力線通信網(wǎng) 絡(luò)，我們亟需對不同時間，不同地點的電力線噪聲運用一種壓縮存儲方法將采集噪聲進(jìn)行 有效壓縮處理，大幅度降低數(shù)據(jù)存儲量，便于后期實驗室環(huán)境下對電力線噪聲的準(zhǔn)確分析 和還原后的重復(fù)測試使用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于壓縮感知的電力線噪聲壓縮方法 及其裝置。
[0007] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：
[0008] 本發(fā)明實施例提供一種基于壓縮感知的電力線噪聲壓縮方法，該方法為：在電力 線空載時，將電力線上的噪聲通過耦合器進(jìn)行強(qiáng)電隔離和衰減，再通過噪聲采集設(shè)備采集 電力線信道噪聲；將所述采集到的電力線信道噪聲分為背景噪聲和隨機(jī)噪聲兩類，之后，對 所述背景噪聲從時域進(jìn)行特征數(shù)據(jù)提取并且存儲特征數(shù)據(jù)，根據(jù)觀測矩陣對所述隨機(jī)噪聲 從頻域進(jìn)行壓縮感知處理并且將從處理后獲得的主要信息存儲。
[0009] 上述方案中，所述將所述采集到的電力線信道噪聲分為背景噪聲和隨機(jī)噪聲兩 類，具體為：對采集到的電力線信道噪聲進(jìn)行FFT變換，獲得電力線信道噪聲的頻域數(shù)據(jù) 點，對所述頻域數(shù)據(jù)點進(jìn)行噪聲的稀疏化處理，獲得稀疏化的噪聲幅度；將稀疏化的噪聲幅 度與電力線噪聲的采樣點均值進(jìn)行對比處理，若采集的噪聲幅度小于采樣點均值，則歸為 背景噪聲；若則，歸為隨機(jī)噪聲。
[0010] 上述方案中，所述對所述背景噪聲從時域進(jìn)行特征數(shù)據(jù)提取并且存儲特征數(shù)據(jù)， 具體為：將分離出的背景噪聲從頻域表示經(jīng)過IFFT反變換到時域，從時域進(jìn)行特征數(shù)據(jù)提 取，所述特征數(shù)據(jù)包括其均值μ和方差S2,將所述特征數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。
[0011] 上述方案中，所述根據(jù)觀測矩陣對所述隨機(jī)噪聲從頻域進(jìn)行壓縮感知處理并且將 從處理后獲得的主要信息存儲，具體為：采用滿足滿足Κ階RIP有限等距性質(zhì)的觀測矩陣，
;根據(jù)所述采用的觀測矩陣對所述隨 機(jī)噪聲從頻域進(jìn)行壓縮感知處理，獲得所述隨機(jī)噪聲的主要信息，將所述主要信息中幅值 為零的數(shù)據(jù)點去除，存儲剩余有較大幅值的數(shù)據(jù)點。
[0012] 本發(fā)明實施例還提供一種基于壓縮感知的電力線噪聲壓縮裝置，該裝置包括：采 集模塊、分類處理模塊、數(shù)據(jù)提取和保存模塊；
[0013] 所述采集模塊，用于在電力線空載時，將電力線上的噪聲通過耦合器進(jìn)行強(qiáng)電隔 離和衰減，再采集電力線信道噪聲。
[0014] 所述分類處理模塊，用于將所述采集到的電力線信道噪聲分為背景噪聲和隨機(jī)噪 聲兩類；
[0015] 所述數(shù)據(jù)提取和保存模塊，用于對所述背景噪聲從時域進(jìn)行特征數(shù)據(jù)提取并且存 儲特征數(shù)據(jù)，根據(jù)觀測矩陣對所述隨機(jī)噪聲從頻域進(jìn)行壓縮感知處理并且將從處理后獲得 的主要信息存儲。
[0016] 上述方案中，所述分類處理模塊，具體用于對采集到的電力線信道噪聲進(jìn)行FFT 變換，獲得電力線信道噪聲的頻域數(shù)據(jù)點，對所述頻域數(shù)據(jù)點進(jìn)行噪聲的稀疏化處理，獲得 稀疏化的噪聲幅度；將稀疏化的噪聲幅度與電力線噪聲的采樣點均值進(jìn)行對比處理，若采 集的噪聲幅度小于采樣點均值，則歸為背景噪聲；若則，歸為隨機(jī)噪聲。
[0017] 上述方案中，所述數(shù)據(jù)提取和保存模塊，具體用于將分離出的背景噪聲從頻域表 示經(jīng)過IFFT反變換到時域，從時域進(jìn)行特征數(shù)據(jù)提取，所述特征數(shù)據(jù)包括其均值μ和方差 S2,將所述特征數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。
[0018] 上述方案中，所述數(shù)據(jù)提取和保存模塊，具體用于采用滿足滿足Κ階RIP有限等距 性質(zhì)的觀測矩陣，
；根據(jù)所述采用的 觀測矩陣對所述隨機(jī)噪聲從頻域進(jìn)行壓縮感知處理，獲得所述隨機(jī)噪聲的主要信息，將所 述主要信息中幅值為零的數(shù)據(jù)點去除，存儲剩余有較大幅值的數(shù)據(jù)點。
[0019] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：
[0020] 本發(fā)明實施例提供一種基于壓縮感知的電力線噪聲壓縮方法，在電力線空載時， 將電力線上的噪聲通過耦合器進(jìn)行強(qiáng)電隔離和衰減，再通過噪聲采集設(shè)備采集電力線信道 噪聲；將所述采集到的電力線信道噪聲分為背景噪聲和隨機(jī)噪聲兩類，之后，對所述背景 噪聲從時域進(jìn)行特征數(shù)據(jù)提取并且存儲特征數(shù)據(jù)，根據(jù)觀測矩陣對所述隨機(jī)噪聲從頻域進(jìn) 行壓縮感知處理并且將從處理后獲得的主要信息存儲；通過本發(fā)明能夠在電力線空載時， 將電力線上耦合采集下來的電力線噪聲進(jìn)行有效壓縮存儲，能夠有效減少需要存儲的數(shù)據(jù) 量，達(dá)到較高的壓縮去除率。
【附圖說明】
[0021] 圖1為本發(fā)明實施例提供一種基于壓縮感知的電力線噪聲壓縮方法的流程圖；
[0022] 圖2為本發(fā)明仿真產(chǎn)生的電力線噪聲仿真系統(tǒng)生成的合成噪聲頻域圖形；
[0023] 圖3為本發(fā)明仿真電力線噪聲分類后的背景噪聲；
[0024] 圖4為本發(fā)明仿真電力線噪聲分類后的隨機(jī)噪聲；
[0025]圖5為本發(fā)明仿真壓縮感知技術(shù)壓縮存儲的隨機(jī)噪聲特征數(shù)據(jù)。
【具體實施方式】
[0026] 下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0027] 本發(fā)明實施例提供一種基于壓縮感知的電力線噪聲壓縮方法，如圖1所示，該方 法通過以下步驟實現(xiàn)：
[0028] 步驟101 :在電力線空載時，將電力線上的噪聲通過耦合器進(jìn)行強(qiáng)電隔離和衰減， 再通過噪聲采集設(shè)備采集電力線信道噪聲。
[0029] 具體的，通過電力線通信系