一種抗脈沖噪聲的寬帶電力線通信系統信道估計算法

鄭建宏，鄧 湛

(重慶郵電大學 移動通信教育部工程研究中心，重慶 400065)

0 引 言

現在智能應用大多通過WIFI接入寬帶網絡，由于其覆蓋范圍的限制，寬帶電力線通信(power line communication, PLC)為寬帶接入提供了新的解決方案，受到了越來越多的關注，目前寬帶電力線通信協議主要有HomePlug AV, IEEE P1901和ITU-T G.hn等。PLC系統利用現有廣泛存在的電力線作為傳輸媒介實現數據傳輸，無需重新構建通信網絡，具有成本低、覆蓋范圍廣等優勢。然而電力線最初不是為數據傳輸而設計，利用它傳輸數據需要解決一系列問題，如頻率選擇性衰落、突發脈沖干擾等[1]。正交頻分復用(orthogoral freqency division mudtiplexing,OFDM)調制技術能夠抑制頻率選擇性衰落，充分利用頻帶，可以在電力線信道帶寬有限的情況下實現數據高速傳輸，因此，OFDM調制技術成為了當前寬帶PLC系統調制方案的熱門選擇?；贠FDM的寬帶PLC系統中，傳輸信號因電力線信道的選擇性衰落而發生失真和畸變，接收端需要利用信道估計的結果進行均衡才能實現接收信號的正確判決。因此，準確的信道估計是寬帶PLC系統中的一個重要環節。然而電力線信道環境惡劣，存在突發脈沖干擾，其持續時間短、幅度高，OFDM解調后嚴重影響了幾乎所有子載波上的數據[2],若直接應用傳統的信道估計算法如最小平方(least square, LS)，線性最小均方誤差(linear minimum mean square error, LMMSE)等，無法獲得準確的信道估計，因此，在寬帶PLC系統中，實現抗脈沖噪聲的信道估計是一個亟待解決的關鍵問題。

本文主要研究基于OFDM的寬帶PLC系統信道估計算法，目前該系統的主要難點在于脈沖噪聲干擾嚴重，現階段國內外學者對此進行了許多探索研究?！跋薹?、“置零”、“置換”以及它們的組合是常用的時域非線性脈沖干擾消除方法，文獻[3]詳細比較了它們的性能，應用該類算法需要解決2個問題：①需要確定一個合適的脈沖噪聲門限，由于電力線信道環境復雜多變，該門限難以確定。文獻[4]提出了一種迭代消除脈沖噪聲的算法，該算法在計算脈沖噪聲門限的過程中需要計算接收信號樣點的方差，在基于OFDM的寬帶PLC系統中，快速傅里葉變換(fast Fourier transform, FFT)的運算點數龐大，通過該方法獲得的門限計算復雜度較高；②在基于OFDM的寬帶PLC系統中時域非線性處理將引入子載波間干擾[5]，對信道估計性能造成影響，需要作進一步處理。

針對以上問題，本文首先提出一種確定脈沖噪聲門限的方法，該方法能夠根據電力線信道環境的變化動態調整，且調整過程中無需計算接收信號樣點的方差，降低了計算門限的復雜度?！爸昧恪狈ㄒ蚱洳僮骱唵斡行Ф粡V泛應用，本文對接收信號中超過脈沖噪聲門限的樣點進行“置零”處理，然后利用寬帶PLC系統中的前導結構迭代消除時域“置零”引入的子載波間干擾對信道估計的影響，從而獲得更準確的信道估計結果，提升系統誤碼性能。

1 系統模型

基于OFDM的寬帶PLC系統框圖如圖1所示。

圖1 基于OFDM的寬帶電力線通信系統框圖Fig.1 Block diagram of an OFDM-based WB-PLC system

sn為OFDM調制后的發送信號，一個OFDM符號周期內的時域信號表示為

，n=0,1,…,N-1

(1)

(1)式中，N表示子載波個數，則接收信號rn表示為

rn=sn?hn+ηn

(2)

(2)式中：符號?表示卷積運算；hn表示電力線信道沖激響應；ηn表示加性噪聲,包含背景噪聲和脈沖噪聲，表示為

ηn=ωn+In

(3)

為了分析脈沖噪聲對寬帶PLC系統信道估計的影響，假設背景噪聲ωn為均值為0，方差為In=bn·gn的高斯白噪聲，脈沖噪聲采用文獻[6]中的伯努利-高斯模型，表示為

In=bn·gn

(4)

(5)

(5)式中，P表示脈沖噪聲的出現概率。

由于電力線網絡分叉多，利用其作為通信介質具有比其他有線通信網絡更嚴重的頻率選擇性衰落。電力線信道屬于慢時變信道，其信道傳輸函數會隨著線路上負載的變化而變化，但其發生變化的過程十分緩慢，大量實際的測量數據表明，對于高速通信來說，電力線信道在一段時間內完全可以看成是平穩的隨機過程信道[7]。本文采用文獻[8]中的電力線多徑信道模型，其頻率響應表示為

·e-(a0+a1fρ)di·e-j2πfτi

(6)

(6)式中：Npath為多徑數目；gi，di，τi分別為第i條徑的權重因子、長度、時延；a0和a1為衰減參量。

2 寬帶PLC系統信道估計算法設計

2.1 脈沖噪聲門限

設置一個門限T，其能檢測出接收信號rn中異于大多數樣點的孤立點，視這些點受到脈沖噪聲的干擾，對其進行“置零”操作，即

(7)

基于OFDM的寬帶PLC系統中，若每個子載波采用相同的調制方式，其發送信號sn的幅值和由電力線信道頻率選擇性引起的衰落都近似服從高斯分布[9-11]，因此，不存在脈沖噪聲時其接收信號rn也近似服從高斯分布，令X為|rn|，則X服從瑞利分布，其統計平均值和累積分布函數分別為

(8)

(9)

(8)式中，σr為|rn|的標準差，則

(10)

(11)

令Pfa=1-FX(T)，其含義為X大于T的概率，令T表示為

T=α·μX

(12)

(12)式中，a為門限系數，聯合(8)式和(11)式可得

(13)

實際中為了動態調整門限T，使用X的算術平均值代替(12)式中的統計平均值μX，最終門限T表示為

(14)

在脈沖噪聲門限T的推導過程中σr被消去，降低了計算復雜度，通過設定合適的Pfa就可以檢測出脈沖噪聲出現的位置，然后對其進行“置零”處理以消除其對信道估計的影響。

2.2 基于前導的信道估計

寬帶PLC系統的幀結構如圖2所示。其中，Preamble為前導結構，由M個相同的收發端已知的OFDM符號構成，因此，可以利用它進行信道估計。FC為幀控制結構，Payload為有效載荷數據，由于電力線信道是慢時變信道，所以FC和Payload可以利用前導符號的信道估計結果進行均衡。

圖2 寬帶電力線通信系統幀結構Fig.2 Frame structure of WB-PLC system

脈沖噪聲環境下，前導符號同樣受到其影響，信道估計性能急劇下降，通過2.1節所描述的步驟，脈沖干擾得到抑制，現進一步處理該步驟引入的副作用。假設(2)式中的rn為一個接收到的前導符號，對超過(14)式中門限T的采樣點作“置零”處理后，變換到頻域得

(15)

(15)式中，I表示集合{n∈{0,1,…,N-1}||rn|

(16)

將(16)式代入(15)式有

(17)

(17)式中，NI表示集合I中的元素個數且NI≤N，其含義為沒有被“置零”的樣點數。

LS算法是最基礎的信道估計算法，其從最小平方的意義上獲得估計結果，假設

Y=XH+W

(18)

(18)式中：H為真實信道響應；X為已知的前導發送符號；W為噪聲項；Y為接收到的前導符號，LS算法就是對H進行估計且使代價函數J最小

(19)

即

(20)

(21)

因此，對(17)式中經過時域“置零”處理后的前導符號作LS信道估計有

(22)

根據(22)式可知，基于“置零”的LS算法雖然抑制了脈沖噪聲的影響，但其代價為引入ICI，降低了信道估計的準確性，本文利用寬帶PLC系統前導的時域循環延拓結構迭代消除ICI對信道估計的影響，具體步驟如下。

2)幅度補償：由(22)式第1項可知有用信號幅度有所衰減，對其進行補償

(23)

(24)

3 仿真結果與分析

信道估計的準確性一般用均方誤差(mean square error, MSE)來評估，即

(25)

由于LS算法是其他信道估計算法的基礎，因此，本文在LS算法的基礎上進行了改進，脈沖噪聲環境下仿真比較改進后的LS算法、傳統LS算法和基于“置零”的LS算法的信道估計性能，以及相應有效載荷數據的誤碼性能，具體仿真參數如表1所示。

表1 仿真參數

仿真1圖3為脈沖噪聲出現概率P=0.01下各信道估計算法的MSE曲線圖。傳統LS算法由于沒有考慮脈沖干擾的影響，信道估計結果與真實的信道函數之間有很大的誤差，性能嚴重下降?；凇爸昧恪钡腖S算法針對脈沖噪聲進行了處理，減少其對信道估計的影響，從仿真結果可以看出，該方法獲得的信道估計結果誤差已大幅度下降，但該方法的時域非線性處理在基于OFDM的寬帶PLC系統中引起了ICI，造成信道估計性能損失。本文所提算法利用前導迭代消除ICI的影響，迭代次數L為2時，信道估計準確度進一步提升，迭代次數L為3時，其準確度已接近于無脈沖噪聲干擾情況下的LS信道估計，因此，此時再增加L性能不會有明顯提升。

仿真2圖4為有效載荷數據利用仿真1中各信道估計算法估計結果進行均衡后的誤碼性能。結合仿真1可知，信道估計結果和真實信道傳輸函數之間的誤差越小，有效載荷數據的誤碼率越低，因此，信道估計是影響該系統誤碼性能的重要環節。圖4仿真結果表明，本文所提信道估計算法有效抑制了脈沖噪聲和子載波間干擾的影響，使脈沖噪聲環境下有效載荷數據的誤碼性能接近于純高斯白噪聲的情況。

圖4 有效載荷數據誤碼率Fig.4 BER of payload

仿真3圖5為信噪比25 dB時,不同脈沖噪聲出現概率下有效載荷數據的誤碼率。從仿真結果可知，隨著脈沖噪聲出現概率P的增加，傳統LS算法的誤碼率急劇上升，基于“置零”的LS算法雖然對增加的脈沖噪聲進行了抑制，但產生非線性失真的樣點個數也相應增加，因此，誤碼率仍然呈大幅度上升的趨勢。改進算法誤碼率曲線隨P的變化相對平緩，呈輕微上升趨勢的主要原因是非線性失真樣點個數隨P的增加而增加，此時可通過增加迭代次數進行改善?？梢钥闯?，改進算法迭代3次時的誤碼率不僅比迭代2次時的低，而且隨P的變化更加平緩。

圖5 不同脈沖噪聲概率下的誤碼率Fig.5 BER under differentimpulse noise probability

4 結束語

針對寬帶PLC系統脈沖干擾嚴重的問題，首先提出了一種確定脈沖噪聲門限的方法，對超過該門限的樣點作“置零”處理，該時域非線性處理雖然減少了脈沖噪聲對信道估計的影響，但其代價為引入ICI，為此提出利用前導迭代消除ICI的信道估計算法。仿真結果表明，脈沖噪聲環境下與未補償ICI影響的信道估計算法相比，所提算法性能提升明顯，在不同概率的脈沖噪聲干擾下性能保持相對穩定，隨著迭代次數的增加，性能逐漸接近無脈沖噪聲干擾的信道估計，系統的誤碼性能也相應提升。