配用電泛在業務盲區通信子載波干擾抑制方法*

馮奕軍， 冼慶祺

(1. 武漢大學 電氣與自動化學院， 武漢 430072； 2. 廣東電網有限責任公司 東莞供電局， 廣東 東莞 523000)

隨著我國工業化與城市化進程的推進，電力需求量快速增長，業務范圍逐漸擴大，對電網穩定性的要求不斷提高，構建可靠的配用電網已經成為電網智能化建設的首要目標.但現階段配電網基礎設備薄弱，大多數地區尚未形成自動化管控，配電終端通信故障率較高，這些故障區形成了電網泛在業務盲區.配電網通信是確保電網穩定運行、業務及時處理、故障迅速響應的信息通道.在多種通信技術中，電力線載波通信是常用的通信手段，其具有操作簡便、通用性強、數據丟包率小等優勢，但通信子載波的干擾會造成信號弱化，導致一些配用電業務無法及時得到反饋，如何有效解決電力載波通信過程中的子載波干擾引起了相關學者的廣泛關注.

楊蓉等[1]提出基于自適應遺傳算法的子載波分配方案，利用遺傳算法良好的全局搜索性能，將其與注水方法相結合，對子載波做自適應分配處理；張婷等[2]在博弈策略的基礎上研究了子載波分配方法，以電力系統耗能、子載波功耗以及延時作為約束條件，設計子載波信道能效目標函數，引入演化博弈策略獲取最優分配方法.上述兩種方法都是從子載波分配角度達到干擾抑制目的，雖然能夠一定程度上控制噪聲，減少干擾，但解碼成功率較低，即使通信過程受干擾小，數據傳輸效率依舊不高.

針對上述問題，本文使用正交頻分復用方法(OFDM)對配用電泛在業務盲區通信子載波進行干擾抑制.該方法能夠有效減少多徑衰弱現象，利用具有正交關系的子載波降低信道衰落導致的干擾，此外，其保護方式利用循環前綴形式，進一步避免多徑衰落問題，去除碼間串擾[3].研究方法中包括集中式與分布式兩種信道組合方式，前者先對所有子信道進行子載波分配，再對不同時域調度重新分配，從中選擇最佳傳輸子信道；后者則是將每個用戶的子載波分布在頻帶整體中，且不同子載波依次排序，依次獲取分集增益.OFDM系統結合信道的頻率分析衰減特征，按照頻帶不同，分配不同編碼形式，使其實現自適應編碼與調制.

1 配用電泛在業務與信道模型構建

1.1 泛在業務類型

配電網業務特征主要表現為：業務節點眾多，覆蓋范圍大，運行環境較差；容易受到擴容與城市建設影響；通信距離遠，業務類型多樣化，信息量大但每個節點容量小；維護工作復雜，涉及的管理問題多等方面.傳統的配用電網一般利用專線業務傳輸方式[4]，而智能配用電網承擔著更多傳輸任務，必須具備融合業務的能力，且還要確保服務質量，本文總結的泛在業務類型如表1所示.

表1 配用電業務類型Tab.1 Power distribution service types

根據表1的業務類型，為滿足配電網實時性傳輸等要求，構建高級配用電業務模型是實現自動化業務的主要方法.

1.2 信道特征模型構建

1.2.1 通信信道特征分析

1) 阻抗匹配.電力線的分布情況、電力用戶與電纜之間的連接并非是均勻的.配用電過程中，在載波信號通過轉換連接點時，生成特征阻抗[5]，因此會存在阻抗不匹配的問題.

2) 頻率衰落.阻抗的不匹配生成各類反射信號，此種反射信號會造成信道多徑性，進而導致信道頻率衰落.

3) 干擾性.電力線之間會生成電磁輻射，而寬帶電力線的頻率與輻射頻率相等，因此二者之間產生相互干擾.

4) 噪聲多樣性.配用電網絡非常復雜，接入的負載較多，傳輸信號會受到一定影響，系統噪聲類型呈現出多樣性特征，脈沖干擾[6]也比較嚴重.

1.2.2 通信信道模型

結合信道特征可知，信道會使信號傳輸發生衰減，影響接收端接收水平.導致信號衰減的主要原因是多徑傳播與多普勒效應，為此本文構建了信道特征模型.假設在信道中上述兩種影響因素均出現，則模型可以表示為

(1)

式中：L為路徑數量；ai(t)為t時第i條路徑的衰落因子；fi(t)為多普勒頻率；φi(t)為附加相位；δ(·)為采樣函數；τi(t)為路徑延時.如果信道具有時不變特征[7]，此時信道可表示為

(2)

為便于特征分析，將式(2)變換為

(3)

式中，hi=aiejφi為第i條路徑的復數衰落函數.

如果信道中某設備的移動速度較低，可以不考慮速度影響，則可將式(3)改寫成

(4)

上述構建了在不同信道條件下的信道特征模型，結合信道特征，利用FOMD方法對泛在業務盲區進行估計.

2 通信子載波干擾抑制算法

2.1 基于子空間算法的信道“盲區”估計

根據上述構建的信道特征模型，基于子空間算法界定子載波通信信道盲區，設子載波傳輸信號為N×1維的矢量XN，造成信道干擾的噪聲信號為l×1維的矢量ul，構建通信子載波信道矩陣為1×N維的矢量H1×N，由此得到通信終端接收信號為

rl=H1×NXN+ul

(5)

利用子空間方法對信道盲區進行估計的過程如下：

2) 針對Rr做奇異值分解處理，其處理表達式為

(6)

式中：US與UN分別為信號與噪聲子空間；∑S為傳輸信號總和；VS為信號傳輸速度；VN為噪聲子空間傳輸速度.

3) 如果矩陣秩數表示為d，Rr經過特征分解后對秩λk做重新排序可得

(7)

通過式(7)特征矢量值，能夠獲得新的信號與噪聲子空間分別為S=[s0，s1，…，sd-1]，G=[G0，G1，…，Gl-d+1]，結合子空間分解相關理論，確定S和G具有正交關系.

2.2 通信子載波抗干擾實現

單載波調制方法中每個子載波均不會發生重合，且會存在較大間隔.但OFMD方法中子載波正交，存在重合頻段，因此提高了頻譜使用效率.在該算法中，子載波個數影響著信號寬度，不斷調整子載波即可使信號帶寬發生變化.與單載波系統相比，OFDM的帶寬擴展性更為突出.

正是因為OFDM具備多種優勢，本文利用該方法實現通信子載波干擾抑制.假設信號源經過一系列處理后獲得發送信號ck，在通過信道中引入脈沖干擾ik與高斯白噪聲wk，獲取接收信號為rk.通過混合高斯模型描述脈沖干擾，即

ik=bpvk

(8)

式中：bp為概率為p的伯努利序列；vk為均值等于0的高斯序列.脈沖干擾ik的概率密度函數表達式為

(9)

rk=ck?h(τ)+f(ik)

(10)

如果OFDM的符號數達到一定量時，通信信號能夠通過高斯分布代表.但脈沖噪聲幅值通常較大，在對脈沖干擾抑制過程中，需設置門限值γ進行噪聲去除，經過處理的信號表示為

(11)

結合最大似然準則[10-11]，確定γ計算表達式為

(12)

式中，Gch為噪聲子空間高斯分布序列.因OFDM通信具備循環平穩特征[12-13]，經研究傳輸信號、脈沖干擾與噪聲的周期相關函數能夠得出：在通信接收端獲取合理的子載波序數k和子載波循環前綴長度值，能提取出通信信號，得出信號功率P，預測出噪聲與干擾功率的和.

信號功率值可表示為

(13)

式中，a、b為載波傳輸系數.

結合估計得出的P值，能夠獲取噪聲功率值為

(14)

式中，μ為采樣頻偏.通過獲取的Qwk值可以計算出門限值，將該值用于脈沖干擾處理，即可達到抑制載波干擾的目的[14-15].

3 仿真實驗分析與研究

為證明所提抗干擾算法性能，根據某地市供電公司配用電通信終端管理平臺提供的數據，采用Matlab平臺對OFDM的配用電泛在業務通信系統進行仿真.該系統硬件采用5412-pxi發生器與5015-pxi采樣器，具體仿真參數如表2所示.

表2 通信系統仿真參數Tab.2 Simulation parameters for communication systems

根據表2的仿真參數搭建如圖1所示的配用電網拓撲結構，主干線包括三個分支，總長度為31.2 m，三個分支長度分別是2.6、11.4及4.8 m.設圖1中的拓撲結構輸入信號的聚焦參數為0.18；信號采樣的時域長度為1 024；干擾強度為-10 dB，時延參數為0.3 s；數據采樣頻帶帶寬為3.5 MHz.

一般情況下，通信系統中產生的子載波干擾主要來自背景噪聲與脈沖噪聲.為驗證方法的有效性，在圖1的拓撲結構中，仿真時間設置為1 200 s，總的發射脈沖數目設置為循環前綴長與子載波數量的乘積.首先用randn函數生成一個噪聲序列，進而生成如圖2所示的配用電網的泛在業務盲區采集的實際噪聲波形圖，該通信系統中噪聲含量較為豐富.經過本文方法、文獻[1]方法與文獻[2]方法處理后，獲得的信號波形圖分別如圖3～5所示.去噪效果數據對比如表3所示，其中，去噪效果數據為單位時間內去除噪聲與實際噪聲的比值.

圖1 配用電網拓撲結構圖Fig.1 Topology structure of power distribution grid

圖2 通信信號初始波形圖Fig.2 Initial waveform of communication signals

圖3 文獻[1]方法處理后通信信號波形圖Fig.3 Communication signal waveform processed by reference [1] method

圖4 文獻[2]方法處理后通信信號波形圖Fig.4 Communication signal waveform processed by reference [2] method

圖5 本文方法處理后通信信號波形圖Fig.5 Communication signal waveform processed by as-proposed method

表3 去噪效果數據對比結果Tab.3 Comparison results of denoising effect data

根據表3的統計結果可知，本文方法能夠去除96%以上的噪聲，文獻[1]方法經過去噪處理后依舊存在大面積噪聲，文獻[2]方法雖然噪聲面積小，但噪聲存在區域較多，本文方法只有在峰值處才會出現一些細小噪聲.這是因為本文構建的子載波干擾分布模型綜合考慮了脈沖干擾幅值影響，通過設置合理門限值，提高去噪效果，抑制干擾.

通信的最終目的是確保接收端準確接收到業務數據，故本文在三種不同干擾抑制算法下，對比了接收端星座圖.理想情況下星座圖中的每一個信號均為一個圓點，但由于在實際通信過程中會受到噪聲、脈沖信號等干擾因素的影響，導致星座圖中的每個信號成煙花式散射分布，設發送端發送數據的信噪比為23 dB，OFDM子載波數為64.圖6～8分別為三種算法通信接收端星座圖數據.

圖6 文獻[1]方法通信接收端星座圖Fig.6 Communication receiver constellation of reference [1]

由圖6～8可以看出，本文方法通信接收端的星座圖區域劃分更加明顯，表明該方法業務接收成功率較高.這是因為該方法的干擾抑制效果較好，提高了通信性能，確保接收端能夠獲取更多業務數據.

要想恢復配用電網泛在業務盲區的通信能力，必須對信號功率大小進行測試.子載波數量和循環

圖7 文獻[2]方法通信接收端星座圖Fig.7 Communication receiver constellation of reference [2]

圖8 本文方法通信接收端星座圖Fig.8 Communication receiver constellation of as-proposed method

前綴長參數設置同表2，信號調制分別采用對比的三種方法，在不同誤比特率(BER)情況下，得到三種方法的通信信號功率對比情況如圖9所示.

圖9 不同方法信號功率對比Fig.9 Comparison of signal power using different methods

在誤比特率低于10-4時，三種方法的信號功率基本一致.整體而言，三種方法的信號功率與誤比特率成反比，但是本文方法的信號功率下降趨勢相較于對比方法更緩，表明該方法在BER水平較低情況下，信號傳輸功率差異較小，能夠獲得更大增益，提高業務傳輸效率.

4 結 論

加強配用電網通信能力建設，對經濟與社會發展均產生重要影響.因此，本文利用OFMD方法對配用電業務泛在盲區的通信子載波干擾抑制方法進行研究.仿真實驗表明，該方法可有效減少信道噪聲，提高接收端接收業務的成功率，改善業務通信能力.除本文提出的方法外，還要從全局出發，從不同方面優化電網通信性能，提高通信質量，確保配用電穩定，提高用戶滿意度.同時在OFDM系統中可嘗試其他類型的編碼方式，進一步改善算法性能.