變電站復雜電磁環境下的無線通信干擾抑制方法

婁佳，范超，孔文杰，王甜甜，方晴程，吳昊

（1.國網浙江省電力有限公司信息通信分公司，杭州 310000； 2.安徽繼遠軟件有限公司，合肥 230000）

引言

變電站內電氣設備多，電磁環境復雜[1,2]。通信的穩定性和實時性對于變電站的運行至關重要。無論是設備監測、遠程操作還是故障診斷，通信系統都需要具備高度的可靠性。要保證變電站中無線通信安全穩定地運行，將面對很多挑戰[3]。無線設備在通信的過程中會受到電磁干擾，這會導致傳輸失真等問題，針對這些問題，部分研究者也研究出一些解決通信干擾和噪聲抑制的方法。但是，在目前提出的方法中，通信鏈路的噪聲分析多數采用如高斯脈沖，方波脈沖等單電磁脈沖作為分析目標，復雜電磁環境中如雷電電磁 （lightning electromagnetic pulse，LEMP）脈沖，電快速瞬變（electrical fast transient，EFT）脈沖群等典型噪聲的解析函數未被建立。

因此，本文提出了一種獨立成分分析（independent component analysis，ICA）算法的變電站無線通信干擾抑制方法。第二節分析了雷電與EFT電磁脈沖對無線鏈路的影響。第三節提出了基于ICA算法的變電站干擾抑制方法并對提出了方法進行了驗證。第四節為結論。

1 變電站復雜電磁環境對無線鏈路的影響

電磁脈沖（electromagnetic pulse EMP）具有頻譜寬、輻射強度大、范圍廣等特點[4]。電磁脈沖在空間以輻射的形式傳播，屬于異常嚴重的電磁干擾源。其中，常見的電磁脈沖類型有LEMP脈沖、EFT脈沖群等[5-7]。為了有效地減少變電站內的干擾，本節以LEMP脈沖、EFT脈沖群為例，分析了復雜的電磁環境對無線鏈路的影響。采用圖像作為原始信號，對信號進行調制、加噪處理，最后進行解調，從而獲得輸出圖像。將借助這些輸出圖像，通過分析圖像的變化，分析不同電磁脈沖對圖像傳輸質量所造成的影響。這個分析過程將有助于優化無線通信鏈路的穩定性和質量。

1.1 LEMP電磁脈沖對通信鏈路的影響

現實生活中，雷電放電產生的雷電電磁脈沖與地表甚至地質結構有關，將大量觀測數據進行比較，發現雷電電磁波波形極不規則，每一幅都各不相同，具有很大的偶然性和隨機性。但依舊能發現其中的相似點，比如其波形上升前沿都極為相似，非常陡峭，只需非常短的時間即可達到峰值；而波形尾部則趨于平緩。由此，通?？梢杂脙蓚€電流或電壓參量組成的數學表達式來描繪LEMP波形圖，表達式為:

依據國家標準GB 50057-94《建筑物防雷設計規范》所定義的雷擊參數[8]，在本文中選擇了國家標準所推薦的雷電試驗波形1.2/50（μs）來構建LEMP模型以進行詳細分析。盡管這一模型與實際雷電波形并非完全相符，它僅僅是理想化的單次脈沖波形，但其主要特性仍然保持一致。

取波頭τ1=1.2 μs、波長τ2=50 μs，又因為τ1=3T2，τ2=T1ln2，據此可得：

將式代入式得：

將式進行傅氏變換可得出雷電電磁波的頻譜函數：

取雷電電磁波的振幅頻譜圖為u（ω），則有：

單個雷電電磁脈沖波形如圖1所示，GB 50057-94規定：雷電波波形峰值點橫坐標為tp，波尾半峰值點橫坐標為tm，0.1倍峰值點與0.9倍峰值點連線的延長線與峰值切線的交點的橫坐標為t0，雷電波的波頭時間τ1=tp-t0，半峰值時間τ2=tm-t0，如圖1（b）所示。一般的雷電波波形就是用τ1/τ2（μs）表示的。

圖1 單個LEMP脈沖波形圖

圖2是雷電電磁脈沖的頻譜圖，從圖中可以發現LEMP的振幅分量主要集中在（0～200）kHz范圍內，在此區間內振幅隨頻率的增加迅速下降到峰值的8.378 %，200 kHz后振幅變化趨于平緩。

圖2 LEMP頻譜圖

在無線通信鏈路中添加LEMP干擾信號，解調得到被干擾圖像如圖3所示。圖中出現大量毛刺，無法辨認，解調后的誤碼率為0.487 0。

1.2 EFT電磁脈沖對通信鏈路的影響

電快速瞬變脈沖群屬于寬頻帶高干擾信號[9]，是電磁干擾源的一種。電快速瞬變脈沖群由具有特定電壓幅值、上升時間、脈沖寬度以及重復周期的單脈沖組成，其持續時間有限，形成振蕩或呈數量有限且清晰可辨的脈沖序列。根據IEEE和IEC標準，常使用雙指數函數來描述仿真電快速瞬變的測試波形。對于5/50 ns波形而言，其函數方程可以表示為：

比例系數k=1.269 94，波前系數τ1=4.5 ns，波長系數τ2=52.6 ns。單個EFT脈沖波形如圖4所示，EFT脈沖群波形如圖5所示。

圖4 單個EFT脈沖波形圖

圖5 EFT脈沖群

對式進行拉普拉斯變換得：

令s=jω，把k，E0，τ1，τ2的值代入式，繪制Bode圖，如圖6所示。

圖6 EFT頻譜Bode圖

根據國際標準IEC 61000-4-4和國家標準GB/T 17626.4的規定，EFT脈沖群如圖5（b）所示。

從Bode圖可以看出，EFT脈沖群干擾波形的頻譜主要在100 MHz之內，很小的電快速瞬變脈沖群就會對電路運行產生很大的影響，因為它高頻部分的能量雖不大，但輻射能力卻很強。

將EFT脈沖群干擾信號引入無線通信鏈路后，通過解調過程獲得的被干擾圖像呈現于圖7中。這幅圖像表現出大量的斑紋遮蔽，導致圖像內容難以辨認，同時誤碼率高達0.461 3。

圖7 被干擾圖像

2 變電站無線通信干擾抑制方法

在變電站內部，電磁環境的特點極為復雜且多變，各類電磁干擾問題時有發生。這些干擾會與信號的接收設備發生耦合，對信號產生影響。ICA算法目前常用于語音識別、圖像處理、機器人控制、通信信號處理等領域。為了應對上述挑戰，本節提出一種基于ICA的無線網絡設備電磁干擾識別與抑制方法。

2.1 基于ICA算法的無線通信干擾抑制方法

基于ICA算法的變電站干擾抑制方法旨在針對不同干擾情景進行獨立分析，以識別干擾源并采取措施進行抑制。相應的原理示意圖如圖8所示。

圖8 基于獨立分量分析算法的無線網絡設備抗干擾方法

圖9 正弦脈沖干擾

圖中虛線所示為基于ICA算法的無線信號電磁脈沖噪聲分離模塊。為了使加噪傳輸信號中的各分量相互獨立，方便噪聲分離，通過接收兩路相互線性無關的加噪信號來組成新的加噪信號，通過去中心化、白化、求解分離矩陣、頻譜分析、對比通信信號報頭，就可以得到分離出的干擾信號和原始傳輸信號，再將干擾信號進行數字濾波。無線信號傳輸中，無線網絡設備會受到站內穩態和瞬態空間電磁干擾影響，導致信噪比降低和誤差率提高，甚至造成無線通信異常。在信號接收端設立兩根天線（天線2和天線3），利用獨立分析分析算法處理兩組時域接收信號，實現干擾識別和抑制。

無線網絡設備將信號傳輸至接收終端或云平臺時會受到站內空間電磁場EP的干擾，造成信噪比降低和誤差率提高，甚至出現無線通信異常和中斷。此時，天線2和3接收到的信號是原始傳輸信號和空間電磁場干擾信號的疊加。本文提出了基于獨立分量分析算法的無線網絡設備抗干擾措施，其具體步驟為：

步驟1：對兩組同步接收信號中心化和白化處理；

為了簡化獨立分量的提取過程，采用白化處理消除觀測信號間的關聯性。因此，需要尋找一個B(t)信號的線性變換，如式：

式中：

Z（t）—原始信號經過白化后的白化向量；

P0—白化矩陣；

Λ—信號B（t）的協方差矩陣CB的特征值矩陣；

U—信號B（t）的協方差矩陣CB的特征向量矩陣。

數據的白化處理能大大增強算法的收斂性。若觀測信號的個數比源信號多，經過白化后觀測信號數目能自動減少到與源信號同維。該方程式也是本抑制策略的預處理，它可以降低混合矩陣的自由度，例如N×N混合矩陣A，其白化后其自由度將減小為N×（N-1）/ 2。它也可以減小混合矩陣A的維數，提高后面迭代收斂速度，改善整個策略求解過程。

步驟2：采用ICA算法處理兩組處理，通過不斷迭代直至其收斂；

設一個隨機的初始權矢量W，其維數等于需要估計出的分量個數m將白化向量Z（t），初始權矢量W帶入式進行迭代計算：

式中：

W1，W2—迭代過程中W的中間變量；

W*—W一次計算的新矢量；

WT—矢量W的轉置；

p—矩陣的第p行，是正整數且屬于[1, m]范圍；

j—矩陣中的第j列；

g—非線性函數，可取g1(y)=tanh（y），或g2（y）=yexp（-y2/2），或g3（y）=y3；

m—初始權矢量W的維數。

在每次迭代計算后檢驗W是否收斂，若滿足式任一條件則表示收斂：

式中：

q—規定收斂值。

步驟3：通過頻譜分析以及對比通信信號報頭，從而在混合信號中識別空間干擾信號和原始傳輸信號。

步驟4：再進行數字濾波，實現干擾抑制。

2.2 仿真與分析

為了對所提出的干擾抑制方法進行驗證，分別對受正弦干擾、EFT干擾、浪涌干擾的無線通信信號進行處理。圖中第一列為原始的圖像，受到正弦干擾后變成第二列所示的正弦脈沖噪聲干擾圖像。使用本文所提出的抑制方法對受干擾的圖像進行處理后，得到第三列的圖像?？梢钥吹剑雸D像的平滑度得到了有效的改善，基本上與原始圖像相同，并且除噪圖像字符也與原始圖像非常一致。

與處理正弦脈沖干擾類似，再對EFT干擾和浪涌干擾的圖片進行處理，得到的結果分別如圖10、11所示。

圖10 EFT干擾

圖11 浪涌干擾

為了更精確地衡量數據傳輸精確性，對受干擾和使用本文提出的方法處理后的圖片的誤碼率進行對比，得到表1。

表1 干擾抑制前后圖像誤碼率

從表1中可以看出，處理后的圖像的誤碼率明顯降低，再次驗證了本文所提出的方法的有效性。

3 結論

本文提出了一種針對變電站復雜電磁環境下，基于ICA算法的無線通信干擾抑制方法。分析了變電站中LEMP電磁脈沖和EFT電磁脈沖對無線鏈路的影響，使用提出的方法對變電站的無線通信信號進行了處理，在混合信號中識別空間干擾信號和原始傳輸信號，進而針對分離出的信號進行數字濾波，實現干擾抑制。明顯降低誤碼率，誤碼率抑制率高于99.3 %，可以改善變電站通信系統的可靠性和穩定性。