劉 映，劉永笑，翟明岳

（華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，北京102206）

當(dāng)前，對于OFDM來說，一個(gè)非常熱門的研究就是將正交頻分復(fù)用技術(shù)當(dāng)成低壓電力線通信調(diào)制解調(diào)方式，因?yàn)閷τ贠FDM技術(shù)，其可以對低壓電力線信道的多徑效應(yīng)進(jìn)行抑制，還可以加入CP，進(jìn)而消除子信道間干擾（ICI）與符號(hào)間干擾（ISI）。

低壓電力網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)復(fù)雜的時(shí)變系統(tǒng)，這在很多實(shí)驗(yàn)測量中也得到了充分的證明。在低壓電力網(wǎng)絡(luò)中傳播的信號(hào)，會(huì)由于這種特殊的性質(zhì)，而使其產(chǎn)生很大的失真，甚至畸變。那么如何可以有效解決這個(gè)問題呢，使得接收端可以準(zhǔn)確地對信號(hào)進(jìn)行解調(diào)，那么就應(yīng)該取得信道狀態(tài)信息（CSI）。

1 對低壓電力線信道的特性分析

1.1 低壓電力信道的衰減特性分析

如上文所述，低壓電力信道的特性非常復(fù)雜，在其中傳播的信號(hào)不僅衰減大，而且具有很強(qiáng)的噪聲干擾。筆者對此進(jìn)行了實(shí)際的測量試驗(yàn)，測量得到0～16 MHz的低壓電力線信道于1 h中的2條衰減曲線，如圖1所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)所得低壓電力線通信信道衰減特性曲線

1.2 低壓電力線信道的噪聲特性分析

噪聲的產(chǎn)生和信道的結(jié)構(gòu)、負(fù)載等眾多因素是分不開的，而電力線信道恰好具有適于產(chǎn)生噪聲的各種條件。在通常情況下，電力線信道上的噪聲有很多種類型，比如窄帶噪聲、工頻信號(hào)異步的周期性脈沖噪聲等，這些噪聲對低壓電力線信道會(huì)產(chǎn)生不同的影響，這和它們各自的不同特性有關(guān)。因此，實(shí)驗(yàn)時(shí)要綜合考慮主要噪聲的干擾。

那么如何才能對這些噪聲進(jìn)行分析呢？首先要考慮的就是對噪聲的功率譜進(jìn)行分析，例如有一些噪聲可以將其作為白噪聲進(jìn)行處理，這類噪聲主要是高頻段上面的背景噪聲，還有一些是對通信系統(tǒng)產(chǎn)生的影響是較多的突發(fā)噪聲與周期性噪聲。因此，在仿真中，可以運(yùn)用周期性噪聲與白噪聲就噪聲實(shí)施建模。

2 低壓電力線信道模型介紹

2.1 簡化的低壓電力線時(shí)變信道模型

可以這樣說，一旦分析出了電力線信道所具有的主要信道干擾特性，就可以大致掌握其統(tǒng)計(jì)特性。比如在對不同區(qū)域電力線網(wǎng)絡(luò)信道中進(jìn)行數(shù)據(jù)的高速通信時(shí)的實(shí)驗(yàn)測定，可以得到諸如背景噪聲服從高斯分布的結(jié)論，這樣就可以得到低壓電力線基本參考模型，即使用時(shí)變線性濾波器來替代，這是一種通用模型。

2.2 對于低壓電力線多徑信道模型介紹

此種模型與電力線網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)具有緊密關(guān)系：不僅節(jié)點(diǎn)與分支沒有進(jìn)行匹配，同時(shí)節(jié)點(diǎn)又眾多，于是，信號(hào)的多徑傳播特性就被決定。再加以分析，可以得到如下模型：

式中，A（f，di）是路徑i的線路衰減；A是路徑長度di與信號(hào)頻率f的函數(shù)；N是最大路徑數(shù)；gi則是路徑i的衰減系數(shù)。

3 基于OFDM低壓電力線通信的信道估計(jì)算法研究

目前，主要有以下幾種信道估計(jì)算法。

3.1 盲信道估計(jì)算法

此種信道估計(jì)算法與傳輸符號(hào)的字符特性以及它的統(tǒng)計(jì)特性有關(guān)系。眾所周知，沒有大量的數(shù)據(jù)是很難獲得統(tǒng)計(jì)特性的?？紤]到信道上，這就要求信道是具有慢變特性，而電力線信道正好具有此特性。因此，就產(chǎn)生了二階矩盲信道估計(jì)算法。

通過實(shí)驗(yàn)分析，這種算法的計(jì)算量很大，而且具有非常慢的收斂速度，不適合應(yīng)用于實(shí)時(shí)通信，但是其獲得信道估計(jì)值的方法對于數(shù)據(jù)傳送速率的優(yōu)勢卻是無可替代的。

3.2 基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)算法

這種算法是通過對導(dǎo)頻符號(hào)的應(yīng)用所達(dá)到的。所謂導(dǎo)頻信息，就是在傳輸?shù)臄?shù)據(jù)里面插入一些已知的信息。在數(shù)據(jù)到達(dá)接收端之后，通過導(dǎo)頻符號(hào)的位置就可以對信道實(shí)施估計(jì)。通過長期的實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)塊狀和梳狀導(dǎo)頻是兩種最常見的導(dǎo)頻方式。而塊狀和梳狀導(dǎo)頻方式又具有各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢，前者把某時(shí)刻的全部OFDM符號(hào)均安排成為導(dǎo)頻，而后者是將導(dǎo)頻均勻地分布在各個(gè)OFDM符號(hào)里。限于篇幅原因，在此不加贅述。

3.3 基于判決反饋的信道估計(jì)算法

此算法對前面一個(gè)符號(hào)的信道估計(jì)值進(jìn)行合理運(yùn)用，對下個(gè)符號(hào)信道值進(jìn)行估計(jì)，即：

當(dāng)然，這種算法也有一定的缺點(diǎn)，其具有非常不穩(wěn)定的BER－誤碼率。而BER－誤碼率極易造成快速循環(huán)惡化的后果。如果考慮到信道的突變衰減，在算法的誤差擴(kuò)散方面，其具有很大便利。

3.4 LMS自適應(yīng)信道估計(jì)算法

這種信道估計(jì)算法是基于判決反饋思想。尤其在時(shí)變信道的應(yīng)用中，這種算法具有非常大的優(yōu)勢，它可以有效地進(jìn)行追蹤。RLS（recursive least－squares）算法與LMS（least meansquare）算法是它的兩種主要的算法。其中，后者已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，這歸功于其簡便的計(jì)算，而且性能穩(wěn)定，如圖2。

圖2 LMS自適應(yīng)信道估計(jì)算法

在圖2中，rm（n）代表著信道衰落之后的OFDM信號(hào)，與此同時(shí)Rm（k）是其頻域值。于是S＾（k）＝Cm（k）Rm（k）表示均衡值，Cm（k）表示均衡器系數(shù)。按照MMSE準(zhǔn)則，合理利用最陡下降算法，計(jì)算出系數(shù)的迭代更新公式如下：

式中，Lm（k）表示第m 次迭代的更新步長；E（k）＝（m）（k）－（k）表示誤差函數(shù)，通過訓(xùn)練序列可以得到Cm（k）的初始值。均衡系數(shù)Cm（k）和信道估計(jì)值之間具有倒數(shù)關(guān)系：

對于此算法，步長Lm（k）的取值是關(guān)鍵之處，與此同時(shí)取第m時(shí)刻均衡器輸入的平均功率是：

其步長伴隨著變化的接收信號(hào)發(fā)生改變，最終可以自適應(yīng)地進(jìn)行信道改變的跟蹤。

顯而易見，LMS算法具有更加穩(wěn)定的性能，且對時(shí)變信道的突變追蹤更加有效而且快速。因此，在低壓電力線OFDM通信系統(tǒng)中得到了更廣泛的應(yīng)用。和以上幾種算法相比，其優(yōu)勢不言而喻。它具有簡便的計(jì)算，降低了復(fù)雜度，可以有效保證信道的實(shí)時(shí)性。仿真證明它的誤碼率滿足通信要求，所以此種OFDM系統(tǒng)中低壓電力線通信信道估計(jì)方法是更為有效的。

4 總 結(jié)

綜上所述，低壓電力線通信信道，在比較長的時(shí)間中是具有慢變性質(zhì)的。通過觀察，對負(fù)載的改變?nèi)匀粫?huì)使得信道衰減具有突變。本文中，筆者列舉出了當(dāng)前最常應(yīng)用的幾種算法，并簡要分析了各種算法的優(yōu)劣所在，顯而易見，基于慢時(shí)變信道特性的LMS自適應(yīng)信道估計(jì)算法具有優(yōu)勢，它可以很容易地得到實(shí)現(xiàn)，而且使得電力線信道的利用率得到了提高。但是，如果應(yīng)用在實(shí)際中，還需要在算法的信道跟蹤性能等方面進(jìn)一步提升。

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