电力宽带通信网应用

电力宽带通信网应用（精选八篇）

电力宽带通信网应用 篇1

在20世纪90年代初兴起的宽带电力通信, 是在1Mbps以上通信速率、在2~30MHz之间的带宽限定的电力线载波通信。在这一技术中, 把将原有的电力线网络改装成电力线通信网络, 不需要重新布线, 现有的配电网配置上PLC终端、中继、局端设备及附属装置, 插座被转化为信息插座。通过电力线路这一技术构建高速因特网, 使“四网合一”最终实现, 能够完成多业务如视频、语音和数据等的承载。把电源插头插上终端用户就能够接入因特网, 进行电视频道节目的接收、打电话等。

二、发展历程

国内外目前主要有两大阵营美国和欧洲, 在智能电网和智能小区上的应用是美国主要研究的方向, 在Internet高速接入网方面的应用是欧洲的主要研究方向。我国在这一技术方面的研究起步比较晚, 但是有较快速度的发展。 (1) 中国电力科学研究院1999年5月对相关技术开始进行开发研究, 并且和韩国KEYIN公司2000年在华北电科院宿舍和电力大学进行测试, 测试结果为1Mbps速率。 (2) 中电飞华2002年在北京建立了三个Internet网试验点, 采用具有良好的稳定性和速度的电力线接入方式。 (3) 国家电力调度通信中心电网调度自动化系统在2003年被研发出来, 在理论上为开展国家智能电网打下了基础, 而且同年对低压配电网电力线高速通信技术进行了研究。 (4) 2005年对电力线通信宽带接入系统进行了完善。国家电网公司和Intellon公司与DS2公司这两大国际厂商进行了全面的合作, 在国内多个省市中基于DS2方案的AMI系统已经被成功试用。 (5) 国家电网公司在2009年5月对坚强智能电网的发展进行了规划:坚强智能电网的发展在2009-2010年进行规划试点;全面建设是在2011-2015年, 对城乡配电网和特高电压网加快建设;统一的“坚强智能电网”建成是在2016-2020年。

三、宽带电力线载波通信系统的应用现状分析

(1) 电力通信系统。该系统的接入通信的主要手段是宽带电力通信技术, 公网无线通信、中压宽带载波、光纤为补充接入通信手段, 对电力终端用户实现了采集与监控用电信息, 提供实时双向的通信通道给智能家居和智能用电管理。对智能化电力供应电力终端用户在使用的时候, 一方面能够与电网等企业随时进行信息的全面互动, 另一方面也能体验远程教育、IP电话、电力宽带上网、远程医疗、远程办公等信息服务。随同用电一起享用这些服务和资源, 快捷方便。 (2) 智能家居服务系统。智能电网中智能家居服务系统是用电环节的主要组成部分, 其组成包括用户交互终端平台和社区主站管理平台。电网和用户之间的互动通过家庭智能交互机顶盒或交互终端系统完成, 一系列特色服务得以实现如医疗、网络增值、配送、物业、查询等, 对家庭灵敏负荷进行功能控制和用电信心的采集如电冰箱、空调、电热水器等, 并建立家庭安防系统, 该系统集红外探测、烟感、燃气泄露、紧急求助于一体。智能电网技术的友好开放、灵活互动、服务多样、经济高效、先进性的特征在这个系统中得到了集中的体现。

四、系统中采用的技术

(1) 在传输媒介中, 与无线、电缆、光纤、电话线等相比, 电力线载波进行网络信息的传送, 不受无线环境影响和布线困扰。 (2) 信号调制手段。采用OFDM技术是主要的宽带电力线通信信号调制手段, 它的优势是适合高速数据传输、抗噪声能力强、频谱利用率高等, 是系统的核心技术。

五、技术优势

(1) 安装简单, 使用便捷; (2) 功耗低, 无辐射; (3) 稳定的传输; (4) 低成本组建, 不需要布线; (5) 广阔的覆盖范围。

六、结束语

通过上述内容对目前国内外宽带电力线载波通信系统的现状、实际应用效能、前景、相关技术有了初步的了解。随着不断发展的互联网, 剧增的宽带接入, 宽带电力线载波通信系统所具有的优势, 在未来将得到广泛的应用和普及。

参考文献

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论Ka频段宽带卫星通信应用 篇2

【关键词】Ka频段；宽带；卫星通信；应用

前言

近年来，随着人们生活水平不断提升，对通信领域提出了更高要求。在此基础上，Ka频段宽带卫星在研究者共同努力下正式面世，并凭借自身高通量、低成本等优势迅速击败同类产品，成为通信领域的佼佼者。通信市场改革趋势下，很多运营商开始引进Ka频段宽带，为用户提供更加优质的通信服务。

1、Ka频段宽带卫星通信介绍

Ka频段一般是指频率范围为30/20GHz，具有可用带宽宽，干扰较少，设备体积小等特点。在实践中，该频段能够满足高速卫星通信、HDTV、SNG等业务的需求，是卫星现代化发展的一种新型手段。在国际范围内，很多国家争相发展该项技术。上个世纪八十年代，日本发射的通信卫星是最早采用该频段的通信卫星。据相关数据统计发现，美国、加拿大等国家共发射了五十多颗将该频段为主的通信卫星。如美国在2012年7月份，发射的EchoStar-17卫星，容量高达100G[1]。而我国卫星通信产业起步相对较晚，目前采取以C、Ku频段为主的卫星系统。我国在“九五”研究项目当中，重点强调了Ka未来发展方向的研究。通过几十年的研究，在“天链一号”、“中星1A”等卫星中得到了应用，未来将会朝着更宽频带等方向发展。

2、具体应用

当前，全世界范围内都积极研究Ka频段通信卫星，以此来满足多种通信需求。具体来说，主要应用在以下几个方面：

2.13D电视与移动通信

在未来，广播电视将会成为卫星通信的主营业务，目前，C、Ku频段资源难以满足3D电视发展需求。而以大容量为优势的Ka宽带卫星系统成为3D电视直播的最佳选择。近年来，随着Inmsrsat-5建设，Ks频段卫星移动通信得到了进一步推广，美国Viasat公司研发出小型卫星移动系统，成为首例、且唯一的系统宽带系统，技术发展水平独占鳌头。

2.2高速宽带接入

目前，北美地区在互联网接入方面的研究成果较多，且在实践中得到了广泛推广，并与地面网服务比重旗鼓相当。全世界范围内，运营商为此进行了大量资金、人力投入，为成功接入做出努力，因此未来发展中，卫星宽带发展前景十分广阔。我国于2013年，正式发布了“宽带中国”的战略，并对未来八年的战略做出了详细的部署，充分说明了宽带战略将成为国家战略，成为公共基础设施的一部分。基于此，为Ka频段带来了更多发展机遇[2]。鉴于我国国土面积辽阔，光缆已经无法满足复杂地理环境的需求，加之光缆传输方式成本高等缺陷愈发突出。而推广Ka频段宽带卫星的推广能够有效降低成本，不断扩大我国宽带服务范围，实现宽带覆盖全中国的目标。

2.3民航通信

民航通信作为一项重要工作，美国在该方面引入了该频段，实现双向卫星通信服务，为空中与地面之间信息上传下达创建了有效途径。不仅如此，在实践中，通过VisSat卫星为乘客提供空中电视及WiFi服务。当前，美国联合大陆等公司在近400架飞机上为乘客提供了该项服务，并得到了乘客的一致好评。而我国机载通信事业尚未发展，受到民航安全及信号等诸多因素的影响，飞机在高空仍然存在信息孤岛等问题，难以实现自由通信，不利于我国民航事业的进一步发展。我国民航局在《方案》中，拟定自2013年至2016年，国内全部客机都将逐步实现卫星通信。

2.4应急通信

我国应急通信保障体系已经基本形成了系统体系，一些市县城市在该方面落实地很好。但是还有一些乡村地区并未实现全面普及，无法发挥应急保障体系积极作用[3]。因此将Ka频段宽带卫星引入到该体系当中，能够真正意义上构建乡、镇、村一体化、全方位通信网络，兼顾满足用户需求与灾害保障双重目标。在此基础上，能够显著提高农村农村的应急通信保障能力，减少自然灾害对人民人身及财产安全的损害。

2.5野外作业

我国地大物博，拥有丰富的资源，野外作业每天在全国各个地区进行，但是钻井、矿山及煤炭等工程作业存在一定危险性，特别是复杂地形地区，多数情况下无法实现良好的通信。很多施工地点没有卫星通信的支持。因此将Ka频段宽带应用到野外作业通信工作当中，确保工作人员能够及时沟通，提高野外工作有效性，降低危险性。

2.6军事通信

在新军事改革趋势下，战争形式发生了翻天覆地的变化，信息采集及通信传输逐渐在军事中占据着越来越重要的位置。目前，随着时代的发展，军事通信对于Ka频段宽带卫星的应用尚处于初级阶段[4]。针对军事特点来看，在实践中，主要利用Ka频段卫星容量大、终端小等优势，为军队的野外作业、空军指挥等提供通信保障，逐步建立多频段、功能全等一体化军用卫星通信系统。Ka频段宽带卫星通信的推广将成为未来一段时间内的主要任务和研究目标，还会在移动中继、新闻采集等领域得到推广。

结论

根据上文所述，作为科学技术发展的产物，Ka频段宽带卫星通信在突破传统卫星通信弊端的基础上，引入了先进技术，从根本上提高了自身应用性能，且降低了应用成本。就当前应用现状来看，Ka频段宽带卫星通信应用范围及水平仍然处于较低水平，还有待进一步完善。因此国家相关部门应给予适当的资金、人力等投入和扶持，加大研究力度，不断提高技术水平，满足时代发展需求，为通信产业快速发展做好铺垫，促使该项技术能够快速实现技术至生产力的转化，进而推进我国经济持续发展。

参考文献

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电力宽带通信网应用 篇3

一、宽带IP技术的网络平台

我国电力通信信息网所包含的网络服务终端有:广域网, VPN以及用户网等等, 其中电力通信城域网就是广域网的其中一个分支。广域网是中国所常见的一种网络模式, 广域网由中国网通公司管辖, 拥有中国信息网络平台的支持, 因此其机遇与发展前景更广阔。而宽带城域网则是广域网的一个重要体现, 是广域网的分支, 同时也是新时代的产物。

无论是在广域网、VPN, 用户网还是在任何电力通信城域网中, 宽带IP技术的发展都是网络终端进步与发展的必要前提, 是电力通信城域网的平台基础。随着宽带IP技术的发展, WLAN的出现, 电力通信城域网的实力日渐雄厚, 宽带IP技术的网络平台十分广阔。

二、宽带IP技术在电力通信城域网的应用

我国处于数字信息化中, 数字电力的发展是电力信息发展的核心, 因此如何建设一个适合电力工业自身发展与社会各界需求的网络结构, 则是未来发展的中心。在实现数字化的进程中, 采用先进的技术支持必定加快数字化的实现。

2.1宽带IP技术的应用

自助存取款终端自从问世起就向大家展示了其机动处理数据的能力, 特别是拥有较强的数据综合传输能力, 因起采用固定长度信元和精简信元而使交换快而灵活, 但其一直被视为通信技术的终点。

随着宽带IP技术的发展, 将COS映射到自助取款终端中, 将使设备成本提高百分之二十五。为了减少这种差异而研制出RFC1483, RFC1577等协议, 在此协议中, 自助取款终端将变成路由器专线出现, 既得到了QOS支持, 有可获得百分之九十五的带宽。

2.2以太网技术在城域网中的发展

成光传输网是骨干传输网与接入网络的汇合, 尽管网络的接入方式多种多样, 但一直需要一个十分可靠的传入传出网络终端进行承载, 而这个网络只能是DWDM系统上的。其作为城域网传输技术, 不能简单的将DWDM技术用于城域网中, 因此将其转变为服用波长为16波以上 (CWDM) 就可以正常运转, 而现在技术也可以实现273波。其中目前普遍应用的是以太网技术, 随着技术的改进与性能的提高, 许多以太网交换机长假在生产中保存了原有技能, 有采取多种方法定义与配置VLAN通信, 使之扩大容量, 增强备份功能。

三、宽带IP城域网应用的发展原则

1、发展性。Ip城域网采用国内外标准的网络技术, 可以与全国主干网络连接, 即着眼于现在的系统程序支持又面向将来的应用软件系统的发展, 具有良好的发展性。

2、安全性。作为网络信息交换平台, 必须具有严格的安全监管系统, 要采取系统保密措施和防范监管方法, 以保证用户安全和传输信息完整。

3、延展性。作为新时代发展的产物, 电力通信城域网必须具备强大的发展空间和储备力量, 才能在信息化, 数字化的当代社会中长期发展下去, 因此就要求IP发展具有将强的延展性, 提高宽带IP技术, 促进电力通信城域网中的应用的横向纵向共同发展。

四、总结

综上所述, 宽带IP技术在电力通信城域网中的应用是十分广泛的, 前景是十分广阔的, 这就要求我们广泛发展IP技能人才, 不断进行电力通信技术的突破创新。但因发展平台还在拓宽, IP技术的应用还不完善, IP城域网仍存在很多不足之处, 这就要求我们在不断加强城域网网络的同时兼顾网络的完善工作, 积极发展网络平台, 投身于研发与应用宽带IP信技术, 不断促进网络时代的发展与进步。

参考文献

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电力宽带通信网应用 篇4

在智能电网中, 由于配电设备众多, 造成电力线载波频谱资源日渐紧张。传统的宽带电力线通信通过正交频分复用技术 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) , 将可以利用的频谱资源划分为正交的子载波信道, 充分利用了空闲的频谱资源;然而对于授权的频谱资源, 大量的设备并没有充分利用, 从而造成了频谱资源的浪费。1998年由J.Mitola引入的认知无线电 (Cognitive Radio, CR) 已经大范围的应用在军事和蜂窝移动通信领域[1]。在军事上CR一般被部署成一个战术无线网 (Tactical Radio Network, TRN) 。为了更快的决策并得到更高的战术精度, TRN与网络中的其他无线电分享信息和分担计算任务[2,3,4]。在蜂窝移动通信系统中, CR技术可以充分利用授权频谱的闲置资源进行通信, 从而增加了频谱的利用率[5,6]。

与蜂窝移动通信系统类似, 宽带电力线认知通信系统的拓扑结构也面临着复杂的通信和计算任务、服务质量 (Qo S) 的挑战, 包括最优的功率消耗 (通信和计算) 、延迟、资源 (带宽) 和可靠性。本文将CR的技术引入宽带电力线载波通信系统中, 形成宽带电力线认知通信系统。

在宽带电力线认知通信系统中, 配电设备可以根据传送需要具有稳定性和自适应性。多输入多输出技术和OFDM技术是宽带电力线认知通信系统的一部分, 它提供高数据速率并可以克服电力线信道的多径衰落。基于CR的多输入多输出技术, OFDM物理层是用于实现该领域应用的理想选择, 因为它能够感知、适应和学习。

正交频分多址 (Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA) 是包括多个访问扩展的OFDM方案。OFDMA系统的优点有高数据速率和强健的多径衰落。由于这些优点, OFDMA成为了宽带电力线认知通信系统的主要多址技术[7]。基于OFDMA的宽带电力线载波通信网络的资源分配已有一些探讨[8,9,10,11], 但还没有基于OFDMA的宽带电力线认知通信系统资源分配的方案。因此, 本文提出了以资源和子载波分配的OFDMA为基础的宽带认知电力线载波系统。

1 系统模型

1.1 拓扑结构

一般的宽带电力线认知通信系统拓扑结构如图1所示。此系统需要由主节点在有限的时间内执行复杂的计算任务。主节点将计算任务划分为L个子任务, 然后分配这些子任务给K个从节点。主节点与每个从节点通过电力线载波通道通信会有噪声和衰落。分配给一个特定节点的子任务的数量, 可以通过该节点的计算能力, 主节点到该节点的距离及其信道质量, 以及总的可用功率进行估算。

1.2 OFDMA简述

OFDMA包括多个访问, 是OFDM调制方案的扩展。OFDMA系统发送的信号处理流程如图2所示[11], 其中N是子载波的总个数。发射机端先将需要传送的信号分到N个子信道传输, OFDM利用正交频域实现高数据率, 将一个OFDMA块或符号表示为X={X (0) , X (1) , X (2) , ..., X (N–1) }, 其中X (k) (k=0, 1, 2, ..., N–1) 是在QAM或PSK星座图中的一个复杂的值。在OFDM系统中, OFDM块中所有的N个子载波被分配到一个接收机;而在OFDMA系统中, N个子载波划分为K个接收机, 从而允许多个访问。

1.3 问题描述

正如前面所提到的, OFDMA建立在宽带电力线认知通信系统的物理层。在传统OFDMA网络中, 每个从节点或接收机分配N/K个子载波。在本文中, 分配给每个从节点的子载波的数目由一个资源分配算法确定, 取决于从节点或接收机到主节点的距离, 从节点的计算能力, 网络能力的限制, 信道方差和要求的可靠性等。其他参数, 如分配给各个从节点的计算负担和分配给每个环节的通信功率, 也是基于以上因素决定的。

如前所述, 认知宽带电力线通信系统的目的是用有限的资源实现Qo S的要求。为了做到这一点, 需要一个数学上制定的约束。本文将提出宽带电力线认知通信系统参数相关的数学模型。

2 通信系统优化模型

2.1 计算任务耗费功率

宽带PLC认知通信系统中的重要参数之一是总计算能力, 它被定义为从节点进行一定的计算任务所需的总功率。在数字电路中, 计算功耗主要分为静态和动态功耗, 第i个节点消耗的计算能力P (i) compute根据定义[3]可以得到数学表达式:

其中, Pstatic为静态功耗, 表明有多少功率在处理器泄漏;Pdynamic为动态功率约为计算任务, 其定义[5]:

式 (2) 中, a是计算密度, 也称处理器的参数, 常数;CL是负载电容;VCC是数字电路的电源电压;f是开关频率, 与计算负担有关。

其中a值大意味着该处理器具有大的电容, 需要为其储备更多的能量;f值大意味着需要更多位的变化, 更多的电容器进行充电和放电动作, 即需要更多的能量。

全部节点完成计算任务所需总功率的计算公式为:

2.2 通信耗费功率

宽带PLC认知通信系统中另一个重要的参数是通信总功率消耗。顾名思义, 这是一个主节点进行计算任务传递给从节点所需的总功率。这取决于的因素有带宽所需的数据传输速率和信道方差。上述因素之间的关系和通信所需的能量由Shannon定理给出:

其中d是最大可能的数据速率, B表示的总的可用带宽, Pcomm是所需的通信功率, σ2是信道噪声功率。

使用OFDMA调制方案, 将OFDMA的总带宽分成N个子带。分配给某一从节点的子载波数目是基于Qo S需求和资源的限制。假设mi是分配给第i个从节点的子载波的数目, 则分配给它的带宽为:

如果第i个从节点的通道方差为σi2, 那么所需的通信功率与取得的数据速率关系为:

其中Pcomm (i) 就是要实现第i个从节点的最大数据速率di所需的通信功率。因此用于通信的总功率为:

2.3 优化目标

综上所述, 用于通信和计算的总功率为:

本文的目的就是把子载波的数量分配给基于Qo S要求的一个特定从节点。从节点的子载波的数量也决定了分配给它的计算负担。宽带认知电力线载波通信的Qo S是:提高功率利用效率, 保证可靠的通信和高数据速率, 从而保证用户的Qo S。

3 资源分配方案

为了实现上述目标, 提出如下面最优化问题。

其中i=1, 2, …, k;E (·) 代表统计期望运算;ri为第i个链路的传输速率;accuracypercentage (ri) 为第i个链路的可靠性。目标函数是此系统消耗的总功率;约束1表示任一从节点所消耗的平均总功率都不应超过平均功率约束P0;约束2表明任一链路传输速率必须小于它可实现的最大数据速率, 即满足Shannon极限;约束3表明链路保持高可靠性才会没有数据丢失和重传的要求。

所提出的系统框图如图3所示。其中, 主节点开始发送一些已知的序列给从节点 (用户1, 用户2…) 时, 所有从节点分配的子载波数相等 (N/K) ;之后从节点估计信道特性 (信道方差和衰减系数) 和误码率的导频序列, 并通过控制信道将信息传递给主节点;主节点根据自适应分配给从节点的子载波数量, 通过求解优化问题来得到每个从节点的计算量和通信功率。优化问题可以通过使用任何非线性优化技术来解决, 本文使用了粒子群优化 (PSO) , 因为它可以更好的收敛到全局最优解[12]。

4 仿真结果

定义节电率为本文提出的子载波分配方案与传统子载波分配方案的功率差值比, 它可体现网络性能提高的情况。使用MATLAB仿真1个主节点以及从20~120个从节点情况。主节点和第i个从节点间的信道是加性高斯白噪声 (AWGN) , 其信噪比是由均匀分布U[20, 35]随机选择的, 网络总功率为20 W。主节点和第i个节点之间的距离由均匀分布U[2, 20]随机选择。在每个接收机的平均功率P0被限制为1 W。第i个从节点的静态功耗由均匀分布U[0.01, 0.10]随机选择。在一个OFDMA块的子载波数最大取1 024。通过计算的Monte Carlo统计数据, 被传送的106 bit映射为二进制相移键控 (BPSK) 。在仿真中, 我们研究网络的规模、计算密度a和开关频率f对的总功率和节电率的影响。

实验1研究了不同信道方差和计算密度 (a) 条件下, 从节点的数量对总节能率和功率效率的影响, 结果如图4所示。从图4中可以看出, 当a=0.15, 即使从节点的数目增加至120, 也可以实现节能。然而, 当a增加, 从节点的数量也在增加时, 没有得到正的节电率。这是因为, 根据式 (2) , 当a增加时, 电容值增大, 这样电容器需要更多的功率来进行充电和放电, 总功率就超过了20 W。

实验2仿真不同信道方差和开关频率条件下, 从节点数目对总节能率的影响, 结果如图5所示。从图5可以看出, 当增加开关频率 (f) 和从节点数时, 得到了正的节省功率。然而f增加, 意味着计算量也增加, 因此功率效率降低。

我们观察到, 与实验2相比, 实验1在有信道方差和无信道方差条件下总消耗功率的差异更加明显。因此, 计算密度 (a) 对总功耗和功率效率的影响更大。

5 结语

本文提出了一个基于OFDMA的认知宽带电力线子载波系统资源分配方案。性能仿真实验结果表明, 该方案提供了更好的功率效率, 并且随着节点的数目的增加, 功率效率的下降放缓。

参考文献

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电力宽带通信网应用 篇5

高级量测体系AMI (Advanced Metering Infras tructure) 与智能电网 (smart grid) 和智能家居 (smar home) 的快速发展对高速可靠的电力线数据通信提出了更高的要求。自适应正交频分复用AOFDM (Adap tive Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 技术为带宽受限的电力线信道提供了高效的数据通信解决方案。AOFDM中最为关键的参数就是准确的信噪比SNR (Signal to Noise Ratio) 。自适应算法如比特能量分配算法、turbo码解码以及信道均衡等算法都要求有准确有效的信噪比估计参数。

信噪比估计算法一般分为2种:第1种是数据辅助 (DA) 的估计方法 (data-aided estimator) , 该方法使用OFDM系统的同步帧或者导频来完成估计;第2种是盲估计 (blind estimator) 算法, 该算法建立在有用信号和噪声的统计特性基础上, 采用盲估计算法的系统效率更高, 然而其估计性能不如数据辅助的估计算法。上述2种算法适用于不同场合的通信系统。

单载波通信系统在加性高斯白噪声信道 (AWGN) 下有许多高效的信噪比估计算法, 比如最小均方误差 (MMSE) 算法、二阶四阶矩 (M2M4) 算法和最大似然 (ML) 算法等。这些算法在AWGN信道下大多可以直接推广到多载波的OFDM系统中。然而对于多径电力线信道而言, 频率选择性衰减、严重的电力线背景噪声和脉冲噪声使得以上算法的估计性能严重下降。对于OFDM系统的信噪比估计问题已经引起很多的学者关注[4,5,6,7]。文献[6]针对无线信道中的MIMO-OFDM系统提出了一种信噪比估计算法, 算法通过2段相同的前导序列来估计噪声功率和信号功率, 估计值在信噪比低于一定门槛时趋近于-3 d B。文献[7]为中压电力线信道提出了一种基于相位的信噪比估计算法, 同样在信噪比较低时估计效果不甚理想。本文提出一种适用于电力线信道的信噪比估计算法。该算法通过使用重复结构同步训练序列中的虚拟子载波或者保护边带的虚载波, 可以灵活地进行数据辅助估计或者盲估计, 使整个系统高效地完成自适应通信。由于虚载波中只含有噪声信息, 所以在频域计算接收信号的二阶矩就能很容易地推导出系统的平均信噪比。算法最多使用1个同步训练序列, 而且计算复杂度比经典的信噪比估计算法要低。

1 系统模型

1.1 OFDM系统接收机模型

本节首先介绍了基于电力线通信的OFDM系统模型。假设系统已经完成了完美的时间和频率同步, 并且循环前缀 (cyclic prefix) 足够长, 以抵消信道时延扩展使得系统没有码间干扰 (ISI) 和载波间干扰 (ICI) 。图1所示为自适应OFDM通过电力线信道的系统框图。

本文自适应OFDM系统中使用重复结构的训练序列作为前导码来完成同步和信道估计等计算。序列是由N个单位幅度的QPSK数据符号cm (k) 组成, 可以记作Cm=[cm (1) , cm (2) , …, cm (k) , …, cm (N) ], 其中N为逆傅里叶 (IFFT) 运算的长度, m (=0, 1) 表示第m个OFDM符号, k (=1, 2, …, N) 代表第k个子载波。本文以4段相等的训练序列为例, 序列满足:

由于没有ICI和ISI, 并且循环前缀比信道冲击响应要长, 在接收机完成了同步运算后, 频域的接收信号可以表示为:

其中, nm (k) 为服从零均值方差为σn2的复高斯分布;S为每个子信道上接收信号的功率;W为噪声的功率;Hm (k) 为电力线信道的频率响应, 由式 (3) 给出。

其中, hl (m T, τl) 为第m个OFDM前导符号在信道第l径上的增益系数, 满足;T为OFDM前导符号的持续时间;L为电力线信道多径的总径数。

1.2 电力线信道测量与建模

要得出可信的计算与仿真结果, 电力线信道的准确测量和建模十分重要。本文采用了基于传输线理论的自下而上的建模方法[8,9,10], 低压电力线信道网络拓扑、电缆和负载参数在典型的大学办公室环境实测得到。根据文献[8]的方法, 电力线网络拓扑被分割成若干个基本单元, 每个基本单元的传输函数可以由式 (4) 计算。

其中, Uel (n) 和Ul (n) 分别为第n个单元的接收侧与传输侧的相对电压, 其他参数与文献[8]中的定义一致。这样系统的总传输函数可以表示为:

图2和图3分别给出5条有不同传输函数的低压电力线信道的幅频特性图和相频特性图, 频率范围为10 k Hz~40 MHz。

噪声建模方面, 低压电网的噪声主要包括[1]:有色背景噪声、周期或非周期性的脉冲噪声和由空间耦合过来的窄带干扰。

实测中有色背景噪声变换相对缓慢, 所以自回归 (AR) 模型被用作背景噪声建模;脉冲噪声则使用服从泊松分布的模型。办公室环境下24 h实测电力线噪声见图4。

2 OFDM信噪比估计算法

基于上述OFDM系统模型和电力线信道模型, 对接收端第m个OFDM符号的信噪比估计可以表示为:

而每个子载波上的信噪比为:

最小均方误差 (MMSE) 的信噪比估计算法是以估计值误差与信道频率响应估计的正交性为基础, 其表达式为:

其中, Y (n) 、C (n) 分别为接收信号和原始发送序列的幅值, N为序列的长度, “*”表示共轭。

文献[6]为采用2段相等结构同步训练序列的MIMO-OFDM提出一种新的信噪比估计算法, 此方法可以扩展到SISO-OFDM系统中, 算法可表示为:

其中, Y (k, n) 为接收信号中第k+1个符号的第n个抽样的幅值;abs[·]表示取绝对值。

盲信噪比估计中经典的算法有M2M4算法, 算法对接收信号分别做二阶矩和四阶矩并化简, 该算法可以表示为:

其中, y (i, j) 为第i个接收符号的第j个抽样值。

本文提出算法用于数据辅助估计时采用系统的同步训练序列。本文使用的同步训练序列在时域上为4段相等的结构, 这样在频域上2个装载了数据的相邻子载波间有3个虚拟的子载波。对于有N个子载波的OFDM系统, 虚拟子载波如下:

而其余的子载波cm (4i) (i=0, 1, …, N/4-1) 为QPSK映射后的复数。这样接收信号的二阶矩可以写为:

等式右边的第1项可以化为:

其中, NL为数据子载波的数目。

第2项是虚拟子载波二阶矩的期望值:

所以基于虚拟子载波的OFDM平均信噪比估计可以写作:

同理, 在OFDM频域首尾两端的保护虚拟子载波可以用来进行信噪比的盲估计。假设系统频域cm (k) (k=0, 1, …, t-1) 和cm (k) (k=N-t+1, …, N) 为虚拟子载波, 而其他载波为QPSK映射的数据。这样可以由任意一帧不含有训练序列或导频的OFDM信号估计得到信噪比:

每个子载波的信噪比可以由平均信噪比ρ軃和信道系数得到:

从式 (16) 、 (17) 可以看出, 本文算法只需要计算接收端训练序列时域各点的能量, 然后求比值, 只需要N次乘法运算, 比经典信噪比估计算法式 (9) — (11) 更加高效, 因此更加适用于实际载波系统的硬件实现。同时由等式 (14) 、 (18) 可以看出本文算法的估计精度是受虚拟子载波的数目以及信道系统的估计精度影响。

3 仿真验证

信噪比估计算法的仿真采用了蒙特卡洛仿真方法, 进行10 000次的仿真计算。本文算法用作数据辅助算法时与经典的MMSE算法以及Boumard算法进行比较, 用作盲估计时与经典的M2M4算法做对比。系统参数如下:每个OFDM符号采用1 024个子载波, 循环前缀84个采样长度;前导帧包含2个训练序列, 其中本文算法利用第1个训练序列而Boumard算法使用全部的2个训练序列;在盲估计的系统中同样使用1 024个子载波的OFDM符号, 其中首尾共有102个子载波为虚拟子载波。

信噪比估计的性能分析对比在AWGN信道 (信道1) 和基于实测数据的低压电力线信道 (信道2) 中展开;算法的对比结果采用归一化均方误差值 (NMSE) 来对比:

其中, ρ軃为算法得到的平均信噪比估计, ρreal为真实的信噪比值, Ntimes为仿真次数。同样归一化偏差值 (NB) 也可以用来进行估计算法的性能对比:

对于每个子载波的归一化均方误差为:

图5所示为本文算法与Boumard算法、MMSE算法通过实测电力线信道的平均信噪比均值在数据辅助模式下的对比。仿真结果可见本文算法与Boumard算法在实际信噪比大于-5 d B的区间估计性能均好于MMSE算法, 但在实际信噪比低于-5 d B的情况下, 本文算法具有比其他2种算法更好的估计性能。在实际信噪比趋于-∞时, Boumard算法的估计值趋于-3 d B。

图6和图7所示为不同数据辅助算法的归一化均方误差和归一化偏差对比图。可见在实际信噪比较高的情况下本文算法与Boumard算法有近似的估计精度, 而在实际信噪比较低的情况下本文算法的误差要小于另外2种算法, 在-20 d B下算法的归一化偏差也很小。

图8和图9显示了不同算法在盲估计模式时的性能对比。图8所示为信噪比的估计均值对比, 图9为归一化均方误差对比。盲估计可以用在信噪比估计的跟踪模式或者其他对精度要求较低的场合。本文算法与M2M4算法在1个OFDM符号内均使用102个虚拟子载波, 算法在实测电力线信道中实现。可见在大多数情况下, 本文算法的估计精度要高于经典的M2M4算法。

图10所示为各算法在不同的信道下的归一化均方误差的对比。同其他算法相比本文算法在电力线信道和AWGN信道下均显示出较好的估计性能, 更加接近克拉美罗界。

4 结论

自适应OFDM为带宽受限的电力线通信提供了高效的频带利用率和更高速的比特率。准确并且灵活的信噪比估计算法是实现自适应OFDM的前提和基础。研究适用于电力线信道特点的信噪比估计算法对改善宽带电力线的通信质量有非常重要的意义。

本文针对电力线信道下自适应OFDM系统中的信噪比估计问题, 提出一种基于虚载波的算法。该算法使用频域中的虚拟子载波信息, 通过计算接收信号的二阶矩来完成信噪比的推导, 可以灵活运用于需要数据辅助估计和盲估计的情况。计算机仿真结果表明本文算法在实测电力线信道下有较高的估计精度, 同时算法复杂度相对较低, 是一种适用于实际系统的信噪比估计方法。

摘要：首先介绍了基于电力线通信的正交频分复用模型, 并进行了电力线信道和噪声建模。采用了具有重复结构的同步训练序列, 使得频域上2个装载了数据的相邻子载波间有3个虚拟子载波, 再利用虚拟子载波进行数据辅助估计;采用正交频分复用系统频域首尾两端的保护虚拟子载波进行信噪比盲估计。仿真结果表明:进行数据辅助估计时, 如果实际信噪比较高, 所提算法的精度和Boumard算法相近, 否则所提算法的精度高于最小均方误差 (MMSE) 算法和Boumard算法;进行信噪比盲估计时, 多数情况下, 所提算法的精度高于二阶四阶矩 (M2M4) 算法。

电力宽带通信网应用 篇6

2014年10月14至15日, 中国电力科学研究院在京组织召开用电信息采集系统低压电力线宽带载波通信技术标准研讨会, 来自国家电网公司系统及制造厂商的30余名技术专家参加了此次会议。

会议听取了中国电力科学研究院计量所关于低压电力线宽带载波通信单元技术规范、检验规范及通信协议的汇报, 与会专家对宽带电力线载波通信设备技术要求、工作频带划分、编码方式、报文结构等内容进行了深入讨论, 并提出要进一步完善互联互通、系统级测试等试验方法, 明确了下一阶段工作计划。

用电信息采集系统低压电力线宽带载波通信技术标准是国家电网公司下达的2014年度企业标准制修订计划任务, 由中国电力科学研究院、国网河南省电力公司等单位承担。中国电力科学研究院计量研究所已完成可研分析、技术选型和系统测试等工作, 并牵头组织完成技术标准初稿的制订。该标准由用电信息采集系统宽带载波通信单元技术规范、检验规范和通信协议3部分组成, 主要目的是为解决用电信息采集系统宽带载波通信设备不兼容、方法不统一、设备无法互联互通的技术问题。该标准将实现用电信息采集设备与智能电能表间数据的高效、安全、可靠传输, 全面优化提升用电信息采集系统性能指标, 为依托用电信息采集系统开展双向互动服务、远程费控、在线监测等业务提供技术支撑。

军事通信中超宽带技术的应用分析 篇7

一、超宽带的基本内容及特点1.1超宽带技术的定义

超宽带技术是指利用在军事通信中以极低功率在短距离内快速传输数据的一种无线技术。

1.2超宽带技术的特点

超宽带技术是军事通信中最具有作用的通信技术。超宽带技术具有扩频通信功能, 在接受信号上是比较高技术的功能了, 还利用无线短波进行传输数据功能, 可以以最快的速度传送数据的完整性等作用。超宽带技术发源于以100多年前的波波夫与马可尼发明无线电报时代, 当前, 超宽带技术已经运用在军事、灾难救援等方面上[2]。

1.2.1传输速度快

如今, 超宽带技术是以1Gbps以上的速率进行传输, 远比传统的无线通信快的多。传统的军事通信频带很窄, 传输速度很慢。

1.2.2信号强度较强, 穿透力好

超宽带技术采用激励天线直接对发送信号的一方发送电波, 从而直接减少了消耗的电量。

1.2.3定位精确度高

因为超宽带技术采用极短窄的脉冲, 所以在时间上和空间上都使发送的数据及文件不容易重叠, 从而实现超宽带技术的识别能力。超宽带技术还可以在室内和室外进行定位追踪与导航功能, 它精确的距离可以缩小到厘米, 而且在超宽带技术的费用上也远远低于其他的定位系统成本[3]。

1.2.4保密性

我国在军事通信方面具有相当严格的保密要求, 而超宽带技术刚好满足了在我国军事通信中的要求。在超宽带技术的发展下, 它所传输的数据或文件对窄带系统的辐射是很小的, 甚至没有。所以, 在UWB中是很难检测出有文件或者数据的传输信号。

二、超宽带技术在我国军事通信中的应用

由于超宽带技术具有传输速度快, 信号强度较好, 穿透力较强, 定位精确度较准, 保密性等作用, 所以, 超宽带技术在我国军事通信中具有广泛的应用。而且, 超宽带技术是应用以军事方面较早的方面, 还运用在抗灾救援当中。因为超宽带技术具有特殊的作用, 例如, 战术组网、保密数据、定位追踪、定位导航等作用[4]。

衡量一个军事通信技术的好坏就是衡量一个军事通信中的超宽带技术的优劣, 然而在超宽带技术的发展进步的时代, 超宽带技术具有非常多的特性, 例如, 耗能少、成本低、保密性强、定位精准、灵活性较好、传输速度较快等特点。

三、超宽带技术的发展

近几年来, 超宽带技术发展在各个领域上都已经收获了重大的表现成果。所以, 目前超宽带技术已经慢慢走近了商业时代。国外已经从超宽带技术的应用潜力和面临的未来挑战进行研究了, 从而想在传输距离上、传输时间上、传输的内容上进行研究。

四、结语

在超宽带技术发展迅速的时代, 超宽带技术已经应用的领域也越来越多了。但是在超宽带技术上也存在着很多的不足与优点。但是, 超宽带技术在军事通信中做出了重大的贡献, 要想超宽带技术继续发挥作用, 我们应该从超宽带技术的传输距离上、传输时间上、传输的内容上等进步, 才能更快地带动我国军事通信上的方便与快捷。

摘要：文章主要根据在军事通信中的超宽带技术的使用和超宽带技术的发展趋势, 分析在我国军事通信中的作用以及超宽带技术所面临的问题, 然而在我国军事通信中的超宽带技术中提出对策。为我国军事通信中的超宽带技术提供了重要线索。

关键词：军事通信,超宽带技术,发展现状及未来前景

参考文献

[1]何翔宇, 吴昊博, 陈超.空间信息系统通信干扰仿真研究.装备指挥技术学院, 2010 (05) :101-102

[2]韩星哗, 王宇翔, 徐文婷.军事通信抗干扰工程发展策略研究及建议.中国工程科学, 2010 (10) :45-49

[3]姚富强, 苟彦新.通信系统中抗干扰技术的研究.科技广场, 2009:51-52

浅析未来宽带通信业务的应用与验证 篇8

关键词：分布式,远程测试,虚拟仪器,IMT-Advanced

1 应用业务的分类

从用户享用的带宽来考虑, 可以分为窄带业务和宽带业务。窄带业务是指通过传统的时分交换网络提供的一系列业务, 主要是语音业务, 其次还有电路出租业务如DDN专线, 以及由语音拨号和窄带专线接入方式提供的因特网业务。宽带业务是指当用户通过高速接入方式 (比如:以太网、xDSL等方式) 接入因特网时产生的一系列业务, 包括宽带接入业务、宽带增值业务以及宽带网上应用业务。

宽带接入业务也就是基础信息服务, 涉及宽带接入技术和宽带认证技术。宽带增值业务是介于Internet接入业务和IP网上应用业务之间的一类业务, 包括IP VPN、IP组播、内容传送 (CND) 、宽带拨号端口批发等。宽带网上应用业务是以IP网作为下层承载网, 通过相关的业务服务器或网关提供的业务, 如宽带IP VOD业务、宽带视频业务、网络游戏、多媒体内容服务、股市直通车、IP电话业务等。

2 宽带无线通信业务应用分析

近年来, 无线宽带网络技术飞速发展, 3G和LTE技术已开始逐步走向成熟。随着无线通信的传输能力越来越强, 更多的业务需求随之而来, 用户已不再满足于现有语音网络的“听见”, 他们更希望能够随时随地的“看见”。因此, 视频类业务逐渐成为高带宽无线网络的特色和代表业务。下面简要介绍3G和LTE的业务分类。

2.1 3G业务

目前, 3G业务基本可以分为一下几种[1]:

(1) 基本电信业务, 包括语音业务、紧急呼叫业务、短消息业务;

(2) 补充业务, 与GSM定义的补充业务相同;

(3) 承载业务, 包括电路型承载业务和分组型承载业务;

(4) 智能业务, 从GSM系统继承的基于CAMEL机制的智能网业务;

(5) 位置业务, 是与位置信息相关的业务, 如分区计费、移动黄页、紧急定位等;

(6) 多媒体业务, 包括电路型实时多媒体业务、分组型实时多媒体业务、非实时存贮转发型多媒体消息业务等。其中, 电路型实时多媒体业务是在电路域上实现的多媒体业务, 主要使用H.324/M协议实现;分组型实时多媒体业务是在分组域上实现的多媒体业务, 主要使用SIP协议实现;非实时多媒体消息业务, 又称MMS, 属于短消息业务的自然发展, 它使用户可以发送或接收由文字、图像、动画、音乐等组成的多媒体消息, 为了保持互操作性, 它必须兼容现有的多媒体格式。

2.2 LTE业务

作为新一代宽带无线接入技术的主流技术, LTE在网络能力和成本上都较3G有着明显的优势。在TD-LTE网络发展初期, 由于网络终端主要为类似于USB数据卡和CPE等形态, 业务主要就是满足无线上网的需求。

TD-LTE网络发展期的阶段, 网络覆盖开始扩大, 终端类型也由单一的上网卡逐步推广到智能手机、平板电脑、行业终端等。此时, 将会为用户提供大量的高带宽的多媒体视频应用, 为个人、家庭、企业带来更新的用户体验。包括高清视频通话、移动视频监控、即摄即传、远程教育、无线视频会议和动态电子商务等等。

TD-LTE大规模发展阶段, 这个阶段是TD-LTE发展的成熟阶段, 网络覆盖基本到位, 终端涵盖上网卡、CPE、智能手机、行业终端等各种类型。此时, 将会全方位提供包括视频、语音和数据业务在内的各类型通信业务, 成为业务承载的主导网络。

3 网络服务质量 (QoS) 评估与业务性能评价

一般情况下, 我们一直用Qo S体现网络性能, 主要包括时延、抖动、丢包率以及吞吐量等。但随着多媒体技术的发展, 下载视频、使用视频会议、上传图片或视频的用户日益增加, 这就要求服务供应商更注重服务质量, 仅仅从运营商的角度测试网络性能是不够的, 需要从用户的角度对各种多媒体业务进行评估。也就是所谓的QoE, 它体现终端用户的满意度。QoE与QoS的关系如图1所示。Qo E的测量可以在网络边缘、机顶盒甚至用户终端进行, 为了提供实时的数据, 采用NR (No-Reference) 模型进行测量。

3.1 服务质量 (QoS)

QoS通常由网络的性能来衡量, 指标包括:

(1) 单向延迟。从包产生一直传送到目的地的时间。对于实时交互型业务可能只要几毫秒, 但对于视频点播业务就可能需要几分钟。

(2) 丢包。指某个节点产生了一个包, 但是由于网络的问题在接收端没有收到。它是导致差的QoS和QoE的首要原因。

(3) 抖动。即PDV (packet delay variation) , 包抖动是包延时与平均传输延时的差值的平均值。除了丢包, 抖动是导致业务质量下降的第二个原因。如果抖动严重, 操作就会超时, 从而导致通信过程中的丢包。通过防抖动缓冲器可以缓和一定程度的抖动, 减少质量的下降但是增加了时延。

3.2 用户体验质量 (QoE:Quality of Experience)

QoS指标忽略了用户的体验质量评估, QoE弥补了这个缺陷。QoE主要有两种测量方法:内容检测和基于网络的测试方法。前者在解码过程中通过QoE指标计算应用层服务质量水平, 有三种评估方法:FR (Full-Reference) 、RR (ReducedReference) 、NR。后者是根据没有接入解码视频流时数据包和网络的情况来预测多媒体质量。

评估QoE的指标可以分为两类:直接的和间接的。直接指标反应了用户对多媒体业务好坏的直接感受, 从各种类型的数据可以得到, 比如网络性能相关的延时、丢包率, 以及应用层决定的编解码器信息。

直接指标:

PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) , 它采用FR (Full Reference) 算法计算原始图像和接收图像像素的均方误差 (MSE) , 用分贝来表示。相似度高的图像会得到较高的PSNR。

SSIM (Structural Similarity) , 也是采用FR (Full Reference) 算法, 它综合了原始图像和接收图像的亮度、对比度以及图像结构的相似度, 弥补了PSNR的不足。

VQ M (Video Q u ality Metric) 仍采用FR (Full Reference) 算法, 比上述两方法有所提高。

MOS (Mean Opinion Score) , 包括时延、应用层上的抖动、通信过程中编解码器信息以及应用层上的丢包率。此种机制采用算术平均处理以获取系统运行状况的量化指标的主观测试 (意见分数) 。

间接指标不会直接影响多媒体内容, 但与多媒体体验密切相关, 相关指标如下:

开始时间:用户开始查询一个具体的节目或内容到接收该信息的时间。

响应时间:从用户发出执行命令到系统响应并且应答用户的时间。在视频会议中, 该项指标代表了互动程度。

同步传输:要求用户使用某种服务时, 所有参与者收到的信息是相同时刻的。

新鲜度:节目 (内容) 产生到用户接收的时间。对于实时的视频流, 用户可以尽快的了解内容。P2PTV对该项指标要求很高。

拥塞:与直接指标密切相关。

4 前景与展望

未来宽带通信业务将实现多业务的融合 (话音与数据、固定与移动、点到点与广播的会聚) 、宽带化 (具有端到端透明性) 、分组化、开放性 (控制功能与承载能力分离, 业务功能与传送功能分离, 用户接入与业务提供分离) 、移动性、兼容性 (与现有网的互通) 。除此之外, 新型业务性能的验证与评估, 网络的安全性和可管理性 (包括QoS的保证) 的研究也必将提升到一个全新的高度, 在技术实现与最终用户应用之间桥梁的运营商, 也必将在绚丽缤纷、动静相宜的未来业务中占有更加重要的地位。

参考文献

[1]3G时代移动通信业务发展趋势, 人民邮电报, 2005-07-14

[2]邓宇峰, 傅喜泉.用DIFFSEV MPLS流量工程保证NGN承载网的QoS[J].光通信技术, 2006, 31 (2) :60-63

[3]郝锋钢.IP QoS——IP网络的关键技术[J].中国有线电视[J].2000, 17:54-56