基于功率最小自适应正交频分复用的室内电力线信道模型

基于功率最小自适应正交频分复用的室内电力线信道模型

1正交频分复用技术随着人们对速度数据、视频、图像等带宽业务的需求的增加，电力线路作为一种广泛分布的宽带电话企业，不需要发送一条通道，能够结合方便的连接，提供高能量的宽带电话企业引起了人们的注意。但是电力线最初设计目的并不是用来传输通信信号,而是传输工频电能,因此它作为通信线路又存在许多缺点,如频率选择性衰落、噪声复杂多样、传输环境时变等。正交频分复用(OFDM)技术把实际信道划分为若干个子信道,将高速串行数据流分解为多路低速子数据流并行地在子信道中传输,其抗多径干扰能力强,频谱利用率高,并且可以使用基带快速傅里叶逆变换/傅里叶变换(InverseFastFourierTransform/FastFourierTransform,IFFT/FFT)处理,复杂度大大低于传统多载波系统。OFDM正是以这种特有优势应用于电力线通信中,成为低压电力线通信中有效通信技术之一。针对电力线信道的时变性,如果能够根据各个子信道的实际情况灵活地分配信息比特和发送功率,则能明显改善通信系统的性能,进一步提高频谱利用率。这种自适应分配技术已经在其他应用领域得到了大量研究。本文介绍室内低压电力线信道特性,建立相应的模型,详细阐述了一种功率最小化自适应OFDM比特与功率分配算法,最后结合信道模型对算法进行了仿真,并对不同速率下功率最小化算法与固定分配算法的误码率情况做了比较。2宽带网络信号压力电力线作为传统的低速率窄带(所用频率低于500kHz)通信媒体很早就已经出现了,但本文要讨论的是室内低压电力线信道在宽带(1~30MHz)范围内的信道特性——传输函数、噪声,没有讨论阻抗的影响。2.1多径模型的基本思想室内低压电力线信道物理上呈现出一种树状结构。发射机与接收机分别位于不同的树枝末端,从发射机到接收机除了直接路径外还有许多从直接路径不同位置延伸出来的分支。这些分支的长度不同,末端连接的设备(负载)也不同,并且这些设备随机的接入与移走、通电与断开都将导致末端所呈现的阻抗发生变化。由于信号在传播过程中会遇到不同长度的分支以及分支的阻抗不匹配,信号在这些不连续点会产生反射从而形成一个多径环境,导致频率选择性衰落。对此,忽略信道的时变性,文献提出了一种多径模型来表示信道的传输函数:式中:a0,a1,k是与线缆特性有关的衰减参数;gi是路径i的权值;di表示路径的长度;vp表示信号在线缆中的传播速度;L表示到达接收机的总路径数。2.2模型建立与仿真噪声的来源非常复杂,无法通过纯粹的分析推导来表达它的特征,所有关于它的分析都是基于测量得到的。图1是在运用数字存贮示波器取得时域噪声数据的基础上,采用Welch法进行谱估计得到的噪声功率谱图。可以看出低压电力线上的噪声是非白噪声——总体上低频段处噪声功率谱密度较高,窄带干扰明显。为进行仿真分析,必须建立噪声模型。总的来说,可以从时域和频域两个方面建立模型。鉴于仿真需要时域噪声数据,本文从时域方面建立模型。时域模型包括三个组成部分:有色背景噪声、窄带噪声和脉冲噪声。有色背景噪声实际上并不是平稳随机过程,但变化缓慢,可以在较长时间内保持平稳,因而可以用自回归(AutoRegression,AR)过程来模拟。均值为零的白噪声通过全极型滤波器即产生AR过程,如图2所示。滤波器传输函数H(z)描述为:模型参数由噪声源的方差σ2和滤波器系数{ia}组成。利用测得的时域噪声数据,运用AR谱估计的方法可以确定这些参数,从而反过来模拟仿真有色背景噪声。图3是仿真与测量的噪声功率谱的比较,其中实线与虚线是分别针对实测时域数据(与图1噪声功率谱相对应)和仿真时域数据,运用Burg算法进行50阶的AR模型谱估计得到的功率谱。可以看出,它们基本相似,并且与图1功率谱曲线的轮廓也很相似。窄带噪声部分可用如式(3)L个独立的正弦函数叠加来模拟:式中:每一个载波由它的频率fi、幅值iA(t)和相位ϕi来描述。幅值iA(t)在时间上既可以是常数,也可以是与调幅(amplitudemodulation,AM)广播信号相似的已调信号幅值。载波相位可以在区间[0,2π]上用随机数选择,并独立于时间。脉冲噪声通常持续时间短,出现概率小。自适应算法无法针对它的出现进行调整,所以仿真时我们没有考虑。3自适应ofdm系统的框图OFDM系统把电力线的频率选择性信道划分为若干个子信道,每个子信道都相当窄,衰落起伏不大,可以认为在整个子信道内都处于平衰落。另外,由于子信道窄,也可以认为子信道内的噪声功率谱密度不变。因此,按式(4)计算的各个子信道信噪比为一定值:式中:i为子信道号;SNR(i)为第i个子信道的信噪比;Hi(f)为第i个子信道的传输函数;Ni(f)为第i个子信道的噪声功率谱密度。自适应OFDM系统框图如图4所示,系统先估计出所有子信道的状况,然后自适应算法据此计算出各个子信道应分配的比特与功率,最后映射模块根据各子信道的比特与功率分配信息把输入比特流映射成调制信号,送入IFFT模块转换成已调信号。同样,接收端也需要根据相应的子信道比特与功率分配信息对信号进行解调,获得输出比特流。特别地,在室内低压电力线环境下,信道传输函数的对称性使得收发信机可以通过估计其反向信道的传输函数来获得正向传输函数,可大大提高信道估计的时间有效性。4自适应比特和功率分布算法4.1功率同化的特点OFDM自适应的本质就是根据一定的约束条件,优化子信道的比特与功率分配。根据约束条件与目标函数的不同,可分为速率最大化分配和功率最小化分配两种。速率最大化就是在给定误码率(BER)要求和总发射功率受限的条件下使传输比特率最大;功率最小化就是在给定误码率要求和总传输比特率一定的条件下使总的发射功率最小。基于以下原因:a)电力线通信必须达到相对较高的传输速率以满足用户的需要,特别是多媒体业务的需要——多媒体业务一般采用压缩算法,其传输速率相对固定;b)为减少对现有其他通信系统的干扰,要求电磁环境开放的电力线通信系统必须满足相关的电磁兼容标准,一个简单而又直接的方法就是降低发射功率。本文分析了一种比特率固定的功率最小化分配算法。4.2信号能量的比较这种功率最小化分配算法方案描述如下:在∑Nn=1nb=B的限制下,最小化∑Nn=1en(bn)。式中:nb表示一个OFDM符号中子信道n上需传输的比特数,bn∈Z,bn≥0,n=1,2,,N,N表示总的子信道数;B表示在一个OFDM符号中需传输的比特数;ne(b)表示在给定的编码方案与满足一定误码率要求的条件下子信道n上传输b比特所必需的能量数。假定ne(0)=0,在一个OFDM符号中,由于每个子载波的时间长度都一样,不同子载波间功率的比较与能量的比较是一致的,因此后面的论述对此不再区分。算法分为如下三个步骤完成。4.2.1子信道能量的测量a)计算各子信道的信噪比SNR(i),i表示子信道号,计算方法如式(4)所示。b)根据如下公式,计算每个子信道可传输的比特数:式中:Γ为信噪比差额,表示实际传输速率与理论传输速率的差额,但也可作为一个调整参数,它能直接影响第f步能量表的计算生成。在给定的B的情况下,不同的Γ将产生不同的信噪比。因此,一系列的Γ可以反映系统不同条件下的误码率情况。c)对向下取整得b(i),使每个子信道分配的比特数为整数。d)限制b(i)只取0,1,2,4,6,8,这是为了采用MQAM调制方式。e)根据最初分配的比特数,使用如下公式计算每个子信道所需的能量:式中:t(i)=SNR(i)/Γ。f)对每个子信道生成能量增量表,对第i个子信道,能量增量为:能量增量表见表1,表示在子信道i上传输1bit比不传输信息、传输2bit比传输1bit、传输3bit比传输2bit、……,所多需要的能量。在表中,行表示子信道,列表示调制比特数。由于仿真中最大只用8bit调制数,因而从8bit到9bit的增量设置成很大的值。另外,也限定只支持0,1,2,4,6,8调制比特数,其他的不支持。这可以通过如下平均的方法解决:假设对于子信道i,传输3bit比传输2bit多需要40单位的能量,传输4bit比3bit多需要50单位的能量,取它们的平均值45单位作为各自的能量增量值。这样,可以保证在子信道i从2到3分配了1bit之后,在下一次迭代中,还会分配到接下来的1bit。像上述方式一样,对所有可能的异常比特数进行平均之后就可以得到所需的能量增量表了。唯一的例外是在算法终止时,有可能最后1bit被分配到某个信道使其比特数属于不支持的范围,这可用后面的“最后1bit配置”算法处理。4.2.2最佳比特分布给定了初始比特分配后,下面的算法可以最优化比特分配,也就是在总传输比特率一定的条件下使总的所需能量最小。4.2.3evv形、evv、v、vv、bitev的计算a)检查是否存在由于最后1bit分配造成含有不支持比特数的信道。如果没有,则跳出以下步骤,比特分配结束;若有,则设该信道为v,计算∆ev(b(v))和∆ev(b(v)+1)。b)找出分配了1bit的所有子信道,将减少1bit所减少能量最大的信道记为i,得∆ei(b(i)),计算c)找出分配了0或1bit的所有子信道,将增加1bit所需能量最小的信道记为j,得∆ej(b(j)+1),计算d)若E1≤E2,i信道减1bit,v信道加1bit;反之,j信道加1bit,v信道减1bit。并做相应的能量分配调整。5小化分配算法结果参照文献的信道模型和2.2节中噪声建模方法,对功率最小化分配算法进行了仿真。使用的频段为0~25MHz,分为128个子信道,未使用信道编码。仿真中,依次设定OFDM符号调制总比特数B分别为128,256,512,768bit,也就是平均每个子信道调制比特数分别为1,2,4,6bit。图5是调制总比特数B为128bit时,功率最小化分配算法得出的比特与能量分配图,三幅子图分别是子信道的信噪比曲线、比特分配与能量分配数。可以看出,在分配了相同数目调制比特的情况下,信噪比高的子信道分配的能量少,信噪比低的子信道分配的能量高。这样做就是为了在确保满足误码率要求的情况下,使总发射能量最少。B分别为256,512,768bit时,算法得出的比特与能量分配图与图5相似,在此不再赘述。图6是不同速率条件下(B分别为128,256,512,768bit)功率最小化分配与固定调制(固定调制,即每个子信道的调制方式都一样)的误码率曲线比较图。与B分别为128,256,512,768bit相对应,固定调制分别取为BPSK,4QAM,16QAM,64QAM,相应的也就是每个子信道分配1,2,4,6bit,并且供调制用的总能量与功率最小化分配的总能量相等。由图6可以看出,调制总比特数较少时,功率最小化分配的误码率明显低于固定调制,但是随着调制比特的增加,它们之间的差距逐渐减小,以至于到总比特数为512(平均比特分配数为4)时,两者的性能差不多,而到了768(平均比特分配数为6)时,功