[发明专利]一种基于压缩感知的电力线信道估计方法

摘要

本发明涉及一种基于压缩感知的电力线信道估计方法，步骤如下：1)信号稀疏表示；2)数据压缩；3)压缩数据重构，接收端利用提取的电力线信道特征y，运用感知重构算法估计电力线信道的冲击响应h(t)，即可对电力线信道进行准确地信道估计。本发明方法针对电力线通信信道具备稀疏性，提出了一种基于压缩感知的电力线信道估计方法，该方法实现了对电力线信道有效评估，且具有较好的频道占用小、存储量少等特性；仿真结果表明，基于压缩感知的电力线信道估计方法使用了更少的导频信号和更少的存储资源，但是算法性能却要优于最小二乘信道估计算法，因此提出的算法具备更好的应用前景。

主权项

1.一种基于压缩感知的电力线信道估计方法，其特征在于：步骤如下：1)信号稀疏表示在时域上信号s稀疏性缺少情况下，通过投影把它变换到另一个时域得到稀疏信号x，并对信 号x进行有效压缩处理；整个变换域投影的稀疏化过程如式(1)所示；其中，s原始信号，是投影矩阵，x是s在投影矩阵上的投影，从而完成s的稀疏化；2)数据压缩设x(n)是ADC采样得到的N维数字信号，设该信号稀疏度为K，即仅有K个元素不为零，采用压缩感知技术对x(n)进行降维压缩到M维度，得到信号y，如式(2)所示；其中，y是被压缩后的信号，是合适的观测矩阵，x是稀疏信号，s为原始待压缩信号；3)压缩数据重构考虑能耗及效率，利用硬件在前端实现数据压缩，降低存储分析；因此，研究硬件后端的压缩数据恢复重构算法；基于以上压缩算法，被压缩信号的恢复重构可通过公式(3)求解最小0范数来实现；min_x||x||₀s.t.y＝φx    (3)式(3)中，x是稀疏信号，y是经过对x的观测后恢复的信号，0范数是指x中非零元素的个数；传统最小二乘信道估计通过发射与信道冲击响应等长的导频块，从而将发射信号与信道冲击响应的线性卷积转换为循环卷积，接收向量写为式(4)；y＝p*h+n    (4)式中*表示循环卷积；P为发送的导频信号，上式进一步写成式(5)；y＝Ch+n    (5)构造合适的导频信号后，在发端发射测试导频信号C，通过耦合器耦合到电力线上进行传输，导频信号通过电力线信道传输特性及电力线噪声的影响，在接收端通过耦合器接收到经过衰减且受到噪声干扰的导频信号；接收端接收信号由式(6)表示；接收端利用提取的电力线信道特征y，运用感知重构算法估计电力线信道的冲击响应h(t)，即可对电力线信道进行准确地信道估计。