[发明专利]基于决策融合的电力线工频通讯信号检测算法

摘要

本发明涉及一种基于决策融合的电力线工频通讯信号检测算法，属于载波通信技术领域。本发明包括以下步骤：对实时的电力线工频通讯信号进行加权求和消除背景信号；对加权求和后的通信信号进行求导；对处理后的信号进行EEMD分解；测量各本征模函数频率；对保留的IMF进行阈值去噪，根据电网中的噪声有用信号和噪声信号能量分布,选择动态阈值对保留的阶数进行决策融合降噪处理；计算各阶IMF希尔伯特边际谱。本发明采用动态阀值进行决策融合降噪，同时能不断提高信号的检测性能，降低噪声干扰，提高信号传输进度。

主权项

1.一种基于决策融合的电力线工频通讯信号检测算法，其特征在于，包括如下步骤：S1.加权求和：由于电力线工频通信上行信号检测是在大背景中提取微弱电流，因此需要实时的电力线工频通讯信号进行加权求和抵消工频信号，利用下式计算：其中,I_A、I_B、I_C是电网中的三相电流，同时使信号增强1倍；S2.信号求导：经晶闸管的开关在工频电压过零点处产生的电流脉冲，每个脉冲含有一个极大值或一个极小值以及两个过零点，通过对其求导后，每个脉冲含有一个极大值，一个极小值和一个过零点；S3.EEMD分解：在原信号中加入均匀分布的高斯白噪声，填补原始调制畸变电流中部分尺度缺失，使待测的调制电流在不同程度上连续；减小模态混叠的程度，包括如下小步：S31：选定EEMD分解总次数与白噪声的幅值系数：S32：EEMD分解：在原调制畸变电流信号中加入幅值系数为0.2的高斯白噪声，对所得信号进行EEMD，得到n个IMF记为imf_j；S33：各自IMF获取：对原调制畸变电流信号添加的下一个白噪声序列重复上述步骤，获得各自的IMF；S34：计算剩余信号R_i,1：R_i,1＝x_i(t)‑imf_i,1(t)               (2)其中，x_i(t)为原始信号，imf_i,1(t)为混入第i个白噪声序列分解得到的第一阶IMF；把剩余信号R_i,1作为待处理信号进行EMD分解，依次获得imf_i,1，imf_i,2，...imf_i,j；S35：对所得结果求平均：其中，j＝1,2,…n,n为分解的阶数去除添加的白噪声，得到待测信号；S4.测量各IMF的频率：测量各本征模函数频率，通过傅里叶变换测量各阶IMF的频率，获取频率范围在150HZ～500HZ所对应的阶数；S5.对保留的IMF进行阈值去噪：选择动态阈值对保留的阶数进行决策融合降噪处理；所述动态阀值公式为:其中，Z为动态阀值，n为150HZ～500HZ频率分段个数，A₀工频通信信号基本系数，A_i为噪声信号系数，X_i＝(ρ_i‑ρ_si)，ρ_i是第i分段下的频率数据，ρ_si是第i分段下的无噪声频率数据；经过小波变换处理后得到的拟合波形和未处理前的拟合波形，有效地去除了配电网中的严重的谐波噪声；S6.计算各阶IMF希尔伯特边际谱：包括如下小步：S61：计算各阶IMF希尔伯特边际谱，将获取的IMF分量其中一个本征模函数分量记为：imf(t)；S62：经过希尔伯变换后的H[imf(t)]与原imf(t)分量组成解析信号，记为：式中，其中，瞬时角频率为H(ω,t)是振幅I(t)以灰度形式在频率‑时间平面上显示的希尔伯特谱；S63：对H(ω,t)在时间上积分，进而求得希尔伯特边际谱，根据得到的希尔伯特边际谱可以清晰的判断出调制信号所在的时域；S64：经计算，选择动态阈值对保留的阶数进行决策融合降噪处理，获取的各阶IMF希尔伯特边际谱，所得到的电力线工频信号和无干扰下的信号波形轨迹近似，有效地去除了配电网中的噪声。