] 如图3所示，在典型的电力线通信系统中，由于有色背景噪声、窄带噪声和与工频 异步的周期性脉冲噪声随时间变化缓慢，常归结为背景噪声。本发明的噪声采集设备通过 采集和分析，将背景噪声分离出来并存储其有效特征参数均值和方差。
[0080] 如图4所示，在典型的电力线通信系统中，由于与工频同步的周期性脉冲噪声和 随机脉冲噪声时变性强，当出现这些噪声时，功率谱密度会突然上升，数据传输会造成很大 的误差，常归结为随机噪声，通过与判决门限的对比将随机噪声频域数据分离出来。
[0081] 如图5所示，通过本发明提出的压缩感知（CS)方法针对随机噪声的稀疏性进行压 缩处理，只需存储少量的特征信息。
[0082] 仿真结果表明，本发明与目前的电力线噪声录制回放设备和脉冲噪声检测方法相 比，由于本发明综合考虑了采集数据量与处理时间的问题，对采集数据进行合理的压缩存 储，减少了存储数据所占资源，其有效性要远胜于电力线噪声录制回放设备和脉冲噪声检 测方法。
[0083]本发明实施例还提供一种基于压缩感知的电力线噪声压缩装置，该装置包括：采 集模块、分类处理模块、数据提取和保存模块；
[0084]所述采集模块，用于在电力线空载时，将电力线上的噪声通过耦合器进行强电隔 离和衰减，再采集电力线信道噪声。
[0085]所述分类处理模块，用于将所述采集到的电力线信道噪声分为背景噪声和随机噪 声两类；
[0086] 所述数据提取和保存模块，用于对所述背景噪声从时域进行特征数据提取并且存 储特征数据，根据观测矩阵对所述随机噪声从频域进行压缩感知处理并且将从处理后获得 的主要信息存储。
[0087]所述分类处理模块，具体用于对采集到的电力线信道噪声进行FFT变换，获得电 力线信道噪声的频域数据点，对所述频域数据点进行噪声的稀疏化处理，获得稀疏化的噪 声幅度；将稀疏化的噪声幅度与电力线噪声的采样点均值进行对比处理，若采集的噪声幅 度小于采样点均值，则归为背景噪声；若则，归为随机噪声。
[0088] 所述数据提取和保存模块，具体用于将分离出的背景噪声从频域表示经过IFFT 反变换到时域，从时域进行特征数据提取，所述特征数据包括其均值μ和方差S2,将所述 特征数据进行存储。
[0089] 所述数据提取和保存模块，具体用于采用满足满足Κ阶RIP(RestrictIsometry Property)有限等距性质的观测矩阵，即：
[0090]作~、+ ·根据所述采用的观测矩阵对所述随机噪声 3 从频域进行压缩感知处理，获得所述随机噪声的主要信息，将所述主要信息中幅值为零的 数据点去除，存储剩余有较大幅值的数据点。
[0091] 以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种基于压缩感知的电力线噪声压缩方法，其特征在于，该方法为：在电力线空载 时，将电力线上的噪声通过耦合器进行强电隔离和衰减，再通过噪声采集设备采集电力线 信道噪声；将所述采集到的电力线信道噪声分为背景噪声和随机噪声两类，之后，对所述背 景噪声从时域进行特征数据提取并且存储特征数据，根据观测矩阵对所述随机噪声从频域 进行压缩感知处理并且将从处理后获得的主要信息存储。2. 根据权利要求1所述的基于压缩感知的电力线噪声压缩方法，其特征在于，所述将 所述采集到的电力线信道噪声分为背景噪声和随机噪声两类，具体为：对采集到的电力线 信道噪声进行FFT变换，获得电力线信道噪声的频域数据点，对所述频域数据点进行噪声 的稀疏化处理，获得稀疏化的噪声幅度；将稀疏化的噪声幅度与电力线噪声的采样点均值 进行对比处理，若采集的噪声幅度小于采样点均值，则归为背景噪声；若则，归为随机噪声。3. 根据权利要求1所述的基于压缩感知的电力线噪声压缩方法，其特征在于，所述对 所述背景噪声从时域进行特征数据提取并且存储特征数据，具体为：3a)将分离出的背景 噪声从频域表示经过IFFT反变换到时域，从时域进行特征数据提取，所述特征数据包括其 均值μ和方差S 2,将所述特征数据进行存储。4. 根据权利要求1所述的基于压缩感知的电力线噪声压缩方法，其特征在于，所述根 据观测矩阵对所述随机噪声从频域进行压缩感知处理并且将从处理后获得的主要信息存 储，具体为：采用满足满足K阶RIP有限等距性质的观测矩阵，即：根据所述采用的观测矩阵对所述随机噪声从频域进行压缩感知处理，获得所述随机噪 声的主要信息，将所述主要信息中幅值为零的数据点去除，存储剩余有较大幅值的数据点。5. -种基于压缩感知的电力线噪声压缩装置，其特征在于，该装置包括：采集模块、分 类处理模块、数据提取和保存模块； 所述采集模块，用于在电力线空载时，将电力线上的噪声通过耦合器进行强电隔离和 衰减，再采集电力线信道噪声。 所述分类处理模块，用于将所述采集到的电力线信道噪声分为背景噪声和随机噪声两 类； 所述数据提取和保存模块，用于对所述背景噪声从时域进行特征数据提取并且存储特 征数据，根据观测矩阵对所述随机噪声从频域进行压缩感知处理并且将从处理后获得的主 要信息存储。6. 根据权利要求5所述的基于压缩感知的电力线噪声压缩装置，其特征在于，所述分 类处理模块，具体用于对采集到的电力线信道噪声进行FFT变换，获得电力线信道噪声的 频域数据点，对所述频域数据点进行噪声的稀疏化处理，获得稀疏化的噪声幅度；将稀疏 化的噪声幅度与电力线噪声的采样点均值进行对比处理，若采集的噪声幅度小于采样点均 值，则归为背景噪声；若则，归为随机噪声。7. 根据权利要求5所述的基于压缩感知的电力线噪声压缩装置，其特征在于，所述数 据提取和保存模块，具体用于将分离出的背景噪声从频域表示经过IFFT反变换到时域，从 时域进行特征数据提取，所述特征数据包括其均值μ和方差S 2,将所述特征数据进行存 储。8. 根据权利要求5所述的基于压缩感知的电力线噪声压缩装置，其特征在于，所述数 据提取和保存模块，具体用于采用满足K阶RIP有限等距性质的观测矩阵，即：9. 根据所述采用的观测矩阵对所述随机噪声从频域进行压缩感知处理，获得所述随机 噪声的主要信息，将所述主要信息中幅值为零的数据点去除，存储剩余有较大幅值的数据 点。
【专利摘要】本发明实公开了一种基于压缩感知的电力线噪声压缩方法，在电力线空载时，将电力线上的噪声通过耦合器进行强电隔离和衰减，再通过噪声采集设备采集电力线信道噪声；将所述采集到的电力线信道噪声分为背景噪声和随机噪声两类，之后，对所述背景噪声从时域进行特征数据提取并且存储特征数据，根据观测矩阵对所述随机噪声从频域进行压缩感知处理并且将从处理后获得的主要信息存储；本发明还公开了一种基于压缩感知的电力线噪声压缩装置，通过本发明能够在电力线空载时，将电力线上耦合采集下来的电力线噪声进行有效压缩存储，能够有效减少需要存储的数据量，达到较高的压缩去除率。
【IPC分类】H03M7/30
【公开号】CN105356886
【申请号】CN201510364686
【发明人】林大朋, 刘宣, 唐悦, 何业慎, 刘庆扬, 史兵, 陆欣, 武占侠
【申请人】深圳市国电科技通信有限公司, 中国电力科学研究院, 国家电网公司
【公开日】2016年2月24日
【申请日】2015年6月26日