基于时频分析的提取TWACS通信信号特征的方法与流程

本发明涉及工频通信技术领域,具体地说是基于时频分析的提取twacs通信信号特征的方法。

背景技术：

twacs(twowayautomaticcommunicationsystem，双向工频通信技术)是一种适用于电力配电网的双向数字通信技术，利用系统电压过零点处的电压和电流畸变信号实现信息传输，具有实现简单、成本低廉、抗干扰性能好、能够穿越变压器远距离通信等优点，比较适合复杂的电网环境。

准确地检测出调制信号的时域特性是twacs技术的关键，而现有调制信号时域特征的检测方法存在抗干扰性能差及时频分辨率不可调的缺陷。

技术实现要素：

本发明实施例中提供了基于时频分析的提取twacs通信信号特征的方法，以解决现有技术中抗干扰性能差及时频分辨率不可调的缺陷的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：

本发明提供了基于时频分析的提取twacs通信信号特征的方法，包括以下步骤：

建立工频通信的传输模型，分析调制信号的传输特性；

利用时频分析方法，确定调制信号的时域。

进一步地，所述传输模型包括工频通信主站a、用户终端b和变电站端主变压器一次侧e，变电站端主变压器一次侧e的一端连接阻抗r1的一端，变电站端主变压器一次侧e的另一端连接开关s的一端，开关s的另一端通过阻抗r连接漏感l的一端，漏感l的另一端分别连接漏感l1的一端、阻抗r2的一端和漏感l5的一端，漏感l5的另一端通过阻抗r5连接开关s的一端，阻抗r2的另一端通过漏感l2连接电容c的一端和阻抗r3的一端，电容c的另一端连接开关s的一端，阻抗r3的另一端通过漏感l3分别连接漏感l4的一端和漏感l’的一端，漏感l4的另一端通过阻抗r4连接开关s的一端，漏感l’的另一端依次通过阻抗r’和开关s’连接开关s的一端。

进一步地，所述时频分析方法包括短时傅里叶变换法、魏格纳分布法和抑制交叉干扰的魏格纳分布法。

进一步地，所述短时傅里叶变换法的过程为：

对信号分段，截取为若干段局部平稳信号；

对若干段局部平稳信号分别取傅里叶变换，得到每段信号的局部频谱；

根据不同局部频谱的差异，得到信号的时变特征。

进一步地，时间信号f(t)的窗口傅里叶变换为：

s(t)为窗函数，窗口为矩形窗或汉明窗。

进一步地，多信号的魏格纳分布为：

f(t)、g(t)分别表示两个信号，为信号f(t)、g(t)的互wigner分布，f^*(t-τ/2)为f(t-τ/2)的共轭复数形式，g^*(t-τ/2)为g(t-τ/2)的共轭复数形式；wf(t,ω)，wg(t,ω)为自谱项，2re[wf+g(t,ω)]为干扰项。

进一步地，抑制交叉干扰的魏格纳分布为：

w(t,ω)^▽＝wf(t,ω)q(t,ω)

式中，为基于短时傅立叶变换的自谱窗函数，s(t)为短时傅立叶变换的矩形窗函数，f(τ)为信号；wf(t,ω)为信号的魏格纳分布。

发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：

1、通过分析短时fourier变换、魏格纳分布，提出了抑制交叉干扰的魏格纳分布法，抑制交叉干扰的魏格纳分布法具备良好的时频聚焦性和干扰项抑制特性，并且有着很好的计算效率，能够克服了收发端电压过零时差的影响，大大增强了工频通信系统的抗干扰能力，具有非常好的应用价值。

2、搭建双向工频通信在配电网中的传输模型，利用电路分析法来分析信号的暂态特性，简化了时频分析的描述和分析过程，提高效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明所述方法实施例的流程示意图；

图2是本发明工频通信传输模型示意图；

图3是本发明twacs下行信号传输特性的示意图；

图4是本发明接收端多畸变累加信号幅值示意图；

图5是本发明工频通信传输模型的仿真信号示意图；

图6a是本发明采用短时傅里叶变换法得到的工频调制信号的时域图；

图6b是本发明采用魏格纳分布法得到的工频调制信号的时域图；

图6c是本发明采用抑制交叉干扰的魏格纳分布法得到的工频调制信号的时域图；

图7是本发明单畸变信号示意图；

图8a是本发明采用短时傅里叶变换法得到的单畸变信号的时域图；

图8b是本发明采用魏格纳分布法得到的单畸变信号的时域图；

图8c是本发明采用抑制交叉干扰的魏格纳分布法得到的单畸变信号的时域图；

图9是本发明7倍畸变累加信号示意图；

图10a是本发明采用短时傅里叶变换法得到的多畸变信号的时域图；

图10b是本发明采用魏格纳分布法得到的多畸变信号的时域图；

图10c是本发明采用抑制交叉干扰的魏格纳分布法得到的多畸变信号的时域图。

具体实施方式

为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

如图1所示，本发明基于时频分析的提取twacs通信信号特征的方法包括步骤：

s1,建立工频通信的传输模型，分析调制信号的传输特性；

s2,利用时频分析方法，确定调制信号的时域。

步骤s1中，双向工频通信信号的实质是由硅整流器件向电网调制畸变信号。核心思想是利用电压和电流波形的微小畸变来携带信息，调制过程可以等效为电网的一个微小瞬时短路故障。该故障电流很小、时间很短。在发生故障到故障切除的时间内，故障点的电压和电流将经历一个从暂态到稳态的国度过程。本实施例采用店里分析法来分子信号的暂态特性。

如图2所示，为便于表达，以一条支线及其上的一个配电变压器为例，建立工频通信传输模型。传输模型包括工频通信主站a、用户终端b和变电站端主变压器一次侧e，r、l分别表示下行信号的调制阻抗和漏感，r’、l’分别表示上行信号的调制阻抗和漏感，r1、l1为主变压器的等效阻抗和漏感，r2、l2为支路线路的等效阻抗和漏感，r3、l3为用户变压器的等效阻抗和漏感，r4、l4为用户端的等效负载阻抗和漏感，r5、l5为支路用户的等效负载阻抗和漏感，c为用户所在支路的无功补偿电容，开关s和开关s’分别模拟产生下行信号的硅整流器件和上行信号的硅整流器件。

变电站端主变压器一次侧e的一端连接阻抗r1的一端，变电站端主变压器一次侧e的另一端连接开关s的一端，开关s的另一端通过阻抗r连接漏感l的一端，漏感l的另一端分别连接漏感l1的一端、阻抗r2的一端和漏感l5的一端，漏感l5的另一端通过阻抗r5连接开关s的一端，阻抗r2的另一端通过漏感l2连接电容c的一端和阻抗r3的一端，电容c的另一端连接开关s的一端，阻抗r3的另一端通过漏感l3分别连接漏感l4的一端和漏感l’的一端，漏感l4的另一端通过阻抗r4连接开关s的一端，漏感l’的另一端依次通过阻抗r’和开关s’连接开关s的一端。

在v(t)＝0之前的t＝t0时刻闭合开关s，产生短路故障，故障电流为i(t)，在第一个i(t)＝0的t＝t1时刻，断开s切除故障，有δt＝t1-t0。根据闭合开关s的状态，划分为-∞＜t＜t0，t0＜t＜t1和t＞t1三个时间段来分析电网的电压和电流。v(t)表示畸变电流。

twacs中，调制信号分为下行信号和上行信号两种。其中，下行信号采用电压调制，传输方向是从主站a到终端b，代表命令信息；上行信号采用电流调制，传输方向从终端b到主站a，传输的是用户数据。调制信号的变化频率与配电网的当前参数有关。

twacs下行信号调制是一个瞬时短路过程，由于容性和感性负载的存在，调制信号会出现振荡扰动。在δt内，调制信号在电流上叠加了一个暂态信号，过了δt以后发生振荡，而且振荡频率很高，大约在200hz至600hz之间。因为故障电流较小，切除迅速，所以不会对电压和电流产生很大影响。

如图3所示，ua和ub是分别表示主站和用户终端的电压，ua和ub分别表示主站和用户终端的电压畸变信号，由图可见畸变信号时延非常小，其衰减也很小；而ua和ub之间存在着相位差，相位差的数值与配电网的负载状况有关。每个工频周期采样100个点，50点为发端电压过零点，畸变信号中心正好在发端电压过零点。

如图4所示，对现场配电变压器低压侧多畸变信号进行累加，发现畸变信号中心不在收端电压过零点，说明电压相位差的存在对接收信号时域偏差会产生影响。

步骤s2中，时频域分析方法(jointtime-frequencydomainanalysis,jtfa)又称为时频域局部化方法，它能同时提供信号时频域的局部化信息，适合对双向工频通信信号进行分析和特征提取。本发明实施例的时频分析方法包括短时傅里叶变换法、魏格纳分布法和抑制交叉干扰的魏格纳分布法。

短时傅里叶变换法(shorttimefouriertransform,stft)对信号分段截取为若干段局部平稳信号，对若干段局部平稳信号分别取傅里叶变换，得到每段信号的局部频谱；根据不同局部频谱的差异，得到信号的时变特征。对于时间信号f(t)，其窗口傅里叶变换定义为：

s(t)为窗口函数，若窗口函数满足标准化条件，则反演公式为：

其中标准化条件为s(t)∈l2(r)空间，t·s(t)∈l2(r)的窗口傅里叶变换为短时傅里叶变换，窗口可以根据需要选择矩形窗，汉明窗等。

二维函数f(ω,τ)(-∞＜ω＜+ω,-∞＜τ＜+ω)反映了信号在τ时刻附近的局部频谱特征，随着τ的推移，刻画了信号f(t)在时频两域的信息。

而短时傅里叶变换的频谱图定义为在时刻t信号的能量密度频谱，即

一般来说，窗口函数s(t)越短，时间分辨率越高；窗口函数s(t)越长，频率分辨率越高。这意味着一旦窗口函数选定，其时频分辨率就确定了，并且不随信号频率和时间变化而变化。

魏格纳分布法作为一种能量型时频联合分布，魏格纳—威利时频分布(wigner-villedistribution,wvd)建立在对信号频率的近似基础之上，具有高分辨率，能量集中性和跟踪瞬时频率等特性。信号f(t)的自wigner分布定义为：

f^*(t)是信号f(t)的共轭复数形式。

在信号分析时，只能选取有限长度的信号，因此要对信号做加窗处理，这样得到的分布称为伪wigner分布(pseudowigner-villedistribution,pwvd)，其伪wigner分布为：

h(t)是一个窗函数，可选用汉明窗、高斯窗等，所加窗函数在时域上越短，在频域的平滑效果越明显。当存在多个信号时，以双信号f(t)、g(t)为例，其魏格纳分布为：

为信号f(t)、g(t)的互wigner分布。式(6)中，自谱项wf(t,ω)，wg(t,ω)可以看做信号的能量分布，但干扰项2re[wf+g(t,ω)]的存在，使得时频分布图的可读性变差，特别是待分析的信号为多分量信号时。

根据对短时傅里叶变换法和魏格纳分布法的分析可知，一方面，短时傅里叶变换能够有效提取时频特征，不存在干扰项，但其时频分辨率低、不能有效跟踪信号频率变化；另一方面，魏格纳分布具有高分辨率，能量集中性和跟踪瞬时频率，但在处理多分量信号时会产生交叉干扰。

当处理噪声环境复杂的电网信号时，需要一种更好结合两种方法优点的算法。通过将基于短时傅立叶变换的自谱窗函数与魏格纳分布结合，提出一种抑制干扰的魏格纳分布算法，大大降低了干扰项的影响。根据改进时频分析算法—基于stft与wvd的联合算法(stft-wvd)，选择基于短时傅立叶变换的自谱窗函数为：

其中，s(t)为短时傅立叶变换的矩形窗函数，能够抑制交叉影响的魏格纳分布就可以表示为：

w(t,ω)^▽＝wf(t,ω)q(t,ω)(8)

式(8)中，wf(t,ω)为信号f(t)的魏格纳分布。

下面根据图1所示的模型，利用matlab(matrixlaboratory，矩阵实验室，是美国mathworks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境)产生如图5所示的工频调制下行信号。

针对图5的下行信号，利用三种时域分析方法，分别得到图6a、图6b和图6c的时域图，时域确定的能量峰值基本在发端电压过零时刻。因原始信号为无干扰信号，三种时频分析方法效果都不错，特别是采用魏格纳分布所得的能量峰值最集中，克服工频通信收发端电压过零时差的影响效果最好。

将配电变压器低压侧实测信号的前后周期进行差分运算，获得如图7所示的单畸变信号，由于电网噪声严重，畸变信号已经无法分辨。

针对图7的单畸变信号，利用三种时域分析方法，分别得到图8a、图8b和图8c的时域图，可见现场畸变信号淹没在噪声中，视频分析曲线没有明显的能量集中区域，无法确定调制信号时域。

当发送端连续发送同样信息的调制编码时，畸变信号也能够得到累加倍数的增强，图9为7倍畸变累加信号。

针对图9的7倍畸变累加信号，利用三种视频分析方法，分别得到图10a、图10b和图10c的时域图，可见畸变信号累加合成后的信噪比大大提高，三种时频分析曲线都出现了明显的能量集中区域，但抑制交叉干扰的魏格纳分布能量峰值最集中。电压过零时刻在100采样点附近，其能量峰值与配电变压器低压侧过零相差不到30个采样间隔。

下行信号的能量峰值基本在变电站调制变压器的电压过零附近，可以认为这就是工频通信收、发端的电压过零时差，这样就能够确定该调制信号的时域。

以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也被视为本发明的保护范围。