一种MIMO-PLC中联合PTS的脉冲噪声抑制方法与流程

本发明涉及信道噪声领域，具体涉及一种mimo-plc中联合pts的脉冲噪声抑制方法。

背景技术：

电力线通信plc系统充分利用现存的电力线资源实现数据通信，具有建设方便、成品低廉、覆盖范围广、无需重新布线等优势，而随着多输入多输出技术mimo的引入，实现更大数据量的传输，电力线通信在智能电网和物联网等领域的重要性日益增加。然而，由于plc信道存在严重的多径衰落效应和频率选择性，提高传输性能将是一个巨大的挑战。大多数plc系统采用mimo技术，利用两条以上的电线来传送信息，从而提供更高的数据率和更好的覆盖率。这类多输入多输出系统的性能瓶颈是由多输入多输出信号和脉冲噪声引起的自干扰造成的。然而，plc系统中的脉冲噪声很难去除，严重影响到数据传输的可靠性。当功率超过一定的阈值时，脉冲噪声对plc系统的影响很大。

在高峰均比papr的情况下，传统的消隐法blanking可能将有用信号误认为噪声而去除，而限幅法clipping是通过非线性处理来实现噪声的滤除，从而大大提高了技术复杂度；此外，由于正交频分复用ofdm系统中信号的高papr，有用信号的接收功率往往大于设定的阈值，因此，高papr会导致脉冲信号不能被完全识别，从而导致有用的信号被消隐和削剪，或者一些脉冲噪声信号被忽略。

技术实现要素：

本发明提供一种mimo-plc中联合pts的脉冲噪声抑制方法，解决不能有效抑制plc系统中脉冲噪声的问题。

本发明通过下述技术方案实现：

一种mimo-plc中联合pts的脉冲噪声抑制方法，包括步骤：

s1：利用马尔科夫过程和高斯混合模型对噪声进行建模，得到噪声模型；

s2：根据步骤s1中的噪声模型，并利用mimo技术对plc系统进行建模，得到mimo-plc信道模型；

s3：将mimo-plc信道的输入信号划分为多个互不相交的子块信号；

s4：将每个子块信号通过ifft处理后，通过pts技术来降低步骤s3中输入信号的峰均比papr；

s5：将经过步骤s4处理后的输出信号通过mimo-plc信道模型输出后，得到mimo-plc信道的输出信号；

s6：根据步骤s5中mimo-plc信道的输出信号，结合脉冲噪声混合降噪处理后输出，完成输入信号脉冲噪声抑制的处理；

本技术方案中，为了输入信号在进入mimo-plc信道前加入噪声信号，因为先利用马尔科夫过程和高斯混合模型对噪声进行建模，得到噪声模型，同时，利用mimo技术对plc系统进行信道建模，得到mimo-plc信道模型，并以此来模拟信号在信道中的传输过程；然后，首先将划分为多个互不相交的子块信号，接着，将每个子块信号进行ifft变换，并通过pts来降低输入信号的峰均比papr，然后根据噪声模型将噪声信号加入经过pts技术处理后的输出信号并输入信道模型，最后将信道模型的输出信号结合脉冲噪声混合降噪处理后，完成输入信号脉冲噪声抑制的处理；通过本技术方案，降低了mimo-plc信道中的ofdm信号的高papr，使脉冲噪声信号更易识别，同时结合脉冲噪声混合降噪处理，对输入信号中的脉冲噪声进行有效控制，最终保留有用信号，提高信号的信噪比。

作为本发明的进一步改进，所述噪声模型为：

z＝zg+zi(1)

其中zg是高斯噪声,zi是脉冲噪声；

本技术方案中，根据脉冲噪声幅值的概率密度函数pdf：

其中σ²是噪声总功率，它等于高斯噪声和脉冲噪声功率之和，是脉冲噪声功率，是高斯噪声功率，γ表示高斯噪声和脉冲噪声功率之比，因此，用混合高斯噪声对信道噪声建模，假设背景噪声zg是零均值，方差为的加性高斯噪声。由此，高斯噪声和脉冲噪声的组合可以建模为：z＝zg+zi，其中，zg是高斯噪声，zi是脉冲噪声。

进一步，所述mimo-plc信道模型根据mimo-plc信道矩阵和噪声模型得到；

所述mimo-plc信道的传输端口数为m，接收端口数为n；

所述mimo-plc信道矩阵为：

其中hn,m(m＝1,…,m；n＝1,…,n)为第m个传输端口到第n个接收端口的信道传递函数系数；

所述mimo-plc信道模型为：

y＝hx+z(3)

其中x＝[x1,x2,…,xm]^t为发射信号矢量,y＝[y1,y2,…,yn]^t为接收信号矢量，z＝[z1,z2,…,zn]^t为噪声矢量；

本技术方案中，具有m个发射端口和n个接收端口的mimo-plc信道矩阵可以描述为

其中hn,m(m＝1,…,m,n＝1,…,n)为第m个传输端口到第n个接收端口的信道传递函数系数；hn,m的时域表达式为：

其中，lm,n是从第m个传输端口到第n个接收端口的传播路径数，f是固有频率，lm,n,i为第i个传播路径上第m个传输端口到第n个接收端口的电力线长度，τm,n,i是与lm,n,i相关的时延，gm,n,i是传播路径上由反射和传输因子组成的权重因子，而am,n(f,lm,n,i)是随频率f增加的衰减因子；同时，假设信号在每条路径上以相同的速度传输，近似有：

其中，a0，a1，q可由plc系统的频率响应得到；对于第n(1≤n≤n)个接收端口，接收到的信号rn可以表示为：

其中xm是第m个传输端口发送的信号，zn是第n个接收端口接收的噪声信号，根据公式(1)得到；

因此，根据公式(2)、公式(9)、公式(10)和公式(11)，可以得到mimo-plc信道模型：

y＝hx+z(3)

其中x＝[x1,x2,…,xm]^t为发射信号矢量，y＝[y1,y2,…,yn]^t为接收信号矢量，z＝[z1,z2,…,zn]^t为噪声矢量；通过本技术方案，可以对mimo-plc信道进行建模，根据mimo-plc信道传递函数系数hn,m和噪声模型z，完成对mimo-plc信道的建模，以便模拟信号在信道的传输过程。

进一步，所述步骤s3具体为：根据mimo-plc信道矩阵，将传输到第m个传输端口的信号xm划分为v个互不相交的子块则有：

进一步，所述步骤s4中，通过将经过ifft变换后，得到u^(v)，然后与穷举搜索得到的最佳复杂相位因子dv′进行卷积，最后得到最佳序列：

从而完成降低信号中的高papr；

本技术方案中，为了降低输入信号中峰均比，将传输到第m个传输端口的信号xm划分为v个互不相交的子块信号其中v＝1,2,…v；根据信号papr的定义：

其中，e(·)表示统计期望，u(τ)表示经过ifft之后的信号；

因此，将每个子块信号经过反傅里叶变换得到每个子块的时域信号u^(v)，其中v＝1,2,…v；pts技术的目的是选择相位向量，以此来使得经过pts处理后的输出信号的峰均比减小；所以，在相位因子集合中通过穷举搜索来选取最优复杂相位因子d′v，从而使序列中xm的峰值最小；根据上述理论，即有：

其中，其中argmin(·)表示函数取得最小值时所使用的依据条件，u^(v)(f)为通过u^(v)变换得到的频域信号；据此，通过频域信号乘积等于时域信号的卷积，得到最佳序列xm为：

其中，代表卷积计算；通过本技术方案，能够有效降低信号中峰均比，降低有用信号的接收功率，保证有用信号的有效传输，防止后续的脉冲噪声混合降噪处理使有用信号被消隐或削减。

进一步，步骤s5是指步骤s4处理后的输出信号xm进入mimo-plc信道，得到mimo-plc信道的输出信号为rn：

其中，xm是第m个传输端口发送的信号，zn是第n个接收端口接收的噪声；

本技术方案中，zn是根据噪声模型得到的第n个接收端口接收的总噪声；根据步骤s4中得到的经过pts处理后的输出信号xm，同时加入噪声zn，再结合mimo-plc信道模型，最后得到经过mimo-plc信道后的输出信号rn；通过本技术方案，可以结合接收端的噪声信号，并有效模拟信号在信道的传输过程，得到相关输出信号，为后续步骤中脉冲噪声的抑制做准备。

进一步，所述脉冲噪声混合降噪处理为结合clipping和blanking方法来实现混合降噪；

所述结合clipping和blanking方法包括步骤：

s201：设置clipping阈值t和blanking阈值at；

s202：根据mimo-plc信道的输出信号rn的振幅与阈值t和阈值at之间的比较来决定经过脉冲噪声混合降噪处理后的输出信号yn：

其中，arg(rn)表示r0,r1...,rn-1中输入信号振幅的最大值，作为限幅后的输出信号；

所述a为大于1的常数；

本技术方案中，结合clipping和blanking方法来实现混合降噪是因为传统的消隐法blanking根据接收信号的功率大于预设阈值时，将信号置为null，所以，基于blanking的噪声抑制方法是抑制脉冲噪声最简单的方法，但在高峰均比papr的情况下可能出现有用信号被误视为噪声从而被去除的情况，同时，限幅(clipping)技术是将信号限定在一定幅度以内，并通过非线性处理来实现的噪声的抑制，计算复杂度相对blanking技术会大幅增加；因此，通过结合clipping和blanking的方法，来实现脉冲噪声的有效抑制，并且降低对有用信号的影响，减小技术复杂度；结合clipping和blanking方法实现混合降噪，需要设定两个振幅阈值，clipping阈值t和blanking阈值at,一般地，a是一个大于1的常量；基于此，可以使用三个事件来描述接收信号；d0事件表示接收信号的振幅在0到t之间，此种情况下，接收到的信号是未受噪声影响的传输信号，因此，无需对其进行去噪处理；d1事件来表示接收到的信号振幅在t和at之间的情况，当d1发生时，需要对信号进行限幅；此时采用clipping方法进行输入信号的限幅处理，以此来达到抑制脉冲噪声；d2事件表明接收到的信号振幅大于at的情况，此时，接收到的信号可以视为脉冲噪声，因此，采用blanking方法，将其振幅置为0；经过混合降噪方法处理后得到的输出信号yn可以表示为：

其中，arg(rn)表示r0,r1...,rn-1中输入信号振幅的最大值，此时，将作为限幅后的输出信号，rn是混合脉冲噪声处理接收的输入信号，可以表示为：

rn＝κ·hn，mxm+zm(14)

其中，κ是比例因子；zm是独立于发送信号的噪声，因此，其中为xn的共轭分量；

公式(14)中的κ根据现有技术可以表示为：

为了更好的评估脉冲噪声混合降噪处理的效果，因此引入系统信噪比snr和系统误码率snr；根据一个同时存在脉冲噪声和高斯噪声的plc-ofdm信道，其经过上述脉冲噪声混合降噪处理方法后的输出snr可以表示为：

其中，pout和κ分别是经过混合降噪处理的输出信号功率和比例因子；在经过噪声处理后，信号的功率pout可以表示为：

其中，p(d0，η)为η状态下d0发生的概率；现有技术中，plc信道的衰减服从对数正态分布，即有：

由此概率密度函数，可以得到η状态下d0发生的概率：

将代入公式(19)可得：

p(d0,η)＝pηq(t)(20)

同理，可得到：

结合公式(21)和公式(17)，得到信号经过脉冲噪声混合降噪处理后的输出功率为：

其中，c是常量，有是在状态η时的噪声总功率，pη是出现状态η的概率；

结合公式(16)，可以得到系统的输出ser表达式为：

其中，θ是星座秩序，γ是系统输出信噪比snr；通过本技术方案，将clipping和blanking方法相结合，通过输入信号的幅值与设定门限值进行比较，然后对输入信号进行相应处理，从而达到有效抑制脉冲噪声的作用；并且，通过系统仿真，计算该降噪系统的输出信噪比snr和输出误码率ser，能够有效判断该脉冲噪声混合降噪处理的实际降噪效果，为评估该方法的实用效果提供了帮助。

综上，本发明的有益效果为通过对输入plc系统的输入信号进行pts处理，从而降低了输入信号的峰均比papr以降低有用信号在脉冲噪声抑制时被误视为噪声而被去除或抑制的概率，同时，结合clipping和blanking的去噪方法，分别设定两个不同的阈值，提高了脉冲噪声抑制的性能；该发明弥补了现有技术不能有效抑制plc系统中脉冲噪声的问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明的方法流程图；

图2为本发明的方法原理图；

图3为不同阈值下几种噪声抑制技术输出信噪比仿真图；

图4为经过pts后的输出信噪比仿真图；

图5为不同sinr下几种噪声抑制技术的误码率仿真图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1：

如图1至图2所示，一种mimo-plc中联合pts的脉冲噪声抑制方法，包括步骤：

s1：利用马尔科夫过程和高斯混合模型对噪声进行建模，得到噪声模型；

s2：根据步骤s1中的噪声模型，并利用mimo技术对plc系统进行建模，得到mimo-plc信道模型；

s3：将mimo-plc信道的输入信号划分为多个互不相交的子块信号；

s4：将每个子块信号通过ifft处理后，通过pts技术来降低步骤s3中输入信号的峰均比papr；

s5：将经过步骤s4处理后的输出信号通过mimo-plc信道模型输出后，得到mimo-plc信道的输出信号；

s6：根据步骤s5中mimo-plc信道的输出信号，结合脉冲噪声混合降噪处理后输出，完成输入信号脉冲噪声抑制的处理；

为了输入信号在进入mimo-plc信道前加入噪声信号，因为先利用马尔科夫过程和高斯混合模型对噪声进行建模，得到噪声模型，同时，利用mimo技术对plc系统进行信道建模，得到mimo-plc信道模型，并以此来模拟信号在信道中的传输过程；然后，首先将划分为多个互不相交的子块信号，接着，将每个子块信号进行ifft变换，并通过pts来降低输入信号的峰均比papr，然后根据噪声模型将噪声信号加入经过pts技术处理后的输出信号并输入信道模型，最后将信道模型的输出信号结合脉冲噪声混合降噪处理后，完成输入信号脉冲噪声抑制的处理；通过本技术方案，降低了mimo-plc信道中的ofdm信号的高papr，使脉冲噪声信号更易识别，同时结合脉冲噪声混合降噪处理，对输入信号中的脉冲噪声进行有效控制，最终保留有用信号，提高信号的信噪比。

所述噪声模型为：

z＝zg+zi(1)

其中zg是高斯噪声,zi是脉冲噪声；

根据脉冲噪声幅值的概率密度函数pdf：

其中σ²是噪声总功率，它等于高斯噪声和脉冲噪声功率之和，是脉冲噪声功率，是高斯噪声功率，γ表示高斯噪声和脉冲噪声功率之比，因此，用混合高斯噪声对信道噪声建模，假设背景噪声zg是零均值，方差为的加性高斯噪声。由此，高斯噪声和脉冲噪声的组合可以建模为：z＝zg+zi，其中，zg是高斯噪声，zi是脉冲噪声。

所述mimo-plc信道模型根据mimo-plc信道矩阵和噪声模型得到；

所述mimo-plc信道的传输端口数为m，接收端口数为n；

所述mimo-plc信道矩阵为：

其中hn，m(m＝1，…，m；n＝1，…，n)为第m个传输端口到第n个接收端口的信道传递函数系数；

所述mimo-plc信道模型为：

y＝hx+z(3)

其中x＝[x1，x2，…，xm]^t为发射信号矢量，y＝[y1，y2，…，yn]^t为接收信号矢量，z＝[z1，z2，…，zn]^t为噪声矢量；

具有m个发射端口和n个接收端口的mimo-plc信道矩阵可以描述为：

其中hn，m(m＝1，…，m，n＝1,…，n)为第m个传输端口到第n个接收端口的信道传递函数系数；hn，m的时域表达式为：

其中，lm，n是从第m个传输端口到第n个接收端口的传播路径数，f是固有频率，lm，n，i为第i个传播路径上第m个传输端口到第n个接收端口的电力线长度，τm，n，i是与lm，n，i相关的时延，gm，n,i是传播路径上由反射和传输因子组成的权重因子，而am,n(f,lm,n,i)是随频率f增加的衰减因子；同时，假设信号在每条路径上以相同的速度传输，近似有：

其中，a0，a1，q可由plc系统的频率响应得到；对于第n(1≤n≤n)个接收端口，接收到的信号rn可以表示为：

其中xm是第m个传输端口发送的信号，zn是第n个接收端口接收的噪声信号，根据公式(1)得到；

因此，根据公式(2)、公式(9)、公式(10)和公式(11)，可以得到mimo-plc信道模型：

y＝hx+z(3)

其中x＝[x1,x2,…,xm]^t为发射信号矢量，y＝[y1，y2，…，yn]^t为接收信号矢量，z＝[z1，z2，…，zn]^t为噪声矢量；通过本技术方案，可以对mimo-plc信道进行建模，根据mimo-plc信道传递函数系数hn，m和噪声模型z，完成对mimo-plc信道的建模，以便模拟信号在信道的传输过程。

所述步骤s3具体为：根据mimo-plc信道矩阵，将传输到第m个传输端口的信号xm划分为v个互不相交的子块则有：

所述步骤s4中，通过将经过ifft变换后，得到u^(v)，然后与复杂相位因子dv′进行卷积，最后得到最佳序列：

从而完成降低信号中的高papr；

为了降低输入信号中峰均比，将传输到第m个传输端口的信号xm划分为v个互不相交的子块信号其中v＝1,2,…v；根据信号papr的定义：

其中，e(·)表示统计期望，u(τ)表示经过ifft之后的信号；

因此，将每个子块信号经过反傅里叶变换得到每个子块的时域信号u^(v)，其中v＝1,2,…v；pts技术的目的是选择相位向量，以此来使得经过pts处理后的输出信号的峰均比减小；所以，在相位因子集合中通过穷举搜索来选取最优复杂相位因子dv′，从而使序列中xm的峰值最小；根据上述理论，即有：

其中，argmin(·)表示函数取得最小值时所使用的依据条件，u^(v)(f)为通过u^(v)变换得到的频域信号；据此，通过频域信号乘积等于时域信号的卷积，得到最佳序列xm为：

其中，代表卷积计算；通过本技术方案，能够有效降低信号中峰均比，降低有用信号的接收功率，保证有用信号的有效传输，防止后续的脉冲噪声混合降噪处理使有用信号被消隐或削减。

步骤s5是指步骤s4处理后的输出信号xm进入mimo-plc信道，得到mimo-plc信道的输出信号为rn：

其中，xm是第m个传输端口发送的信号，zn是第n个接收端口接收的噪声；

zn是根据噪声模型得到的第n个接收端口接收的总噪声；根据步骤s4中得到的经过pts处理后的输出信号xm，同时加入噪声zn，再结合mimo-plc信道模型，最后得到经过mimo-plc信道后的输出信号rn；通过本技术方案，可以结合接收端的噪声信号，并有效模拟信号在信道的传输过程，得到相关输出信号，为后续步骤中脉冲噪声的抑制做准备。

所述脉冲噪声混合降噪处理为结合clipping和blanking方法来实现混合降噪；

所述结合clipping和blanking方法包括步骤：

s201：设置clipping阈值t和blanking阈值at；

s202：根据mimo-plc信道的输出信号rn的振幅与阈值t和阈值at之间的比较来决定经过脉冲噪声混合降噪处理后的输出信号yn：

其中，arg(rn)表示r0,r1...,rn-1中输入信号振幅的最大值，作为限幅后的输出信号；

所述a为大于1的常数；

结合clipping和blanking方法来实现混合降噪是因为传统的消隐法blanking根据接收信号的功率大于预设阈值时，将信号置为null，所以，基于blanking的噪声抑制方法是抑制脉冲噪声最简单的方法，但在高峰均比papr的情况下可能出现有用信号被误视为噪声从而被去除的情况，同时，限幅(clipping)技术是将信号限定在一定幅度以内，并通过非线性处理来实现的噪声的抑制，计算复杂度相对blanking技术会大幅增加；因此，通过结合clipping和blanking的方法，来实现脉冲噪声的有效抑制，并且降低对有用信号的影响，减小技术复杂度；结合clipping和blanking方法实现混合降噪，需要设定两个振幅阈值，clipping阈值t和blanking阈值at,一般地，a是一个大于1的常量；基于此，可以使用三个事件来描述接收信号；d0事件表示接收信号的振幅在0到t之间，此种情况下，接收到的信号是未受噪声影响的传输信号，因此，无需对其进行去噪处理；d1事件来表示接收到的信号振幅在t和at之间的情况，当d1发生时，需要对信号进行限幅；此时采用clipping方法进行输入信号的限幅处理，以此来达到抑制脉冲噪声；d2事件表明接收到的信号振幅大于at的情况，此时，接收到的信号可以视为脉冲噪声，因此，采用blanking方法，将其振幅置为0；经过混合降噪方法处理后得到的输出信号yn可以表示为：

即：结合clipping和blanking方法来实现混合降噪时，根据mimo-plc信道的输出信号rn的振幅与阈值t和阈值at之间的比较来决定经过脉冲噪声混合降噪处理后的输出信号yn具体为：

1)当mimo-plc信道的输出信号rn的振幅在0到t之间，不进行去噪处理，输出信号yn＝rn；

2)当mimo-plc信道的输出信号rn的振幅大于t且小于等于at时，采用clipping方法进行输入信号的限幅处理，输出信号

3)当mimo-plc信道的输出信号rn的振幅大于at时，采用blanking方法，将其振幅置为0；输出信号yn＝0；

其中，arg(rn)表示r0,r1...,rn-1中输入信号振幅的最大值，此时，将作为限幅后的输出信号，rn是混合脉冲噪声处理接收的输入信号，可以表示为：

rn＝κ·hn,mxm+zm(14)

其中，κ是比例因子；zm是独立于发送信号的噪声，因此，其中为xn的共轭分量；

公式(14)中的κ根据现有技术可以表示为：

为了更好的评估脉冲噪声混合降噪处理的效果，因此引入系统信噪比snr和系统误码率snr；根据一个同时存在脉冲噪声和高斯噪声的plc-ofdm信道，其经过上述脉冲噪声混合降噪处理方法后的输出snr可以表示为：

其中，pout和κ分别是经过混合降噪处理的输出信号功率和比例因子；在经过噪声处理后，信号的功率pout可以表示为：

其中，p(d0,η)为η状态下d0发生的概率；现有技术中，plc信道的衰减服从对数正态分布，即有：

由此概率密度函数，可以得到η状态下d0发生的概率：

将代入公式(19)可得：

p(d0,η)＝pηq(t)(20)

同理，可得到：

结合公式(21)和公式(17)，得到信号经过脉冲噪声混合降噪处理后的输出功率为：

其中，cj是常量，有是在状态η时的噪声总功率，pη是出现状态η的概率；

结合公式(16)，可以得到系统的输出ser表达式为：

其中，θ是星座秩序，γ是系统输出信噪比snr；通过本技术方案，将clipping和blanking方法相结合，通过输入信号的幅值与设定门限值进行比较，然后对输入信号进行相应处理，从而达到有效抑制脉冲噪声的作用；并且，通过系统仿真，计算该降噪系统的输出信噪比snr和输出误码率ser，能够有效判断该脉冲噪声混合降噪处理的实际降噪效果，为评估该方法的实用效果提供了帮助。

本发明输入plc系统的输入信号进行pts处理，从而降低了输入信号的峰均比papr以降低有用信号在脉冲噪声抑制时被误视为噪声而被去除或抑制的概率，同时，结合clipping和blanking的去噪方法，分别设定两个不同的阈值，提高了脉冲噪声抑制的性能；该发明弥补了现有技术不能有效抑制plc系统中脉冲噪声的问题。

如图2所示，经过脉冲噪声混合降噪处理后得到输出信号yn，接着需要将输出信号yn通过傅里叶变换fft，然后再对输出信号yn经行加权求和，完成对降噪后的初始信号的还原，并输出信号yn。

如图3所示，为了评估脉冲噪声混合降噪处理后的输出信噪比，需要为公式(7)选择一个合适的阈值t。然而，阈值的最优值在理论上很难确定。如图3所示，如果阈值设置为2或3，则可以通过采用clipping技术降噪来获得最佳的输出信噪比。对于blanking算法，当阈值为4时，接收机可以获得最好的信噪比。因此，选择3作为clipping方法的阈值，选择4作为blanking方法的阈值。而当阈值更大时，本专利所提技术能得到更好的输出信噪比。

如图4为引入pts后的输出信噪比比较图。如图4所示，将信号通过pts技术处理后再引入到脉冲噪声混合降噪处理中，可以提高系统的输出信噪比。在阈值大于4时，采用pts的脉冲噪声混合降噪处理技术比未采用pts的输出信噪比大约高0.5至1.0db。当选择合适的阈值时，如t＝4，基于pts的脉冲噪声混合降噪处理技术的输出信噪比比未引入pts之时提高了1.9db。

如图5所示，为不同信号与脉冲噪声之比sinr下的各种技术的误码率比较。与没有噪声处理的plc系统相比，经过噪声处理的系统有更显著的ser性能。由于信号与脉冲噪声的功率之比随着脉冲噪声功率的增大而减小，因此不对噪声采取处理措施的情况下系统的ser值显著增大。当sinr大于-14db时，本专利所提出的噪声抑制方法性能明显优于clipping和blanking技术，而当sinr小于-15db后，clipping技术的ser几乎接近0.1，其性能远不如本方法。然而，如果sinr更小，本方法的ser几乎与采用blanking方法相同。

综上所述，本发明对plc系统利用mimo技术进行了建模，在脉冲噪声和高斯噪声的影响下，为了提高通信可靠性，提出了一种mimo-plc中联合pts的脉冲噪声抑制方法来降低信道脉冲噪声。在处理脉冲噪声之前，先采用pts来降低传输信号的papr，以保护有用的信号不被减弱，之后再通过采用消隐和限幅相结合的降噪方法来降低信道噪声。仿真结果表明，与传统噪声抑制技术相比，该方法能够有效的抑制脉冲噪声，可以显著改善误码率性能。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，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前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。