低压电力线信道噪声特性分析

式中，函数的分子部分B(Z)表示的是移动平均(MA)部分，其分母A(Z)表示的是自回归(AR)部分。模型参数由噪声源的方差σ2和滤波器系数组成。通过使用AR处理模型，即：B(Z)=1，参数可以用Burg算法得到。由于有色背景噪声的功率谱密度随时间的变化很慢，所以一般只有在改变模拟的噪声环境时，该参数才需要变更。

3．1．2 窄带噪声

窄带噪声可通过如下N个独立的正弦函数叠加来描述：

幅度与频率由统计结果得出，相位随机。式中，fi为每个载波的频率；Ai(t)为幅度；ψi为相位。

3．2 突发性脉冲噪声

根据观察，多数脉冲的包络呈三角形且脉冲的下降较上升沿长，因此仿真中利用三角形包络的正弦波模拟单个脉冲。而且通过前面对突发性脉冲噪声的功率谱的分析，可以考虑脉冲噪声可以用叠加衰减的正弦波来描述它。通过对计算脉冲噪声功率谱可以分析得到构成脉冲噪声的主要正弦波频率及它们的幅度比，再用这些叠加的正弦波乘以包络，最后在叠加上背景噪声便得到其时域模型。图5是仿真结果，可以看出模型在时域上和原数据吻合度较好。由于该模型是通过频域分析来建立的，其在频域上也能很好的反应突发性脉冲噪声的特点。

3．3 周期性脉冲噪声

对周期性脉冲噪声进行时域建模。根据观察，多数脉冲的包络呈三角形且脉冲的下降沿较上升沿长，因此仿真中利用三角形包络的正弦波模拟单个脉冲。正弦波的频率和幅值以及脉冲出现的周期由对大量测量结果的统计得到。噪声模型为将脉冲模型与背景噪声模型叠加的结果。其具体建模方法大体上与突发性脉冲噪声的建模方法相同。图6给出仿真结果，从结果可以看出模型较好地描述了时域和频域特性。实践证明通过以上方法所建立的噪声模型在时域上和频域上都能较好地模拟低压电力线噪声。

4 结论

本文在对电力线信道进行简要讨论后，对电力线噪声进行了详细的分类讨论，对主要干扰电力线通信的背景噪声、突发性脉冲噪声和周期性脉冲噪声，给出了根据试验统计数据得出的模型。但由于电力线干扰的时变性、随机性等的特点，上述模型的精确性还依赖于特定的试验环境，对模型的进一步优化还有待更多试验数据的获取。
（编辑：小宇）