基于小波变换的电力线通信信号识别方法研究

毛晓冬

（国网江苏省电力有限公司靖江市供电分公司，靖江 214500）

高质量信号可在较强噪声干扰的环境下通信，对电力线通信信号系统的传输功能要求较高，需在接收端进行去噪处理，并提取一些特征值来取代这些信号。电力线通信信号中的特征值是识别高质量信号的关键。当前，信号识别分类问识别和类内识别。类问识别即识别不同类型所调制的信号。类内识别是在同一信号中调制不同信号。小波变换算法的引入能成功识别出传统算法无法识别的较大特征值。且克服了算法复杂的弊端[1]。为此基于小波变换提出电力线通信信号识别方法，提高识别特征值的精准性。

1 电力线通信信号识别方法

本文提出的基于小波变换的电力线通信信号识别方法，是利用小波变换算法提高电力线通信信号识别特征值的精准性，具有一下优点：第一，可在低压电力线通信中输入阻抗较大特征值，不受电力线网络结构影响，具有多样性和信道输入阻抗大的特性；第二，电力线多采用无屏蔽明线，易受外界噪声干扰。如电力线信道噪声中的背景噪声和脉冲噪声，这两种噪声会影响输出数据产生较高误码率[2]。基于小波变换的电力线通信息信号识别方法能有效改善这一现象。

电力线通信信号识别方法在信号传输路径上可凭借信号发送器和信号接收器，在通信信号进行信道节点间发射和回波时以两种路径检测数据。该方法在参数选择上结合了传输线理论，通过测量数据进行与电路谐振频率相互同步的曲线拟合[3]。

在电力线通信信号中，网络传输会出现过多反射、折射现象，利用小波变换算法，可将折射和反射次数控制在特征值最小范围内。传输路径越短信号强度越大。小波变换算法如下：

式（1）中，a表示第i条传输路径的因子；n表示信号传输参数；f表示信号传输路径总数；m表示传输路径长度。当结果在0.3～1.3时，说明信号传输路径信号逐渐变短，信号强度在逐渐加强。电力线通信信号识别方法可以接收信号没有发生变化时的状态，根据接收信号对应特征值转换小波变换值，可以有效检验出电力线通信信号中选取的特征值。该识别方法可在噪声环境下调制信号特征，具有计算简单、操作性能较好的优点。

2 实验结论

为了验证基于小波变换电力线通信信号识别方法的有效性，在实验库中选取了不同调制方式的特征参数值，采用SVM分类器检测该识别方法与传统识别方法的精准度，以此验证电力线通信信号识别方法的有效性和特征值的精准度是否达到规定的范围内。特征参数如下所示：

表1 不同调制方法的特征参数

从表1看出，在实验中需选取多个特征值参数，来保证实验结果的准确性。对比实验结果如下：

图1 对比结果

实验结果表明，传统识别方法在计算过程中过于复杂，无法识别计算量较大特征值。基于小波变换的电力线通信信号识别方法计算简单，可识别计算量较大特征值，不会产生误码率且精准性高。

3 结束语

实验中要将特征参量设置在最小的范围内。依据小波变换算法提高识别特征值的精准性。基于小波变换的电力线通信信号识别方法可以在不同环境下识别计算量较大的信号类型，具有操作性强的特点。希望该研究可以提供相应的理论依据。