电力线通信(power line communication,PLC)中,脉冲噪声严重影响通信的可靠性,如何有效消除脉冲噪声对系统的影响是目前电力线通信急需解决的问题。提出一种在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO) PLC系统中脉冲噪声消...
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电力线通信(power line communication,PLC)中,脉冲噪声严重影响通信的可靠性,如何有效消除脉冲噪声对系统的影响是目前电力线通信急需解决的问题。提出一种在多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO) PLC系统中脉冲噪声消除方法,在时域通过设置最优阈值对高幅度脉冲噪声进行置零。在频域通过迭代法结合空频分组码(space frequency block code,SFBC)消除低幅度脉冲噪声,该步骤是先进行硬判决检测,利用空频分组码空间和频域的分集增益,检测出可靠性更高的符号;用频域的接收信号减去重构的经过信道的信号来重构出剩余的脉冲噪声;在时域减去剩余的脉冲噪声,1次迭代过程完成。经过1次迭代后已经消除部分脉冲噪声,多次迭代则系统性能将明显提升。仿真结果表明,该算法相比传统的脉冲噪声消除算法性能提升了1.46 d B,使脉冲噪声对系统性能的影响明显减小。
基于空间时频分布(spatial time-frequency distribution,STFD)的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法常用于非平稳信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计,其关键是选取合适的信号时频点.文中针对传统时频MU...
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基于空间时频分布(spatial time-frequency distribution,STFD)的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法常用于非平稳信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计,其关键是选取合适的信号时频点.文中针对传统时频MUSIC算法不能提取各信号时频点且在小角度间隔时估计性能不佳的问题,以线性调频(line frequency modulation,LFM)信号为研究对象,提出了基于时频点聚类的DOA估计算法.该算法首先对阵列接收信号进行白化,利用白化后的接收信号构造STFD矩阵,达到抑制STFD矩阵的交叉项、突出信号自项的目的,然后利用K均值聚类提取各信号时频点,最后运用MUSIC算法估计DOA.对不同角度间隔和不同信噪比时三种算法的估计均方根误差进行了仿真对比,结果表明:相比经典时频MUSIC算法,文中算法在小角度间隔和低信噪比时有更好的估计性能.
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