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你可能喜欢双向工频通信中信道编码纠错性能研究
　　摘 要:本文通过分析工频通信信号在油田电网的传输特性及噪声特性,仿真实现了工频通信突发干扰信道及汉明码、BCH码在该信道条件下的编码译码。通过分析信道编码后误码率与信噪比关系,得出BCH码较汉明码在相同信噪比下使得通信误码率更低,更适于油田电网的工频通信系统。
　　关键词:工频通信
BCH码 误码率
　　中图分类号:TM734
文献标识码:A
文章编号:11)11(b)-0008-01
　　双向工频通信系统(TWACS)是基于电力配电网络的一种通信系统。它通过电压过零附近的畸变信号来实现信息传输[1]。我国电力配电网络通信环境恶劣,因此如何提高系统通信可靠性是工频通信系统设计的关键问题之一。信道编码就是一种有效地抗干扰、提高系统可靠性的技术。本文将对汉明码、BCH码在工频通信系统中的纠错性能进行模拟仿真,通过分析比较找出一种更适合工频通信系统的纠错码。
工频通信信道及噪声分析
　　工频信道存在多种干扰源,其主要包括脉冲噪声干扰、高斯噪声干扰及50Hz谐波噪声。重工业区电网中的负载多为各类电机,还有大量的无功补偿设备、变频设备,这些装置在运行产生的干扰噪声会严重影响通信性能[2]。通过实验数据分析可得在一般情况下工频电网信道模型如图1所示。
　　脉冲噪声主要是在电磁干扰以及通信系统的故障和缺陷,或信号系统的电气开关和继电器改变状态时产生[3]。脉冲噪声具有瞬间、高能和覆盖频率范围广的特点,对于载波信号传输的影响相当大,会造成信号的误码率极高。高斯噪声可视为电网的背景噪声,主要由配电变压器的高压边耦合而来。谐波噪声干扰主要源于电网中的补偿电容排引起的谐振现象。以上噪声使得数据传输时易受短时脉冲干扰而产生突发差错,同时受高斯噪声干扰产生随机差错。
基于工频通信的纠错码matlab仿真
　　纠错码的本质是寻找增加冗余度的一种最有效的方法,从而在接收信息受到一定干扰的条件下仍然能够可靠地恢复原始的发送信息。为了克服传输过程中的各种各样的干扰,往往要人为的加入一些冗余度,使其具有自动检错或纠错能力。
　　2.1 汉明码,BCH码编码原理
　　汉明码是一种典型的线性分组码,即是将信息划分为k个码元为一个信息组,通过编码器变为n个码元一组,作为(n,k)线性分组码的一个码字。
　　BCH码属于循环码,所谓循环码即是对于一个线性分组码,将其任意一个码字的码元向右或向左循环移一位,所得的仍然是码字,则称该码为循环码。循环码是用GF(2)域上最小多项式定义的分组码,而BCH码是用GF(2m)扩域上的根定义的分组码。对于GF(q)域循环码的生成多项式个(x),若含有2t个连续幂次的根,则由g(x)生成的(n,k)循环码称为q进制BCH码。
　　2.2 突发信道中的纠错码实现
　　本文主要分析仿真目前油田电网工频通信系统中广泛使用的(15,11)汉明码、(63,51)BCH码。在Simlink中建立仿真模型[4],以一个整型信号发生器作为信号源,经过汉明码(BCH码)编码器,调制后通过加有[ones(1,150)zeros(1,50)]作为突发干扰源的高斯信道,再经过汉明码(BCH码)译码器,最后将编译码后的信号进行误码率计算,将计算结果存入workspace。再由matlab编译程序画图呈现。仿真结果如图2所示。
　　由图2可见,突发干扰信道中误码率随着信噪比的增加而减小,且误码率较大,误码率多集中于10-1～10-3。当信噪比小于2dB时,汉明码(15,11)、BCH码(63,51)纠错能力相差无几,随着信噪比不断增大,BCH码(63,51)要明显优于汉明码(15,11)。当SNR=4dB时,经过汉明码信道编译码后误码率已由原来的10-2.5降低到接近于10-3,BCH码编译之后误码率降低到10-4～10-5。
　　目前基于双向工频通信系统的油田电网使用的有汉明码、BCH码。汉明码对于纠正一位错误是有效的,然而该系统中随机噪声及突发噪声的存在要求对码字的纠错准确度更高,因此奇偶校验码和汉明码已不能满足要求。通过本文matlab软件仿真分析可以验证出,BCH码较汉明码而言即成为工频系统中更有效的编码方法。
　　参考文献
　　[1] 杨勤,丁玉龙,张焕国.TWACS&&基于电力配电网络的新型通信技术[J].计算机应用,2001(11).
　　[2] 吴湛击.现代纠错编码与调制理论及应用[M].人民邮电出版社.
　　[3] Sioe T. Mak,Richard L Maginnis,Power Frequency Communication on LongFeeders and HighLevels of HarmonicDistortion:IEEE Transactionson Powa Delivery,):.
　　[4] 张德丰.Matlab通信工程仿真[M].机械工业出版社.
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3秒自动关闭窗口[转]如何理解通信仿真中的信噪比Eb/N0
【转贴】如何理解通信仿真中的信噪比Eb/N0？
http://ueber./blog/static//
本人在做WCDMA系统的仿真，我是在接收端求接收信号的平均功率，然后根据所需的信噪比加噪声。不知道这种方法跟一般文献上的Eb/N0有什么不同，我见文献上大多用的都是Eb/N0，谢谢大家的指教！
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Eb/N0也是这么求取的，你用的是SNR，而EbN0把SNR更细化到Eb上了，很多因素要考虑，如调制方式，编码速率，ofdm中的cp长度，等等&
其实所有SNR求法原理一样
只不过这里要涉及信号传输率及信道带宽
在清华版的通信原理上有这个现成的公式&
1。在无码间串绕时，假设接收端的噪声是高斯白（n0），经接收滤波器后变为窄带高斯白，如果滤波器等效带宽为B，则噪声为N0＝n0&B；然后拿信号平均功率除就是信噪比。
2。&对扩频，设信号比特能量为Eb，Jav是噪声平均功率，那么J0＝Jav/W可得到噪声功率谱密度，W是扩频后的带宽。
此时信噪比多用Eb/J0表示。其实它和1。中是一样的，不过其间有个换算关系：Eb/N0=(Pav/Rb)/(Jav/W)=（W/Rb）*（Pav/Jav），这就显出来了干扰容限的概念了。
这个概念是不是可以这样理解：单位信噪比。常用的S/N，是指总的信号功率与总的噪声功率之比，而Eb/No是指单个比特的信号功率与噪声功率谱密度之比。即一个比特的信号功率与一个Hz内的噪声功率之比。
严格地讲，&E&是指信号的&(平均)&能量，而不是信号的&(平均)&功率。能量是功率在时间上的积分，所以能量与时间的长度有关，而(平均)&功率则与时间无关。
进制系统中，&一个符号的时间长度是一个比特的时间长度的&log2(M)&倍。所以一个符号的能量是一个比特的能量的&log2(M)&倍。因此，在谈
到信号&(平均)&能量时，必须说清楚究竟是指一个比特的能量&(常用&Eb&表示)&呢，还是指一个符号的能量&(常用&Es&表示)&。而一个符号的
平均功率则与一个比特的平均功率是相同的。
通常，&Eb/No&是指一个比特的信号平均能量与白噪声的功率谱密度之比。这里，No&是指
噪声的功率谱密度，而不是噪声的功率。值得注意的是，在用&MATLAB&中的函数产生高斯白噪声时，用户只能指定噪声的功率，而不能直接指定噪声的功率
谱密度。不少人往往将其混淆而搞错。需要当心。
在matlab仿真WCDMA系统时，在你想得到信噪比（比如7DB）上，再使噪声恶化干扰容限个DB就行了
请教大家，通常认为N0=2*sgma^2,这是为什么呢？这里2*sgma^2指的是噪声功率吗？由给定的Eb/N0求出sgma的值，在matlab仿真时是不是这样加噪声，
r=r+sgma*randn()+i*sgma*randn();&ashelly1978
要搞清楚几个概念：（对实噪声信号而言）
时宽(T)，带宽（B），功率(P或sigma^2)，双边(注：指正负频率，非双边带)功率谱密度(N0/2)，能量(E)
关系是：E=PT，P=(N0/2)*2B=N0*B
功率谱密度是信号功率在信号持续频谱带宽上的密度，也就是说功率谱密度对频谱的积分就是功率，也就是相关函数在零点的取值。
根据关系式，得到以下模型
理想（无限）白噪声：T无限，B无限，N0有限常数，P无限（是个delta冲击），E无限
带限白噪声：T无限，B有限，N0有限常数，P有限，E无限
信噪比：信号与噪声功率之比，必须要求信号功率和噪声功率均是有限值才有意义，
即Ps/Pn=Ps/（N0*B），Ps是信号功率
符号信噪比：一个符号周期内，信号能量与噪声能量比，
即Ps*Ts/(N0*B*Ts)=Es/(N0*B*Ts)，Es是信号一个符号的平均能量，Ts是符号周期，在理想信道下，带宽B就是采样速率1/Ts，符号信噪比=Es/N0。
比特信噪比：一个比特周期内，信号能量与噪声能量比，
即(Ps*Ts/log2(M))/(N0*B*Ts)=(Es/log2(M))/N0=Eb/N0,Eb是信号一个比特的平均能量
可以看出，信号是完全淹没在理想白噪声（功率无限）中的，即信噪比为0，这也就是为什么要用接收机滤波的原因。我们研究的任何问题，都是对带限白噪声进行的，即便问题中没有严格说明也必然隐含说明了，例如模拟系统就是接收机带宽，数字系统就是采样率/2。
对高斯过程而言，功率就是方差，因此我们可以容易的定义噪声功率。而要谈功率谱密度，就必然要在某个带宽下定义。
回ashelly1978：
一般如果认为N0=2*sgma^2,这里的N0是复信号功率，非功率谱密度
与比特信噪比中的Eb/N0中的N0不是一回事。
估计你是看到类似复码元同步采样序列模型
r(k)=sqrt(Es)*a(k)+w(k)，a(k)是功率归一化的传输符号序列
此时相当于码元间隔和速率已经归一化了，因此能量和功率在数值上是一样的，在一个码元周期内，Es就是符号的平均能量（功率），N0就是噪声的平均能量（功率），Es/N0就是符号信噪比，而N0在大小上也既是功率，又是功率谱密度。
同样，Eb/N0也是相应理解了。
“符号信噪比：一个符号周期内，信号能量与噪声能量比，
即Ps*Ts/(N0*B*Ts)=Es/(N0*B*Ts)，Es是信号一个符号的平均能量，Ts是符号周期，在理想信道下，带宽B就是采样速率1/Ts，符号信噪比=Es/N0。
比特信噪比：一个比特周期内，信号能量与噪声能量比，
即(Ps*Ts/log2(M))/(N0*B*Ts)=(Es/log2(M))/N0=Eb/N0,Eb是信号一个比特的平均能量”
我记得按照定义符号信噪比和比特信噪比都应为信号平均功率和噪声平均功率得比，当然你说能量比大家更能理解也结果也不错，但我觉得还是忠于基本定义然后扩展为了。
通常将信噪比用每比特的所携带的能量除以噪声功率谱密度来表示，即Eb/N0。对于基带信号，我们定义：&
Eb/N0=A*A*T/N0=A*A/(N0*R)&
这里A为信号的幅度（通常取归一化值），R=1/T是信号的数据率。
再请问各位，如果我在接收端收到的是多径信号的和，此时是不是还是可以先求出SNR，然后换算成Eb/N0?&
在CDMA仿真中,如何根据SNR往数据上加噪声?&
我觉得ashelly1978这样加噪声：r=r+sgma*randn()+i*sgma*randn()&是正确的，但噪声功率应该是sgma^2而不是2*sgma^2，根据自相关函数和功率谱之间的关系应该有sgma^2＝N0/2(双边功率谱密度）。&
上面所有的帖子都没有提到扩频后Ec与Eb的关系。
请教大家：
Ecno&和Ebno之间是什么关系？
我的理解，QPSK下，Es=2*Eb，而一个符号扩频成为16chip，那么是否表示Eb=8*Ec？如下程序中：
for&kk=1:864
temp=y(kk);
power=power+temp*temp';
power_s&=&power/864;
temp=10^(snr/10);
sigma=sqrt(power_s/temp);
y(:)&=&y(:)&+&normrnd(0,sigma,1,864)&+&j*normrnd(0,sigma,1,864);
在这种情况下，Eb/No&=&？&
这个Eb/N0中的Eb到底指的是信息比特的能量还是编码后的比特的呢。我看到《数字通信》一书的图下面均表明的是SNR&per&bit，好像指的是编码后比特的。但是看到很多程序里，好像又指的是信息比特的，一直觉得很糊涂。
具体而言，若知道一码元的能量Es，采用rate＝1/2码率卷积码，qpsk调制（m＝2），那么加噪声时
sigma是等于sigma＝sqrt(0.5*Es/(m*rate*EbN0))呢，还是
sigma＝sqrt(0.5*Es/(m*EbN0))呢，请各位指点一下&
我只是DPSK调制,只是输入1和-1;那Eb=??
顺便说一下,
r=r+sgma*randn()+i*sgma*randn()&是正确的，噪声功率应该是2*sgma^2，
因为噪声的实部和虚部的功率分别是sgma^2.
例如在MATLAB中,v=sqrt(0.5)*&产生的是功率为1的噪声
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