论文摘要
提出了一种基于深度学习的电力线信道传输特性识别方法,通过人工智能方法完成对电力线信道传输特性的识别。传统的信道传输特性识别一般采用信道估计方法,该方法在噪声较大时估计效果不理想。所提方法采用去噪自编码器能有效对噪声进行抑制,可以在噪声较强的环境下实现信道传输特性的正确识别。在实际应用中,针对自编码器神经网络去噪后数据存在背景效应的问题,提出使用颜色调整方法进一步滤除干扰,提高了对去噪样本的识别成功率。基于深度学习框架建立了仿真模型,分析了9类基准传输样本的信道传输特性识别效果。仿真结果表明,该方法能够在不同的神经网络模型中以及多种噪声条件下,完成对电力线信道传输特性的识别,对进一步完善电力线通信质量保障具有重要意义。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 史建超,胡正伟,贺冬梅,谢志远
关键词: 电力线通信,泛在电力物联网,深度学习,传输特性识别,人工智能,卷积神经网络
来源: 电网技术 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,电信技术,自动化技术
单位: 华北电力大学电气与电子工程学院
基金: 河北省自然科学基金项目(E2019502186),河北省科技计划项目(17211704D)~~
分类号: TM73;TP18;TN913.6
DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2019.1527
页码: 4283-4290
总页数: 8
文件大小: 1199K
下载量: 330
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