基于改进Noise2Noise算法的电力线信号去噪

摘要：

针对电力线信道噪声干扰大、噪声建模复杂、重建无噪信号样本困难等问题,提出了一种面向一维时间序列的Noise2Noise神经网络优化模型,并验证分析Noise2Noise算法抑制电力线噪声的可行性.首先,分析了Noise2Noise算法的原理,对该算法原理进行了理论推导.其次,通过选取合适的网络结构,改进网络输入输出,使神经网络适合处理实验数据,并采用正弦波数据进行网络测试与模型验证.然后,通过搭建正交频分复用(orthogonal frequency division multi-plexing,OFDM)调制模型,产生OFDM符号,并添加特定噪声,形成带噪样本.最后,基于改进的网络结构实现了对电力线接收信号的OFDM前导序列进行带噪样本测试,增强了Noise2Noise方法的可行性与有效性,具有较好的实用性.

关键词：Noise2Noise、电力线去噪、OFDM、神经网络

所属期刊栏目：51

分类号：TN911.7;TP391.9;TH161+7

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：32-45