Performance of LDPC coded image transmission over realistic PLC channels for smart grid applications

Abstract： Power line communication (PLC) systems are known as the most rapidly enhancing technologies within the smart grid scope due to offering remarkable cost efficiency by decreasing the transmission device requirement. In this study, image transmission performance of low-density parity-check (LDPC) coded communication systems that is based on a realistic PLC channel model is proposed. Very long-term experimental measurements are carried out to acquire the most accurate PLC channel characteristics from a practical grid. A mathematical PLC channel model is derived and the parameters of this model are optimized by using genetic algorithm. The simulation results obtained over the modeled PLC channel have shown that perfect image transmission can be provided by the help of the LDPC coding. The results of this study also emphasize that the proposed system can be employed for image transmission over power lines in the smart grids for security or other purposes.

Introduction

Power line communication (PLC) is an attractive communication scheme that is mainly used in smart grids (SGs) and smart homes for transmitting and receiving any type of data, voice, and internet by using conventional power lines [1–8]. The most remarkable advantage of these systems is that there is not any requirement to establish new communication links since they use the existing power lines for communication purposes.

The available PLC applications can be generally classified according to used frequency bands, which are named as narrowband and broadband. The narrowband PLC applications utilize 3–148.5 KHz frequency band with respect to European CENELEC Standard EN50065, or 45–450 KHz frequency band according to U.S. Standard [9–11]. Because the channel transmission rate is at the level of Kilobits per second (Kbps) in this band, the applications assigned to this band are generally focused on automation and control applications such as automatic meter reading (AMR) systems, remote data acquisition, remote fault localization and fault type recognition.

The broadband (BB) PLC applications can operate in higher frequency band (2–30 MHz) with data rates up to 200 Megabits per second (Mbps) and they provide a suitable communication medium for the SG networks and smart homes [12,13]. There are several important problems met during the data, voice or image transmission over the power lines since they were originally designed for electrical energy delivery. The power lines behave as a harsh and noisy channel, especially for low power and high frequency signals, when they are utilized as a communication medium.

Therefore, the PLC channel characteristics should firstly be defined as accurate as possible to reliably transmit communication signals over the power lines. To date, various PLC channel models have been reported by many researchers in the literature. Hensen and Schulz proposed a simple model in [14] where the attenuation level of the channel is proportionally increased according to the frequency. In [15], Phillips suggested an extended channel model by considering multipath effect of the power lines. Zimmerman and Dostert [16] described another model with respect to the multipath effect and attenuation that are related to cable length in the frequency domain. In [17], Tlich et al. reported a deterministic PLC channel model based on practical measurements from the European grid. When various PLC channel models existing in the literature are examined, there are two main approaches for channel modeling. The first of these approaches defines the channel model by using transmission line parameters such as characteristic impedance, line length, and line resistance. In the second approach, the PLC channel is defined depending on the performed practical attenuation measurements that are obtained from the grid. In addition, it is seen from the literature that no study has been performed on the PLC channel modeling according to power line structures of Turkey so far.

This study aims to make a contribution on a practical PLC channel model for Turkey that is achieved by practical measurements from the grid as explained in the second approach. The contributions of this paper can be summarized as follows. The first contribution of the paper is obtaining the PLC channel data by performing practical attenuation measurements in the Department of Electrical and Electronics Engineering of Erciyes University, Turkey. The second is modeling of the practical PLC channel regarding to the obtained measurements from realistic grid and optimization of the proposed PLC channel with genetic algorithm. The third one is simulating the performance of image transmission over the generated PLC channel by using low-density parity-check (LDPC) coded orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems.

The remainder of this paper is structured as follows: The LDPC codes and the OFDM systems are summarized in Section lsquo;LDPC coded OFDM system in a realistic PLC channelrsquo;, while the PLC channel measurements and optimization process that are performed by genetic algorithm are described in Section lsquo;PLC channel modeling and optimization with genetic algorithmrsquo;. The performance results of transmitted images are examined in Section lsquo;Simulation resultsrsquo;, and finally, conclusions are drawn in Section lsquo;Conclusionrsquo;. LDPC coded OFDM system in a realistic PLC channel LDPC codes The LDPC codes were first presented by Gallager [18] in the early 1960s but had been almost ignored until Mackay and Neal [19] rediscovered them in the late 1990s. These codes are accepted as a significant type of error-correction codes on account of achieving to the Shannon capacity limit. The LDPC codes are the mostly employed ones in communication and storage systems because of their

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智能电网应用中LDPC编码图像在真实可编程逻辑控制器信道上的传输性能

摘要:

电力线通信系统是智能电网范围内发展最快的技术，因为它降低了传输设备的要求，具有显著的成本效益。本研究提出了基于真实可编程逻辑控制器信道模型的低密度奇偶校验(LDPC)编码通信系统的图像传输性能。进行了非常长期的实验测量，以从实际电网中获得最精确的可编程逻辑控制器通道特性。推导了一个数学PLC通道模型，并利用遗传算法对该模型的参数进行了优化。在模拟的可编程逻辑控制器通道上获得的仿真结果表明，借助于LDPC编码可以提供完美的图像传输。本研究的结果还强调，所提出的系统可用于智能电网中的电力线图像传输，以达到安全或其他目的。

介绍：

电力线通信是一种有吸引力的通信方案，主要用于智能电网和智能家庭，通过使用传统电力线[1–8]发送和接收任何类型的数据、语音和互联网。这些系统最显著的优点是不需要建立新的通信链路，因为它们使用现有的电力线进行通信。

可用的可编程逻辑控制器应用通常可以根据使用的频带进行分类，这些频带被称为窄带和宽带。窄带可编程逻辑控制器应用相对于欧洲CENELEC标准EN50065使用3–148.5千赫频带，或者根据美国标准[9–11使用45–450千赫频带]。由于信道传输速率在该频段处于比特率(Kbps)水平，分配给该频段的应用通常集中于自动化和控制应用，如自动抄表(AMR)系统、远程数据采集、远程故障定位和故障类型识别。

宽带可编程逻辑控制器应用可以在更高的频带(2–30兆赫)上运行，数据速率高达每秒200兆比特(兆比特)，并且它们为[12，13]的SG网络和智能家庭提供了合适的通信介质。由于数据、语音或图像最初是为电能传输而设计的，因此在通过电力线传输数据、语音或图像的过程中会遇到几个重要问题。当电力线被用作通信介质时，它们表现为刺耳和嘈杂的信道，尤其是对于低功率和高频信号。

因此，首先应尽可能准确地定义可编程逻辑控制器通道特性，以便通过电力线可靠地传输通信信号。迄今为止，许多研究者在文献中报道了各种可编程逻辑控制器通道模型。汉森和舒尔茨在[提出了一个简单的模型，其中信道的衰减水平根据频率成比例地增加。在《[15》中，菲利普斯通过考虑电力线的多径效应提出了一个扩展信道模型。齐默曼和杜斯特·[[16]描述了另一种与频域中电缆长度相关的多径效应和衰减模型。在[17]，特里希等人。报告了基于欧洲电网实际测量的确定性可编程逻辑控制器信道模型。当检查文献中存在的各种可编程逻辑控制器信道模型时，信道建模有两种主要方法。第一种方法通过使用传输线参数(如特性阻抗、线路长度和线路电阻)来定义信道模型。在第二种方法中，根据从网格获得的实际衰减测量值来定义可编程逻辑控制器通道。此外，从文献中可以看出，迄今为止还没有根据土耳其的电力线结构对可编程逻辑控制器信道建模进行过研究。

本研究旨在为土耳其的实用可编程逻辑控制器信道模型做出贡献，该模型通过第二种方法中解释的电网实际测量来实现。本文的贡献可总结如下。本文的第一个贡献是通过在土耳其埃尔希耶斯大学电气和电子工程系进行实际衰减测量来获得可编程逻辑控制器信道数据。第二，根据从实际网格获得的测量值，对实际的可编程逻辑控制器通道进行建模，并利用遗传算法对所提出的可编程逻辑控制器通道进行优化。第三种是通过使用低密度奇偶校验(LDPC)编码正交频分复用(正交频分复用)系统来模拟在生成的可编程逻辑控制器信道上的图像传输性能。

本文的其余部分结构如下:LDPC码和正交频分复用系统在“现实的可编程逻辑控制器信道中的LDPC编码正交频分复用系统”一节中进行了总结，而通过遗传算法执行的可编程逻辑控制器信道测量和优化过程在“用遗传算法进行可编程逻辑控制器信道建模和优化”一节中进行了描述。传输图像的性能结果在“模拟结果”部分进行检查，最后，在“结论”部分得出结论。LDPC在现实的可编程逻辑控制器信道LDPC码中编码正交频分复用系统LDPC码最早是由加拉格尔·[在20世纪60年代早期提出的，但几乎被忽略了，直到麦凯和尼尔·[在20世纪90年代末重新发现它们。由于达到香农容量极限，这些码被认为是一种重要的纠错码。LDPC码因其高性能而在通信和存储系统中被广泛使用。

例如，现代通信系统，如数字电视广播-S2、数字电视广播-T2、数字电视广播-C2、无线网络(802.11n)、WiMAX (802.16e)、10Gbit以太网(802.3an)和G.hn/ g . 9960，利用LDPC码进行信道编码，目前[20，21]。LDPC码由奇偶校验矩阵定义，该矩阵主要包含0和少量1。当考虑m n大小的奇偶校验矩阵时，n表示块长度，m表示奇偶校验的次数。奇偶校验H矩阵的一行中的1的数量被称为行权重(wr)，而奇偶校验H矩阵的一列中的1的数量被称为列权重(wc)。

xc = 2且xr = 4的(6，3)常规LDPC码的典型奇偶校验矩阵被给出为h111001 100111 011110 2 6 4 3 7 5-1。为了编码过程，首先需要从奇偶校验矩阵创建生成器G矩阵。将高斯消元法方法和一些矩阵运算应用于奇偶校验矩阵，得到发生器矩阵。LDPC编码过程的最后一步包括将信息数据相乘发电机矩阵是在数学等价后获得的。软或硬判决解码器可用于LDPC码的解码过程。最受欢迎的硬判决解码器使用比特翻转算法，因为它的复杂度低，[8]。虽然BF算法具有复杂度低的优点，但与软判决解码器相比，其性能并不理想。因此，为了提高BF算法的性能，已经进行了大量的研究，[22–24]。最常用的软解码器是置信传播解码器，它使用置信传播算法进行解码处理。在LDPC解码步骤中，BP算法是一种有效且强大的技术。

该算法在文献[25–27中也被称为消息传递算法。正交频分复用和系统模型正交频分复用技术是一种使用多个正交载波进行传输的方法。正交频分复用系统是调制和复用基础设施的组合，[28–30]。近年来，正交频分复用由于其带宽效率和对信道衰落和符号间干扰干扰的鲁棒性而在通信系统中得到广泛的研究。该系统能够将频率选择性信道减轻到一组并行衰落子信道，这涉及相对简单的信道均衡过程。

正交频分复用系统目前用于各种标准，例如数字用户线路、不对称数字用户线路、甚高比特率数字用户线(VDSL)、数字电视、无线电广播、无线局域网和电力线通信系统。正交频分复用信号可以被解析地描述为在时域和频域中移位并乘以数据符号的脉冲的总和。第十个正交频分复用符号可以表示为[28]:

时间轴上传输的正交频分复用符号的连续序列被描述为:实际可编程逻辑控制器信道中LDPC编码正交频分复用系统的框图如图1所示。

大小为256 256像素的lenna图像被选择作为LDPC编码正交频分复用系统的输入消息。在应用于LDPC编码器之前，需要对输入图像进行适当调整。因此，图像的每个像素首先被转换成8位灰度数字数据，然后它们作为输入消息被应用到编码器块。作为发射机第一个模块的LDPC编码器完成了消息比特的信道编码过程。编码器块的输出被馈送到调制块中，用于映射编码数据流，然后导频符号被插入到调制数据中，以便在接收机侧精确地实现估计。下一步，550 I .代韦利等人。

串行数据被转换成并行数据，并被应用于逆快速傅立叶变换(IFFT)块，用于在时域中生成正交频分复用信号。循环前缀插入块将保护间隔添加到正交频分复用信号中，以防止符号间干扰效应。通过跟随循环前缀插入块，并行数据被转换成串行数据，以便应用于实际的室内可编程逻辑控制器通道。可编程逻辑控制器信道和噪声块之后的剩余块被视为LDPC编码正交频分复用系统的接收机部分。接收到的输入数据首先被转换成并行数据类型，随后数据的保护间隔被取消并被应用于快速傅立叶变换块。数据通过以下方式转换成串行形式跟随快速傅立叶变换块。之后，对频域中的串行数据流执行信道估计和导频符号移除过程。接收机系统的最后一步是解调和解码过程。LDPC编码正交频分复用系统的性能可以通过在峰值信噪比(PSNR)方面比较发送图像和接收图像来实现，峰值信噪比是测量发送图像质量的广泛使用的方法。

实用可编程逻辑控制器通道的测量设置可编程逻辑控制器测量在土耳其埃尔希耶斯大学电气和电子工程系进行，频率范围为500千赫-30兆赫。用于执行实际测量的系统的框图在图2中示出，实验设置在图3中示出。从图2和图3可以看出，通过使用耦合装置来实现到电力线的连接，以便防止损坏，并为连接到电力线的其他负载和测量过程中使用的装置提供安全的测量设置。

通过耦合装置连接到电力线的测量装置用于获取电力线信道在时域和频域中的瞬时变化。因为瞬时测量类似于真实电力线信道场景，所以测量是长时间执行的，其中测量周期被定义为全天，并且实现了持续30天的长时间测量。瞬时测量值也存储在计算机环境中。

执行的信道测量、信道的平均频率响应和导出的可编程逻辑控制器信道模型如图4所示。如前所述，在电力线信道频率响应测量期间获得的数据是瞬时值。在这种情况下，所获得的测量值与曲线拟合方法一起使用，以确定接近该变化的数学函数。常用的曲线拟合方法可分为高阶多项式、傅立叶级数、指数函数和正弦级数[31]。

其中a、b、c、d是信道参数，f是频率。在信道建模过程中实施优化过程，以最小化均方误差并估计均衡器的参数。(7)。由于遗传算法的高性能，选择遗传算法优化推导出的等价性。遗传算法的原理遗传算法是荷兰在1975年首次提出的一种基于自然选择的强大搜索算法，[32–34]。在遗传算法中，被检查问题的解用染色体来表示。该问题的搜索过程被模仿为类似于自然选择的染色体进化。

染色体的适应值通过一个函数即适应函数来计算。染色体提供的最高适应值被选为研究问题的最佳解决方案。遗传算法由三个遗传算子组成，称为繁殖(或选择)、交叉和变异。繁殖是遗传算子的第一步，个体染色体根据适应函数值被复制，并通过不同的选择方法被选择，例如余数、一致、随机一致、移位线性、轮盘赌和锦标赛。遗传算法的交叉算子随机选择染色体对产生新的染色体。

交叉操作的数量以交叉率进行管理。突变是一个通过改变染色体中一个或多个基因值来维持遗传多样性的过程。类似地，突变操作的数量是用突变率来定义的。遗传算法的简单流程图如图5所示。在本研究中，遗传算法是根据群体大小设置为50，交叉概率设置为0.9，变异概率设置为0.05的参数来设计的，用于估计建模的可编程逻辑控制器信道的参数。选择随机选择作为选择策略，采用单点交叉作为交叉技术。建模和优化的可编程逻辑控制器信道的最终信道方程可以写成作为仿真结果的整个方程。在这一部分中，给出了计算机仿真结果，以显示LDPC编码的正交频分复用系统在建模的可编程逻辑控制器信道上的图像传输性能。

所有模拟都在一台英特尔酷睿2双核处理器、2.4千兆赫、4 GB内存个人计算机上运行。对不同的信噪比值进行了仿真，以检验LDPC编码正交频分复用通信系统相对于未编码系统的高潜力。选择正交频分复用参数作为400个子载波，循环前缀大小为100，总符号周期为16.95升，其中3.39升构成循环前缀，并且在所有模拟中使用二进制相移键控(BPSK)调制。对于信道编码过程，LDPC码被设计成具有(1024，512)奇偶校验矩阵和0.5编码率。此外，由于具有良好的性能，迭代软判决解码操作采用了BP解码算法，解码器的最大迭代次数设置为50次。

未编码正交频分复用系统在建模的可编程逻辑控制器信道上的图像传输结果如图6所示。尽管在未编码的正交频分复用系统中没有高达60 dB的信噪比值的图像，但是在60 dB的信噪比点之后，图像开始表现为噪声。图像开始变得清晰，换句话说，PSNR值开始增加，晚于信噪比值65 dB。然而，在未编码的正交频分复用系统中，图像的无差错传输几乎可以在信噪比的75 dB点实现，PSNR为46.01 dB。未编码正交频分复用系统的高信噪比值要求，例如在75 dB用于无差错图像传输，将不适合实际应用。当检查图7中描述的LDPC编码正交频分复用系统的性能时，可以看出，在60 dB的信噪比水平上近似观察到图6中11 dB的PSNR情况，而在编码系统的34 dB信噪比下可以实现几乎相同的PSNR性能。还观察到，LDPC编码的正交频分复用系统的信噪比水平的小的增加可以提供对传输图像的高度改善。通过使用LDPC编码过程，可以在44 dB的信噪比值和59.02 dB的非常高的PSNR值下实现图像的非常清晰、几乎完美的传输。

最后，当比较编码和未编码系统时，结果表明，通过LDPC编码将系统性能提高31 dB以上，在实际的可编程逻辑控制器信道上实现了完美的图像传输。结论本文重点研究了L

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