Đặc tính nhiễu xung của phương thức truyền trên đường dây điện trong các phương tiện đi lại

Đặc tính nhiễu xung của phương thức truyền trên
đường dây điện trong các phương tiện đi lại
Virginie Degardin, Martine Lienard, Pierre Degauque, Member, IEEE, Eric Simon,
và Pierre Laly

Tóm tắt__Nhiễu xung có thể gây ảnh hưởng lớn đến chất lượng của tín hiệu
được truyền bằng đường dây điện bên trong các loại phương tiện đi lại. Vì vậy, các
phương thức đo nhiễu chuyên sâu trong miền thời gian đã được thực hiện thử nhiện
trên 5 loại phương tiện khác nhau. Thử nghiệm đầu tiên được thực hiện trên một
phương tiện đang đứng yên có động cơ ổn định, nhưng các đặc tính biên độ xung
thấp đo được rất khác nhau giữa những chiếc xe (oto). Chính vì vậy, ta nhấn mạnh
vào đặc tính của các xung có biên độ cao, lớn hơn 70mV, và quan sát khi phương
tiện di chuyển, trong suốt 20 phút. Nhiễu được mô tả bằng cách thống kê về thời
gian, tần số, biên độ đỉnh và các khoảng thời gian giữa các xung liên tiếp. Mơ hình
ngẫu nhiên dựa trên hàm phân phối toán học và phù hợp với phân phối thực
nghiệm thay đổi của các đặc tính xung. Nó được tìm thấy trong các khoảng thời
gian, tức là, khoảng thời gian giữa hai xung liên tiếp, chứ khơng phải là khoảng thời
gian ngắn nhất và chính vì vậy hầu hết tham số quan trọng khi tối ưu hóa thơng tin
liên lạc trên đường dây điện là lớp vật lý.
Nhóm chỉ số__ Nhiễu xung, thơng tin liên lạc đường dây điện trong các phương
tiện đi lại, thông tin dây.

I.

Giới thiệu
Vài thập kỷ qua, hệ thống điện tử đã ngày càng được sử dụng nhiều hơn trên các
phương tiện đi lại để đảm bảo an toàn cũng như tạo sử thoải mái cho người ngồi trong.
Chúng bao gồm cả hệ thống an toàn, chẳng hạn như hệ thống chống bó cứng phanh
(ABS), chương trình ổn định điện tử (ESP), và hệ thống phanh điện tử bằng dây (EMB),
các hệ thống comfort, chẳng hạn như hệ thống điều khiển tương thích (ACC), cũng như
hệ thống cung cấp đa phương tiện trên oto, mạng máy tính cá nhân.

Trong hầu hêt các trưởng hợp, nhà sản xuất oto chọn truyền dữ liệu từ các bộ cảm
biến tới máy tính thơng qua mạng thông tin chuyên dụng, sử dụng các giao thức chuẩn
giống như mạng điều khiển vùng (CAN), mạng kết nối cục bộ (LIN), hệ thống truyền tải


định hướng (MOST), hay FLEXRAY. Hiên nay, dây xoắn hay cáp quang đang được sử
dụng để truyền tín hiệu một cách an tồn. Chính thực tế này đã khiến kiến trúc mạng
ngày càng phức tạp, cùng với sự gia tăng về trọng lượng do số lượng cáp và kết nối làm
cho việc đảm bảo tin cậy trong việc kết hợp hệ thống trở nên khó khăn.Một giải pháp
trung hạn có thể sử dụng được là sử dụng một mạng nguồn một chiều DC như một hỗ trợ
lớp vật lý để truyền [1]-[6]. Phương pháp này thường được gọi dưới cái tên Thông tin
lien lạc trên đường dây điện (Power line Communication), và hiện nay đang được phát
triển chủ yếu sử dụng cho các ứng dụng trong nhà (đã được cho phép), chẳng hạn, kết nối
internet thông qua bất kỳ ổ cắm điện nào trong nhà.
Những khó khăn chính gặp phải khi phát triển hệ thống chẳng hạn như hệ thống
power line carrier (PLC) chủ yếu liên quan tới chức năng chuyển giao kênh ( có sự thay
đổi rất lớn về mặt thời gian và tần số [7], và nhiễu xung sinh ra bởi các thiết bị kết nối tới
mạng). Thực tế, không giống như truyền qua các đường dây cấp đồng hay dây xoắn, đáng
lo ngại ở chỗ dòng điện và điện áp có thể sử dụng chính năng lượng điện của mình để
chồng lấn lên tín hiệu có ích trong q trình truyền. Những hiểu biết về đặc tính nhiễu vì
vậy là cần thiết để tối ưu hóa trong điều chế và mã hóa kênh (ví dụ, mã sửa lỗi,
interleaving và thuật toán cân bằng).
Trong lĩnh vực oto, tiêu chuẩn về tương thích điện từ (EMC) đã được xác lập, nhưng
chỉ có rất ít nhà sản xuất xe tn thủ hoặc do cơ quan quốc tế áp đặt với một mức tối đa
cho phép về khả năng bức xạ điện từ của một chiếc xe với khoảng cách nhất định. Tất
nhiên có thể sử dụng thủ tục đo lượng để làm rõ các tiêu chuẩn này, nhưng các thủ tục
này chủ yếu được dùng để xác định trong miền tần số. Điều này có thể là một vấn đề
dành cho nghiên cứu hiệu năng viễn thông số.
Trog miền thời gian, chỉ có vài nghiên cứu được cơng bố. Chẳng hạn, đề tài về quá
trình đặc trưng của điện áp tức thời cho oto, hệ thống điện 42_V được nói ở [8], với việc

nhấn mạnh về ảnh hưởng của quá trình phóng điện hồ quang, được sử dụng chủ yếu để
đối phó với các vấn đề về EMC. Một vài phép đo về chức năng chuyển giao kênh và môt
tả một số xung nhiễu được đưa ra [9], cùng với mơ hình phân bố khoảng thời gian (IAT).
Trong bài viết này sẽ trình bày đầy đủ về nhiễu xung, khảo sát trong băng tần từ 500kHz
tới 40MHz, tương ứng với một băng tần cho hệ thống oto trong tương lai [3], [5], [10],
[11]. Các phép đo sơ bộ trên một chiếc xe, của các chức năng chuyển kênh và nhiễu xung
tại một điểm, được nói ở [12], trong khi ở [13], bốn đo lường trong cùng một chiếc xe
được khảo sát.
Để có một cách tiếp cận có thống kê về các đặc tính của nhiễu xung, những nghiên
cứu trước đây được mở rộng bằng cách tăng các phương pháp đo nhiễu, thực hiện kết nối
các điểm trong 5 chiếc xe oto đời mới nhất. Phần đầu của chương II sẽ trình bày chính về
các cơng nghệ đo đạc. Để thực hiện đo trong điều kiện thực tế, ý tưởng đầu tiên được
trích từ một chiếc xe đang di chuyển trên đường và lấy tất cả các loại nhiễu xung có biên


độ vượt ngưỡng, ví dụ, lấy biên độ trung bình nhỏ hơn tín hiệu có ích PLC. Tuy nhiên
những nghiên cứu sơ bộ đã chỉ ra rằng, trong hàng ngàn xung được ghi lại trong 1s, thì
vẫn có những xung có biên độ thấp cũng tồn tại khi chiếc xe đứng n. Chính sự xuất
hiện này mà nó sẽ được quan tâm nhiều hơn khi chia hai bước kiểm thử: đo kiểm oto
trong điều kiện tĩnh( không di chuyển) bằng một kích hoạt có ngưỡng nhỏ cho hệ thống
acqui, và trong điều kiện oto đang di chuyển với một ngưỡng cao hơn biên độ peak của
xung đã được ghi lại. Có một vài kết quả được đưa ra ở phần III trong điều kiện không
dịch chuyển cho thấy những xung chủ yếu do nguồn nhiễu ngẫu nhiên hơn là những
nhiễu do thiết bị điện tử phát ra. Hơn nữa, đặc tính xung thường khác nhau giữa những
oto. Việc đo bổ sung trên một lượng lớn các oto vì vậy là cần thiết để có một ý tưởng về
đặc tính phổ của xung. Như vậy, chúng ta tập trung vào ghi nhận các xung trong điều
kiện chuyển động, dưới sự hạn chế về ngưỡng cao. Phần IV sẽ nói về kết quả của việc
phân tích sự phân bố biên độ đỉnh peak, tần số, khoảng thời gian và IAT của xung. Chức
năng phân bố xác suất phù hợp với các dữ liệu thực nghiệm cũng được giả sử, Chúng ta
kết thúc bài viết này bằng một so sánh ngắn giữa các đặc tính nhiễu trong nhà và trong

phương tiện xe cộ, kể từ khi PLC thực sự tối ưu hóa cho thơng tin liên lạc trong gia đình.
II.

HỆ THỐNG ĐO NHIỄU XUNG

Trước khi mô tả các phương pháp đo và cũng như làm như thế nào thế nào để tách
được nhiễu xung khi có những tiếng ồn xung quanh và đặc trưng thống kê, cần phải xem
xét các tính năng của hệ thống PLC trong một thời gian ngắn để làm nổi bật tầm quan
trọng của đặc tính nhiễu trong miền thời gian cũng như trong miền tần số.
A.Các đặc tính chính của hệ thống thơng tin PLC
Q trình khai thác, cấu hình một mơ hình cáp được kết hợp bởi rất nhiều đường
truyền, kết nối với nhau. Trong quá trình truyền, phát xạ xảy ra ở những nút khác nhau và
trên đầu kết nối các thiết bị. Thuật toán OFDM thường được sử dụng để loại bỏ với
những ảnh hưởng chẳng hạn như phân tập đa đường, cũng như thông qua cơng nghệ
CDMA cũng được nghiên cứu [14].
Có thể đưa ra vài con số đơn giản ví dụ, bình thường như Homeplug 1.0 có tốc độ
14Mb/s là dựa trên cơng nghệ OFDM (21B), trong khoảng thời gian 8.4s [15]. Mỗi từ mã
tối đa có 24 symbol, cộng thêm byte kết hợp Reed-Solomon (RS) và mã xoắn. Thời gian
truyền một khối PHY gồm 20 symbol là 1684s. Tùy thuộc vào đặc tính của nhiễu xung,
chẳng hạn như độ rộng xung và khoảng cách giữa các xung, và do đó tương ứng mỗi con
số của xung sẽ có một từ mã, mã RS có thể sửa lỗi. Việc đan xen các từ mã thường được
sử dụng để sửa lỗi, nhưng để tối ưu hóa hơn ta có thể sử dụng interleaving deapth, hay
thống kê các đặc tính của nhiễu xung và đặc biệt là IAT cũng được biết đến.


Hình1. Nhiễu được so sánh với tín hiệu OFDM , PSD -60dBm/Hz

Những thơng số khác đóng vai trị hàng đầu trong chất lượng của thông tin là mức
năng lượng của tín hiệu bị “xun” injected signal. Hình 1 giả sử nhiễu xung được đo
trong một chiếc xe (phương pháp này sẽ được giải thích sau), với một tín hiệu OFDM có

mật độ phổ năng lượng (PSD)-60dBm/Hz. Giá trị PSD này có thể sẽ rất phổ biến cho các
ứng dụng PLC indoor.
Như thể hiện trong hình 1, tín hiệu và giá trị đỉnh cao là điều đáng lo ngại của xung
có cùng bậc độ lớn, bằng khoảng 500mV. Và cũng phải nhấn mạnh rằng, do hạn chế về
EMC, nên người ta không thể tự ý tăng năng lượng truyền tải lên. Thơng số EMC có thể
được đưa ra bởi nhà sản xuất xe hơi cung như theo tiêu chuẩn quốc tế.
B.Cài đặt hệ thống đo lường
Một mơ hình kiểm thử [xem hình 2(a)] đã được phát triển để đo tiếng nhiễu xung
trong cả hai trường hợp xe đang di chuyển và đứng yên. Như hình minh họa 2(b), điện áp
tạp giữa đường dây điện và đất (thùng xe hay dây nối đất) cũng được đo thông qua một
khớp nối điện dung bao gồm một bộ lọc thông cao vượt quá tần số cắt 500kHz và một trở
kháng trong mạch RC. Một biến áp để cơ lập các tín hiệu đầu ra từ việc cung cấp điện và
một thiết bị bảo vệ với biên độ đỉnh 3.5V. Tổng suy hao thiết bị 7dB. Các tín hiệu sau đó
được điều chế và lọc thông thấp, và được đưa qua lọc với tần số cắt 40MHz. Các đặc
điểm chính: tổng độ lợi về điện: 6.5dB, độ lợi phẳng: 1dB, băng tần: 0.5-40MHz, tỉ lệ
sóng đứng điện áp đầu vào (VSWR) tối đa 1dB băng thông: 1.5, và VSWR max đầu ra:
1.2.


Hình2. (a) Cái đặt phương pháp đo, (b) Sơ đồ khối thiết bị

Một trong những vấn đề trong đo nhiễu xung là phải phân biệt được với những tiếng
ồn xung quanh. Đối với thông tin không dây, một thủ tục được đề xuất [17] là thu thập dữ
liệu trong cả hai dải phân cực ngang và dọc cùng lúc. Thật không may, trong ứng dụng
của tôi, khả năng duy nhất đó là để điều chỉnh mức ngưỡng. Một phân tích quang phổ
được sử dụng để đo tiếng ồn xung quanh. Trong dải tần số từ 500kHz tới 2MHz, mật độ
tiếng ồn quang phổ cho thấy giảm với tần số từ -110 tới -130 dBm/Hz, và sau đó duy trì
liên tục giữa 2 và 40 MHz. Với 40-MHz băng thông của hệ thống thu thập, một ngưỡng
kích hoạt khác nhau giữa vài mV và 200 mV được lựa chọn, tùy thuộc vào cấu hình của
các phép đo, và nó sẽ được giải thích ở phần III và IV.

Thời gian quan sát (tức là, chiều rộng cửa sổ quan sát) sau tần số kích hoạt là 650,
tín hiệu được lấy mẫu tại tần số 100MHz trước khi được lưu lại. Vào cuối của sổ quan
sát, một chiếc đồng hồ với độ phân giải thời gian là 400ns được kích hoạt để đo hai
khoảng thời gian tách biệt trong bản ghi để xác định IAT giữa hai xung kết tiếp, ngay cả
khi xung đang không ở trong cùng một cửa sổ quan sát [xem hình 2 (a)]. Thời gian tối
thiểu giữa hai bản ghi, tức là trước khi hệ thống thu thập có thể kích hoạt lại lần nữa, là
250ns và do đó khơng đáng để kể so với thời gian trung bình giữa hai xung kế tiếp.
C.Dị tìm nhiễu xung và ví dụ về ghi xung


Hình3. (a) Một ví dụ về bản ghi nhiễu, (b) Tổng thay đổi trong quá trình quan sát

Xử lý dữ liệu là cần thiết để trích xuất các xung khác nhau xảy ra trong một của sổ
quan sát, để phân tích thuộc tính của chúng trong miền thời gian và miền tần số. Để tránh
khơng rõ ràng giữa sự có mặt của nhiễu xung quanh, một kỹ thuật dựa trên tiêu chí xác
suất và sử dụng mức quyết định mơ tả trong [18]. Một khi mức quyết định là cố định,
xung bắt đầu và điểm kết thúc được xác định nơi đo tín hiệu đi qua các mức quyết định
với cực âm dương tương ứng. Tuy nhiên, áp dụng mọt kỹ thuật để lấy ra xung có dạng
hình sin, chúng tơi sẽ trình bày trong đoạn văn tiếp theo, có vẻ khá khó. Chính vì thế
chúng tơi đã phát triển một phương pháp tiếp cận, bao gồm tính y(k) của tín hiệu lấy mẫu
trong khoảng thời gian k , là khoảng thời gian lấy mẫu. Nếu xi là biên độ tín hiệu lấy
mẫu tại i, y(k) kết quả là:

Trong đó n là tổng số mẫu trong quá trình quan sát.
Trong sự có mặt của nhiễu xung quanh, phương sai tích lũy là một hàm tuyến tính
của k, và chính vì một sự phá vỡ trong đường thẳng đã cho thấy sự hiện diện của xung.
Thời gian của một xung hoặc một burst tương ứng với khoảng thời gian mà độ dốc của
y(k) là khác biệt đáng kể so với độ dốc chỉ của nhiễu xung quanh. Hai bước đầu tiên của
tính tốn này được minh họa trong hình 3. Các đường cong phía trên cho thấy một bản
ghi của cửa sổ quan sát, thay đổi đột ngột độ dốc của y(k) trên các đường cong thấp hơn.

Một ví dụ về các xung trong một cửa sổ quan sát được đưa ra trong hình 4. Làm nổi
bật hình sin của các xung, được tìm thấy ở hầu hết các bản ghi. Phân loại xung, hai loại,
một xung đơn và burst được quan sát. Nói chung, burst được định nghĩa là một chuỗi
xung riêng biệt nhưng kết quả thực nghiệm cho thấy rằng hầu hết trường hợp, burst được
hình thành chỉ có hai xung kế tiếp, như được hiển thị trong hình 4(b). Xem xét tất cả các
cửa sổ quan sát, người ta có thể xác định tỷ lệ phần trăm của một trong hai xung đơn hoặc
các burst, và xác suất chính xác của chúng.
Kể từ khi hình dạng xung tương đối như sin, FPS có thể được định nghĩa là tần số
mà tại đó PSD đạt đến một giá trị tối đa. Do đó, việc phân tích có thể chuyển thành các
bản thống kê có các đặc điểm sau: biên độ đỉnh cao, thời gian, IAT, và pseudo tần số.
D.Mô tả các phương pháp đo kế tiếp.
Để có được thơng tin thích hợp từ nhiễu thì những thông tin nhiễu ghi lại từ một số
phương tiện là cần thiết, bởi vì các đặc tính của ồn cũng thay đổi theo Model của các loại
xe. Vì vậy chúng ta chọn cách đo đặc thơng tin trên nhóm gồm 5 xe hạng sang thuộc
những nhà sản xuất khác nhau của những nước khác nhau. Hai trong số 5 xe này được ký
hiệu là CarG1 và CarG2, có động cơ gas và những chiếc còn lại là CarD3, CarD4 và
CarD5 là động cơ Diesel, mã lực khác nhau. Động cơ dao động từ 150-210 hp.
Mặt khác các xe trên còn được đánh giá về các điểm khác như: đánh lửa, ổ cắm 12
V và máy tính điện on-board cung cấp điểm. Thật vậy, người ta có thể hy vọng rằng
tiếng ồn cũng phụ thuộc vào thiết bị điện tử được kết nối trong vùng lân cận của phép đo
điểm và cấu trúc khai thác. Vì chiều dài của dây cáp và nguồn có thể có của nhiễu trong
vùng lân cận ở những điểm này là hoàn toàn khác nhau, người ta có thể hy vọng rằng các
điểm đo lường đại diện cho một thông tin thực sự sẽ xảy ra. Với mỗi loại xe khác nhau,
số lượng điểm đo là 5 nhưng thật không may là các điểm truy cập trên mạng lưới điện
trong những chiếc xe mới là khá hạn chế.
Các phép đo sơ bộ chỉ ra rằng hàng ngàn xung được lưu trữ trong thời gian ít hơn 1s
cho một mức độ kích hoạt theo thứ tự là vài chục mV, tùy thuộc vào loại xe. Từ khi một
số lượng lớn các sự kiện xảy ra trong khi chiếc xe văn phịng và động cơ chạy khơng tải,

chung tôi đã chia việc nghiên cứu thành hai phần tương ứng với các điều kiện tĩnh và
động. Trong điều kiện tĩnh, có ít kết quả được đưa ra tại mục II. Trong phần tiếp theo, đặc
tính xung được nhấn mạnh trong điều kiện lái xe. Trường hợp này mức độ kích hoạt được
lựa chọ đủ lớn để ghi lại các giá trị peak trung bình của các xung trong điều kiện tĩnh.
Đới với các thử nghiệm này, các phép đo được thực hiện trong một chuyến đi tầm 20 phút
trong đô thị và ngoại ô trong điều kiện thời tiết khơ hoặc mựa, với một số hệ thống (ví dụ,
cửa sổ điện, quạt, cần gạt nước mưa và đèn pha) được kích hoạt trong điều kiện sử dụng


bình thường. khoảng 2000 mẫu quan sát đã được ghi nhận tại mỗi điểm đo trên dòng DC
trong khi xe đang di chuyển, theo sau khoảng 104 mẫu quan sát cho mỗi chiếc xe. Các
kết quả chính trình bày trong phần IV.

Hình4. Bản ghi nhiễu . (a) Xung đơn. (b) Burst


Hình5. Bản ghi về nhiễu xung trong điều kiện tĩnh

III.

Điều kiện tĩnh trong nhiễu xung

Trong một chiếc xe đứng yên với động cơ ổn định, nhiễu xung được xác định tại
điểm đo gần mức năng lượng cung cấp cho các board máy tính. Một ví dụ về chuỗi xung
(một loạt các xung đơn), được đo trên oto D5, có thể nhìn thấy trên hình 5. Các bản ghi
chỉ ra độ dài chuỗi nhiễu xung thay đổi từ 100 và 1ms. Mật độ xác suất của các đặc tính
thơng số của nhiễu xung chỉ trên hình 5 được đưa ra trong hình 6.


Hình6. Phân bố thuộc tính các thơng số của nhiễu trong điều kiện tĩnh. IAT được đưa

ra trong chuỗi xung.

Các đường cong cho thấy rằng mỗi xung có khoảng các 0,5 và 2, và một mẫu tần số
giả 15 và 22 MHz cho oto D4 và 9 MHz cho oto D5. Đối với trường hợp này rất cụ thể
với nhiễu xung quan sát trong điều kiện tĩnh, chúng tôi phân biệt hai loại khác biệt của
IAT; IAT tham gia đầu tiên trong chuỗi xung và IAT tham gia lần thứ hai giữa hai chuỗi.
Nghiên cứu thống kê của IAT giữa chuỗi chỉ ra rằng giá trị trung bình của chúng là 10ms.
Các bản ghi hiển thị độ dài của các chuỗi xung có thể khác nhau giữa 100 và 1ms. IAT
trong chuỗi nhỏ hơn 100ms, chúng tôi tập trung vào phân phối trong khoảng thời gian đó,
kể từ khi nó có khoảng thời gian giống như một từ mã. Như có thể thấy trong hình 5, một
loạt các xung cho otoD5 là bán định kỳ, với hàm mật độ xác suất trình bày là sharp max
cho IAT là 50ms (hình 6). Đối với otoD4, phần lớn thược tính IAT là 30, nhưng chức
năng trải phổ ra kéo dài tù 25 tới 50 ms. Sự phân bố IAT biểu diễn đỉnh hẹp và tần số giả
được xác định một cách rõ ràng, điều này cho thấy sự hiện diện của một nguồn can thiệp
chứ không phải là một nguồn nhiễu ngẫu nhiên. Điều này có thể đúng, trong số những
nguồn khác có thể chẳng hạn một chiếc đồng hồ hay một dòng phát ra từ modum dược sử
dụng cho việc kiểm soát và chuẩn đoán thiết bị điện tử.
Trong các bản ghi khác, các gói dữ liệu được xác định một cách rõ ràng, nhưng với
nhiều biên độ peak cao hơn. Tuy nhiên, kể từ khi phương thức truyền thông trên phương
tiện sử dụng các giao thức độc quyền và các điểm truy cập cho phép đo trong xe hạn chế,
nó rất khó để xác định nhiễu. Khi nó xuất hiện trong các phép đo thực hiện trên 5 chiếc


xe trong suốt q trình thí nghiệm của chúng tơi, đặc điểm của nhiễu là khá khác nhau
giữa các chiếc xe. Nó sẽ cần thiết để thực hiện những phép đo bổ sung trên số lượng xe
lớn hơn.

IV.

Thống kê thuộc tính của nhiễu xung trong điều kiện động

A.Giới thiệu
Phần này trình bày các tính chất thống kê của tất cả các thông số của các xung đơn
và các bản ghi burst được ghi nhận khi các phương tiện đang di chuyển. Ngưỡng kích
hoạt được tăng lên đến 70mv để tránh gây ra số lượng lớn các xung cũng xảy ra trong
điều kiện di chuyển, và thậm chí đến 200mV đối với oto D4 và D5. Thống kê nhiễu xung
được trình bày trong phần này, tất nhiên, chỉ có các giá trị dưới điều kiện kích hoạt.

Hình7. (a) Biên độ peak so sánh về mặt tần số giả. (b) Khoảng thời gian so sánh về
mặt tần số giả

Hình 7 cũng nhấn mạnh sự giống nhau của các đặc điểm của xung đơn và các burst
với giả tần số hoặc thời gian. Khi cùng một kết quả thu được cho những chiếc xe khác,
trong thảo luận sau đây, khơng có sự phân biệt bổ sung giữa những xung duy nhất và các
burst. Chúng tơi đã phân tích xung và các đặc điểm cho xe môi một thống kê để xác đinh
giữa các xe. Tùy thuộc vào khoảng thời gian thay đổi, chúng tơi muốn phân tích chẳng
hạn trong hai tích lũy phân phân phối chức năng (CDF) hoặc cdf bổ sung (ccdf).


B.Phân bố biên độ Peak.
Đường biểu diễn trong hình 8 mô tả ccdf của những giá trị peak, được tổng hợp lại
từ các xung ghi lại từ mỗi chiếc xe. Việc mơ tả CCDF thay vì CDF là vì việc nhận dạng
giá trị Max của các biên độ Peak rõ ràng hơn và phù hợp với các xung ghi được. Đường
phân bố trung bình được biểu thị là: Experiment, được tính tốn từ tất cả các phép đó trên
năm phương tiền. Hai đường phù hợp với các phép đo trong hai xe ( G1 và D4 ) cũng
được vẽ. Chúng được chọn vì đó là những khoảng cách lớn nhất từ các đường trung bình
và điều này đưa ra ý tưởng về việc trải rộng các giá trị thử nghiệm.

Hình8. Phân bố tổng suy giảm biên độ đo được trong 2 oto. Mơ hình dựa trên ba chức
năng phân bố gamma

Biên độ xung chủ yếu từ 0.5 – 1 V, với khả năng đạt được biên độ lớn hơn 1V
khoảng 1% đến 8%. Nếu những khả năng thấp hơn ( thấp hơn 102 ) bị loại trừ thì kết quả
chỉ ra việc phân tán thấp từ xe này đến xe kia.


Hình9. Phân bố tổng của tấn số được tính từ các phương pháp đo và mơ hình tĩnh

Để tìm những thuật ngữ toán học cho những chức năng phân bố được chính xác
nhất thì sáu thơng tin sau được sử dụng: Gauss, gamma, Weibull, beta, Rayleigh, thuật số
học. Tuy nhiên một hàm có thể khơng được biểu diễn một cách rõ ràng trên các giá trị
biên độ A, và cần thiết để tính tốn đến những khoảng thời gian xen giữa. Điều này được
thực hiện theo kinh nghiệm bởi việc quan sát đường thực nghiệm mật độ hàm dày đặc và
việc cố gắng để tìm những khoảng thời gian ở giữa trong sự thay đổi của các hàm là bằng
phẳng và không hiển thị nhiều ơn một giá trị MAX hoặc MIN. Với biên độ A, ba khoảng
thời gian sau được xem xét: A < 0.31 V, 0.31 V < A< 0.67 , và A > 0.67 V. Vậy thì để tìm
các hàm chính xác, các cuộc thử nghiệm được thực hiện lặp đi lặp lại nhiều lần. Các hàm
làm tối thiểu thông tin Kolmogorv-Smirnov được lựa chọn. Với sự phân bố biên độ, hàm
gamma được biểu thị theo công thức (2):
Cơng thức 2:
Trong đó Γ() là hàm gamma. Giá trị các thông số a và b được chỉ ra trong hình 8,
cùng với P(A), A thuộc về một trong ba khoảng thời gian. Sự phân tán các kết quả của
từng chiếc xe cho thấy có vẻ như khơng cần thiết để thử nhiều các khoảng thời gian nhỏ,
hay cũng không cần phải thử việc phân bố các hàm kết hợp. Điều này cũng nhấn mạnh


rằng hàm gamma đáp ứng được sự trùng khít nhất giữa kết quả thí nghiệm và kết quả
mẫu.
C. Phân bố tần số giả.
Việc phân bốlũy tích của tần số giả Fp8 được tính tốn từ các giá trị thực nghiệm

( đường Experiment ) được chỉ ra trong hình 9, cùng với các đường có được từ mơ hình
dựa trên hàm gamma. Các xung giả được trải rộng, đặc biệt cho CarD3 và CarG2, và giữa
các băng tần số PLC.

Hình 10. Tổng phân bố của nhiễu. Kết quả từ thử nghiệm

D. Phân bố thời gian kéo dài xung
Việc phân bốlũy tích của thời gian kéo dài xung ( đường Experiment ) được tính
tốn từ tất cả các giá trị thực nghiệm được chỉ ra trong hình 10. Trong những trường hợp
khác, tương ứng với CarG1 và CarD4 sẽ không hiển thị sự phân tán rộng giữa các xe. Có
thể thấy rằng 50% xung có thời gian kéo dài thấp hơn 5 μs và 99% xung là thấp hơn 20
μs. Các thông số của hàm gamma sử dụng cho mơ hình mẫu là được cho từ trước. Trong
hầu hết các trường hợp, một sự tương quan giữa chiều dài xung và tần số giả của nó được
quan sát, vì giá trị trung bỉnh của các đường hình sin của mỗi xung thường là từ 4 và 5.
E. Phân bố IAT


IAT là một đặc tính thơng tin xung quan trọng cho việc giao tiếp PLC. Thực vậy,
để tránh hai xung phân làm nhiễu cùng một mã, dữ liệu chèn có thể là một giải pháp thú
vị. Trong trường hợp này, việc chèn sâu phải được lựa chọn theo cách là có ít khả năng
hai xung có thể xuất hiện trong cùng một thời điểm chèn ma trận. Hình 11 mơ tả cdf của
IAT cho tất cả các phương tiện ( Experiment ), với hai trường hợp extreme ( cars G1 và
D4 ). Những khoảng thời giant hay đổi của các thơng số hàm gamma được tối ưu cũng
được chỉ ra.

Hình11. Tổng phân bố của IAT

Như hình 11, các giá trị IAT được trải rất rộng, từ vài micro giây cho đến hơn 1
phút. Chúng không kéo dài IAT, đây là nhược điểm cho việc thực hiện giao thiếp, nhưng
xa hơn là IAT với cường độ lớn đo được trong micro giây. Trên thực tế, thời gian trung

bình của một ký hiệu OFDM cho việc giao tiếp là yêu cầu 10 μs trong chuẩn HP1.0 với
tốc độ lớn nhất là 14 Mb/s. Điều này cho thấy bốn trong năm phương tiện chạy trong
cùng phân bốIAT, với 20-40 % khả năng duy trì IAT dưới 100 μs.
F. Tổng hợp các thơng số giá trị
Dòng đầu tiên trong bảng I tổng hợp các tính năng xung chủ yếu được đo đạc
trong 5 phương tiện. Cột thứ nhất của bảng chỉ ra các khả năng xảy ra. Trong hai cột tiếp
theo là mức phân vi 50 của biên độ và thời gian, mức phân vi 90 cho trong dấu ngoặc
đơn. Với IAT, có nhiều thú vị hơn khi tính tốn mức phân vi 10 hơn là 90 vì những xung


liên tiếp với những giá trị IAT thấp có nguy cơ chịu nhiễu từ các liên kết. IAT có một sức
ảnh hưởng mạnh đến hiệu suất các liên kết. Ví dụ, Trong Home-Plug 1.0, khoảng thời
gian của một ký hiệu OFDM là 8.4 μs, RS và các mã xoán được sử dụng trên PHY dựa
trên 20 hoặc 40 ký hiệu. Vì vậy nếu hai xung được tách ra bởi một khoảng thời gian là 21
μs làm nhiễu một PHY với 20 ký hiệu, mã lỗi được hiệu chỉnh đúng không cung cấp bất
cứ sự cải thiện nào trong tỷ lệ lỗi, vì nó khơng hiệu chỉnh nhiều hơn hai ký hiệu nhiễu.
Một ví dụ về việc ứng dụng sự tác động của nhiễu nên hiệu quả của hệ thống, đặc biệt là
lên tốc đọ dữ liệu Max và tốc độ bit được cho trong hình 11.
Bảng I. Tổng thơng số đặc tính trong xe và trong nhà

Với sự hiểu biết của chúng ta, khơng có những modem PLC được phát triển một
các đặc biệt cho việc giao tiếp giữa các phương tiện, và ý tưởng đầu tiên là để thực hiện
in-the-car, on-the-shelf modem được tối ưu cho PLC. Tuy nhiên, theo kết quả từ bảng I,
nó thể hiện rằng các xung được đo đạc trên mạng lưới điện tử các phương tiện có những
đặc tính rất khác nhau so với việc đo đạc trong mơ hình in-house.
Thời gian kéo dài xung và biên độ xung in-vehicle là nhỏ hơn in-house, nhưng hầu
hết các điểm tới hạn khi tối ưu lớp vật lý PLC sẽ liên quan đến IAT vì một phần mười của
mức vi phân là 21 μs trong in-vehicle so sánh với 7.1 ms in-house. Do các ký hiệu
OFDM liên liếp có thể gây nhiễu một cách liên tục nên mã hóa kênh cho in-vehicle PLS
phải khác so với kênh đó nhưng trong in-house.

V.

Kết luận

Mục đích của bài viết này là tập hợp các dữ liệu cần thiết cho việc xây dựng một
mơ hình nhiễu phương tiền để được thực hiện một công cụ mô phỏng PLC cho phép kênh
mã hóa được tối ưu. Việc nghiên cứu thấu đấy những đặc tính nhiễu xung trên một hệ
thống các phương tiện vì vậy mà được thực hiện. Nhiễu được ghi lại trong 5 phương tiện,
hoặc trong trạng thái ổn đinh tức là các phương tiện này không di chuyển. Với trạng thái
phương tiện ổn định, các chuỗi xung được quan sát có chiều dài từ 100 μs đến 1 ms.
Chúng có vẻ phù hợp vì việc giao trong các phương tiện và từ các xung được tạo ra bởi


các thiết bị được điều khiển bằng lệnh ( control-command ). Biên độ trung bình của các
xung có thể thay đổi lớn từ một xe đến chiếc xe khác và việc đo đạc thêm trên số lượng
lớn các xe hơn là cần thiết trước khi vẽ ra được đồ thì sau cùng với trạng thái biên độ
nhiễu là thấp. Với những phương tiện di chuyển, các mức khởi động có thể được chọn
tương đương từ 70 hoặc 200 mV để cao hơn giá trị Peak của xung quan sát được trong
trạng thái ổn định. Hàm phân bố trung bình được vẽ và các hàm phân bố này phù hợp với
các kết quả thực nghiệm được chờ đợi. Do các modem PLC được phát triển chủ yếu cho
các ứng dụng in-house, các đặc điểm tĩnh của nhiễu trong mạng DC bên trong các
phương tiện được so sánh với các đặc điểm có được trong Building.


Tài liệu tham khảo:
[1] Y. Maryanka, “Wiring reduction by battery power line communication,”
in Proc. Inst. Electr. Eng. Semin. Passenger Car Electr. Archit., Jun. 2000,
pp. 8/1–8/4.
[2] A. Rubin, “Implementing automotive protocols for communications over
noisy battery power lines,” in Proc. 22nd Conv. Electr. Electron. Eng.

Israel, Dec. 2002, p. 306.
[3] W. Schulz and T. Hesse, “Channel characteristics of wiring in motor
vehicles for power line communications,” in Proc. IEEE ISPLC, Athens,
Greece, Mar. 2002, pp. 176–180.
[4] T. Huck, J. Schirmer, T. Hogenmuller, and K. Dostert, “Tutorial about
the implementation of a vehicular high speed communication system,” in
Proc. IEEE ISPLC 2005, Vancouver, BC, Canada, Apr., pp. 162–166.
[5] P.A.J.vanRensburg,H.C.Ferreira,andA.J.Snyders,“Anexperimental setup for in-circuit optimization of broadband automotive power-line
communications,” in Proc. IEEE ISPLC 2005, Vancouver, BC, Canada,
Apr., pp. 322–325.
[6] W. Gouret, F. Nouvel, and G. El-Zein, “Powerline communication on
automotive network,” in Proc. IEEE VTC 2007 Spring, Apr., pp. 2545–
2549.
[7] M. Lienard,M. O. Carrion, V. Degardin, and P. Degauque, “Modeling and
analysis of in-vehicle power line communication channels,” IEEE Trans.
Veh. Technol., vol. 57, no. 2, pp. 670–679, Mar. 2008.
[8] T. P. Diez, S. A. Alles, and R. K. Frazier, “Transient voltage characteri-


zation for automotive 42 volt power systems,” in Proc. IEEE Int. Symp.
Electromagn. Compat., Aug. 2000, vol. 2, pp. 921–926.
[9] A. Schieffer, “Statistical channel and noise modeling of vehicular DClines for data communication,” in Proc. IEEE Veh. Technol. Conf., Tokyo,
Japan, May 2000, vol. 1, pp. 158–162.
[10] M.O. Carrion,M. Lienard, and P.Degauque, “Communication over vehicular DC lines: Propagation channel characteristics,” in Proc. IEEE ISPLC
2006, Orlando, FL, Mar., pp. 2–5.
[11] V. Degardin, M. Lienard, P. Degauque, and P. Laly, “Performances of the
HomePlug PHY layer in the context of in-vehicle powerline communications,” in Proc. IEEE ISPLC 2007, Pisa, Italy, Mar., pp. 93–97.
[12] M. O. Carrion, V. Degardin, M. Lienard, and P. Degauque, “Characterization and modeling of in-vehicle power line propagation channel,” presented at the 5th Int. Conf. ITS Telecommun., Brest, France, Jun. 2005.
[13] V. Degardin, M. O. Carrion, M. Lienard, and P. Degauque, “In-vehicle
power line communication: Impulsive noise characteristics,” presented at

the XXVIIIth General Assem. URSI, New Delhi, India, Oct. 2005.
[14] W. Schulz and S. Schwarze, “Comparison of CDMA and OFDM for
data communications on the medium voltage power grid,” in Proc. IEEE
ISPLC, Limerick, Ireland, Apr. 2000, pp. 31–38.
[15] HomePlug white papers on Homeplug Web site. (2008). [Online]. Available: www.homeplug.org/products/whitepapers
[16] Limits andMethods ofMeasurement of RadioDisturbanceCharacteristics
for the Protection of Receivers Used on Board Vehicles, CISPR-25, 2002.


[17] P. Torio andM.G. Sanchez, “Novel procedure to determine statistical functions of impulsive noise,” IEEE Trans. Electromagn. Compat., vol. 47,
no. 3, pp. 559–568, Aug. 2005.
[18] M. G. Sanchez, L. de Haro, M. C. Ramon, A. Mansilla, C. M. Ortega,
and D. Oliver, “Impulsive noise measurements and characterization in a
UHF digital TV channel,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 41, no. 2,
pp. 124–136, May 1999.
[19] V. Degardin,M. Lienard, A. Zeddam, F. Gauthier, and P. Degauque, “Classification and characterization on impulsive noise on indoor power line
used for data communications,” IEEE Trans. Consum. Electron., vol. 48,
no. 4, pp. 913–918, Nov. 2002.