Efficient Signal Detection Based on Artificial Intelligence for Power Line Communication Systems

전력선통신 시스템을 위한 인공지능 기반 효율적 신호 검출

  • 김도균 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 황유민 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 심이삭 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 김진영 (광운대학교 전자융합공학과 유비쿼터스 통신 연구실)
  • Received : 2017.04.30
  • Accepted : 2017.05.11
  • Published : 2017.06.30

Abstract

It is known that power line communication systems have more noise than general wired communication systems due to the high voltage that flows in power line cables, and the noise causes a serious performance degradation. In order to mitigate performance degradation due to such noise, this paper proposes an artificial intelligence algorithm based on polynomial regression, which detects signals in the impulse noise environment in the power line communication system. The polynomial regression method is used to predict the original transmitted signal from the impulse noise signal. Simulation results show that the signal detection performance in the impulse noise environment of the power line communication is improved through the artificial intelligence algorithm proposed in this paper.

전력선통신 시스템에서는 전력망을 활용한 통신 방식을 사용하기 때문에 일반적 통신선로를 활용한 통신 방식에 비해 잡음이 많고, 이것으로 인한 성능 저하가 문제가 되고 있다. 이러한 잡음으로 인한 성능 저하를 완화시키기 위해, 본 논문에서는 전력선통신 시스템에서의 임펄스 잡음 환경에서 신호를 검출하는 인공지능 알고리즘을 제안한다. 다항식 회귀법을 이용하여 임펄스 잡음 신호의 원신호를 예측하고, 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 인공지능 알고리즘을 적용한 전력선통신 시스템에서 임펄스 잡음 환경내 신호 검출 성능 향상을 입증한다.

Keywords

References

  1. X. Cui and A. Alwan, "Noise robust speech recognition using feature compensation based on polynomial regression of utterance SNR," IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, Vol. 13, no. 6, pp. 1161-1172, Oct. 2005. https://doi.org/10.1109/TSA.2005.853002
  2. A. Amanatiadis, L. Bampis and A. Gasteratos, "Accelerating single-image super-resolution polynomial regression in mobile devices," IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 61, no. 1, pp. 63-71, Feb. 2015. https://doi.org/10.1109/TCE.2015.7064112