Analysis of Impulsive Interference in Digital Audio Broadcasting Systems in Electric Vehicles

要約

最近、コンバータのスイッチングやバッテリー充電器など、電気自動車 (EV) における新しいタイプの干渉が、無線デジタル伝送システムのパフォーマンスを低下させることが判明しました。
測定によると、このような干渉は衝動的な動作を特徴とし、時間の経過とともに大きく変化することが示されています。
この論文では、当社の EV テストベッドから記録されたデータを使用して、デジタル オーディオ放送帯域におけるインパルス性干渉を解析します。
さらに、解析を使用して、対応する干渉モデルを取得します。
特に、干渉の時間特性を研究し、その振幅が確かに衝撃的な挙動を示すことを確認しました。
私たちの結果は、インパルス的イベントが連続した受信信号サンプルにまたがっており、したがってバースト性を示していることを示しています。
この目的を達成するために、バースト性インパルス性干渉の確立されたモデルであるマルコフ-ミドルトン モデルのデータ駆動型の修正を実行し、合成ノイズを実現しました。
提案されたモデルに基づいて最適なシンボル検出器の設計を調査し、加法性白色ガウス ノイズの仮定に基づいた従来の検出器と比較して大幅なパフォーマンスの向上を示します。

要約(オリジナル)

Recently, new types of interference in electric vehicles (EVs), such as converters switching and/or battery chargers, have been found to degrade the performance of wireless digital transmission systems. Measurements show that such an interference is characterized by impulsive behavior and is widely varying in time. This paper uses recorded data from our EV testbed to analyze the impulsive interference in the digital audio broadcasting band. Moreover, we use our analysis to obtain a corresponding interference model. In particular, we studied the temporal characteristics of the interference and confirmed that its amplitude indeed exhibits an impulsive behavior. Our results show that impulsive events span successive received signal samples and thus indicate a bursty nature. To this end, we performed a data-driven modification of a well-established model for bursty impulsive interference, the Markov-Middleton model, to produce synthetic noise realization. We investigate the optimal symbol detector design based on the proposed model and show significant performance gains compared to the conventional detector based on the additive white Gaussian noise assumption.

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