基于信道状态自适应调整的电力线载波调制系统及方法与流程

1.本公开属于电力通信技术领域，具体涉及一种基于信道状态自适应调整的电力线载波调制系统及方法。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.电力线载波通信由于不用额外架设通信线路和免维护的特点，在电力企业的用电信息采集系统中被广泛使用；但是，由于电力线载波线路的主要功能用于输送电能，因此导致电力信道的传输环境与专门架设的通信线路环境有着“天壤之别”，其主要表现为电力信道的传输环境受到输电线路中负荷变化的影响、输电线路分支结点的影响以及线路中突发的随机干扰影响，这些干扰因素的叠加，将导致电力信道通信性能大大下降。
4.在现有用电信息采集系统中，高速电力线载波通信(high speed power line communication，简称hplc)技术被广泛使用，该技术基于正交频分复用技术(orthogonal frequency division multiplexing，简称ofdm)，通过对可用传输频带的分割，将传输频带分成一系列的正交子载波，然后用待传输的信息对子载波进行调制，利用子载波将信息传输至接收端。根据每个码元所携带信息的多少，调制方式可以分为bpsk、qpsk、16qam、64qam等多种调制方式。在信息的调制过程中，由于不同的调制方式，其抗噪声性能不同，因此通常可以根据传输信道的质量，为每个子载波选择不同的调制方式，以确保每次传输的信息最大化。
5.因此，有必要进行电力线载波调制的相关研究。


技术实现要素：

6.为了解决上述问题，本公开提出了一种基于信道状态自适应调整的电力线载波调制系统及方法，根据信道状态自适应调整电力线载波模块中的调制方式。
7.根据一些实施例，本公开的第一方案提供了一种基于信道状态自适应调整的电力线载波调制系统，采用如下技术方案：
8.一种基于信道状态自适应调整的电力线载波调制系统，包括信道状态采集模块、信道状态可视化模块以及用于连接所述信道状态采集模块和所述信道状态可视化模块的载波功率分配模块；
9.所述信道状态采集模块用于采集电力线路信道状态信息并传输到载波功率分配模块；所述载波功率分配模块用于接收并分析所接收到的信道信息，基于分析结果采用基于特定通信服务质量的约束注水算法分配策略进行电力线子载波的功率分配，得到电力线载波调制方式；所述信道状态可视化模块通过调制方式与信道状态之间映射关系的不同初步判断信道状态的好坏，实现电力线载波的自适应调整。
10.作为进一步的技术限定，所述信道状态采集模块包括依次电连接的耦合单元、信
号调理单元和模数转换单元；所述耦合单元采用电容耦合电路，所述信号调理单元内设带通滤波电路。
11.作为进一步的技术限定，所述载波功率分配模块包括依次电连接的控制单元、频谱分析单元和功率分配单元；所述信道状态可视化模块包括依次电连接的时频变换单元、训练单元和可视化单元。
12.根据一些实施例，本公开的第二方案提供了一种基于信道状态自适应调整的电力线载波调制方法，采用如下技术方案：
13.一种基于信道状态自适应调整的电力线载波调制方法，包括以下步骤：
14.获取电力线路信道状态信息；
15.根据信道状态信息和预设的载波功率分配模型，进行电力线子载波的功率分配，得到电力线载波调制方式；
16.通过调制方式与信道状态之间映射关系的不同初步判断信道状态的好坏，实现电力线载波的自适应调整；
17.其中，载波功率分配模型采用基于特定通信服务质量的约束注水算法分配策略。
18.作为进一步的技术限定，在获取电力线路信道状态信息的过程中，基于高通滤波滤除掺杂在电力载波信号中的低频噪声信号和伪信号，降低电力载波信号的衰减，减少线性幅频特性和相频特性的影响；基于切比雪夫ⅰ型带通滤波器进行电力载波信号的二次滤波，以去除工频谐波和宽频带噪声。
19.进一步的，所述电力线子载波的功率分配的过程为：对所获取的电力线路信道状态信息进行频谱分析，基于分析结果采用基于特定通信服务质量的约束注水算法分配策略进行电力线子载波的功率分配，得到电力线载波调制方式。
20.进一步的，所述电力线载波调制方式包括多进制正交幅度调制、双相移相键控调制和四相移相键控调制。
21.进一步的，所述频谱分析的具体过程为：利用傅里叶变换得到电力线路信道状态信息的频谱图，对频谱图中各频点的衰减特性统计分析，基于统计分析结果，信道状态较好的频点分配高阶调制方案，信道状态较差的频点分配低阶调制方案。
22.进一步的，不同的电力线载波调制方式所对应的电力线路信道状态信息的频谱图在不同频点的能量图像不同，为更好地区分调制方式，需进行电力线路信道状态信息的时频变换。
23.进一步的，针对不同的调制方式，基于深度学习神经网络通过前期能量图像识别的训练，根据时频图像的不同，从能量图像中识别出所对应的电力线载波调制方式，初步判断信道状态。
24.与现有技术相比，本公开的有益效果为：
25.本公开根据信道状态自适应调整电力线载波模块中的调制方式，将调制方式进行映射，通过图像的形式展现给使用人员，使系统操作人员可根据调制后信号图像的不同实现对信道传输环境条件的直观认识。
附图说明
26.构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示
意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
27.图1是本公开实施例一中的基于信道状态自适应调整的电力线载波调制系统的结构示意图；
28.图2是本公开实施例一中的耦合单元的结构示意图；
29.图3是本公开实施例一中的信号调理电路的结构示意图；
30.图4是本公开实施例一中的模数转换单元的结构示意图；
31.图5是本公开实施例二中的基于信道状态自适应调整的电力线载波调制方法的流程图；
32.图6(a)是本公开实施例二中的双边带信号调制方式的频谱图；
33.图6(b)是本公开实施例二中的单边带信号调制方式的频谱图；
34.图7是本公开实施例二中的嵌入注意力机制的ssd结构图；
35.图8是本公开实施例二中的不同调制方式下的图像识别结果图。
具体实施方式：
36.下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
37.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
38.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
39.在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
40.实施例一
41.本实施例提供了一种基于信道状态自适应调整的电力线载波调制系统。
42.如图1所示的一种基于信道状态自适应调整的电力线载波调制系统，包括信道状态采集模块、载波功率分配模块和信道状态可视化模块；各模块的具体设置如下：
43.1.信道状态采集模块
44.信道状态采集模块包括依次电连接的耦合单元、信号调理单元和模数转换单元。
45.1.1耦合单元
46.由于需要从电力线路中提取信道的状态信息然后转至载波功率分配模块进行频谱分析，该过程涉及从强电线路中采集信道状态信息，然后经过相应变换，因此需要设计专用信号耦合电路，将电力线路中的信道状态进行采集。
47.在本实施例中，耦合电路采用如图2所示的电容耦合电路。因电感耦合的传输性能较电容耦合性能差，衰减大，测试发现信号经耦合变压器耦合衰减为12db，所以本实施例中采用电容耦合电路。如图2所示，高频y电容c10的一端接低压电力线接入点，另一端与耦合变压器t1相连。c10和电阻r2构成一阶高通滤波器，滤除掺杂在载波信号中的低频噪声信号和伪信号，这样的设计有利于高频载波信号能够高保真通过，尽可能降低信号的衰减，减少线性幅频特性和相频特性对信号传输的影响。电阻r2和电容c10数值的大小可以根据公式
进行计算，如若想要的rc滤波器截止频率为150khz，则由公式可以计算出c10＝0.0047μf，r2＝187ω。耦合变压器t1的主要作用是隔离强电或者是弱电，同时亦可以达到平衡信号线的作用。tvs是瞬变抑制二极管，防止电网上的强干扰及电压浪涌，保护电路器件。r1为c10的卸荷电阻，通常取10mω。
48.1.2信号调理单元
49.通常接收端耦合电路的输出还将夹杂有工频谐波和宽频带噪声，为了更好的还原2～30mhz频带上的载波信号，必须进行二次滤波，在此引入了信号调理单元。二次滤波的指标上通频带和下通频带分别是f
ch
＝30mhz,f
cl
＝2mhz，通带范围内的衰减不能大于3db，上截止频率和下截止频率分别为f
sh
＝60mhz,f
sl
＝1mhz，阻带衰减为as＝50db，则ω1＝2πf
cl
，ω3＝2πf
ch
，ω
22
＝ω1ω3，因为在同样指标性能下，巴特沃斯滤波器所用的阶次比切比雪夫所用阶次多，电路更复杂，成本更高，切比雪夫逼近在通带或阻带内衰减是等纹波的，所以在此设计带通滤波器选用切比雪夫ⅰ型滤波器，该滤波器的函数满足：
[0050][0051]
由式(1)得到电路设计参数，则包含五阶切比雪夫ⅰ型带通滤波电路的信号调理电路如图3所示。
[0052]
在图3中，电路左侧星型二极管稳压电路的作用是抑制火、零线间的差模尖峰信号和火、零线与地线间的共模尖峰信号。就差模尖峰信号而言，d2和d3可以组成一个双向稳压管；对于共模尖峰信号，该星型结构相当于两个双向稳压管，可有效地保护带通滤波网络免受差模、共模干扰；r4和r7是并联谐振网络的隔离电阻，r5模拟电力线输出阻抗，r7模拟耦合电路输出阻抗。r5、r7均取50ω以满足阻抗匹配；在带通滤波网络右侧，稳压二极管d4、d5构成双向限幅电路，防止信号幅度太大损坏后续信号解码电路。
[0053]
1.3模数转换单元
[0054]
为实现所采集到的电力线路通道状态信息的传输，本实施例中采用美国ti公司生产的10精度tlc1543作为硬件采集装置的模数转换单元，该转换器是20脚dip封装、开关电容逐次比较型模数转换器，采用spi串行通讯接口，具有多输入通道、性价比高的特点，具体的技术参数见表1所示：
[0055]
表1 tlc1543芯片技术指标
[0056]
[0057][0058]
a/d芯片与载波功率分配模块通讯的过程如下：首先将a/d芯片定义为从片，载波功率分配模块内的cpu定义为主片。主从片之间通过spi 4线串行总线相连，ref 、ref-为基准电压正负端，通常接电源和接地；ain0～ain7接入模拟信号，为采样端口；为片选端，低电平有效，eoc端口为转换结束指示口，输出高电平说明转换完成。故工作过程为：从片的时钟引脚与主片时钟脚相连，由时钟提供系统时钟，当主片选中从片，即是有效，计数器复位、控制使能16～18口，芯片开始转换数据，其次主片向in(17口)提供2位通道地址，采集线路中电压及电流信号，选通采样保持器，同时在时钟(18口)输入时钟序列，主片接受来自从片out(16口)端发送的一次转换结果，完成一次模拟值采样》转换成数字量》输出数字量的过程。
[0059]
为了便于后期系统的扩容，本实施例中，设计模拟输入端口有8路，输入保护电路也有8个。其中前4路为0～10v直流输入，com5口为公共接地端，后4路为0～20ma直流输入，公共接地端为com6。设计有8路的模拟量输入端口ai01～ai08,经滤波保护电路后连接ad芯片的adc0～adc7接口，通过16口out传输给载波功率分配模块的cpu，模数转换单元的连接电路如图4所示：模拟量输入端口电路其中左上角为模拟信号输入至滤波保护电路，滤波保护电路由二极管、电阻和电容组成，加入二极管和电容是为了防止接入模拟量时的瞬间电压过大击穿ad芯片以及过滤接入模拟量毛刺。
[0060]
2.载波功率分配模块
[0061]
载波功率分配模块包括控制单元、频谱分析单元和功率分配单元。
[0062]
2.1控制单元
[0063]
控制单元的主要功能是完成信道数据的采集与分析，并根据频谱分析结果，对子载波的功率进行分配，以达到信道容量最大、传输质量最好的目的。对于控制单元的处理器选型，可以根据需要处理任务的多少进行选择，一般备选方案有基于cpu的微机控制单元，有基于云平台的控制单元以及基于单片机或者dsp芯片的嵌入式系统。
[0064]
2.2频谱分析单元
[0065]
频谱分析，主要是指利用傅里叶变换得到频谱图，然后针对各频点的衰减特性进行统计分析，在分析结果基础上，遵循信道状态较好的频点分配高阶调制方案，信道状态较差的，频点分配低阶调制方案，以此完成各子载波上的调制方式配置以及传输功率分配。
[0066]
在本实施例中，考虑到本实施例的主要功能是根据信道的状态实现载波功率的最优分配，其运算量及实时性要求不高，因此将控制单元和频谱分析单元合二为一，选用dsp，其原因是由于该芯片自带频谱分析(fft(快速傅里叶变换))的硬件实现，可以快速实现对信道状态的频谱分析。因此，本发实施例中dsp芯片的选取，可以优选美国ti公司的
tms320c5000系列，如tms320c54x、tms320c54xx、tms320c55x等，只要选用上述dsp芯片，本实施例所描述功能均能实现。
[0067]
2.3功率分配单元
[0068]
基于控制单元，将待发送的数据安排在不同的频段进行发送，是一个软件执行过程。
[0069]
3.信道状态可视化模块
[0070]
信道可视化模块实质上是一个显示模块，即电网管理人员利用显示平台(比如电脑)，直观查看电力线信号；信道状态可视化模块包括时频变换单元、训练单元和可视化单元。
[0071]
实施例二
[0072]
本实施例介绍了一种基于信道状态自适应调整的电力线载波调制方法，采用了实施例一中所介绍的基于信道状态自适应调整的电力线载波调制系统。
[0073]
如图5所示的一种基于信道状态自适应调整的电力线载波调制方法，包括以下步骤：
[0074]
获取电力线路信道状态信息；
[0075]
根据信道状态信息和预设的载波功率分配模型，进行电力线子载波的功率分配，得到电力线载波调制方式；
[0076]
通过调制方式与信道状态之间映射关系的不同初步判断信道状态的好坏，实现电力线载波的自适应调整；
[0077]
其中，载波功率分配模型采用基于特定通信服务质量的约束注水算法分配策略。
[0078]
本实施例针对电力线子载波的功率分配的过程展开了详细的介绍：
[0079]
通信系统的信道容量是指信道能够无错误传输的最大平均信息速率。根据香农公式，信道容量为其中，c表示数据速率的极限值，单位bit/s；b表示为信道带宽，单位hz；s表示信号功率(瓦)，n表示噪声功率(瓦)。
[0080]
受电力线热噪声和接入负载阻抗特性的干扰，传输信号的信噪比snr在传输带宽内通常存在显著变化，并非恒定不变，因此经典的香农公式并不适用于电力线信道。考虑到耦合至电力信道的载波信号功率通常是有限的，信道容量可用公式(3)来表示：
[0081][0082]
式中，s(f)＝|h(f)|2×
p(f)，s(f)
‑‑
接收信号功率谱，h(f)
‑‑
信道传递函数，n(f)
‑‑
噪声功率谱，p(f)
‑‑
输入信号功率谱。h(f)和n(f)都是电力线信道的固有特性，那么对信道容量c的求解可转化为对输入信号功率谱p(f)进行最优化分配。
[0083]
在实际载波通信模块的工作中，为了保证各模块工作在允许安全工作范围内，需要约束载波信号发射机对电力线信道的输入功率，避免载波通讯模块长期工作于大功率状态，增加了由于功耗过高而发生故障的几率。在本实施例中，对于功率的分配问题，采用注水法和通信服务质量(quality of service，简称qos)相结合的分配算法，以较低的系统误码率为通信门限值，提出了基于特定qos策略的约束注水算法分配策略，以期实现plc信道
容量最大化，其主要步骤如下：
[0084]
1.假设被参考的低压电力线信道被分为m个跨度为δf的窄带平坦衰落子信道，每个子信道的容量其中，pj是第j个子信道的分配功率，hj是第j个子信道的频率响应，nj是第j个子信道的噪声功率。经离散化的信道总容量而且pj》0，p
in
是plc信道的输入总功率。
[0085]
2.令mj，sj，p
ej
分别表示第j个子信道输入信号的调制阶数、信噪比和误比特率，满足：
[0086]
sj＝f(p
ej
,mj)
ꢀꢀ
(4)
[0087][0088]
其中，mj＝2q，q为发射比特数且q＝1,2,3,.....。
[0089]
3.定义误比特率的阈值φ＝10-6
表示电力线载波通信系统允许的qos。
[0090]
4.令
[0091][0092]
对pj求偏导并令得
[0093]
由pj》0知，
[0094]
5.设定子信道功率分配限值ψj且ψj》0，在满足qos的前提下，找到最大可用的m
φj
值，继而得到s
φj
，再通过公式(4)计算分配给第j个子信道的功率p
φj
。
[0095]
6.当分配给某些子信道的功率p
φj
》ψj时，令剩余功率δpj＝p
φj-ψj，p
φj
＝ψj；当0《p
φj
≤ψj时，保留其值；当p
φj
《0时，令p
φj
＝0并关闭该子信道。
[0096]
7.将第j个子信道的剩余功率分配至第j 1个子信道中，即p
φ(j 1)
＝p
φ(j 1)
δpj，重复步骤5、6，往复迭代，至所有子信道上的分配功率都满足0《p
φj
≤ψj。
[0097]
8.在满足的前提下，迭代调整ψj的值，并计算出此时的p
φj
，直至无限逼近于p
in
。将p
φj
代入公式(7)，得到参数
[0098][0099]
9.将公式(8)代入公式(6)，即可得到最大化信道容量的闭式表达式：
[0100][0101]
由公式(9)可知，p
φj
、s
φj
可由步骤8得出，子信道噪声功率nj在δf上基本保持不变，那么子信道增益函数hj是影响c
max
变化的首要因子。由公式(2)知，低压电力线信道多径分支数目n、分支长度di及电力线接入负载阻抗引起的衰减都会造成hj的非线性变化。根据多次试验结果仿真，为了提升信道的容量，本实施例所述及的算法在以下的环境条件下，其效果能够达到最优：
[0102]
应适宜缩短电力通信设备之间的距离，优化信号耦合电路的设计，在配电线和220v墙上插座等处安装旁路滤波器。尽量选择分支少、无接入负载的电力线缆作为通信信道。必要时可使用优化装置改变室内电力线缆末端的负载特性，在用电设备前端串联插入可提高阻抗的线圈。将容性负载尽可能地转化为阻性负载，以降低电网用电设备对载波信号的衰减及干扰。
[0103]
在功率算法步骤5中，需要确定各子信道输入信号最大可用的调制阶数，调制阶数越高，其在接收端的误码率就会越大，对于电力线载波通信中，常见的调制方式有多进制正交幅度调制(mqam)、双相移相键控调制(bpsk)和四相移相键控调制(qpsk)。每种调制方式，在理想信道情况下，其对应的误码率为：若
[0104][0105]
其中，m＝2q，q为发送比特数。
[0106]
设误差函数为定义y＝erf(x)的反函数为x＝ζ(y)，则有
[0107][0108]
经公式(10)和公式(11)的变换，mqam调制方式下的发射比特数
[0109][0110]
低压plc信道内信号的发送比特数q与误码率p
emqam
和信号的平均信噪比p/no有关，对于一个已经分配好功率的子信道，在误码率要求一定的情况下，其调制方式可以按公式(13)进行计算
[0111][0112]
其中，ent(x)为小于x的最大整数。
[0113]
当q《1时，说明信道环境恶劣，令q＝0，关闭该子信道；
[0114]
当q＝1，选择bpsk调制；当1《q《3，取q＝2，选择qpsk调制；
[0115]
当3≤q《5时，取q＝4，选择16qam调制；
[0116]
当q≥5时，取q＝6，选择64qam调制。
[0117]
ofdm自适应比特调制方法可有效避免因plc信道通信环境恶劣造成的信号误码率增大、信噪比降低和错误剔除可传输少量数据的子信道等情况，在最大程度上保留了原载波信号信息的同时，提高了信号的传输比特数和通信速率。
[0118]
下面针对信道状态的可视化展开详细的介绍：
[0119]
从上述功率分配以及调制方式分配的方法可知，调制方式实际是信道状态的一个间接映射，高阶的调制方式(如16qam，64qam)适用于较好的信道条件，而低阶调制方式(bpsk,qpsk)适用于信道状态较差的应用场景。因此，如果能够每次能够直观识别发射信号或者接收信号的调制方式，从调制方式与信道状态的映射方式，就可以初步判断信道状态的好坏，为后续采集方式的管理提供决策依据。基于上述考虑，本实施例在完成自适应功率分配和调制分配的基础上，发明了一种基于调制方式对信道状态可视化的方法。
[0120]
由于不同的调制方式，其不同点是在不同的频点上，能量分配的不一致，这些能量在频域中的表现就是在不同的频点处，其对应能量颜色的不同，如常见测双边带信号(如图6(a)所示)和单边带信号(图6(b)所示)。
[0121]
从图6(a)和图6(b)中的频谱图可以看出，不同调制方式，其频谱图在不同频点的能量图像呈现是不一样的，这些不同的频谱图像，为区分调制方式提供了基础。
[0122]
在本实施例中，时频变换选取连续小波变换来实现。连续小波变换如公式(14)所示：
[0123][0124]
式中，时域信号x(t)与一个在时、频域上均具有良好局部性质的小波函数的进行内积操作，用以提取不同时刻的频谱特性。其中被称为母小波；a为伸缩因子；b为平移因子ψ(t)平移和伸缩后得到的被称为小波基函数，为ψ
ab
(t)的共轭。
[0125]
连续小波变换将时域信号x(t)投影到时间-尺度的二维平面，获得了连续小波变换系数。系数反映待分析信号同小波函数的相似程度，小波系数越大，相似程度越高，反之亦然。
[0126]
深度学习神经网络近几年来被广泛应用于图像识别中，深度学习网络的主要工作原理是通过对图像特征的大量学习，完成深度学习网络中参数的训练，接着利用训练好的深度神经模型，去对新的图像进行识别。本实施例中的深度神经网络训练过程以下：
[0127]
1.首先利用集中器或者抄控器自带的通信模块，利用其自带的专用软件，根据载波产品的通信规范，产生特定功率的调制信号；然后利用信号发生器产生在[0,85db]范围内变化的噪声(衰减上限选择85db的依据是国网关于宽带电力线载波互联互通规范中，对载波模块的抗噪声性能的规定)，噪声衰减按照0.001db(测量仪器能识别的精度是千分之
一)，然后将这些信号，通过实施例一中所提供的系统耦合至电力线中，在另外一端，利用信道状态采集器，将混合有噪声的调制信号进行采集，并送入计算机中待处理。
[0128]
2.计算机对接收到的混合信号，利用时频处理算法转换成时频图像，并完成时频图像的标注工作，标注工作的目的就是为训练深度神经网络提供正确的参考依据；
[0129]
3.将标注后的混合信号图像，按7:3的比例进行划分，形成深度神经网络的训练集合和测试集合；
[0130]
4.选取深度网络学习框架，首先利用迁移学习的方式，完成深度学习网络的预训练。
[0131]
在本实施例中，为提升深度神经网络的识别精度，选取了图7所示的嵌入了注意力机制的深度学习网络ssd(singleshotmultibox detector)结构；该结构通过将原有ssd深度学习网络结构中，在conv3-》conv4中，conv7-》conv8-》conv9-》conv10-》conv11之间加入注意力机制，这几个卷积的最后一层都会对特征图进行检测并提取默认框，默认框的提取按下表2中的数据进行配置；
[0132]
5.在上述网络结构安排完成的基础上，利用生成的训练集合完成对改进深度神经网络的训练，然后用测试集合对训练好的深度神经网络结构进行测试；
[0133]
6.最后将测试好的深度神经网络结构用于对收到的混合信号进行调制识别；形成如图8所示的可视化界面，用户根据界面的调制方式，在结合前面的内容，就可以实现对信道状态的初步判断，为后续的采集策略制定提供依据。
[0134]
基于图8中的识别结果，能够得到：针对不同的调制方式，通过前期图像识别的训练，深度学习神经网络可以根据时频图像的不同，从图像中识别出该信号的调制方式，并以图像的方式展示给使用者，使用者根据由图像识别出的调制方式，在结合本实施例前面的描述，便可初步对信道的状态进行判断，为后续制定采集策略提供依据。
[0135]
表2各层默认框尺寸
[0136][0137]
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。