В соответствии со стандартом СТО 70238424.17.220.20.005-2011, для всех устройств передачи информации должна обеспечиваться электромагнитная совместимость. Для этого все устройства связи и телемеханики, должны проходить испытания по электромагнитной совместимости согласно ГОСТ Р 51317.6.5. При электропитании устройств связи и телемеханики от системы собственных нужд по схеме фаза-земля в цепи питания должен быть включен разделительный трансформатор и фильтр питания с полосой запирания от 5 кГц до 5 МГц.

В настоящее время при проектировании систем для энергообьектов стараются использовать проводные интерфейсы передачи информации, такие как Ethernet , RS-485 и через PLC-модем. При подключении разнесенных по объекту систем с питанием от общей сети наиболее интересным является использование PLC-модема, так как передача информации осуществляется по цепям питания и не требует прокладки дополнительных проводов. Передача данных в системах PLC осуществляется  различными типами модуляций. Самыми  распространенными являются: частотная манипуляция (Frequency Shift Keying, FSK), частотная манипуляция с разнесенными частотами (Spread Frequency Shift Keying, S-FSK), двоичная фазовая манипуляция (Binary Phase Shift Keying, BPSK) и ортогональное мультиплексирование с частотным разделением каналов (Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM). В таблице 1 приведено сравнение различных типов модуляций на основании двух главных критериев – эффективности использования полосы частот и сложности реализации.

Таблица 1 – Сравнение эффективности и сложности реализации в зависимости от типа модуляции.

У использования  проводных интересов очень есть серьезная проблема, это необходимость защиты от помех и электромагнитных импульсов большой мощности которые могут возникать на энергетических объектах. Зачастую такие защиты сложнее, чем сами проводные интерфейсы и уменьшают скорость передачи информации.

Если рассматривать беспроводные технологии, то основным можно считать ZigBee. Рассмотрим особенности использования беспроводного интерфейса на примере ZigBee. Основная особенность технологии ZigBee заключается в том, что она при малом энергопотреблении поддерживает не только простые топологии сети («точка-точка», «дерево» и «звезда»), но и самоорганизующуюся и самовосстанавливающуюся ячеистую (mesh) топологию с ретрансляцией и маршрутизацией сообщений. Устройства ZigBee должны быть совместимы со стандартом IEEE 802.15.4-2003 беспроводных персональных сетей этот стандарт определяет работу на частотах 2.4 ГГц (в мире, не лицензированная частота), 915 МГц (Американский континент) и 868 МГц (Европа) диапазон ISM. На частоте 2.4 ГГц есть 16 каналов ZigBee. Такие данные дают хорошую возможность применения во многих областях. Но как же быть с помехоустойчивостью, основному требованию на энергетических объектах? Насколько обеспечиваться электромагнитная совместимость для такого типа связи? В теории все должно соответствовать стандартам и иметь достаточный уровень помехоустойчивости. Для  наилучшей оценки устройства должны пройти испытания по электромагнитной совместимости согласно ГОСТ Р 51317.6.5-2006 (МЭК 61000-6-5:2001) У беспроводных интерфейсов есть явные плюсы, такие как: отсутствие проводов, как следствие меньше наведенных помех, низкое энергопотребление, простота и удобство организации сетей.

Однако есть и минусы, среди них можно выделить следующие: цена оборудования, ограничение по частотам и мощности, ограниченное расстояние без ретрансляторов.

В качестве сравнения двух типов передачи, предлагаю рассмотреть систему оперативных блокировок безопасности «Блокпост-1» изготовления ООО  «НПФ «ЭЛНАП» которая содержит в своем составе PLC-модем и радиомодем с технологией ZigBee. Оба канала дублируют друг друга, что дает возможность сравнения в равных условиях. Комплекс оборудования данной  системы был испытан по электромагнитной совместимости согласно ГОСТ Р 51317.6.5-2006 (МЭК 61000-6-5:2001)устойчивость к электромагнитным помехам технических средств применяемых на электростанциях и подстанциях. Комплекс оборудования проходил испытания на базе АО «Научно-производственное предприятие «Циклон-тест» (аттестат аккредитации РОСС RU.0001.21МЭ16 по 28.05.2019). По результатам испытаний комплекс соответствует ГОСТу. Нас особо  интересует несколько отдельных пунктов протокола испытаний приведенных в таблице 2.

Таблица 2 – Протокол испытаний комплекса электротехнического оборудования системы оперативных блокировок безопасности «Блокпост—1»

Из протокола можно сделать следующие выводы: оба вида интерфейса прошли испытания на ЭМСи могут быть использованы на электростанциях и подстанциях, что открывает возможность применения их при проектировании приборов и систем для энергетики. У PLC модема в цепь подключения был установлен фильтр и защита от импульсных помех, что усложнило конструкцию. Тогда как ZigBee радио модем не нуждался в дополнительной защите. У беспроводного интерфейса  в энергетике огромный потенциал, по многим показателям они намного лучше, из основных плюсов можно выделить:

1. испытания он прошел без дополнительных мер защиты;
2. он достаточно помехоустойчив;
3. за время испытаний пакеты информации приходили в полном объеме, без искажений;
4. удобны в проектировании и эксплуатации комплексов и систем;
5. не требуют проводов;
6. имеют небольшие габаритные размеры;
7. имеет минимальное потребление;
8. имеет достаточно низкую цену;

Подводя итог можно сказать, что беспроводной интерфейс ZigBee можно рекомендовать как хорошую альтернативу проводным технологиям при проектировании систем для электроэнергетики.

• доступность;
• целостность;
• непрерывность.

Ошибки из-за помех могут иметь как незначительные последствия, так и более серьёзные. Очевидно, что для военных служб даже малейшие неточности в координатах будут очень критичны.
Для борьбы с помехами необходимо рассмотреть виды и способы их постановки в системах спутникового позиционирования.
Помехи могут быть как непреднамеренные, так и преднамеренные. К непреднамеренным помехам можно отнести естественные и искусственные. Естественные образуются за счёт электромагнитных явлений, которые происходят в атмосфере и космосе без человеческого вмешательства (молния, атмосферные помехи, электромагнитное излучение солнца и т.д.). Искусственные помехи или индустриальные формируются различными техническими системами, созданные человеком. Непреднамеренные возникают из-за особенностей или несовершенства технических средств. Многие непреднамеренные помехи образуются, как гармоники их основных частот. 
Помехи в системе спутникового позиционирования возникают тогда, когда какое-либо средство излучает сигналы в диапазоне частот этой системы. Например, это могут быть достаточно сильные сигналы, частоты которых лежат в полосе частот GPS (L1 1575,42±12 МГц и L2 на частоте 1215-1240 МГц). Посторонний сигнал, имеющий достаточную мощность внутри полосы частот GPS, уменьшает отношение сигнал/шум, что приводит к снижению точности измерения. Поскольку все НКА системы GPS работают на одной частоте, то помехи вызвавшие срыв слежения одного НКА, будут вызывать срыв слежения и других НКА. В результате нахождение места потребителя будет просто невозможно. Не стоит забывать и о собственных шумах приемника (внутренние источники шума). Это тоже помеха, вызванная элементами системы приемника. Источниками таких помех могут быть тепловые шумы активных сопротивлений или шумы транзисторов.
Таким образом, с ростом числа аппаратуры, которая может повлиять на работоспособность спутниковой системы, растёт и количество помех, которые понижают помехоустойчивость принимающих устройств. В связи с этим, стоит рассмотреть методы минимизации величины помех.
Методы минимизации помех
В приёмных устройствах, особое внимание уделяется методам подавления помех таким, как: 
использование цифровых аппаратных фильтров;
применение пространственной обработки; 
использование адаптивных фильтров.
Как правило, для подвижных приёмных устройств нежелательно применять обычные цифровые фильтры, т.к. с течением времени условия фильтрации меняются, и, следовательно, параметры фильтра не могут быть сформированы заранее. В связи с этим требуется использовать фильтры с изменяющимися параметрами, такие как адаптивные фильтры.
Адаптивный фильтр – это фильтр с изменяющимися параметрами в процессе работы, которые зависят от критерия работы. Таким критерием является минимизация квадратичной функции ошибки между требуемым сигналом и сигналом на выходе фильтра. Достижение минимума целевой функции означает, что выходной сигнал адаптивного фильтра “близок” к требуемому сигналу, т.е. повторяет по форме этот сигнал [1, c. 22]. Приближение сигнала к требуемому на выходе фильтра происходит при помощи весовых коэффициентов.
На рисунке 1 показана схема одноканального адаптивного фильтра.

Рисунок 1 – Схема адаптивного фильтра

где,  – входной сигнал,  – требуемый (эталонный) сигнал,  – выходной сигнал,  – сигнал ошибки,  – номер отcчёта.
Адаптивный алгоритм вычисляет весовой коэффициент на основе входного сигнала и сигнала ошибки.
Рассмотрим следующий метод – метод пространственной обработки. Он основан на том, что сигнал, падающий на антенную решётку, приходит на её элементы с разными фазами. Это позволяет получить информацию о пространственном положении источников сигнала, а, следовательно, и избавиться от помех при помощи ослабления приёма антенной решетки в направлении источников помех. 
Антенная решётка представляет собой систему, состоящую из N антенн, расположенных на расстоянии d. На рисунке 2 приведены варианты расположения антенн, где а) – это четырехэлементная антенная решетка, а б) – семиэлементная антенная решетка.

Рисунок 2 – Расположение антенных элементов

В зависимости от количества антенных элементов и расстояния между ними формируется диаграмма направленности антенной решётки. Она представляет собой графическое отображение усиления антенны и направленного действия. 
На рисунке 3 представлена двухмерная диаграмма направленности четырехэлементной антенной решётки, без помехи. При пространственной обработки в направлении прихода помехи образуется провал (ослабление приема), как показано на рисунке 4.

Рисунок 3 – Диаграмма направленности антенной решётки

Рисунок 4 – Формирование провала в направлении на помеху

Известно, что фильтры с фиксированными параметрами не подходят для систем, на которые влияют помехи, изменяющие свое расположение и/или параметры. Поэтому подавление такого рода помех, осуществляется с помощью адаптивных антенных решеток.
На рисунке 1 был показан одноканальный адаптивный фильтр, а теперь рассмотрим многоканальный, у которого весовой коэффициент рассчитывается отдельно для каждого канала, как показано на рисунке 5.

Рисунок 5 – Схема формирования сигнала ошибки в многоканальном адаптивном фильтре

В таком случае выходной сигнал рассчитывается как:

Где w – вектор-столбец весовых коэффициентов ; x(k) – вектор-столбец значений входного сигнала для всех антенн в момент времени k.
Из рисунка 5 следует:

Где w-вектор-строка весовых коэффициентов ; x(k) – вектор-столбец значений входного сигнала для всех антенн в момент времени k.
Для приёма сигнала спутниковой системы нельзя предсказать требуемый (эталонный) сигнал, поэтому в качестве эталонного сигнала для антенной решётки требуется выделить один из элементов данной решётки и считать принятый им сигнал эталонным, а все остальные антенны периферийными, как показано на рисунке 6.

Рисунок 6 – Схема формирования сигнала ошибки для адаптивной антенной решетки

Алгоритмы адаптации коэффициентов фильтра в многоантенной системе приема
Адаптивные алгоритмы вычисляют весовые коэффициенты, обеспечивая минимизацию целевой функции адаптивного фильтра, а именно минимизация среднеквадратичного отклонения. Алгоритмы также характеризуются методами поиска оптимального решения. 
Рассмотрим LMS (Least Mean Square) метод. Автором данного алгоритма является Бернард Уидроу. Целевой функцией данного метода является минимизация среднеквадратического отклонения. 


Где  - вектор весовых коэффициентов;  - входной сигнал, e – сигнал ошибки,  - шаг сходимости.
Уравнение (3.1) – это LMS алгоритм поиска весовых коэффициентов. Этот алгоритм называется LMS т.к. минимизирует квадрат мгновенной ошибки, т.е. такой ошибки, которая обрабатывается по одному отсчету входных сигналов.
LMS метод является самым простым с точки зрения вычислительной и алгоритмической сложности. Также нужно отметить, что с увеличением шага сходимости увеличивается скорость сходимости, однако увеличивается среднеквадратическая ошибка. Поэтому при использовании на практике LMS алгоритма необходимо выбирать между скоростью сходимости алгоритма и минимизацией среднеквадратической ошибки.
Рассмотрим SMI (Sample Matrix Inversion) метод [2, с. 2]. Данный метод позволяет решить проблему сходимости LMS алгоритма. 

По формуле (3.3) можно найти оптимальные весовые коэффициенты.
Оптимальные весовые коэффициенты могут быть вычислены с помощью оценки корреляционной матрицы R_xx и матрицы взаимной корреляции r, путем усреднения по времени блока входных данных. Оценка корреляционной матрицы  задается следующим образом: 

Оценка взаимно корреляционного вектора  вычисляется:

где  обозначает i-й входной вектор сигнала. L – длина выборки.
Этот алгоритм очень похож на алгоритм Винера-Хопфа, только на SMI подается не вся выборка, а только усредненная часть. 
Рассмотрим рекурсивный алгоритм по критерию наименьших квадратов RLS (Recursive Least Squares) [2, с. 2]. Он так же основан на минимизации среднеквадратической ошибки. Способ оценки корреляционной матрицы  и вектора взаимной корреляции  используется не только для преодоления ограничения сходимости алгоритма LMS, но и для численной устойчивости и проблем калибровки алгоритма SMI [2, с. 2].


где L – длина выборки, λ - параметр экспоненциального взвешивания и лежит в диапазоне 0 < λ ≤ 1. 
Вектор весовых коэффициентов вычисляется следующим образом:

Вектор коэффициентов Калмана p(k) задается в виде:

Вычислительная сложность RLS алгоритма равна  операций умножения и  операций сложения, и одной операции деления.

Вычислительный эксперимент
Для вычислительного эксперимента на вход коррелятора подается файл с измеренным сигналом и тремя мощными помехами. На рисунке 7 показано, что коррелятор не находит полезный сигнал, а находит лишь помехи.

В таблице 1 представлено отношение сигнал/шум измеренного сигнала с тремя помехами. 
Таблица 1 – Сигнал/шум по спутникам

Среднеквадратическое отклонение сигнала ошибки равно 1151.652855.
Для того, чтобы избавится от мощных коррелированных помех, необходимо подавить их. Для этого нужно минимизировать среднеквадратическое отклонение сигнала ошибки. В таблице 2 представлено среднеквадратическое отклонение сигнала ошибки после пространственной фильтрации алгоритмами подавления c разными эталонными антеннами.
Таблица 2 – Среднеквадратическое отклонение сигнала ошибки по каждому из методов адаптивной фильтрации

Для LMS алгоритма шаг сходимости , а длина выборки в 1000 элементов. 
Хорошим отношением сигнал/шум является 45 дБ. В таблице 3 показано отношение сигнал/шум для 2, 6, 12, 14 спутника после подавления каждым из методов c эталонной антенной под номером 1.
Таблица 3 – Отношение сигнал/шум по спутникам после адаптивного подавления

Для сравнения в таблице 4 показано отношение сигнал/шум после подавления каждым из методов с эталонной антенной под номером 2.
Таблица 4 – Отношение сигнал/шум по спутникам, с эталонной антенной под номером 2

На рисунке 8 показан результат работы корреляционной функции, после прохождения сигнала с помехами через пространственный фильтр. Из рисунка видно, что корреляционная функция обнаружила полезный сигнал, а это означает, что помехи подавлены.

Рисунок 8 – Результат работы корреляционной функции

Также для примера на рисунке 9 показана адаптация трех коэффициентов RLS алгоритма

Рисунок 9 – Адаптация коэффициентов RLS алгоритма

Из вычислительного эксперимента следует, что рассмотренные адаптивные методы компенсации помех справляются со своей задачей и для того, чтобы выбрать один из алгоритмов, необходимо идти на компромисс между вычислительной сложностью, скоростью сходимости и уровнем среднеквадратической ошибки. Также на эффективность алгоритмов значительно влияет выбор эталонной антенны. 
Выводы
Использование антенной решетки на приемном устройстве в совокупности с адаптивной процедурой обновления коэффициентов для каждой из антенн позволяет компенсировать мощную помеху.
Качество и скорость работы процедуры компенсации определяется выбором структуры антенн на приемном устройстве и алгоритмом расчета коэффициентов по каждой из антенн.
Для быстроизменяющейся помехи необходимо подбирать параметры адаптивного алгоритма, в том числе размер выборки и номер эталонной антенны.