基于高阶累积量ESPRIT算法的指数衰减正弦信号参数估计

工程应用中环境噪声多表现为高斯有色噪声,而针对高斯白噪声进行处理的算法失效问题,提出了一种高斯色噪声环境中用于多分量衰减正弦信号频率和衰减因子估计的四阶累积量ESPRIT算法。首先,推导出四阶累积量与观测样本中的自相关矩阵和互相关矩阵之间的关系,求出其四阶累积量矩阵。其次,通过对四阶累积量进行广义特征值分解,根据广义特征值即可得到信号衰减因子和频率的估计值。最后对所提算法进行了仿真实验验证,在混合信噪比为0 dB时,所提算法针对多分量衰减正弦信号角频率和衰减因子的平均估计误差分别为0.002 0πrad和0.002 0。在高斯白噪声和高斯色噪声背景下与ESPRIT算法和Prony算法相比具有更强的噪声抑制能力和更高的估计精度。

基于ESPRIT的冰墩墩加工策略分析和研究

针对复杂曲面零件——冰墩墩模型的不同加工策略,综合运用等高粗加工、五轴复合加工和三维偏置精加工等方法,分析得出最优的加工轨迹并利用ESPRIT进行模拟仿真,编制加工工艺方案,设计加工刀具、切削参数和走刀方式等,最后利用HMC-200i/5a五轴机床对零件进行上机加工,从而进一步验证加工策略的合理性。

干涉张量ESPRIT算法及其在干涉阵列米波雷达中的应用

针对干涉阵列米波雷达快拍数少且弱目标信噪比(SNR)较低等问题,提出干涉张量及干涉张量ESPRIT算法(ITE)。该算法将干涉阵列的快拍数据阵重构为干涉张量并对其进行高阶奇异值分解,以提取信号子空间,再结合干涉阵列的双尺度平移不变性利用张量ESPRIT算法得到目标的方向余弦粗估计和精估计,并利用关联法实现精估计解模糊,最后由常规波束形成法实现粗估计与精估计的配对从而实现高精度方向估计。由于张量较矩阵方法可提高信号子空间的准确度,且米波雷达快拍数较少且弱目标回波信号信噪比低,可利用ITE算法提高米波雷达弱目标方向估计性能,实现弱目标的可靠分辨与定位。仿真与实测结果验证了ITE算法的有效性与正确性,表明其可用于低快拍数及低信噪比条件下的干涉阵列米波雷达弱目标方向估计,并显著降低信噪比门限,尤其对低角目标DOA估计更稳健。

基于ESPRIT算法的阵列天线定向钻孔雷达数据处理方法

定向钻孔雷达是一种应用于井孔的新型探地雷达,具有识别孔周目标体方位角的能力,可实现孔周异常体的三维精细探测。四联阵列接收雷达是一种定向雷达形式,其利用4根相距较近的接收天线接收到的微弱信号差异判断入射波方位,进而推断异常体反射界面位置。在前人研究的基础上,提出一种适用于四联阵列接收天线的新型数据处理方法,该方法以基于旋转不变子空间的谱估计(estimation spectrum rational invariance technique,ESPRIT)算法为基础,能够快速准确地处理分析阵列接收天线数据,判断异常体方位角,解决四联阵列接收天线应用的重点和难点问题。与已有的方位角识别算法相比,所提出的新型数据处理方法不存在180°方位混淆的问题,并且在计算速度上具有明显的优势。基于GprMax合成数据检验了本文方法的可行性。

基于SURE小波消噪和归一化奇异熵TLS-ESPRIT法的低频振荡辨识

在对低频振荡信号特征参数的提取过程中往往会存在噪声干扰和辨识算法定阶不准确的问题。针对此问题,提出了Stein的无偏似然估计(SURE)小波阈值消噪和总体最小二乘-旋转不变技术(TLS-ESPRIT)相结合的方法,用于提取振荡模态的参数。首先利用SURE小波阈值消噪技术实现对振荡信号的预处理,提升信号的信噪比,而后将处理后的信号作为新的主导信号利用TLS-ESPRIT算法进行振荡参数的辨识。在辨识算法的关键定阶问题上,提出的归一化奇异熵的定阶方法能使信号模态阶数的估计值更加接近真实值。通过对数值信号算例和PSASP中EPRI8机36节点系统算例进行仿真,并与传统算法进行对比,验证了该改进方法的可行性和精确性。

基于改进平方检测与自适应TLS-ESPRIT的电压闪变参数检测方法

针对新型电力系统下电压闪变包络难以准确提取、闪变参数难以实时估计的问题,通过改进的平方检测法准确提取电压闪变包络,基于相邻奇异值比构建自适应TLS-ESPRIT算法,提取包络信号的频率信息,推导自适应TLSESPRIT算法的闪变频率算式,计算闪变幅值信息,据此提出基于改进平方检测与自适应TLS-ESPRIT的闪变参数检测方法,开发基于虚拟仪器的电压闪变参数检测实验平台。仿真实验表明,所提算法在噪声与谐波干扰下,能有效估计电压闪变参数,并能有效克服单频、多频调幅波调制与电网基频波动的影响。对比传统电压闪变参数检测算法,所提算法计算简单、闪变参数检测误差小。

基于改进TLS-ESPRIT与自卷积窗的谐波与间谐波检测算法

随着光伏发电系统大规模接入电网,不可避免地带来了严重的谐波污染问题。为了有效监测光伏并网系统输出电流的谐波、间谐波,提出了一种基于改进快速最小二乘法-旋转不变法(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)与2阶Blackman-Harris自卷积窗相结合的检测方法。首先对待测信号进行三次采样并利用快速TLS-ESPRIT算法检测频率。随后对检测结果基于简化K-means聚类算法进行分析,提取出真实的谐波分量。最后结合2阶Blackman-Harris自卷积窗对信号进行加窗插值计算,准确估算出其幅值、相位信息,实现了谐波、间谐波的高精度检测。仿真算例和现场数据测试结果表明,所提方法相较于传统方法具有更高的谐波、间谐波检测精度,且抗干扰能力更强。

基于TLS-ESPRIT的改进空间平滑相干信号DOA估计算法

由于噪声的存在,现有的相干信号波达方向估计算法在低信噪比、小快拍数和小信号间隔条件下,性能下降严重。针对这一问题,本文提出一种基于总体最小二乘法——旋转不变子空间(Total Least Squares-Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,TLS-ESPRIT)算法的改进前后向空间平滑方法,对相干信源波达方向(Direction of Arrival,DOA)进行估计。该方法利用了信号的强相关性和噪声的弱相关性,通过时空相关协方差矩阵重构平滑后的阵列协方差矩阵,并将得到的新协方差矩阵应用于TLS-ESPRIT算法进行DOA估计。通过与其他几种传统的解相干算法建模仿真对比,该算法在相干源之间的DOA距离较近、信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)较低和快拍数较小的情况下可以更好地估计波达方向,且具备更高的分辨率和精度。

基于总体最小二乘-旋转不变算法的地表核磁共振信号参数估计

在地表核磁共振(SNMR)找水系统中,根据SNMR信号的参数能够预估地下含水层的储水量、导电性以及孔隙结构等信息。然而在实际应用中探测现场采集的SNMR信号十分微弱,易受到环境噪声干扰,导致无法直接获取SNMR信号的参数。针对这一问题,该文提出基于总体最小二乘-旋转不变法(TLS-ESPRIT)的地表核磁共振信号参数估计方法。基于谐波噪声与SNMR信号的相似信号特征构成一个由多个正弦衰减信号叠加的混合信号模型,使用TLS-ESPRIT将混合信号参数提取问题转换为旋转不变矩阵的广义特征值求解,从而获得SNMR信号的拉莫尔频率和弛豫时间,并结合最小二乘法求得其初始振幅和相位。仿真信号和实测信号实验结果表明此方法能够估计出混有随机噪声和工频谐波噪声的SNMR信号的参数,相比传统的谐波建模方法,在参数提取精度上效果更好。

基于叶尖定时的旋转机械叶片振动频率辨识ESPRIT方法

基于叶尖定时原理采集的旋转机械叶片振动信号是多频率混叠的欠采样信号,通过分析振动信号的数学模型,提出了在均匀转速下利用两个叶尖定时传感器构成有延迟的双通道,采用旋转不变子空间技术(ESPRIT)辨识多个叶片振动频率的新方法。介绍该方法的理论依据,推导了频率估计解模糊的具体步骤,通过计算机仿真和模拟振动平台气激实验分析该方法频率估计性能,验证了其在工程实践中的有效性。

TLS-ESPRIT算法在低频振荡分析中的应用

提出了一种新的电力系统低频振荡模式辨识方法,即基于总体最小二乘法-旋转不变技术的信号参数估计(TLS-ESPRIT)算法。该算法是一种基于子空间的高分辨率信号分析方法,直接以测量数据构成的数据矩阵为基础,把信号空间分解为信号子空间和噪声子空间,能够高精度地辨识电力系统低频振荡的模式,进而可以为设计阻尼控制器提供依据。文中首先简要介绍了TLS-ESPRIT算法的基本理论,然后通过合成信号、4机2区域系统和新英格兰10机39节点系统3个算例,验证了该算法的正确性和有效性,对实现低频振荡在线/离线监测具有应用价值。

基于EEMD和TLS-ESPRIT的谐波间谐波检测方法

总体平均经验模态分解(EEMD)可以在噪声环境下对信号进行准确的分解,克服了EMD分解过程中产生频率混叠和虚假模态的缺陷。总体最小二成旋转不变技术(TLS-ESPRIT)算法本身具有很好的消噪能力,用TLS-ESPRIT算法可以准确地辨识出信号的参数。结合两者的优点,提出了基于EEMD和TLS-ESPRIT的谐波、间谐波检测方法,结合EEMD分解后的各阶分量的能量来确定电网中真实的谐波、间谐波分量。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。

基于快速TLS-ESPRIT的间谐波检测算法

提出改进的快速TLS-ESPRIT(全局最小二乘子空间旋转不变)算法,其在TLS-ESPRIT算法的基础上,通过降低奇异值分解维数,减小了计算量,并对计算结果不产生影响,可高精度地辨识电力系统中任意组合谐波和间谐波的频率、幅值和相位参数信息。在采样间隔10μs、采样2000点的实验条件下,用仿真信号(含均方差为1的白噪声)和实际牵引变电站监测信号进行间谐波分析试验,结果表明,该方法具有良好的频率分辨率和抗噪声能力,能够在较短的数据窗内有效地辨识出信号中的主要谐波和间谐波分量,计算误差小于0.5%;并且算法仅对周期信号敏感,不受频谱泄漏影响,实用性强。

基于TLS-ESPRIT辨识的多直流控制敏感点研究

多直流输电系统的出现及发展,使得通过直流附加控制抑制低频振荡的方法更加复杂也更加灵活,附加直流控制地点选择与振荡抑制效果息息相关,可定义低频振荡控制敏感点为附加控制器对系统不同振荡模态的最佳安装位置。提出了通过TLS-ESPRIT方法辨识各直流扰动情况下发电机加权功角曲线,得到振荡模态对应于各条直流的多直流控制因子,通过多直流控制因子确定振荡模态的控制敏感点,附加控制器的参数通过综合性能指标进行整定,在控制敏感点附加直流调制将获得最优的控制效果。以川渝电网振荡模态为算例对四川电网多直流输电系统进行了仿真验证,结果表明了控制敏感点的准确性。

基于TLS-ESPRIT算法的附加励磁阻尼控制抑制次同步振荡

基于TLS-ESPRIT算法进行次同步振荡研究,将发电机机械阻尼系数取为0,以时域仿真的角速度偏差信号构成的数据矩阵为基础,用TLS-ESPRIT算法高精度地辨识出次同步振荡中各模态的频率及其对应的衰减系数,并与现场测得的模态阻尼相比较,判断次同步振荡的稳定性。该方法在难以获得弹簧-质量块模型阻尼系数的情况下依然可以判断次同步振荡稳定性,并且适用于多机系统分析。进一步提出了基于TLS-ESPRIT算法的附加励磁阻尼控制(SEDC)设计策略,以IEEE第二标准模型SYS-2为研究对象,设计了SEDC的具体参数。仿真结果表明,所设计的SEDC能有效抑制次同步振荡。

基于ESPRIT算法的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计

该文针对L型阵列MIMO雷达的2维角度估计问题,基于ESPRIT算法提出两种降维DOA估计方法。首先通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,将高维回波数据转换至低维信号空间;然后分别基于特征分解和传播算子获得信号子空间的估计,最后利用ESPRIT算法实现2维空间角参量的联合估计及参数的自动配对。算法不牺牲阵列孔径,最大程度地降低了回波数据的维数,具有更低的运算复杂度。仿真结果验证了该文理论分析的正确性和算法的有效性。

基于非圆信号的实值ESPRIT算法

在信号源为非圆信号的情况下,该文提出了一种实值ESPRIT波达方向(DOA)估计方法。根据非圆信号为实值信号的特点,利用欧拉公式将接收数据转化为正弦和余弦数据,并将其加以拼接,从而虚拟地将阵元个数加倍,然后在此基础上构造一个旋转不变结构来估计波达方向,新算法可以处理的信号个数是传统ESPRIT算法的两倍。由于在实值基础上进行特征值分解,所以该文提出的算法可以有效地将运算量减少到相同维数复值运算量的1/4。仿真实验表明新算法不仅估计精度高而且能够处理的信号个数可大于阵元个数。

TLS-ESPRIT在电力系统信号高精度频谱估计中应用

提出一种电力系统信号频谱估计方法,即基于总体最小二乘法-旋转不变技术的信号参数估计方法(TLS-ESPR IT)。它是基于子空间的信号分析方法,具有较高的频率分辨率。直接以测量数据构成的Hankel数据矩阵为基础,避免求取信号的相关矩阵,简化了计算。把信号空间分解为信号子空间和噪声子空间,能够使用较短的采样数据高精度地辨识信号的频谱信息。用包含谐波分量和间谐波分量的测试信号以及CIGRE直流输电标准测试系统进行仿真,结果验证了该方法在电力系统频谱估计中的有效性。

TLS-ESPRIT算法在次同步谐振在线监测中的应用

针对传统的监测次同步谐振(SSR)的方法很难做到一次性得到振荡的有用信息并判断振荡的发展趋势的不足,提出了一种电力系统次同步谐振在线监测新方法——基于TLS-ESPRIT算法的频率-幅值-衰减系数法。该方法直接分析发电机轴系的瞬时转速,可以快速、精确地得到轴系振荡中存在的频率、幅值及其衰减系数,进而判断SSR是否发生及其发展趋势。并且由于子空间技术的存在,使其具有极好的抗噪能力。得到的结果经过理论分析可以达到监测次同步谐振的目的,实验算例结果表明该方法是切实可行的。

基于ESPRIT算法的极化干涉SAR植被高度反演研究

由于存在着去相干分量,利用ESPRIT(旋转不变技术)算法对植被区域的极化干涉SAR(PolInSAR)数据进行反演的结果有较严重偏差。针对这一问题,结合极化干涉相干最优理论及其物理散射机制,引入新的散射矢量——相干最优化散射矢量,提出一种改进的基于ESPRIT的植被高度反算法。最后,利用欧空局(ESA)提供的模拟L波段全极化干涉数据对改进算法的有效性进行验证,试验结果证明改进算法能很大程度地提高反演的精度。