基于MCS-SBL算法的配电网故障定位方法

配电网拓扑结构复杂,传统方法往往需要大量测点信息且难以实现快速有效的故障定位,本文提出基于少量测点信息的故障定位方法。首先,利用等效原理建立一个欠定的故障节点电压方程;其次,利用多重测量向量模型的贝叶斯压缩感知算法求解方程,根据重构稀疏电流矩阵的非零元素位置求解故障区域,实现故障定位;最后,在IEEE33节点配电系统上进行仿真实验,结果表明,所提方法仅需要少量测点的故障前后正序电压分量便可有效定位故障,计算速度较快,并且基本不受故障类型、过渡电阻的影响,同时适用于单故障和多重故障的场景,具有较强的抗噪能力。

基于线性Bregman迭代类的多量测向量ISAR成像算法研究

为实现目标回波数据稀疏时的快速稳健ISAR成像,该文在构建多量测向量ISAR回波模型的基础上,利用压缩感知(Compressive Sensing,CS)中的线性Bregman迭代理论,研究了基于线性Bregman迭代类的多量测向量快速ISAR成像算法。该类成像算法共包括4种算法,首先给出此类算法的整体迭代构架、应用条件以及4种方法之间的联系;其次对此类算法的重构性能、收敛性、抗噪性以及正则化参数选择等方面进行全面的比较分析;最后基于实测数据进行ISAR成像,实验结果表明,与传统单量测向量ISAR成像算法相比,该文算法在低信噪比条件下可在更短的成像时间内获得更高的成像质量。

基于改进多重测量向量模型的SAR成像算法

近年来,基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的稀疏场景SAR成像成为研究热点。在CS理论中,对于具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源,多重测量向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型可以获得优于单重测量矢量(Single Measurement Vector,SMV)模型的重构性能。然而,在距离徙动(Range Migration)不可忽略的应用场景,SAR各脉冲回波1维距离像具有不完全相同的稀疏结构,这使得无法在SAR应用中直接引入MMV模型。该文针对MMV模型与SAR距离徙动的矛盾,提出一种改进的MMV模型。在该模型下,各方位向位置对应的1维距离像的稀疏结构不要求完全相同,而是符合距离徙动特性。论文所提出的RM-OMP算法根据符合距离徙动特性的稀疏结构搜索稀疏信号支撑集,可以准确地重建稀疏信号源。论文采用仿真数据和实测数据实验验证了所提模型和算法的有效性。

多测量向量模型下的修正MUSIC算法

压缩感知多测量向量(MMV)模型用于解决具有相同稀疏结构的多快拍问题,在传统阵列信号处理应用中多重信号分类(MUSIC)方法是一种常见的方法,但当快拍数不足(低于稀疏度)时其性能将急剧恶化。Kim等人(2012)推导出一种修正的MUSIC谱,并将压缩重构方法和MUSIC算法结合提出压缩感知MUSIC算法(CS-MUSIC),能够有效克服快拍数不足的问题。该文将Kim等人的结论扩展到一般情形,并基于传统的MUSIC谱和CSMUSIC谱提出一种修正的MUSIC算法(MMUSIC)。仿真结果表明所提算法能够有效克服快拍数不足的问题,并且具有比CS-MUSIC算法和压缩感知贪婪算法更高的重构概率。