基于自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波的电力系统动态状态估计研究

针对扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法在电力系统状态估计时存在鲁棒性差,精度被非线性系统的非线性程度制约大等缺点,提出一种自适应插值强跟踪扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation strong tracking extended Kalman filter,AISTEKF)算法,用于电力系统的动态状态估计。新算法利用自适应插值在两个连续采样点之间增加伪量测值,减小了EKF的线性化误差,有效提高了算法估计的精度;此外,该方法在EKF算法基础上引入强跟踪理论,增强了算法估计的鲁棒性。为验证所提出方法的有效性,分别运用EKF算法、自适应插值扩展卡尔曼滤波(adaptive interpolation extended Kalman filter,AIEKF)算法和AISTEKF算法对IEEE-5节点系统和IEEE-30节点系统进行动态状态估计。实验结果表明,与EKF和AIEKF算法相比,无论在高斯噪声环境下还是3种有偏噪声环境下,AISTEKF算法的电压幅值估计精度和电压相角估计精度都有显著性提高。所提出的新算法是一种鲁棒性好且估计精度高的电力系统状态估计方法。

结合二次差值扩展与插值扩展的可逆图像水印算法

为了提高现有可逆图像水印算法的视觉质量和嵌入率,提出了一种结合二次差值扩展和插值扩展的可逆图像水印算法。首先去除原始图像中的0和255像素点;然后对去除0和255像素点后构成的新图像进行互不重叠块划分并对划分出的每个图像块进行插值扩展;接着将前一半置乱后的水印信息利用一次差值扩展嵌入到经插值扩展生成的图像块中;最后利用二次差值扩展将剩余的一半水印信息嵌入到之前生成的水印图像中,去除扩展的像素点和并上之前已去除的0和255像素点,以此生成最终的水印图像。实验结果表明该算法不仅嵌入率高,而且有较高的视觉质量(平均PSNR值高达77.91dB),能实现原始图像的完全恢复。和其它基于差值扩展的可逆图像水印算法相比具有一定的优势,无需考虑嵌入区域的平滑度。

基于插值H_∞扩展卡尔曼滤波的发电机动态状态估计

动态状态估计对于电力系统的监测和稳定性分析具有重要意义。相量测量单元（phasor measurement unit,PMU）具备高采样率和同步数据,在动态状态估计中得到了广泛的应用。然而,由于PMU量测数据存在随机噪声,无法直接作为调度和控制的参考数据。基于此,该文提出一种基于插值H∞扩展卡尔曼滤波（interpolation H∞extended Kalman filter, IHEKF）的发电机动态状态估计方法。该方法在扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）的基础上,利用自适应插值技术提高估计精度,并进一步采用H∞理论提高对噪声的鲁棒性。算例结果表明,IHEKF无论是在估计精度上还是在对噪声的鲁棒性能上较EKF均有所提高。

基于图像插值误差扩展的可逆医学图像水印

将水印信息嵌入到音频,图像或视频等数字信号中可以保护产品的版权信息。在提取水印信息后,可逆水印图像可以在没有任何失真的情况下恢复原始图像。在本文中,我们利用加法插值误差扩展技术水印数据嵌入到图像的平滑区域中。与以前的水印方法不同,加法插值误差扩展通过对插值误差相加扩展或保持不变来嵌入比特“1”或“0”。由于只对平滑区域的像素进行了轻微的修改,因此保留了图像的高质量。实验结果还表明,与其他最先进的方案相比,所提出的方案可以提供更大的有效载荷容量和更高的图像保真度。

自适应图像缩放的切触有理混合插值算法

分析了切触混合有理插值的基本特性,同时研究了图像缩放时边缘区域产生模糊的原因,并考虑到数字图像实时传输的要求,给出了一类新的自适应图像插值算法。由于采用颜色分段的处理方法,根据不同类型的颜色区域,分别采用Salzer连分式和扩展的Newton多项式逼近Sinc函数。提出的算法尽可能保持了边缘像素原有特征。数值模拟与仿真显示该方法比传统方法有更清晰的边界。

地理信息系统在大窑湾水质现状评价中的应用

本文借助mapinfo软件利用离散点插值扩展法对大窑湾海域的水质污染空间分布情况进行了环境评价，通过计算污染区域的面积得出了各类水质的海域空间分布。克服了以往逐点评价海域的片面性，对管理和控制海域污染范围有一定的指导意义。