基于奇异值分解的PMU数据恢复法

同步相量量测单元(phasor measurement units,PMUs)因其同步性、快速性和准确性成为电网动态实时监测最有效的手段之一,并得到迅速发展。但由于通信堵塞、硬件故障、传输延迟等因素,现场PMU通常存在不同程度的数据丢失问题,严重制约其在电力系统中的应用与发展,甚至威胁电网安全。该文通过分析现场PMU量测信息,归纳了3种数据丢失类型;提出基于奇异值分解的动态数据成分分析方法,并采用盖氏圆法确定其最优特征成分数,可有效提取原始信号中各特征分量。进一步,提出基于训练、验证与丢失数据分类的数据恢复迭代计算方法,实现系统动态条件下仅利用单通道PMU量测信息的高精度数据恢复。通过仿真与实测数据验证该方法的可行性和准确性。该方法解决传统方法对系统动态信号丢失数据恢复失真的问题,为PMU量测信息更好的应用于电力系统的各个方面提供保证。

基于空间谱和支持向量回归机的间谐波分析

针对电力系统中存在的间谐波问题,提出一种结合参数法和非参数法特点的间谐波频谱分析算法。首先,为了应用空间谱分析需要将电网信号变换为空域信号;然后应用盖氏圆盘估计协助求根多重信号分析算法准确估计信号源数及其频率;最后由稳健支持向量回归机计算幅值和相角。获得准确频率信息后,支持向量回归机计算的频率范围变成已知的有限频率点,计算量降到最低,并且此算法无需同步采样和过长的采样数据。通过仿真和实例检测,验证了该方法的有效性。

一种基于距离多普勒二维联合的群目标分辨方法

编队飞机由于间距很小 ,常规低分辨雷达无法直接从距离和方位上分辨架次 .本文提出一种基于距离—多普勒二维联合处理的群目标分辨方法 .发射线性调频脉冲信号 ,将观测时间内的若干次回波在距离维和多普勒维分别转换为单频信号的叠加 ,再联合距离 -多普勒二维信息估计协方差矩阵 ,用超分辨信源数估计算法———新的改进盖氏圆盘法分辨目标架次 .这种方法可以直接地给出判决结果 ,适用于各种飞行状态、低信噪比环境或波束驻留时间较短的情况 ,而且和重频参差工作模式相兼容 ,尤其适合中。

单通道信源数估计的改进方法

本文对单通道接收信号的源数估计方法进行了研究,提出了对现有方法的改进措施.将单通道数据通过延迟处理转换为多通道形式,然后引入阵列信号处理中的信源数估计算法,如盖氏圆盘估计法(Gerschgorin’s Disk Estimation,GDE)和最小描述字长法(Minimum Dscription Lengh,MDL).基于信息理论标准(ITC)的MDL方法在低SNR条件下获得比GDE更好的性能,但是它无法处理包含有色噪声的信号.GDE方法虽然可以克服有色噪声的影响,但是其在低SNR下的性能欠佳.基于上述考虑,本文对这两种方法进行了改进.采用对角加载技术改善MDL方法的性能,并引入Jackknife切法优化数据协方差矩阵,以提高GDE方法的性能.模拟实验结果表明:本文提出的方法使原有方法的性能得到很大改善.

空间平滑和盖氏半径变换的宽带相干信源数估计

采用空间平滑处理和不同信源数估计准则进行宽带相干信源数估计。该方法针对宽带相干信号,不需要聚焦处理,直接对宽带信号阵列采样输出分段并进行快速傅立叶变换(fast Fourier transform,FFT),得到不同频点处的窄带采样协方差矩阵,然后采用空间平滑处理技术进行解相干处理,接着利用信源估计准则进行信源数估计,对每个频点处的结果进行加权处理得到宽带信源数目。仿真结果表明,通过对信息论准则、基于盖氏半径的似然准则、盖氏圆估计准则的性能的对比,进而得到了一种在色噪声下估计宽带相干信源数的方法。

一种改进的盖氏圆盘估计信源数方法

信源数估计是空间谱估计中的关键技术,研究符合实际应用环境的稳健的信源数估计方法具有十分重要的现实意义.基于空间谱估计中用于估计信源数的传统盖氏圆盘法,结合Toeplitz去相干算法在此提出了一种改进的盖氏圆盘法(T-GDE).该方法先对接收数据协方差进行Toeplitz预修正,再对得到的修正矩阵进行盖氏圆盘法估计信源数,使得新的盖氏圆盘法可用于低信噪比条件下的相干信源数估计.并通过仿真实验验证了其有效性.