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基于MCS-SBL算法的配电网故障定位方法
1
作者
周群
刘梓琳
+2 位作者
冷敏瑞
印月
何川
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期30-38,共9页
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...
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。
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关键词
配电网
故障定位
多重测量向量模型
稀疏电流
压缩感知
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职称材料
基于改进多重测量向量模型的SAR成像算法
被引量:
2
2
作者
陈一畅
张群
+1 位作者
杨婷
罗迎
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第10期2423-2429,共7页
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 Measur...
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。
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关键词
合成孔径雷达
稀疏恢复
多重测量向量模型
距离徙动
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职称材料
多测量向量模型下的修正MUSIC算法
被引量:
2
3
作者
林云
胡强
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第11期2584-2589,共6页
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。
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关键词
压缩感知
多测量向量模型
联合稀疏
多重信号分类
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职称材料
任意稀疏结构的复稀疏信号快速重构算法及其逆合成孔径雷达成像
被引量:
3
4
作者
陈文峰
李少东
杨军
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期797-804,共8页
为同时提高压缩感知(CS)中任意稀疏结构多量测向量(MMV)模型的重构性能和重构速度,提出基于改进线性Bergman迭代(LBI)的任意稀疏结构MMV模型重构算法。首先给出了任意稀疏结构MMV模型,并对模型进行了分析,利用LBI实现MMV模型的二维重构...
为同时提高压缩感知(CS)中任意稀疏结构多量测向量(MMV)模型的重构性能和重构速度,提出基于改进线性Bergman迭代(LBI)的任意稀疏结构MMV模型重构算法。首先给出了任意稀疏结构MMV模型,并对模型进行了分析,利用LBI实现MMV模型的二维重构;然后,通过设置预条件子的方法对感知矩阵的条件数进行优化,以通过提高收敛速度而提高重构速度,并从理论和仿真两个方面对算法的收敛性和运算量进行了分析;最后通过仿真结果表明,本文算法能够高质量地重构任意稀疏结构MMV模型,同时在重构速度方面具有明显的优势。基于实测数据不同信噪比(SNR)条件下的逆合成孔径雷达(ISAR)成像结果,验证了算法的有效性。
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关键词
多量测向量(
mmv
)模型
线性Bregman迭代(LBI)
二维重构
逆合成孔径雷达(ISAR)成像
原文传递
题名
基于MCS-SBL算法的配电网故障定位方法
1
作者
周群
刘梓琳
冷敏瑞
印月
何川
机构
四川大学电气工程学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期30-38,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(52007125)
四川省科技厅国际/港澳台科技创新合作项目(2022YFH0018)。
文摘
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。
关键词
配电网
故障定位
多重测量向量模型
稀疏电流
压缩感知
Keywords
distribution network
fault location
multip
le
measurement
vector
(
mmv
)
model
sparse current
compressed sensing(CS)
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进多重测量向量模型的SAR成像算法
被引量:
2
2
作者
陈一畅
张群
杨婷
罗迎
机构
空军工程大学信息与导航学院
复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室
空军预警学院黄陂士官学校
中国人民解放军
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第10期2423-2429,共7页
基金
国家自然科学基金(61471386)
中国博士后基金(2015M570815)
陕西省统筹创新工程-特色产业创新链项目(2015KTTSGY04-06)~~
文摘
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。
关键词
合成孔径雷达
稀疏恢复
多重测量向量模型
距离徙动
Keywords
Synthetic Aperture Radar (SAR)
Sparse reconstruction
multip
le
measurement
vectors
(mmv
)
model
Range Migration (RM)
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
多测量向量模型下的修正MUSIC算法
被引量:
2
3
作者
林云
胡强
机构
重庆邮电大学光电工程学院
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第11期2584-2589,共6页
文摘
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。
关键词
压缩感知
多测量向量模型
联合稀疏
多重信号分类
Keywords
Compressed Sensing (CS)
multip
le
measurement
vectors
(mmv
)
model
Jointly sparsity
multip
le Signal Classification (MUSIC)
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
任意稀疏结构的复稀疏信号快速重构算法及其逆合成孔径雷达成像
被引量:
3
4
作者
陈文峰
李少东
杨军
机构
空军预警学院
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期797-804,共8页
文摘
为同时提高压缩感知(CS)中任意稀疏结构多量测向量(MMV)模型的重构性能和重构速度,提出基于改进线性Bergman迭代(LBI)的任意稀疏结构MMV模型重构算法。首先给出了任意稀疏结构MMV模型,并对模型进行了分析,利用LBI实现MMV模型的二维重构;然后,通过设置预条件子的方法对感知矩阵的条件数进行优化,以通过提高收敛速度而提高重构速度,并从理论和仿真两个方面对算法的收敛性和运算量进行了分析;最后通过仿真结果表明,本文算法能够高质量地重构任意稀疏结构MMV模型,同时在重构速度方面具有明显的优势。基于实测数据不同信噪比(SNR)条件下的逆合成孔径雷达(ISAR)成像结果,验证了算法的有效性。
关键词
多量测向量(
mmv
)模型
线性Bregman迭代(LBI)
二维重构
逆合成孔径雷达(ISAR)成像
Keywords
multipe measurement vectors (mmv) model
linearized Bregman iteration (LBI)
2D recon- struction
inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MCS-SBL算法的配电网故障定位方法
周群
刘梓琳
冷敏瑞
印月
何川
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于改进多重测量向量模型的SAR成像算法
陈一畅
张群
杨婷
罗迎
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
2
下载PDF
职称材料
3
多测量向量模型下的修正MUSIC算法
林云
胡强
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
4
任意稀疏结构的复稀疏信号快速重构算法及其逆合成孔径雷达成像
陈文峰
李少东
杨军
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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