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自动化学报 2018年第6期44卷 1053-1061页

作者：王学伟王婧王琳袁瑞铭北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 国网冀北电力有限公司电力科学研究院北京100045

为解决非线性动态负荷条件下,智能电能表的动态误差测试问题.本文首先将m序列算子作为映射算子,采用基于信号特性建模的方法,建立三相畸变波形m序列动态测试信号结构化参数模型.其次根据压缩检测(Compressed measurement,CM)理论,采用... 详细信息

为解决非线性动态负荷条件下,智能电能表的动态误差测试问题.本文首先将m序列算子作为映射算子,采用基于信号特性建模的方法,建立三相畸变波形m序列动态测试信号结构化参数模型.其次根据压缩检测(Compressed measurement,CM)理论,采用系统稳态优化的方法构造最优压缩检测测量矩阵,实现对动态测试功率信号电能量值的检测.仿真实验表明,压缩检测方法可以对畸变波形m序列动态测试信号进行电能量值的检测,检测算法的相对误差优于1×10-13.

关键词：动态测试信号畸变测试信号结构化参数模型电能检测压缩检测

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基于压缩检测的宽带频谱感知

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通信技术 2019年第8期52卷 1920-1923页

作者：刘赟王元琛成风毅海参指挥保障大队北京100080 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院郑州校区河南郑州450052 中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院江苏南京210000

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,它的主要功能在于检测可供认知用户使用的频谱空穴,同时监测主用户信号活动情况,保证主用户再次使用频谱时,认知用户能够快速退出相应频段。针对宽带频谱感知中的信道占用情况监测部分,提出一种不... 详细信息

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,它的主要功能在于检测可供认知用户使用的频谱空穴,同时监测主用户信号活动情况,保证主用户再次使用频谱时,认知用户能够快速退出相应频段。针对宽带频谱感知中的信道占用情况监测部分,提出一种不需要频谱估计的检测方法。首先,将信号输入至一定数量(远小于信道个数)的滤波器中。随后,利用滤波器输出的能量测量值进行信道重建。最后,设定观测门限,输出认知结果。仿真结果显示该方案可以显著提升检测性能。

关键词：压缩检测频谱感知滤波器

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基于压缩感知的信号检测方法

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电视技术 2012年第5期36卷 86-89页

作者：黄继海张晓红罗文宇中州大学信息工程学院河南郑州450044 国家数字交换系统工程技术中心河南郑州450002

提出了一种基于压缩感知思想的信号检测方法。该方法首先将信道估计转化为非完全信号重构,实现了信道估计的动态可调整,降低了信道估计的复杂度;然后利用信道估计的结果对压缩采样后的信号进行压缩Rake合并,使得Rake合并的实现复杂度更... 详细信息

提出了一种基于压缩感知思想的信号检测方法。该方法首先将信道估计转化为非完全信号重构,实现了信道估计的动态可调整,降低了信道估计的复杂度;然后利用信道估计的结果对压缩采样后的信号进行压缩Rake合并,使得Rake合并的实现复杂度更低;最后对压缩相关且合并后的数据进行判断。理论分析和仿真结果表明了该方法的有效性和可靠性。

关键词：压缩感知压缩信道估计非完全重构压缩检测

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基于压缩感知理论的信号检测方法研究

基于压缩感知理论的信号检测方法研究

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作者：董晓璇北京化工大学

学位级别：硕士

压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论已发展至成熟阶段,取得了大量成果,并广泛应用于各大领域。一方面,在图像重构应用中,轮廓波(Contourlet)变换是一种各性能优质的新型图像分析工具,本论文将研究Contourlet Transform在图像压缩重... 详细信息

压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论已发展至成熟阶段,取得了大量成果,并广泛应用于各大领域。一方面,在图像重构应用中,轮廓波(Contourlet)变换是一种各性能优质的新型图像分析工具,本论文将研究Contourlet Transform在图像压缩重构中的重要应用。另一方面,目前大部分Compressive Sensing研究都重点关注如何精确恢复待处理信号,然而压缩测量结果中的关键信息同样有研究的价值。针对该问题,本论文对在Compressive Sensing框架下智能电网中动态测试信号准确检测的应用展开研究。本文首先分析论述了Compressive Sensing理论、压缩检测理论的国内外现状,以及动态测试信号模型的研究近况。简要叙述了Compressive Sensing理论的基础核心内容：信号稀疏化表述、测量矩阵和压缩重构算法,概括归纳了典型的信号稀疏化方法、测量矩阵以及重构算法的优势与缺陷。其次,深入研究了图像信号的稀疏化表述方法——基于变换的图像压缩感知方法。重点研究了轮廓波变换的多分辨率性、方向性及各向异性等特性,通过分析Contourlet父-子系数的隐马尔科夫相关性,建立其隐马尔科夫四叉树模型,提出基于轮廓波域隐马尔科夫四叉树模型(CT-HMQT)的图像压缩感知重构方法。仿真分析该方法的三项压缩性能指标的优越性。最后,研究提出了具有电力特色的压缩感知信号检测(简称：压缩检测)理论：首先针对智能电网中动态负荷对电能计量的影响问题,采用m序列调制稳态信号的方法,构建了m序列伪随机动态测试电流、功率信号的参数模型,计算得出该测试信号的统计特性,能够反映实际的动态负荷随机特征,满足动态测试信号模型的要求;然后,证明了该动态测试信号的频域稀疏性,采用Compressive Sensing理论建立了伪随机动态测试信号的压缩感知测量系统模型,采用稳态优化的方法构建了CS测量矩阵,在此基础上,针对m序列伪随机动态测试信号,提出了该信号电能量值的压缩感知测量方法,实验数据表明本文提出的压缩感知测量方法能够准确测量伪随机动态测试信号电能量值,解决了动态测试信号电能量值的准确测量问题。

关键词：压缩感知压缩检测轮廓波变换动态测试信号模型压缩感知测量方法

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压缩信号检测和分类的研究

压缩信号检测和分类的研究

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作者：闫之华北京邮电大学

学位级别：硕士

压缩感知理论能够通过少量的采样值得出原始信号的重建,将数据采样与压缩统一化,从而在采样的同时对信号进行压缩。相比于传统的奈奎斯特采样方法,压缩感知方法极大的减少了信号处理的成本,极大的缓解了硬件压力。首先,本文对压缩感知... 详细信息

压缩感知理论能够通过少量的采样值得出原始信号的重建,将数据采样与压缩统一化,从而在采样的同时对信号进行压缩。相比于传统的奈奎斯特采样方法,压缩感知方法极大的减少了信号处理的成本,极大的缓解了硬件压力。首先,本文对压缩感知的基本理论进行了概述,对压缩感知理论的来源,优点及处理步骤进行了阐述,并对压缩感知理论的三个核心问题进行了详细描述,包括信号的稀疏表示,测量矩阵的设计原理和信号的重建算法。其中对压缩感知中最核心的问题,即重建算法的设计进行了深入的研究,并介绍了扰动情况下和特殊稀疏结构的重建算法设计。其次,在压缩信号检测方面,本文基于压缩感知理论,在不重构信号的情况下,使用数理统计学以及信号处理方法,对有用信号是否存在这问题进行判决,即对信号进行二元检测。在压缩信号二元检测这一领域,目前的研究都只考虑信号受到白噪声的影响下的信号检测,而没有考虑信号受到稀疏噪声时压缩检测的情况。本文将稀疏噪声分为确定型稀疏噪声和随机型稀疏噪声,对受到不同类型稀疏噪声影响的压缩信号进行二元检测,在不同类型的稀疏噪声影响的情况下推导出了压缩信号检测算法的结果。另外,本文对所推导出的检测结果进行了仿真实验,并且将仿真结果与理论结果对比,以验证推导结果的正确性。最后在压缩信号分类方面,本文基于压缩感知与稀疏表示理论,对人体行为进行分类识别。当前对于压缩感知在行为分类的研究都没有考虑存在扰动的情况,本文考虑当传感器的训练数据存在扰动时,提出了新的压缩分类算法,以提高分类器的抗扰动能力。此外,本文对存在扰动情况下的压缩分类算法进行了仿真,仿真结果表明相比传统算法,本文提出算法具有更高的分类准确度。

关键词：压缩感知压缩检测压缩分类稀疏噪声扰动

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滚动轴承故障特征增强与检测方法研究

滚动轴承故障特征增强与检测方法研究

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作者：侯伟北京化工大学

学位级别：硕士

为提取微弱故障信号特征以及实现故障特征的直接检测,以滚动轴承为研究对象,开展了故障特征增强与检测方法研究,提出了基于峰值特征和稀疏表示的轴承故障特征增强方法及基于少量数据的轴承故障直接检测方法;提出了基于峰值保持算法的降... 详细信息

为提取微弱故障信号特征以及实现故障特征的直接检测,以滚动轴承为研究对象,开展了故障特征增强与检测方法研究,提出了基于峰值特征和稀疏表示的轴承故障特征增强方法及基于少量数据的轴承故障直接检测方法;提出了基于峰值保持算法的降采样及信号增强方法,并用于低转数工况下轴承的故障诊断;同时将谱峭度理论应用于直驱风力发电机组低速主轴信号特征提取。采用理论分析、仿真模拟及实验验证等手段,验证了方法的有效性。具体内容如下：(1)提出了基于峰值特征的信号变换方法,该方法以峰值为特征点,对信号进行分段重组变换,增强了轴承振动信号在变换域稀疏度,并结合小波基、离散余弦基,提出了轴承稀疏表示方法,并采用轴承振动信号加以验证;以此为基础,建立了基于峰值特征和稀疏表示的轴承故障特征增强方法。通过与小波方法、离散余弦变换方法对比,以故障特征频率幅值为衡量指标,验证了增强方法的有效性。(2)应用压缩感知框架,提出了基于少量数据的轴承故障直接检测方法。该方法提出以故障特征谐波为检测对象,采用高斯随机矩阵作为压缩感知采样矩阵,获取欠采样压缩数据。应用压缩采样匹配追踪算法,以稀疏度为检测条件,对压缩数据进行不完全重构,实现低采样率下轴承故障直接检测。以正弦混合信号、故障仿真信号、实验轴承振动信号作为输入信号,验证了算法的有效性;同时本文也分析了不同采样率下对检测成功率的影响。(3)开展了低速轴承故障诊断方法研究,首先为解决低速轴承故障特征难以提取,分析数据量较大的问题,将峰值保持算法应用到低速轴承信号处理,并与等间隔算法相对比,结果表明该方法在降低分析数据量的同时,可以有效保留或增强故障特征。同时将谱峭度方法应用于工程实际中某风力发电机组低速主轴承信号处理,在时域、频域以及包络谱中难以有效提取故障特征的情况下,以谱峭度方法确定滤波参数,并对实际信号进行滤波处理,结合包络分析,有效提取了故障特征。

关键词：滚动轴承故障诊断特征增强压缩检测

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