一、一种减少频谱泄漏的自适应算法（论文文献综述）
张德彪[1]（2021）在《弹载记录仪动态测试系统动态性能评估及测试信号信噪比提升方法研究》文中研究说明弹载记录仪动态测试系统是获取弹体动态参数的重要仪器,随着科学技术的发展,对其速度、精度的要求不断提高。但是,该设备所处测试环境异常复杂恶劣,测试信号信噪比偏低。弹载记录仪动态测试系统的性能能否满足测试任务需求是需要考虑的核心问题之一,其自身的动态性能是表征其测试能力的关键指标。在动态测试系统动态性能无法改变的前提下,如何进一步提升测试信号信噪比是另一重要问题。因此如何准确有效的评估弹载记录仪动态测试系统的动态性能是实现动态参数准确获取的前提,并在此基础上进一步提升测试信号的信噪比是实现精确测试的关键,关系测试成败。本文在课题组前期研究的基础上,围绕如何准确有效评估弹载记录仪动态测试系统的动态性能及提升测试信号信噪比,系统的研究了弹载记录仪动态测试系统动态参数的获取方法、工作频带估计方法及测试信号信噪比提升方法。通过理论分析和实验等综合研究手段,验证了所提方法的有效性。在查阅大量文献与分析国内外弹载记录仪动态测试技术研究现状的基础上,分析了国内外弹载记录仪动态测试领域的研究方法与技术难点,并据此确立了本文的主要研究内容及研究方法,本文的研究工作主要包含以下几个方面:（1）针对弹载记录仪动态测试系统动态参数获取中,严苛的相干测试条件难以满足,非相干测试条件下FFT方法存在严重频谱泄漏,而正弦拟合方法对运算参数初值敏感,运算可能不收敛且信号源存在谐波失真时拟合误差较大的问题,提出了一种基于正弦信号分离与重构的动态测试系统动态参数获取方法,该方法通过对非相干测试正弦信号的准确分离,然后利用相干正弦信号重构测试信号,从而实现在非相干测试条件下获得相干测试的测量精度。从根本上避免了频谱泄漏,由于消除了相干采样的要求,极大的简化了测试装置,不再需要昂贵的设备和繁琐的人工校准,极大的减少了测试时间和测试成本。（2）针对弹载记录仪动态测试系统工作频带估计中,实际阶跃、冲击和半正弦激励信号在动态测试系统高速高带宽情况下难以满足激励信号对幅频和相频特性要求的问题,提出了一种基于多频正弦响应的弹载记录仪动态测试系统工作频带估计方法。分析了高速高带宽动态测试系统在实际阶跃、冲击和半正弦激励信号条件下的失效机理,在对多频正弦激励信号可行性分析的基础上,提出了基于多频正弦激励信号的模型辨识算法,进行了详细的理论推导分析,并给出了参数估计的具体公式。在此基础上,为满足复杂恶劣测试环境下模型参数需实时在线辨识的需求,推导了多频正弦激励信号下测试系统模型辨识的递推实现方式,并给出了参数估计的具体公式,最后通过辨识得到的动态测试系统模型估计出测试系统的工作频带。（3）针对弹载记录仪动态测试系统在复杂恶劣环境下,所采集到的信号包含频率成分复杂、信噪比低,具有非平稳、非线性,且难以实现测试信号自适应处理的问题,研究了弹载记录仪动态测试系统的数据处理方法,提出了一种基于变分模态分解/样本熵/小波分析的自适应信噪比提升方法。构建了滤波器的模型,通过引入中心频率相对变化率和平均相关系数实现了惩罚因子和模态数量的自适应最优选取,提高了信号各成分分离的准确性;为进一步提升信号的信噪比并保证有效数据不被去除,采用样本熵将信号分为噪声部分、混合部分和趋势部分,对混合部分使用小波阈值降噪,最后重构信号,以实现测试信号信噪比的有效提升。本文的研究成果对于评估弹载记录仪动态测试系统的动态性能以及提高动态测试系统的测量精度具有重要的借鉴意义。
李一然[2]（2021）在《电网谐波、间谐波和超高次谐波检测算法研究》文中进行了进一步梳理随着电力系统中非线负荷的不断增加,以及电力电子技术的快速发展,向电网注入大量谐波、间谐波和超高次谐波成分,导致电网电能质量严重恶化。准确检测出谐波、间谐波和超高次谐波分量是对其治理的前提,对维护电力系统的安全稳定运行具有重要意义。快速傅里叶变换（FFT）算法是谐波分析的主要工具,但在非同步采样或非整周期截断时会产生频谱泄漏和栅栏效应,影响谐波和间谐波的检测精度。针对此问题,探讨了常用窗函数的特性以及窗函数的选取原则,采用时域加窗以抑制频谱泄漏;推导了双谱线插值算法的校正过程,采用频域插值以减小栅栏效应。同时给出了不同窗函数下相关参数的修正公式和加窗插值FFT算法框架。仿真验证了改进算法相比于传统FFT算法能有效抑制频谱泄漏和栅栏效应,在一定程度上提高谐波和间谐波的检测精度。接着,在加窗插值FFT算法基础上,结合全相位FFT数据预处理流程和频谱分析原理,提出了一种基于双窗全相位FFT双谱线插值的谐波和间谐波检测算法。利用双窗全相位FFT主谱线相位值来估计信号初相位,并选择紧邻峰值频点的左右两根谱线进行频率和幅值的插值校正,同时结合多项式拟合函数推导出典型窗函数下全相位FFT的实用修正公式。通过与FFT双谱线插值法、全相位FFT 比值法及全相位FFT相位差法的仿真对比实验,在密集频谱分析、谐波和间谐波的高精度检测及克服白噪声污染等方面,验证了所提出新算法的准确性与优势性。为缓解奈奎斯特采样定理下超高谐波检测中的海量数据采样与传输问题,将压缩感知理论应用于电网超高次谐波信号检测,提出了一种基于加窗测量矩阵和插值校正的压缩感知超高次谐波检测算法。分析超高次谐波信号在DFT基下的稀疏性以满足压缩感知的前提条件,构造加窗测量矩阵对原始信号进行压缩采样以从本质上抑制频谱泄漏,采用稀疏度自适应压缩采样匹配追踪重构算法实现超高次谐波压缩重构,对重构的稀疏信号进行插值修正以减小检测误差。最后通过仿真验证了所提出的新算法在检测精度、压缩性能以及数据存储方面具有一定的优势,可突破奈奎斯特采样定理对采样频率的限制,用较少数据实现对超高次谐波分量的准确检测。
孙德刚[3]（2021）在《传导泄漏发射机理及检测技术研究》文中研究指明电磁泄漏发射是信息安全领域破坏信息保密性的一种重要风险,而传导泄漏发射是电磁泄漏发射研究领域中的一个关键问题。相对于自由空间辐射的泄漏发射,对传导泄漏发射的机理和传播规律的认识还存在不足。随着高速器件的快速发展,信息技术设备的数字信号频率越来越高,泄漏发射的频率范围也越来越宽,测试设备的发展远远不能适应评估泄漏发射风险的需要,已有的电磁兼容测试方法和手段还不能有效测试评估传导泄漏发射风险,特别是测量接收机的中频带宽难以满足测试要求,泄漏发射测试中的红黑信号识别也迫切需要提出新的测试方法,解决传导泄漏发射可测性问题,确定泄漏发射的风险。本文根据信息安全对电磁泄漏发射风险评测的实际需求,借鉴电磁兼容传导干扰领域的研究成果,针对传导电磁泄漏发射涉及的辐射和耦合两类基本问题,研究分析信息技术设备数字信号的泄漏发射原理、传导泄漏发射风险和泄漏发射带宽选择与红黑信号识别等测试关键技术,希望从机制和模型角度洞察传导电磁泄漏发射的物理性质,利用现有检测手段,通过软件方法弥补硬件的不足,为系统解决泄漏发射风险可测性问题提供有效路径。本文主要从传导泄漏发射机理、泄漏发射测试带宽和红黑信号识别三个方面开展研究工作,主要研究内容和贡献包括以下几个方面:1.本文研究分析了准静态近似、线天线辐射、传输线理论以及增强传输线理论等物理模型,从传输线自身辐射和耦合到其它传输线两个方面给出了数字信号传导泄漏发射机理,提出了适合传输线电尺寸的传导泄漏发射的模型和分析方法。利用传输线结构的电尺寸选择分析模型,可以有效降低计算的复杂性,提高效率。对比分析了传输线共模与差模电流产生辐射的差异,给出共模和差模电流在传输线均匀性发生变化时引发辐射的原理分析。利用电磁场互易原理,研究分析了传输线辐射和耦合问题的转换计算方法,使得对传导泄漏发射原理的研究能够充分借鉴电磁兼容领域有关电磁干扰的研究成果。2.基于改进的传输线理论,对数字信号泄漏发射的时域和频域进行了仿真,验证了传导泄漏发射机理的研究结果。在时域上,结合传输线理论和高频传输线理论对简单传输线系统和广义多导体传输线系统耦合进行仿真,验证了对传输线辐射和耦合原理研究的结果。在频域上,给出传导泄漏发射频域衰减规律,对比分析了数字信号及其泄漏发射频谱包络衰减规律的差异,纠正了之前相关研究将数字信号谱作为辐射信号谱的错误认识,指出该错误认识将导致对泄漏发射频率范围做出乐观估计。3.针对泄漏发射测试难题,基于辐射脉冲理论分析了接收机带宽对接收数字泄漏发射信号的影响,提出了信噪比等效原理和窄带宽信噪比补偿方法,可实现利用窄带宽测量接收机测量宽带信号的最大信噪比,获得泄漏发射信噪比的近似结果。根据辐射和传导泄漏发射特征,提出数字信号“发射脉冲对”概念,研究分析并仿真验证了脉冲带宽、接收机分辨率带宽对泄漏发射脉冲对接收结果的影响,比较了方波与发射脉冲对最大信噪比输出不同,给出测试泄漏发射信噪比的上下界范围和窄带宽信噪比补偿方法,为解决宽带泄漏发射检测提供了理论基础和实现方法。4.针对检测中多个红黑信号混合的泄漏发射检测难题,提出了红黑信号识别的一般方法和逻辑架构,为系统解决红黑信号识别问题提供了可行方案。在红黑信号识别方法的逻辑架构中,引入独立分量分析（ICA-Independent Component Analysis）和稀疏分量分析（SCA-Sparse Component Analysis）理论,通过对接收信号的白化处理和正交变换实现混合信号的独立分量分解和稀疏分量分解,针对不同情况,提出频谱特征判别、相关判别、统计独立性判别和稀疏表示判别四种红黑信号识别算法,解决红黑信号识别问题。
刘涛[4]（2021）在《FOD雷达检测系统及算法研究》文中认为Foreign object debris,简称为FOD,FOD通常指的是出现在机场跑道内的外来物体。FOD易对各类航空器造成损伤,严重时甚至会造成人员伤亡。近些年来,各国航空业发展迅猛,业内对飞行安全的标准也提出了更高的要求,因此,开展机场跑道FOD检测相关研究工作十分必要。针对机场跑道内可能存在影响飞行安全的FOD,本文设计了一套完整的FOD雷达检测系统及其相关的信号处理算法。首先,本文对FOD检测系统雷达样机进行了集成,样机采用FMCW体制;然后,针对FMCW体制雷达存在泄漏信号的问题进行了深入的研究,并提出了一种泄漏信号自适应消除算法;接着确立了本FOD雷达检测系统的总体设计方案,并由此对整个系统的各组成模块进行了合理设计;最后,设计了相关实验对整个系统的可运行性和各模块功能的完备性进行了验证。具体如下:（1）本文根据机场跑道异物检测的实际应用需求,确立了本FOD检测雷达应采用锯齿波调频形式的FMCW工作体制,确立了雷达发射机和接收机的具体结构,并由此完成了77GHz FOD雷达样机的开发集成,样机内部主要包括X波段点频源、DDS扫频源、倍频链路、77GHz T/R组件、波导缝隙阵列天线等功能部件。（2）针对零中频接收机架构的FMCW雷达存在泄漏信号影响FOD检测的问题,本文深入分析了泄漏信号产生的具体原因及其本质,结合开发的雷达样机得到了大量的实测数据,并由此深入研究了泄漏信号在不同环境下的时频域表现特性。根据这些特性,本文提出了一种基于时频域数字信号处理技术的自适应泄漏信号消除算法,设计的实验验证了所提算法的有效性。（3）开发设计了一套完整且有效的FOD雷达检测系统,整个系统包含77GHz FOD雷达样机、基于减速器与步进电机等实现的高精度扫描转台、基于高性能ARM芯片的下位机雷达信号采集与硬件系统主控电路板、高速以太网数据传输网络、基于Qt的上位机GUI雷达成像显示与系统控制界面等主要单元,设计的实验验证了系统的可运行性和准确性。（4）设计的下位机主控电路板可实现对扫描转台的驱动,同时可为雷达样机提供同步触发脉冲;针对机场跑道FOD检测场景下目标差拍信号的特性,下位机中设计了选频放大网络和自动增益控制等雷达输出信号处理电路;在下位机中实现了相参积累、傅里叶加窗等雷达数字信号预处理过程;下位机还板载了高速以太网模块,并针对本文应用场景设计了上下位机之间进行通信的数据帧结构,保障了高效、可靠、稳定的数据通信质量。（5）设计的上位机GUI显示控制平台可实现对整个系统运行状态的远程控制,能够对系统扫描角度、速度等系统基本运行参数进行配置;上位机可完成数据帧的解析和重组,并对雷达信号进行自适应泄漏信号消除、FFT等处理;利用Qt与Matlab混合编程,在上位机中实现了扫描结果的三维实时成像;上位机可将雷达数据和成像结果有序地保存于本地,方便后续进行数据分析;结合本文机场跑道异物检测场景,同时借鉴PPI显的优点,对上位机进行了升级,设计了更加直观且符合本系统应用场景的上位机GUI操作界面,软件集成度更高。
邰文思[5]（2020）在《基于DFT的实正弦信号参数估计算法的研究》文中进行了进一步梳理正弦信号的参数估计是数字信号处理中的一个基本问题,且已在生物医学波形分析,雷达信号跟踪,电力故障检测和语音识别等领域得到应用。现有的参数估计方法大体上可分为两类:时域方法和频域方法。时域方法一般是基于参数化建模,这种方法虽然容易理解但是计算复杂度却很高。DFT变换由于实现简单和较低的计算量成为频域估计算法的首选,但DFT变换伴有频谱泄露和栅栏效应等固有缺陷,当信号不满足相干采样或者信号频率较低时,估计性能都会受到很大的影响。为了抑制频谱泄露的影响,提高估计器的估计准确度和抗噪性能,本文展开了对于正弦信号的参数估计问题的研究,主要的研究工作包括:首先研究了基于两个DFT分量的频率估计算法,提出了一种新颖的基于DFT的自适应频率估计器。算法的基本思想是在谱峰搜索获得频率粗估计的基础上,利用两个最大的DFT系数构造了一个描述了DFT系数与系统频率之间的关系的非线性方程,然后通过迭代自适应的方法以最小的误差找到系统频率。由于所提出的算法仅使用了两个DFT系数,所以减少了计算量。仿真结果表明,所提出的算法具有很好的抗噪声和谐波干扰能力,且较对比算法的瞬时收敛性更好。然后研究了基于三个DFT分量的IpDFT频率估计算法,提出了基于正负频率频谱叠加的三点IpDFT方法。算法的基本思想是获得频率粗估计k0的基础上,利用k0,k0-1和k0（10）1处的谱线值进行插值来获得频率的精细估计。由于充分考虑并计算了从负频率泄漏的频谱,所以算法具有较强的抗频谱泄露干扰能力。仿真实验结果表明,所提出的新型IpDFT方案可以提供准确度较高的估计值,估计结果的均方误差接近CRLB。最后研究了两个实正弦波的相位差计问题,提出了一种基于DFT的相位差估计算法。算法的主要思路是利用提出的基于正负频谱叠加的三点IpDFT方法估计出信号的角频率,在这个基础上计算出两个信号之间的相位差。如果信号频率已知,所提出的方法可以获得初始相位的精确估计值。且当频率非常低或接近奈奎斯特频率时,或者当没有足够的采样数据用于DFT计算时,该算法的性能也很可观。仿真结果表明,所提出的算法具有很好的抗噪性能。
张旭东[6]（2020）在《电力系统谐波检测算法研究》文中研究表明随着电网中非线性电力电子器件的广泛使用,电力系统谐波污染问题日益严重,影响生产生活的各个方面。精确地检测出电网中各次谐波电压电流的关键参数是电力系统谐波有效治理的前提。本文以目前应用最为广泛的基于FFT的谐波检测算法为研究主体,从提高算法精度以及压缩采样量减少计算机存储空间的占用两方面展开研究。基于FFT的谐波检测算法由于发生非同步采样,存在频谱泄漏、栅栏效应。为了解决以上问题,引入窗函数对原始信号进行截断处理,并通过插值算法修正检测结果。窗函数旁瓣性能的好坏,直接影响算法的检测精度。6项组合余弦窗函数由于具有最小的旁瓣峰值电平、最大的旁瓣衰减率成为窗函数的不二选择。因此提出加6项组合余弦窗双谱线插值修正谐波检测算法,实验结果表明该算法较对比算法谐波检测精度有所提高,但偶次谐波分量检测结果相对误差明显高于奇次谐波。针对加6项组合余弦窗双谱线插值修正算法偶次谐波分量检测精度较低这一问题,引入卷积的概念,构建p阶6项余弦自卷积窗函数,进一步改善窗函数的旁瓣性能,以减弱长程谱线泄漏对弱谐波信号检测结果的影响。提出加2阶6项余弦自卷积窗四谱线插值修正算法,实验结果显示该算法对偶次弱谐波信号检测精度明显提高,与奇次谐波检测精度相当,且该算法有较好的鲁棒性。压缩感知技术突破了Nyquist采样框架,将压缩与采样过程合二为一,大大降低了采样量,减少了计算机存储空间的浪费。理论推导证明,压缩感知理论可以应用于电力系统谐波检测领域。因此提出基于压缩感知的加2阶6项余弦自卷积窗四谱线插值修正组合算法,在信号重构过程中引入插值修正算法,通过较少的采样量实现对各次谐波分量的准确检测。实验结果表明在采样量为传统算法的1/4的情况下,该组合算法检测精度有一定程度的降低,但仍然远高于国标中对电能质量测试仪器检测精度的要求。该论文有图42幅,表19个,参考文献100篇。
李海龙[7]（2020）在《XLPE电力电缆局部放电信号去噪和定位方法研究》文中进行了进一步梳理随着电力工业的大力发展,电力系统中XLPE电力电缆的使用量在逐渐增加。电缆运行环境普遍较为恶劣,早期建设使用的电缆大部分位于使用寿命后期,逐渐出现各种绝缘缺陷,并逐渐导致绝缘击穿,带来巨大的经济损失。这些绝缘缺陷是局部放电（PD）的主要原因。通过局部放电源的定位,可及时发现电缆隐含缺陷,并及时更换故障段,保障电网的稳定运行。本文针对XLPE电缆的PD定位问题,介绍了电缆制备过程和结构组成,对电缆的老化特性和PD特性进行了理论研究。用PSCAD/EMTDC搭建仿真电路,并结合MATLAB进行仿真试验与计算分析。介绍了常用的四种PD信号数学模型,通过FFT、S变换和Teager能量算子分析四种PD信号数学模型的异同点,和三种信号分析方法对不同PD数学模型的适用性。为计算机仿真PD信号相关研究奠定了基础。提出了新的自适应阈值函数,确定了尺度空间分割傅里叶频谱的经验小波变换算法适用于频谱复杂的含噪PD信号,避免了小波分析算法对小波基与分解尺度的选择,避免了经验小波变换基于极值点分割傅里叶频谱时人为选取分解模态个数。基于尺度空间分割傅里叶频谱的经验小波变换软阈值去噪算法的去噪效果优于传统的小波去噪算法。基于尺度空间分割傅里叶频谱的经验小波变换自适应阈值去噪算法使得去噪效果进一步提升。提出一种基于改进单端法的电缆局部放电定位方法,该方法避免了传统定位算法中,选取电缆PD信号波速不当使定位误差较大的问题,避免了双端法定位中存在的同步性问题。在改进单端法定位的基础上,考虑了PD信号随传输距离变化,波速不确定性的情况,进一步提高了定位算法的精度,并通过仿真实验确定该方法的有效性。
周学斌[8]（2020）在《智能电网海量数据轻型化方法研究》文中研究说明随着我国智能电网全面快速发展,电网数字化、信息化程度越来越高,电网安全生产运行越来越依赖大量综合信息。智能电网对各类实时和非实时广域海量全景状态信息进行精确采集和高效传输,并实现“三流”融合、高度集成与共享,相比传统电网监测系统,智能电网广域监测范围、监测节点数、监测信息类型及监测信息量等明显增加。在智能电网向能源互联网演化进程中,新业务蓬勃发展使得电力通信网业务变得复杂多样化,业务逐层汇聚后通过电力通信网进行传输,对电力通信网提出了更高要求,且随着智能电网、信息系统、营销系统等发展产生了海量数据交互,带宽需求急剧上升,现有传输网络已无法满足,导致智能电网高级应用系统功能无法实现,严重影响电网安全、稳定运行。为满足智能电网对海量数据在线监测、传输、存储的需要,实现智能电网高级应用系统功能,确保电网安全、稳定、经济运行,本文针对智能电网海量数据传输和存储轻型化的需求,从压缩采样、基于低秩Hankel矩阵的非均匀采样、最少特征信息提取、轻型协议数据生成及原始海量数据还原等方面进行研究,论文的主要内容如下:（1）针对Ⅰ型信号（即数据含脉冲信号或振荡信号）提出一种采用压缩感知理论实现智能电网海量数据轻型采样的方法。电网发生扰动,基于事件触发机制对扰动发生前后一个观测时窗内数据进行在线录波,并完整采样记录,采用扰动检测方法精确定位扰动时间。然后,采用深度学习网络对数据进行快速模式识别,数据为Ⅰ型信号,数据各分量按照一定顺序选择强相关原子库进行稀疏分解,强相关原子库是根据数据分量的动态特性、数学模型构建的冗余原子库,可有效提升数据分量稀疏性,降低数据总稀疏度大小和优化测量矩阵规模,数据压缩采样数据量更少。为增强数据压缩采样实时性,通过设置内积常数以减少原子库子集的规模、采用智能算法加快原子匹配追踪、采用正交投影矩阵更新代替稀疏分解的最小二乘法避免多次求解逆矩阵等措施,降低数据分量稀疏分解的时间。最后,对脉冲数据分量采用信号共振稀疏分解（RBSSD）进行增强提取,对需监测的弱数据分量幅值进行增幅,并采用谐波滤除（HF）算法进行滤除,有效提高数据分量重构精度。通过算例分析,验证了对Ⅰ型信号进行压缩采样的精确性和有效性。（2）针对Ⅱ型信号（即数据只含类基波信号、短期变动信号）,提出一种采用低秩矩阵填充理论实现智能电网海量数据轻型采样的方法。采用深度学习网络对数据进行快速模式识别,数据为Ⅱ型信号,数据由算子Ξ组成Hankel矩阵,基于低秩Hankel矩阵对数据进行非均匀采样,减少数据采样量。首先,对信号数据组成Hankel矩阵的低秩性进行了严格数学证明,得出智能电网海量数据具有低秩性。数据非均匀采样点由算子Ξ组成部分元素被观测待恢复的Hankel矩阵,采用矩阵填充恢复算法恢复矩阵,对恢复矩阵副对角线元素求平均值恢复信号,恢复信号相对误差满足要求时,将数据非均匀采样点的位置形成位串uv,可用于快速确定观测时窗后数据的非均匀采样点。最后,针对采用随机采样矩阵确定数据非均匀采样点存在随机性、计算量大等缺点,采用斜率差绝对值（AVGD）方法可快速确定数据非均匀采样点,低秩矩阵填充还可利用数据周期性、对称性、奇偶性等特征,简化确定数据非均匀采样点的计算。通过算例分析,验证了对Ⅱ型信号采用基于低秩Hanel矩阵的非均匀采样方法的精确性和有效性。（3）针对智能电网海量数据轻型传输,提出基于最少特征信息传输原理的智能电网海量数据轻型传输方法。数据为Ⅰ型信号,数据压缩测量值采用重构算法,对数据稀疏表示向量进行重构,稀疏表示向量经分析和插值修正得数据分量特征参数,提取特征参数和稀疏表示向量非零系数二者中参数少的为数据分量最少特征信息;数据为Ⅱ型信号,数据非均匀采样点由算子Ξ组成部分元素被观测待恢复的低秩Hankel矩阵,采用矩阵填充恢复算法恢复矩阵,并经矩阵奇异值分解得非零奇异值为数据最少特征信息。然后,定义特征模式分组编码和模式特征向量映射规则,利用融合技术将异构最少特征信息进行融合,采用采样值传输协议进行报文封装,生成遵循IEC61850-9-2标准的采样最少特征值轻型协议数据进行网络传输,实现通信网络数据标准化、高度集成与共享。通过设置虚拟局域标识（VID）,避免数据帧大范围广播传输,造成网络风暴和堵塞,节省网络资源,采用动态带宽分配（DBA）算法对网络带宽进行动态分配,优先保证高优先级报文传输的实时性,减少传输时延和抖动,实现各类报文传输得到合理的网络带宽。最后,介绍轻型协议数据传输到信宿端,执行与信源端生成轻型协议数据相反的操作,通过对轻型协议报文解封、特征解析,根据模式特征向量映射规则重构或恢复模式分量,并叠加快速准确还原原始海量数据。通过算例分析,验证了基于最少特征信息传输原理的智能电网海量数据轻型传输方法的准确性和有效性。（4）基于OPNET网络仿真平台构建智能变电站通信网络模型,进行海量数据网络传输仿真实验,并对网络传输性能进行分析与评估,轻型传输可以有效减轻网络传输负荷,并降低传输延时。然后,对实验室搭建的轻型数据传输物理原型系统与传统数据传输系统进行对比模拟测试,轻型传输系统可以有效降低网络传输流量,传输数据压缩比随模拟采样频率增大而增大。网络仿真实验和物理原型系统动态模拟测试结果,均验证了本文提出的智能电网海量数据轻型化机制的可行性、可靠性及优越性。论文最后对本文结论进行总结,并对未来研究工作进行展望。
姚瑶[9]（2019）在《无线通信射频发射机非线性特性研究》文中研究说明移动通信系统持续向高速率、大容量和超宽带方向发展,随之产生的新技术所处理的信号都具有多载波、多电平、超高带宽及高峰均比等诸多特点,对所使用的射频发射机提出了巨大的挑战。一方面,大带宽信号激励下的发射机呈现出更强更深的非线性记忆特性。另一方面,射频发射机系统不可避免地会同时受到调制器I/Q支路不平衡、本振泄漏和功放非线性失真等非线性特性的影响,同时这些不同的非线性特性相互交叉作用,会严重降低通信系统的性能。因此,研究新型宽带高效线性发射机,使无线宽带传输射频前端在满足系统严格的线性等指标下高效率工作,是解决未来无线通信可靠传输的核心技术。针对上述要求,本文首先运用信号处理领域的压缩感知理论和自适应信号处理算法以及人工智能领域的机器学习理论,围绕宽带发射机非线性特性辨识及联合补偿的若干问题进行了深入的研究和具体的探讨。其次,为提升大带宽信号激励下的发射机线性和效率,提出了一种基于三输入联合模型的发射机联合补偿方案,充分提升了发射机联合补偿的失真抑制能力。本文主要工作和贡献如下:1、提出了一种基于压缩感知理论和自适应信号处理算法的自适应稀疏预失真器设计方法。针对传统的压缩感知功放模型简化算法固有的批处理操作模式,研究了压缩感知贪婪算法和自适应信号处理理论的融合方法,构建了一种宽带自适应稀疏预失真系统,并分别使用共轭梯度和随机梯度下降算法结合子空间追踪贪婪算法设计了稀疏自适应参数更新算法。仿真和实验结果表明,所提算法能够有效地构造只有少量参数的稀疏自适应预失真器,在预失真系统中功放的非线性失真和记忆效应可以自适应地获得补偿。与非稀疏全模型预失真技术和批处理模型删减方法的比较证明,所提算法具有更快的收敛速度,在提高了跟踪能力的同时降低了原始模型60%以上的参数个数,充分验证了所提自适应稀疏方法的优越性。2、提出了一种基于机器学习理论中稀疏主成分分析方法的功放模型简化方法。该方法可以在不损失信息的情况下对发射机行为模型进行线性变换实现数据矩阵降维,并通过对模型从高维到低维的变换实现模型系数的减少,同时引入稀疏算法来减少数据降维过程中的计算量。该方法一方面可以最大程度地保留原始模型结构的重要信息;另一方面,稀疏主成分分析方法通过对载荷向量的稀疏处理,大大降低了传统主成分分析方法中数据降维线性变换过程中的计算复杂度,其模型参数可降低到原始全模型的三分之一。仿真和实验结果表明,简化后的模型不仅具有与原始全模型相当的精度,同时具有更高的数值稳定性。3、为了提升射频发射机在建模时的精确度,提出了一种基于稀疏最小二乘支持向量机的发射机行为建模方法。该方法利用机器学习理论中的支持向量机模型取代传统的以Voltterra级数基础的功率放大器行为模型,提出了求解大规模数据训练的稀疏最小二乘支持向量机算法模型,并给出了稀疏最小二乘支持向量机模型的基本原理和详细的参数提取算法。该模型仅利用有限的训练样本进行训练,就可以对包含I/Q不平衡和直流偏置的发射机进行高精度行为建模。仿真和实验结果表明,该模型在综合考虑I/Q不平衡、直流偏置和功放非线性失真等因素的情况下可获得-36.76 dB的归一化均方误差,取得了比普通广义记忆多项式模型（-18.3dB）、共轭广义记忆多项式模型（-27.91 dB）、普通支持向量递归模型（-31.2 dB）和普通最小二乘支持向量机模型（-35.12 dB）更好的模型性能,并且其训练时间和运行时间比同类模型降低了90%以上。4、为了克服发射机射频损伤等各种非线性特性相互作用的影响,提出了由I/Q支路间的非线性频率相关交叉项和输入信号幅度所构成的三输入联合补偿模型。在这种新的模型结构中,所增加的发射机输入信号幅度项所生成的增强模型基集可以用来表征功放子模块的动态调幅/调幅（AM/AM）和调幅/调相（AM/PM）特性,其模型总体性能明显优于传统的I/Q不平衡模型。在此基础上,进一步使用鲁棒准牛顿基础的自适应贪婪算法进行模型参数在线删减,在不降低系统性能的同时模型系数可缩减到全模型的38%以下。仿真和实验结果表明,所构造的稀疏模型预失真器可以给出比其他常用的联合补偿模型更高的线性化性能,为直接变频发射机提供了非常高效和精度极高的线性化解决方案。
张军号[10]（2019）在《快速移频滤波算法及其在微型PMU中的应用研究》文中认为广域测量系统应用全球定位系统授时技术,通过同步相量测量单元（Phasor Measurement Unit,PMU）实现带有精确时标的电网同步相量数据实时采集,为提高电力系统动态监控效率提供了新的途径。随着电力系统不断发展,大量非线性设备的使用,新能源以及大规模分布式电源的并网,使电网的安全稳定运行遭遇巨大挑战。然而,面向输电网络的传统PMU因体积大,成本高等缺点,无法满足配电网监控节点多的要求而难以在配电网中广泛应用。微型同步相量测量单元（Micro PMU,μPMU）凭借体积小、成本低、易于安装等特点,为解决配电网动态监控提供了新思路。PMU以同步相量测量算法为核心,基于离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform,DFT）的相量测量算法得益于其计算量和相量测量准确度优势而广泛应用于广域测量系统。然而,非同步采样时,DFT受频谱泄漏和栅栏效应影响,其相量测量精度明显降低,难以符合相量测量要求。且面向配电网监控的μPMU要求低成本与微型化,即在软件、硬件资源有限的条件下,研究适用于嵌入式系统的具有高精度、高计算效率、低延迟且低系统资源占用的同步相量测量算法,对提高μPMU在配电系统监视、控制和保护等各项环节的应用效果,保障电力系统供电质量和安全水平具有重大的理论和现实意义。为满足配电网同步相量测量要求,本论文提出了基于快速移频滤波的同步相量测量算法,研究内容主要包括:1)基于等效加权滤波器的快速移频滤波算法研究;2)快速移频滤波算法系统误差分析;3)快速移频滤波算法随机误差分析;4)快速移频滤波算法在μPMU中的应用研究。论文首先分析了传统相量测量算法,针对传统方法在实际应用中的局限性,提出并建立了移频滤波相量测量算法。移频滤波算法以移频技术和数字滤波技术为基础,其基本步骤为:1)用移频参考信号将被测信号的目标频率成分移至零频附近;2)应用基于平均滤波器的迭代滤波过程对移频后的被测信号滤波,将目标频率成分以外的其他频率成分滤除;3)根据移频滤波后所得单频信号的频率,计算得到被测信号相量值。虽然迭代滤波过程可提高相量测量精度,但增加了计算量,降低了相量测量效率。基于此,提出了基于等效加权滤波器的快速移频滤波算法。仿真结果表明,快速移频滤波算法可在非同步采样条件下,以较小的计算量实现同步相量的快速准确测量,满足了面向配电网的μPMU同步相量测量需求。其次,论文分析了快速移频滤波算法相量测量系统误差。由于平均滤波器的非理想幅频响应,不能完全滤除被测信号中的干扰成分,导致快速移频滤波相量测量算法存在系统误差。论文从纯正弦信号开始,分析并建立了单频信号相量测量系统误差模型,然后给出了谐波干扰情况下的基波相量系统误差模型和谐波相量系统误差模型。根据系统误差特性分析结果,提出了基于系统误差补偿的平滑移频滤波算法。仿真结果验证了系统误差模型的正确性,于此同时,也证明了通过系统误差补偿,可在小幅增加计算量的前提下有效提高相量测量精度,为进一步提高μPMU配电网同步相量测量准确度提供了支持。随后,论文分析了快速移频滤波算法相量测量随机误差。实际应用中,μPMU相量测量精度将因信号背景噪声以及采集系统引入噪声而产生随机误差。为分析随机误差对快速移频滤波相量测量算法的影响,论文以加性高斯白噪声为例,建立了白噪声对基于快速移频滤波算法的相量测量影响模型,推导了快速移频滤波算法的频率、幅值和初相位方差表达式;分析了白噪声影响下快速移频滤波算法相量测量方差与其克拉美罗下界的关系;为提高μPMU同步相量测量抗噪性提供了有效依据。通过仿真验证了本论文所推导方差表达式的正确性。最后,论文给出了快速移频滤波算法在μPMU中的应用研究。搭建了快速移频滤波相量测量算法的μPMU测试平台,介绍了其硬件组成、数据模型和传输协议;根据μPMU相量测量需求改进了快速移频滤波算法并给出了具体应用流程;分析了μPMU相量测量误差特性及其来源,给出相应误差校正方法。试验结果表明,快速移频滤波相量测量算法可在不同条件下满足相关标准对μPMU测量精度的要求。
二、一种减少频谱泄漏的自适应算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种减少频谱泄漏的自适应算法（论文提纲范文）
（1）弹载记录仪动态测试系统动态性能评估及测试信号信噪比提升方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外动态测试技术研究概况 |
| 1.2.1 动态测试系统的动态参数获取方法研究现状 |
| 1.2.2 动态测试系统工作频带估计方法研究现状 |
| 1.2.3 动态测试系统数据处理研究现状 |
| 1.2.4 动态测试面临的主要问题 |
| 1.3 论文的主要研究内容和章节安排 |
| 2 记录仪动态测试系统的动态模型建立方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传感器和电荷放大级的动态模型 |
| 2.3 滤波器的动态模型 |
| 2.4 全差分运算放大器的动态模型 |
| 2.5 板级电源配送网络的动态模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于正弦信号分离与重构的系统动态参数获取方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 测试系统动态特性参数的现有测试方法 |
| 3.2.1 测试系统动态特性参数分析 |
| 3.2.2 基于相干与非相干采样的系统动态参数获取方法 |
| 3.3 基于VMD分离与希尔伯特时频分析的系统动态参数获取方法 |
| 3.3.1 基于VMD的正弦测试信号的提取与分离 |
| 3.3.2 传统正弦曲线拟合存在问题分析 |
| 3.3.3 基于希尔伯特变换的正弦测试信号的参数确定 |
| 3.3.4 相干正弦测试信号的重构 |
| 3.4 测试系统动态参数获取方法验证 |
| 3.4.1 测试方案设计及测试平台构建 |
| 3.4.2 测试结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于多频正弦响应的记录仪动态测试系统工作频带估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 常用激励信号的适应性分析 |
| 4.3 基于多频正弦响应的动态测试系统工作频带估计 |
| 4.3.1 动态测试系统模型辨识 |
| 4.3.2 动态测试系统模型阶次确定 |
| 4.4 动态测试系统工作频带估计方法验证 |
| 4.4.1 测试平台搭建 |
| 4.4.2 测试结果分析及算法验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于变分模态分解/样本熵/小波分析的动态测试系统自适应信噪比提升方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 VMD参数优化方法研究 |
| 5.2.1 VMD算法分析 |
| 5.2.2 中心频率相对变化率与模态数量K的选取 |
| 5.2.3 平均相关系数与惩罚因子的选取 |
| 5.3 基于VMD/样本熵/小波分析的滤波器构建 |
| 5.3.1 基于VMD的滤波器构建 |
| 5.3.2 基于样本熵的模态分类 |
| 5.3.3 混合模态分量的小波阈值降噪 |
| 5.3.4 滤波方法实现 |
| 5.4 信噪比提升方法验证 |
| 5.4.1 测试方案设计及测试测试平台搭建 |
| 5.4.2 测试结果分析及算法验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文的主要工作与创新 |
| 6.1.1 本文的主要工作 |
| 6.1.2 本文的主要创新点 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
（2）电网谐波、间谐波和超高次谐波检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 谐波、间谐波和超高次谐波相关概述 |
| 1.2.1 谐波、间谐波和超高次谐波概念 |
| 1.2.2 谐波、间谐波和超高次谐波来源 |
| 1.2.3 谐波、间谐波和超高次谐波危害 |
| 1.3 谐波、间谐波和超高次谐波检测算法研究现状 |
| 1.3.1 谐波、间谐波检测算法研究现状 |
| 1.3.2 超高次谐波检测算法研究现状 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第二章 基于加窗插值FFT的谐波和间谐波检测算法 |
| 2.1 基于FFT的谐波和间谐波检测算法的缺陷 |
| 2.1.1 频谱泄漏 |
| 2.1.2 栅栏效应 |
| 2.2 窗函数分析 |
| 2.2.1 常用窗函数特性 |
| 2.2.2 常用窗函数选取原则 |
| 2.3 插值算法 |
| 2.3.1 双谱线插值算法原理 |
| 2.3.2 FFT下常用窗函数的插值修正公式 |
| 2.4 仿真分析 |
| 2.4.1 理想情况下整数次谐波信号仿真分析 |
| 2.4.2 稀疏频谱下谐波和间谐波信号仿真分析 |
| 2.4.3 密集频谱下谐波和间谐波信号仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于双窗全相位FFT双谱线插值的谐波和间谐波检测算法 |
| 3.1 全相位FFT基本理论 |
| 3.1.1 全相位FFT数据预处理过程 |
| 3.1.2 全相位FFT频谱分析原理简述 |
| 3.2 双窗全相位FFT频谱性能分析 |
| 3.3 双窗全相位FFT双谱线校正算法 |
| 3.3.1 双窗全相位FFT双谱线插值算法原理 |
| 3.3.2 全相位FFT下常用窗函数的插值修正公式 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 含密集频谱成分信号仿真分析 |
| 3.4.2 复杂谐波和间谐波信号仿真分析 |
| 3.4.3 含白噪声信号仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于压缩感知的超高次谐波检测算法 |
| 4.1 压缩感知基本理论 |
| 4.1.1 稀疏基的选取 |
| 4.1.2 测量矩阵的选取 |
| 4.1.3 压缩感知信号重构算法 |
| 4.2 基于加窗测量矩阵和插值修正的压缩感知超高次谐波检测算法 |
| 4.2.1 稀疏基的选取和超高次谐波信号稀疏性分析 |
| 4.2.2 加窗测量矩阵的构造 |
| 4.2.3 稀疏度自适应压缩采样匹配追踪SACoSaMP算法 |
| 4.2.4 压缩感知超高次谐波检测框架 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 不同检测框架和重构算法下超高次谐波信号仿真分析 |
| 4.3.2 不同压缩比下超高次谐波数据存储量与检测精度仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）传导泄漏发射机理及检测技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 序言 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 泄漏发射风险 |
| 1.1.2 传导泄漏发射风险 |
| 1.1.3 传导泄漏发射机理及检测技术研究的意义 |
| 1.2 问题描述 |
| 1.2.1 传导泄漏发射机理 |
| 1.2.2 泄漏发射测试带宽 |
| 1.2.3 红黑信号识别方法技术 |
| 1.3 研究内容与成果 |
| 1.4 论文基本结构 |
| 2 传导泄漏发射的研究现状 |
| 2.1 泄漏发射机理研究现状 |
| 2.1.1 传导泄漏发射机理的学术研究 |
| 2.1.2 经典电磁场理论的发射机制 |
| 2.1.3 高频辐射效应的研究 |
| 2.2 传导发射检测技术研究现状 |
| 2.2.1 测试技术研究 |
| 2.2.2 传导发射测试设备 |
| 2.2.3 测试参数对测试结果的影响 |
| 2.3 红黑信号识别技术现状 |
| 2.3.1 系统红信号的组成与分类 |
| 2.3.2 红黑信号识别算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 传导泄漏发射机理 |
| 3.1 电尺寸与研究分析方法 |
| 3.1.1 电小尺寸 |
| 3.1.2 可参考的研究方法 |
| 3.2 传导泄漏发射准静态近似方法建模 |
| 3.2.1 双端口网络模拟电磁泄漏发射的方法 |
| 3.2.2 低频泄漏发射的双端口网络 |
| 3.3 传导泄漏发射的线天线辐射模型 |
| 3.3.1 偶极子模型及其泄漏发射特性 |
| 3.3.2 线天线模型 |
| 3.4 传导泄漏发射的传输线模型 |
| 3.4.1 传输线的泄漏模式 |
| 3.4.2 共模和差模对传导泄漏发射的影响 |
| 3.4.3 互易原理在传导泄漏发射的应用 |
| 3.4.4 多导线传输线耦合 |
| 3.4.5 泄漏发射的高频分析 |
| 3.5 传导泄漏发射仿真分析 |
| 3.5.1 传导耦合的时域分析 |
| 3.5.2 传导泄漏发射的频域分析 |
| 3.5.3 实际数字信号情况 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 泄漏发射测试带宽 |
| 4.1 中频带宽对信号的影响 |
| 4.1.1 信噪比评估方法 |
| 4.1.2 理想接收机带宽对发射脉冲对接收的影响 |
| 4.1.3 理想矩形滤波器截止频率对分辨发射脉冲对的影响 |
| 4.2 脉冲带宽及其对接收信号影响 |
| 4.2.1 脉冲带宽及其上下界 |
| 4.2.2 脉冲带宽与接收机响应 |
| 4.2.3 接收机中频带宽 |
| 4.3 最大信噪比条件下的中频带宽选择 |
| 4.3.1 发射脉冲对的最大信噪比 |
| 4.3.2 理想带通滤波器对接收方波信号信噪比的影响 |
| 4.3.3 发射脉冲对在接收机中频带宽约束下的信噪比下界 |
| 4.4 窄带测试信噪比补偿方法 |
| 4.4.1 信噪比等效原理 |
| 4.4.2 任意带宽测试信噪比的补偿方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 红黑信号识别技术 |
| 5.1 红黑信号识别的一般方法 |
| 5.1.1 红信号的分类 |
| 5.1.2 系统泄漏发射检测参考模型 |
| 5.1.3 发射信号的独立分量分析 |
| 5.1.4 发射信号的稀疏分量分析 |
| 5.1.5 识别算法 |
| 5.2 频谱特征判别法 |
| 5.2.1 脉宽改变的频谱特征 |
| 5.2.2 周期和占空比变化的频谱特征 |
| 5.3 相关判别方法 |
| 5.3.1 红黑信号之间的统计依赖性 |
| 5.3.2 红黑信号之间的协方差 |
| 5.4 统计独立性判别法 |
| 5.4.1 KL散度与JS散度 |
| 5.4.2 Wasserstein距离 |
| 5.4.3 负熵 |
| 5.4.4 概率密度函数的级数展开 |
| 5.5 基于稀疏表示的红黑信号判别法 |
| 5.5.1 信号表示 |
| 5.5.2 目标函数 |
| 5.5.3 混合矩阵A与系数C的估计 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与下一步工作 |
| 6.1 论文主要结论 |
| 6.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 附录A 多导体耦合方程推导 |
| 附录B 多导体传输线系统的全时域仿真方法 |
| 附录C 术语 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）FOD雷达检测系统及算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与各章节安排 |
| 第2章 FOD雷达检测系统理论基础与雷达射频前端 |
| 2.1 机场跑道FOD雷达系统异物检测场景 |
| 2.2 不同体制雷达及其探测原理 |
| 2.2.1 脉冲体制雷达 |
| 2.2.2 连续波体制雷达 |
| 2.3 77GHz异物检测雷达射频前端介绍 |
| 2.3.1 雷达发射机射频链路 |
| 2.3.2 雷达接收机射频链路 |
| 2.3.3 77GHz异物检测雷达射频系统整体框架与主要参数 |
| 2.4 目标雷达散射截面积(RCS)与雷达基本方程 |
| 2.4.1 目标雷达散射截面积 |
| 2.4.2 雷达基本方程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 FMCW异物检测雷达泄漏信号的自适应消除算法 |
| 3.1 FMCW雷达泄漏信号基本性质研究 |
| 3.1.1 本振泄漏对雷达系统的影响及泄漏信号的本质 |
| 3.1.2 锯齿波调频雷达中泄漏信号的表现特性 |
| 3.2 现有泄漏信号处理方法简要介绍 |
| 3.2.1 现有研究中基于硬件端的各类泄漏信号处理方法 |
| 3.2.2 现有研究中基于数字域的各类泄漏信号处理方法 |
| 3.3 基于时频域信号处理技术的FMCW异物检测雷达泄漏信号自适应消除算法 |
| 3.3.1 泄漏信号时频域特性的分析与研究 |
| 3.3.2 FMCW异物检测雷达泄漏信号自适应消除算法 |
| 3.4 实验验证及结果分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 实验结果与分析 |
| 3.5 泄漏信号消除算法硬件实现的预期方案 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于ARM与QtGUI的FOD雷达信号采集与处理系统设计 |
| 4.1 FOD雷达检测系统总体设计方案 |
| 4.1.1 FOD雷达检测系统框架及其运行模式 |
| 4.1.2 系统运行参数分析与设计 |
| 4.2 高精密转台与驱动电机模块 |
| 4.3 基于ARM的下位机雷达输出信号采集系统设计 |
| 4.3.1 ARM微控制器STM32H743VIT6芯片简要介绍 |
| 4.3.2 电机驱动与同步触发脉冲 |
| 4.3.3 差拍信号放大电路的设计 |
| 4.3.4 自动增益控制电路 |
| 4.3.5 雷达数字信号预处理 |
| 4.4 基于UDP协议的高速以太网数据传输网络 |
| 4.4.1 UDP/TCP通信协议对比 |
| 4.4.2 W5500以太网网络扩展板 |
| 4.4.3 雷达信号数据帧结构及上下位机通信流程 |
| 4.5 基于Qt的远程上位机GUI显示系统与系统控制平台设计开发 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 FOD雷达检测系统功能验证与上位机系统集成化设计 |
| 5.1 非扫描模式下的点目标检测验证实验 |
| 5.2 上位机雷达扫描图像显示控制集成化系统设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望及后续工作 |
| 参考文献 |
| 硕士期间研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于DFT的实正弦信号参数估计算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 频率估计研究现状 |
| 1.2.2 相位差估计研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 参数估计的理论基础 |
| 2.1 正弦信号模型 |
| 2.1.1 实正弦信号模型 |
| 2.1.2 复正弦信号模型 |
| 2.2 正弦信号频谱分析 |
| 2.2.1 频谱泄露分析 |
| 2.2.2 栅栏效应分析 |
| 2.3 衡量估计性能的常用参数 |
| 2.4 参数估估计性能边界CRLB |
| 2.4.1 CRLB的推导 |
| 2.4.2 实正弦信号的CRLB界 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于DFT的现有参数估计算法 |
| 3.1 基于IpDFT的频率估计算法 |
| 3.1.1 经典IpDFT算法 |
| 3.1.2 加窗IpDFT算法 |
| 3.1.3 迭代IpDFT算法 |
| 3.2 基于SDFT的频率估计算法 |
| 3.2.1 经典SDFT算法 |
| 3.2.2 改进SDFT算法 |
| 3.3 基于DFT的相位差估计算法 |
| 3.3.1 传统DFT相位差估计算法 |
| 3.3.2 改进DFT相位差估计算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 一种新的基于DFT的自适应频率估计算法 |
| 4.1 算法描述 |
| 4.2 算法仿真分析 |
| 4.2.1 频率估计性能对比 |
| 4.2.2 谐波干扰下性能对比 |
| 4.2.3 算法收敛性对比 |
| 4.2.4 实际三相电力系统仿真 |
| 4.3 本章小节 |
| 第五章 基于正负频率频谱叠加的三点IpDFT频率估计算法 |
| 5.1 算法描述 |
| 5.2 算法性能分析 |
| 5.3 算法仿真分析 |
| 5.3.1 畸点消除策略验证 |
| 5.3.2 理论方差验证 |
| 5.3.3 频率估计性能对比 |
| 5.3.4 谐波干扰下的性能对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 一种新的基于DFT的相位差估计算法 |
| 6.1 算法描述与实现 |
| 6.2 算法性能分析 |
| 6.3 算法仿真与分析 |
| 6.3.1 理论方差验证 |
| 6.3.2 相位差估计性能对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 论文展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表的论文和研究成果 |
（6）电力系统谐波检测算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 谐波检测方法的国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 电力系统谐波分析 |
| 2.1 谐波的来源与危害 |
| 2.2 谐波相关标准 |
| 2.3 典型电力用户谐波分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于快速傅里叶变换的谐波检测算法 |
| 3.1 快速傅里叶变换理论 |
| 3.2 基于FFT谐波检测算法的缺陷 |
| 3.3 加窗插值FFT谐波检测算法 |
| 3.4 加6项组合余弦窗双谱线插值FFT算法 |
| 3.5 算法仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于6项余弦自卷积窗的FFT谐波检测算法 |
| 4.1 余弦自卷积窗 |
| 4.2 p阶6项余弦自卷积窗频域特性分析 |
| 4.3 加p阶6项余弦自卷积窗改进四谱线插值快速算法 |
| 4.4 算法仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于压缩感知的谐波检测算法 |
| 5.1 压缩感知理论基础 |
| 5.2 压缩感知谐波分析方法 |
| 5.3 分段正交匹配跟踪谐波检测算法 |
| 5.4 算法仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）XLPE电力电缆局部放电信号去噪和定位方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 2 电缆的老化与局部放电分析 |
| 2.1 XLPE电缆简介 |
| 2.2 XLPE电缆的老化分析 |
| 2.3 XLPE电缆局部放电研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 局部放电信号模型分析 |
| 3.1 XLPE电缆等效模型 |
| 3.2 局部放电信号模型 |
| 3.3 局部放电信号模型分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于尺度空间分割频谱的经验小波变换自适应阈值去噪方法 |
| 4.1 经验模态分解理论 |
| 4.2 经验小波变换 |
| 4.3 基于尺度空间分割频谱的经验小波变换去噪方法 |
| 4.4 基于尺度空间分割频谱的经验小波变换自适应阈值去噪方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于波速不确定性的改进单端定位的电缆局部放电定位方法 |
| 5.1 基于反射法的电缆局部放电定位 |
| 5.2 基于反射法的改进单端定位的电缆局部放电定位方法 |
| 5.3 基于波速不确定性的改进单端定位的电缆局部放电定位方法 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）智能电网海量数据轻型化方法研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据采样技术研究现状 |
| 1.2.2 数据传输技术研究现状 |
| 1.2.3 电力信息通信技术研究现状 |
| 1.3 课题研究发展趋势 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第2章 智能电网海量数据轻型化机制研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 海量数据轻型化机理分析 |
| 2.3 海量数据轻型化技术方案 |
| 2.3.1 海量数据轻型化机理分析及传输带宽分配策略 |
| 2.3.2 电物理量数据轻型采样 |
| 2.3.3 电物理量数据最少特征信息提取 |
| 2.3.4 多通信协议环境下轻型协议数据生成 |
| 2.3.5 轻型协议数据特征解析与数据还原 |
| 2.4 海量数据轻型化技术内核 |
| 2.5 海量数据轻型化机制可行性分析 |
| 2.5.1 可行性分析 |
| 2.5.2 可靠性分析 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 智能电网海量数据压缩采样方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 典型电物理量信号分析 |
| 3.2.1 电能质量概述 |
| 3.2.2 稳态电物理信号 |
| 3.2.3 暂态电物理信号 |
| 3.3 电能质量扰动检测 |
| 3.4 信号模式识别 |
| 3.4.1 长短时记忆网络LSTM |
| 3.4.2 LSTM网络模式识别 |
| 3.5 电物理信号稀疏表示 |
| 3.5.1 构建电物理信号原子库 |
| 3.5.2 快速原子稀疏分解算法 |
| 3.5.3 脉冲信号提取稀疏分解 |
| 3.5.4 弱信号提取及稀疏分解 |
| 3.6 海量电物理数据压缩采样方法 |
| 3.7 算例分析1 |
| 3.7.1 数据样本集构造 |
| 3.7.2 LSTM对样本全标注训练 |
| 3.7.3 电物理信号模式识别方法性能比较 |
| 3.7.4 电物理信号原子库构建 |
| 3.7.5 电物理信号扰动检测 |
| 3.7.6 电物理信号压缩采样 |
| 3.8 算例分析2 |
| 3.9 小结 |
| 第4章 智能电网海量数据基于低秩Hankel矩阵的非均匀采样方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电物理信号低秩矩阵填充 |
| 4.3 电物理信号量测数据低秩性证明 |
| 4.4 低秩矩阵填充理论 |
| 4.5 低秩矩阵填充恢复算法 |
| 4.6 电物理信号非均匀采样点确定 |
| 4.6.1 采用最优随机采样矩阵确定信号非均匀采样点 |
| 4.6.2 采用AVGD确定信号非均匀采样点 |
| 4.7 电物理信号轻型采样方法 |
| 4.8 算例分析 |
| 4.8.1 电物理信号轻型采样 |
| 4.8.2 主要间谐波轻型采样 |
| 4.9 小结 |
| 第5章 智能电网海量数据轻型传输方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 最少特征信息提取 |
| 5.2.1 最少特征信息非零奇异值 |
| 5.2.2 最少特征信息稀疏表示非零系数或特征参数 |
| 5.2.3 谐波信号稀疏性分析 |
| 5.2.4 信号稀疏表示系数与特征参数关系 |
| 5.3 轻型协议数据生成机制 |
| 5.3.1 最少特征信息分组编码 |
| 5.3.2 模式特征向量映射 |
| 5.3.3 抽象通信服务映射 |
| 5.3.4 轻型协议数据生成 |
| 5.3.5 轻型协议数据传输服务模型 |
| 5.4 稀疏表示非零系数位置位串传输服务模型 |
| 5.5 数据传输带宽动态分配算法 |
| 5.6 轻型协议数据特征解析数据还原 |
| 5.7 算例分析 |
| 5.8 小结 |
| 第6章 智能电网海量数据轻型传输实验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 网络仿真实验研究 |
| 6.2.1 OPNET网络仿真平台 |
| 6.2.2 智能变电站通信网络结构 |
| 6.2.3 通信网络建模 |
| 6.2.4 网络仿真实验分析 |
| 6.3 模拟测试实验研究 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
| 附录 模拟测试实验平台 |
（9）无线通信射频发射机非线性特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 高效率射频发射机技术 |
| 1.2.2 宽带数字预失真技术 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的内容安排 |
| 第二章 发射机非线性特性与数字预失真理论 |
| 2.1 宽带功放非线性失真特性 |
| 2.1.1 交调失真和频谱泄漏 |
| 2.1.2 AM/AM和 AM/PM失真 |
| 2.1.3 1dB压缩点 |
| 2.2 发射机架构及其频谱特性 |
| 2.2.1 超外差发射机 |
| 2.2.2 低中频发射机 |
| 2.2.3 直接变换发射机 |
| 2.2.4 全数字发射机 |
| 2.3 发射机中的射频损伤及其影响分析 |
| 2.3.1 带通发射信号特性 |
| 2.3.2 射频损伤对功放交调失真影响分析 |
| 2.4 发射机非线性校正的数字预失真研究分析 |
| 2.4.1 预失真器模型 |
| 2.4.2 预失真学习结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于压缩感知理论的自适应稀疏预失真器设计 |
| 3.1 压缩感知理论基础 |
| 3.2 基于批量贪婪算法的功率放大器行为模型稀疏参数估计 |
| 3.2.1 基于正交匹配追踪算法的功放模型稀疏参数估计 |
| 3.2.2 基于子空间追踪算法的功放模型稀疏参数估计 |
| 3.2.3 基于正则化稀疏度自适应匹配追踪算法的功放模型稀疏参数估计 |
| 3.2.4 批量稀疏算法实验验证及结果对比分析 |
| 3.3 基于自适应贪婪算法的模型删减和自适应稀疏预失真系统设计 |
| 3.3.1 基于共轭梯度贪婪算法的功放行为模型自适应删减 |
| 3.3.2 基于随机梯度下降贪婪算法的自适应稀疏预失真器设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习理论的发射机非线性特性辨识研究 |
| 4.1 机器学习理论概述 |
| 4.2 基于稀疏主成分分析的功放行为模型简化研究 |
| 4.2.1 主成分分析基本原理 |
| 4.2.2 基于稀疏主成分分析的功放模型简化 |
| 4.2.3 功率放大器行为模型简化及性能评估 |
| 4.3 基于支持向量机理论的射频发射机行为模型研究 |
| 4.3.1 支持向量回归理论基础 |
| 4.3.2 最小二乘支持向量机模型 |
| 4.3.3 稀疏最小二乘支持向量机模型 |
| 4.3.4 模型及算法性能验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 用于宽带发射机射频损伤的联合补偿模型研究 |
| 5.1 发射机射频损伤联合补偿方法概述 |
| 5.2 直接正交上变频发射机中频率相关I/Q不平衡特性分析 |
| 5.3 三输入联合补偿模型架构 |
| 5.3.1 模型结构 |
| 5.3.2 模型计算复杂度分析 |
| 5.3.3 联合补偿器构造及参数提取 |
| 5.4 三输入联合补偿全模型仿真和实验结果 |
| 5.4.1 F类功放基础的发射机实验测试结果及分析 |
| 5.4.2 Doherty功放基础的发射机实验测试结果及分析 |
| 5.5 基于鲁棒准牛顿贪婪算法的自适应稀疏联合补偿预失真器设计 |
| 5.5.1 自适应鲁棒准牛顿稀疏算法推导 |
| 5.5.2 F类功放基础的发射机实验测试结果及分析 |
| 5.5.3 Doherty功放基础的发射机实验测试结果及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（10）快速移频滤波算法及其在微型PMU中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 同步相量测量系统概述 |
| 1.2.1 同步相量测量技术 |
| 1.2.2 PMU国内外研究现状 |
| 1.2.3 微型PMU研究进展 |
| 1.3 相量测量算法的研究进展 |
| 1.3.1 现有主要相量测量算法 |
| 1.3.2 同步相量测量标准及性能评估方法 |
| 1.3.3 现有相量检测方法的不足 |
| 1.4 相量测量的要求与难点 |
| 1.5 论文研究的主要内容 |
| 第2章 传统相量测量算法及其局限性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力信号相量 |
| 2.3 基于傅里叶变换的相量测量算法 |
| 2.3.1 信号采样与截短 |
| 2.3.2 离散傅里叶变换 |
| 2.4 DFT相量测量存在的问题 |
| 2.4.1 同步采样和非同步采样 |
| 2.4.2 频谱泄漏 |
| 2.4.3 栅栏效应 |
| 2.5 基于DFT的改进相量测量算法 |
| 2.5.1 DFT相量测量的改进方法 |
| 2.5.2 时域加窗 |
| 2.5.3 频域插值 |
| 2.6 加窗插值DFT相量测量算法存在的不足 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 移频滤波相量测量算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 移频原理 |
| 3.2.1 移频参考信号 |
| 3.2.2 移频后频谱变化 |
| 3.3 数字滤波技术 |
| 3.3.1 卷积 |
| 3.3.2 平均滤波器 |
| 3.3.3 迭代滤波过程 |
| 3.4 移频滤波相量测量算法 |
| 3.4.1 算法公式 |
| 3.4.2 算法流程 |
| 3.5 快速移频滤波算法及其计算量分析 |
| 3.5.1 等效加权滤波器 |
| 3.5.2 计算量分析 |
| 3.6 仿真实验与分析 |
| 3.6.1 移频滤波算法参数设定原理 |
| 3.6.2 迭代次数对相量测量的影响 |
| 3.6.3 测量间隔对相量测量的影响 |
| 3.6.4 基波频率波动对相量测量的影响 |
| 3.6.5 白噪声对相量测量的影响 |
| 3.6.6 谐波相量测量 |
| 3.6.7 动态条件下相量测量 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 移频滤波算法系统误差分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统误差分析及建模 |
| 4.2.1 移频滤波算法系统误差来源分析 |
| 4.2.2 移频滤波算法系统误差建模 |
| 4.2.3 纯正弦时系统误差分析 |
| 4.2.4 谐波干扰时系统误差分析 |
| 4.2.5 系统误差特性分析 |
| 4.3 基于系统误差补偿的平滑移频滤波算法 |
| 4.3.1 系统误差补偿及算法流程 |
| 4.3.2 改进算法计算量分析 |
| 4.4 仿真实验与分析 |
| 4.4.1 系统误差验证 |
| 4.4.2 系统误差补偿效果 |
| 4.4.3 基于误差补偿的相量测量 |
| 4.4.4 动态条件下相量测量 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 移频滤波算法随机误差分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 随机误差来源与特性 |
| 5.3 等效加权滤波器性能指标 |
| 5.4 噪声对移频滤波算法影响分析 |
| 5.4.1 噪声存在情况下建模 |
| 5.4.2 噪声对频率估计的影响 |
| 5.4.3 噪声对幅值估计的影响 |
| 5.4.4 噪声对初相位估计的影响 |
| 5.5 基于移频滤波算法的参数估计与其CRLB的关系 |
| 5.6 仿真实验与分析 |
| 5.6.1 基于移频滤波算法的参数表达式验证 |
| 5.6.2 频率偏差以及谐波对测量方差的影响仿真 |
| 5.6.3 测量方差与其CRLB对比仿真 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 移频滤波算法在μPMU中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 μPMU及其系统组成 |
| 6.2.1 μPMU硬件构成 |
| 6.2.2 μPMU数据模型和协议 |
| 6.3 基于μPMU的移频滤波相量测量算法 |
| 6.3.1 μPMU的工作流程 |
| 6.3.2 基于移频滤波算法的改进相量计算流程 |
| 6.4 基于改进移频滤波的μPMU误差分析与校正方法 |
| 6.4.1 误差来源及分析 |
| 6.4.2 误差校正 |
| 6.5 测试结果 |
| 6.5.1 测试平台介绍 |
| 6.5.2 测试结果及分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 硕博连读期间发表的学术论文 |
| 附录B 硕博连读期间申请和授权的发明专利 |
| 附录C 硕博连读期间完成和在研的项目与获得的奖励 |
四、一种减少频谱泄漏的自适应算法（论文参考文献）
- [1]弹载记录仪动态测试系统动态性能评估及测试信号信噪比提升方法研究[D]. 张德彪. 中北大学, 2021(01)
- [2]电网谐波、间谐波和超高次谐波检测算法研究[D]. 李一然. 山东大学, 2021(12)
- [3]传导泄漏发射机理及检测技术研究[D]. 孙德刚. 北京交通大学, 2021(02)
- [4]FOD雷达检测系统及算法研究[D]. 刘涛. 东华大学, 2021(09)
- [5]基于DFT的实正弦信号参数估计算法的研究[D]. 邰文思. 东南大学, 2020(01)
- [6]电力系统谐波检测算法研究[D]. 张旭东. 中国矿业大学, 2020(01)
- [7]XLPE电力电缆局部放电信号去噪和定位方法研究[D]. 李海龙. 中国矿业大学, 2020(03)
- [8]智能电网海量数据轻型化方法研究[D]. 周学斌. 武汉大学, 2020(03)
- [9]无线通信射频发射机非线性特性研究[D]. 姚瑶. 电子科技大学, 2019(04)
- [10]快速移频滤波算法及其在微型PMU中的应用研究[D]. 张军号. 湖南大学, 2019(01)