一种适用于微网谐波监测的压缩感知重构方法
一种适用于微网谐波监测的压缩感知重构方法，包括：设感知矩阵Θ＝ΦΨ；进行基波滤除的初始化；进行基波滤除；滤除压缩采样值中的基波成分；对谱投影梯度法进行参数初始化；利用谱投影梯度法，以谐波分量压缩采样值y<sup>harmonic</sup>作为输入量，重构出谐波分量的稀疏向量估计值<img file="DDA0000504647240000011.TIF" wi="160" he="72" />完成对微网谐波原始信号x的重构。本发明先对微网谐波压缩采样值进行基波滤除得到基波分量的稀疏向量估计值和滤除基波分量后的谐波分量压缩采样值(只含谐波分量)，谐波信号重构效果得到有效提升，更适用于微网谐波监测。
发明专利
CN201410202246.7
2014-05-13
CN103986478A
2014-08-13
H03M13/39(2006.01)I
天津大学
杨挺;袁博;冯瑛敏;盆海波;王洪涛;游金阔;徐明玉
300072 天津市南开区卫津路92号
天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201
杜文茹
天津;12
一种适用于微网谐波监测的压缩感知重构方法，其特征在于，包括有如下阶段：1)设感知矩阵Θ＝ΦΨ，将感知矩阵Θ和原始谐波信号的压缩采样值y送入信号重构端，其中所述的稀疏基Ψ为离散傅里叶变换基；2)进行基波滤除的初始化，包括：初始迭代次数t＝1，初始残差r<sub>0</sub>＝y，初始基波分量的稀疏向量估计值<img file="FDA0000504647210000011.TIF" wi="195" he="78" />初始支撑集<img file="FDA0000504647210000012.TIF" wi="186" he="72" />初始支撑矩阵Ω<sub>0</sub>＝[]，初始干扰集<img file="FDA0000504647210000013.TIF" wi="173" he="78" />干扰集元素数量p＝0；3)进行基波滤除，根据压缩采样值y重构出基波分量的稀疏向量估计值；4)滤除压缩采样值中的基波成分，具体是计算基波分量的原始信号估计值<img file="FDA0000504647210000014.TIF" wi="300" he="81" />进而计算滤除基波分量后的谐波分量压缩采样值<img file="FDA0000504647210000015.TIF" wi="427" he="77" />5)对谱投影梯度法进行参数初始化，包括：初始谐波分量的稀疏向量估计值<img file="FDA0000504647210000016.TIF" wi="254" he="83" />初始残差r<sub>0</sub>＝y；初始梯度g<sub>0</sub>＝‑Θ<sup>T</sup>r<sub>0</sub>；初始谱步长α<sub>0</sub>∈[α<sub>min</sub>,α<sub>max</sub>]；初始迭代次数t＝1；6)利用谱投影梯度法，以谐波分量压缩采样值y<sup>harmonic</sup>作为输入量，重构出谐波分量的稀疏向量估计值<img file="FDA0000504647210000017.TIF" wi="166" he="76" />包括如下步骤：(1)更新本次迭代谐波分量的稀疏向量估计值和下次迭代的谱步长，(2)若||r<sub>t</sub>||<sub>2</sub>‑(y<sup>T</sup>r<sub>t</sub>‑τ||g<sub>t</sub>||<sub>∞</sub>)/||r<sub>t</sub>||<sub>2</sub>≥δ，t＝t+1，返回(a)；否则，则结束循环，得到谐波分量的稀疏估计值<img file="FDA0000504647210000018.TIF" wi="367" he="85" />7)完成对微网谐波原始信号x的重构，包括：(1)计算微网谐波原始信号的稀疏向量估计值<img file="FDA0000504647210000019.TIF" wi="462" he="78" />(2)计算微网谐波原始信号的重构估计值<img file="FDA00005046472100000110.TIF" wi="463" he="80" />