基于最小二乘法的电力系统状态估计算法研究

针对现行电力系统状态估计算法中存在的各种发展潮流,重点剖析了被广泛应用的基于最小二乘法的状态估计的基本原理和改进后的几种状态估计方法,阐明了各算法的应用优势和存在的不足。对于存在不良信息系统进一步提高算法的精度和估算速度的发展方向提出了新的思想。     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.     

基于磁性微泡对比剂的超声和磁共振影像融合算法

文中提出了一种新的基于磁性微泡对比剂的超声影像和磁共振影像之间的融合算法．首先利用磁性微泡对比剂对体模进行超声和磁共振显影,并对显影进行边缘分割．运用非采样contourlet变换（nonsubsampled contourlet transform．NSCT）对源图像进行分解,然后对低频子带系数采用自适应动态加权非负矩阵分解（dynamic weighted non-negative matrix factorization．DWNMF）结合分割图像进行融合．然后对各带通方向子带系数采用空间频率激励的脉冲耦合神经网络进行融合,最后利用NSCT逆变换得到融合图像．研究结果表明,利用磁性微泡对比剂并结合上述算法对超声影像和磁共振影像进行融合,可以获得预期的融合效果．     

非下采样Contourlet HMT模型

非下采样Contourlet变换（NSCT）不仅具有类似传统小波变换和Contourlet变换的多尺度和多方向特性,而且还具有良好的平移不变特性．文中对NSCT变换系数进行研究,获得NSCT变换的方向子带系数同样具有持续性和聚集性的结论;在此基础上结合隐Markov树模型,建立了一种新的基于NSCT域的隐Markov树模型NSCT—HMT,并且给出了该模型的参数结构以及模型参数的训练方法;最后将所提出的模型应用于图像去噪中取得了很好的仿真效果．     

大功率白光LED在照明器具中的应用研究

根据一组1 W30lm的大功率白光LED的实测参数,结合PWM调制技术、Buck变换技术及电子器件散热技术,采用JY1604、SG3524集成电路,设计了大功率LED照明系统。实验结果表明:该系统控制的LED电流稳定,控制精度可达±1%;驱动电路输出电流可达1 A,可同时驱动多只大功率LED,且亮度可调;系统散热效果良好,LED连续工作后测量其温升,结果显示温升约为30℃,满足系统散热要求。     

基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。     

临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT算法

针对临近空间慢速平台SAR轨迹运动偏差的空变性进行了分析.在二维频率域利用系统传输函数(STF)和变尺度傅里叶变换(SCFT)处理算法有效补偿了距离迁移和关于快时间波数的高阶相位,指出在运动补偿过程中,可将轨迹运动偏差分解成空不变项和空变项.在二雏频率域,结合一阶、二阶运动误差补偿的方法,提出了临近空间慢速平台SAR结合运动补偿的SCFT处理算法.最后,通过计算机仿真,验证了本算法的正确性.     

基于遗传编程的火电厂主汽温系统建模研究

遗传编程是基于自然进化理论的一种全局最优智能搜索技术,将它应用于系统辨识,可以实现同时辨识系统的结构和参数,并且得出的辨识结果是显示的。提出了一种新的多目标遗传编程算法,将进化的目标设定为偏差的平方和、表达式的复杂程度和最大动态偏差的综合最小。应用该算法辨识火电厂主汽温系统,仿真结果说明该算法是有效的,并且比常规遗传编程算法优越。     

基于多小波的SAR图像去噪与压缩

SAR图像固有的乘性相干斑噪声降低了图像的相关性,增加了信息熵,影响了图像压缩的性能.多小波能够同时拥有正交性、紧支性和对称性,比单小波具有更多的自由度.因此提出了在多小波域进行去噪和压缩相结合的SAR图像编码算法.首先对图像进行多小波变换,采用改进的软阈值法抑制相干斑噪声同时对图像边缘进行保护,再对多小波系数重排建立空间方向树,然后采用多级树集合划分(SPIHT)算法进行编码.实验结果表明,该算法改进了重建SAR图像的PSNR,同时对相干斑噪声进行了有效的抑制.     

基于方向向量Fourier级数近似的近场波束形成快速算法

研究了一种近场距离/方位聚焦波束形成快速算法,离线计算每个搜索距离处的阵列方向向量,利用方向向量关于方位角的周期性,将方向向量的每个分量用有限项Fourier级数近似,从而搜索距离处的角度谱可以用FFT快速实现,无需在每个距离/方位栅格上计算时延和相位补偿,有效减小了计算量和存储量.数值分析结果表明,该算法性能接近理想的近场波束形成.