基于压缩感知的盲源信号分离检测方法研究

摘要

为解决日益严重的电能质量污染问题,针对实际电能质量信号的结构组成特点,本文构建压缩感知电能质量信号分离模型并针对该模型提出一种CS-SCA(Compressed Sensing-Sparse Component Analysis)算法.首先在已有的电能质量信号先验理论知识的前提下,构造出m路电力系统观测信号.通过对电能质量观测信号进行预处理,去除信号间的相关性.最后,利用两步法解决预处理后电能质量观测信号的分离检测问题.第一步通过电能质量观测信号向量方向特性,估计出源电能质量信号个数并利用线性聚类分析估计混合矩阵;第二步将压缩感知应用到恢复源电能质量信号过程中.仿真结果得出基波、各次谐波分离信干比均大于10dB,表明该方法能够有效分离出各个电能质量源信号.