基于降维稀疏重构的相干信源二维DOA估计方法--《系统工程与电子技术》2016年08期
基于降维稀疏重构的相干信源二维DOA估计方法
【摘要】：直接将压缩感知(compressed sensing,CS)思想应用到相干信源二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计中会带来高计算复杂度的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于降维稀疏重构的二维DOA估计方法,该方法利用特殊阵列结构将二维冗余字典构建问题转化为一维冗余字典的构建,同时提出了一种基于子字典空间谱重构的配对算法,从而在极大降低算法计算复杂度的同时,提高了配对成功概率。仿真结果表明,该方法对相干信源具有接近于克拉美罗下界(Cramér-Rao lower bound,CRLB)的估计性能,即使是在低信噪比、少快拍数和小角度间隔的情况下,仍有良好的估计性能。
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【分类号】：TN911.23【正文快照】：
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京公网安备75号请问哪位知道贵大北区法学院、经济学院、计信学院、理学院、外国语学院11级新生中总人数及男生人数！！_百度知道基于MIMO-OFDM的稀疏信道估计关键技术的研究--《北京理工大学》2016年硕士论文
基于MIMO-OFDM的稀疏信道估计关键技术的研究
【摘要】：在无线通信系统中,MIMO-OFDM技术能够有效地增加系统传输容量、增强数据传输速率,同时抑制多径衰落和干扰。然而在MIMO-OFDM系统接收端作相关检测和信道均衡往往需要精确的信道状态信息,信道状态信息的获取由信道估计技术来完成。无线多径信道常常呈现稀疏特性,传统的信道估计方法没有充分利用无线信道的稀疏特性,需要插入较多导频才能进行有效的估计,降低了频谱利用率。已有文献证明将压缩感知技术(CS)应用于稀疏信道估计可以大大的降低导频数量,提高频谱利用率。本文针对基于CS技术的MIMO-OFDM的稀疏信道估计的关键技术进行了研究。具体的研究内容及创新成果如下:1.介绍了传统信道估计方法的信道模型和传统信道估计算法。同时,详细介绍了CS技术的数学模型及三要素,基于传统估计的信道模型推导出稀疏信道模型,并将CS算法应用于该稀疏信道模型。最后对比了传统信道估计方法与基于CS的稀疏信道估计方法。2.提出了一种基于正则化正交匹配追踪算法(ROMP)的改进算法,通过改进正则化过程减小了每组筛选出错误原子的可能性,避免了原子集选择的错误,同时在迭代结束时加入对估计结果的二次筛选,最终实现信号的精确重建。3.研究了基于MIMO-OFDM稀疏信道估计问题,将正则化稀疏度自适应匹配追踪算法(RAMP)算法应用于MIMO-OFDM信道估计中,并对次算法结束条件进行了改进,利用取两次迭代残差的能量之差小于阈值作为结束条件,抵消掉一部分噪声的干扰,在不需要稀疏度的前提下达到了和正交匹配追踪(OMP)算法相近的估计精度。4.研究了OFDM系统中基于压缩感知的导频位置设计问题。通过测量矩阵的最小化互相关准则,提出了一种广义优化导频算法。该算法的基本思想是每次随机改变一部分导频位置,得到一个新导频位置向量,然后与原导频位置向量比选择具有更小互相关的一个。通过多次迭代最终具有最小互相关的导频位置集合即为最优导频集合。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：TN929.53【目录】：
摘要5-7Abstract7-12第1章 绪论12-22 1.1 引言12 1.2 MIMO和OFDM技术研究现状12-17
1.2.1 OFDM技术12-14
1.2.2 MIMO技术14-16
1.2.3 MIMO-OFDM系统16-17 1.3 信道估计研究现状17-18
1.3.1 盲信道估计17
1.3.2 半盲信道估计17
1.3.3 导频辅助的信道估计17-18 1.4 基于压缩感知的稀疏信道估计关键技术18-19
1.4.1 压缩感知信道估计恢复算法18
1.4.2 压缩感知信道估计导频图案设计18-19 1.5 论文内容安排和贡献19-22第2章 MIMO-OFDM系统信道估计技术22-52 2.1 引言22-23 2.2 无线信道模型23-26
2.2.1 大尺度衰落23-24
2.2.2 小尺度衰落24-26 2.3 MIMO-OFDM传统信道估计26-33
2.3.1 SISO-OFDM信道模型26-27
2.3.2 MIMO-OFDM信道模型27-29
2.3.3 导频模式29-31
2.3.4 传统信道估计算法31-33 2.4 MIMO-OFDM稀疏信道估计33-42
2.4.1 压缩感知技术33-37
2.4.2 SISO-OFDM稀疏信道估计模型37-38
2.4.3 MIMO-OFDM稀疏信道估计模型38-39
2.4.4 稀疏估计算法39-42 2.5 仿真性能分析42-52
2.5.1 传统信道估计仿真42-44
2.5.2 稀疏信道估计仿真44-52第3章 改进ROMP稀疏信道估计算法52-65 3.1 引言52 3.2 ROMP算法52-53 3.3 改进的ROMP算法53-57 3.4 仿真分析57-63 3.5 结论63-65第4章 基于RAMP及其改进的稀疏信道估计算法65-75 4.1 引言65-66 4.2 RAMP算法66-67 4.3 改进的RAMP算法67-69 4.4 仿真分析69-73
4.4.1 信道估计精确度对比69-73
4.4.2 计算复杂度分析73 4.5 结论73-75第5章 一种广义导频优化算法75-84 5.1 引言75-76 5.2 导频优化方案76-78
5.2.1 测量矩阵最小互相关准则76-77
5.2.2 广义导频优化算法77-78 5.3 仿真分析78-83 5.4 结论83-84结论84-86参考文献86-91攻读学位期间发表的论文与研究成果清单91-92致谢92
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京公网安备75号计及相关性的间歇式能源置信容量评估--《东南大学》2015年硕士论文
计及相关性的间歇式能源置信容量评估
【摘要】：近年来,随着全球变暖和化石燃料的衰竭,风、光等间歇式可再生能源在替代传统能源方面起到了重要作用。然而,间歇式能源具有易变、不稳定的特性,它们的大量接入会给电力系统的可靠性带来不同于常规机组的影响,这就需要对间歇式能源可带来的容量效益即置信容量进行评估。此外,随着间歇式能源渗透率逐渐增高,如果仅仅考虑单个间歇式能源场站的置信容量实际意义不大,而应综合考虑各间歇式能源电源出力的相关性,研究广域区间内多个间歇式能源的协调运作集中并入电网的综合置信容量。针对目前电网中间歇式能源大规模投入的现状,本文提出一种可以计及间歇式能源相关性的置信容量评估方法。提出计及相关性的多风电场联合出力模型。该模型综合考虑风速、尾流效应、风电装换等因素。在对风速进行建模时,首先利用Copula多元分布模型,获取多个风速序列间的空间相关特性,进而利用ARMA模型构建单一风速序列的时间相依特性,最后,撷取ARMA模型的时序特性和Copula分布模型的空间相依特性,构建Copula-ARMA多元时序风速模型。提出计及相关性的风电场光伏电站联合出力模型。模型综合考虑了风速、光辐射强度、温度等客观环境因素,同时计及两种间歇式能源发电技术的能量转换关系。考虑到光伏电站的昼夜特性,分别建立昼间和夜间的风电场光伏电站联合出力模型。昼间模型采用与多元风速类似的Copula-ARMA多元时序风速-光辐射强度序列模型,夜间考虑到光伏电站的出力近似为零,只对风速序列采用ARMA模型。提出间歇式能源可靠性及置信容量评估模型。该模型首先采用时序Monte Carlo模拟法评估含间歇式能源的系统可靠性,进而利用弦截法评估间歇式能源的置信容量,最后通过IEEE-RBTS测试系统算例,分析多种不确定因素对间歇式能源置信容量的影响。结果表明：提出的计及相关性的间歇式能源出力模型可直接用于间歇式能源综合置信容量评估,间歇式能源的出力模型、出力间的相关性以及容量配置方式等对间歇式能源的综合置信容量有不可忽略的影响。评估结果可为含大规模间歇式能源的联合发电系统的规划与发展提供直接可靠的依据。
【关键词】：
【学位授予单位】：东南大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2015【分类号】：TM61【目录】：
摘要4-5Abstract5-9第一章 绪论9-15 1.1 研究背景和研究意义9-10 1.2 国内外研究现状10-13
1.2.1 单个间歇式能源出力模拟方法10-11
1.2.2 间歇式能源出力相关性研究现状11
1.2.3 含间歇式能源的系统可靠性评估11-12
1.2.4 间歇式能源置信容量评估方法12-13 1.3 本文的主要研究工作13-15第二章 多元序列相关性建模理论与方法15-25 2.1 引言15 2.2 一元序列的自相关性建模15-18
2.2.1 ARMA模型15
2.2.2 ARMA模型的构造方法15-18 2.3 多元序列的互相关性建模18-24
2.3.1 Copula函数的定义与分类18-21
2.3.2 Copula模型的构建方法21-22
2.3.3 Copula模型的估计和检验22-24 2.4 本章小结24-25第三章 计及相关性的多风电场联合出力模型25-35 3.1 引言25 3.2 风电场出力建模25-26
3.2.1 影响风电场出力的主要因素25-26
3.2.2 风电转换模型26 3.3 基于Copula理论的多元风速序列相关性建模26-29
3.3.1 二元风速分布模型27-29
3.3.2 多元风速分布模型29 3.4 ARMA时序风速模型29-31 3.5 Copula-ARMA多元时序风速模型31-32
3.5.1 Copula-ARMA模型31-32
3.5.2 多元相依时序风速模拟过程32 3.6 模型验证32-34 3.7 本章小结34-35第四章 计及相关性的风电场光伏电站联合出力建模35-43 4.1 引言35 4.2 光伏电站出力建模35-36
4.2.1 光伏电站出力的影响因素35
4.2.2 光电转换模型35-36 4.3 温度建模36 4.4 光辐射强度序列昼夜分离及合并方法36-37 4.5 计及相关性的风速、光辐射强度序列建模37-42
4.5.1 风速、光辐射强度联合概率分布模型37-38
4.5.2 风速、光辐射强度序列的ARMA模型38-39
4.5.3 风速、光辐射强度序列Copula-ARMA模型39-42 4.6 本章小结42-43第五章 间歇式能源可靠性分析及其置信容量评估43-61 5.1 引言43 5.2 含间歇式能源的电力系统可靠性评估43-50
5.2.1 发电可靠性评估指标43-44
5.2.2 可靠性评估方法44-47
5.2.3 可靠性模型47-50 5.3 间歇能源置信容量评估50-53
5.3.1 间歇式能源置信容量评估指标50
5.3.2 基于ELCC的间歇式能源置信容量定义50-52
5.3.3 基于弦截法的置信容量评估流程52-53 5.4 IEEE-RBTS系统算例53-58
5.4.1 广域多风电场置信容量评估53-57
5.4.2 风电场光伏电站置信容量评估57-58 5.5 本章小结58-61第六章 总结与展望61-63 6.1 总结61 6.2 展望61-63致谢63-65参考文献65-68
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