文献

J-GLOBAL ID：201702283051414476   整理番号：17A0528827

圧縮センシングに基づくブラインドソース信号分離検出法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Blind Signal Separation Detection Method Based on Compressed Sensing

著者 (5件)： Yang Ting (Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education,Tianjin University) ,  Shang Kun (Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education,Tianjin University) ,  Yuan Bo (State Grid Hebei Electric Power Company Economic Research Institute) ,  Zhang Yanping (Training Centre of State Grid Tianjin Electric Power Corporation) ,  Pen Haibo (Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education,Tianjin University)
資料名： Tianjin Daxue Xuebao. Ziran Kexue Yugongcheng Jishu Ban  (Tianjin Daxue Xuebao. Ziran Kexue Yugongcheng Jishu Ban)
巻： 49  号： 11  ページ： 1138-1143  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3006A  ISSN： 0493-2137  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 配電ネットワークの各種分散電源、非線形負荷は電力品質汚染問題を日々深刻化し、各種電力品質信号に対して特徴抽出と正確な分離を行うことは電力品質を改善する切り口である。電力品質信号の構造特性に従って,圧縮センシング電力品質信号の分離モデルを構築した。このモデルに基づいて,圧縮センシングに基づくブラインドソース信号分離検出アルゴリズムCS-SCA(COMPRESSED SENSING-SPARSE COMPONENT ANALYSIS)を提案した。電力品質信号の理論的知識に従って,電力品質信号の周波数領域におけるスパース性を決定し,信号前処理の雑音除去を行った。二段階法により,前処理後の電力品質観測信号の分離検出問題を解決した。第1段階では,信号ベクトルの方向特性を観測することによって,電力品質のソース信号の個数を推定し,線形行列を用いて混合マトリックスを推定した。第2段階では,圧縮センシング回復アルゴリズムを用いて電力品質信号源を分離した。実験結果により,提案したアルゴリズムの基本波と各高調波信号の分離信号対雑音比は10DB以上であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分散型電源 ,  基本波 ,  前処理 ,  線形性 ,  高調波 ,  雑音除去 ,  *電力品質 ,  周波数領域 ,  SN比 ,  ベクトル ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 信号源 ,  スパース性 ,  *信号源分離 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： power quality signal ,  compressed sensing ,  sparse component analysis ,  blind separation

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 圧縮センシング ,  ブラインド ,  ソース ,  検出法 ,  提案