压缩感知理论演进与动态电能检测方法

TM93; 阐述了压缩感知信号稀疏化模型、测量矩阵构造、重构算法设计、压缩检测和压缩感知硬件信号处理系统的演变过程,提出压缩感知理论未来发展需要解决函数序列处理问题,包括解决函数序列信号稀疏化,函数序列信号的测量矩阵构造,测量矩阵的压缩检测(compressed measurement,C M)约束条件,以及降低压缩感知(compressed sensing,CS)硬件系统的复杂度等问题.针对目前压缩感知理论应用中复杂度高、压缩检测算法准确度低的问题,提出了一种伪随机信号动态电能量值的精确同步压缩检测方法,该方法复杂度低,易于硬件实现,研发的硬件实验装置测量误差优于2 × 10-4,为提高压缩...

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Published in电测与仪表 Vol. 62; no. 1; pp. 183 - 190
Main Authors 武文倩, 王学伟
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京化工大学信息科学与技术学院,北京 100029 2025
Subjects
electric energy measurement
compressed sensing
伪随机信号
电能测量
压缩感知
compressed measurement
压缩检测
pseudo-random signal
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ISSN1001-1390
DOI10.19753/j.issn1001-1390.2025.01.022

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Summary:TM93; 阐述了压缩感知信号稀疏化模型、测量矩阵构造、重构算法设计、压缩检测和压缩感知硬件信号处理系统的演变过程,提出压缩感知理论未来发展需要解决函数序列处理问题,包括解决函数序列信号稀疏化,函数序列信号的测量矩阵构造,测量矩阵的压缩检测(compressed measurement,C M)约束条件,以及降低压缩感知(compressed sensing,CS)硬件系统的复杂度等问题.针对目前压缩感知理论应用中复杂度高、压缩检测算法准确度低的问题,提出了一种伪随机信号动态电能量值的精确同步压缩检测方法,该方法复杂度低,易于硬件实现,研发的硬件实验装置测量误差优于2 × 10-4,为提高压缩检测算法准确度提供了一种解决策略,具有高准确度动态电能测量应用前景.
ISSN:1001-1390
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2025.01.022