SACoSaMP在电能质量数据重构中的应用

• 作者: 朱刚 肖儿良
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 电能质量 匹配追踪 重构算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 工业过程及控制系统
• 页码范围: 80-86
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6762字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.161099

摘要

为了解决电能质量信号的稀疏度未知和重构性能差的问题,提出采用稀疏度自适应压缩采样匹配追踪(SACoSaMP)算法应用于电能质量数据重构.SACoSaMP算法结合压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法抗干扰能力强和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法稀疏度自适应的优点.首先对信号进行稀疏度初始估计,然后在 CoSaMP 算法框架下进行稀疏度逐步增大的递归运算,以残差值比较为终止条件实现稀疏度自适应.最后采用重构信噪比、均方差误差百分比和能量恢复系数作为评价参数,比较在稀疏基和观测矩阵相同的情况下OMP、CoSaMP、SAMP和SACoSaMP算法的重构效果,仿真实验表明,SACoSaMP 算法能量恢复系数高,重构信噪比高,均方误差小,同时具备稀疏度自适应的优点,为电能质量扰动信号数据重构提供了一种新的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱刚	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	10	115	6.0	10.0
2	肖儿良	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	36	108	6.0	8.0