王學(xué)偉 董曉璇 袁瑞銘 周麗霞 王 婧 王 琳

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壓縮感知偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)功率信號(hào)的電能測(cè)量方法

王學(xué)偉*①董曉璇①袁瑞銘②周麗霞②王 婧①王 琳①

①(北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 北京 100029)②(國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學(xué)研究院 北京 100045)

針對(duì)壓縮感知檢測(cè)方法不能準(zhǔn)確測(cè)量偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)電能量值的問(wèn)題，該文首先分析了動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)的頻域稀疏性，證明動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)滿足壓縮感知檢測(cè)的條件；然后采用系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)優(yōu)化的方法，構(gòu)造了一種確定型壓縮感知測(cè)量矩陣，證明其符合限制等距特性(RIP)條件，最后提出了一種新型壓縮感知?jiǎng)討B(tài)測(cè)試信號(hào)電能量的測(cè)量方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該文壓縮感知測(cè)量方法的理論相對(duì)誤差優(yōu)于傳統(tǒng)的采樣功率電能測(cè)量方法，能夠?qū)崿F(xiàn)m序列動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)的電能量值準(zhǔn)確測(cè)量。

壓縮感知；電能測(cè)量；壓縮感知測(cè)量矩陣；電能量壓縮感知測(cè)量方法；偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)

1 引言

2006年Candes等人[1,2]提出了壓縮感知(CS)，建立了一種新型信號(hào)描述與處理的理論框架。CS理論采用非自適應(yīng)線性降維投影降低對(duì)稀疏信號(hào)的采樣頻率，突破了香農(nóng)采樣定理的極限，并通過(guò)不同的重構(gòu)算法恢復(fù)原始信號(hào)[3,4]。目前CS信號(hào)處理的研究包括醫(yī)療成像[5]、光學(xué)成像[6]、無(wú)線通信[7]、雷達(dá)探測(cè)[8]、空天目標(biāo)成像[9]和圖像壓縮融合[10]領(lǐng)域的圖像重構(gòu)、數(shù)據(jù)融合干擾抑制等方法，其核心為如何準(zhǔn)確地重構(gòu)原始信號(hào)。但是在信號(hào)處理中，很多情況不需要重構(gòu)原始信號(hào)，而是要求對(duì)信號(hào)壓縮采樣值直接處理，檢測(cè)信號(hào)特征值，即解決非重構(gòu)信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題。

在非重構(gòu)信號(hào)檢測(cè)方面，2010年Davenport等人[11]首次提出了壓縮檢測(cè)(CM)理論，針對(duì)加性高斯白噪聲下的二元假設(shè)檢測(cè)問(wèn)題，在信號(hào)CS域采用高斯測(cè)量矩陣建立了數(shù)字通信信號(hào)觀測(cè)模型，直接對(duì)信號(hào)壓縮采樣值處理，實(shí)現(xiàn)了信號(hào)“有”或“無(wú)”的非重構(gòu)檢測(cè)[11]。2011年劉冰等人[12]提出了雷達(dá)線性調(diào)頻信號(hào)CS域數(shù)字特征的CM檢測(cè)算法，采用高斯測(cè)量矩陣，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)接收反射回波信號(hào)的“有”“無(wú)”檢測(cè)。2012年朱勇剛等人[13]提出了動(dòng)態(tài)稀疏信號(hào)的CM檢測(cè)方法，采用高斯測(cè)量矩陣直接在CS域提取信號(hào)的特征值，實(shí)現(xiàn)跳頻信號(hào)的二元假設(shè)檢測(cè)識(shí)別。2014年涂思怡等人[14]針對(duì)認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信信號(hào)，提出了非重構(gòu)序貫壓縮的隨機(jī)信號(hào)CM檢測(cè)算法，在加性高斯白噪聲信道情況下，實(shí)現(xiàn)特定頻段內(nèi)通信信號(hào)的二元假設(shè)檢測(cè)。目前CM方法均采用高斯測(cè)量矩陣實(shí)現(xiàn)非重構(gòu)信號(hào)的檢測(cè)，可解決二元信號(hào)的假設(shè)檢測(cè)問(wèn)題。

在CS測(cè)量矩陣研究方面，目前國(guó)內(nèi)外已構(gòu)造的CS測(cè)量矩陣主要分為兩大類(lèi)：(1)隨機(jī)型測(cè)量矩陣，如：高斯測(cè)量矩陣、貝努利測(cè)量矩陣、亞高斯測(cè)量矩陣和混沌式濾波測(cè)量矩陣等[15]；(2)確定型測(cè)量矩陣，如：Toeplitz矩陣、部分傅里葉矩陣、部分哈達(dá)瑪矩陣等[15]。隨機(jī)型測(cè)量矩陣的普適性好，但難以實(shí)現(xiàn)隨機(jī)信號(hào)的量值準(zhǔn)確檢測(cè)；確定性測(cè)量矩陣普適性低，適合特定隨機(jī)信號(hào)特征值的檢測(cè)。

在采樣功率電能測(cè)量方面，傳統(tǒng)方法采用數(shù)字信號(hào)處理算法完成功率電能量值的測(cè)量，如：復(fù)化矩形測(cè)量算法和復(fù)化梯形測(cè)量算法等[16]。該方法可實(shí)現(xiàn)穩(wěn)態(tài)信號(hào)的電能測(cè)量，不能解決隨機(jī)動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)電能量值的準(zhǔn)確測(cè)量問(wèn)題[17]。

概括上述國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)況可知：(1)目前CM非重構(gòu)信號(hào)檢測(cè)方法僅解決了二元信號(hào)的假設(shè)檢測(cè)的問(wèn)題，不能解決偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)量值的準(zhǔn)確測(cè)量問(wèn)題；(2)CM非重構(gòu)信號(hào)檢測(cè)方法效果與CS測(cè)量矩陣的類(lèi)型相關(guān)，目前CM檢測(cè)方法均采用高斯測(cè)量矩陣，而高斯測(cè)量矩陣的缺點(diǎn)是信號(hào)測(cè)量準(zhǔn)確度低；(3)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)至今未見(jiàn)偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)的電能量測(cè)量方法，因此無(wú)論在CS信號(hào)處理領(lǐng)域，還是在電能測(cè)量領(lǐng)域，偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)的電能測(cè)量都是有待解決的具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

本文針對(duì)電能表動(dòng)態(tài)誤差測(cè)試的偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)，首先分析動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)的稀疏性，然后根據(jù)信號(hào)的稀疏性構(gòu)造一種確定型CS測(cè)量矩陣，在此基礎(chǔ)上，研究電能量壓縮感知測(cè)量算法，解決偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)的電能量值準(zhǔn)確測(cè)量問(wèn)題。

2 m序列動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)的稀疏性分析

2.1 m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)的稀疏性分析

在本文的前期研究工作中，建立了m序列動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)模型如式(1)：

(1b)

(1c)

(4)

由Wiener-Khinchin定理可知，m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)與其功率譜是一對(duì)傅里葉變換，則對(duì)式(5)自相關(guān)函數(shù)作傅里葉變換，得到m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)功率譜密度為

(6a)

3 m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)電能量的壓縮感知測(cè)量方法

3.1 壓縮感知電能測(cè)量方法的系統(tǒng)模型

3.2 壓縮感知測(cè)量矩陣的構(gòu)建與電能量壓縮感知測(cè)量算法

對(duì)于式(8)測(cè)量系統(tǒng)，本文采用系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)優(yōu)化的方法構(gòu)造一種確定型壓縮感知測(cè)量矩陣。首先將信號(hào)中置“1”，將作為系統(tǒng)優(yōu)化的穩(wěn)態(tài)輸入信號(hào)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，其次，采用矩陣表示系統(tǒng)狀態(tài)量，將式(8)的CS測(cè)量系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系表示為卷積的形式：

(10)

根據(jù)式(9)與式(10)之間的關(guān)系，可構(gòu)造壓縮感知測(cè)量矩陣的結(jié)構(gòu)為

(12)

(14)

其次，由式(9)，式(12)，式(13)，式(14)建立檢測(cè)系統(tǒng)輸入與輸出頻域關(guān)系為

同時(shí)給出系統(tǒng)的頻域性能指標(biāo)及約束條件，滿足壓縮感知?jiǎng)討B(tài)電能測(cè)量值趨近理論電能量值。

(16)

(18)

(20)

將式(21)代入式(11)整理得

(22)

3.3 壓縮感知測(cè)量矩陣的RIP證明

式(6a)，式(6b)動(dòng)態(tài)測(cè)試功率信號(hào)的功率譜密度表示稀疏基為傅里葉變換基，即

(26)

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

4.1 壓縮感知測(cè)量方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證m序列動(dòng)態(tài)測(cè)試信號(hào)模型與CS檢測(cè)系統(tǒng)模型的正確性，本實(shí)驗(yàn)研究采用511位m序列，調(diào)制50 Hz的工頻穩(wěn)態(tài)信號(hào)，得到m序列動(dòng)態(tài)電流測(cè)試信號(hào)及動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)波形如圖1所示。對(duì)該測(cè)試信號(hào)進(jìn)行離散采樣，采樣頻率，獲得離散動(dòng)態(tài)電流測(cè)試信號(hào)，在兩種情況下進(jìn)行試驗(yàn)。

(1)實(shí)驗(yàn)分別采用不同的本原多項(xiàng)式系數(shù)產(chǎn)生3種511位單周期m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)，并計(jì)算在功率因數(shù)為1和0.5時(shí)，壓縮感知測(cè)量方法測(cè)量3種m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)電能量的誤差，結(jié)果如表1所示。

(2)實(shí)驗(yàn)采用表1序號(hào)為2的本原多項(xiàng)式系數(shù)產(chǎn)生多周期m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)，并計(jì)算壓縮感知測(cè)量方法測(cè)量多周期m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)電能量的誤差，結(jié)果如表2所示。

表1 單周期m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)的測(cè)量誤差

測(cè)試信號(hào)序號(hào)m序列本原多項(xiàng)式系數(shù)功率因數(shù)測(cè)量相對(duì)誤差 11111101011.07.12e-14 21100011011.07.03e-14 31010011011.07.03e-14 41111101010.57.60e-14 51100011010.57.46e-14 61010011010.57.46e-14

表2 多周期m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)的測(cè)量誤差

測(cè)試信號(hào)序號(hào)m序列周期個(gè)數(shù)功率因數(shù)誤差 121.03.55e-14 231.03.00e-14 341.05.89e-14 420.53.29e-13 530.51.62e-13 640.51.21e-13

由表1、表2可以看出，對(duì)于3種不同的單周期m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)，以及6個(gè)多周期m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)，壓縮感知測(cè)量方法測(cè)量電能量的理論誤差優(yōu)于。因此，壓縮感知測(cè)量方法能夠準(zhǔn)確測(cè)量m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)的電能量。

4.2 對(duì)比傳統(tǒng)采樣功率電能測(cè)量方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

傳統(tǒng)采樣功率電能測(cè)量方法采用數(shù)字信號(hào)處理算法完成功率電能量值的測(cè)量，其功率電能測(cè)量算法的表示為

表3 正弦包絡(luò)工頻信號(hào)實(shí)驗(yàn)的不確定度評(píng)估

監(jiān)視儀表測(cè)量值理論值相對(duì)誤差(%) 標(biāo)準(zhǔn)表B監(jiān)視值功率值(W)108.51110.01.35 標(biāo)準(zhǔn)表A監(jiān)視值功率值(W)108.46110.01.35

由本文壓縮感知測(cè)量方法表1和表2的準(zhǔn)確度，與表3傳統(tǒng)采樣功率電能測(cè)量方法的測(cè)量誤差對(duì)比表明：本文壓縮感知測(cè)量方法的誤差遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)采樣功率電能測(cè)量方法的誤差。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種m序列動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)電能量的CM測(cè)量方法，證明了m序列偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)的頻域稀疏性。利用該測(cè)試信號(hào)頻域稀疏性和穩(wěn)態(tài)優(yōu)化方法，構(gòu)造了一種確定型CS測(cè)量矩陣，推導(dǎo)了偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)電能值的CM測(cè)量算法，解決了偽隨機(jī)動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)電能量值的準(zhǔn)確測(cè)量問(wèn)題。通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)采樣功率電能測(cè)量方法表明：本文CM測(cè)量方法可顯著減小動(dòng)態(tài)功率測(cè)試信號(hào)的電能測(cè)量誤差。在未來(lái)的研究中，將進(jìn)一步研究三相畸變功率測(cè)試信號(hào)的結(jié)構(gòu)化模型，以及相應(yīng)的信號(hào)電能量值CM檢測(cè)測(cè)量方法。

[1] Candes E J, Romberg J, and Tao T. Robust uncertainty principles: exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information[J]., 2006, 52(2): 489-509.

[2] 焦李成, 楊淑媛, 劉芳, 等. 壓縮感知回顧與展望[J]. 電子學(xué)報(bào), 2011, 39(7): 1651-1662.

JIAO Licheng, YANG Shuyuan, LIU Fang,. Development and prospect of compressive sensing[J]., 2011, 39(7): 1651-1662.

[3] Castro R, Haupt J, and Nowak V. Active learning vs. compressive sampling[C]. SPIE Intelligent Integrated Microsystems, Defense and Security Symposium. Orlando, FL, USA, 2006: 6232: 623208-623208-8.

[4] Duarte M, Davenport M, Wakin M,. Sparse signal detection from incoherent projection[C]. IEEE International. Conference. on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Toulouse, France, 2006: 305-308.

[5] Haldar J P, Hernando D, and Liang Z P. Compressed－sensing MRI with random encoding[J]., 2011, 30(4): 893-903.

[6] 孫玉寶, 李歡, 吳敏, 等. 基于圖稀疏正則化多測(cè)量向量模型的高光譜壓縮感知重建[J].電子與信息學(xué)報(bào), 2014, 36(12): 2942-2948. doi: 10.3724/SP.J.1146.2014.00566.

SUN Yubao, LI Huan, WU Min,. Compressed sensing reconstruction of hyper spectral image using the graph sparsity regularized multiple measurement vector model[J].&, 2014, 36(12): 2942-2948. doi: 10.3724/SP.J.1146.2014.00566.

[7] 黃海平, 陳九天, 王汝傳, 等. 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于數(shù)據(jù)融合樹(shù)的壓縮感知算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2014, 36(10): 2364-2369. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01621.

HUANG Haiping, CHEN Jiutian, WANG Ruchuan,. Compressed sensing algorithm based on data fusion tree in wireless sensor networks[J].&, 2014, 36(10): 2364-2369. doi: 10. 3724/SP.J.1146.2013.01621.

[8] 朱曉華. 一種穩(wěn)健的盲稀疏度壓縮感知雷達(dá)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2014, 36(4): 960-966. doi: 10.3724/ SP.J.1146.2013.01007

ZHU Xiaohua. A robust blind sparsity target parameter estimation algorithm for compressive sensing radar[J].&, 2014, 36(4): 960-966. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.01007.

[9] 劉海濤, 張智美, 成瑋, 等. 聯(lián)合壓縮感知與干擾白化的脈沖干擾抑制方法[J]. 北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 41(8): 1367-1373.

LIU Haitao, ZHANG Zhimei, CHENG Wei,. Implulse interference mitigation mention based on joint compressed sensing and whitening of interference[J]., 2015, 41(8): 1367-1373.

[10] 任越美, 張艷寧, 李映, 等. 壓縮感知及其圖像處理應(yīng)用研究進(jìn)展與展望[J]. 自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2014, 40(8): 1563-1575.

REN Yuemei, ZHANG Yaning, LI Ying,Advances and perspective on compressed sensing and application on image processing[J]., 2014, 40(8): 1563-1575.

[11] LU W, LIU Y Z, and WANG D S. Efficient feedback scheme based on compressed sensing in MIMO wireless networks[J]., 2013, 39(6): 1587-1600.

[12] 劉冰, 付平, 孟升衛(wèi). 基于采樣值數(shù)字特征的壓縮感知信號(hào)檢測(cè)方法[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào), 2011, 32(3): 577-582.

LIU Bing, FU Ping, and MENG Shengwei, Compressive sensing signal detection method base on numerical characteristics of sampling value[J]., 2011, 32(3): 577-582.

[13] 朱勇剛, 李永貴, 郭明. 基于非重構(gòu)壓縮采樣的動(dòng)態(tài)稀疏信號(hào)快速檢測(cè)技術(shù)研究[J]. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué), 2012, 34(4): 123-127.

ZHU Yonggang, LI Yonggui, and GUO Ming. Fast detection of the dynamic sparse signals based on compressive sampling without signal recovery[J].&, 2012, 34(4): 123-127.

[14] 涂思怡, 宋曉勤, 朱勇剛, 等. 認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中基于非重構(gòu)序貫壓縮的隨機(jī)信號(hào)檢測(cè)算法與分析[J]. 信號(hào)處理, 2014, 30(2): 205-213.

TU Siyi, SONG Xiaoqin, ZHU Yonggang,. Detection of random signal based on unreconstructed sequential compressive sensing and its analysis in cognitive wireless network[J]., 2014, 30(2): 205-213.

[15] 王學(xué)偉, 崔廣偉, 王琳, 等. 基于平衡Gold序列的壓縮感知測(cè)量矩陣的構(gòu)造[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào), 2014, 35(1): 97-102.

WANG Xuewei, CUI Guangwei, WANG Lin,Construction of measurement matrix in compressed sensing based on balanced Gold sequence[J]., 2014, 35(1): 97-102.

[16] 王學(xué)偉. 模擬、數(shù)字及混合采樣功率測(cè)量的理論與誤差研究[D]. [博士論文], 哈爾濱理工大學(xué), 2002.

WANG Xuewei. Research on theory and error of analog digital and mixed sampling power measurement[D]. [Ph.D. dissertation], Harbin University of Science and Technology, 2002.

[17] 鄭薦中, 陸祖良, 李敏. 電能表動(dòng)態(tài)特性實(shí)驗(yàn)研究[J]. 電測(cè)與儀表, 2011, 48(3): 1-7.

ZHENG Jianzhong, LU Zuliang, and LI Min. Experimental research for dynamic characteristic of electrical energy meter[J].&2011, 48(3): 1-7.

Compressive Sensing Measurement for Electrical Energy of Pseudo Random Dynamic Test Signal

WANG Xuewei①DONG Xiaoxuan①YUAN Ruiming②ZHOU Lixia②WANG Jing①WANG Lin①

①(,,100029,)②(,,100045,)

Focus on the problem that Compressive Sensing (CS) measurement can not measure the electrical energy of pseudo random dynamic test signal accurately, in this paper, the spectral sparseness of pseudo random dynamic test signal is firstly analyzed, and dynamic test signal satisfies the measurement condition of compressive sensing is proved. Secondly, the system stable state optimization method is used to establish the deterministic compressive sensing measurement matrix, which meets the RIP (Restricted Isometry Property) condition. Finally, a new compressive sensing measurement methed for the electrical energy of pseudo random dynamic electric energy is proposed. The experimental result shows that the theoretical error of the compressive sensing measurement is superior over traditional sample power electrical energy measurement, and it can measure the pseudo random dynamic electrical energy accurately.

Compressive Sensing (CS); Electrical energy measurement; Compressive sensing measurement matrix; Compressive sensing measurement for the electrical energy; Pseudo random dynamic test signal

TP391

A

1009-5896(2017)03-0640-07

10.11999/JEIT160416

2016-04-28；改回日期：2016-09-30；

2016-11-16

王學(xué)偉 wangxw@mail.buct.edu.cn

國(guó)家自然科學(xué)基金(51577006)，國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學(xué)研究院項(xiàng)目(8KE000M15015)

The National Natural Science Foundation of China (51577006), The Power Research Institute Foundation of State Grid Jibei Electric Power Company Limited (8KE000M 15015)

王學(xué)偉： 男，1958年生，教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)楝F(xiàn)代信號(hào)處理、壓縮感知信號(hào)處理、電力載波通信技術(shù)、智能檢測(cè)技術(shù)等.

董曉璇： 女，1990年生，碩士生，研究方向?yàn)楝F(xiàn)代信號(hào)處理與檢測(cè)、壓縮感知.