一种基于IpDFT的非平衡电力系统的频率估计方法

    公开(公告)号:CN108020721B

    公开(公告)日:2019-12-06

    申请号:CN201711265125.7

    申请日:2017-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于IpDFT的非平衡电力系统的频率估计方法,在不平衡条件下使用非圆信号频率估计的问题是基于通过正交αβ变换从三相电压导出的复值信号建模来解决的。使用增强的复值二阶统计的最新进展,在不平衡条件下,复值信号是二阶非圆信号。本发明中,利用插值傅里叶变换估计信号的频率,通过简单的计算将非圆信号转化为正弦信号的形式,将正负频率分量都进行了考虑,提高了频率的估计精度且计算简单。与传统的线性自适应估计相比,该方法更适用于非平衡系统并且给出了无偏的频率估计。同时,该方法对频率变化不敏感。本发明提供的方法更加稳定,计算复杂度低,鲁棒抗噪性能和估计精度均有所提高。

    一种零中频全双工收发机的数字自干扰消除方法

    公开(公告)号:CN108111186B

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201711326494.2

    申请日:2017-12-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种零中频全双工收发机的数字自干扰消除方法,该方法主要应用于数字自干扰消除器内,根据接收端采样后得到的数字信号,以及发射端已知的数字波形,对收发机信号传输链路中的自干扰进行估计。该方法可消除理想元器件下发射机产生的自干扰,由发射链上变频调制器和接收链下变频解调器的IQ不平衡产生的镜像自干扰,由发射链功放失真产生的非线性自干扰,以及IQ不平衡和功放失真联合导致的镜像非线性自干扰。该方法相比较于传统的增广复数LMS算法,可以在发射信号功率较大时仍获得理想的自干扰消除效果和较快的收敛速度,具有很强的实用性。

    一种非平衡电力系统频率估计的方法

    公开(公告)号:CN106680583B

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201611223964.8

    申请日:2016-12-27

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种非平衡三相电力系统频率估计的方法,主要基于宽线性总体最小二乘自适应算法模型对非平衡三相电压系统频率进行估计,其中,宽线性模型充分利用了三项电压完整的二阶信息,增强了频率估计的鲁棒性。与传统的线性自适应估计相比,该方法更适用于非平衡系统并且给出了无偏的频率估计。同时,该模型对于三相电压振幅随时间的推移和高次谐波存在的变化也不敏感。本发明提供的方法更加稳定,计算复杂度低,收敛性能,鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显提高。

    一种非平衡电力系统的自适应频率估计方法

    公开(公告)号:CN108375697A

    公开(公告)日:2018-08-07

    申请号:CN201810038901.8

    申请日:2018-01-16

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种非平衡电力系统的自适应频率估计方法。首先,采用非圆信号表示非平衡电力系统的三相电压信号;然后,采用改进的修正协方差算法、Pisarenko谐波分解算法或者改进的Pisarenko谐波分解算法,结合最小二乘递推,对非圆信号进行自适应频率估计。本发明能够抑制噪声与谐波的干扰得到精确的频率估计,并且自适应地追踪频率变化。

    一种零中频全双工收发机的数字自干扰消除方法

    公开(公告)号:CN108111186A

    公开(公告)日:2018-06-01

    申请号:CN201711326494.2

    申请日:2017-12-12

    Applicant: 东南大学

    CPC classification number: H04B1/525 H04B1/40

    Abstract: 本发明公开了一种零中频全双工收发机的数字自干扰消除方法,该方法主要应用于数字自干扰消除器内,根据接收端采样后得到的数字信号,以及发射端已知的数字波形,对收发机信号传输链路中的自干扰进行估计。该方法可消除理想元器件下发射机产生的自干扰,由发射链上变频调制器和接收链下变频解调器的IQ不平衡产生的镜像自干扰,由发射链功放失真产生的非线性自干扰,以及IQ不平衡和功放失真联合导致的镜像非线性自干扰。该方法相比较于传统的增广复数LMS算法,可以在发射信号功率较大时仍获得理想的自干扰消除效果和较快的收敛速度,具有很强的实用性。

    一种基于滑动窗DFT的高精度谐波参数估计方法

    公开(公告)号:CN108037361A

    公开(公告)日:2018-05-15

    申请号:CN201711265070.X

    申请日:2017-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗DFT的高精度谐波参数估计方法,适用于估计电力系统的谐波成分,电力系统中含有谐波分量的电网信号在进行SWDFT后,变换结果具有与原始时域信号相同的线性关系,即变换后的序列仍然保留了多频信号的数学构造,可以采用现有的谐波分析模型进行参数估计。此外,SWDFT还增强了各分量的信噪比,抑制了噪声对估计性能的干扰。因此,本方法首先对时域的谐波信号做SWDFT变换,再对变换后的结果采用Prony算法,得到信号各谐波分量频率、幅度和相位的估计值。为了增强算法的估计性能和鲁棒性,算法对原始的Prony算法引入了复最小二乘法准则进行扩展,有效地提高了参数估计的精度。

    一种基于IpDFT的非平衡电力系统的频率估计方法

    公开(公告)号:CN108020721A

    公开(公告)日:2018-05-11

    申请号:CN201711265125.7

    申请日:2017-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于IpDFT的非平衡电力系统的频率估计方法,在不平衡条件下使用非圆信号频率估计的问题是基于通过正交αβ变换从三相电压导出的复值信号建模来解决的。使用增强的复值二阶统计的最新进展,在不平衡条件下,复值信号是二阶非圆信号。本发明中,利用插值傅里叶变换估计信号的频率,通过简单的计算将非圆信号转化为正弦信号的形式,将正负频率分量都进行了考虑,提高了频率的估计精度且计算简单。与传统的线性自适应估计相比,该方法更适用于非平衡系统并且给出了无偏的频率估计。同时,该方法对频率变化不敏感。本发明提供的方法更加稳定,计算复杂度低,鲁棒抗噪性能和估计精度均有所提高。

    基于宽线性最小方差无失真响应的非平衡电力系统频率估计方法

    公开(公告)号:CN107247820A

    公开(公告)日:2017-10-13

    申请号:CN201710307246.7

    申请日:2017-05-04

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于宽线性最小方差无失真响应的非平衡电力系统频率估计方法,包括如下步骤:(1)建立三相电力系统的复电压信号;(2)建立非平衡电力系统电压信号的WL‑MVDR谱;(3)求解使代价函数最小的角频率为系统角频率的估计值进而计算出系统频率的估计值。该方法充分利用了三项电压完整的二阶信息,增强了频率估计的鲁棒性,更适用于非平衡系统。

    基于改进的SmartDFT算法的非平衡系统频率估计方法

    公开(公告)号:CN107085140A

    公开(公告)日:2017-08-22

    申请号:CN201710279284.6

    申请日:2017-04-25

    Applicant: 东南大学

    CPC classification number: G01R23/02

    Abstract: 在非平衡系统中,估计非圆信号的频率、幅度和相位是非常重要的非线性问题。本专利中,我们扩展了原始的Smart DFT技术(SDFT),使此项技术不仅可以应用于实值正弦信号,也可以处理复值非圆信号。基于连续DFT基频分量间的线性预测(LP)性质,应用最小二乘框架可以减小模型的均方误差,得到改进的复值最小二乘算法(CLS)。同时,专利还提出了一种复值改进的Pisarenko谐波分解算法(CRPHD),此方法可以移除噪声的干扰获得精确的频率估计,可以有效应用在含有噪声的非平衡三相电力系统中。

    一种基于融合通信终端蓝牙串口实现的方法

    公开(公告)号:CN101719774B

    公开(公告)日:2013-09-25

    申请号:CN200910263268.3

    申请日:2009-12-17

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供一种基于融合通信终端蓝牙串口实现的方法,接收数据的步骤为:蓝牙通过串口接收数据分为两次,第一次接收一个数据,第二次将剩余的数据全部接收;返回均是接收到的数据的首地址。发送数据则是通过void SendDataToArm(char*temp)函数实现,将需要发送的数据temp通过该函数将其发送出去。本发明能流畅的实现其他微处理器与蓝牙模块的串口通信,蓝牙设备通过其串口与其他设备或处理器相连接,可以自由的收发数据,同时,本发明支持应用程序实现不同的蓝牙应用框架,实现支持各种硬件和操作系统的移植性强的应用程序,任何扩展多不会影响应用程序本身,填补了蓝牙技术领域的空缺。

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