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5G助力智能电网应用白皮书-移动 华为 南电201806.pdf.PDF

于 2020-12-02 发布
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“4G 改变生活,5G 改变社会”。作为新一轮移动通信技术发展方向,5G 把人与人的连接拓展到万物互联,为智能电网发展提供了一种更优的无线解决方案。5G 时代不仅能给我们带来超高带宽、超低时延以及超大规模连接的用户体验,其丰富的垂直行业应用将为移动网络带来更多样化的业务需求,尤其是网络切片、能力开放两大创新功能的应用,将改变传统业务运营方式和作业模式,为电力行业用户打造定制化的“行业专网”服务,可更好地满足电网业务差异化需求,进一步提升了电网企业对自身业务的自主可控能力和运营效率。目录目录5G助力智能电网应用白皮书5G助力智能电网应用白支书1智能电网发展、趋势及新挑战02→>45G智能电网端到端网络切片解决方案271.1智能电网定义4.1总体体系智能电网发展现状42终端部分13智能电网发展趋势4.2.1业务类型与网络切片间映射关系1.4智能电网对电力通信网的新挑战4225G电力通信终端形态展望4.3网络部分43.1电力业务测络切片杯运25G+智能电网典型业务场景43.2电力业务络切片隔离方案08433电力业务络切片可靠性保障方案2.15G+智能电网应用述434电力业务网络切片能力开放方案22共型业务场景分析094.4电力业务通信管理支撑平台22.1控制类业务441申力业务通信管理支擤平台总体架构22.2采集类业务442电力业务遥信管理支撑平台功能模块23业务指标小结45安全体系3645.1智能电网安全体系整体要求452管側安全方案3|5G概述及其对智能电网的价值2145.3端侧安全方案3.15G的概念与特征325G网络切片关键技术335G对智能电网的价值25>5|总结与展望1.智能电网发展、趋势及新挑战1)国外智能电网发展概况美国、欧洲、日本、韩囯等国家和地区开展了大量智能电网的硏究工作。欧美智能电网主要关注点在用电側电能分析与管理:配网主要着重点在于分布式能源接入、微网1.1智能电网定义运行管理,根据各自的国情,确定了不同的发展愿景和计划方案,启动一系列的研究O助力国家发展改革委、国家能源局联合印发《关于促进智能电网发展的指导意见》(发示范和平台项目。日韩等亚洲发达国家主要关注新能源的研究及使用,加大对光伏、风改运行〔2015〕1518号),眀确指出“智能电网是在传统电力系统基础上,通过集成新能和可燃冰、储能、电动汽车方面的硏发应用,通过政府釣顶层设计及立法保障,保障力智能电网应用白皮书能派、新材料、新设和先进传感技术、信恳技术、控制技术、储能技术等新技术,形智能电网基础设施的有序建设的新一代电力系统,具有高度信忘化、自动化、互动化等特征,可以更好地实现电网安仝、可靠、经济、高效运行。”智能电网的概念涵盖了提高电网科技含量,提高能源综合利用效率,提高电网供电(2)国内智能电网发展概况用日皮书可靠性,促进节能减排,促进新能源利用,促进资源优化配置等内容,是一项社会联动南方电网公司:公司以促进电网向更加智能、高效、可靠、绿色的方向转变为标的系统工程,最终实现电网效益和社会效益的大化,代表着未来发展方向。智能电网以应用先进计算机、通信和控制技术升级改造电网为发展主线,在大电网安全稳定还行以包括发电、输电、配电、储能和用电的电力系统为对象,应用数字信息技术和自动控分布式能源耦合系统、新能源并网、输变电眢能化、配电智能化、智能用电等领域开展制技术,实现从发电到用电所有环节信息的双向交流,系统地优化电力的玍产、输送和了广泛技术研究和诸多示范工程建设,建成了世界首个±800千伏特高压直流输电示范使用。总体来看,未来的智能电网应该是一个自煎、安全、经济、清洁的并且能够提供工程,建成了世界上容量大、电压等级最高的±20万千瓦 STATCOM工程,建设了适应数字时代的优质电力网络世界笫一糸多端柔性直流输电工程,通过永富直流、鲁西背靠背实现云南电网与南方主异步互联等;在广东佛山、贵州贵阳等地区开展集成分布式可再生能涼釣主动配电网智能电网示范,试点应用智能配电网自愈控制技术,实现了智能配电网约“自我感知、自我诊断自我决策、自我恢复”:在广西南宁开展了灵活互动的智能用电关键技术研究示范,实现电力用户与供电系统的信息交互、智能家庭能效评测、客户用电优化调度、节能澘力优清洁友好化分析、充放电与储能接入管理以及分布式电派接入管埋等功能建设;建成匾内首个兆发电多样互动用电瓦级电池储能电站,开展大规模间歐式新能涼消纲示范安全高效灵活可靠国内电网公司:公司于2009年5月提出了立足自主创新,加快建设特高压电网为骨干网架,各级电网协调发展,具有信息化、自动化、互动化特征的统一的堅弨智能电的发展口标,力图打造“坚强可靠、经济高效、清洁环保、遷明开放、友好互动的现代电网”,2009-2010年为规划试点阶段,2011-2015年为全面建设阶段,2016-2020图1-1智能电网基本环节年为引领提升阶段。公司在特高压电网、输电设备运行监测、智能变电站准广、配电自动化、信息化平台、电动汽车充换电网络、大规模可再生能泺接纳等方面开展了相关建设1.2智能电网发展现状已建成充换站超过1500座,充电桩3万个,建立了风电研究检测中心和太阳能发电研智能电网楒念自2001年较为明确地提出以来,得到世界范围的广泛认同。十几年来,究检测中心,延成了世昦上规模最大的弘北风光储翰联合示范工程,完成了大规模风电世界各国政府、电力全业、科研机构结合各自经济社会发辰水平、能涼资源禀赋特点和功率预测及运行控制系统的全面推广建设电力工业发展阶段,进行了深入研究和实践探索,智能电网的概念和特征、内涵与外延不断得到丰富发展。特别是随着全球新一轮科技革命和产业变革的兴起,先进信息技术1.3智能电网发展趋势互联网理念与能源产业深度巸合,推动着能源新技术、新模式和新业态的兴起:发展智根据国家《能源发展“十三五”规划》、《电力发展“十三五"规划》、《关于促进智能电网成为保障能源安全、应对气候变化、保护自然环境、实现可持续发展的重耍共识能申网发展的指导意见》、《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意見》等指导文件02为实现“安全、可靠、绿色、高效”的总体目祘,围绕智能电网发翰用全环节,未来发柔性化建设,实现配电网可观可控,澌足多元负荷“即即用"的接入耑求,提升电网供展趋势包括五大重点领域,分别为清洁友好的发电、安全高效的输变电、灵活可靠的配电电可葦性、电能质量和服务水平。城市内申动汽车、充电桩等新能源业务及农村更多的多样互动的用电、智慧能源与能游互联网。光伏扶贯、农光互补、渔光互等新能涼需保降接入和消纳将逐步普及,配电网需适配吏多元负荷的“泛在接入”、“即插即用”的需求。同时,匯着智能分层分布式控制体系逐步建立,配电网自动化水平将全而提升,其精准控制的能力将进一步加强。清洁友好的发电力智能电网应用白皮书(4)多样互动的用电关键特征为“多元友好、双向互动、灵活多样、节约高效";核心作用是打造全方位智惠能源与能安全、可靠安全高效的输客户服务互动平台,全方位加强客户互动,满足智慧用能的需求,提高终端能源利用效率,源互联网绿色、高效推动能涼消费草命。电动汽车、电供暖{冷)、港口岸电等终将逐步普及,电能占终用日皮书端能涼消费比重将不断上升:随着未来高级量測体系将被广泛部著,智能家居与智能小区业务将进一步丰富,随着阶梯申价、实时申价、用电负荷需求側响应等业务将浮步渗透多样互动的用灵活可靠的配用户将可更多地参与到自身的用电管理中。(5)智慧能源与能源互联网图1-2智能电观发展写标及重点方向关键特征为“多能互补、高效协同、开放共享、价值创新":核心作用是打造具有独特竞争力的新型综合能源服努商,创新企业价值,促进互联网技术与能源系统深度融(1)清洁友好的发电促进能源耦合系统基础设施建设,推动能源市场开放和产业升级,支撑低碳、清洁、高关键特征为“清洁低碳、网源协同、灵活高效”。核心作用是增强系统灵活性,提升效的社会发展。随着传感、信息、逦信、控制抆术与能源系统的深入融合,传统单一能非化石能源消费比重,推动能源结构转型升级。以风能、太阳能为主的可再生能泺开发络向多能互补、能源与信息通信技术深度融合的智能化方向发展,电、热(冷令)利用技术日益成熱,成本不断降低,逐渐成为芢代传统化石能源的重要选择,末来可再等各领虓的能源需求将逐步统筹,从而实现多能协同供应和能源缐合梯级利用。同时,生能源逐步晳代化石能源。另一方酉,随着储能、分布式能源、微网等技术发展,能源随着综合能源服务业务、智能源的发展、及互联网技术的深入应用,能源耦合系统基供给形态将从集中式、一体化的能源供给向集中与分布协同、供需双向互动的能源供给础设施将逐步完莤,能源市场将逐步开放,能瀛产业将进一步转型升级,转变1.4智能电网对电力通信网的新挑战(2)安全高效的输变电电力通信网作为支撑智能电网发展的重要基础设池,保证了各类电力业务的安全性、关键特征为“安全高效、态势感知、柔性可控、协调优化”。核心作用是提升翰变电实时性、准确性和可靠性要求。构建大容量、安全可的光纤骨干通信网,以及泛在多设傜的智能化水平,构建全生命周期管理体系,提升电安全防御能力、资源配置能力业务灵活可信接入的配电遲信网,这是通信网络建设的两个重要组成部分。在骨干通信和瓷产利用效率。随着电力一次设各与在线监测传感器及过程层智能设备的有机整合,网侧,经过多年建设,35k∨以上的主网通信网已具备完善的全光骨干网络和可靠高效数翰变电环节将趋于測垦数宇化、控制网络化、状态可视化、功能一体化和信崽互动化等据网络,光纤瓷源已实现35k∨及以上厂站、目有物业办公场所/宮业所全盖。在配进而输电智能化水平、智能变电站智能运维水平将全面提升。同时,为保障城市在台风、电通信网侧,由于点多面广,海量设备需要实时监测或控制,信息双向交互频案,且现低温、雨雪、凝冻等严重自然灾情下的基本运转,,需枃建纵深防街、安全可靠的城市有光纤覆盖建设成本高、运维难庹大,公网承载能力有限,难以有效支撑配电网各类终保底电网为保隴建设城市防灾保底电网端可观可测可控。陡着大规模配电网自动化、高级计量、分布式能源接入、用户双向互动等业务快速发展,各电网设音、电方终端、用电客户的通信需求爆发式增长,迫切(3)灵活可靠的配电需要构建安全可信、接入灵活、双向实时互动的"泛在化、全覆盖”配电通信接入网,并采用先进、可靠、稳定、高效的新兴通信技术及系统予以支撑,这是智能电网发展对配关键特征为灵活可靠、可观可控、开放兼容、经济适用核心作用是加强配电刘自动化、电网通信提出的新需求0405因此,从发展趋势看,未来智能电网的大量应用将集中在配电网侧,应采用先进、可靠、能源间协调、泺网荷储互动、双向互动充电桩等稳定、高效的新兴通信技术及系统,丰富配电网侧的通信接入方式,从简单的业务需求被动满足转变为业务需求主动引领,提供雯泛在的终接入能力、面向多样化业务的强(3)通信网络需具备更强大的承载能力,差异化的安全隔离能力及更高大承载能力、差异化安全隔离能力及更高效灵活的运营管理能力。,lll效灵活的运营管理能力(1)电力通信网络是支撑智能电网发展的基础平台为满足智能电网的五大发展重点,通信网络需具备更强大的承载能力(如百万智能电网的发展强调多种能源、信息的互连,通信网终将作为网络信息总线,承担干万级的连按能力、单站具备n10Mps的带宽承载能力,具备毫秒级的时延能力)电网应用白皮书着智能电网源、网、荷、储各个环节的信息釆集、网络控制的承载,为智能电网基础对电刀不同生产区业豸能提供差异化的安全隴离能刀,同时能针对不同终端:提供终端、施与各类能源脹务平台捉供,安全、可靠、高效的信息传送通道,实现电力生产、输送、连接甚至网络资源的灵活开放的运营管理能力。消费各环节的信息流、能量流及业务流的贯迸,促进电力系统整体高效协调运用日皮书能楼宇洁友好的安全就的多互动的智能与输变G能源互联网笔电智能变电站污能家居更多的连接数量更大的信宽带更可霏及更低的网络时延百万、干万级n10bps级时廷ms级)更高效的网鲳运营终连接管②能电表网络运行台理资源管理等更安全的隔承载电力通信网支安伞保护及冯分在式光伏冬1-4面向智能电网的逆信网經体功能需求俗》白电动汽充电4)通信网作为统一的通信平台,实现业务的集约化承载,进一步促进智能电网的数据共享及业务发展通信网络需尽可能多地解决各类业务的接入需求,最大限度地利用电网自身资源图1-3电力通信络在智能电网中的定位遥过统一的通信平台,提供可雪、安全的遥信通道,提高网络效率。同时,通过通信网(2)通信网络需要从被动的需求满足,转变为主动的需求引领提供的灵活便捷的接入方式,进一步促进能源互动、数据共享或有假服务等能源互联网目前业务系统通信耑求均基于设备的生产控制为主,未兼顾人、车、物等综合的管业务的发展提供帮助。理场景需求。随着智能电网的发展,通信的需求及业务类型具有多样性、复杂性及未知性等特点,通信网络需适度超前,提前储备,提前满足未来多元化的业务承载需求,如智能化移动作业、巡检机器人、数字化仓储物流、綜合用能优化服务、电能质量在线监测062.5G+智能电网典型业务场景2.2典型业务场景分析2.2.1控制类业务2.15G+智能电网应用概述22.1.1智能分布式配电自动化助力智能电网应用白皮书智能电网无线通信应用场景总体上可分为控制、采集两大类。其中,控制类包含智智能分布式配申自动化终端,主实现对配电网的保护控制,通过继电保护自动装能分布式配电自动化、用电负荷需求侧昫应、分冇式能源调控等:采集类主要包括高级置检测配电网线路或设备状忞信息,快实现配网线路区段或配网设各的故障判斷及准计呈、智能电网大视频应用确定位,快速嗝离配网线路詨暲区段彧炇障设备,后恢复正常区淢供电。该终鲔后绠」控制类业务场景:当前整体通信特点为釆用子站/主站的连接模式,星型连接拓扑,集成三選、配网差动保护等功能。主站扫对集中,一般控制的时延要求为秒级。天来匯着昝能分布式配网终端的广泛应用,(1)业务现状及发展趋势用日皮书连接模式将出现更多的分布式点到点连接,匯着用电负荷需求恻昫应、分布式能源调控①当前现状及未来的发辰趋势等应用,主站系统将逐步下沉,出现更多的本地就近控制,且与主网控制联动的需求早期的配网保护多采用简荜的过流、过压逻辑,不依赖通信,其不足之处在于不能时延需求将达到亳秒采集类业务场景:未来采集频次、內容、双向互动方面将有较大变化。实现分段隔离,停电影响范围扩大。为实现故障的精准隔离,需要获取扫邻元件的运行采集频次:当前基本按照月、天、小时为单位采集,未来为满足负荷精确控制,用信息,可采用集中式或分布式原理户实时定价等应用的发展,采集频次将趋于分钟级,达到准实时能力集中控制型,中心逻辑单元负责主要保护逻辑运算及发出保护跳闸指令。就地逻辑采集内容:当前主要以基础数据、图像为主,码率为100kps級。随岧智能电网、单元负责就地的信息采集并处理、执行就地保护珧阑指令,将处理后的就地信息传送给物联网的迅速发展,采集对象将展至电力二次设备及各类环境、温湿度、物联劂、多中心逻辑单元媒体场景,连接数量预计至少翻一倍;中远期若在产业驱动下,集抄方式下沉至用户采集内容将深入到户内用电设备的信息,连接数预计50-100倍;另外,采集内容亦从原有的简单数据化趋于视频化、高清化,尤其在无人巡检、视频监控、应急现场自组网综合应用等场景将出现大量高清视频的回传耑求,局部带宽需求在4-100Mbos级就地逻捐元保护遥信关联鸟网就地湿单双向互动:随着家庭能源管理应用的推广,通过智能电表实现家电用电信息采集;通过智能交互终端,以APP的方式,给用户提供实时电价和用申信息,实现对用户室内用电装置的负荷控制等冬类互动服务与电力谱值服务功能,达到需求侧管理的三的。(就把逻单(就地送仁单元)表2-1智能电网应用场景及整仁发展趋势业务架型典型场景当前通信特点末来道信趋势网深(就逻板单兀就地逻仁甲元)1、迕接模式:子如/±1、迕接模式:分布式点对点迕接智能分有式配也目动化、篮模式,主篮控制类用电负荷需求侧[应站式,主集中,星型号子站主站棵式并存,主站下沉连为主本地就近控制图?-1集中控制型保护典型拓扑2、时要求:秒级延要求:毫秒级1、采集次:月、天、1、采集烦次:分钟级,准实时视频化、高清化分布式控制型,根据网架结构划分设各组,分组内的每台终端都可以起到中心逻輯高级计最、暂能电网大视小时级烦应用(包括变电站巡检2、采集内容:基础数揖带机影入、输电线路无人机图像为主,单终端码塞为在4-100Ms不等单元的作用,就地执行跳闸操作。各终端处埋后的就圯信息传送给运维中心。采集类巡检、配电房视频综合监10kb0s级采集范围:近期扩展到电力控、移动式现场施工作业采集范彐:电力一次次设备及各类环控、物联网,多体场景,迕接效致计至少劃在配网领域推广应用差动儇护,可以进一步缩短故障持续时间,提高供电可靠性管控、应急现场自组网综设备,配观计一般用合应用等集抄方式,迕接数量百个倍;中远斯若产业驱动将下沉至用户,并深入到户内,连接数00倍08市电力需求侧管理平台配网保护数据交互助力智能电网应用白皮书护通信关联保护通信关O供电局需求响应管理系统配网保护配网保护配网保护配网保护咳定负荷产品生成块负荷产品交易模块核定用日皮书需求响应集成服务公司2企业或负荷控制服务平台企业n回配网保护圉2-2分冇式控制型保护典型拓扑图2-3用电久荷求侧响应示意图(2)来的通信需求(1)业务现状及发展趋势带宽:差动保护带览要求2Mps。①当前现状②2)时延:差动保护要求延时小于10ms,时间同步精度为10us,电流差动保护装置传统需求侧响应对负荷的控制指令在终端与主之间交互,终端樻向之间无数据交所在变电站距离

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  • 基于RSSI定位的matlab仿真
    该资源是基于RSSI测距的定位算法的matlab仿真程序,蛮有用的
    2020-12-06下载
    积分:1
  • 亚普端口扫描工具,黑客必备
    端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描端口扫描
    2020-11-29下载
    积分:1
  • 系统与控制理论中的线性代数 黄琳
    研究生自动控制课程,可能会用到 学双控的同学可以参考一下 经典书籍
    2020-07-04下载
    积分:1
  • PLC图:艾默生制砖机
    【实例简介】PLC图:艾默生制砖机
    2022-01-15 00:31:25下载
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  • 张贤达的《高阶统计量信号处理方法》
    高阶统计量分析方法是一种重要的非高斯信号分析方法,在此上传张贤达的这本书,希望对大家的学习有所帮助专题内容概述高阶统计量的定义、性质和估计155()高阶矩、高阶累积量及其谱·*·····“········““··“·(二)高阶累积量与高阶谱的性质三)高阶累积量与高阶谱的估计…......19、非最小相位系统的辨识21(一)基本问题21(二)MA系统的辨识.25(三)ARMA系统的辨识…135四、谐波恢复42()基本问题42()谐波恢复的高阶累积量方法……………·………43五、空间窄带信号源的波达方向估计()基本问题46(二)基于二阶统计量的DOA估计方法及其不足.147(三)基于高阶统计量的DOA估计方法53、概述高阶统计量( (Higher-order Statistics)是指比二阶统计量更高阶的随机变量或随机过程的统计量。二阶统计量有:〉随机变量(矢量):方差、协方差(相关矩)、二阶矩。随机过程:自相关函数、功率谱、互相关函数、互功率谱、自协方差函数等高阶统计量有:随机变量(矢量):高阶矩( Higher-order Moment),高阶累积量(Higher-order Cumulant)随机过程:高阶矩、高阶累积量、高阶谱( Higher- order Spectra,Polyspectra)。从统计学的角度,对正态分布的随机变量(矢量),用一阶和二阶统计量就可以完备地表示其统计特征。如对一个高斯分布的随机矢量,知道了其数学期望和协方差矩阵,就可以知道它的联合概率密度函数。对一个高斯随机过程,知道了均值和自相关函数(或自协方差函数),就可以知道它的概率结构,即知道它的整个统计特征。但是,对不服从髙斯分布的随机变量(矢量)或随机过程,一阶和二阶统计量不能完备地表示其统计特征。或者说,信息没有全部包含在一二阶统计量中,更高阶的统计量中也包含了大量有用的信息。高阶统计量信号处理方法,就是从非高斯信号的高阶统计量中提取信号的有用信息,特别是从一、二阶统计量中无法提取的信息的方法。从这个角度来说,高阶统计量方法不仅是对基于相关函数或功率谱的随机信号处理方法的重要补充,而且可以为二阶统计量方法无法解决的许多信号处理问题提供手段。可以亳不夸张地说,凡是使用功率谱或相关函数进行过分析与处理,而又未得到满意结果的任何问题,都值得重新试用高阶统计量方法。高阶统计量的概念于1889年提出。高阶统计量的研究始于六十年代初,主要是数学家和统计学家们在做基础理论的研究,以及针对光学、流体动力学、地球物理、信号处理等领域特定问题的应用研究。直到八十年代中、后期,在信号处理和系统理论领域才掀起了高阶统计量方法的研究热潮。标志性的事件有:1. K. S. Lii. m. rosenblatt "Deconvolution and Estimation of TransferFunction phase and Coefficients for non-Gaussian Linear processes AnnStatistcs, Vol, 10, pp. 1195-1208, 1982首次用高阶统计量解决了非最小相位系统的盲辩识问题。2.C.L. Nikias,M.R. Raghuveer的综述文章“ Bispectrum Estimation:ADigital Signal Processing Framework”在Proc.正EE发表,1987July3.1989、1991、1993、1995、1997、1999年举办了六届关于高阶统计量的信号处理专题研讨会(海军研究办公室,NSF, IEEE Control SystemSociety, IEEE ASSP Society, IEEE Geoscience and Remote sensingSociety4. IEEE Trans.onAC1990年1月专辑5. IEEE Trans, on AssP1990年7月专辑。6.J.M. Mendel的综述文章 Tutorial on Higher- Order statistics( Spectra)inSignal Processing and System Theory: Theoretical Results and SomeApplications”.Proc,正E,1991(主要是关于非最小相位系统辨识)。7.C.L. Nikias&A.P. Petropula的专著 Higher-order Spectral Analysis:ANonlinear Processing Framework,由 Prentice-Hall I1993出版。8. Signal Processing,19944月专辑。9. Circuits, Systems, and Signal Processing,1994.6月专辑。高阶统计量方法已在雷达、声纳、通信、海洋学、电磁学、等离子体物理、结晶学、地球物理、生物医学、故障诊断、振动分析、流体动力学等领域的信号处理问题中获得应用。典型的信号处理应用包括系统辨识与时间序列分析建模、自适应估计与滤波、信号重构、信号检测、谐波恢复、图像处理、阵列信号处理、盲反卷积与盲均衡等。在信号处理中使用高阶统计量的主要动机可以归纳成四点1、抑制未知功率谱的加性有色噪声的影响。2、辨识非最小相位系统或重构非最小相位信号。自相关函数或功率谱是相盲的,即不包含信号或系统的相位信息。仅当系统或信号是最小相位时,二阶统计量的方法才能获得正确的结果。相反,高阶统计量既包含了幅度信息,又保留了信号的相位信息,因而可以用来解决非最小相位系统的辨识或非最小相位信号的重构问题。3、提取由于高斯性偏离带来的各种信息对于非高斯信号,其高阶统计量中也包含了大量的信息。对模式识别、信号检测、分类等问题,有可能从高阶统计量获得信号的显著分类特征,4、检测和表征信号中的非线性以及辨识非线性系统。如用来解决非线性引起的二次、三次相位耦合问题。参考资料:1、张贤达,《时间序列分析一高阶统计量方法》,清华大学出版社,1996。2、沈凤麟等,《生物医学随机信号处理》(第9章),中国科学技术大学出版社,1999。3 J M. Mendel. "Tutorial on Higher-order Statistics(Spectra) in SignalProcessing and Systems Theory: Theoretical Results and SomeApplications. Proc. IEEE, Vol. 79, pp. 278-305, 19914, C. L. Nikias A. P, Petropulu. Higher-order Spectral Analysis: ANonlinear Processing Framework. Prentice-Hall. 19935 C L. Nikias J. M. Mendel.Signal Processing with Higher-orderSpectra. IEEE Signal Processing Magazine, Vol 10, July, pp 10-37, 19936 C. L Nikias M. R Raghuveer." Bispectrum Estimation: A DigitalSignal Processing Firamewoork". Proc. IEEE, Vol. 75, pp. 869-891, 19877 P. A. Delaney d. O. Walsh. " A Bibliography of Higher-Order Spectraand Cumulants". IEEE Signal Processing Magazine, Vol 11 July, pp. 61-7019948、J.A. Cadzow.“ Blind Deconvolution via Cumulant Extrema”.IEEESignal Processing Magazine, Vol 13, No 3, pp 24-42, 1996www.ant,uni-bremen.edu.de/hoshome二、高阶统计量的定义、性质和估计(一)高阶矩、高阶累积量及其谱从随机变量→随机矢量→随机过程)1、随机变量的特征函数与累积量定义:设随机变量x具有概率密度fx),其特征函数定义为(s)=f()edx=Eel其中s为特征函数的参数。(可看作八x)的拉普拉斯变换)特征函数Φ(s)只是参数s的函数。对Φ)求k次导数,可得Φ^(s)=Exe因此(O)=E}=m也就是说)在原点阶导数等孩x阶筹k。因此,Φ(s)也称作矩生成函数(又叫第一特征函数)。矩生成函数可以唯一地、完全地确定一个概率分布。这可由矩生成函数唯一性定理阐明:定理:设F(x)和G(x)是具有相同矩生成函数的分布函数,即:e dF (x)= esdG(x)则F(x)=G(x)由矩生成函数可以定义随机变量κ的累积量生成函数(又叫第二特征函数)及累积量。定义:设随机变量x的矩生成函数为Φ(s),则函数H(s)=nΦ(s)称为x的累积量生成函数,而v()在原点的k阶导数dky(s)ds k0称为x的k阶累积量如果将s)和v展开成 Taylor级数,根据以上定义,就会有①(s)=1+m1S+m2S2+…+,,mkS+…k!(2+4+x12cmk!k1也就是说,x的k阶矩和累积量分别是其矩生成函数和累积量生成函数的Taylor级数展开中s项的系数。2、随机矢量的特征函数与累积量定义:令x=[x,x2,…,x是一随机矢量,且s=s,s2,…,sr,则随机矢量x的矩生成函数定义为Φ(S1SES11+2x2+…+Skxkl52为Ex的累积量生成函数定义为(S1,S2,…,Sk)=lnΦ(s1,x的(vy2…,w)阶矩和累积量分别定义为矩生成函数和累积量生成函数的Iayr级数展开中S1S2…S项的函数,即0Φ(S1,s2;…,s)ExVIS"Y(1521512skas1Os2…ask其中vko对v=V2=…=认=1的特殊情况,记随机矢量x的矩和累积量分别为mom(,,cum(Y1X我们下面将用它们来定义随机过程的高阶矩和累积量。3、随机过程的高阶矩和高阶累积量定义:设{x(n)}为k阶平稳随机过程,则该过程的k阶矩定义为ma(z1,z2,…,k-)=mom{x(n),x(n+),…,x(n+xk-1)}而k阶累积量定义为cs(1,z2,…,k-)=cum{x(m),x(nt+),…,x(n+tk1)}根据这一定义,平稳随机过程的k阶矩和k阶累积量实质上就是取x1=x(n),x2=x(n+a),…,x=x(n+k)之后的随机矢量[(n),x(n+z),…,
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