华北电力大学教授研发出智能信号处理系统:信号分析与处理技术的新突破
如何发掘深藏地下的石油矿藏,又如何调度需求万变的电力能源?这些让石油勘探行业和电力行业的专业人员都颇感困扰的问题,在华北电力大学翟明岳多年的研究下取得了重大突破。近日,翟岳明教授向记者展示了由他研发
这些情况导致的结果就是远端收集到的宽带电力线通信信号不完整或出现干扰。针对这些特点,SSP软件中有专门的模块分析与处理宽带电力线通信系统中的脉冲噪声、多径干扰、信道估计和信号重建等问题。
除此之外,翟明岳所带领的研究小组深入细致地研究了我国低压输电网高频信号传输特性,并利用多导体传输线理论建立了一整套宽带电力线通信信号传输模型,彻底解决了宽带电力线通信信号的功率计算问题,为宽带电力线通信系统物理层技术的开发与网络规划提供了重要的参考依据,而这一研究成果也成为SSP软件中的一个功能模块。
SSP背后的技术突破
为什么SSP软件能够在众多商业软件中独辟蹊径呢?翟明岳道出了深藏在信号处理背后的玄机。
经过前期对信号处理领域多年的持续研究,翟明岳发现,无论是石油勘探行业的地震勘探信号,还是智能电网中的宽带电力线通信信号都具有一个共同特点——自相似性。何谓自相似性?翟明岳指出,一个物体的局部和整体完全或几乎相似,就认为它有自相似性。最简单的例子,一条直线状的信号就具有自相似性。不管是5厘米长的直线,还是1000米长的直线信号,它们的形状都是一样的,这就是自相似性的最好体现。
2008年,翟明岳在著名的加州大学伯克利分校访学期间,决定针对石油勘探行业和电力行业的需求研发一套信号处理系统。根据信号的自相似性,翟明岳提出用“分形(Fractal)”来描述和研究地震勘探信号和宽带电力线通信信号。分形理论最早是由美籍数学家芒德勃罗(B.B.Mandelbrot)首先提出的。分形理论指出,一个粗糙或零碎的几何形状,可以分成多个部分,且每一部分都(至少近似地)是整体缩小后的形状,即具有自相似的性质。
有了分形理论的支撑还不够,因为它只是表示信号具有分形的特征,但是如何利用信号的自相似性来处理和分析信号呢?翟明岳表示,最难的是把信号规律抽象为一套数学模型即建模。而在此之前,还没有人成功地把分形理论直接应用在信号处理中。
最终,翟明岳研究出一套基于迭代函数系统的信号处理新方法。翟明岳发现,具有自相似性的信号会表现出一些特征参数,这些参数有助于构建信号的数学模型。而这套数学模型可以快速地将目标信号从噪声中分离出来。有了这套信号处理的数学模型之后,翟明岳就像获得了一个信号的“标准控件库”,可以轻松地完成对信号的监测、去噪、恢复和预测。
责任编辑:叶雨田
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