一种相干噪声自适应滤波方法及系统与流程

本发明涉及相干噪声自适应滤波领域，特别是涉及一种相干噪声自适应滤波方法及系统。

背景技术：

随着智能电网的发展，家庭用电负荷的分析变得越来越重要。通过用电负荷的分析，家庭用户可以及时获得每个电器的用电信息，以及电费的精细化清单；电力部门可以获得更详尽的用户用电信息，并可以提高用电负荷预测的准确度，为电力部门提供统筹规划的依据；同时，利用每个电器的用电信息，可获知用户的用电行为，这对于家庭能耗评估和节能策略的研究具有指导意义。

电气设备的开关事件检测是其中最重要的环节，最初的事件检测以有功功率p的变化值δp作为事件检测的判断依据，方便且直观。因为任何一个用电设备的运行状态发生变化，其所消耗的功率值也必然发生改变，并且该改变也将会在所有电器所消耗的总功率中体现出来。这种方法除了需要设置功率变化值的合理阈值，还需要解决事件检测方法在实际应用中存在的问题，例如：某些电器启动时刻的瞬时功率值会出现较大的尖峰(例如，马达启动电流远大于额定电流)，会造成电器稳态功率变化值不准确，从而影响对开关事件的判断，这种尖峰其实就是脉冲噪声；而且不同家用电器的暂态过程或长或短(脉冲噪声的持续时间和发生频率相差较大)，因此功率变化值的确定变得较为困难；由于电能质量的变化(如电压突降)有功功率会出现突变的情况，这样很可能会出现误判。因此，开关事件检测过程中，对功率信号进行滤波是很重要的一步，常用的消除背景噪声的方法是低通滤波器。

低通滤波器可以有效地滤波背景噪声，并能在一定程度上保持信号的突变性，鉴于信号突变点(功率发生跳变的地方)对于确定开关事件的重要性，通常希望滤波器不要改变功率信号的突变性，但由于低通滤波器可以让低频信号通过，频率最低的信号是常数(即不随时间变化而变化的信号，为0赫兹)，而突变信号包含了从零到无穷大赫兹的所有信号，并且高频占据了信号能量的大部分，低通滤波器滤波了高频信号，剩下的是以零赫兹信号为代表的低频信号，信号的连续性非常强，使得突变点变得模糊，因此，低通滤波器无法保持功率信号中的突变点，低通滤波器会使得突变点不再陡峭，变得光滑，使得突变时间(对应于开关事件的发生时间)难以确定，从而导致对功率信号中的脉冲噪声检测精度低，功率信号中的相干噪声滤波精准度低的问题。

为了解决相干噪声滤波精准度低的问题，通常可以采用相干噪声滤波器来消除噪声，既可以保持突变点，又可以精确对相干噪声进行滤波，但是这类滤波器中的参数往往是固定的，无法随着功率信号和噪声的变化而变化，自适应能力差，得不到最佳的滤波效果。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种相干噪声自适应滤波方法及系统，以解决相干噪声滤波器在对相干噪声滤波时的自适应能力差的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种相干噪声自适应滤波方法，包括：

获取实测功率信号参数；所述实测功率信号参数包括实测功率信号序列以及实测功率信号序列长度n；所述实测功率信号序列包括多个实测功率信号，所述实测功率信号为含有噪声的功率信号，n为所述实测功率信号的序号，n≥1；

从所述实测功率信号序列的第一个实测功率信号开始，采用迭代算法选取l个功率信号确定功率矢量；其中，l<n；所述功率矢量为第一功率矢量或第二功率矢量；

根据所述功率矢量确定历史背景噪声；

根据所述实测功率信号序列内确定离散的功率信号；

根据所述离散的功率信号确定相干噪声自适应滤波器的归一化步长；所述归一化步长随所述离散的功率信号的变化而变化；

根据所述历史背景噪声确定所述相干噪声自适应滤波器的规则化参数以及滤波器阶数；

利用极小化信号方差的优化准则，根据所述历史背景噪声确定所述相干噪声滤波器的权重；

获取待滤波实测功率信号的功率以及序号；

根据所述历史背景噪声、所述归一化步长、规则化参数、滤波器阶数、所述权重、所述待滤波实测功率信号的功率以及序号，滤波所述待滤波实测功率信号的背景噪声，确定无噪声的功率信号。

可选的，所述根据所述功率矢量确定历史背景噪声，具体包括：

获取所述实测功率信号的功率；

根据所述功率矢量确定平均功率；

根据所述实测功率信号的功率以及所述平均功率确定历史背景噪声。

可选的，所述从所述实测功率信号序列的第一个功率信号开始，采用迭代算法选取l个功率信号确定功率矢量，具体包括：

从所述实测功率信号序列的第一个功率信号开始，获取所述实测功率信号序列的当前序号j；j≥0；

初始化所述当前序号，并判断所述当前序号是否小于n-1，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示为所述当前序号小于n-1，确定所述功率信号的数量l为所述当前序号，并获取从第一个功率信号开始至所述当前序号的实测功率信号作为第一功率矢量；

若所述第一判断结果表示为所述当前序号不小于n-1，确定第一个功率信号开始至所述当前序号的实测功率信号的背景噪声的均值以及方差；

根据所述均值以及所述方差确定第二功率矢量。

可选的，所述根据所述离散的功率信号确定相干噪声自适应滤波器的归一化步长；所述归一化步长随所述离散的功率信号的变化而变化，具体包括：

对所述离散的功率信号进行希尔伯特变换，得到变换后的功率；

根据所述离散后的功率信号以及所述变换后的功率确定瞬时相位；

根据所述瞬时相位确定瞬时频率；

获取所述瞬时频率的最大瞬时频率以及最小瞬时频率；

根据所述瞬时频率、所述最大瞬时频率以及所述最小瞬时频率确定相干噪声自适应滤波器的归一化步长。

可选的，所述根据所述历史背景噪声、所述滤波参数、所述权重、所述待滤波实测功率信号的功率以及序号，滤波所述待滤波实测功率信号的背景噪声，确定无噪声的功率信号，具体包括：

判断所述待滤波实测功率信号的序号是否大于n，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果表示为所述待滤波实测功率信号的序号不大于n，判断所述待滤波实测功率信号的序号是否小于l-1，得到第三判断结果；

若所述第三判断结果表示为所述待滤波实测功率信号的序号小于l-1，根据公式确定无噪声的功率信号，其中，v(n)为背景噪声，n为所述待滤波实测功率信号的序号，p(n+1)为序号为n+1的实测功率信号的功率，ω(n)序号为n+1的实测功率信号的权重，β为归一化步长，e(n+1)为序号为n+1时实测值与预测值之间的误差，ω(n+1)为序号为n+1时的实测功率信号的权重，用于预测序号为n+1时的背景噪声，t为功率数据的采样间隔，s(n+1)为序号为n+1的实测功率信号的无噪声的功率信号；

若所述第三判断结果表示为所述待滤波实测功率信号的序号不小于l-1，根据公式确定无噪声的功率信号。

一种相干噪声滤波系统，包括：

实测功率信号参数获取模块，用于获取实测功率信号参数；所述实测功率信号参数包括实测功率信号序列以及实测功率信号序列长度n；所述实测功率信号序列包括多个实测功率信号，所述实测功率信号为含有噪声的功率信号，n为所述实测功率信号的序号，n≥1；

功率矢量确定模块，用于从所述实测功率信号序列的第一个实测功率信号开始，采用迭代算法选取l个功率信号确定功率矢量；其中，l<n；所述功率矢量为第一功率矢量或第二功率矢量；

历史背景噪声确定模块，用于根据所述功率矢量确定历史背景噪声；

离散的功率信号确定模块，用于根据所述实测功率信号序列内确定离散的功率信号；

归一化步长确定模块，用于根据所述离散的功率信号确定相干噪声自适应滤波器的归一化步长；所述归一化步长随所述离散的功率信号的变化而变化；

规则化参数以及滤波器阶数确定模块，用于根据所述历史背景噪声确定所述相干噪声自适应滤波器的规则化参数以及滤波器阶数；

权重确定模块，用于利用极小化信号方差的优化准则，根据所述历史背景噪声确定所述相干噪声滤波器的权重；

功率以及序号获取模块，用于获取待滤波实测功率信号的功率以及序号；

无噪声的功率信号确定模块，用于根据所述历史背景噪声、所述滤波参数、所述权重、所述待滤波实测功率信号的功率以及序号，滤波所述待滤波实测功率信号的背景噪声，确定无噪声的功率信号。

可选的，所述历史背景噪声确定模块具体包括：

功率获取单元，用于获取所述实测功率信号的功率；

平均功率确定单元，用于根据所述功率矢量确定平均功率；

历史背景噪声确定单元，用于根据所述实测功率信号的功率以及所述平均功率确定历史背景噪声。

可选的，所述功率矢量确定模块具体包括：

当前序号获取单元，用于从所述实测功率信号序列的第一个功率信号开始，获取所述实测功率信号序列的当前序号j；j≥0；

第一判断单元，用于初始化所述当前序号，并判断所述当前序号是否小于n-1，得到第一判断结果；

第一功率矢量获取单元，用于若所述第一判断结果表示为所述当前序号小于n-1，确定所述功率信号的数量l为所述当前序号，并获取从第一个功率信号开始至所述当前序号的实测功率信号作为第一功率矢量；

均值及方差确定单元，用于若所述第一判断结果表示为所述当前序号不小于n-1，确定第一个功率信号开始至所述当前序号的实测功率信号的背景噪声的均值以及方差；

第二功率矢量确定单元，用于根据所述均值以及所述方差确定第二功率矢量。

可选的，所述归一化步长确定模块具体包括：

希尔伯特变换单元，用于对所述离散的功率信号进行希尔伯特变换，得到变换后的功率；

瞬时相位确定单元，用于根据所述离散后的功率信号以及所述变换后的功率确定瞬时相位；

瞬时频率确定单元，用于根据所述瞬时相位确定瞬时频率；

最大瞬时频率以及最小瞬时频率获取单元，用于获取所述瞬时频率的最大瞬时频率以及最小瞬时频率；

归一化步长确定单元，用于根据所述瞬时频率、所述最大瞬时频率以及所述最小瞬时频率确定相干噪声自适应滤波器的归一化步长。

可选的，所述无噪声的功率信号确定模块具体包括：

第二判断单元，用于判断所述待滤波实测功率信号的序号是否大于n，得到第二判断结果；

第三判断单元，用于若所述第二判断结果表示为所述待滤波实测功率信号的序号不大于n，判断所述待滤波实测功率信号的序号是否小于l-1，得到第三判断结果；

第一无噪声的功率信号确定单元，用于若所述第三判断结果表示为所述待滤波实测功率信号的序号小于l-1，根据公式确定无噪声的功率信号，其中，v(n)为背景噪声，n为所述待滤波实测功率信号的序号，p(n+1)为序号为n+1的实测功率信号的功率，ω(n)序号为n的实测功率信号的权重，β(n)为归一化步长，e(n+1)为序号为n+1时实测值与预测值之间的误差，ω(n+1)为序号为n+1时的实测功率信号的权重，用于预测序号为n+1时的背景噪声，t为功率数据的采样间隔，s(n+1)为序号为n+1的实测功率信号的无噪声的功率信号；

第二无噪声的功率信号确定单元，用于若所述第三判断结果表示为所述待滤波实测功率信号的序号不小于l-1，根据公式确定无噪声的功率信号。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：：本发明提出了一种相干噪声自适应滤波方法及系统，根据所述离散的功率信号确定相干噪声自适应滤波器的归一化步长；所述归一化步长随所述离散的功率信号的变化而变化，所述归一化步长跟踪功率信号(包含了噪声)的频率变化，由于在理想情况下，功率信号是一条直线，即为常数，因此，当功率信号频率增大时，噪声较强，滤波的步长就会变小，以便能以更高的精度处理信号，从而能够得到一种采用本发明所提供的相干噪声自适应滤波方法及系统的相干噪声自适应滤波器，提高对相干噪声滤波的自适应能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的相干噪声自适应滤波方法流程图；

图2为本发明所提供的选取l个功率信号确定功率矢量的方法流程图；

图3为采用本发明所提供的滤波方法的相干噪声自适应滤波器在应用中的方法流程图；

图4为本发明所提供的相干噪声自适应滤波系统结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种相干噪声自适应滤波方法及系统，能够提高相干噪声滤波器的自适应能力。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明所提供的相干噪声自适应滤波方法流程图，如图1所示，一种相干噪声自适应滤波方法，包括：

步骤101：获取实测功率信号参数；所述实测功率信号参数包括实测功率信号序列以及实测功率信号序列长度n；所述实测功率信号序列包括多个实测功率信号，所述实测功率信号为含有噪声的功率信号，n为所述实测功率信号的序号，n≥1。

步骤102：从所述实测功率信号序列的第一个实测功率信号开始，采用迭代算法选取l个功率信号确定功率矢量；其中，l<n；所述功率矢量为第一功率矢量或第二功率矢量。

所述步骤102具体操作步骤如图2所示：

1)输入实测的功率信号序列p1,p2,…,pn,n为功率信号序列的长度。

2)从第一个功率信号开始迭代，设当前功率信号的序号为j；

确定所需功率信号序列p＝[p1,p2,…,pj]；

计算背景噪声的均值：

计算背景噪声的方差：

若σj²＝[v(j)-m]²≥10σ²，则迭代结束，所要求取的l为：l＝j；

若σj²＝[v(j)-m]²＜10σ²，则继续迭代，j＝j+1，返回确定所需功率信号序列的步骤；

若j＝n-1时，σj²＝[v(j)-m]²＜10σ²，则l＝n，迭代结束。

其中，m为背景噪声的均值，σ²为背景噪声的方差，σj²为序号为j时的背景噪声的方差，i为实测功率信号的序号，v(i)为序号为i的实测功率信号的背景噪声，v(j)为序号为j的实测功率信号的背景噪声。

步骤103：根据所述功率矢量确定历史背景噪声。

步骤104：根据所述实测功率信号序列内确定离散的功率信号。

步骤105：根据所述离散的功率信号确定相干噪声自适应滤波器的归一化步长；所述归一化步长随所述离散的功率信号的变化而变化。

归一化步长求取过程如下：

对离散的功率信号pn,n＝1,2,…,n，求其希尔伯特变换其中运算符*表示离散卷积。

确定分析信号的瞬时相位其中

确定分析信号zn的瞬时频率fn：l＝1,2,…,n-1，其中，ts为功率信号的采样周期。

确定瞬时频率的最大值fmax和最小值fmin：

确定归一化步长β(n)：n＝1,2,…,n-1。

步骤106：根据所述历史背景噪声确定所述相干噪声自适应滤波器的规则化参数以及滤波器阶数。

规则化参数为ε，滤波器阶数l为步骤102中l；归一化步长为β，0≤β≤2。

步骤107：利用极小化信号方差的优化准则，根据所述历史背景噪声确定所述相干噪声滤波器的权重。

步骤108：获取待滤波实测功率信号的功率以及序号。

步骤109：根据所述历史背景噪声、所述归一化步长、规则化参数、滤波器阶数、所述权重、所述待滤波实测功率信号的功率以及序号，滤波所述待滤波实测功率信号的背景噪声，确定无噪声的功率信号。

求取相干噪声滤波器的权重ω(n)＝[ω1(n),ω2(n),…,ωl(n)]及滤波器输出s(n)：

1)初始化权重ω(0)：ω(0)＝[0，0，…，0]；

2)迭代计算。

根据滤波器阶数l分为两种情况：

第一情况：当n＝0，1,2,…,l-1时，

第二情况：当n＝l,l+1,…,n-1时，

通过考虑上述两种情况，最后得到消除了相干噪声的真实功率信号s(1),s(2),…,s(n)。

图3为采用本发明所提供的滤波方法的相干噪声自适应滤波器在应用中的方法流程图，如图3所示，β(n)会随时间变化而变化，β为常数，不变化；因此采用β(n)跟踪功率信号(包含了噪声)的频率变化，当功率信号频率增大时，说明噪声较强，滤波的步长就会变小，以便能以更高的精度处理信号，从而提高相干噪声滤波器的自适应能力。

图4为本发明所提供的相干噪声滤波系统结构图，如图4所示，一种相干噪声滤波系统，包括：

实测功率信号参数获取模块401，用于获取实测功率信号参数；所述实测功率信号参数包括实测功率信号序列以及实测功率信号序列长度n；所述实测功率信号序列包括多个实测功率信号，所述实测功率信号为含有噪声的功率信号，n为所述实测功率信号的序号，n≥1。

功率矢量确定模块402，用于从所述实测功率信号序列的第一个实测功率信号开始，采用迭代算法选取l个功率信号确定功率矢量；其中，l<n；所述功率矢量为第一功率矢量或第二功率矢量。

所述功率矢量确定模块402具体包括：当前序号获取单元，用于从所述实测功率信号序列的第一个功率信号开始，获取所述实测功率信号序列的当前序号j；j≥0；第一判断单元，用于初始化所述当前序号，并判断所述当前序号是否小于n-1，得到第一判断结果；第一功率矢量获取单元，用于若所述第一判断结果表示为所述当前序号小于n-1，确定所述功率信号的数量l为所述当前序号，并获取从第一个功率信号开始至所述当前序号的实测功率信号作为第一功率矢量；均值及方差确定单元，用于若所述第一判断结果表示为所述当前序号不小于n-1，确定第一个功率信号开始至所述当前序号的实测功率信号的背景噪声的均值以及方差；第二功率矢量确定单元，用于根据所述均值以及所述方差确定第二功率矢量。

历史背景噪声确定模块403，用于根据所述功率矢量确定历史背景噪声。

所述历史背景噪声确定模块403具体包括：功率获取单元，用于获取所述实测功率信号的功率；平均功率确定单元，用于根据所述功率矢量确定平均功率；历史背景噪声确定单元，用于根据所述实测功率信号的功率以及所述平均功率确定历史背景噪声。

离散的功率信号确定模块404，用于根据所述实测功率信号序列内确定离散的功率信号。

归一化步长确定模块405，用于根据所述离散的功率信号确定相干噪声自适应滤波器的归一化步长；所述归一化步长随所述离散的功率信号的变化而变化。

所述归一化步长确定模块405具体包括：希尔伯特变换单元，用于对所述离散的功率信号进行希尔伯特变换，得到变换后的功率；瞬时相位确定单元，用于根据所述离散后的功率信号以及所述变换后的功率确定瞬时相位；瞬时频率确定单元，用于根据所述瞬时相位确定瞬时频率；最大瞬时频率以及最小瞬时频率获取单元，用于获取所述瞬时频率的最大瞬时频率以及最小瞬时频率；归一化步长确定单元，用于根据所述瞬时频率、所述最大瞬时频率以及所述最小瞬时频率确定相干噪声自适应滤波器的归一化步长。

规则化参数以及滤波器阶数确定模块406，用于根据所述历史背景噪声确定所述相干噪声自适应滤波器的规则化参数以及滤波器阶数。

权重确定模块407，用于利用极小化信号方差的优化准则，根据所述历史背景噪声确定所述相干噪声滤波器的权重。

功率以及序号获取模块408，用于获取待滤波实测功率信号的功率以及序号。

无噪声的功率信号确定模块409，用于根据所述历史背景噪声、所述滤波参数、所述权重、所述待滤波实测功率信号的功率以及序号，滤波所述待滤波实测功率信号的背景噪声，确定无噪声的功率信号。

所述无噪声的功率信号确定模块409具体包括：第二判断单元，用于判断所述待滤波实测功率信号的序号是否大于n，得到第二判断结果；第三判断单元，用于若所述第二判断结果表示为所述待滤波实测功率信号的序号不大于n，判断所述待滤波实测功率信号的序号是否小于l-1，得到第三判断结果；第一无噪声的功率信号确定单元，用于若所述第三判断结果表示为所述待滤波实测功率信号的序号小于l-1，根据公式确定无噪声的功率信号，其中，v(n)为背景噪声，n为所述待滤波实测功率信号的序号，p(n+1)为序号为n+1的实测功率信号的功率，ω(n)序号为n的实测功率信号的权重，β(n)为归一化步长，e(n+1)为序号为n+1时实测值与预测值之间的误差，ω(n+1)为序号为n+1时的实测功率信号的权重，用于预测序号为n+1时的背景噪声，t为功率数据的采样间隔，s(n+1)为序号为n+1的实测功率信号的无噪声的功率信号；第二无噪声的功率信号确定单元，用于若所述第三判断结果表示为所述待滤波实测功率信号的序号不小于l-1，根据公式确定无噪声的功率信号。

尽管现在已有的低通滤波器和相干噪声滤波器可以有效地滤波噪声，并能在一定程度上保持信号的突变性。但是，鉴于信号突变点(功率发生跳变的地方)对于确定开关事件的重要性，希望滤波器不要改变功率信号的突变性，但是低通滤波器和普通的相干噪声滤波器往往做不到这一点，滤波结果会使得突变点不再陡峭，变得光滑，使得突变时间(对应于开关事件的发生时间)难以确定。

功率信号中的背景噪声具有较强的相干性，因为背景噪声是由于负载的运行状态造成的，来自于同一个负载的噪声的相干性较强。基于功率信号中噪声的相干性，本专利提出一种新的自适应滤波器。滤波器采用迭代算法，根据l个历史时刻的噪声，利用极小化信号方差的优化准则求取滤波器权重，这样所得到的滤波结果具有最小化的方差，可以有效地克服低通滤波器的缺点，既能消除背景噪声的影响，也可以更好地保持功率信号中的突变点；同时，迭代过程中所使用的归一化步长，与信号的变化程度(瞬时频率越大，说明信号变化越快，说明受高频噪声的影响越大)有关，当瞬时频率较大时，归一化步长较小，可以更好地跟踪信号；当瞬时频率较小时，说明信号的变化程度较小，此时噪声的影响较小，归一化步长变大，计算就会更快；因此，将本发明所提出相干噪声自适应滤波方法及系统应用于相干噪声滤波器，形成相干噪声自适应滤波器，既能取得较好的滤波效果，同时计算速度也较快，提高相干噪声滤波器的自适应能力。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。