一种信道信息损失讨论的计算方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种信道信息损失讨论的计算方法及系统，所述计算方法包括以下步骤：建立线性离散系统MIL的信源信道模型；依据信源信道模型建立MIL的动态状态估计模型，包括各时刻量测噪声的相关性和量测噪声的概率分布类型。本发明专利技术在实际运用中，结合线性离散系统的性质及一些基本假设，将已有的MIL状态估计模型进行简化，从信道信息损失方面进行讨论，并给出了常见多断面状态估计与MIL动态状态估计之间的关系，首先建立线性离散系统的信源信道模型，从而建立了MIL动态状态估计模型。从而建立了MIL动态状态估计模型。从而建立了MIL动态状态估计模型。

【技术实现步骤摘要】
一种信道信息损失讨论的计算方法及系统


[0001]本专利技术属于信道信息损失领域，特别涉及一种信道信息损失讨论的计算方法及系统。

技术介绍

[0002]状态估计是能量管理系统的基础和核心。在电力系统领域，状态估计在电网的安全运行中占据基础性地位，加权最小二乘法(weighted least square，WLS)、加权最小绝对值法(weighted least absolute value，WLAV)等方法已得到了深入的研究和广泛的应用。在综合能源系统领域，状态估计的研究也已得到了广泛的关注。部分文献基于WLS方法，分别建立了电
‑
热耦合系统、电
‑
气耦合系统的静态状态估计模型，还有部分文献则进一步分别建立了基于WLAV方法的电
‑
热耦合系统状态估计模型、电
‑
气耦合系统状态估计模型。上述模型均假设热网、天然气网工作在稳态，采用单一断面进行估计。
[0003]然而，实际的热网、气网中存在动态调节过程，动态特性不可忽略。现有技术提出了考虑热网动态过程的电热耦合系统状态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信道信息损失讨论的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：建立线性离散系统MIL的信源信道模型；依据信源信道模型建立MIL的动态状态估计模型，包括各时刻量测噪声的相关性和量测噪声的概率分布类型。2.根据权利要求1所述的信道信息损失讨论的计算方法，其特征在于，所述各时刻量测噪声的相关性包括各时间段的量测噪声满足马尔可夫性模型、有色量测噪声模型和各时间段的量测噪声相互独立模型。3.根据权利要求1或2所述的信道信息损失讨论的计算方法，其特征在于，所述量测噪声的概率分布类型包括高斯噪声模型和拉普拉斯噪声模型。4.根据权利要求3所述的信道信息损失讨论的计算方法，其特征在于，所述信源信道模型考虑一个线性离散系统，则有：其中，分别为系统的状态量、外部干扰、真实输出、量测量，为量测噪声；定义初始时刻t0到当前时刻t
n
的离散时间参数集合为T＝{t0,t1,
…
,t
n
}，并记{x
n
}＝x0,x1,
…
,x
n
、{ξ
n
}＝ξ0,
…
,ξ
n
、{z
n
}＝z0,
…
,z
n
、{v
n
}＝v0,
…
,v
n
分别为对应时刻状态量、外部干扰、量测量和量测真值的集合；{η
n
}＝η0,
…
,η
n
为对应时刻量测噪声的集合；所述线性离散系统的信源为{u
n
}＝u0,u1,
…
,u
n
，所述信源为决定线性离散系统量测真值的各时刻未知量的最小集合，信道为信源产生量测值的过程，其中：为便于后面建立信息损失模型，定义向量：则对于T内的所有时刻，有：其中，G、H的取值如下所示：
H＝diag{C0,
…
,C
n
}量测噪声Λ
n
与U
n
相互独立，则由式(1.4)有f(U
n
|Z
n
)＝f(Z
n
‑
H
·
G
·
U
n
)＝f(Λ
n
)
ꢀꢀꢀꢀ
(1.5)此时，信道信息损失可以表示如下：对于量测噪声向量Λ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙宏斌，潘昭光，王彬，郭庆来，尹冠雄，
申请(专利权)人：北京清源智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：