Рекуррентный векторный метод матричных пучков
DOI:
https://doi.org/10.14529/mmp190208Ключевые слова:
метод матричных пучков, рекуррентное оценивание, сингулярное разложение матрицы (SVD), обработка сигналов в кориолисовом массовом расходомере.Аннотация
Метод матричных пучков оценивает параметры входных сигналов, являющихся суммой комплексных экспонент. Метод хорошо работает во многих приложениях (оценка направления прихода сигнала, прогнозирование сигнала во временной области, обработка сигналов кориолисового массового расходомера). Существуют множество модификаций классического метода, например: рекуррентный метод матричных пучков, позволяющий отслеживать параметры сигналов в режиме скользящего окна, и векторный метод, способный оценивать параметры сразу нескольких входных сигналов с одинаковыми полюсами. Подобная задача возникает при оценке параметров измерительных сигналов в кориолисовом массовом расходомере, где пара сигналов с его сенсоров имеет одинаковые частоты для всех мод колебаний. В данной статье представлена новая модификация - рекуррентный векторный метод матричных пучков, который является синтезом двух уже упомянутых методов и позволяет отслеживать параметры нескольких входных сигналов с одинаковыми полюсами в режиме скользящего окна. В статье приведены алгоритмы всех методов и их сравнение с помощью численного моделирования.Библиографические ссылки
Hua Y., Sarkar T.K. Matrix Pencil Method for Estimating Parameters of Exponentially Damped/Undamped Sinusoids in Noise. IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, 1990, vol. 38, no. 5, pp. 814–824. DOI: 10.1109/29.56027
Crow M.L., Singh A. The Matrix Pencil for Power System Modal Extraction. IEEE Transactions on Power Systems, 2005, vol. 20, no. 1, pp. 501–502. DOI: 10.1109/TPWRS.2004.841158
Drissi K.E.K., Poljak D. The Matrix Pencil Method Applied to Smart Monitoring and Radar. Computational Methods and Experimental Measurements XVII, 2016, vol. 59, pp. 13–24. DOI: 10.2495/CMEM150021
Persichkin A., Shpilevoy A. About the Method of Estimating the Parameters of Seismic Signals. IKBU’s Vestnik. Series: Physics, Mathematics, And Technology, 2015, no. 10, pp. 122–125. (in Russian)
Hossein Q., Hojjat A. A Comparative Study of Signal Processing Methods for Structural Health Mnitoring. Journal of Vibroengineering, 2016, vol. 18, no. 4, pp. 2186–2204. DOI: 10.21595/jve.2016.17218
Ibryaeva O., Salov D. Matrix Pencil Method for Coriolis Mass Flow Meter Signal Processing in Two-Phase Flow Conditions. International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, 2017, pp. 1–4. DOI: 10.1109/ICIEAM.2017.8076363
Tombs M., Zhou F., Henry M. Two-Phase Coriolis Mass Flow Metering with High Viscosity Oil. Flow Measurement and Instrumentation, November, 2017, vol. 59, pp. 23–27. DOI: 10.1016/j.flowmeasinst.2017.11.009.
Henry M., Tombs M., Duta M., Zhou F. Two-Phase Flow Metering of Heavy Oil Using a Coriolis Mass Flow Meter: A Case Study. Flow Measurement and Instrumentation, 2006, vol. 17, no. 6, pp. 399–413. DOI: 10.1016/j.flowmeasinst.2006.07.008
Yaqing Tu, Huiyue Yang, Haitao Zhang, Xiangyu Liu. CMF Signal Processing Method Based on Feedback Corrected ANF and Hilbert Transformation. Measurement Science Review, 2014, vol. 14, no. 1, pp. 41–47. DOI: 10.2478/msr-2014-0007
Li Ming, Henry M. Complex Bandpass Filtering for Coriolis Mass Flow Meter Signal Processing. Industrial Electronics Society, 2016, pp. 4952–4957. DOI: 10.1109/IECON.2016.7793040
Ibryaeva O., Semenov A., Henry M. Measurement Validation for ICPS: Matrix Pencil Method for Coriolis Metering with Liquid/Gas Flow. IEEE Industrial Cyber-Physical Systems, 2018, p. 6. DOI: 10.1109/ICPHYS.2018.8390745
Ibryaeva O., Taranenko P. Matrix Pencil Method for Coriolis Metering with Liquid/Gas Flow II: Experimental Results. IEEE Industrial Cyber-Physical Systems, 2018, p. 6. DOI: 10.1109/ICPHYS.2018.8390744
Enrique J., Rio F., Sarkar T.K. Comparison Between the Matrix Pencil Method and the Fourier Transform Technique for High-Resolution Spectral Estimation. Digital Signal Processing, 1996, vol. 6, pp. 108–125. DOI: 10.1006/dspr.1996.0011
Biao Lu, Dong Wei, Evans B.L., Bovik A.C. Improved Matrix Pencil Methods. Conference Record of Thirty-Second Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, 1997, pp. 1433–1437.
Steffens A., Rebentrost P., Marvian I. An Efficient Quantum Algorithm for Spectral Estimation. New Journal of Physics, 2017, vol. 19, pp. 1–14. DOI: 10.1088/1367-2630/aa5e48
Ibryaeva O. Recursive Matrix Pencil Method. 2nd International Ural Conference on Measurements, 2017, p. 6. DOI: 10.1109/URALCON.2017.8120739
Brand M. Fast Low-Rank Modifications of the Thin Singular Value Decomposition. Linear Algebra and Its Applications, 2006, vol. 415, no. 1, pp. 20–30. DOI: 10.1016/j.laa.2005.07.021
Henry M.P., Ibryaeva O.L., Salov D.D., Semenov A.S. Matrix Pencil Method for Estimation of Parameters of Vector Processes. Bulletin of the South Ural State University. Series: Mathematical Modelling, Programming and Computer Software, 2017, vol. 10, no. 4, pp. 92–104. DOI: 10.14529/mmp170409
Yilmazer N., Ari S., Sarkar T.K. Multiple Snapshot Direct Data Domain Approach and ESPRIT Method for Direction of Arrival Estimation. Digital Signal Processing, 2018, pp. 561–567. DOI: 10.1016/j.dsp.2007.07.004
Henry M., Leach F., Davy M., Bushuev O. The Prism: Efficient Signal Processing for the Internet of Things. IEEE Industrial Electronics Magazine, 2017, pp. 22–32. DOI: 10.1109/MIE.2017.2760108
Henry M. An Introduction to Prism Signal Processing Applied to Sensor Validation. Measurement Techniques, 2018, pp. 1233–1237. DOI: 10.1007/s11018-018-1345-1
