[发明专利]基于STFT时频分析的辐射源筛选和定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于STFT时频分析的辐射源筛选和定位方法，属于电磁兼容技术领域。

背景技术

近年来，随着大量电力电子设备或系统不断涌现，辐射EMI噪声在空间场上叠加，会影响自身和周围电子设备的正常运行，依据GB 9254，辐射EMI噪声的测试频段为30MHz至1GHz。因此对电子设备电磁辐射噪声源的识别和诊断成为了EMI故障分析中最大的挑战。

辐射噪声问题研究通常包括辐射源识别、预估和抑制三个方面。辐射源识别是指对辐射源特征、机理、位置等信息的获取与判定；辐射源预估是指不通过标准检测，对设备可能产生的最大辐射噪声进行估计；辐射源抑制是指用于降低辐射噪声的措施。其中，辐射噪声抑制是根本目的，辐射源预估是判断准则，而辐射源识别则是前提条件和理论依据。此外，作为一次辐射源的电路器件高频噪声，通过共模/差模辐射在空间引起辐射电磁场，产生二次辐射源，相互叠加后将引起严重的辐射噪声。由于辐射源数量较多，相互叠加、耦合情况显著，且具有强非线性特征，因此，辐射源溯源研究显得尤其重要，也较为困难。

现有的辐射电磁干扰诊断方法存在多处不足，例如无法诊断被测电路的辐射机理，实际情况难以满足测试环境要求，分析方法较为复杂，数据量大。鉴此，本发明提出了一种基于STFT时频分析的辐射源筛选和定位方法，能够判断偶极子产生辐射电磁干扰噪声。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，在于克服现有技术存在的缺陷，不再是按照传统的凭经验整改法，而是通过找到引起辐射超标的相应器件，快速有效的抑制设备的超标噪声。

实际中的辐射电磁噪声是非平稳的信号，电子设备中的信号是多个辐射源产生的辐射噪声信号在空间场上的叠加，这种信号的频谱特性随时间的变化而变化。短时快速傅里叶变换(STFT)是研究非平稳信号使用最广泛的一种方法，这种变换的基本思想是用一个随时间滑动的分析窗对非平稳信号进行加窗截断，将非平稳信号分解成一系列近似平稳的短时信号，然后用傅里叶变换理论分析各路短时平稳信号的频谱。在辐射电磁噪声诊断应用中，将STFT应用于EUT的辐射噪声测量结果分析，结合独立分量分析ICA算法，分析提取出引起辐射超标信号的特征。

本发明提出了一种基于STFT时频分析的辐射源筛选和定位方法，其步骤是：

第一步：对被测设备用M个磁场探头进行近场测试，通过示波器测得M组被测设备的近 场时域信号，将这M组时域信号数据导出，将M组观测信号x_i(t)构成列向量x(t)＝[x₁(t),...,x_M(t)]^T，i＝1,2,...,M；其中探头个数M取决于源信号数N，M≥N；

第二步：对观测信号x(t)进行独立分量分析：

设源信号是由N组独立的信号s₁(t),...,s_N(t)组成的，即s(t)＝[s₁(t),...,s_N(t)]^T，观测信号与源信号之间的关系为x(t)＝As(t)，其中A为混合矩阵；独立分量分析即要在A、s(t)未知的条件下，根据观察信号x(t)，通过衡量变量的独立性准则的目标函数寻找出分离矩阵W，从而求得s(t)的最大估计；设输出的分离信号为y(t)＝[y₁(t),...,y_N(t)]，则有

y_N(t)＝W_N×Mx_M(t)＝W_N×MA_M×Ns_N(t)＝s_N(t)   (1) 

其中，y(t)是源信号s(t)的一个最大估计，且各分离信号y_i(t)之间尽可能的相互独立；在这个模型中，一般取源信号数M与观察信号数N相同；

首先，对观测信号x(t)进行白化预处理，使用主分量分析方法去除各信号源之间的相关性，使之不相关，即寻找一个线性变换R₀，使得变换后的R₀x(t)为白化向量，R₀可由式(2)得到，令观测信号x(t)的协方法矩阵C_x＝E[xx^T]，A＝diag[d1...dn]是以C_x的特征值为对角元素的对角矩阵，U为C_x的特征向量矩阵，则