警告！！！ 该模拟不使用实际的PV，电池和DG模型。 它是仿真的基础。 这些模型需要通过阅读研究论文来正确实施。 在显示能源管理系统的工作方式时也很有用。

在[1]中，通过迭代最小化（SLIM）方法进行的稀疏学习已被证明在MIMO雷达模型的高分辨率成像中是有效的。 但是，那里的回声模型是直接根据离散形式导出的。 成像空间的先前网格化以及所有散射体都精确位于网格上的假设。 因此，这里我们将回波模型推广到任意位置散射体的连续形式。 通过比较两个模型，我们首先指出了先前模型中的一个推导错误。 然后，我们分析了先前模型和SLIM方法在何种程度上会受到离网散射体的范围和角度偏差的影响。 根据我们的分析，由于先前模型中的采样间隔和离散距离仓的大小是根据传输的子脉冲的持续时间设计的，因此距离偏差对成像性能没有重大影响。 但是，角度偏差可能导致基矩阵不匹配，从而严重影响SLIM的重建结果。 因此，提出了一种基于自更新的SLIM（SUB-SLIM）方法，通过交替稀疏成像和自适应细化角箱来处理偏角网格散射体。 数值结果说明了我们的方法和相关分析的有效性。

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在并网逆变器系统中,通常依靠锁相环获取电网电压的相位信息以确保并网电流与电网电压实现同步。本文以基于二阶广义积分锁相环（SOGI-PLL）的单相LCL型并网逆变器为例,基于电网阻抗对系统的影响,分析SOGI-PLL的小信号模型和基于阻抗稳定性判据的并网逆变器数学模型。结合伯德图和奈奎斯特曲线图,分析SOGI-PLL中PI调节器的各参数单独变化对并网系统稳定性的影响,提出一种基于稳定性的锁相环参数优化方法。在Simulink中搭建单相LCL型并网逆变器仿真模型,通过仿真验证了理论分析的正确性。

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