基于多层次神经网络与多点位的核电站高压开关设备无线测温方法

光线条件、视角和拍摄距离等因素影响下,温感成像质量较差,且数据泄露或被篡改的风险较大,高压开关设备温度信息存在偏差或不稳定线性,导致无线测温过程的温度拟合增益系数较低。为此,提出基于多层次神经网络与多点位的核电站高压开关设备无线测温方法。通过放射性结构的拍摄点位布设方案,获取温感图像,并对其进行灰度阈值分割处理;采用领域平均法,结合多点位需求,对获取到的二值温感图像进行平滑处理,并构建多层次神经网络,将二值温感图像作为输入,通过卷积层以及激活函数,增强其非线性映射能力,分析与计算具有平滑期望值的无线测温结果即设备表面的温度值预测值。实验结果表明,该方法应用后,测温结果的温度拟合增益系数更高,具备更为理想的测温精度,为核电站高压开关设备的无线测温提供了准确、可靠的技术支持。

适合于HC-MAC协议的感知信道动态预留算法

摘要针对基于HC—MAC协议的认知无线电系统提出了一种感知信道动态预留算法，以解决系统用户较多时可用频谱不能被充分利用的问题。该算法通过在感知开始前为认知用户预留一些信道，使得认知用户可以同时感知信道，从而减少了认知用户等待感知可用信道的时间，提高了频谱利用率。为了使该算法更具实用性，根据实时类业务和尽力服务类业务两类常见业务的不同特点，分别设计了相应的基于用户满意度的感知信道动态预留算法。仿真结果表明，上述算法在满足不同业务类型用户需求的同时提高了频谱利用率。