基于深度强化学习的电力巡检机器人网络自动化监测系统

为提高网络巡检数据传输的可靠性与时效性,设计基于深度强化学习的电力巡检机器人网络自动化监测系统。通过系统的数据采集模块,获得目标机器人网络的历史数据与实时数据,共同存入原始采集数据库;由数据处理模块处理该数据库内数据,降低冗余,提升数据精度;结合自动化监测模块的漏洞检测扫描器,由处理后历史数据中获得异常数据,存入历史异常数据库,调用该模块的深度强化学习算法,以历史异常数据为输入,实现对目标网络实时数据的自动化监测。实验结果显示,系统的数据传输误码率低、传输时延较短、数据传输的综合性能较好;可实现目标网络历史数据与实时数据的异常监测,监测结果的准确度高于97%,且监测用时短、时效性较佳、综合性能表现优越。

无线多路数据采集系统

以Silicon Labs公司的C8051F310为微中央处理器、Chipcon公司的CC1100为射频收发器,能实现对各个节点的各个参数进行无线的实时采集,并进行预警等功能。设计了一种能广泛应用于消费、物流、监控等领域的低成本、低功耗、短距离对等通信的无线数据通信手持终端设备。

低压电力线载波通信系统设计

由传统的高压电力线通信技术发展而来的低压电力线载波通信(PLC,low-voltage powerline carrier-current communication)技术已经越来越受到关注,且被视为解决因特网接入"最后一公里"问题的有效手段。文章通过软硬件结合的方式,自主搭建了一个低压电力线载波通信系统,从而实现了利用低压电力线进行数据传输的目的。

新工科背景下电子通信专业硕士研究生培养目标分类定位模型研究

为了顺应社会发展潮流,满足就业市场需要,切实提高电子通信专业硕士研究生工程实践创新能力,依托“新工科建设”背景进行了电子通信专业硕士研究生培养目标分类定位模型的研究。首先分析了专业硕士研究生培养现状和存在的问题,然后提出了与企业需求对接、与职业认证对接的培养目标分类定位模型,并讨论了模型执行过程中的基本方法。分类定位模型可以有效的划分不同类型的专业硕士研究生培养目标,可以更好的满足行业发展的需求,对电子通信专业硕士研究生工程实践创新能力的提高有直接的助益。