基于DNN-SVM的无线专网设备故障识别与定位系统研究

针对电力无线专网系统中故障识别与定位问题,提出了一种基于DNN-SVM的解决方案。电力无线专网系统在面临故障时往往难以及时、准确地进行故障识别和定位,给运维和维修工作带来了困难。本文通过专用设备对电力无线专网系统的实时数据进行采集,包括信号强度、信号质量、 CPE运行状态等信息,构建一个DNN-SVM算法,以同时实现无线专网故障识别与故障定位,通过DNN判别故障状态,多层二分类SVM判别故障类型。通过在实际电力无线专网数据集上进行实验和验证,对于单组数据的判别时间在毫秒级,而综合平均准确率为80%。

PLC-RF无线传输网络中的能效最优设计方法

针对电力线通信(PLC)和射频(RF)无线通信混合传输的室内通信场景,提出了一种基于角度信息的信道状态信息(AI-CSI)的能效优先传输方案。首先,Wi-Fi无线网络和PLC网络分别作为主网络和次级网络,并且采用认知无线电技术来提高频谱效率的情况下,建立次级网络总能效最大化为目标函数的优化问题。其次,为了求解该问题,通过基于AI-CSI的迫零波束成形方法,获得波束成形权矢量,并进一步提出Dinkelbach与拉格朗日乘子法相结合的优化方法,进行最优的功率分配。最后,计算机仿真结果不仅验证了所提方案的有效性和优越性,而且分析了中继天线数和用户个数等典型参数对系统能效带来的影响,从而为实际系统设计提供了参考和依据。

深度学习结合超分辨率重建技术的电力终端设备识别系统

为了提高无线专网电力终端设备布设、故障处理的效率,设计一种基于深度学习结合超分辨率重建技术的电力终端设备识别系统。该系统利用超分辨率重建技术和Overlap切分法,改善识别大尺寸遥感图像时产生的漏检问题。加入由空间到深度(Space-to-Depth,SPD)层和非Stride卷积Conv层组成的SPD-Conv模块优化YOLOv5算法,以增强小目标检测的效果,并在自建的输电杆塔遥感图像数据集进行训练。实验结果表明,该系统对于单个设备的识别速度可达到毫秒级,mAP指标为0.833,能够有效提高电力终端设备检测的效率。

远动通道监测技术的应用策略

为了保障传输远动信息的通信通道运行可靠,通信人员有必要对通道进行实时监控,并快速高效地排除故障。文章介绍了远动通道监控管理系统的组成及应用,提出了几种远动通道的监测方法,分析了如何运用两端信息进行实时监控和管理。远动通道监测技术克服了远动故障排查时间长、检测手段落后等缺点,大大提高了工作效率,确保了远动信息传输的可靠性。

基于函数极值的多极化MIMO系统性能研究

基于信道模型提取出多极化MIMO系统所有相关系数的表达式,将其与相关系数和容量因子的关系式结合起来,获得描述多极化MIMO系统性能的确切表达式。该式作为散射体扩展方位角和俯仰角的多元函数,可以通过求函数极值以得到在何种散射环境下能够获取最佳的系统性能。

电力物联网终端无线通信链路检测方法分析

无线通信链路问题是电力物联网安全研究的核心内容之一。在研究高效电力物联网的结构和特点的基础上,详细分析了电力物联网终端无线通信链路检测的安全需求,总结了传统的人与系统之间的认证方法特别是对三种常用的认证方法和非对称密钥系统的优缺点进行了比较和分析,重点研究基于密度聚类的非法通信链路检测相关内容;最后,从理论分析等基础上进行仿真测试,从计算性能的角度确定了电力物联网终端无线通信链路检测技术的未来发展方向。