基于无线通讯的污秽在线监测系统

随着环境污染的加剧,电力系统发生污秽闪络事故也日趋严重,目前常用的防污措施均为被动防污措施,缺乏对绝缘子表面状态的了解,具有一定的盲目性,资源消耗较大,特殊情况下不能及时发现和杜绝闪络事故。通过研究绝缘子发生污闪的机理,利用有限元方法分析对绝缘子电场分布,证明通过测量绝缘子泄漏电流来判断污秽程度的可行性,建立一套基于GSM无线通讯技术的绝缘子泄露电流在线监测系统,对输电线路和变电站绝缘子污秽程度进行在线监测,使值班人员能够及时掌握污秽情况,实现污闪事故的提前预防。在线监测系统的软件界面可以直观、方便地了解到所监测绝缘子的绝缘污染状态,对整个变电站绝缘子的污染状态提供参考价值,能够更科学地制定清扫计划,节约大量人力和物力,对预防污闪事故和保证电网安全运行提供了一种科学的监测方法。     

基于无线传感网的矿山井下通讯系统关键技术研究

基于无线传输协议,将无线通讯与有线通讯相结合,实现井下事故区域通讯系统的自愈,保障事故发生后矿井稳定的联络通讯、监测及定位;研究基于无线自组网技术与有线通讯相结合的自愈机理,开发可以自愈的通讯组件。文章基于码分多址的预约(ALOHA)防碰撞算法,结合传感网拓扑优化算法最优安置无线接收终端和路由,使传输监控系统达到传输最优目标。为井下监测、定位、通讯、安全预警、系统维护、跟踪、回放、查询、统计等重要数据和有用信息提供可靠传输支持,为井上营救提供重要依据。     

基于MSP430单片机新型接触网电流检测系统

文章提出了一种基于MSP430单片机和PDA的无线接触网电流检测方案,实现对接触网电流、温度的测量,数据的无线收发、显示及存储。该系统较传统的检测设备其电池续航能力提高50%以上,具有操作方便、可靠性强、测量精度高等优点。     

电动汽车充电站生命周期成本及其风险防范分析

电动汽车充电站生命周期成本是政府、电网公司以及电动汽车制造商与用户等利益相关者的考虑重点。将电动汽车充电站生命周期分为建设、运营、退出三个阶段,并对各期对应的设置成本、维持成本和处置成本作了进一步的细化分类。采用工程造价、运营管理以及资产处置等理论与估算方法,对各期成本进行了分析估算。在此基础上,提出电动汽车充电站生命周期成本风险防范建议。     

一种特殊GDOP场景下的NLOS传播识别算法

在地面无线定位中,影响定位精度的最大因素是电波的非视距（NLOS）传播误差,定位估计前识别收发信机之间电波是视距（LOS）还是NLOS传播是提升定位精度需要研究的重要课题。为此,先对一种基于交叉面积的NLOS识别算法进行改进,然后提出了一种针对特殊几何精度因子（GDOP）场景下的NLOS识别算法——分步检验算法。该算法采用两步进行识别,先用数据检验筛选出测量样本中的LOS测量值,再用改进的交叉面积算法进行识别。仿真结果表明,分步检验算法在特殊GDOP场景下具有良好的识别性能。     

无线Mesh网络技术在物流仓储中的应用

仓储是企业物料配送的一个重要环节,如何降低仓储管理成本,提高仓储作业效率,已经成为热门的话题。讨论了无线Mesh网络技术的结构特点,在此基础上提出了基于无线Mesh网络技术的仓储解决方案,并分析了使用该仓储方案给企业带来的效益。     

一种固定宽带无线接入系统中话音业务的动态接入技术

在简单介绍固定宽带无线接入系统之后 ,给出了一个 3.5GHz固定宽带无线接入系统中的MAC实现方案 ,着重研究了话音业务如何动态地接入骨干网 ;最后给出了话音业务通过E1接口接入PSTN的实现框图。本系统工作在 3.5GHz频段 ,采用FDD的双工技术、TDM/TDMA的复用多址技术、MAC技术实现了数据 /话音混合传送 ,并且通过动态资源分配保证了带宽的有效利用。     

无线传感器网络能量高效混合MAC算法

针对无线传感器网络MAC协议中存在的能耗问题,提出了能量高 效的无线传感器网络混合MAC（EEH-MAC）算法,采用基于TDMA机制的时槽系数动态调整簇内 节点的时槽大小来降低数据的传输时延;同时,对部分不需要数据传输的节点不分配时槽来 减少能耗;按簇内节点剩余能量系数形成时槽分配顺序来减少状态转换的能耗;在簇头之间 采用CSMA/CA机制的随机分配策略进行通信。仿真结果表明,EEH-MAC协议能有效减少能耗并 延长网络生命周期。     

电动汽车充换电设施工程项目评价指标体系与评价方法

参照世界银行及国家政府部门普遍采用的评价指标体系设计准则——sMART准则,基于项目技术性、经济性、社会性及实用性,构建了一套电动汽车充换电设施工程项目评价指标体系;根据评价指标体系的多维度、多层次等特点,提出了充换电设施工程项目的评价方法,并以此评价方法对试点工程进行了成效分析和评价,结果表明：该评价指标体系和评价方法可为试点工程的推广应用提供依据,为优化电动汽车充换电设施建设提供参考。     

基于优化RBF神经网络的无线室内定位

针对径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络算法在无线网络室内定位中拓扑结构和网络参数难以确定,其定位效果不理想的问题,提出了一种用核主成分分析的模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-Means clustering algorithm based on Kernel Principal Component Analysis,KPCA-FCM）和模拟退火自适应遗传算法（Simulated Annealing adaptive Genetic Algorithm,SAGA）优化RBF神经网络的无线室内定位算法。首先利用KPCA对原始训练数据样本进行数据预处理,再通过KPCA-FCM算法计算出最优聚类数目和聚类中心点;其次将聚类数目和聚类中心点作为隐含层神经元个数和中心值,创建RBF神经网络,并将其网络参数映射到SAGA算法中;再次由SAGA算法进行网络参数寻优,把最优的解映射回RBF神经网络;最后利用样本数据对RBF神经网络进行训练和测试,完成建立RBF神经网络算法模型。实验表明,在相同的环境中,所提算法比传统RBF神经网络定位精度提高了48.41%。