9、电力系统通信网络技术解析

电力系统通信网络技术解析

在电力系统通信网络领域,多种技术发挥着关键作用,下面将详细介绍一些重要的通信网络技术。

1. 无线宽带技术

在电力系统通信中,无线宽带技术是重要的组成部分,常见的有LTE和WiMAX。
- LTE :适用于智能电网应用,特别是那些为应用端点提供有线连接不经济的场景。在这些场景中,LTE能够以更经济有效的方式实现通信连接。例如,在一些偏远地区的电网监测点,铺设有线线路成本过高,LTE就可以发挥其优势。
- WiMAX :由IEEE 802.16标准规定,支持高达40 Mbps的峰值数据速率。它在一定程度上也能满足智能电网中部分对数据传输速率有要求的应用。

这些无线宽带技术的无线端点通过无线接入网(RAN)与基站进行数据的传输和接收。基站通常通过T1/E1、T3/E3和以太网(包括微波网络)等回程连接与IP网络相连。在LTE网络中,基站(称为演进型Node B - eNB)本身就是一个IP节点。

2. 逻辑链路控制(LLC)

L2标准和网络技术可能未涵盖OSI RM规范中数据链路层正式定义的所有必要功能。在大多数情况下,符合OSI RM L2规范所需的附加功能对于常见的L3标准(特别是IP)并非必要或未被使用。如果需要,可以使用逻辑链路控制(LLC)标准IEEE 802.2来实现PHY/MAC标准中可能缺失的L2层功能,尤其是在以太网中。LLC层位于MAC和IP层之间,但在网络中应用并不广泛。

3. 多协议标签交换(MPLS)

MPLS层常被视为“2.5层”,它融合了第1层和第

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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