【摘 要】
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变电站电力设备已慢慢由传统的人力监察与摄像头远程监控模式转化成智能的管理模式,通过机器人技术实现对设备的智能识别以及通过无线通信技术与后台服务器进行实时交互,实现对变电站全方位的监察。然而目标识别的准确度以及信息交互的可靠性与实时性依旧是实现变电站智能化管理的重要问题。随着深度学习与无线通信技术的快速发展,目标识别的准确度得到了大幅提升,在与后台服务器通信,无线通信网络以其组网灵活、成本低廉等优点
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变电站电力设备已慢慢由传统的人力监察与摄像头远程监控模式转化成智能的管理模式,通过机器人技术实现对设备的智能识别以及通过无线通信技术与后台服务器进行实时交互,实现对变电站全方位的监察。然而目标识别的准确度以及信息交互的可靠性与实时性依旧是实现变电站智能化管理的重要问题。随着深度学习与无线通信技术的快速发展,目标识别的准确度得到了大幅提升,在与后台服务器通信,无线通信网络以其组网灵活、成本低廉等优点,十分适用于变电站这种复杂环境中。为了保证设备的安全,变电站对无线通信的可靠性具有较高的要求,通过提高发射节点的功率可以提高可靠性,可同时会引起其他节点设备的相互干扰,影响整体通信性能,所以发射功率的控制十分重要。针对以上问题,本文通过在Jetson Nano开发板搭建YOLOv5框架对目标进行识别与定位,并基于线性二次高斯控制（LQG）算法实现对无线通信发射功率的控制。本文的主要工作如下:（1）根据变电站目标识别精度的需求,选取嵌入式Jetson Nano开发板,并基于NVIDA的平台搭建软件框架,在PC机上使用改进的YOLOv5算法对图片进行训练,训练好的模型文件移植到Jetson Nano开发板中实现目标检测识别。（2）通过分析无线通信可靠性性能指标以及路径损失模型,选取信噪比作为评价指标,并基于对数路径损耗模型构建了以信噪比作为状态变量的系统空间方程。（3）采用卡尔曼滤波器对系统中信噪比的干扰和测量噪声进行分离,避免了测量噪声对控制性能的影响,并采用线性二次型调节器（LQR）控制和多参数规划算法来获得无线通信链路的最优传输功率。（4）引入统计置信区间对期望信噪比进行补偿,保证信噪比下限仍满足可靠性要求,并进行了仿真比较和实验验证所提LQG控制方法的可行性。
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