电力线载波通信系统理论与应用综述

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电力线载波通信(Broadband Power-line Communication Systems)是一种利用现有的电力线路作为传输媒介,将数据信号叠加在交流电上进行高速传输的技术。这种技术的优势在于无需额外铺设专用的通信线路,可以直接利用已有的电网基础设施,具有成本效益和易于部署的特点。随着电力线通信的发展,理论研究和实际应用都在不断深入。 理论上,宽带电力线通信系统主要基于数字信号处理技术,通过调制解调器将数字信息转换为适合在电力线上传输的信号形式,如正交频分复用(OFDM)技术,它能够有效地抵抗电力线中的噪声和干扰,实现较高的数据传输速率。同时,为了确保信号质量和系统的稳定性,还需要对电力线的阻抗特性、噪声水平和电磁兼容性进行深入研究。 应用方面,宽带电力线通信广泛应用于智能家居、能源管理系统、远程监控和工业自动化等领域。例如,在家庭中,它可以实现高速的家庭网络连接,无需额外的光纤或电缆布线;在能源管理中,可以支持智能电网的实时数据交互,优化能源分配和节能减排;在工业环境,由于电力线分布广泛,它能提供可靠的数据传输通道,支持远程设备间的通信。 然而,电力线载波通信也面临一些挑战,如电磁兼容性问题、信号衰减、功率消耗和与其他电力设备的共存等。解决这些问题通常需要结合先进的信号处理算法、新型滤波技术和多址接入方法。 当前的研究现状表明,虽然电力线载波通信在某些场景下已经展现出巨大的潜力,但其性能和可靠性仍有待进一步提升。随着物联网、5G和智能家居的发展,宽带电力线通信可能会得到更广泛的应用和技术创新,推动其成为未来通信基础设施的重要组成部分。 宽带电力线通信系统是将现代通信技术与传统电力网络相结合的创新解决方案,它的理论研究和实践应用正在不断进步,为未来的智慧电网和可持续城市发展提供了新的可能。在未来,随着技术的进步和标准的统一,我们有理由期待电力线载波通信将在更多领域发挥重要作用,并引领通信技术的新趋势。
2023-07-11 上传

import numpy as np from py2neo import Graph graph = Graph("http://23/231/23/4:7474/browser/", auth=("x", "xxx!")) # from py2neo import Node, Relationship def load_data(): query = """ MATCH (u:custom)-[]->(p:broadband) RETURN u.number, p.name, 1 """ result = graph.run(query) # 构建用户商品矩阵 users = set() products = set() data = [] for row in result: user_id = row[0] product_id = row[1] quantity = row[2] users.add(user_id) products.add(product_id) data.append((user_id, product_id, quantity)) # 构建两个字典user_index,user_index,key为名称,value为排序的0~N-1的序号 user_index = {u: i for i, u in enumerate(users)} print("user_index:",user_index) product_index = {p: i for i, p in enumerate(products)} print("product_index:",product_index) # 构建全零矩阵 np.zeros matrix = np.zeros((len(users), len(products))) # 将存在关系的节点在矩阵中用值1表示 quantity = 1 for user_id, product_id, quantity in data: matrix[user_index[user_id], product_index[product_id]] = quantity # print("matrix:",matrix) # user_names = list(user_index.keys()) # product_names = list(product_index.keys()) # print("user_names:", user_names) # print("product_names:", product_names) # 转成用户商品矩阵 # matrix 与 np.mat转化后格式内容一样 user_product_matrix = np.mat(matrix) # print(user_product_matrix) return user_product_matrix def generate_dict(dataTmp): m,n = np.shape(dataTmp) print(m,n) data_dict = {} for i in range(m): tmp_dict = {} # 遍历矩阵,对每一行进行遍历,找到每行中的值为1 的列进行输出 for j in range(n): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["D_"+str(j)] = dataTmp[i,j] print(str(j)) print(tmp_dict["D_"+str(j)]) data_dict["U_"+str(i)] = tmp_dict print(tmp_dict) print(str(i)) for j in range(n): tmp_dict = {} for i in range(m): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["U_"+str(i)] = dataTmp[i,j] data_dict["D_"+str(j)] = tmp_dict return data_dict def PersonalRank(data_dict,alpha,user,maxCycles): rank = {} for x in data_dict.keys(): rank[x] = 0 rank[user] = 1 step = 0 while step < maxCycles: tmp = {} for x in data_dict.keys(): tmp[x] = 0 for i ,ri in data_dict.items(): for j in ri.keys(): if j not in tmp: tmp[j] = 0 tmp[j] += alpha+rank[i] / (1.0*len(ri)) if j == user: tmp[j] += (1-alpha) check = [] for k in tmp.keys(): check.append(tmp[k] - rank[k]) if sum(check) <= 0.0001: break rank = tmp if step % 20 == 0: print("iter:",step) step = step + 1 return rank def recommand(data_dict,rank,user): items_dict = {} items = [] for k in data_dict[user].keys(): items.append(k) for k in rank.keys(): if k.startswith("D_"): if k not in items: items_dict[k] = rank[k] result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print("-------------") rank = PersonalRank(data_dict,0.85,"U_1",500) print("-------------") result = recommand(data_dict,rank,"U_1") print(result) 优化这段代码,将U_N替换成U_NUMBER D_N替换成D_NAME

2023-06-13 上传