智能电网应用需要及时可靠的数据通信系统, 但是传统的光纤无线传感器网络(Fi-WSN)系统可能无法满足其短延迟要求。因此, 基于服务质量(QoS)机制提出了一种适用于无源光网络(PON)电网的数字智能化通信机制(XWMOC)。首先, 通过无线通信网络与光网络单元(ONU)合作, 减少延迟的同时避免外部设备的干扰影响; 其次, 在无线传感器网络中通过应用层和介质访问控制层(MAC)之间的跨层交互, 减少数据包延迟。最后, 通过两个优先级队列向光编码ONU引入服务差异化, 实现最终通信速率及可靠性提升。基于上述方法, 结合国网重庆市相关地区用户数据, 采用IEEE802.15.4标准进行远距离保护和同步器的研究实验。实验结果表明, 提出的机制可以实现电网数字智能化通信, 减少Fi-WSN系统和长距离无源光网络(LR PON)中的端到端延迟, 同时, 为智能电网应用提供了更加高效、可靠的数据通信系统。

设计了一种5G电力虚拟专网和数字孪生相结合的系统架构，并考虑了终端数字孪生时同步的构建方法，提出了一种分层多智能强化学习算法。该算法决定分配给电力用户终端的资源和数字孪生体的放置，上层通过深度Q网络实现切片通信资源的分配，下层通过多智能体深度强化学习实现电力用户终端的数字孪生体放置。实验结果表明，所提出的分层多智能体算法在电力用户终端数字孪生体的同步强度上能获得较好的系统收益。

在运动图像复原中，建立图像退化模型的关键是找到准确的点扩展函数(PSF)。提出了一种基于单幅图像的、改进的任意方向匀速直线运动模糊PSF的估计方法。利用基于图像频谱亮线灰度特征的方向鉴别方法鉴别模糊图像的模糊方向，利用微分自相关的方法对模糊图像的模糊尺寸进行计算，通过计算模糊图像沿二维直线运动方向不同距离的重叠度，来计算得到相应的PSF。通过开展仿真分析和成像实验，演示了PSF估计和图像复原过程。通过采用图像质量评价函数，将图像复原结果与现有算法进行对比，验证了所提出方法的有效性。