数字集群移动通信系统基站子系统

本文主要讨论欧洲数字集群移动通信系统基站子系统（ＴＥＴＲＡ系统）的构成,各功能模块的功能及其工作原理。     

移动通信基站的接地设计

笔者通过对不同地势的移动通信基站接地的现状进行分析,强调了基站接地网工程设计中不专业的设计和非专业的施工等问题对移动通信基站的接地设计造成的危害,提高了运营商对于通信基站的接地设计的重视性.最后根据现阶段问题提出了相应的提高移动通信基站的接地设计的对策,即要通过专业化的设计、施工和方案改造等方式,严格按照规章流程操作,确保通信设施接地设计顺利完成,最终保证通信网路的通畅性.     

遗传算法及其在水污染控制系统规划中的应用

首先介绍了遗传算法的原理、步骤和特点，继而将其用于求解两个实际的水污染控制系统规划问题，取得了良好的结果     

移动通信基站的防雷与接地

防雷工作是一项复杂的系统工程,通信基站的防雷措施应建立在综合治理、联合接地、均压等电位的基础上,文中仅就移动通信基站遭受雷击的特点,基站防雷器性能参数的选择,防雷器的安装使用,以及通信基站的一些与防雷相关的外部进线方式进行论述并提出几点建议。     

遗传算法在机器人路径规划中的应用研究

采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,应用遗传算法对机器人路径规划作了研究。文中引入间断无障碍路径新概念以简化初始种群产生,定义了插入算子和删除算子以保证路径的连续性和简明性。应用遗传算法工具箱ＮＰＵＧＡＴｏｏｌｂｏｘＶｌ．０对所提方法作的仿真研究结果表明,该方法可行。     

改进遗传算法在WiMAX基站选址问题中的研究（增刊）

针对无线网络规划优化中基站选址问题，建立了一种适用于WiMAX基站选址问题的模型。利用遗传算法中的一些算子所具有的选择、交叉、变异和迁移等特性，提出了改进的遗传算法，设计了一种高效的十字搜索算子(CSO），并将其应用到WiMAX基站选址问题的研究中。仿真结果表明，所提出的改进的遗传算法与基本遗传算法和已有算法相比，收敛速度大大提高，并能在理想的迭代次数内得到全局近似最优解，搜索效果优于已有算法。     

粗糙集遗传算法在机器人路径规划中的应用

提出了一种基于粗糙集和遗传算法混合方法的机器人路径规划方法,以提高机器人路径规划的速度和准确性.首先利用粗糙集获得机器人路径的决策规则,建立初始决策表,利用粗糙集理论进行化简,获得最小决策表,从中提出最小决策规则,然后利用所得的最小决策规则训练得出一系列可行路径的集合,最后利用遗传算法对这个种群优化,获得最优行走路线.对于两种不同环境分别进行仿真实验,验证了两种方法的混合算法在提高机器人路径规划速度上的优势.     

集群系统自主式基站系统的设计与实现

针对集群通信系统的特点,提出在服务覆盖区域以外建立自主式基站,可以在不建立新的系统的条件下,有效地扩展有系统的服务区域。同时,所有的用户判别、鉴权可以做到与原有主系统一致,自主式基站如果与移动基站系统结合,可以更加有效地实现集群系统的通信指挥和服务区的快速建立与移动,同时大大增加了原有系统覆盖灵活性。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

将遗传算法用于移动机器人的全局路径规划,复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,建立边界约束、路径点必须在障碍物之外、路径点连线不能与障碍物相交等3个约束条件,以机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化,在规划好的路径上修正.仿真实验表明了该方法的有效性.     

使用遗传算法规划移动机器人路径

提出了一个基于遗传算法的移动机器人路径规划方法。该方法在对自由空间进行链接图法建模的基础上,先用网络图最短路径算法进行粗路径的搜索,然后再利用遗传算法进行路径点的调整,从而规划出机器人的行走路线。通过对路径点的编码处理,使得仅使用简单遗传算法就能对路径规划问题进行求解。仿真结果表明,该方法简单易行,并且所规划出的路径的质量有所提高。     

轮式移动机器人路径规划的遗传进化算法

主要研究了已知障碍空间的、基于目标定位的移动式机器人行走路径规划及优化的遗传进化算法的求解方法。在此方法中，把预定目标定为机器人运动规划的吸引子，障碍物作为排斥子，针对障碍环境的特点设计了有效的遗传算子，并提出了度量个体适应度及群体适应度的计算方法，该方法编码简单、方便、占用空间小。实验调试表明，此算法效果良好，经过若干代的进化总能得到较优的规划结果。     

机器人避开多随机障碍物的路径规划遗传算法

针对当前路径规划中存在的诸多问题,提出了基于遗传算法的机器人避开多随机障碍物的路径规划方法。首先提出障碍物环境的神经网络模型,并利用该模型建立机器人动态避碰路径与神经网络输出的关系,将需规划路径的二维编码简化成一维编码,并把动态避碰要求和最短路径要求以及边界约束条件融合成一个适应度函数。通过对该算法进行实验仿真,证明该方法具有良好的动态避障性能,是有效和正确的。     

基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化

传统移动机械臂路径规划算法没有根据抓取点分布情况对工位点坐标进行优化,效率低,对此,提出了一种基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化方法.通过对拣选物品位置的分析,建立单个工位点上移动机械臂分拣路径模型和多工位点的旅行商（TSP）问题模型,运用改进的遗传算法,在工作空间内对各个工位点的位置坐标寻优,规划出移动机械臂抓取的最短路径和多工位点间移动的最短路径.实验结果表明,与传统遗传算法可能,运用改进的等级进化选择算子和最优近邻交叉算子,遗传算法的收敛速度提高了46.15%,路径缩短了45.99%,系统运行时间减少了25.80%,提高了系统效率.     

基于改进遗传算法的输电网优化规划

针对传统电网规划方法往往只能提供一种规划方案的缺点,提出用遗传算法进行输电网规划,根据输电网规划的特点,对遗传操作进行了改进设计,算例分析表明,该法可获得一批最优、次优的规划方案,结果令人满意.     

无线传感网移动数据收集路径规划算法

针对无线传感网中能源高效的实时数据收集问题,提出了包含节点聚簇、路径规划、合并路径和数据收集4个阶段的移动数据收集协议和节省开销及近邻2个启发式路径规划算法,构建了满足时延且移动开销最小的数据收集路径.仿真结果表明,提出的路径规划算法在节约网络能耗、保证时延要求和减少移动开销等方面都更具优势.