基于改进蚁群优化算法的多LED通信光功率优化

针对室内可见光通信(VLC)中接收平面接收光功率和接收光照强度分布不均匀的问题,提出了一种基于改进的蚁群算法对其进行优化.通过建立发射端和接收端的信道模型,对放置在天花板上的4×4的LED阵列发射端配备功率调节因子,并利用改进的蚁群算法对功率调节因子进行优化.针对传统蚁群算法存在的收敛速度慢、容易停滞等问题,提出了采用自适应信息素更新的策略.仿真结果表明,利用所提方法优化后,接收光功率和照明强度的波动范围分别在93.523～50.453 μW和367.846～192.798 Lux,接收平面上接收到的光功率和照明强度分布不均匀的问题得到了明显改善.     

荧光LED通信系统线性失真测量及其补偿

为了改善线性失真对荧光LED通信系统性能的影 响,首先建立了通信实验系统, 采用网络分析仪测量了通信系统的幅频响应,分析了线性失真特性。根据通信系统线性失真 的测量结果,设计了一、二、三阶高通滤波器作为线性失真补偿电路,将其与荧光LED通 信系统级联,分别测量了级联后系统的幅频响应。结果显示,采用三阶补偿电路后,荧光 LED通信系统的线性失真得到了明显改善,系统增益的衰减幅度由补偿前的50dB(0.3~6MHz)降低为三阶补偿后的20dB(0.3~45MHz)。为了确保通信系统具有相对平坦的增益 特性且要求系统增益的波动小于10dB时,系统的通频带宽度可从补 偿前的1.8MHz提高到 三阶补偿后的41MHz (范围为3~44MHz),增 大了约23倍,且在此频带范围内,系统具有 相对较大的增益(约为－30dB)。因此,补偿荧光LED通信系统的线 性失真,可以很好扩展通信系统所需的通频带宽度。本文的实验和分析可为进一步优化系 统参数及改进通信性能提供参考依据。     

基于无线可见光通信的双向语音对讲系统

设计并实现了基于无线可见光通信(VLC)的双向语 音对讲系统。上下行链路均使用普通的1W发光二极管(LED)手电筒作为发射端光源, 同时实现语音传输和照明功能。系统采用开关键控-非归零码(OOK-NRZ)调制方式,在测 试LED的光电特性后,设计了LED 驱动电路和接收电路;使用单片机控制音频编解码芯片实现语音信号的采集、处理和传输, 通过异步收发传输接口(UART) 进行数据传输,实现了最远通信距离为40m、最高传输速率为2.5Mbit/s的全双工实时语音 对讲。本文系统实现复杂度低、成 本低和功耗小,并可应用于其他数据传输场合,具有良好的实用性和广泛的适用性。     

基于可见光通信技术的6G海洋水下通信方案

为了实现空天地海一体化通信的6G愿景,可以使用蓝绿激光进行水下通信。根据与潜航器通信的不同方式,将基于VLC（可见光通信）的6G海洋水下通信方案分为以下三种：岸边6G基站+无人机;卫星直联;卫星+船载6G基站。文章详细说明各方案的工作原理和流程,并对比不同方案在适用海域、现场部署速度、成本这三个方面的优劣。     

一种适用于图像传感器接收机的最佳接收算法

根据图像传感器的工作模型和及其器件噪声特性,分析了图像传感器作为可见光信号接收机时的工作特性,并根据可见光通信(VLC)系统误码率(BER)随图像传感器感光时间和判决门限的变化特性,提出一种适用于图像传感器接收机的最佳接收算法。仿真实验结果表明,本文算法可以根据可见光信号的出射角、传输距离、入射角和码速率等参数,设置图像接收机的最佳感光时间和系统判决门限,有效提高了VLC系统的抗干扰能力,使VLC系统的BER达到最佳。     

基于可见光通信的一对多视频广播系统

利用自主研发的软硬件搭建了基于可见光通信(VLC )的一对多视频广播系统。通过传输流(TS,transport stream)音视频数据流解决了通信信道 不可靠的问题,通过广播流量控制算法和控制指令的设计解决了多媒体数据广播传输时服务 器和客户端速率不匹配带来的超大缓存需求问题。可见光收发模块采用荧光型LED和PIN探测 器作为光源和探测器。系统拥有蜂窝网络结构,每个蜂窝可以有多个用户,客户可以同时接 收广播信号且不会相互干扰。通过实验实验证了系统的可行性。测试结果表明,本文系统支 持1对多的1080P视频数据光学无线广播传输,每个用户的接收带宽为 2Mbit/s,传输距离为2m。     

基于改进蚁群算法的WDM光网络恢复优化

针对WDM光网络的恢复,提出一种基于蚁群算法(ACA)的WDM光网络恢复优化算法,算法以WDM光网络的虚拓扑为主要研究对象,模拟蚂蚁寻址方式获得网络业务受损节点恢复方案.在优化过程中,结合免疫算法的变异操作对全局业务分配进行自适应调节,以获得更高的故障恢复率水平,最终实现网络受损业务恢复,使整个网络资源利用率达到最优.仿真结果表明,该算法可满足较高的恢复率需求情况,并可应用于任意形式WDM网络拓扑结构.     

多LED可见光定位通信一体化稳健功率分配

为了实现可见光定位(VLP)与可见光通信(VLC)一体化信号传输,保证稳健通信和有效定位,该文提出一种基于频分复用(FDM)的可见光定位通信一体化(VLPC)信号传输方案,并设计了一种多LED VLPC稳健功率分配方案。首先提出了一种基于频分复用的VLPC传输方案,实现两种信号一体化传输,频谱资源独立分配,从而降低传输时延,提高定位实时性;然后基于定位结果进行可见光信道估计,揭示了信道估计误差、通信速率与实际定位误差之间耦合关系与统计特性;更进一步,基于所得到的耦合关系,研究了多LED VLPC联合功率分配问题,从而最小化定位误差克拉默-拉奥下界(CRLB),并满足功率约束和通信速率中断概率约束,并利用半正定松弛、最差情况条件风险值和连续凸近似等方法,将难以求解的非凸问题转化为一系列凸半正定规划问题进行迭代求解,并获得高质量可行解;最后,经过数值仿真验证,所提出的方案能够同时实现稳健通信和有效定位。稳健传输速率超过350 Mbit/s,并且当最小速率门限为200 Mbit/s,最大中断概率门限为0.01时,在直射路径加散射路径场景中,可以实现厘米级定位。     

室内可见光蜂窝网络信道特性研究

基于可见光通信(VLC)技 术的LED蜂窝网络,设想作为第5代移动通信技术在室内应用的主要备选方式之一,得到越来 越多的关注。本 文采用广义光线追踪算法对符合蜂窝布局的室内可见光信道特性进行研究,分析了不同LED 发光角度条件 下信道冲击响应、路径损耗和信道时延等信道特性。随着LED半功率角从30°增大到60°, 系统路径损耗 与信道时延也整体增大,其中总体路径损耗变化范围为32～36.5dB ,信道时延的变化范围为0.4～1.5ns。     

蚁群算法在智能LED路灯控制中的应用研究

为对LED路灯的有效监控,提出基于电力线载波 通信(PLC)技术的LED路灯网络的智能化监控系统。基于蚁群算法(ACA)研发了一种适用于 低压配电网的LED路灯组网寻址算法,并在计算目标函数、更新信 息素的规则、状态转移规则及搜索等各方面进行优化。设计了路灯自动路由模型,同 时给 出自动路由协议框架,可以动态识别低压配电网络的信道质量,对PLC网络路由进行动态维 护,从而保证通信网络的有效性。通过信道 仿真模型和现场试验,验证了本文方法的有效性和可行性。     

基于遗传_蚁群算法的多QoS约束组播路由优化算法

提出了一种将遗传算法与蚁群算法融合的新算法,用以满足多QoS约束的组播路由优化。算法首先利用遗传算法生成若干组优化解,将其转换成蚁群算法的信息素初值,然后利用蚁群算法来求取满足QoS约束的最优解。仿真结果表明此算法是有效的,其性能优于文献[6]中算法。     

基于蚁群优化算法的出租车调度方法研究

城市交通工具的合理调度能够有效缓解日益严峻的交通压力,出租车作为公共出行的交通工具满足了大量的出行需求。蚁群算法(ACO)作为仿生算法的代表,根据蚂蚁个体产生的信息素,通过不同策略和信息素更新等操作,逐步接近最优解,适合解决城市交通资源路径规划问题。文章给出一种改进的蚁群算法进行出租车调度,在不同时间段内,对非热点区域向热点区域以及热点区域向非热点区域转移进行研究,根据信息素差异化特征,首先建立了时间区域优化算法和区域调度模型,通过对数据样本的训练得到不同情况下的转移概率和行驶里程,从而确定最优的抑制因子和调节参数,提高出租车转移概率并减少空载行驶距离,实现对出租车资源的合理分配。     

基于C++ AMP加速并行蚁群算法

蚁群算法与同类智能算法相比具有计算速度快、收敛迅速、算法稳定性好等优点,但是随着数据量的增大,计算用时呈现指数型增长。为了更好地解决大数据量蚁群算法计算慢的问题,结合蚁群算法天然的并行性,基于最新的GPU并行化接口C++AMP实现了并行蚁群算法,使计算用时大幅度减少。经试验分析,该算法可以达到3倍的加速效果。     

基于蚁群算法的军用物资车辆调度优化配置问题研究

为提高复杂军用物资军用物质优化配置问题,而军用物质配送的核心是车辆调度问题。为此,在合理分析军用物质车辆调度问题的特性和模型基础上,将蚁群算法引入到其中解决该问题。实验表明,在带有时间窗的车辆路径问题上,该算法能够有效地提高解决收敛速度与精确度,更好地实现车辆调度的使用性。     

求解约束满足问题的改进蚁群优化算法

为了克服传统的回溯算法在求解大型的约束满足问题时效率低,难以在合理的时间内求解这一问题。提出了基于启发式搜索的不完备性算法。结合不同算法特性,主要在蚁群优化元启发式约束求解算法的基础上提出了改进：一是在搜索之前用弧相容检查进行预处理以压缩搜索空间,二是提出了一种新的蚁群算法参数设置方案,提高算法的适应性。最后将改进后的算法应用于求解随机问题和组合优化问题。实验结果表明,改进后的算法求解效率得到大幅度提高。     

优化蚁群算法在ASON路由中的应用研究

针对基本蚁群算法中存在搜索时间长,易陷入局部最优解等问题,提出一种改进的基于蚁群优化的ASON网络路由算法,在蚁群算法中采用自适应调整α和β参数及挥发系数ρ等措施,加快了算法的收敛速度,提高ASON路由算法性能,增强了算法的适应能力,并通过仿真实验证明该方法的可行性和有效性.     

基于蚁群算法的电力基建工程物联网全数据管理

针对现有技术中电力基建工程全生命周期数据管理技术落后,计算效率低下的问题,提出了新型的智能化管理系统,该管理系统融合了大数据、云计算、物联网、移动互联等新型技术,通过使用包括计算机网络系统、Web端主站平台、手持终端APP、移动终端采集系统及专用支撑网络的数据管理平台,实现了电力基建工程设备全生命周期管理信息从数据采集、数据传递、数据计算到应用的全生命周期管理,提高了电网设备的自动化、智能高效管理。通过利用数据融合算法和蚁群最优搜索算法,实现目标数据的最优搜索。试验表明,该研究方法准确率高达93%。     

基于显著性区域和蚁群算法的图像检索研究

针对提取到的图像特征受背景信息干扰,不能有针对性地提取到所需要的图像信息影响检索精度.为了解决这一问题,本文提出一种基于改进VGGNet(visual geometry group network)和蚁群算法的图像显著性区域检索算法.首先,利用类激活映射(class activation mapping,CMA)算法对...