基于蜂窝结构的海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法

以往的海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法由于仅计算了单一的优化目标,导致算法的优化效果不佳。因此,设计了基于蜂窝结构的海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法。考虑到蜂窝结构的特性,得到基于蜂窝结构的海上风电场覆盖情况,根据覆盖区域中静态节点的分布情况,制定相应网络节点移动策略,在上述基础上,构建相应的风电场网络覆盖模型,并通过计算节点覆盖率和节点移动距离,得到相应的优化目标函数,通过计算移动节点的适应度,实现对风电场的网络覆盖优化。通过上述的设计,完成对海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法的设计。在实验测试中,和以往的海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法相比,设计的基于蜂窝结构的海上风电场无线Mesh网络覆盖优化算法在实际应用后,网络覆盖率提升到98.12%,优化效果较好。

基于改进麻雀算法的无线传感器网络覆盖优化研究

针对基本麻雀搜索算法在无线传感器网络覆盖问题中收敛速度较慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一个基于改进麻雀算法的优化方案。首先,利用Sobol序列和无限次折叠的ICMIC混沌映射对种群进行初始化,增加了种群遍历性和多样性,为算法的全局寻优奠定了基础。其次,引入混沌映射因子的正余弦算法策略,增强了探索者探索未知区域的能力,提高了算法的全局搜索性能。再次,利用混合变异策略加快算法收敛速度,并改善算法跳出局部最优的能力。最后,将提出的改进麻雀算法应用到无线传感器网络覆盖优化问题中进行仿真实验。仿真结果表明,提出的改进算法相比基本麻雀算法将网络节点的覆盖率提高了7%,同时增强了网络的整体性能,并具有实用性、稳定性和鲁棒性。

西延高铁交叉并线区段GSM-R网络覆盖方案

西延高铁与既有普速包西铁路、郑西高铁存在交叉并线区段,在2个区段均需进行GSM-R网络覆盖规划。首先根据西延高铁设计标准,确定西延高铁GSM-R无线子系统网络采用单网交织覆盖方式,主要从覆盖方式及电平要求、基站容量计算等方面开展论证分析;从不同铁路列控等级出发,针对延安站交叉并线区段、郑西高铁交叉并线区段,制定相应的网络覆盖方案;对共小区基站开展实际测试,在设计速度350 km/h条件下,接收机天线输入端射频信号最小可用接收电平满足95%时间地点概率下,最小可用接收电平不小于-92 dBm的要求,可为类似复杂区段的GSM-R网络设计方案提供参考。

井下5G网络覆盖问题及优化方案探讨

将5G技术应用于智能矿山,实现矿山生产环节的智能感知、泛在联接、精准控制,已经成为各垂直行业智能化转型的关键,深度契合煤矿智能化应用开展。但井下5G网络与地面5G公网不同,建设场景及传播环境差异较大,信号杂乱且衰减严重,覆盖距离受限,对5G网络在井下部署提出了较高要求。分析了5G信号在煤矿巷道矩形波导传播衰减特性,从覆盖和干扰的角度对煤矿5G网络进行研究。选择适合巷道环境传播的射线追踪模型,分析了巷道截面尺寸、工作频率、极化方式、波瓣宽度、巷道介电常数、巷道倾斜角、粗糙程度等影响5G传播的煤矿巷道路径损耗主要关联因素,提出了低频组网和窄带波束解决方案。分析了井下电磁干扰的分布情况,从受载煤岩产生的电磁辐射、采掘设备、变频器、井下现有通信网络系统产生干扰源等方面,提出了矿井5G通信系统的抗干扰设计方法。提出了煤矿井下5G网络建设方案,指导5G组网及部署,提出了上行和下行速率指标,满足煤矿实际生产需求。

无线传感器网络覆盖的部署及调度算法

针对无线传感器网络覆盖存在传感盲区、传感节点间连通度较差问题,提出一种基于适应度函数和零容忍覆盖的节点部署及调度算法。将网络覆盖范围看作一个二维平面,分析节点传感的最大覆盖范围和距离值之间的关系,求得存在热点分布和重叠覆盖目标点的属性值。然后根据无线传感目标点覆盖率、连通度和候选位置等部署指标,采用适应度函数计算指标最佳部署关系,并获取节点的冗余参数。在同一传感范围内查找冗余互补节点,实现替换调度。实验结果表明,该算法在网络覆盖范围和调度效果等方面表现出色,具有较强综合性能。

基于位置精准性识别算法的DTMB网络覆盖效果评估

随着地面数字电视(Digital Television Terrestrial Multimedia Broadcasting,DTMB)技术在广播电视领域的应用范围不断扩大,如何准确评估DTMB异构分配网络的覆盖效果并精准定位用户端广播电视节目信号的接收质量,是一个值得深入研究的问题。通过分析影响DTMB网络覆盖效果评估的因素,提出一种基于位置精准性识别算法的DTMB网络覆盖效果评估方案,即利用多源位置信息匹配用户轨迹的同时,精准识别地理位置数据。经过对比验证,该方案大幅提升了DTMB网络覆盖效果评估的精确度。

基于广电700MHz基站5G网络覆盖的研究

本研究提出了一种基于Q学习的自适应网络覆盖优化算法,专注于移动通信网络的覆盖场景。结合覆盖建模方式对整个通信场景建模,以初始化Q学习的起点位置,并采用优先决策机制来优化通信覆盖,从而降低环境参数设置和建模约束。通过Q学习设置,本研究所提方法能够充分满足设计要求,并且能够提升覆盖率25%,并削减了弱覆盖以及过度覆盖的区域,且提升了整体算法收敛速度,实现了整个优化设计效率的显著提升。

地铁场景无线通信网络覆盖与优化研究

随着城市交通的高速发展,地铁作为公共交通的重要组成部分,其无线通信网络覆盖和优化显得尤为重要。文章深入分析地铁场景下无线通信网络的现状,指出无线通信网络在高速移动、多径效应、信号衰减、车厢穿透损耗以及人体遮挡效应等方面面临的挑战。同时,探讨了传统与新型地铁无线通信网络覆盖技术,包括漏波天线、中继器、5G小基站以及分布式天线系统(Distribution Automation System,DAS)等,并进行性能比较与适用性分析。最后,提出了地铁无线通信网络优化方法,如基于智能天线阵列的信号增强技术和频谱优化、基于机器学习的网络参数调整算法、用户行为预测与动态资源分配以及多网融合技术与垂直切换机制。本研究旨在为地铁无线通信网络的覆盖与优化提供理论指导和技术参考。

基于萤火虫群优化算法的无线传感器网络覆盖优化

无线传感器网络加速了无线通信的发展,无线网络覆盖率的高低可直接影响网络的性能。为改善传感器节点随机分布时的不合理部署问题以提高网络覆盖率,提出一种相对较优的无线传感器网络覆盖算法。针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法局部搜索能力存在不足、容易陷入局部极值点、无法得到最优结果的问题,引入局部搜索能力较强的萤火虫群优化(glowworm swarm optimization,GSO)算法,实现网络有效覆盖率的提高,对节点实现快速覆盖。最后通过实验验证,结果表明,提出的改进GSO(improved GSO,IGSO)算法相较于传统鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、PSO算法在网络覆盖率上有较大提升。

基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络覆盖增强策略

为解决无线传感器网络中存在的冗余节点较多及覆盖不全的问题,优化传感器节点的移动距离及网络的覆盖效率,提出了一种改进蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)的无线传感器网络覆盖增强策略。通过蜂窝网格对监控区域进行堆叠,构建节点和蜂窝网格之间的二分图模型,最小化和平衡网络重新部署期间的移动距离。基于黄金正弦方法提出一种改进的BA,将全局寻优和局部寻优相结合得到最优策略,对冗余节点进行删除处理,得到路径最短、平滑度最高的最优路径。在不同大小的监控区域中部署不同数量的传感器节点进行仿真实验,将所提方法与其他几种算法进行对比分析。实验结果表明,所提算法可有效提高节点分布均匀性并降低网络覆盖冗余度,网络覆盖率和节点平均移动距离均优于其他3种对比算法。

无4G网络覆盖区域无人机自主精细化巡检方法

传统的无人机巡检方法易受到冗余航点影响,导致巡检结果不精准的问题。为此,针对无4G网络覆盖区域,提出了一种新的无人机自主精细化巡检方法。在对无人机搜索的整个空间范围信息进行离散化处理后,在三维空间栅格化坐标系中标记航迹点。构建自主精细化巡检航迹规划模型,采用道格拉斯-普克算法剔除冗余航迹点,从而设计巡检航迹规划流程,得到平滑巡检航迹。该方法还通过计算无人机与障碍物的相对速度斥力,解决无人机巡检过程的避障问题。由试验结果可知,该方法航迹线与标准航迹线一致,说明该方法得到的自主精细化巡检结果精准。

基于改进平衡优化算法的多无人机网络覆盖技术

针对通信受限区域网络覆盖优化问题,提出一种改进平衡优化算法,提高多无人机编队飞行网络覆盖率。分析无人机网络覆盖特性,对多无人机进行网络覆盖面积建模,完成无人机数量预估;采用随机反向学习机制生成平均初始种群个体,提高了平衡池候选解的样本分布;对候选解采用莱维飞行方法进行优化迭代,提高了算法的收敛速度;并引入非线性递减的变种群数量策略,动态调整平衡算法的粒子数量,有效地提升了算法的计算效率。设计算法仿真样例,仿真结果表明,所设计的改进型算法比传统的平衡优化算法迭代次数减小近50%,同时目标区域的网络覆盖率得到显著提升。

基于5G异构网络覆盖算法的应急广播模式研究

考虑到传统信息覆盖算法存在负载不均衡现象,难以匹配应急广播核心任务对覆盖面积、传输容量以及网络时效的要求,通过设计的“区块分类、业务融合”策略,提出了一种基于5G异构网络覆盖算法的应急广播模式,利用嵌入式的Linux和B/S构架完成应急广播任务流程,实现对网络应急通信的全域覆盖和实时联通。仿真结果表明,该算法具有通信覆盖面广、实时性强且容错率高等优点,能够实现较为理想的应用效果,具有一定的借鉴意义。

5G地铁场景网络覆盖分析

本文通过分析地铁场景的特点,从传统室分器件不支持5G频段范围,系统改造困难大、技术受限、施工难度高、3.5 GHz和1.8 GHz覆盖存在着较大差异等方面出发,针对地铁不同场景的覆盖要求,分析地铁覆盖的难点、痛点。并在此基础上给出5G地铁车站(站厅和站台)、隧道场景覆盖仍将以数字化室分方式+5/4漏缆或者特性天线统筹覆盖的方案,分别对3类场景展开解析,为后续5G室内轨道交通等特殊场景建设提供指导建议。

基于量子遗传算法的计算机通信网络覆盖优化方法

传统网络覆盖方法因计算量庞大,导致网络覆盖率低,因此研究基于量子遗传算法的计算机通信网络覆盖优化方法。计算网络总节点的感知概率,确定网络覆盖程度,构建通信网络覆盖模型;引入量子遗传算法,通过适应度值选择更多染色体组进行种群迭代选优,优化网络覆盖模型,实现计算机通信网络覆盖优化。实验结果表明,该方法的覆盖率最高,实现了计算机通信网络的覆盖优化。

基于改进平衡优化算法的多无人机网络覆盖技术研究

平衡优化算法是一种新的全局优化方法,它通过对问题进行一系列非线性变换,使其成为一个无约束最优化模型。本文站在新时代背景下,从改进平衡优化算法的角度对多无人机网络覆盖技术进行研究。先对平衡优化算法进行了简要介绍,然后分别对无人机低空平台、网络覆盖技术、智能机巢的结构和原理等进行详细阐述,并在此基础上明确无人机数量与网络覆盖率之间的关系。

700 MHz 5G网络覆盖能力的分析与思考

通过分析5G终端在多个频段的运行情况可以发现,5G终端在700 MHz频段上支持独立组网(Standalone,SA)后可以实现更大的覆盖范围。结合700 MHz频段自身的特点和网络覆盖情况对其覆盖能力进行分析,有助于了解该频段上5G终端部署现状及相关问题解决思路,对其未来演进有一定的启发意义和参考价值。

山区地形无线传感器网络覆盖机制研究

为解决无线传感器网络在三维曲面的覆盖问题,确保在复杂山地环境下数据能够被可靠的收集,我们通过对山地环境进行节点的随机部署,对山地表面网络覆盖进行检测,对网络覆盖空洞进行检测和对网络覆盖空洞进行修复,就能达到对山地表面进行有效的网络覆盖。

异构无线传感器网络覆盖优化算法

针对异构传感网络节点在初始随机部署时产生覆盖盲区的问题,受简单随机抽样理论和最优化算法的启发,该文提出一种适用于感知半径异构的无线传感网覆盖优化算法。该算法以提高网络覆盖率和节点移动距离最小为优化目标,根据采样直线与平面感知圆的交点坐标之间的关系,建立了二次优化的数学模型。当平面中的多条采样直线段达到最优覆盖时,该文算法可以使平面的覆盖得到优化。实验证明,该算法能够有效提高异构网的覆盖率。

基于虚拟力的异构无线传感器网络覆盖优化策略

针对异构无线传感器网络覆盖优化过程中,固定Sink节点的虚拟作用力限制移动节点的位置移动,导致覆盖盲区得不到全局修复的问题,本文结合计算几何理论,提出基于Voronoi多边形形心引力的虚拟力覆盖优化算法(CAVFA)。虚拟力算法能有效指导移动节点的散布过程,形心引力能更好地实现全局的覆盖优化。通过合理设置虚拟力的距离阈值参数和优先级,调整固定节点对移动节点的约束。仿真表明,相比传统VFA算法和CBA算法,本文提出的CAVFA算法能够更有效地提高异构网络的覆盖率,且算法收敛速度更快。