基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值; 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.     

井下蜂窝通信系统越区概率的计算和切换控制方案的设计

研究了一种适合煤矿井下工作特点的蜂窝无线通信系统．在巷道分又和拐弯处，尽可能将基站布王在巷道的中央，可将蜂窝简化为条状通信网，并计算了越区切换概率．根据井下的特点，确定了条状通信网的越区切换准则．分析了现有常用的3种越区切换控制方式，结合井下工作的要求和本系统的特点，确定并设计了越区切换的控制方式．图3，参9．     

基于发送切换邀请的越区切换准周期触发机制

为了克服基于接收信号强度的越区切换触发机制的局限,依据移动终端较规则的移动线路及其邻近基站部署的位置信息,构建协作小区簇,提出一种基于发送切换邀请的准周期触发机制.该机制在移动线路相对固定、移动速度较高的无线通信环境中能使越区切换的触发更及时、准确和可靠,也能使整个越区切换的实现过程得到简化,缩短整个切换的执行时间,提高越区切换的速度和效率,同时还能防止乒乓切换现象的发生.在城市BRT、高速公路和高速铁路中具有广泛的应用前景.     

基于改进灰色-马尔可夫模型的LTE-R越区切换算法

高速列车在越区切换过程中,由于路径损耗和地形等因素的影响,参考信号接收功率(reference signal receiving power, RSRP)会发生上下波动,采用基于A3事件的传统越区切换判决方法,会导致发生乒乓切换和切换成功率下降。文中提出基于改进灰色-马尔可夫模型的切换算法,改进灰色-马尔可夫模型对参考信号接收功率进行处理和预测,结合预承载方法,利用处理结果作为切换判决依据执行切换过程。仿真结果表明,采用改进切换算法,使列车接收到的源小区和目标小区RSRP值的波动情况得到明显改善,乒乓切换概率更低,切换成功率得以有效提高。     

无线ATM网络中的快速越区切换

介绍了现有移动通信网络中的越区切换方式,研究了无线 Ａ Ｔ Ｍ 网络中的切换方法,并着重讨论了由于无线 Ａ Ｔ Ｍ 结构的特点所引起的路由重建问题,提出了一种快速有效的切换方法。     

移动通信中的越区切换及计算机模拟

在蜂窝移动通信系统中，特别是在采用微小区时，越区切换作为信道指配的一部分，对系统的性能有着极大的影响，本文讨论了越区切换的几种方案，并通过计算机摸拟对不同方案的性能作了分析。     

浅析无线宽带网络越区切换

通过对无线异步传输模式网络结构、切换概念的阐述,讨论了支持多媒体业务的无线宽带网络中切换的性能指标,介绍了几种切换策略,比较了它们的优缺点。     

越区切换的分析及其在GSM网络优化中的作用

为减少全球移动通讯(GSM:Global System for Mobile Communications)网络运营过程中越区切换失效的数量，在研究网络中越区切换原理的基础上,分析了与越区切换相关的部分参数及参数设置对越区切换的影响,研究越区切换在GSM网络优化中的作用。提出了一种越区切换参数设置方案和从越区切换的角度解决GSM网络优化问题的方案,实现了对网络的优化。运行结果表明，越区切换失效的案例数减少了90％。     

基于OFDM-SFCN的铁路移动通信网的越区性能

为了探讨现有GSM-R铁路移动通信系统越区切换的信息中断问题,对基于OFDM-SFCN(orthogonal fre-quency division multiplexing-single frequency cell network)的铁路移动通信同步单频蜂窝网(OFDM-SFCNR)系统越区性能进行了深入的实验研究...     

高速铁路场景中基于MAB模型的多信道选择算法

针对高速列车越区切换过程中,切换带为多信道分布的问题,提出一种基于多臂老虎机(multi-armed bandit,MAB)模型的信道选择算法.首先,以置信区间上界(UCB)算法为基础,通过设置信道空闲差异因子,使算法快速收敛于最优信道;其次,通过引入满意通信概率(SCP),衡量移动列车的通信质量,分析与切换过程中误码...     

一种改进的自适应遗传算法

在对自适应遗传算法中选择、交叉、变异算子作用分析的基础上,提出一种新的自适应遗传算法,新算法基于实数编码机制,选择操作采用精英选择与轮盘赌相结合,变异和交叉操作采取根据适应度自适应地非线性调整变异和交叉概率的策略,同时提出进化的后期采取先变异后交叉的操作次序.仿真实验表明,新算法有效防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力.     

基于遗传算法的多扇区移交点交通流量优化

以扇区之间的移交点为研究对象,在扇区容量受限的情况下,将尾随间隔(MIT)与时隙分配相结合对进入扇区的航班流量进行优化管理,以保证扇区之间的航班运行通畅。以最小航班累积延误成本为目标函数,并通过流量分配得出移交点的MIT,同时使用遗传算法优化在满足MIT的情况下航班通过移交点进入扇区的顺序,并求得最低延误成本,得到的最低延误成本比使用先到先服务的传统策略所得到的延误成本降低了18. 6%。     

改进的混合级联遗传算法

将模拟退火算法和级联遗传算法相结合,提出了一种改进的混合级联遗传算法。模拟退火算法承认物种进化过程中的局部失败和倒退,它允许进化中的波折而不是非要物种进化一直是上升的、成功的,模拟退火算法能使搜索过程避免陷入局部最优解。级联遗传算法假设问题的最优解总是靠近于问题的局部最优解的,据此,级联遗传算法通过不断缩小解空间达到快速收敛的目的。综合运用这两种算法,可克服模拟退火算法收敛速度慢、级联遗传算法局部搜索能力差的缺点。利用本算法构造CL多小波前置滤波器的实验结果表明,本算法不仅计算速度快,而且稳定性也得到了显著提高。     

一种多粒子群切换决策机制

提出了一种切换决策机制,支持总最佳连接ABC(always best connected).该机制综合考虑接入网络状况、应用需求、用户对接入网络编码制式偏好、用户对接入网络供应商偏好、终端当前运动速率和终端当前剩余电量等因素,通过博弈分析,基于含最优变异的多粒子群优化算法,寻找把N个终端分配到M个接入网络的最佳切换决策方案,使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下的Pareto最优.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.     

基于改进自适应遗传算法的组卷研究

针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,启发性地提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入了一个自适应的常数Cmin,通过白适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率。详细介绍了ANGA应用于组卷问题的步骤。涵盖了其中的各项关键技术：组卷策略、编码方案、适应值函数的确定、选择交叉变异箅子的实现。并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算。仿真结果表明,ANGA算法能够成功地应用于自动组卷。算法能够以100％的概率在较短的时问内完成组卷,组卷效率高、成功率高;且算法对初值不敏感．具有较好的鲁棒性。     

基于改进模式提取变异算子的遗传算法

在经典遗传算法的基础上，提出了一种基于改进模式提取（Algorithm of pattern extraction,Alopex)，种群个体的连续进化方向作为当前代个体的变异方向，并利用自适应来调整变异步长，通过控制参数来控制变异方向的概率从而跳过局部最优值。对几种典型函数的测试结果表明，基于该变异算子的遗传算法能较好地避免收敛到局部最优，收敛性能优于经典遗传算法。     

基于改进自适应遗传算法的舵机系统辨识方法

为了更准确地测量舵机的性能指标,利用系统识别技术来建立其数学模型具有很关键的作用。首先分析并建立电动伺服系统各部分结构模型,然后应用改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm, IAGA)进行系统辨识,同时将标准测试函数用于改进算法和不同智能优化算法的性能测试。最后将建立的模型作为辨识系统模型进行参数辨识,并将具有不同信噪比(signal noise ratio,SNR)的噪声信号添加到电动舵机的输出端以验证算法的稳定性。舵机实际实验结果表明,该方法参数优化精度高,抗噪声能力强且具有重要的工程使用价值。     

基于改进遗传算法的自适应图像扩频水印

为了提高扩频水印算法的不可感知性和鲁棒性,提出了一种基于遗传算法的8×8 DCT域自适应图像扩频水印算法.通过修改Cox水印嵌入算法,保证了含水印图像的高保真度,又用改进的遗传算法自适应优化每组DCT系数,得到水印嵌入的AC系数组.仿真结果表明,低频系数是最重要的水印嵌入频段,算法能够根据不同图像的特点自适应搜索到最优或近似最优的嵌入频段,同时对滤波、JPEG压缩、噪声、缩放和旋转等常见攻击的顽健性和图像视觉效果明显优于Cox的扩频水印方法.