粒子群优化算法在多用户检测中的应用

粒子群优化算法是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂空间中的最优区域。多用户检测技术是直扩序列码分多址中的一项关键技术。将粒子群优化算法应用于多用户检测中,能有效抑制多址干扰,实现结构简单、鲁棒性强的目的,在加速收敛的同时降低了计算复杂度。仿真结果表明,这种多用户检测器充分利用了粒子群优化算法的优良特性,与传统的码分多址接收机、基于进化算法的多用户检测器和基于遗传算法的多用户检测器比较,在误码率和收敛速度等方面都有显著的改善。     

基于LCCMA 的盲自适应多用户检测新算法

基于LCCMA(线性约束恒模算法)提出了一种新的盲自适应多用户检测算法。本文中提出的这种算法适用于多径衰落信道,能很好抵消多址干扰和克服多径衰落。仿真证明,这种算法的性能和基于子空间分解的多用户检测算法的性能相当,但运算复杂度低于子空间算法。因此这种算法的总体性能优于基于子空间分解的多用户检测算法,是值得进一步研究的课题,并使之推广应用。     

嵌入式Linux及其在铁路无线通信中的应用

介绍嵌入式Linux操作系统的特点、发展及应用现状.结合目前我国铁路无线通信的现状,给出应用实例.展望今后嵌入式Linux在铁路无线通信领域的广阔应用前景.     

TD-LTE无线通信系统在铁路上的应用

TD-LTE是我国自主知识产权的新一代宽带移动通信系统标准,目前已经开始大规模商用实验,介绍了LTE宽带移动通信系统在铁路无线通信系统应用前景,并对相关技术原理和功能做了介绍,针对铁路实际应用前景做了具体分析并给出应用参数。     

超短波无线通信在铁路铺架指挥调度中的应用

结合内昆铁路施工无线通信网的设计、组建、调试 ,介绍一种利用超短波电台组建铁路铺架运输行车调度无线通信网络的应用技术     

改进的K-means算法及其在铁路客户细分中的应用

提出使用距离均和识别孤立点,并引入方差对孤立点进行判断处理,对传统的K-means算法进行改进并将改进后的K-means算法应用到铁路客户细分领域,实验结果表明,改进后的K-means算法能更为准确地对铁路货运客户进行聚类分析,从多维的角度较为全面、深入地细分客户消费行为特征,从而辅助铁路货运营销部门制定有针对性的营销策略,进行高效的客户关系管理,提高市场竞争力.     

铁路无线通信数字化技术与应用探讨

DMR技术是铁路无线通信数字化的一种新的选择,技术的变革带来了很多思考与挑战,要加快推进数字化进程,需要各方的共同努力。     

基于改进YOLOv3的铁路落石检测方法研究与实现

我国山区铁路沿线边坡崩塌落石侵入铁路限界将严重危及列车运行安全,当前铁路危岩落石的自动化监测系统存在误报、漏报及时效性低等缺点,各类监测系统对侵限落石的检测方法成为了制约系统性能指标的关键因素。本文收集了大量铁路真实场景下的崩塌落石样本,并选取Faster RCNN和YOLOv3算法进行了落石检测对比实验,实验表明YOLOv3算法与Faster RCNN算法检测精度相近,但检测速度更快,因此本文选取YOLOv3算法构建铁路边坡落石检测模型。由于YOLOv3算法对铁路落石群的检测准确度较低,本文采用多尺度检测以及调整网络超参数等方式对YOLOv3框架进行了改进,结果显示对落石群检测准确度提升效果较为明显,更能满足铁路沿线危岩落石检测的实际应用要求。     

铁路列车运行调整模型及三群协同粒子群算法的研究

列车运行调整问题是一类NP完全问题。根据列车运行调整的原则和基本方法,设计了双线铁路区段列车运行调整的数学模型,并利用三群协同粒子群算法进行求解,提高了模型求解的时效性,可为铁路行车调度调整起到很好的辅助决策作用。     

基于改进粒子群优化算法的鲁棒性列车运行图编制方法

以列车优先级、追踪运行间隔时间和连发间隔时间限制为约束条件,以旅客列车的走行公里总数、平均旅行速度、对标准计划的延迟总时间和延迟时间方差,以及货物列车的日车公里总数和日产最6个指标无量纲转化后的合计值最大为综合目标函数,建立列车运行图编制优化模型.为增加列车运行图的鲁棒性,引入虚拟车和缓冲时间槽2个参数,采用改进的粒子群优化算法给出鲁棒性列车运行图编制方法.以5个车站、5列旅客列车和7列货物列车构造模拟环境,采用该方法进行列车运行图编制模拟.结果表明:该方法可铺画出更优的列车运行图,计算效率高;在行车计划受到扰动后,虚拟车和缓冲时间槽释放资源,运行图可以较快地恢复到可接受范围,容错鲁棒性好.     

基于粒子群算法的隐式广义预测在ATO中的应用

由于列车运行速度的不断提高,对列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)系统提出更高的要求。针对隐式广义预测(Implicit Generalized Predictive Control,IGPC)控制器在ATO中难以获得最优预测控制输入的问题,运用一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的IGPC算法对ATO系统进行控制。为更进一步提高PSO算法的寻优能力,对基本PSO算法进行改进,从而有效提高系统的寻优精度和速度。并对有约束情况下的CRH2型车进行仿真验证,仿真结果显示PSO-IGPC比单纯IGPC对ATO的控制效果更优。     

基于捕食搜索策略的粒子群算法求解高铁闭塞分区划分问题

高铁闭塞分区的合理划分可以保证列车的运行安全、提高运输效率和减少投资成本。为了更好地解决这个问题,利用基于捕食搜索策略的粒子群算法求解优化准移动闭塞条件下的闭塞分区划分模型。捕食搜索策略可以平衡粒子的局域搜索和全局搜索,从而避免陷入局部最优,提高算法精度。通过算例仿真,比较基于捕食搜索策略的粒子群算法和标准粒子群算法对模型优化的结果,验证基于捕食搜索策略的粒子算法对模型的求解是有效的,而且得到的解更精确,运算速度更快。     

基于混合微粒群优化的多目标列车控制研究

列车控制策略包括输入控制序列和每一控制序列作用距离两方面,本文建立列车运行过程多目标优化模型,以二进制和实数域的混合微粒群优化方法对该问题进行了研究,二进制微粒群算法优化列车输入控制序列,实数域微粒群算法对列车运行距离进行优化,以此得到列车最佳控制策略;针对实际的问题,提出了微粒群算法中pBest更新和gBest选择策略;并与传统的单个目标的列车运行过程优化模型进行了对比研究,仿真研究结果表明混合微粒群优化算法用于列车运行过程优化控制,可以获得满意的效果。     

无线射频技术在站场防溜铁鞋管理中的应用

介绍站场防溜铁鞋监控系统的研究背景和意义,提出使用微功率无线通讯技术解决铁鞋止轮防溜作业监管的难题,对系统的组成和主要功能进行了简要说明,同时指出既有产品还存在的不足,展望应用这种防溜铁鞋的广阔前景以及能产生的经济效益和社会效益。     

隔离小生境粒子群算法在地铁列车运行曲线优化中的应用

针对地铁列车运行优化指标过于单一的问题,提出了牵引-巡航-惰行-制动模式运行曲线的计算流程,综合考虑能耗、乘客舒适度、运行时间、停车精度等指标,用Fi(综合优化目标函数)值度量综合运行质量(其值越小表示越接近理想状态),并建立列车运行曲线的优化模型。结合粒子群算法和小生境技术,设计了应用于列车运行曲线优化的隔离小生境粒子群算法(INPSO)。结合实例仿真,利用INPSO优化模型,确定最优惰行末端速度,实现了高质量列车运行曲线的计算。其中INPSO优化后的Fi值实际只是基本粒子群算法优化结果的58.96%,效果显著,证明了INPSO寻优的有效性以及可靠性。     

城市轨道交通车地无线TD-LTE的研究与实现

分析城市轨道交通车地无线通信技术的应用现状,根据目前不断增长的无线带宽需求,将TD-LTE(time division-long term evolution,时分长期演进)技术作为最合适的车地无线通信方案 以郑州市轨道交通1号线为现实背景,利用轨道交通地下空间的真实环境,经过严密的分析研究,将合理的区间无线覆盖方案与先进的TD-LTE技术完美结合,实现城市轨道交通车地无线的流畅传输.     

铁路应急通信无线图像传输系统的研究与实现

通过分析应急行业的传输需求,引出无线图像传输系统的研究,并对系统的组成、原理和应用作了介绍。     

IMS技术在铁路调度通信系统中的应用研究

应用IMS技术开展基于IP的铁路调度通信系统方案研究,为铁路运输生产提供集语音、视频和数据于一体的多媒体调度业务。首先分析了既有铁路调度通信系统存在的问题及业务需求;然后通过对不同交换技术进行比较分析,给出技术体制选择建议;在此基础上,通过网络结构、节点设置及承载网络方案比选,提出了基于IMS的铁路调度通信系统的建议方案。