超高强钢热成形奥氏体化加热参数的优化_谷诤巍

LTE网络无线参数及KPI指标优化(详)

一、LTE小区选择及相关参数 1.1 小区选择S准则 UE进行小区选择时，需要判断小区是否满足小区选择规则。小区选择规则的基础是EUTRAN小区参考信号的接收功率测量值，即：RSRP。 驻留小区的条件要求符合小区选择S准则：Srxlev＞0。 Srxlev= Qrxlevmeas-（Qrxlevmin+Qrxlevminoffset）-Pcompensation； Pcompensation=max(PMax-UE Maximum Outpower,0) 各参数含义如下： 1、Srxlev：小区选择S值，单位dB; 2、Qrxlevmeas:测量小区的RSRP值，单位dBm； 3、Qrxlevmin:小区最小接收电平，单位dBm，目前集团规定为：-128；（该参数可影响用户接入） 4、Qrxlevminoffset：减少PLMN之间的乒乓选择,此参数只在UE驻留在访问PLMN (Visited PLMN)时, 周期性地搜寻更高级别的PLMN时使用.； 5、PMax：UE在小区中允许的最大上行发送功率； 6、UE Maximum Outpower：UE能力决定的最大上行发送功率 1.2 小区选择相关参数 小区选择相关参数如下： 二、LTE小区重选及相关参数 2.1 小区重选相关知识 2.1.1 小区重选知识

小区重选指（cell reselection）指UE在空闲模式下通过监测邻区和当前小区的信号质量以选择一个最好的小区提供服务信号的过程。当邻区的信号质量及电平满足S准则且满足一定重选判决准则时，终端将介入该小区驻留。UE驻留到合适的小区停留1S后，就可以进行小区重选的过程。小区重选过程包括测量和重选两部分过程，终端根据网络配置的相关参数，在满足条件时发起相应的流程。 2.1.2 重选的分类 1）系统内小区测量及重选; ●同频小区测量、重选 ●异频小区测量、重选 2）系统间小区测量及重选; 2.1.3 重选优先级概念 1）与2/3G网络不同，LTE系统中引入了重选优先级的概念 ●在LTE系统，网络可配置不同频点或频率组的优先级，通过广播在系统消息中告诉UE，对应参数为cellreselectionPriority,取值为（0….7）；（注：0优先级为最低，现网同频设置为5；异频设置宏站加室分底层&高层设置为6，室分高层加宏站为4，室分底层加宏站为5.） ●优先级配置单位是频点，因此在相同载频的不同小区具有相同的优先级； ●通过配置各频点的优先级，网络便能方便地引导终端重选到高优先级的小区驻留达到均衡网络负荷、提升资源利用率，保障UE信号质量等作用； 2）重选优先级也可以通过RRCConnectionRelease消息告诉UE，此时UE忽略广播消息中的优先级信息，以该信息为准； 网络主动引导UE进行系统间小区重选，完成CS域语音呼叫等； 2.1.4 重选系统消息 LTE中，SIB3-SIB8全部为重选相关信息，具体如下：

华为TOP小区处理阶段流程经验总结

TOP小区处理流程总结 1TOP小区处理流程及整体处理情况 1.1 TOP小区分解 TD-SCDMA网络系统重要的话统KPI包括CS/PS无线接通率、CS/PS无线掉线率、接力切换成功率、RNC间硬切换成功率、3G/2G互操作成功率等，针对这些KPI指标，可以通过分析、处理和解决影响这些指标的问题小区，提升和改善KPI指标。 1. 2 问题处理流程 TOP小区问题处理流程中，原因分析是流程中的关键点和重点。

2无线接通率TOP小区分析处理 无线接通率＝RRC建立成功率*RAB建立成功率，接通率需要从RRC建立成功率和RAB建立成功率两块进行分析。RRC建立成功率与业务类型没有关系，RAB建立成功率则与业务类相关，需要分PS业务/CS业务进行分析。每次RRC和RAB建立失败，话统都会输出一个失败原因统计。 2.1RRC建立失败处理

2.1.1RRC建立失败原因 RRC建立失败的原因可以通过RRC原因统计的细化Counter进行确定。表3是RRC建立失败的对应原因打点。表4为RRC失败对应的原因分析。 表3：RRC失败原因打点 表4：RRC失败对应的原因分析

2.1.2RRC建立失败处理 1)拥塞 在RRC建立出现拥塞时，可以进行下面的操作： ?将主要业务的RRC建立在公共信道上，修改命令行为： ?主叫流媒类体RRC建立在FACH上 SET RRCESTCAUSE: RRCCAUSE=ORIGSTREAMCALLEST, SIGCHTYPE=FACH； ?主叫交互类RRC建立在FACH上 SET RRCESTCAUSE: RRCCAUSE=ORIGINTERCALLEST, SIGCHTYPE=FACH； ?主叫背景类RRC建立在FACH上 SET RRCESTCAUSE: RRCCAUSE=ORIGBKGCALLEST, SIGCHTYPE=FACH； ?终止流媒体类RRC建立在FACH上 SET RRCESTCAUSE: RRCCAUSE=TERMSTREAMCALLEST, SIGCHTYPE=FACH； ?终止交互类RRC建立在FACH上 SET RRCESTCAUSE: RRCCAUSE=TERMINTERCALLEST, SIGCHTYPE=FACH； ?终止流媒体类RRC建立在FACH上 RCESTCAUSE: RRCCAUSE=TERMBKGCALLEST, SIGCHTYPE=FACH； ?去附着信令承载建立在FACH上 SET RRCESTCAUSE: RRCCAUSE=DETACHEST, SIGCHTYPE=FACH； ?注册登记承载在FACH上 SET RRCESTCAUSE: RRCCAUSE=REGISTEST, SIGCHTYPE=FACH； ?提高拥塞小区的最小接入电平，限制部分低电平用户的接入： 修改命令：MOD CELLSELRESEL: QRXLEVMIN=-96； ?打开LDC开关； ?对于业务量持续较大的小区，可以考虑建议扩容。 2)RL建立失败

基本差分进化算法

基本差分进化算法 基本模拟退火算法概述 DE 算法是一种基于群体进化的算法，其本质是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。由于DE 算法操作简单，寻优能力强，自提出以来引起了国内外学者的高度关注，目前已在电力系统优化调度、配网重构等领域得到了应用。 1、算法原理 DE 算法首先在N 维可行解空间随机生成初始种群P 0001[,,]N =X x x L ，其中000T 1[,,]i i iN x x =x L ，p N 为DE 种群规模。DE 算法的核心思想在于采取变异和交叉操 作生成试验种群，然后对试验种群进行适应度评估，再通过贪婪思想的选择机制，将原种群和试验种群进行一对一比较，择优进入下一代。 基本DE 算法主要包括变异、交叉和选择三个操作。首先，在种群中随机选取三个个体，进行变异操作： 1123()t t t t i r r r F +=+-v x x x 其中1t i +v 表示变异后得到的种群，t 表示种群代数，F 为缩放因子，一般取(0,2]，它的大小可以决定种群分布情况，使种群在全局范围内进行搜索；1t r x 、2t r x 、3t r x 为从种群中随机抽取的三个不同的个体。 然后，将变异种群和原种群进行交叉操作： 1,R 1 ,,R () or () () and ()t i j t i j t i j v rand j C j randn i u x rand j C j randn i ++?≤=?=?>≠?? 其中t 1,i j u +表示交叉后得到的种群，()rand j 为[0,1]之间的随机数，j 表示个体的第j 个分量，R C 为交叉概率，()randn i 为[1,,]N L 之间的随机量，用于保证新个体至少有一维分量由变异个体贡献。 最后，DE 算法通过贪婪选择模式，从原种群和试验种群中选择适应度更高的个体进入下一代： 11t 11 ()() ()()t t t i i i i t t t i i i f f f f ++++?<=?≥?u u x x x u x 1()t i f +u 、()t i f x 分别为1t i +u 和t i x 的适应度。当试验个体1t i +u 的适应度优于t i x 时，

网络优化常用方法及相关软件和参数

网络优化常用方法及相关软件和参数 网络优化的工作流程具体包括五个方面：系统信息收集，数据分析及处理，制定网络优化方案，系统调整，调整网络优化方案。 常用的优化方法有话务统计分析法、信令跟踪分析法及路测分析法。在实际优化中，常将三种方法结合起来用，以分析OMC_R话务统计报告，并辅以信令仪表K1205进行A接口或Abis接口跟踪分析和路测仪表Agilent 64XX进行路测分析，是进行网络优化常用的有效手段。 1话统计分析法 主要是用ALCATEL研发地OMC_RPROJ3.x.x工作平台话务统计工具来收集的无线话务报告数据和在OMC_R上收集的系统硬件告警信息和收集的参数分类处理，便于分析网络。 1.1OMC_RPROJ3.XX工作平台介绍 通过OMC_RPRJ3.X.X工作平台导出的话务统计报告中的各项指标(呼叫成功率、切换成功率、每时隙话务量、无线信道可用率、话音信道阻塞率和信令信道的可用率、掉话次数、干扰、掉话率及阻塞率等)，可以了解到无线基站中存在的坏小区、话务分布及变化情况，从而发现异常，并结合信令跟踪及路测手段，分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等情况。 OMC_RPRJ3.X.X工作平台导出Excel后的话务统计报告中的各项指标如以下各图：

180报告表 180 counter是整个网络小区间的切换数据。 CI_S－原小区CI LAC_S－原小区LAC CI_T－目标小区CI LAC_T－目标小区LAC C400－切换请求次数 C401－切换应答次数 C402－切换成功次数 C402_C400－切换成功率 180counter统计中可检查出切换异常的小区，结合信令和OMC_R上的观察，查找出问题的原因（参数，硬件，时钟是否准确等）。

ADAMS VIEW 参数化和优化设计实例详细讲解

ADAMS/VIEW 参数化和优化设计实例详解 本例通过小球滑落斜板模型，着重详细说明参数化和优化设计的过程。 第一步，启动adams/view（2014版），设置工作路径，设置名称为incline。 名称 存储路径第二部，为满足模型空间，设置工作网格如图参数。 修改尺寸 第三部创建斜板。点击Bodies选项卡，选择BOX，然后建模区点击鼠标右键，分别设置两个点，坐标为（0,0,0）和（-500,-50,0），创建完模型，然后右键Rename，修改名称为xieban。

右键输入坐标，创建点BOX rename 输入xieban

第四部创建小球。点击Bodies选项卡，选择Sphere，然后建模区点击鼠标右键，分别设置两个点，球心坐标为（-500,50,0）和半径坐标（-450,50,0），创建完模型，然后右键Rename，修改名称为xiaoqiu。 输入两点 Rename，及创建效果 第五部创建圆环。点击Bodies选项卡，选择Torus，然后建模区点击鼠标右键，分别设置两个点，圆环中心坐标为（450,-1000,0）和大径坐标（500,-1000,0），创建完模型，然后右键Rename，修改名称为yuanhuan。完成后效果如下图： 第六部修改小球尺寸及位置。首先修改小球半径为25mm，在小球上右键，选择球体，点击Modify，然后设置如下图；然后修改小球位置，将Y坐标移到25mm处，选择Marker_2点，

右键点击Modify，然后设置坐标位置如下图。 右键编辑球半径 修改半径为25 改后效果 修改球的位置

设置球坐标 完成修改后效果 第七部修改圆环尺寸及位置。将圆环绕X轴旋转90度，选择Marker_3点，右键点击Modify，然后设置坐标位置如下图。修改圆环尺寸，大径为40mm，截面圆环半径为12mm，右键，选择圆环体，点击Modify，然后设置如下图。至此，模型建立完毕。 修改圆环位置

华为替换爱立信设备经验总结

中国移动通信集团广东有限公司 **分公司 无线网络平滑过渡实施体系华为设备替换经验总结 中国移动通信集团广东有限公司 二OO九年三月

目录 1、无线网络频率规划 (1) 1.1频率规划分析 (1) 1.2频率规划问题 (3) 2、设计方案比较 (3) 3、施工技术规范 (7) 3.1割接施工技术规范 (7) 3.1.1 施工前准备 (7) 3.1.2 施工实施细则 (8) 3.3基站调测 (11) 3.3.1 基站调测步骤 (11) 3.3.2 基站调测注意事项 (12) 3.4基站倒回实施细则 (13) 4、主设备功耗对比测试 (13) 5、无线设备安装示范站 (15) 5.1开箱验货流程 (15) 5.2安装机柜 (16) 5.3电源线和保护地线的安装及布放 (19) 5.4防雷告警线的安装 (21) 5.5传输线和告警线缆的安装及布放 (22) 5.6机柜内射频电缆、信号线、电源线的安装 (24) 5.7安装完成 (24)

1、无线网络频率规划 1.1 频率规划分析 对清溪镇的频率规划是在对现有网络结构的详细调查和分析之后进行的，一方面保证了现有网络频率规划的延续性，另一方面可以根据频率规划原则进行进一步的优化和调整。 1）GSM900频率规划分析 移动GSM900M的频率带宽共24MHz，频率间隔为200KHz，可用频点为1～94，还包括E频段的1000～1023，为避免与联通频点产生干扰，95号频点暂不使用。 BCCH采用32～57共26个频点，8×3的复用模式；TCH采用1～31、58～94、1000～1023的频点，共91个，分为12组，采用4×3复用模式；整网测试发现频率干扰问题较小，无明显的同邻频干扰存在，现网频率规划良好。 详细频率规划原则如下表： 表1.1-1 900M频率规划模型 现网900M小区基本采用空腔合路器，进行基带跳频，每个小区的频点分为两组group0和group1，group0包含BCCH频点和TCH频点，均参与基带跳频；group1包含用于PDCH规划的频点，PDCH频点在频模给出的TCH频点中选择，不参与跳频。900M 频模如上表所示，GSM900M在不考虑E频段的条件下采用4×3复用，最大配置可达到S7/7/7，且现网频率规划中同一小区内频点间间隔均大于我司空腔合路器所要求的600KHz，故现网900M的频率规划基本可以满足现网扩容要求，建议在替换过程中除个

基于MATLAB的微型车动力传动系参数优化设计

北京，2009年10月 A P C 联合学术年会论文集 121 基于M A T L A B的 微型车动力传动系参数优化设计 颜伏伍，胡 峰，田韶鹏 (武汉理工大学汽车工程学院,武汉 430070) 摘 要：用MA TLAB 编程，建立了某微型车动力性和燃油经济性计算机仿真模型。并在此基础上对该车动力传动系统的速比参数进行了优化设计，以达到改善该车的动力性和燃油经济性的目的。 关键词：仿真；动力传动系统；优化 Optimization of the Microbus Powertrain Based on MATLAB Yan Fu-wu ，Feng Hu ，Tian Shao-peng (College of Automobile Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070,China) Abstract ：The computer simulation model of the power performance and economy performance of a microbus is established in MATLAB. Based on the simulation model ， optimization of the automobile powertrain is done in order to improve the power performance and economy performance of the microbus. Key words: simulation ，powertrain ，optimization 前言 汽车，作为现代交通运输工具，随着它的保有量的不断增加，人们对其性能也提出了越来越高的要求。提高汽车的运输生产率，降低汽车的燃油消耗是目前汽车工业急需解决的重要课题之一。汽车动力性与燃油经济性的好坏，在很大程度上取决于发动机的性能和传动系型式及参数的选择，即取决于汽车动力传动系统合理匹配的程度[1]。 为了改善某微型车的动力性和燃油经济性，本文首先建立了整车性能仿真计算模型，在此模型的基础上，以原地起步加速时间和百公里燃油消耗量为双目标函数，对该车动力传动系参数进行优化设计。 1 发动数学模型的建立 1.1 发动机外特性数学模型的建立 发动机外特性数学模型是把发动机转矩tq T 看 成发动机转速e n 的函数。数学模型为： ∑==k i i e i tq n A T 0 )...,1,0(k i = (1) 式中：i A 为拟和的各项系数； k 为多项式的阶数(一般取3～5)。 运用MA TLAB 中的Polyfit 函数对发动机外特性实验数据进行拟合求得多项式的系数，建立发动机外特性数学模型。本文实例计算中k 取3，对某微型车发动机的外特性实验数据进行拟合得到 012368.36,1.2256,0.0035289,0.00028579 A A A A ====? 1.2 发动机万有特性数学模型的建立 发动机的万有特性数学模型是把发动机的有效燃油消耗率e b 看作为发动机转速e n 和有效转矩tq T 的函数。发动机万有特性的数学模型可以表示为：

基于TSP的改进差分进化算法

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/fe2639023.html, 基于TSP的改进差分进化算法 作者：朱宇航伏楠 来源：《硅谷》2012年第17期 摘要: 针对TSP问题,提出一种改进的差分进化算法:利用贪心算法产生初始种群,定义特有的编码匹配函数进行变异操作,排序法修复变异个体,并采用顺序交叉,在变异操作之后,加入新的选择机制,防止交叉操作破坏变异出的优良个体,实验结果表明改进后的差分进化算法能够高效地解决TSP问题,体现良好的优化性能。 关键词: 差分进化算法;TSP;进化算法 0 引言 差分进化算法(DE:Differential Evolution)是一种模拟自然进化法则的仿生智能计算方法,在解决复杂的全局优化问题方面,DE的性能更加优秀,过程也更为简单,受控参数少[1],但由于DE 特有的差分操作的限制,DE被成功应用的领域多集中在连续优化领域,在离散优化领域的应用还相对较少[2]。 TSP(旅行商问题)作为典型的离散优化问题,是解决很多实际问题的最终转化形式,同时也是著名的NP难题,在短时间内求出其最优解非常困难,现有解法[3-4]在求解中都各有缺点.因此,研究将DE经过必要的改进后应用于TSP的求解具有重要意义。 1 改进DE算法 1.1 编码及匹配函数 适应度定义为:负的路径长度,使得路径长度越短,适应度值越大。 1.2 贪婪初始化 为提高初始种群的质量,采用贪婪的初始化方法.对于初始种群的每个个体,产生方法如下: step1:初始化待走城市列表List为包含所有城市的列表; step2:随机选择一个城市A作为起点,并将此点作为当前城市T,从List中移除; step3:从List中选择距离城市T最近的城市作为新的当前城市T,并将T从List中移除; step4:判断List是否为空,若是,则结束;若否,则转step3。

【Adams应用教程】第10章ADAMS参数化建模及优化设计

第10章 ADAMS参数化建模及优化设计

本章将通过一个具体的工程实例，介绍ADAMS/View的参数化建模以及ADAMS/View 提供的3种类型的参数化分析方法：设计研究(Design study)、试验设计(Design of Experiments, DOE)和优化分析(Optimization)。其中DOE是通过ADAMS/Insight来完成，设计研究和优化分析在ADAMS/View中完成。通过本章学习，可以初步了解ADAMS参数化建模和优化的功能。 10.1 ADAMS参数化建模简介 ADAMS提供了强大的参数化建模功能。在建立模型时，根据分析需要，确定相关的关键变量，并将这些关键变量设置为可以改变的设计变量。在分析时，只需要改变这些设计变量值的大小，虚拟样机模型自动得到更新。如果，需要仿真根据事先确定好的参数进行，可以由程序预先设置好一系列可变的参数，ADAMS自动进行系列仿真，以便于观察不同参数值下样机性能的变化。 进行参数化建模时，确定好影响样机性能的关键输入值后，ADAMS/View提供了4种参数化的方法： （1）参数化点坐标在建模过程中，点坐标用于几何形体、约束点位置和驱动的位置。点坐标参数化时，修改点坐标值，与参数化点相关联的对象都得以自动修改。 （2）使用设计变量通过使用设计变量，可以方便的修改模型中的已被设置为设计变量的对象。例如，我们可以将连杆的长度或弹簧的刚度设置为设计变量。当设计变量的参数值发生改变时，与设计变量相关联的对象的属性也得到更新。 （3）参数化运动方式通过参数化运动方式，可以方便的指定模型的运动方式和轨迹。 （4）使用参数表达式使用参数表达式是模型参数化的最基本的一种参数化途径。当以上三种方法不能表达对象间的复杂关系时，可以通过参数表达式来进行参数化。 参数化的模型可以使用户方便的修改模型而不用考虑模型内部之间的关联变动，而且可以达到对模型优化的目的。参数化机制是ADAMS中重要的机制。 10.2 ADAMS参数化分析简介 参数化分析有利于了解各设计变量对样机性能的影响。在参数化分析过程中，根据参数化建模时建立的设计变量，采用不同的参数值，进行一系列的仿真。然后根据返回的分析结果进行参数化分析，得出一个或多个参数变化对样机性能的影响。再进一步对各种参数进行优化分析，得出最优化的样机。ADAMS/View提供的3种类型的参数化分析方法包括：设计研究(Design study)、试验设计(Design of Experiments, DOE)和优化分析(Optimization)。 10.2.1 设计研究(Design study) 在建立好参数化模型后，当取不同的设计变量，或者当设计变量值的大小发生改变时，仿真过程中，样机的性能将会发生变化。而样机的性能怎样变化，这是设计研究主要考虑的内容。在设计研究过程中，设计变量按照一定的规则在一定的范围内进行取值。根据设计变

matlab 有关GA优化的例子

核心函数： (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 pop--生成的初始种群 【输入参数】 num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵 eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如 precision--变量进行二进制编码时指定的精度 F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度) (2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,... termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数 【输出参数】 x--求得的最优解 endPop--最终得到的种群 bPop--最优种群的一个搜索轨迹 【输入参数】 bounds--代表变量上下界的矩阵 evalFN--适应度函数 evalOps--传递给适应度函数的参数 startPop-初始种群 opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0] termFN--终止函数的名称,如[maxGenTerm] termOps--传递个终止函数的参数,如[100] selectFN--选择函数的名称,如[normGeomSelect] selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08] xOverFNs--交*函数名称表，以空格分开，如[arithXover heuristicXover simpleXover] xOverOps--传递给交*函数的参数表，如[2 02 32 0] mutFNs--变异函数表，如[boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation] mutOps--传递给交*函数的参数表,如[4 0 06 100 34 100 34 0 0] 注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下 【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9 【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交*概率为0.95,变异概率为0.08 【程序清单】 编写目标函数 function[sol,eval]=fitness(sol,options) x=sol(1) eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x) 把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下

网络优化参数介绍

RSRP: Reference signal receive power. 衡量某扇区的参考信号的强度，在一定频域和时域上进行测量并滤波。可以用来估计UE离扇区的大概路损，LTE系统中测量的关键对象。在小区选择中起决定作用。 SINR：信号与干扰加噪声比（Signal to Interference plus Noise Ratio）是指:信号与干扰加噪声比（SINR）是接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号（噪声和干扰）的强度的比值；可以简单的理解为“信噪比”。 信号与干扰加噪声比最初出现在多用户检测。假设有两个用户1，2，发射天线两路信号（cdma里采用码正交，ofdm里采用频谱正交，这样用来区分发给两个用户的不同数据）；接收端，用户1接收到发射天线发给1的数据，这是有用的信号signal，也接收到发射天线发给用户2的数据，这是干扰interference，当然还有噪声。 RSSI（Received Signal Strength Indicator）是接收信号的强度指示 过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离，进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术 如无线传感的ZigBee网络CC2431芯片的定位引擎就采用的这种技术、算法。 接收机测量电路所得到的接收机输入的平均信号强度指示。这一测量值一般不包括天线增益或传输系统的损耗。 RSRQ（ReferenceSignalReceivingQuality）表示LTE参考信号接收质量，这种度量主要是根据信号质量来对不同LTE候选小区进行排序。这种测量用作切换和小区重选决定的输入。 RSRQ被定义为N*RSRP/(LTE载波RSSI）之比，其中N是LTE载波RSSI测量带宽的资源快（RB）个数。RSRQ实现了一种有效的方式报告信号强度和干扰相结合的效果。 [1] PL为传播路径损耗（Pathloss），单位为dB采用0kumura_Hata模型来分析WCDMA系统的无线传播：PL=69.55+26.16lgF-13.82lgH+（44.9-6.55lgH）×lgD-C（F）其中，PL为传播路径损耗，单位为dB；F为系统工作频点，单位为Hz；D为小区半径，单位为m；H为基站天线高度，单位为m；C（F）为地物校正因子，一般取值：代入模型后，得到以CS64k业务为例，基站侧接收灵敏度为115.3dBm，假定90%地区覆盖，慢衰落储备为5.6dB，网络负荷为50%，干扰储备为3dB，软切换增益为5dB，汽车穿透损耗为8dB，直放站天线增益为18dBi，馈线损耗为3dB，直放站总输出功率为20W，控制信道为 5.2W，话务信道可用功率为14.8W，则每信道平均发射功率为14.8W/6=2.47W=33.9dBm，则PL=33.9-5.6-3+5-8+18-3+115.3=152.6dBm 通过计算得到：城市D=3km；郊区D=6.8km；农村D=25.6km。 power headroom 功率上升空间

基于改进差分进化算法的烧结矿配料优化

基于改进差分进化算法的烧结矿配料优化 李凯斌, 卢建刚, 吴燕玲, 孙优贤 浙江大学工业控制技术国家重点实验室，杭州(310027） E-mail ：kbli@https://www.360docs.net/doc/fe2639023.html, 摘 要：本文针对差分进化算法(differential evolution algorithm)存在的早熟问题和停滞现象作了改进并把改进的算法应用于烧结矿配料优化，用matlab 编程，仿真结果表明符合实际生产工艺要求，证明了改进的差分进化算法对烧结矿配料优化的有效性，从而指出了改进的差分进化算法在配料优化中的应用价值。 关键词：差分进化，停滞，烧结矿，配料优化 中图分类号：TF541 1．前言 钢铁企业中炼铁系统能耗占整个钢铁生产能耗的60% ～70% ，生产成本也占54% ～58%，所占比重都较大[1]。而烧结又是生产高炉炼铁精料的关键工序，烧结生产中，可以将不同原料，熔剂进行精确配料，以调整烧结矿化学成分，满足高炉对炉料成分的要求。烧结矿的优化配料是一项极其重要的工作，配料的目的在于：根据不同种类的铁矿石的化学成分，将原料矿进行合理的搭配，使混匀矿的化学成分符合烧结生产的要求。烧结矿配料优化从上个世纪80年代就开始研究，最初运用的是线性规划方法，优化对象也仅限于烧结矿的化学成分[2]。近几十年来，进化算法发展十分迅速，其应用也越来越广泛。其中由Rainer Storn 和Kenneth Price 提出的差分进化算法[3] (differential evolution ，简称DE)作为一种较新的全局优化算法，以其收敛性好，模型简单，容易实现，控制参数比较少得到广泛应用。在日本召开的第一届国际禁化优化计算竞赛(ICEO)中[6]，DE 表现突出，已经成为进化算法(EA)的一个重要分支。近几年来，DE 在约束优化计算，模糊控制器优化设计，神经网络优化，滤波器设计等方面得到了广泛应用。本文运用改进的差分进化算法对烧结矿配料进行优化。 2．差分进化算法 DE 作为一种较新的全局搜索算法与遗传算法，进化规划，进化策略不同，它是由父代个体差分矢量构成变异算子，然后按一定交叉概率，父代个体与变异个体进行交叉，生成试验体，最后在父代与试验体之间根据适应度选择个体。 2.1 差分进化原理 (1)选定种群规模N ，加权因子F ∈[0，2]最大进化代数MAX G ，杂交率CR ∈[0，1] (2)生成初始种群0W ：{w 0 i (i=1,2,…N)}，令进化代数G=0 (3)对G i w 执行(4)~(6)步，生成G+1代 (4)变异：1G i w +?=G i w +F(G j w -G k w )其中1≤j ，k ≤N ，且i ，j ，k 互异 (5)杂交：1G ij w +=1()() G ij G ij w random CR w random CR +?>??≤??? 其中G ij w 为第G 代第i 个个体的第j 个基因，CR 为 杂交率，random ∈[0，1] (6)选择：

05 Maxwell_RMxprt参数化与优化设置

5 参数化分析和优化分析 优化设计由参数化分析（Parametric Analysis）和优化分析（Optimization）两部分构成。使用优化器optimetrics，用户可以从众多可行方案中找出一个最优解。一般原始设计方案，是一个初步的设计方案，需要将原始设计方案中的一些设计参数用变量定义，然后对这些变量进行优化。 Parametric Analysis(参数化分析)：定义一个或多个扫描变量，并给每个扫描变量定义取值范围。优化器会在所有变量取值点进行计算，得到一系列的计算结果，这样用户就可以对结果进行比较从而确定每个设计变量对最终设计性能的影响。参数化分析常常可以用作优化分析的前期处理，因为它可以为优化分析提供变量的合理取值范围。 Target Optimization(目标优化)：先确定优化目标和成本函数，优化器通过优化设计参数值来满足优化目标要求。 以上两个模块既可以单独使用，也可以结合使用。此外，优化器还具有良好的通用性，可用于与所选电机类型无关的其他优化设计。 5.1 RMxprt中的变量和参数 通过输入或输出参数，RMxprt界面可以与RMxprt求解器交换数据。RMxprt求解器从RMxprt 界面接收输入参数和设计参数，并返回输出参数（或简称为参数）给RMxprt界面。在RMxprt界面中，我们可以定义输入变量（或简称为变量）和输出变量。变量用来给设计参数赋值，而输出变量用来接收输出参数的值。 变量可以是一个数值，也可以是其他变量的函数。数值变量是一个独立变量，而函数变量则是一个相关变量。给设计参数赋值的变量可以是独立变量，也可以是相关变量，还可以是数学表达式。在下列几种情形中，变量是非常有用的： 1.当需要改变设计参数的值时。 2.当需要对不同的设计参数使用相同的值时。 3.在参数化分析中，需指定了一系列具有一定取值范围的扫描变量时。 4.在优化分析中，优化设计参数时。 在RMxprt中有两种类型的变量：project variables和design variables。 project variables（项目变量）：项目变量在整个Maxwell项目都有效，项目变量可以赋值给该项目中的任何设计变量。在RMxprt中，通过在项目变量名称上加上前缀符号$，来区分项目变量和设计变量。用户可以在创建它时就手动的将符号$添加到项目变量中，或者RMxprt 自动添加。 design variables（设计变量）：设计变量是与RMxprt设计有关的。设计变量可以赋值给RMxprt设计中的任何设计参数。 5.1.1 项目变量 5.1.1.1 添加项目变量 添加项目变量的步骤如下：

VOLTE优化经验总结

1 优化经验总结 日常优化总结 日常优化工作主要从无线覆盖优化、参数优化、系统内外邻区优化，功能优化四个方面着手，与ATU路网、工程建设紧密配合，提升整体网络质量。 RLC优先级优化 现象：呼叫建立与切换过程冲突，专载被MME释放。呼叫建立过程中专载建立与切换几乎同时发生，MME未收到NAS专载完成消息导致释放专载，终端回复invite580（也有上发CANCLE的情况），专载丢失形成未接通事件。 原因分析：QCI5设置的RLC优先级为2，高于SRB=2(传送NAS层消息)配置为3. 导致NAS的层3消息已经比MR要早，但是因为优先级比MR和SIP低，未及时发送。 优化措施：降低QCI 5优先级，确保SIP消息及时上传，修改后此类问题改善明显。 QCI 5 PDCP DiscardTimer时长优化

现象：终端业务建立过程中，出现SIP信息传递丢失的问题，导致收到网络下发的INVITE500或者580等原因值释放。 原因分析：UE在无线信道较差的情况下，SIP信令发送或接收不完整或者无法及时传递，导致IMS相关定时器超时而发起会话cancel。经过分析，由于QCI5的pdcp 丢弃时长过小，在无线覆盖较差的地方，上行时延会变大，容易导致QCI5信令丢包。 优化措施： QCI5 PDCP DiscardTimer由300ms修改为无穷大 优化效果： VoLTE无线接通率提升明显 SBC传输协议TCP重传次数优化 背景：被叫从2G返回4G后，主叫起呼，被叫首先bye消息，紧接着接连收到多条上一次呼叫的invite，被叫回复bye481invite486invite580，呼叫失败。 优化措施：爱立信SBC对TCP配置进行了修改：最大重传次数从15次改为5次，最大重传隔间从十几分钟改为15s，此类问题已解决。

最优化方法的Matlab实现(公式(完整版))

第九章最优化方法的MatIab实现 在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1）建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2）数学求解数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。 最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述 利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。 具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。 9.1.1优化工具箱中的函数 优化工具箱中的函数包括下面几类： 1 ?最小化函数

2.方程求解函数 3.最小—乘（曲线拟合）函数

4?实用函数 5 ?大型方法的演示函数 6.中型方法的演示函数 9.1.3参数设置 利用OPtimSet函数，可以创建和编辑参数结构；利用OPtimget函数，可以获得o PtiOns优化参数。 ? OPtimget 函数 功能：获得OPtiOns优化参数。 语法：

差分进化算法介绍

1．差分进化算法背景 差分进化(Differential Evolution，DE)是启发式优化算法的一种，它是基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是Raincr Stom和Kenneth Price为求解切比雪夫多项式而提出的。差分进化算法具有原理简单、受控参数少、鲁棒性强等特点。近年来，DE在约束优化计算、聚类优化计算、非线性优化控制、神经网络优化、滤波器设计、阵列天线方向图综合及其它方面得到了广泛的应用。 差分算法的研究一直相当活跃，基于优胜劣汰自然选择的思想和简单的差分操作使差分算法在一定程度上具有自组织、自适应、自学习等特征。它的全局寻优能力和易于实施使其在诸多应用中取得成功。 2.差分进化算法简介 差分进化算法采用实数编码方式，其算法原理同遗传算法相似刚，主要包括变异、交叉和选择三个基本进化步骤。DE算法中的选择策略通常为锦标赛选择，而交叉操作方式与遗传算法也大体相同，但在变异操作方面使用了差分策略，即：利用种群中个体间的差分向量对个体进行扰动，实现个体的变异。与进化策略(Es)采用Gauss或Cauchy分布作为扰动向量的概率密度函数不同，DE使用的差分策略可根据种群内个体的分布自动调节差分向量(扰动向量)的大小，自适应好；DE 的变异方式，有效地利用了群体分布特性，提高了算法的搜索能力，避免了遗传算法中变异方式的不足。 3.差分进化算法适用情况 差分进化算法是一种随机的并行直接搜索算法，最初的设想是用于解决切比雪夫多项式问题，后来发现差分进化算法也是解决复杂优化问题的有效技术。它可以对非线性不可微连续空间的函数进行最小化。目前，差分进化算法的应用和研究主要集中于连续、单目标、无约束的确定性优化问题，但是，差分进化算法在多目标、有约束、离散和噪声等复杂环境下的优化也得到了一些进展。 4.基本DE算法 差分进化算法把种群中两个成员之间的加权差向量加到第三个成员上以产生新的参数向量，这一操作称为“变异”。然后，变异向量的参数与另外事先确

网络优化基本知识

无线网络优化是通过对现已运行的网络进行话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析、硬件检查等手段，找出影响网络质量的原因，并且通过参数的修改、网络结构的调整、设备配置的调整和采取某些技术手段（采用MRP的规划办法等），确保系统高质量的运行，使现有网络资源获得最佳效益，以最经济的投入获得最大的收益。 二GSM无线网络优化的常规方法 网络优化的方法很多，在网络优化的初期，常通过对OMC-R数据的分析和路测的结果，制定网络调整的方案。在采用图1的流程经过几个循环后，网络质量有了大幅度的提高。但仅采用上述方法较难发现和解决问题，这时通常会结合用户投诉和CQT测试办法来发现问题，结合信令跟踪分析法、话务统计分析法及路测分析法，分析查找问题的根源。在实际优化中，尤其以分析OMC-R话务统计报告，并辅以七号信令仪表进行A接口或Abis接口跟踪分析，作为网络优化最常用的手段。网络优化最重要的一步是如何发现问题，下面就是几种常用的方法： 1．话务统计分析法：OMC话务统计是了解网络性能指标的一个重要途径，它反映了无线网络的实际运行状态。它是我们大多数网络优化基础数据的主要根据。通过对采集到的参数分类处理，形成便于分析网络质量的报告。通过话务统计报告中的各项指标(呼叫成功率、掉话率、切换成功率、每时隙话务量、无线信道可用率、话音信道阻塞率和信令信道的可用率、掉话率及阻塞率等)，可以了解到无线基站的话务分布及变化情况，从而发现异常，并结合其它手段，可分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等问题。同时还可以针对不同地区，制定统一的参数模板，以便更快地发现问题，并且通过调整特定小区或整个网络的参数等措施，使系统各小区的各项指标得到提高，从而提高全网的系统指标。 2．DT （驱车测试）：在汽车以一定速度行驶的过程中,借助测试仪表、测试手机，对车内信号强度是否满足正常通话要求，是否存在拥塞、干扰、掉话等现象进行测试。通常在DT中根据需要设定每次呼叫的时长，分为长呼（时长不限,直到掉话为止）和短呼（一般取60秒左右,根据平均用户呼叫时长定）两种（可视情况调节时长），为保证测试的真实性，一般车速不应超过40公里/小时。路测分析法主要是分析空中接口的数据及测量覆盖，通过DT测试，可以了解：基站分布、覆盖情况，是否存在盲区；切换关系、切换次数、切换电平是否正常；下行链路是否有同频、邻频干扰；是否有小岛效应；扇区是否错位；天线下倾角、方位角及天线高度是否合理；分析呼叫接通情况，找出呼叫不通及掉话的原因，为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。

华为超级技术牛人的十年经验总结

人类与动物的最大不同是积累知识可以传承学习，学习他人成功的经验可以让我们少走弯路并缩短学习曲线，这里，华为大牛徐家骏的10年华为之路对每个人都有启迪和指导意义！ 作者：徐家骏 (注：徐是华为数据中心的头，清华硕士，技术超级牛人，一级部门总监，华为副总裁，年收入过千万，数据中心是用火山岩建的深入地下的一个大型建筑。防辐射，可防卫星的电子，雷达等手段的侦察。里面有象卫星发射中心那种超大屏幕，机房里满是三米的大型服务器和大型计算机。连接整个华为全球的每一台终端，整个华为每天三十多万封邮件，海外和全球的同步研发，内部的信息管理，内部流程，华为的国内国际ip电话都是通过出去。) 正文： 上周，我正式提交了离职报告，准备给自己的职业生涯一个很大的转折，这是我长时间的思考最后所做的决定。但真的提出离职后，回想在公司的十年，还是百感交集。1997年7月16日，我只身提着一个包从深圳宝安机场下飞机，走出机场，天是那么蓝、白云那么低、空气那么潮，仰头望天，对这个城市，对公司、对即将开展的工作和生活、对自己的前途一片茫然。到了科技园，发现是个荒凉而偏僻的地方，不过倒很安静，上学的几年中，一连串的打击，使得我似乎有点喜欢这种安静、荒凉、在他乡的感觉。现在想想，经过十年的工作，自己的心灵真是麻木得可以了。那时候的心里，好像时时有些什么没有着落的东西在激荡，但又说不出来，只有在听德沃夏克的《自新大陆交响曲》时，才发现多有深处的共鸣以至落泪。 由于没赶上大批应届生的接待，我是自己一个人来到科技园1号楼的，干净整洁的大楼，很帅很靓的保安和前台，进进出出精神饱满的员工，让人的心情为之一振。象没头苍蝇一样乱走了一会后，一位人力资源的大姐，很职业、热情、耐心的告诉了我入职手续如何办理，并安排我当晚在粤海门华为之家临时居住，又安排之后的宿舍事宜，在举目无亲的异乡让人倍感亲切，至今记得。 来深圳、来华为当时确实是一种机缘，96年华为名气并不响，特别是在行业之外，偶尔一次我在同学家里看到一张华为人报，有几片文章印象至今很深：一篇是周劲写的欧洲考察心得，讲欧洲一个20－30人的小公司，所具有的那种全球化运作战略、能力和气度。一篇是唐东风写的被评为杰出员工受表彰后的感想。还有一篇名头很大“中央研究部知识产权处”，当时被这个名头吓了一跳。文中讲到华为当年研发累计投入1.8亿人民币，更让我吓一个跟斗。我想当时清华大学一年科研经费也就1亿多点，这家公司什么来头，花的科研投入比清华还多？当时就有了兴趣。 快毕业的时候，连连受挫，找工作跟当年大部分同学一样，希望留北京，但连续被联想、方正、科海、卫通等当时大名鼎鼎的公司录取后又告知要交几万块钱才能解决户口问题之后，想到了还有华为这样一家公司，给人力资源部寄了一份