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SSA*-PDWA:A Hierarchical Path Planning Framework with Enhanced A*Algorithm and Dynamic Window Approach for Mobile Robots 认领 引用
1
作者 Lishu Qin Yu Gao Xinyuan Lu 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2026年第4期2069-2094,共26页
With the rapid development of intelligent navigation technology,efficient and safe path planning for mobile robots has become a core requirement.To address the challenges of complex dynamic environments,this paper pro... With the rapid development of intelligent navigation technology,efficient and safe path planning for mobile robots has become a core requirement.To address the challenges of complex dynamic environments,this paper proposes an intelligent path planning framework based on grid map modeling.First,an improved Safe and Smooth A*(SSA*)algorithm is employed for global path planning.By incorporating obstacle expansion and cornerpoint optimization,the proposed SSA*enhances the safety and smoothness of the planned path.Then,a Partitioned Dynamic Window Approach(PDWA)is integrated for local planning,which is triggered when dynamic or sudden static obstacles appear,enabling real-time obstacle avoidance and path adjustment.A unified objective function is constructed,considering path length,safety,and smoothness comprehensively.Multiple simulation experiments are conducted on typical port grid maps.The results demonstrate that the improved SSA*significantly reduces the number of expanded nodes and computation time in static environmentswhile generating smoother and safer paths.Meanwhile,the PDWA exhibits strong real-time performance and robustness in dynamic scenarios,achieving shorter paths and lower planning times compared to other graph search algorithms.The proposedmethodmaintains stable performance across maps of different scales and various port scenarios,verifying its practicality and potential for wider application. 展开更多
关键词 Dynamic window approach improved A*algorithm dynamic path planning trajectory optimization
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一种扩展搜索邻域A*算法的机器人路径规划 认领 引用 被引量：2
2
作者 葛超 张嘉滨 +1 位作者 王蕾 赵志伟 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期339-343,共5页
针对A*算法在复杂环境下计算时间长、拐点过多、转角过大等问题,提出了一种扩展搜索邻域的A*算法。首先,对A*算法的估计函数f(n)进行改进,使启发函数h(n)的权值紧随路径动态变化;然后,提出一种新型24邻域搜索法,使路径的最小... 针对A*算法在复杂环境下计算时间长、拐点过多、转角过大等问题,提出了一种扩展搜索邻域的A*算法。首先,对A*算法的估计函数f(n)进行改进,使启发函数h(n)的权值紧随路径动态变化;然后,提出一种新型24邻域搜索法,使路径的最小转角调整为π20,搜索方向扩展到24个;最后,增加了凹形障碍物检测函数,使路径能规避障碍物陷阱。通过仿真实验表明,机器人使用该算法规划出的路径长度更短,拐点数量下降和转角角度减少,路径更加平滑,有效提高了机器人路径规划性能。 展开更多
关键词 A*算法 路径规划 扩展搜索邻域 机器人 启发函数 障碍物检测
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基于RANSAC与改进A*算法的果园移动机器人路径规划研究 认领 引用 被引量：1
3
作者 王明之 吕强 +3 位作者 蒋杰 林刚 唐超 张皓杨 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期216-228,共13页
针对果园移动机器人在全局路径规划中存在的搜索时间长、安全性低、冗余节点多、路径不平滑以及行间作业精度不高等问题,研究提出一种基于RANSAC(Random Sample Consensus)算法与改进A*算法的路径规划方案。该方案首先利用RANSAC算... 针对果园移动机器人在全局路径规划中存在的搜索时间长、安全性低、冗余节点多、路径不平滑以及行间作业精度不高等问题,研究提出一种基于RANSAC(Random Sample Consensus)算法与改进A*算法的路径规划方案。该方案首先利用RANSAC算法拟合树行直线并提取果树行间中线,为后续改进A*算法提供最优中线参考路径;然后,在A*算法中引入中线栅格缩减策略,引导A*算法优先将中线作为最终路径;接着,对预估函数进行优化以提高运算效率,加入排斥力场函数以提升路径安全性;最后,结合安全距离阈值剔除冗余节点方法以消除多余节点,并采用三次均匀B样条曲线对路径进行平滑处理。在A*算法仿真对比试验中,本文改进A*算法相对于其他算法计算效率更高,生成路径更为安全平滑;在果园仿真栅格地图算法对比试验中,本文算法对于其他算法能规划出更高质量的行间中线路径;在模拟果园路径跟踪试验中,本文算法横向偏差均小于其他算法,适用性更强。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A*算法 随机抽样一致算法 果园
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融合自适应A*算法与轨迹优化的果园移动机器人路径规划方法 认领 引用 被引量：1
4
作者 李建平 鲍海波 +6 位作者 邓孝亮 田文斌 王玲 陈度 朱建新 李端 严瑞东 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期206-214,227,共9页
果园移动机器人自主安全作业的实现依赖于高效的路径规划技术。针对现有方法在复杂果园环境中普遍存在的规划效率低、路径折点多、平滑性差等问题,提出一种融合自适应A*算法与轨迹优化的自主路径规划方法,以提升果园移动机器人的自... 果园移动机器人自主安全作业的实现依赖于高效的路径规划技术。针对现有方法在复杂果园环境中普遍存在的规划效率低、路径折点多、平滑性差等问题,提出一种融合自适应A*算法与轨迹优化的自主路径规划方法,以提升果园移动机器人的自主导航与作业性能。首先,构建果园栅格地图模型作为全局规划基础;其次,采用实时优化的代价权重-中心线偏移双函数协同机制增强自适应A*算法,并设计动态5邻域搜索策略进行全局路径搜索;随后,应用三阶贝塞尔曲线进行路径自适应平滑处理,生成满足果园机器人作业要求的曲率连续导航轨迹。基于典型果园环境的仿真试验结果表明,相较于改进A*算法,本方法在无障碍与有障碍场景下,平均路径规划时间分别降低了23.8%(17.15 ms)和23.1%(16.09 ms),路径平均曲率分别降低了10.7%(0.011 m-1)和15.8%(0.028 m-1)。实地试验表明,平均搜索规划时间分别减少了26.4%(19.01 ms)和27.4%(21.28 ms),路径平均曲率分别降低了7.3%(0.009 m-1)和8.7%(0.013 m-1)。该方法显著提升了路径规划效率与平滑性,有效满足果园机器人实际作业需求,具备良好的实用价值。 展开更多
关键词 果园移动机器人 路径规划 A*算法 贝塞尔曲线 轨迹优化
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基于改进A*的模糊PID煤矿巡检机器人路径规划 认领 引用 被引量：1
5
作者 金智新 罗实 +2 位作者 李永安 梁威 李佳浩 《电子测量技术》 北大核心 2026年第5期40-51,共12页
为应对煤矿巡检机器人在复杂、动态的井下巷道环境中进行路径规划时面临的安全性不足和跟踪精度差的挑战,本文提出了一种融合改进A*全局规划与模糊PID运动控制的路径规划方法。通过在传统A*算法的代价函数中引入障碍物代价项和动... 为应对煤矿巡检机器人在复杂、动态的井下巷道环境中进行路径规划时面临的安全性不足和跟踪精度差的挑战,本文提出了一种融合改进A*全局规划与模糊PID运动控制的路径规划方法。通过在传统A*算法的代价函数中引入障碍物代价项和动态加权策略,提高了全局路径规划的效率和安全性。采用B样条曲线对初始路径进行平滑处理,使路径更符合机器人运动学约束,增强可执行性与轨迹平滑性。设计了基于机器人运动模型的模糊PID控制器,替代传统PID,通过模糊控制自适应整定PID参数,实现了对平滑后全局路径的高精度、高稳定性跟踪控制,有效耦合了线速度与角速度控制。MATLAB和ROS Gazebo仿真实验结果表明,改进A*算法减少了搜索节点约65%,B样条处理显著提升路径平滑度,模糊模型PID控制器相比传统PID在路径跟踪精度和稳定性方面表现更优。最大横向误差范围在±0.05米内,最大航向误差控制在±0.2弧度范围内。该方法显著提升了煤矿巡检机器人路径规划与跟踪性能。 展开更多
关键词 巡检机器人 改进A*算法 B样条路径平滑 模糊PID 路径规划
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典型A2/O工艺城镇污水处理厂碳排放核算、影响因素及碳减排路径研究 认领 引用 被引量：2
6
作者 郑晓英 胡天星 +7 位作者 邓雄成 陶加庆 龚忆平 姚新宇 范毅 林涛 陈卫 王大伟 《环境工程》 CAS CSCD 2026年第3期177-188,共12页
在全球变暖的背景下,推进污水处理行业减污降碳协同增效势在必行。基于江苏省3座典型A2/O及其改良工艺的城镇污水处理厂(WWTPs)的2023年运行数据,通过排放因子法开展碳排放核算与特征分析,并采用路径分析法,阐明进水特征和运行参数... 在全球变暖的背景下,推进污水处理行业减污降碳协同增效势在必行。基于江苏省3座典型A2/O及其改良工艺的城镇污水处理厂(WWTPs)的2023年运行数据,通过排放因子法开展碳排放核算与特征分析,并采用路径分析法,阐明进水特征和运行参数对污水处理厂碳排放的影响。从间接控制角度分别评估光伏发电和水源热泵等措施对污水处理厂的碳减排潜能。结果表明:3座典型污水处理厂的总碳排放强度在0.578~0.671 kg/m3(以CO2排放当量计,下同),总碳排放量1.889万~2.815万t;间接碳排放在A2/O污水处理厂碳排放中占比较高(71.7%),其中,电能消耗产生的碳排放贡献最高(53.3%);药剂消耗中,由碳源投加引起的碳排放占比最大,可达药剂碳排放总量的36.9%~59.5%;进水浓度较低的污水厂运行过程需要更多的能耗物耗,产生的间接碳排放较高。此外,典型A2/O工艺污水处理厂的进水水质特征和运行参数对各类型碳排放强度均有直接或者间接影响,厂内可积极开展工艺运行参数优化、设备升级改造、智能/慧控制系统应用,以及多种替碳措施等以有效控制碳排放量。以WWTP2为例,利用光伏发电和水源热泵技术,理论上可分别实现22.7%和100.2%的替碳效率,具有较高的碳减排潜能。 展开更多
关键词 污水处理厂 A2/O 碳核算 路径分析 碳减排
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基于改进双向A*算法的移动机器人路径规划研究 认领 引用 被引量：2
7
作者 张学锋 胡伟鹏 +1 位作者 石军花 姜兴龙 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2026年第2期146-155,共10页
目的针对复杂环境下,解决传统A*算法在复杂环境中搜索效率低、路径拐点多等问题,提出改进的双向A*算法。方法该算法采用正向和反向动态扩展目标点,使用动态启发式函数,并将搜索领域从8邻域改进为24邻域的8个方向。为优化路径,引... 目的针对复杂环境下,解决传统A*算法在复杂环境中搜索效率低、路径拐点多等问题,提出改进的双向A*算法。方法该算法采用正向和反向动态扩展目标点,使用动态启发式函数,并将搜索领域从8邻域改进为24邻域的8个方向。为优化路径,引入多次三阶贝塞尔曲线进行路径平滑。结果在多障碍和复杂地图情境下,改进算法表现更高效。在路径规划中,快速找到优化路径,减少搜索节点和路径拐点,实验数据指标提升超过85%。结论改进的双向A*算法具有更好的适应性和灵活性,适用于各类复杂环境的路径规划。其性能优势使其成为处理大规模、高复杂度地图的理想选择,为路径规划领域提供强有力的支持。 展开更多
关键词 A*算法 路径规划 贝塞尔曲线 启发函数 24邻域
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电子制造企业废水中全氟化合物在A2O工艺污水处理过程中的转归研究 认领 引用 被引量：1
8
作者 葛晓颖 张丽伟 +1 位作者 熊凯 方皓 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期651-661,共11页
全氟化合物(PFAS)因其环境持久性和生物累积性而具有显著的环境和健康风险,然而,目前对电子制造企业废水处理过程中PFAS的赋存状态和转化归趋研究并不明确。为研究北方某电子制造企业废水中PFAS在A2O(Anaerobic-Anoxic-Oxic)污水处... 全氟化合物(PFAS)因其环境持久性和生物累积性而具有显著的环境和健康风险,然而,目前对电子制造企业废水处理过程中PFAS的赋存状态和转化归趋研究并不明确。为研究北方某电子制造企业废水中PFAS在A2O(Anaerobic-Anoxic-Oxic)污水处理工艺全过程中的环境行为,在污水处理厂进、出口及各污水处理工序采集废水样品并在厌氧池、缺氧池、好氧池、二沉池及外运污泥处采集污泥样品,通过固相萃取及高效液相色谱-串联质谱(HPLC/MS-MS)方法,分析废水和污泥中PFAS的浓度、组分特征、去除效率、各组分之间及其与其他污染物指标的相关性。结果表明:(1)电子制造企业废水PFAS的主要组分是全氟丁烷羧酸(PFBA),其在污水中的占比为44%~57%。PFBA、全氟戊烷羧酸(PFPeA)、全氟丁烷磺酸(PFBS)、全氟己烷羧酸(PFHxA)、全氟辛烷磺酸(PFOS)、全氟辛烷羧酸(PFOA)等6种PFAS浓度之和占∑13PFAS浓度的90%以上。(2)各污水处理工序中,短链(C链≤6)PFAS浓度占污水∑13PFAS浓度的84.38%±4.50%,中链(6˂C链≤11)PFAS含量占污泥∑16PFAS含量的62.53%±3.92%。(3)与进水相比,出水∑13PFAS浓度降低35.97%。格栅池、A2O反应池、沉淀池等对PFAS的拦截滤除、活性污泥吸附及沉淀作用是A2O污水处理工艺去除电子制造企业废水PFAS的主要机制。(4)电子制造企业废水中PFAS的主要组分PFBA浓度与废水中氟离子(F-)浓度呈极显著(P˂0.01)正相关,符合电子制造企业废水特征。PFHx A、全氟庚酸(PFHp A)浓度均与PFOA、PFOS、全氟壬酸(PFNA)浓度呈显著(P˂0.05)正相关,可能与这几种PFAS有较相似的用途和来源及共同的前体物降解有关。研究显示,A2O污水处理工艺对电子制造企业废水PFAS具有一定的去除效果,未来还应结合其他深度处理PFAS技术,进一步减少电子制造企业废水PFAS的排放。 展开更多
关键词 电子制造 全氟化合物(PFAS) A2O工艺 污水处理厂 废水 污泥
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Fusion Algorithm Based on Improved A*and DWA for USV Path Planning 认领 引用 被引量：2
9
作者 Changyi Li Lei Yao Chao Mi 《哈尔滨工程大学学报（英文版）》 CSCD 2025年第1期224-237,共14页
The traditional A*algorithm exhibits a low efficiency in the path planning of unmanned surface vehicles(USVs).In addition,the path planned presents numerous redundant inflection waypoints,and the security is low,wh... The traditional A*algorithm exhibits a low efficiency in the path planning of unmanned surface vehicles(USVs).In addition,the path planned presents numerous redundant inflection waypoints,and the security is low,which is not conducive to the control of USV and also affects navigation safety.In this paper,these problems were addressed through the following improvements.First,the path search angle and security were comprehensively considered,and a security expansion strategy of nodes based on the 5×5 neighborhood was proposed.The A*algorithm search neighborhood was expanded from 3×3 to 5×5,and safe nodes were screened out for extension via the node security expansion strategy.This algorithm can also optimize path search angles while improving path security.Second,the distance from the current node to the target node was introduced into the heuristic function.The efficiency of the A*algorithm was improved,and the path was smoothed using the Floyd algorithm.For the dynamic adjustment of the weight to improve the efficiency of DWA,the distance from the USV to the target point was introduced into the evaluation function of the dynamic-window approach(DWA)algorithm.Finally,combined with the local target point selection strategy,the optimized DWA algorithm was performed for local path planning.The experimental results show the smooth and safe path planned by the fusion algorithm,which can successfully avoid dynamic obstacles and is effective and feasible in path planning for USVs. 展开更多
关键词 Improved A*algorithm Optimized DWA algorithm Unmanned surface vehicles Path planning Fusion algorithm
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Study on the destabilizing damage precursors of cemented tailings backfill based on critical slowing down theory combined with multiple denoising algorithms under consideration of initial defect conditions 认领 引用 被引量：1
10
作者 ZHAO Kang ZHONG Jun-cheng +3 位作者 YAN Ya-jing LIU Yang WEN Dao-tan XIAO Wei-ling 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第1期375-399,共25页
The cemented tailings backfill(CTB)with initial defects is more prone to destabilization damage under the influence of various unfavorable factors during the mining process.In order to investigate its influence on the... The cemented tailings backfill(CTB)with initial defects is more prone to destabilization damage under the influence of various unfavorable factors during the mining process.In order to investigate its influence on the stability of underground mining engineering,this paper simulates the generation of different degrees of initial defects inside the CTB by adding different contents of air-entraining agent(AEA),investigates the acoustic emission RA/AF eigenvalues of CTB with different contents of AEA under uniaxial compression,and adopts various denoising algorithms(e.g.,moving average smoothing,median filtering,and outlier detection)to improve the accuracy of the data.The variance and autocorrelation coefficients of RA/AF parameters were analyzed in conjunction with the critical slowing down(CSD)theory.The results show that the acoustic emission RA/AF values can be used to characterize the progressive damage evolution of CTB.The denoising algorithm processed the AE signals to reduce the effects of extraneous noise and anomalous spikes.Changes in the variance curves provide clear precursor information,while abrupt changes in the autocorrelation coefficient can be used as an auxiliary localization warning signal.The phenomenon of dramatic increase in the variance and autocorrelation coefficient curves during the compression-tightening stage,which is influenced by the initial defects,can lead to false warnings.As the initial defects of the CTB increase,its instability precursor time and instability time are prolonged,the peak stress decreases,and the time difference between the CTB and the instability damage is smaller.The results provide a new method for real-time monitoring and early warning of CTB instability damage. 展开更多
关键词 initial defects cemented tailings backfill critical slowing down acoustic emission RA/AF values denoising algorithms
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基于图论及改进A*算法的屋面设备检修动线设计智能分析 认领 引用
11
作者 何瑞琦 曹盈 +1 位作者 许璟琳 余芳强 《图学学报》 CSCD 北大核心 2026年第1期216-222,共7页
在屋面工程设计中,设备检修动线的合理性直接影响检修效率与安全性,传统设计方法常依赖经验判断,难以在设计阶段充分评估动线设计的合理性。针对此问题,提出了一种基于图论及改进A*算法结合的混合算法,并结合建筑信息模型(BIM)技术,... 在屋面工程设计中,设备检修动线的合理性直接影响检修效率与安全性,传统设计方法常依赖经验判断,难以在设计阶段充分评估动线设计的合理性。针对此问题,提出了一种基于图论及改进A*算法结合的混合算法,并结合建筑信息模型(BIM)技术,开发了一种基于该算法的屋面设备检修动线智能分析设计工具,通过数字化模型进行动线分析,弥补传统设计的不足。首先,采用碰撞检测与八叉树算法将屋面转化为带有权重的等效网格图;然后采用改进A*算法优化检修路径,综合考虑设备碰撞体积和空间限制,计算最优检修动线并评估动线区域深化设计合理性;最后,使用以该算法为基础的检修动线智能分析设计工具对实际项目进行实验。实验结果表明,该算法不仅能够精准揭示设计中可能存在的空间冲突和不合理布局,为优化设计提供数据支持,提高了设计的合理性和可操作性,且比传统人工设计效率提高了5倍以上。目前基于该算法的智能分析工具已在上海建工四建集团的多项实际项目中使用。 展开更多
关键词 屋面检修 BIM 动线优化 A*算法 图论 八叉树算法
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Optimization of the frequency offset increment of FDA-MIMO based on cuckoo search algorithm 认领 引用 被引量：1
12
作者 WANG Bo ZHAO Yu +2 位作者 LI Yonglin YANG Rennong XUE Junjie 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2026年第1期157-170,共14页
Frequency diverse array multiple-input multiple-output(FDA-MIMO)radar has gained considerable research attention due to its ability to effectively counter active repeater deception jamming in complex electromagnetic e... Frequency diverse array multiple-input multiple-output(FDA-MIMO)radar has gained considerable research attention due to its ability to effectively counter active repeater deception jamming in complex electromagnetic environments.The effectiveness of interference suppression by FDA-MIMO is limited by the inherent range-angle coupling issue in the FDA beampattern.Existing literature primarily focuses on control methods for FDA-MIMO radar beam direction under the assumption of static beampatterns,with insufficient exploration of techniques for managing nonstationary beam directions.To address this gap,this paper initially introduces the FDA-MIMO signal model and the calculation formula for the FDA-MIMO array output using the minimum variance distortionless response(MVDR)beamformer.Building on this,the problem of determining the optimal frequency offset for the FDA is rephrased as a convex optimization problem,which is then resolved using the cuckoo search(CS)algorithm.Simulations confirm the effectiveness of the proposed approach,showing that the frequency offsets obtained through the CS algorithm can create a dot-shaped beam direction at the target location while effectively suppressing interference signals within the mainlobe. 展开更多
关键词 frequency diverse array multiple-input multiple-output(FDA-MIMO) convex optimization cuckoo search algorithm beampattern
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基于正六边形栅格和A*算法的船舶路径规划方法 认领 引用
13
作者 刘钊 康子悦 +1 位作者 杨帆 罗辰汉 《中国航海》 CSCD 北大核心 2026年第1期38-45,55,共8页
针对传统正方形栅格在船舶路径规划中存在的安全裕度不足、搜索效率不高以及难以满足船舶运动特性的缺陷,提出一种基于六边形栅格与改进A*算法的船舶路径规划方法。根据正六边形栅格的几何特性与船舶避碰安全距离,构建六边形栅格邻... 针对传统正方形栅格在船舶路径规划中存在的安全裕度不足、搜索效率不高以及难以满足船舶运动特性的缺陷,提出一种基于六边形栅格与改进A*算法的船舶路径规划方法。根据正六边形栅格的几何特性与船舶避碰安全距离,构建六边形栅格邻域模型,并设计适用于六边形栅格的节点编码方法;结合船舶惯性运动特性与转向约束,建立船舶在六边形栅格中的运动代价模型;在此基础上,对传统A*算法进行启发函数与转向代价改进,提出面向船舶路径规划的六边形栅格搜索算法。对比试验结果表明:与正方形栅格8邻域方法相比,六边形栅格可在保持安全距离的前提下使路径长度缩短5.51%,搜索次数减少30.7%;与正方形栅格4邻域方法相比,路径长度缩短17.0%,转向点数量减少38.6%。基于六边形栅格地图生成的路径更平滑、转向更符合船舶操纵特性。 展开更多
关键词 智能航行 船舶路径规划 六边形栅格 改进A*算法 船舶操纵性
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面向无人机路径规划的A*-DWA分层融合算法 认领 引用
14
作者 常绪成 张心慧 +3 位作者 党帅龙 朱锋 王敬宇 徐高涵 《现代防御技术》 北大核心 2026年第1期14-29,共16页
针对传统A*算法在三维复杂环境中搜索效率低、路径平滑度差以及局部避障能力有限的问题,提出一种A*-DWA分层融合算法。该算法基于26邻域节点搜索策略对A*算法进行三维空间拓展,在代价评估函数中引入动态调节项实现权重自适应调... 针对传统A*算法在三维复杂环境中搜索效率低、路径平滑度差以及局部避障能力有限的问题,提出一种A*-DWA分层融合算法。该算法基于26邻域节点搜索策略对A*算法进行三维空间拓展,在代价评估函数中引入动态调节项实现权重自适应调整,并结合Douglas-Peucker算法和三次B样条曲线实现路径平滑;融合三维扩展的DWA算法以弥补A*算法局部避障能力的不足,通过运动学解耦构建三维动态窗口模型,并引入余弦相似度改进评价函数,增强实时避障性能;设计动态反馈机制实现全局路径的自适应修正,形成“A*全局规划-DWA局部避障-动态反馈”的闭环优化体系。仿真结果表明,在三维静/动态环境中,A*-DWA分层融合算法的路径长度、规划时间、路径平滑度均显著优于其他对比算法,多场景下避障成功率达90%以上,验证了A*-DWA分层融合算法的有效性。 展开更多
关键词 A*算法 无人机 路径规划 DWA算法 B样条曲线 分层融合
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Low-complexity APSK demodulation algorithm based on K-means clustering in LEO satellite communication systems 认领 引用
15
作者 Guangfu Wu Xiangrui Meng +1 位作者 Changlin Chen Biqun Xiang 《Digital Communications and Networks》 SCIE EI CSCD 2026年第2期343-353,共11页
Amplitude Phase Shift Keying(APSK)is more suitable for the nonlinear channels of Low Earth Orbit(LEO)satellite communication systems compared to Quadrature Amplitude Modulation(QAM).To tackle challenges posed by Direc... Amplitude Phase Shift Keying(APSK)is more suitable for the nonlinear channels of Low Earth Orbit(LEO)satellite communication systems compared to Quadrature Amplitude Modulation(QAM).To tackle challenges posed by Direct Current(DC)interference and high demodulation complexity,we propose an APSK demodulation algorithm based on K-means clustering.Initially,static DC components are calculated and removed from the received APSK signals.Subsequently,the estimated APSK constellation points serve as initial centers for K-means clustering.These centers are refined through the K-means process and act as theoretical APSK constellation points for the Max-Log-MAP demodulation algorithm,effectively eliminating residual DC.We then introduce a low-complexity APSK demodulation algorithm that utilizes the symmetry of constellation points along with the Euclidean distance between DC-eliminated signals and these constellation points to minimize the set of constellation points.Simulation results indicate that for 32-APSK,our proposed demodulation submodule reduces computational complexity to approximately one-third that of the Max-Log-MAP algorithm while improving Bit Error Rate(BER)performance by about 0.23 dB.Furthermore,end-to-end simulation experiments conducted within LEO satellite communication systems demonstrate that our approach not only maintains this complexity advantage but also enhances BER performance by approximately 1.1 dB. 展开更多
关键词 DC elimination APSK demodulation LEO satellite communication K-means algorithm Max-Log-MAP algorithm
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A Metaheuristic Football Optimization Algorithm Integrated with Large Language Models for Automated Seismic Time-Series Modeling 认领 引用
16
作者 Amal H.Alharbi Marwa M.Eid +2 位作者 Nima Khodadadi Ebrahim A.Mattar Sayed Elkenawy 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2026年第5期947-987,共41页
Seismic time series forecasting remains challenging due to the nonlinearity,non-stationarity,and noise of earthquake data,and because deep learning models are sensitive to preprocessing and hyperparameter settings.Alt... Seismic time series forecasting remains challenging due to the nonlinearity,non-stationarity,and noise of earthquake data,and because deep learning models are sensitive to preprocessing and hyperparameter settings.Although recent studies have improved neural architectures and optimization techniques,preprocessing is often treated as a fixed or manually designed stage,with limited integration into model optimization.To address this,this paper proposes an integrated,data-driven modelling framework that combines guided preprocessing with systematic hyperparameter optimization for seismic prediction,specifically forecasting earthquake magnitude from seismic catalog time-series data,with experiments conducted on Canadian seismic records.The method uses a Large Language Model to guide data preparation and feature engineering,rather than fully automate them,and applies deep learning-based forecasting with the N-HITS architecture,optimized via metaheuristic-assisted feature selection and hyperparameter tuning.The Football Optimization Algorithm(FbOA),employed as a metaheuristic optimization strategy in this study,is evaluated and compared with several well-known optimizers under identical conditions.The results show significant performance gains,with FbOA achieving superior accuracy,robustness,and convergence compared to baseline and competing methods.Notably,error metrics are reduced(MSE 3.10×10-7,RMSE 5.57×103),with high performance indicators(r=0.982,R2=0.979,NSE=0.981,WI=0.985).These results highlight the value of integrating guided preprocessing with optimization and demonstrate a scalable framework for high-precision time-series prediction in geophysical and related domains. 展开更多
关键词 Seismic time-series forecasting large language models metaheuristic algorithms football optimization algorithm earthquake modeling
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A Quantum-Inspired Algorithm for Clustering and Intrusion Detection 认领 引用
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作者 Gang Xu Lefeng Wang +5 位作者 Yuwei Huang Yong Lu Xin Liu Weijie Tan Zongpeng Li Xiu-Bo Chen 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2026年第4期1180-1215,共36页
The Intrusion Detection System(IDS)is a security mechanism developed to observe network traffic and recognize suspicious or malicious activities.Clustering algorithms are often incorporated into IDS;however,convention... The Intrusion Detection System(IDS)is a security mechanism developed to observe network traffic and recognize suspicious or malicious activities.Clustering algorithms are often incorporated into IDS;however,conventional clustering-based methods face notable drawbacks,including poor scalability in handling high-dimensional datasets and a strong dependence of outcomes on initial conditions.To overcome the performance limitations of existing methods,this study proposes a novel quantum-inspired clustering algorithm that relies on a similarity coefficient-based quantum genetic algorithm(SC-QGA)and an improved quantum artificial bee colony algorithm hybrid K-means(IQABC-K).First,the SC-QGA algorithmis constructed based on quantum computing and integrates similarity coefficient theory to strengthen genetic diversity and feature extraction capabilities.For the subsequent clustering phase,the process based on the IQABC-K algorithm is enhanced with the core improvement of adaptive rotation gate and movement exploitation strategies to balance the exploration capabilities of global search and the exploitation capabilities of local search.Simultaneously,the acceleration of convergence toward the global optimum and a reduction in computational complexity are facilitated by means of the global optimum bootstrap strategy and a linear population reduction strategy.Through experimental evaluation with multiple algorithms and diverse performance metrics,the proposed algorithm confirms reliable accuracy on three datasets:KDD CUP99,NSL_KDD,and UNSW_NB15,achieving accuracy of 98.57%,98.81%,and 98.32%,respectively.These results affirm its potential as an effective solution for practical clustering applications. 展开更多
关键词 Intrusion detection clustering quantum artificial bee colony algorithm K-means quantum genetic algorithm
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基于生产状态图和A*算法的柔性制造系统调度方法 认领 引用
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作者 孙莎莎 周家忠 +1 位作者 薛译 罗继亮 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第3期363-372,共10页
针对柔性制造系统作业车间调度中的状态空间爆炸问题,提出一种基于生产状态图与A*算法的调度方法。首先,建立调度问题的混合整数规划模型,构建生产状态图模型形式化描述系统生产状况,将调度问题转化为图搜索任务;然后,结合关键路径... 针对柔性制造系统作业车间调度中的状态空间爆炸问题,提出一种基于生产状态图与A*算法的调度方法。首先,建立调度问题的混合整数规划模型,构建生产状态图模型形式化描述系统生产状况,将调度问题转化为图搜索任务;然后,结合关键路径剩余时间、剩余工序最小加工时间总和两大要素,设计两种启发函数,通过A*算法搜索求解高质量的调度策略。实验结果表明:关键路径剩余时间的启发函数满足可采纳性,在小规模调度场景中可获得全局最优调度效果;剩余工序最小加工时间总和启发函数虽不满足可采纳性,但求解效率突出,在大规模多批次场景中能获得接近最优的调度效果,且综合性能更优;两种启发函数下的A*算法求解效率均显著优于Dijkstra算法。 展开更多
关键词 A*算法 柔性作业车间 调度优化 启发式搜索 生产状态图
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基于改进A*和DWA算法的室内机器人路径规划研究 认领 引用
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作者 王险峰 汪柏彤 +2 位作者 赵通 刘赵杰 杨浩伟 《计算机与数字工程》 2026年第3期700-706,共7页
为提高室内机器人在路径规划时的效果,论文将全局路径A*算法与局部路径DWA算法融合。针对传统A*算法转折点多、角度大、路线不平滑等问题,将当前节点父节点的距离信息添加到启发函数中,利用障碍物信息添加自适应权重,提高路径搜... 为提高室内机器人在路径规划时的效果,论文将全局路径A*算法与局部路径DWA算法融合。针对传统A*算法转折点多、角度大、路线不平滑等问题,将当前节点父节点的距离信息添加到启发函数中,利用障碍物信息添加自适应权重,提高路径搜索效率。设置安全阈值提取关键点,引入共线二次优化策略,减少冗余节点。针对DWA算法易陷入最优解,在轨迹函数中添加与全局路径距离的约束。通过Matlab与实机验证,实验结果表明改进的A*算法多项效果好于传统的A*算法,融合算法在遇到未知障碍物时,能够规划出一条及时躲避障碍物到达目标点的全局路线。 展开更多
关键词 室内机器人 路径规划 A*算法 DWA算法
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融合A*算法与模型预测控制的海空协同动态路径规划方法 认领 引用
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作者 李明 李思润 +3 位作者 陈浩冉 金毓 张翔勇 张恒 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第3期775-782,共8页
针对复杂海洋环境下海空协同路径规划效率低、实时性差及动态适应性不足的问题,提出一种融合新型A*算法与模型预测控制(MPC)的动态路径规划方法(A*-MPC)。首先,为无人船构建多约束路径优化模型,利用动态权重A*算法求解,实现洋... 针对复杂海洋环境下海空协同路径规划效率低、实时性差及动态适应性不足的问题,提出一种融合新型A*算法与模型预测控制(MPC)的动态路径规划方法(A*-MPC)。首先,为无人船构建多约束路径优化模型,利用动态权重A*算法求解,实现洋流干扰下的路径规划;其次,为无人机构建时空优化模型,利用A*算法及扇区稀疏优化求解,获得三维路径规划;最后,采用分层MPC策略实现海空协同。仿真结果表明,所提算法在计算时间(1.5±0.5 s)、路径平滑度(指数9.24)和避障能力(碰撞风险3.7U)方面优于对比算法,路径长度缩短13.3%,平滑度提升59.3%,为动态海洋救援任务提供了高效、安全的决策支持。 展开更多
关键词 海空协同 动态路径规划 A*算法 模型预测控制
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