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航空行业机场地面交通智能调度系统第1章绪论 (4)1.1 研究背景与意义 (4)1.2 国内外研究现状 (5)1.3 研究内容与结构安排 (5)第2章：介绍机场地面交通智能调度系统的需求分析。
(5)第3章：构建机场地面交通智能调度模型。
(5)第4章：设计适用于机场地面交通调度问题的智能优化算法，并对算法进行优化。
(5)第5章：实现机场地面交通智能调度系统，并进行验证。
(5)第6章：总结研究成果，展望未来研究方向。
(5)第2章机场地面交通概述 (5)2.1 机场地面交通系统组成 (6)2.2 机场地面交通特点与问题 (6)2.3 机场地面交通智能调度需求 (6)第3章机场地面交通智能调度系统设计 (7)3.1 系统总体架构 (7)3.1.1 数据采集层 (7)3.1.2 数据处理层 (7)3.1.3 业务逻辑层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.2 系统功能模块设计 (7)3.2.1 航班地面交通监控模块 (7)3.2.2 智能调度模块 (8)3.2.3 路径规划模块 (8)3.2.4 风险评估模块 (8)3.2.5 统计分析模块 (8)3.3 系统关键技术 (8)3.3.1 大数据分析技术 (8)3.3.2 人工智能算法 (8)3.3.3 无人驾驶技术 (8)3.3.4 物联网技术 (8)3.3.5 云计算技术 (8)第4章机场地面交通流建模 (9)4.1 地面交通流特性分析 (9)4.1.1 交通流的基本特性 (9)4.1.2 机场地面交通流的特殊性 (9)4.1.3 影响因素分析 (9)4.2 地面交通流模型构建 (9)4.2.1 模型构建方法 (9)4.2.2 参数估计与优化 (9)4.2.3 模型验证 (9)4.3 地面交通流仿真与验证 (9)4.3.1 仿真系统设计 (9)4.3.2 仿真算法与实现 (9)4.3.3 仿真结果分析 (9)4.3.4 验证与应用 (10)第5章航班动态预测与调度 (10)5.1 航班动态预测方法 (10)5.1.1 基于历史数据的预测方法 (10)5.1.1.1 时间序列分析 (10)5.1.1.2 灰色系统理论 (10)5.1.1.3 机器学习方法 (10)5.1.2 基于实时数据的预测方法 (10)5.1.2.1 数据采集与处理 (10)5.1.2.2 状态空间模型 (10)5.1.2.3 深度学习模型 (10)5.1.3 基于多源数据的融合预测方法 (10)5.1.3.1 数据融合技术 (10)5.1.3.2 支持向量机 (10)5.1.3.3 集成学习方法 (10)5.2 航班调度策略 (10)5.2.1 静态调度策略 (10)5.2.1.1 机场地面资源分配 (10)5.2.1.2 航班排序规则 (10)5.2.1.3 航班滑行路径规划 (10)5.2.2 动态调度策略 (10)5.2.2.1 实时航班调整 (10)5.2.2.2 航班延误处理 (10)5.2.2.3 航班取消与恢复 (10)5.2.3 多目标优化调度策略 (10)5.2.3.1 目标函数构建 (10)5.2.3.2 约束条件设置 (10)5.2.3.3 智能优化算法 (11)5.3 航班动态调度算法 (11)5.3.1 基于启发式规则的调度算法 (11)5.3.1.1 航班滑行时间估计 (11)5.3.1.2 机场地面资源利用 (11)5.3.1.3 调度规则优化 (11)5.3.2 基于优化算法的调度算法 (11)5.3.2.1 粒子群优化算法 (11)5.3.2.2 遗传算法 (11)5.3.2.3 蚁群算法 (11)5.3.3 基于机器学习的调度算法 (11)5.3.3.1 深度强化学习 (11)5.3.3.2 多智能体系统 (11)5.3.3.3 迁移学习算法 (11)第6章机场地面车辆智能调度 (11)6.1 地面车辆调度问题概述 (11)6.2 地面车辆调度模型构建 (11)6.2.1 调度目标 (11)6.2.2 约束条件 (11)6.2.3 模型建立 (12)6.3 地面车辆智能调度算法 (12)6.3.1 车辆调度算法概述 (12)6.3.2 蚁群算法 (12)6.3.3 遗传算法 (12)6.3.4 粒子群优化算法 (12)6.3.5 混合算法 (12)第7章机场地面交通信号控制 (12)7.1 地面交通信号控制策略 (12)7.1.1 信号控制策略概述 (12)7.1.2 固定时段控制策略 (13)7.1.3 动态自适应控制策略 (13)7.1.4 混合型控制策略 (13)7.2 地面交通信号控制系统设计 (13)7.2.1 系统架构设计 (13)7.2.2 信号控制模块设计 (13)7.2.3 数据处理与分析模块设计 (13)7.2.4 通信模块设计 (13)7.3 地面交通信号控制优化 (13)7.3.1 优化目标 (13)7.3.2 优化方法 (13)7.3.3 仿真验证与分析 (14)7.3.4 实际应用案例 (14)第8章机场地面交通信息服务 (14)8.1 信息服务需求分析 (14)8.1.1 实时性需求 (14)8.1.2 准确性需求 (14)8.1.3 个性化需求 (14)8.1.4 安全性需求 (14)8.2 信息服务系统架构 (14)8.2.1 数据采集与处理 (14)8.2.2 信息服务中心 (15)8.2.3 信息发布与推送 (15)8.2.4 用户接口 (15)8.3 信息服务实现技术 (15)8.3.1 实时数据处理技术 (15)8.3.2 数据挖掘与分析技术 (15)8.3.3 人工智能技术 (15)8.3.4 信息安全技术 (15)8.3.5 云计算技术 (15)第9章机场地面交通智能调度系统评价 (15)9.1 系统评价指标体系 (15)9.1.1 效率指标 (16)9.1.2 安全指标 (16)9.1.3 经济指标 (16)9.1.4 用户体验指标 (16)9.2 系统评价方法 (16)9.2.1 数据收集与处理 (16)9.2.2 模型建立与求解 (16)9.2.3 评价结果分析 (16)9.3 系统评价结果与分析 (16)9.3.1 效率指标评价 (17)9.3.2 安全指标评价 (17)9.3.3 经济指标评价 (17)9.3.4 用户体验指标评价 (17)第10章案例分析与展望 (17)10.1 案例分析 (17)10.1.1 案例一：某大型国际机场 (17)10.1.2 案例二：某中型机场 (17)10.1.3 案例三：某小型机场 (17)10.2 技术展望 (18)10.2.1 人工智能技术 (18)10.2.2 大数据技术 (18)10.2.3 物联网技术 (18)10.2.4 云计算技术 (18)10.3 产业应用与发展趋势 (18)10.3.1 产业应用 (18)10.3.2 发展趋势 (18)第1章绪论1.1 研究背景与意义全球航空业的快速发展，机场作为航空运输网络中的关键节点，面临着日益增长的地面交通压力。
浙江电信综合资源管理系统的设计与实现中期报告一、项目简介浙江电信综合资源管理系统旨在统一管理电信网络资源，实现综合资源的动态调配和高效利用，提高电信运营商的服务质量和经济效益。
系统包括多个子系统，包括资源管理子系统、业务管理子系统、性能分析子系统等。
本次中期报告主要介绍资源管理子系统的设计与实现情况。
二、需求分析在电信网络资源管理过程中，需要对各种资源进行管理，包括网络设备、光缆、通路、机房等。
资源管理子系统需要对这些资源进行分类、组织、调配和监控。
资源管理子系统的主要功能需求如下：1. 资源分类管理：支持对各种资源进行分类，包括基站、交换机、光缆、机房等。
2. 资源组织管理：支持对各种资源进行组织管理，包括资源的入库、出库、借用、归还等。
3. 资源调配管理：支持对资源进行动态调配和分配，满足业务需求。
4. 资源监控管理：支持对资源进行实时监控和预警，及时发现和解决问题。
三、设计方案资源管理子系统采用B/S架构，将数据存储于MySQL数据库中。
前端采用Bootstrap框架，实现响应式设计，支持PC端和移动端访问。
系统将资源分为以下几类：1. 网络设备：包含基站、交换机、路由器等网络设备。
2. 光缆：包含光缆线路、光缆接头、内部光缆等。
3. 通路：包含光纤通道、电缆通道、线缆通道等。
4. 机房：包含室内机房、室外机房等。
资源管理子系统主要包含以下模块：1. 资源分类管理模块：对各种资源进行分类管理，包括添加、修改、查询、删除等操作。
2. 资源组织管理模块：对各种资源进行组织管理，包括入库、出库、借用、归还等操作。
3. 资源调配管理模块：对资源进行动态调配和分配，包括资源状态监控、资源分配、资源调度等操作。
4. 资源监控管理模块：对资源进行实时监控和预警，包括资源状态查询、异常告警等操作。
四、实现情况目前，资源管理子系统已经完成了以下功能：1. 资源分类管理功能：实现了对各种资源进行分类管理的功能，包括添加、修改、查询、删除等操作。
基于通信运营商IT系统场景的AI大模型应用实践在通信运营商的IT系统中，人工智能（AI）技术的应用正变得越来越广泛。
从客户服务到网络优化，再到数据安全，AI技术都在发挥着重要的作用。
本文将探讨AI大模型在通信运营商IT系统中的应用实践，以及这些应用如何帮助运营商提高效率、降低成本并增强用户体验。
一、客户服务与支持通信运营商每天需要处理大量的客户咨询和支持请求。
AI大模型可以通过自然语言处理（NLP）技术来理解和回应客户的问题。
例如，通过聊天机器人，AI可以提供24/7的客户服务，处理常见的查询，如账单查询、服务故障报告等。
这不仅提高了响应速度，也减轻了人工客服的负担。
二、网络优化AI在网络优化方面也展现出巨大的潜力。
通过机器学习算法，AI可以分析大量的网络数据，预测网络拥堵，并自动调整网络资源分配，以确保最佳的用户体验。
此外，AI还能够预测设备故障，提前进行维护，减少服务中断的风险。
三、数据安全数据安全是通信运营商面临的重大挑战之一。
AI大模型可以用于监测和分析网络安全威胁，通过模式识别来识别异常行为，从而预防网络攻击。
同时，AI还能够辅助进行数据加密和访问控制，提高数据保护的效率。
四、市场营销在市场营销领域，AI大模型可以帮助运营商分析客户数据，识别客户偏好，并制定个性化的营销策略。
通过预测分析，AI可以预测市场趋势，为运营商提供决策支持，帮助他们更精准地定位目标客户群体。
五、资源管理通信运营商需要管理大量的物理资源，如基站、服务器等。
AI可以通过预测分析来优化资源配置，例如，预测基站的负载并提前进行资源调配。
这有助于提高资源利用率，降低运营成本。
六、法规遵从通信行业受到严格的法规监管。
AI可以帮助运营商监控和分析通信数据，确保其符合相关法规要求。
例如，AI可以自动识别和过滤不合规内容，减少违规风险。
七、未来展望随着AI技术的不断进步，其在通信运营商IT系统中的应用将更加深入。
未来的AI大模型可能会集成更多的功能，如自动化决策支持、增强现实（AR）辅助的现场服务等，进一步提升运营商的服务能力和运营效率。
GSM-R专用移动通信系统：调度通信GSMR 专用移动通信系统：调度通信在当今高度发达的铁路运输领域，高效、可靠的通信系统是保障列车安全运行和提高运输效率的关键因素之一。
GSMR 专用移动通信系统作为专门为铁路设计的通信解决方案，其中的调度通信功能发挥着至关重要的作用。
GSMR 系统的出现是为了满足铁路运输对于通信的特殊需求。
与普通的移动通信系统相比，它在可靠性、安全性、抗干扰性等方面有着更高的要求。
调度通信作为 GSMR 系统的核心功能之一，承担着列车运行指挥、调度控制、应急处理等重要任务。
首先，我们来了解一下 GSMR 调度通信的基本组成部分。
它主要包括移动终端设备（如车载台、手持台）、基站、交换中心以及各种应用服务器等。
移动终端设备是列车司机、乘务人员、调度员等与系统进行交互的工具，通过这些设备，他们能够实时发送和接收语音、数据等信息。
基站负责覆盖铁路沿线的通信区域，确保信号的稳定传输。
交换中心则如同整个系统的“大脑”，负责对通信进行管理和路由，实现不同终端之间的互联互通。
在日常的铁路运输中，GSMR 调度通信的应用场景十分广泛。
例如，列车司机与调度员之间的通信。
司机通过车载台向调度员报告列车的位置、速度、运行状态等信息，调度员则根据这些信息下达调度指令，如调整速度、变更线路等。
这种实时的通信能够让调度员对列车运行情况了如指掌，及时做出决策，确保列车的安全、正点运行。
再比如，在车站内，车站值班员与列车司机之间的通信也是通过GSMR 调度通信系统来实现的。
值班员需要向司机传达列车的进路安排、发车时间等重要信息，司机则根据这些指令进行操作。
此外，在铁路维护和施工期间，现场工作人员与调度中心之间的通信同样依赖于该系统，以保障施工安全和铁路的正常运营。
GSMR 调度通信的一个重要特点是其优先级机制。
在紧急情况下，如遇到突发事故、自然灾害等，某些通信会被赋予更高的优先级，确保关键信息能够及时传递。
例如，当发生列车故障时，相关的救援信息能够优先传输，以便迅速组织救援力量，减少损失。
图1BWP带宽示意公共资源主要是随机接入信道（Random Access资源、同步信号块（Synchronization Signal、信道状态信息参考信号（Channel StateSignal，CSI-RS）和信道探测参考信号Signal，SRS）；控制资源主要是物理下行控制信道Downlink Control Channel，PDCCH）和物理上行控制Physical Uplink Control Channel，PUCCH）资源允许灵活地配置公共资源和控制资源，用一句话形容就是，小区就能做到。
配置灵活带来的好处是适应性大劣势就是很容易造成资源浪费。
对于用户尤其是公网频谱利用效率是主要追求目标。
接下来，以Division Duplexing，TDD）模式小区，在FR1峰值带宽是100MHz，对应的子载波间隔是30kHzResource Block，RB）为例，介绍如何高效地配置适应多的控制资源和公共资源[9]。
资源分为SSB和控制资源集0（Control CORESET0）为两部分。
SSB用于传输主信息块Block，MIB）信息，频域占用20个RB。
用于接收系统信息块（System Information Block，SIB 中配置，分为时域2个符号频域24个RB和时域个RB两种。
把SSB放在小区下边带，资源对小区资源配置影响，不会截断资源的连续性。
个符号频域48个RB的CORESET0资源，优势是不会影响使用1个符号，提升资源利用率。
SSB资源位置示意所示，蓝色部分显示CORESET0从小区下边带开始，图2SSB资源位置示意是下行参考信号，用于探测下行信道信号质量；是上行参考信号，用于检测上行信道信号质量。
把参考信号设置在特殊时隙，CSI-RS设置在上下行转换间隙之前，SRS设置在GP之后，如图3所示。
不同共用相同的时域位置。
频域位置由所属BWP确定，频域位置和范围，既要限制在BWP频域范围之内，频域覆盖范围。
基于深度学习的网络资源智能调配一、网络资源智能调配概述随着互联网技术的飞速发展，网络资源的管理和调配成为信息时代的关键问题。
传统的网络资源调配方法已经无法满足日益增长的网络需求和复杂多变的应用场景。
基于深度学习的网络资源智能调配技术，以其强大的数据处理能力和自学习能力，为解决这一问题提供了新的思路和方法。
1.1 网络资源智能调配的核心概念网络资源智能调配是指利用先进的算法和模型，对网络中的资源进行动态、智能的管理和分配。
这种调配不仅要考虑资源的高效利用，还要保证网络服务的稳定性和响应速度。
1.2 基于深度学习的网络资源调配技术深度学习作为领域的一个分支，通过构建多层神经网络，能够对大量数据进行特征提取和模式识别，从而实现对复杂问题的智能处理。
将深度学习技术应用于网络资源调配，可以提高资源分配的效率和准确性。
二、深度学习在网络资源调配中的应用深度学习技术在网络资源调配中的应用主要体现在以下几个方面：2.1 流量预测与负载均衡深度学习模型能够通过分析历史流量数据，预测未来的网络流量趋势，从而实现负载均衡。
这种预测不仅考虑了时间序列的特点，还能够识别出流量模式的变化，为资源调配提供准确的指导。
2.2 资源优化分配利用深度学习进行资源优化分配，可以根据网络的实际需求和资源的可用性，动态调整资源分配策略。
这种优化分配可以最大化资源的利用效率，同时保证网络服务的质量和稳定性。
2.3 故障检测与自愈深度学习技术还可以应用于网络故障的检测和自愈。
通过训练模型识别网络异常模式，可以快速定位故障并触发自愈机制，减少网络中断时间，提高网络的可靠性。
2.4 安全性增强网络安全是网络资源调配中不可忽视的一环。
深度学习模型能够识别和预测网络攻击行为，为网络安全提供智能防护，增强网络的安全性。
三、基于深度学习的网络资源智能调配面临的挑战与展望虽然基于深度学习的网络资源智能调配技术具有巨大的潜力和优势，但在实际应用中也面临着一些挑战：3.1 数据依赖性深度学习模型的训练和优化高度依赖于大量的高质量数据。
基站接入参数的优化和调整方法随着移动通信技术的迅猛发展，基站成为支撑通信网络正常运行的重要组成部分。
要保证优质的通信服务质量，基站接入参数的优化和调整是至关重要的。
本文将探讨基站接入参数的优化和调整方法，以提供一个更好的通信体验。
一、基站接入参数的优化1. 邻区配置优化邻区配置优化是基站优化中常见且有效的方法之一。
邻区配置优化通过调整基站与周围基站间的邻区关系，以实现无缝切换并提高通信质量。
在进行邻区配置优化时，应考虑周围基站的接收信号强度、干扰和路径损耗等因素，以达到最佳的信号覆盖和数据传输效果。
2. 信道参数优化信道参数优化是针对基站信道的调整和优化。
根据不同的通信环境和用户需求，合理配置和调整信道参数，以提高信号质量和网络容量。
常见的信道参数包括频率、带宽、功率控制、调制解调器类型等。
通过优化信道参数，可以减少信号干扰，提高传输速率和网络可靠性。
3. 功控参数优化功控参数优化是指调整基站功控策略，以保证合理的功率分配和调整。
通过合理调整功控参数，可以对不同用户或区域进行个性化功控，提高通信质量，并节约系统资源。
功控参数的优化应综合考虑网络容量、干扰情况、用户需求等因素，以达到最佳的功控效果。
4. DTX优化DTX（Discontinuous Transmission）技术是一种在通信中实现节能和降低干扰的方法。
通过合理配置和调整DTX参数，可以实现在通信空闲时自动关闭发射机，降低功耗，并减少干扰。
DTX的优化需要综合考虑通信质量、用户体验和功耗等因素，以平衡节能和通信性能。
二、基站接入参数的调整方法1. 监测与分析基站接入参数的调整需要通过监测和分析基站的状态和性能数据，以了解当前的通信情况。
通过网络设备和监测工具等手段，可以实时监测基站的信号强度、干扰水平、用户体验等指标，并进行数据分析。
监测与分析是基站接入参数调整的前提和基础。
2. 合理设定优化目标在进行基站接入参数的调整之前，需要明确优化的目标。
开发智能化调度系统-提高调度效率智能化调度系统是当今信息技术领域的一个重要研究方向，它致力于利用人工智能算法和技术，提高调度任务的效率和精度，实现资源的合理分配和利用。
随着现代社会的不断发展，人们对于调度系统的要求也越来越高，尤其是在物流、交通、制造等领域，一个高效的调度系统可以大大提升工作效率，减少成本，增加利润。
因此，开发一款智能化调度系统已成为许多研究者和企业关注的焦点之一。
智能化调度系统的核心目标是通过智能算法来实现调度任务的优化分配，从而提高效率。
传统的调度系统往往依靠人工制定计划和调度表，容易出现主观错误和不合理安排，导致资源浪费和效率低下。
而智能化调度系统则能通过大数据分析和机器学习等技术，自动识别最优方案，并及时做出调整。
因此，智能化调度系统在提升效率、降低成本、提高服务质量等方面有着明显优势。
在实际应用中，智能化调度系统可以应用于各种场景，如交通管理、生产制造、医疗卫生、电力调度等领域。
以物流行业为例，智能化调度系统可以通过实时监控运输车辆和货物状态，合理安排路线和送货顺序，最大程度地提高运输效率和降低运输成本。
与此同时，在医疗行业，智能化调度系统可以帮助医院科室优化排班和手术安排，提高医疗资源的利用率和患者的就诊效率。
针对智能化调度系统的研究，目前主要集中在智能算法的设计与优化、系统架构的搭建与实现、应用场景的探索与实践等方面。
首先，智能算法的设计是智能化调度系统的核心，包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
这些算法能够通过不断迭代优化，找到最优解或者近似最优解，为调度系统的决策提供科学依据。
其次，系统架构的搭建与实现是智能化调度系统研究的重点之一，它需要将智能算法与调度任务相结合，实现调度任务的自动化和智能化。
最后，应用场景的探索与实践是智能化调度系统发展的动力之一，它需要将理论研究与实际应用相结合，不断探索适用于各个领域的智能化调度解决方案。
然而，智能化调度系统仍然面临一些挑战和问题，如数据的质量和实时性、算法的稳定性和鲁棒性、系统的安全性和可靠性等。
前言本标准中的要求是参照产品的实际情况和国家相关标准的规定，标准中试验方法、检验规则、标志、包装、运输和储存等按国家相关标准的规定制定。
其中：本标准的格式及编写方法按照现行国家标准 GB/T 1.1-2000《标准化工作导则第1部分：标准的结构和编写规则》、GB/T 1.2-2002《标准化工作导则第2部分：标准中规范性技术要素内容的确定方法》以及参照现行行业标准SJ/T 10597-1994《移动通信术语》进行编制；产品环境的适应性中高温、低温、湿热、振动和自由跌落的要求和试验方法按以下标准制定：GB/T 2423.1-2001《电工电子产品环境试验第2部分：试验方法试验A：低温》；GB/T 2423.2-2001《电工电子产品环境试验第2部分：试验方法试验B：高温》；GB/T 2423.3-1993《电工电子产品基本环境试验规程试验Ca：恒定湿热试验方法》；GB/T 2423.8-1995《电工电子产品环境试验第二部分：试验方法试验Ed：自由跌落》；GB/T 2423.10-1995《电工电子产品环境试验第二部分：试验方法试验Fc和导则：振动（正弦）》；产品的要求和测试方法按YD/T 1139—2001《900/1800MHz TDMA数字蜂窝通信系统的电磁兼容性要求和测试方法第二部分：基站及其辅助设备》制定；产品的包装运输按GB/T 191-2000《包装储运图示标志》制定；产品的安全性按GB 4943-2001《信息技术设备的安全》制定；产品的使用说明书按GB 9969.1-1998《工业产品使用说明书总则》编写。
本标准附录A、附录B为规范性附录。
本标准自2006年10月10日起实施。
本标准厦门特力通信息技术有限公司提出。
本标准厦门特力通信息技术有限公司起草。
本标准主要起草人：郑国明、曾庆霖。
本标准为首次发布。
基站资源智能调配系统1 范围本标准规定了基站资源智能调配系统要求、试验方法、检验规则和标志、包装、运输、存储、使用说明等。
本标准适用于本企业生产基站资源智能调配系统。
2 规范性引用文件下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。
凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。
GB/T 191-2000 包装储运图示标志GB/T 2423.1-2001 电工电子产品环境试验第2部分：试验方法试验A：低温GB/T 2423.2-2001 电工电子产品环境试验第2部分：试验方法试验B：高温GB/T 2423.3-1993 电工电子产品基本环境试验规程试验Ca：恒定湿热试验方法GB/T 2423.8-1995 电工电子产品环境试验第二部分：试验方法试验Ed：自由跌落GB/T 2423.10-1995 电工电子产品环境试验第二部分：试验方法试验Fc和导则：振动（正弦）GB 4943-2001 信息技术设备的安全GB 9969.1-1998 工业产品使用说明书总则YD/T 1139-2001 900/1800MHz TDMA数字蜂窝通信系统的电磁兼容性要求和测试方法第二部分：基站及其辅助设备3 要求3.1 使用环境条件—温度：-20℃～50℃；—相对湿度：≤90% (温度为25℃时)；—大气压力：86kPa～106kPa。
3.2功能3.2.1 基站资源智能调配系统由硬件和监控软件组成；其中硬件由近端单元（包括电子开关，收发双工器，光模块等）和远端单元（包括功放，低噪声放大器，选频模块，光模块等）组成件构成；软件监控系统具备本地和远程控制功能；作为基站与移动手机用户之间的中继转发站。
3.2.2 智能监控中心通过对基站的话务量、通话质量、掉话率等数据进行分析，充分利用基站载频的闲置资源(特别是2G向3G的转化过程中的GSM基站载频的闲置资源)，实现移动通信网络基站的载频资源的智能化调配，将业务量过载的外围基站的部分业务疏导到业务较为空闲的基站使接通率得以提高。
解决突发大话务量所造成的话务阻塞问题。
3.2.3 对所在地基站或用户手机的射频信号进行接收、放大和重发，以增强场强、扩大基站服务区的覆盖面积，达到服务区的延伸。
3.2.4 消除基站服务区内通信盲区，实现正常通信。
3.2.5 代替想设置基站,而由基站选址难等因素造成的无条件立刻上马的地区，先配置基站资源智能调配系统，以迅速满足用户需要。
3.3 技术指标3.3.1 工作频段：移动GSM频段上行890MHz～909MHz，下行935MHz～954MHz移动EGSM频段上行885MHz～909MHz，下行930MHz～954MHz联通EGSM频段上行909MHz～915MHz，下行954MHz～960MHz其他频段可根据用户要求修改3.3.2 3dB带宽：窄带≥200kHz，宽带大于相应的工作频段带宽。
3.3.3 30dB抑制：窄带≤∣±390∣kHz。
3.3.4 天线口噪声系数（最大增益时测）≤4.0dB。
3.3.5 三阶互调：上行≤-55dBc；下行≤-40dBc (8CH〈通道〉, 每路最大功率回退3dBm)。
3.3.6 总功率增益：≥60dB（可根据用户要求更改）。
3.3.7增益可控范围：≥100dB。
3.3.8 最大输出功率：上行≥0dBm；下行≥45dBm（可根据用户要求更改）。
3.3.9天线口驻波比：≤1.4（阻抗：50Ω）。
3.3.10 时延:窄带≤5µs，宽带≤1.5µs。
3.3.11 AGC范围大于30dB。
3. 3. 12 光发射功率p: 1dBm≤p≤5dBm3.4环境适应性要求3.4.1 高温试验应符合GB/T 2423.2-2001的要求，产品在不包装、不通电,以正常工作位置放入试验箱内。
开动热源使温度由环境温度逐渐达到50℃,温度稳定后，持续2h后取出，放在正常的大气条件下恢复4h,试验后产品应符合附录A的要求。
3.4.2 恒温恒湿热试验应符合GB/T 2423.3-1993的要求，产品在不包装、不通电，以正常工作位置放入相对湿度为90%～93%的试验箱内。
开动热源使温度由环境温度逐渐达到45℃，温度稳定后，持续48h后取出，在正常的试验大气条件下恢复4h，试验后产品应符合附录A的要求。
3.4.3 低温试验应符合GB/T 2423.1-2001的要求，产品在不包装、不通电，以正常工作位置放入试验箱内。
开动热源使箱内温度由环境温度逐渐达到-15℃,温度稳定后，持续2 h后取出，在正常的试验大气条件下恢复4h，试验后产品应符合附录A的要求。
3.4.4 耐振动试验应符合GB/T 2423.10-1995中5的要求，产品经下列规定条件振动试验后，零部件应无松弛损坏现象，产品的技术参数没有变化。
振动频率10Hz～55Hz扫描幅度为0.35mm，按三个轴向各扫频5次，每轴向的振动时间为30min，试验后产品应符合附录A的要求。
3.4.5 自由跌落试验应符合GB/T 2423.8-1995方法1的要求，产品包装完整，跌落高度1000mm，试验后产品应符合附录A的要求。
3.5安全性3.5.1 应符合GB 4943-2001的要求。
3.5.2 产品电源插头或电源引入端子与外壳裸露金属部件之间的绝缘电阻在正常大气条件下应大2MΩ。
3.5.3 产品的保护连接导体电阻不超过0.1Ω。
3.5.4 产品电源插头或电源引入端子与外壳裸露金属部件之间应能承受1500 V（50Hz）交流电压的抗电强度试验，漏电流小于8mA，历时1min应无击穿和飞弧现象。
3.5.1可靠性要求产品在正常工作条件下平均无故障工作时间θ≥10000h。
3.5.2电磁兼容要求应符合YD/T 1139-2001的要求。
4试验方法4.1 试验条件—温度：15℃～35℃；—相对湿度：≤10%～95%；—大气压力：86kPa～106kPa。
4.2功能要求由工程安装技术人员根据本公司制定的《工程施工规范》进行合理选址建站，工程开通后应符合3.2的要求。
4.3天线口驻波测试4.3.1 校准标量网络分析仪，按图1连接系统。
先关闭输出，然后打开通道2，关闭通道1，先设置中心频率925MHz，带宽100MHz，输出电平0dBm，精度0.5/div，offset4.42。
确认无误后打开射频输出开关进行校准。
4.3.2 按图2连接，用标量网络分析仪测试天线口驻波，应该满足3.3.9的要求。
确认后打开射频开关，观察标网上显示波形，调节标网各参数，使其处于被测机工作频段，直接由标网测读驻波比。
指标符合3.3.9的要求。
图1 标网校准方框图4.4 光发射功率测试4.4.1 近端机光发射功率测试用一条尾纤（FC/PC ）将光功率计和近端单元的光输出口连接起来,射频口接负载,开启电源,在光功率计上选择光波长为1550nm,读出光功率值P , P 应满足3. 3. 12.的要求。
4.4.2 远端机光发射功率测试用一条尾纤（FC/PC ）将光功率计和近端单元的光输出口连接起来,射频口接负载,开启电源,在光功率计上选择光波长为1310nm,读出光功率值P , P 应满足3. 3. 12的要求。
4.5 链路射频测试4.5.1 校对系统线路总损耗G1如图3所示，先设置信号源输出频率为直放站的中心频率f 0，校对系统线路总损耗G1；图3 校正电路14.5.2 校对系统后端线路损耗G2如图4所示，先设置信号源输出频率为直放站的中心频率f 0，校对后端线路损耗G2； 30dB 衰减器图4校正电路24.5.3 上行输出功率,增益及增益调节范围测试图5上行测试方框图按图5连接系统。
先设置信号源输出频率为整机的中心频率f 0，打开信号源，并调节其输出电平为Z dBm ，使得系统工作在线性放大区域，记下此时频谱仪上的输出电平值X ， 继续增大设备输入电平,直到频谱仪上的输出电平读数不在增大(幅度在1dB 以内),记下此时输出电平为P o ；则最大输出功率P o max =P o +G2 (dBm)要符合3.3.8要求；总功率增益=X+G2-Z （dB ）要符合3.3.6要求。
减小可衰减摸块的增益(包括光端机,低噪摸块DA TT,电子开关)直到频谱仪上的输出电平值不再发生变化，记录此时频谱仪的显示值Y ，则总功率增益变化范围为︱X-Y ︱，应符合3.3.7的要求。
4.5.4下行输出功率,增益及增益调节范围测试图6下行测试方框图按图6连接系统。
先设置信号源输出频率为整机的中心频率f0，打开信号源，并调节其输出电平为Z dBm，使得系统工作在线性放大区域，记下此时频谱仪上的输出电平值X，继续增大设备输入电平,直到频谱仪上的输出电平读数不在增大(幅度在1dB以内),记下此时输出电平为Po ；则最大输出功率Pomax=Po+G2 (dBm)要符合3.3.8要求；总功率增益=X+G1-Z（dB）要符合3.3.6要求。
