随着人工智能与移动互联网技术在移动端的应用越来越广泛,传统指挥系统中设备专用化、功能单一、没有良好的人机交互等问题,难以满足互联网时代用户的需求。与此同时,在智能指挥系统中,如何保证指挥系统的实时性、稳定性、人机交互性、网络适应性等成为整个系统的关键技术。针对这些问题,本文在传统指挥系统的基础上,进行了如下研究:(1)为了提高应用的网络适应性,提出了机器人寻源和增强型机器人寻源两种算法,并将算法应用于网络信号源搜寻,提高应用在网络不稳定或其它特殊环境和应用场景下的网络适应性。第一种机器人寻源算法是源于天牛须搜索算法,与天牛须搜索算法不同的是,该算法只需要一个“触角”和结合了真实场景下的避障策略。第二种增强型机器人寻源算法是针对第一种算法中步长为固定值容易导致进入局部最优的问题,将步长优化为等比例递减型和动态变化型两种方式,提升算法的全局搜索和局部搜索能力。最后将算法应用于未知环境下无线信号源搜寻。首先把移动机器人的初始随机位置,随机方向作为初始参数,通过本文算法计算第一步的运动位置,把初始位置和当前位置视为天牛须搜索算法里的左右两须,同时结合避障策略和步长更新策略,动态改变左右两须位置以及运动方向,直到完成无线信号源的搜寻任务。(2)为保证所提算法的有效性,将算法在实验仿真环境和真实的应用软件中进行验证。首先,在室内与室外两种仿真场景下进行无线基站搜索,大量的仿真实验结果显示该算法搜索效率高,可以在线部署。同时,与经典的PSO、GA算法进行对比分析。实验结果表明,该算法运算量小,收敛速度快,并且总能在复杂障碍物环境下最终找到无线信号源。其次,在Android和IOS的指挥系统中实现所提算法,在出现因网络信号原因导致连接断开时,可通过算法实现网络信号源搜寻直至网络恢复。(3)采用Ngnix,Redis,Nodejs等技术实现云服务器的分布式集群化部署,保证系统的稳定性、实时性、可扩展性等。以Android手机和平板、IOS手机和平板等多元化智能设备代替传统的专用设备,在满足主流的设备需求外实现一机多用。设计并实现用户上下线、位置变化,耳麦控制对讲,状态显示、网络信号源搜寻等特色功能,在满足基础的对讲功能外,提供良好的人机交换界面。最后,通过自动化测试工具以及真实环境下验证系统的稳定性和可靠性,为指挥系统的升级提供了一套非常实用的解决方案。