基于模拟退火算法的站址规划问题研究.pdf
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1、信息记录材料 2023 年 7 月 第 24 卷第 7 期基于模拟退火算法的站址规划问题研究初磊磊,邴起锐(青岛城市学院 山东 青岛 266109)【摘摘要要】本文主要是建立固定条件下的站址规划模型,以解决现网弱覆盖点的覆盖问题。首先通过二范数公式对现有基站之间的距离和现有基站与弱覆盖点之间的距离进行欧式距离判断,将不符合规定的点进行剔除处理,构建出 01 规划选址模型,运用模拟退火算法进行模型检验,得出最优基站选址方案;其次进行站址规划,使得新建基站能够覆盖弱覆盖点总业务量 90%,再将基站覆盖区域由圆形变为扇形,计算覆盖半径随角度变化的关系,明确约束条件;最后对不符合基站的点进行二次规划,
2、求得最优站址与扇区角度的结果。【关关键键词词】站站址址规规划划;网网络络规规划划;0 0 1 1 动动态态规规划划;模模拟拟退退火火算算法法;基基站站【中中图图分分类类号号】TP39 【文文献献标标识识码码】A 【文文章章编编号号】1009-5624(2023)07-0055-040 引言近年来,随着移动通信运营规模的不断增大,通信网络也越来越复杂。目前,虽然中国移动通信网络已经实现了大规模的建设,5G 网络覆盖和用户规模均为全球领先水平,但是在实际的网络规划中,由于工程建设、后台参数配置、地势等原因,依旧存在一定的弱覆盖现象。因此,我国对移动通信网络中的站址规划问题提出了更高的要求。1 问题
3、背景与站址规划1.1 问题背景基站是移动通信中组成蜂窝小区的基本单元,主要完成移动通信网和移动通信用户之间的通信和管理功能,公用移动通信基站是无线电台站的一种形式7。它的出现实现了有线通信网络与无线终端之间的无线信号传输。通过基站站型的大小和可覆盖的范围,将基站可分为宏基站与微基站两种。随着移动通信技术的日益发展,网络覆盖问题始终是站址选择的重要评估条件之一。合理的站址规划,不仅可以充分利用网络资源,还可以为后期的工作实施带来极大的便利。同时基站的布局也要与身边的环境相匹配,基站之间要尽量形成合理的蜂窝结构,便于更好地接收信号,最后结合网络实际情况进行选址,确保实现最好的覆盖效果。随着 5G
4、时代的到来,通信带宽的不断增大,基站的能覆盖范围却越来越小,移动通信网络的站址规划与区域聚类则变成了实际网络规划中的痛点问题。为了更高效地对移动通信网络站址进行规划聚类,解决现网的弱覆盖区域的覆盖问题,达到高覆盖的效果,需考虑基站建设成本、业务量以及其他因素,具体而言,则是通过进行站址规划,使得弱覆盖点的总业务量 90%被规划基站覆盖。同时建立合理的模型,来解决实际网络规划选址中出现的问题,所以,建立精准的模型对未来网络规划具有重要的现实意义2。1.2 站址规划问题站址规划是移动通信网络规划中的重要环节。在不同应用环境的影响下,决策因素和优化目标都存在较大的差异,所以不能将在其他场景中的规划方
5、法直接用于复杂环境中的站址规划问题6,通常会根据不同的条件因素分析确定合适的基站区域,再将可用的区域与地点进行合适的组合用于基站的布局,最后再根据实际情况进行细微的调整。例如 5G 移动通信基站站址布局,5G 网络呈现点多站密、宏微协同、高低搭配、室内外结合的异构立体组网。在规模部署初期,将以宏基站广覆盖快速搭建网络骨架,中后期通过微站和室分完善深度覆盖、吸纳容量7。2 模型的建立与求解2.1 模型的建立宏基站属于大型基站,适用于郊区话务量比较分散的地区,全向覆盖,功率较大,覆盖范围也就较大;与宏基站相比,微基站属于小型基站,仅适用于楼宇中或密集地区,覆盖距离小,定向覆盖,其工作站在授权频谱范
6、围内的覆盖距离为 10200 m,覆盖范围较小1。根据图 1 所示,可以直观地看出在该区域中所有点的所需流量分布情况。在流量较高的区域,需要通过增设基站或微基站升级的方式,以满足流量需求,再通过专业软件使结果可视化,最终得出宏、微基站分布图,使得数学模型结果更加合理准确,从而满足实际生活需求,结合实际的地区情况,在郊区等话务量分散的地区,采用覆盖更全面,功率更大的宏基站,从而减少市区土地占用面积;而在市区中,为了满足城市部分流量需求,可采用具有高度灵活性、易部署、可管可控优点的微基站,以便更好地解决宏基站选址难的问题,避免了因为基站造成地区面积浪费。本文根据现网天线的覆盖情况,给出现网的弱覆盖
7、区域,选择一定数量的点,使得在这些点上新建基站后,可以解决弱覆盖区域的覆盖问题。首先通过使用二范数公式来对数据进行“去噪点处理”,对现有弱覆盖点的坐标进行清洗,根据公式:d-d02=(x-x0)2+(y-y0)2 10(1)在现有基站的基础上剔除门限小于 10 的弱覆盖点,55信息记录材料 2023 年 7 月 第 24 卷第 7 期图 1 弱覆盖三维可视化由于数据量过于庞大,决定采用“去噪点”对初始数据进行进一步的处理与筛选,并将筛选后的结果进行可视化处理,结果如图 2 所示。图 2 数据处理可视化通过对数据的预处理,筛选出了符合条件的基站。本文将基站站址规划方案问题划归为背包问题3。针对此
8、问题,共需要选择 n 个基站,基站 z 的服务量为 wz,成本为 cz,假设基站的服务量和服务成本都是非负的,且最大总服务量为 W。要使弱覆盖点总业务量的 90%在基站覆盖内。其中对宏基站和微基站的选择需进行规划,引入 01 变量:mi,ni。使其满足式(2):MCe=me-m0m0 100.(2)设 V 表示前 i 个基站中能够选择服务量为 z 的基站最大服务量,则可得动态规划函数为:V=(i,0)=V(0,z)把前 i 个物品放进容量为 0 的背包的价值等同于把 0 个物品放进容量为 z 的背包价值。V(i,z)=V(i-1,z),zwz,如果第 i 个基站的服务量大于总服务量 z V(n
9、-1,W),则第 n 个基站装入背包,前 n-1 个基站装入容量为 W-wz的背包中;否则,第 n 个基站不需要放进背包,前 n-1 个基站放入容量为 W 的背包中。在确定第一个基站是否被选择之前。在此基础上,建立服务量最大的 01 整数规划模型,模型中的决策变量和目标函数、约束条件如下。决策变量:新建基站的坐标;目标函数:新建基站的总业务量。约束条件:1.弱覆盖点和新基站之间的欧氏距离小于30 或 10;2.两个新建基站之间的门限或者弱覆盖点和新建基站之间的门限大于 10;3.基站的选择结果为 0 或 1;4.每一个弱覆盖点选择宏基站或微基站的个数和不大于 1。综上所述,可得基本模型为式(3
10、):max W=ni=1wzmi+ni=1wzni.(3)约束条件见式(4):满足ni=1,z=1wz mi+ni=1,z=1wz ni 6350607mi=0,1ni=0,1(x-x0)2-(y-y0)2 30,(x,y 为宏基站)(x-x0)2-(y-y0)2 10,(x,y 为微基站)(4)2.2 模型的求解针对问题中的要求,本文采用模拟退火算法对所建立的模型进行求解,模拟退火算法本身具有两层循环:第一个循环为反复迭代来生成新的解,然后在降温过程中的任一温度段时通过随机性地扰动产生新的解,随后观察目标函数值的变化再根据约束条件决定是否被接受,第二个循环为在更新可行解的迭代时,通过一定的概
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