針對(duì)基站天線參數(shù)調(diào)優(yōu)問題,提出了一種用于在龐大離散空間中搜索最優(yōu)解的優(yōu)化算法,該算法借鑒了粒子群算法的基本概念,分為三個(gè)步驟。第一步為隨機(jī)篩選,挑選出一批較為優(yōu)秀的個(gè)體組成粒子群;第二步為大步長(zhǎng)調(diào)節(jié),通過大范圍搜索提高尋優(yōu)效率;第三步為小步長(zhǎng)調(diào)節(jié),在迭代時(shí)只做細(xì)微調(diào)節(jié)進(jìn)行局部查找,最終能找到最優(yōu)解。通過直接操作場(chǎng)強(qiáng)矩陣計(jì)算綜合覆蓋率,得到最佳覆蓋率時(shí)對(duì)應(yīng)的天線參數(shù)組合,從而給多小區(qū)聯(lián)合調(diào)優(yōu)提供指導(dǎo)。實(shí)驗(yàn)證明該算法能夠在多小區(qū)聯(lián)合優(yōu)化中取得良好的效果。 

【文章來源】：移動(dòng)通信. 2020,44(08)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

柵格模型示意圖

針對(duì)該算法第2步做一些改進(jìn),提出算法二。算法二先經(jīng)過初始化之后,尋優(yōu)過程主要分為三步,將算法一的第二步改為兩個(gè)步驟,第一個(gè)步驟為大步長(zhǎng)調(diào)節(jié),即對(duì)一組解的每一個(gè)天線都會(huì)做出調(diào)整,這樣就增大了搜索效率;第二個(gè)步驟為小步長(zhǎng)調(diào)節(jié),只對(duì)其中個(gè)別天線的參數(shù)進(jìn)行變化,這樣就保證了效率與準(zhǔn)確度兼?zhèn)洹Ｆ渌惴鞒倘鐖D2所示:(1)初始化步驟同算法一。

以河南省鄭州市某區(qū)域天線基站的實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)為例,首先驗(yàn)證算法在小規(guī)模數(shù)據(jù)集的效果。所選數(shù)據(jù)集的基站數(shù)目為3,每個(gè)基站架設(shè)有3根天線,天線參數(shù)調(diào)節(jié)范圍為:高度25～35 m,步長(zhǎng)為5 m;下傾角0～8°,步長(zhǎng)為4°;方向角0～330°,步長(zhǎng)為30°。給定的數(shù)據(jù)是對(duì)應(yīng)參數(shù)組合下的場(chǎng)強(qiáng)數(shù)據(jù)集合,一組參數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)場(chǎng)強(qiáng)數(shù)據(jù)的csv文件。每一個(gè)文件包含大約4萬條數(shù)據(jù),每條數(shù)據(jù)中的有效項(xiàng)為x坐標(biāo),y坐標(biāo)以及場(chǎng)強(qiáng)值三項(xiàng),即對(duì)應(yīng)大約200×200個(gè)格點(diǎn)的矩陣,每個(gè)格點(diǎn)有一個(gè)場(chǎng)強(qiáng)值。由于不同站點(diǎn)覆蓋的坐標(biāo)范圍不同,為方便后續(xù)計(jì)算,需要將每個(gè)文件的數(shù)據(jù)映射到最小公共矩陣(所有站點(diǎn)覆蓋范圍的并集,取包含該并集的最小矩陣),將x坐標(biāo)和y坐標(biāo)映射為從0開始計(jì)數(shù)的序列(例如假設(shè)x的最大范圍是742490～748030,某個(gè)csv文件中x坐標(biāo)范圍為742530～746510,則x的坐標(biāo)范圍映射為2～201)。設(shè)置種群中個(gè)體數(shù)目為30(一個(gè)個(gè)體即為一組參數(shù)組合),初始時(shí)隨機(jī)選擇每個(gè)天線的一種參數(shù)組合(目標(biāo)函數(shù)為0.075%,計(jì)算一次耗時(shí)約1 s),迭代100次,耗時(shí)52 min。其結(jié)果如圖3所示,在20多次(10 min左右)后目標(biāo)函數(shù)基本收斂到定值,達(dá)到0.05%,下降了約30%。3.2 大規(guī)模場(chǎng)景

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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