針對基站天線參數(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,分為三個步驟。第一步為隨機篩選,挑選出一批較為優(yōu)秀的個體組成粒子群;第二步為大步長調(diào)節(jié),通過大范圍搜索提高尋優(yōu)效率;第三步為小步長調(diào)節(jié),在迭代時只做細微調(diào)節(jié)進行局部查找,最終能找到最優(yōu)解。通過直接操作場強矩陣計算綜合覆蓋率,得到最佳覆蓋率時對應的天線參數(shù)組合,從而給多小區(qū)聯(lián)合調(diào)優(yōu)提供指導。實驗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】：移動通信. 2020,44(08)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

柵格模型示意圖

針對該算法第2步做一些改進,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步驟,第一個步驟為大步長調(diào)節(jié),即對一組解的每一個天線都會做出調(diào)整,這樣就增大了搜索效率;第二個步驟為小步長調(diào)節(jié),只對其中個別天線的參數(shù)進行變化,這樣就保證了效率與準確度兼?zhèn)�。其算法流程如圖2所示:(1)初始化步驟同算法一。

以河南省鄭州市某區(qū)域天線基站的實際測量數(shù)據(jù)為例,首先驗證算法在小規(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,每個基站架設有3根天線,天線參數(shù)調(diào)節(jié)范圍為:高度25～35 m,步長為5 m;下傾角0～8°,步長為4°;方向角0～330°,步長為30°。給定的數(shù)據(jù)是對應參數(shù)組合下的場強數(shù)據(jù)集合,一組參數(shù)對應一個場強數(shù)據(jù)的csv文件。每一個文件包含大約4萬條數(shù)據(jù),每條數(shù)據(jù)中的有效項為x坐標,y坐標以及場強值三項,即對應大約200×200個格點的矩陣,每個格點有一個場強值。由于不同站點覆蓋的坐標范圍不同,為方便后續(xù)計算,需要將每個文件的數(shù)據(jù)映射到最小公共矩陣(所有站點覆蓋范圍的并集,取包含該并集的最小矩陣),將x坐標和y坐標映射為從0開始計數(shù)的序列(例如假設x的最大范圍是742490～748030,某個csv文件中x坐標范圍為742530～746510,則x的坐標范圍映射為2～201)。設置種群中個體數(shù)目為30(一個個體即為一組參數(shù)組合),初始時隨機選擇每個天線的一種參數(shù)組合(目標函數(shù)為0.075%,計算一次耗時約1 s),迭代100次,耗時52 min。其結(jié)果如圖3所示,在20多次(10 min左右)后目標函數(shù)基本收斂到定值,達到0.05%,下降了約30%。3.2 大規(guī)模場景

【參考文獻】：
期刊論文
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