一种基于增强型人工免疫策略的基站规划方法技术

本发明专利技术是一种基于增强型人工免疫策略的基站规划方法，使用覆盖率与服务率分别对网络的覆盖与容量进行性能评估；覆盖率定义为区域中至少被一个基站覆盖的用户数与区域总用户数的比值；服务率定位为区域中基站服务的用户数与区域总用户数的比值；主要适用于用户分布不均匀的无线异构网络，该方法能够在从候选站点列表中选出若干个基站作为最佳部署方法，既能够满足运营商对网络的覆盖与容量需求，还使得基站的总拥有成本最低

【技术实现步骤摘要】
一种基于增强型人工免疫策略的基站规划方法


[0001]本专利技术属于无线通信中的网络规划
，具体涉及异构网络中基站的规划方法
。

技术介绍

[0002]基站规划需要考虑包括网络部署成本和性能在内的多个因素，以确定适当的基站数量和最佳的部署位置
。
基站规划属于非确定性多项式困难问题，随着网络的密集化与异构性的不断发展，网络层数和基站数量急剧增加，使得基站规划问题的解决变得更加复杂
。
[0003]目前基站规划的研究大多基于用户均匀分布的假设，然而实际用户分布往往是不均匀的，不均匀的用户分布对多层网络的部署影响显著
。
基站规划的方法有启发式策略方法和元启发式策略方法
。
启发式策略方法依赖于特定问题
。
相比之下，元启发式策略方法是非问题导向的，具有普适性，常见的元启发式策略方法包括遗传算法
GA、
粒子群优化
PSO
和人工免疫
AIS。
然而，元启发式策略方法也面临搜索过早陷入局部最优的问题
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于增强型人工免疫策略的基站规划方法，其特征在于，使用覆盖率与服务率分别对网络的覆盖与容量进行性能评估；覆盖率定义为区域中至少被一个基站覆盖的用户数与区域总用户数的比值；服务率定位为区域中基站服务的用户数与区域总用户数的比值；令业务点
TP
i
,1≤i≤N
TP
表示规划区域中的用户位置，
N
TP
为规划区域中用户总数，
TP
i
位置为
(x
i
,y
i
)
，将规划区域划分为
N
K
个子区域，各个子区域的用户密度和分布不同，每个子区域
A
k
中用户密度为
D
k
,1≤k≤N
K
；从规划区域的候选站点列表
CBS
(q)
中选择个站点部署基站，其中
BS
表示基站，是经过冗余基站删除后所确定的最终部署的基站数量，
q
表示基站类型，
q
＝1表示部署的基站类型为宏基站
MBS
，
q
＝2表示部署的基站类型为小基站
SBS
，每个
MBS
有个扇区，每个
SBS
有个扇区，与分别表示
MBS
和
SBS
中的扇区数量，其中
S
表示扇区，基站的总拥有成本
TCO
；
MBS
表示宏基站，
SBS
表示小基站；在满足覆盖率门限
τ
Cov
和服务率门限
τ
Cap
的前提下，以最低的基站的总拥有成本
TCO
部署基站
。2.
根据权利要求1所述的一种基于增强型人工免疫策略的基站规划方法，其特征在于，该基站规划方法具体包括如下步骤：第一步：对规划区域进行覆盖规划和容量规划，以获得所需基站的第一步覆盖规划和容量规划所得的初始基站数量第二步：基于增强型人工免疫策略进行
MBS
规划，从候选站点列表
CBS
(q)
选择满足覆盖要求的最少数量的
MBS
；第三步：基于增强型人工免疫策略进行
SBS
的规划，从候选站点列表
CBS
(2)
选择满足容量要求的最少数量的
SBS。3.
根据权利要求2所述的一种基于增强型人工免疫策略的基站规划方法，其特征在于，所述对规划区域进行覆盖规划和容量规划，以获得所需基站的第一步覆盖规划和容量规划所得的初始基站数量具体如下：步骤
1.1
，基于传播模型计算小区覆盖半径
R
(q)
，与距离
d
相关的路径损耗
PL
(q)
满足
PL
(q)
(d)
＝
MAPL
(q)
时，根据
d
的值得到
R
(q)
，
MAPL
(q)
为最大路径损耗，
PL
(q)
和距离之间的关系由传播模型给出，选用何种传播模型由场景决定；步骤
1.2
，计算满足覆盖所需的基站数量，计算满足覆盖所需的基站数量上式中
A
为规划区域的面积，
λ
Cov
为有效覆盖面积因子，可取值
0.8
，
Aco
(q)
为与扇区数相关的面积系数，3扇区基站
Aco
(q)
＝
1.95
，单扇区基站
Aco
(q)
＝
2.6
；步骤
1.3
，计算基站中单个小区容量即单个小区支持的最大用户数：
上式中为小区下行最大传输速率，
ω
为峰值业务量与平均业务量的余量因子，可取值
0.2
，
r
DL
为下行用户速率，取决于用户需求；步骤
1.4
，计算满足容量所需的基站数量，计算满足容量所需的基站数量上式中
D
k
为子区域的用户密度，
A
k
为子区域的面积，
λ
Cap
为容量负载因子，可取值
0.5
，为基站的扇区数；步骤
1.5
，根据和得出所需基站的初始数量
4.
根据权利要求3所述的一种基于增强型人工免疫策略的基站规划方法，其特征在于，所述基于增强型人工免疫策略进行
MBS
规划，从候选站点列表
CBS
(q)
选择满足覆盖要求的最少数量的
MBS
；具体如下：步骤
2.1
，抗体编码及初始化：令迭代次数
t
＝1，允许的最大迭代次数
T
，可取值
500
，种群中抗体个数
M
，可取值
20
；每个抗体表示一个可行的基站规划方案；抗体长度与侯选站点的数量相同，抗体中每一个基因位
α
m,g
对应一个候选站点，如果
α
m,g
＝1表示该候选站点将被选中部署基站，
α
m,g
＝0表示该候选站点未被选中，不部署基站，
m
表示抗体种群的中第
m
个抗体
Ab
m
，
1≤m≤M
，
g
表示抗体中第
g
位基因，每个抗体满足：其中
||
·
||1表示向量的一阶范数，即每个可行方案需选中个候选站点部署基站；步骤
2.2
，评估：计算种群中每个抗体的亲和度
、
浓度和激励度，保留高激励度的抗体，执行以下操作：
(a).
根据
Ab
m
获得基站部署列表每个包含扇区计算
TP
i
接收到来自扇区的信号功率的信号功率上式中为扇区中天线的发射功率，是扇区中天线到
TP
i
的路径损耗，是扇区中天线到
TP
i
的天线增益，为阴影衰落余量，
(b).
令表示
TP
i
是否被扇区覆盖，当以下两公式满足时，表示
TP
i
被覆盖，否则，表示
TP
i
未被覆盖：
其中和分别为信号接收功率门限和信干噪比门限，由系统决定，为噪声功率，由系统的子载波带宽决定；当
TP
i
至少被一个扇区覆盖时，令
γ
i
＝1，否则
γ
i
＝0；
(c).
计算规划区域的覆盖率
CovRatio
：
N
TP
表示规划区域中用户总数；
(d).
计算抗体的亲和力
Aff
和浓度
Con
：
Aff(Ab
m
)
＝
CovRatio
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
其中
S(Ab...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘志文，徐莹莹，刘楠，尤肖虎，
申请(专利权)人：网络通信与安全紫金山实验室，
类型：发明
国别省市：