改进禁忌搜索算法在基站天线参数优化中的应用

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1、改进禁忌搜索算法在基站天线参数优化中的应用【摘要】现代移动通信系统中，常采用小区覆盖的方案来对整个地区进行信号覆盖，其中水平方位角、垂直下倾角和导频功率是影响基站覆盖范围的重要的天线参数。通过对这3个参数进行数学建模和分析，提出了一种基于网格化的改进智能禁忌算法，使得系统能够获得最优的信号覆盖效果和最佳的天线参数配置。【关键词】覆盖优化智能优化算法改进禁忌搜索1引言在现代移动通信系统中，如目前主流的2G、3G网络，都采取了通过基站来划分小区，以对整个区域进行覆盖的方案，所以基站对所在小区要有尽可能好的覆盖才能提高服务质量。对于基站天

2、线而言，影响小区覆盖的因素主要有：天线下倾角、天线方位角和导频功率。对于移动终端而言，基站的天线参数选择所造成的覆盖质量主要归结为2点：参考信号接收功率(RSRP，ReferenceSignalReceivingPower)和信噪比(SINR,SignaltoInterferenceplusNoiseRatio)[1]。RSRP表征了移动终端所能获得的信号功率的平均值，它取决于终端所归属的小区天线导频功率和天线传播方向与终端之间的夹角；SINR不同于传播路径中存在的噪声(如AWGN)，侧重于不同信号的干扰带来的信噪比下降，主要来自于

3、同一天线发射给不同终端信息间的干扰以及不同天线间信号的干扰。因此，通过天线参数的优化来改善覆盖质量就是要选择合适的天线参数，使得RSRP最大化和SINR最小化。目前，天线参数的优化方法不仅有按照经验和人工调节的方法或者按照一定的优化算法如Powell搜索法，还有使用智能优化算法如遗传算法(GA，GeneticAlgorithm)[2]和禁忌搜索算法(TS,TabuSearch)等[3-4]o人工测定调节需要消耗大量的人力物力，而Powell算法、GA算法和TS算法虽然都能起到良好的优化效果，但是也存在局限性。在特定场景中，通过调节天

4、线的下倾角、方位角、导频功率来求解最优的RSRP和SINR，实际上是一个NP完全(NPC,NPComplete)问题，需要指数级复杂度才能完全求解。本文主要讨论智能TS算法在天线参数优化问题中的应用，通过对TS算法引入网格化的局部搜索思路辅以变步长的一维搜索方法，加快了局部搜索速度，再配合上TS算法本身不易于陷入局部极值陷阱的特点来获得全局的极值结果。最后，配合多小区联合调整的研宄能获得更好的小区覆盖效果。2场景模型在现代移动通信系统中，通常采用小区覆盖的方式来解决信号覆盖问题。即通过基站的天线覆盖范围，将整个区域划分为若干小区，小

5、区内的终端用户直接与该小区所属基站进行相互通信。在各种小区覆盖方案里，蜂窝网络是一种经典的模型［5］。如图1所示，在典型的蜂窝网络模型中，每个基站配有3根天线，3根天线各呈120°的夹角，将一个单元划分为3个扇区，每个基站覆盖1个菱形的区域。目前，主流的通信系统如CDMA2000、WCDMA网络的基站以及LTE，都采用了类似的3根天线进行覆盖的方案。但是在实际的工程应用中，基站覆盖形状以及扇区数量是随着实际需要而调整的。在基站分布不规则的前提下，只能通过调整天线的各种参数来使覆盖范围尽可能最大化。为了简化这一问题的数学模型，一般工程

6、实践中只考虑天线的3个主要参数会对覆盖造成巨大影响：水平方位角巾、垂直下倾角Y和导频功率C。其中，导频功率C即为参考信号子载波（RSRE）上的发射功率。3数学建模3.1适应度函数的构造假设Q={C1，C2,间，其中Ci(i=l,2,配置，由3个参数(XCn}为所有状态构成的解空n)表示待规划小区的一种组成，此处的x、y、z分别代表前一节所述的天线下倾方位角与参考信号功率，则目标是求得该问题空间的一个最优解，使小区天线参数可以表示为。在考虑覆盖规划的最优性能时，需要同时考虑基站对整个区域的覆盖面积以及不同基站间的相互干扰问题。在通信领

7、域里，可以使用RSRP与SINR作为指标。在覆盖区域的某点上，当RSRP和SINR的计算值超过某一阈值时，则认为该点被基站有效覆盖。当整个区域被有效覆盖的面积最大时，可以认为该覆盖规划取得了一个最优解，则目标函数定义为：f=klXA+k2XB(1)其中，f表示目标函数；A代表整个规划区域里RSRP超过某个规定阈值的面积占总面积的比值；B代表整个区域中SINR超过某个规定阈值的面积占总面积的比值；kl与k2为权重常量，这里规定kl+k2=l。当目标函数取得最优解fbest时，取得最优解可以决定实际调整天线时应取的参数。3.2RSRP和

8、SINR计算按照COST231-Hata传播模型，分别对RSRP和SINR给出定义：终端的RSRP计算公式如下：(2)其中，为本小区i的一个参考信号子载波上的发射功率；为小区i到用户u(即下行)的总的损耗；J为网络中需要考虑的小区总数