低成本的蜂窝移动通信系统分层优化网络资源规划方法-read

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1、低成本的蜂窝移动通信系统：分层优化网络资源规划方法摘要：本论文涉及蜂窝移动通信系统的设计优化和无线网络资源的规划。在移动网络规划中需要考虑的关键因数是成本。由于在大型的系统设计中必须考虑诸如系统性能，地形特征，基站参数和成本等很多因素，故分层优化规划方法(HOP)得到了应用。在此我们提出了设计蜂窝移动系统的三层优化方法。它能确定小区的数量，小区的安置和具体的基站参数以使整个系统的成本最小化并符合所要求的系统性能。我们把问题阐述为一个大型的组合优化模型，通过此模型确定小区的最优数量并选择最佳的基站位置。模拟退火方法被用来解决这个困难的组合问题

2、。模拟结果证明了HOP方法在无线网络规划中的可行性和有效性。关键词：蜂窝移动通信系统，最优化，无线网络规划，模拟退火Ⅰ介绍随着对移动通信业务需求的巨大增长，系统设计优化和无线网络规划的问题变得越来越重要。虽然在移动蜂窝网络规划领域作了很多关于覆盖分析，信道分配，路由选择和传播等方面的研究，但在关于成本有效系统设计的网络规划方面的研究却不多[1]-[5]。实际上，在复杂的移动通信设计中必须考虑很多因数，如系统性能，系统容量，小区覆盖，话务量，地形和传播特征等。关于小区数量，小区位置，基站和移动单元的设计参数及信道分配的决定必须根据相互之间的关

3、系作出。小区的位置可以根据给定的小区数量，覆盖性能，话务分布和传播环境来确定。基站和移动单元的设计参数必须要等到小区的部署全部完成后才能具体化。最后，在话务和避免干扰等方面能改善系统性能的信道分配[6]-[8]只有在移动蜂窝网络的结构被详细说明后才能决定。在决定任何通信系统经济上的可行性时成本都是一个关键因素。一个好的设计方法应该能在诸如网络性能标准，话务量和技术升级等因素中进行权衡，使成本最优化[9]。至今已有几个商用软件包被成功应用于移动蜂窝系统的网络规划中，如plaNET软件。但不管怎样，它们在规划中都没有直接包括金融上的规划或者考虑

4、成本。另一方面，如AnalysisSTEM建模系统等的一些软件是决策支持工具以获得金融模型并提供蜂窝移动系统的成本分析。但在它们的成本模型中又没有考虑网络规划。这篇论文试图同时考虑成本和网络规划因数以填补这个缺口。这种唯一的组合对移动网络业务的供应商有极大的意义。它发展了最优化的网络规划方法，在系统设计上既使总的系统成本最小化同时又保证了好的系统性能。可操作的研究策略－分层优化的规划早已被成功应用于大规模制造系统的生产规划和健康关心及服务系统的决策制定中[10]-[12]。在这些事例中，集合规划通常是不可行的，因为对于大型的复杂系统的集合规

5、划模型通常不能被公式化或无法求解。在本论文中，我们描述了关于移动蜂窝通信系统设计的网络规划的分层特性，提出了一个分层优化规划方法(HOP)以确定无线网络的结构，即小区的数量，小区的大小，小区的安置，天线增益及天线高度的参数和基站及移动单元的发射功率。一个组合优化模型被推导出来以确定小区的最佳数量和基站的最佳位置使得在总的系统成本最小化的同时又能保证良好的覆盖质量和话务性能。12规划模型是一个有难度的组合优化问题[13]。诸如分支界限法和动态规划法之类的优化算法不能在合理的时间内求得优化解[13]。因为牵涉到很多变量和复杂的约束，被用来解决大

6、型组合优化问题的分解法和拉格朗日松驰法[14]可能也无法应用到规划模型中。在本论文中，一个建立在模拟退火(SA)基础上的算法被推导出来用于解决此问题，并在合理的计算量内求得了逼近的最优结果。本论文的安排如下。在第二节，我们描述了蜂窝无线网络规划问题。第三节提出了解决这个问题的分层优化规划方法。在这一节还提出了组合优化模型和模拟退火算法。最后，在第四节给出了用HOP方法实现新加坡的蜂窝移动通信服务系统的网络规划的模拟结果。Ⅱ问题陈诉如图1所示，假如我们想要发展一个蜂窝移动通信系统为新加坡地区提供服务。整个地区将覆盖三种类型的土地：市区，郊区和

7、农村。我们需要考虑非一致的话务分布：话务高峰通常在市中心，局部话务高峰在郊区中心。给定与覆盖性能相关的地区覆盖概率。边界处的定位概率和覆盖边界处接收信号强度的门限电平可以从覆盖概率和要求的信号强度，即载干比C/N[2]中推导得出。服务等级被设定为在忙时发起呼叫的阻塞概率。为满足业务要求在系统中采用了频率复用方案。问题是怎样设计一个最优网络结构，即确定小区的数量，小区的大小，每个基站的位置和基站及移动单元的参数，以保证达到要求的性能目标，并使总的系统成本最小化。基站设备的成本是由机器设备及安装，天线，建筑物及铁塔和发射机及收信机等的成本决定的

8、。为了设计这样一个系统，必须考虑许多因素[1],[9]，需要作出许多不同层次的决策。涉及的主要因素如下：系统性能的详述，小区的覆盖，话务分布，地形，传播数据和系统成本因素。所有的