lte基于图论与遗传算法的pci重规划研究

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1、LTE基于图论与遗传算法的PCI重规划研究　　【摘要】为了解决LTE网络小区PCI规划中边界网络适配困难、模三干扰改善困难的问题，引入了基于图论与遗传算法的小区PCI规划算法。该算法利用道路测试与网管采集的网络运行数据构建新的小区干扰关系矩阵，将PCI规划粒度精细化到小区级别，从模三干扰、复用距离、复用层数、冲突规避四个维度对PCI重规划过程进行约束，以此获得最优的PCI分配方案。通过对一个县级市的LTE运行数据进行综合分析，给出了PCI重规划后的预测结果，并通过PCI规划方案的执行以及评估，验证了预测结果的准确性和算法的实

2、用性。　　【关键词】模三干扰PCI重规划干扰矩阵无向全连通图遗传算法　　doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2016.20.001中图分类号：TN929.5文献标志码：A文章编号：1006-1010（2016）20-0005-06　　1引言　　目前，我国LTE商用网络普遍采用20MHz同频组网，频率复用系数为1，小区间的同频干扰较为严重。在LTE同频组网规划中，小区间的模三或模六干扰是对网络质量影响最大的因素[1]。产生模三还是模六干扰主要是看网络所采用的MIMO（Multiple-InputMulti

3、ple-Output，多输入多输出）技术，如果采用单天线则只产生模六干扰，而采用双天线或更多天线时就会产生模三干扰。模三干扰与负载关系如表1所示。　　模三干扰是指同一覆盖区域内两个或两个以上小区的PCI（Physical10CellIdentifier，物理小区标识）除以三的余数相同而产生的小区间互相干扰。同频组网时，小区间的PCI复用距离越远越好，应尽量避免相同覆盖区域的小区出现同频同PCI现象。　　PCI规划结果决定LTE网络同频小区干扰指标，是LTE小区参数规划最重要的环节。传统PCI规划算法一般基于传统的蜂窝网模型，

4、将每个基站等效为一个规则的蜂窝网络进行PCI规划。实际上由于站高、地形、地理位置的差异性，不同小区覆盖范围存在差异，普通的建模方式并不能体现这种差别，即使使用无线传播模型进行覆盖预测，也会严重依赖电子地图的精度和基站工参的准确性，且运算量巨大，耗时较长[3]。　　为了解决传统PCI规划算法的不足，本文在建立真实干扰矩阵基础上引入图论、遗传算法来解决PCI重规划的一些问题，从减少模三干扰、PCI复用距离、PCI复用层数、PCI冲突规避四个维度对PCI重规划过程进行约束，进而获得最优的PCI分配方案。　　2PCI重规划原则　　2

5、.1模三干扰减少原则　　在LTE网络中，手机收到的信号是以CRS（CellReferenceSignal，小区参考信号）强度来表现的。LTE系统中常见的双天线端口CRS分布图如图1所示。　　LTE网络中PCI的取值范围为0～503，如果两个同频小区的PCI模三相同，则这两个小区的CRS时频域完全重叠，导致终端下行相干解调性能降低，SINR（SignaltoInterferenceplusNoise10Ratio，信号与干扰加噪声比）变差。PCI模三后只有3种取值（0，1，2），而同一区域服务小区添加邻区一般会超过3个甚至更多

6、，所以在实际网络中模三干扰不可能完全消除，只能通过小区天馈调整或者PCI调整尽量减少。而减少的原则就是尽量避免同一覆盖区域内服务小区与邻区模三相同，如果无法避免，则通过优化手段使模三相同邻区的CRS信号强度尽可能比服务小区低。　　常规PCI调整和规划的依据是以路测数据或模三切换次数为准，而不是综合考虑，规划方法存在局限性。而基于图论与遗传算法的PCI重规划算法是从路测数据、小区切换数据、扫频数据和MR（MeasurementReport，测量报告）数据中选取2至4个维度综合分析及判断，使PCI调整效果达到最优。　　2.2PC

7、I复用距离和复用层数原则　　（1）PCI复用距离：与该小区同PCI的小区复用距离的最小值[4]。　　（2）PCI复用层数：与该小区同PCI的小区复用层数的最小值，和复用距离含义类似。复用层数新算法是以两个小区之间的连线为直径画一个圆，以两个小区顶点画正六边形，且正六边形的六个顶点均在圆上，正六边形内部的室外基站数量即为间隔层数。如图2所示，A点与B点之间的站点数为6个，则间隔层数就定为6层。　　综上所述，PCI复用距离和复用层数越大越好。　　2.3PCI冲突和混淆规避原则　　（1）PCI冲突规避：互为邻区的小区不能使用相同的

8、PCI。　　（2）PCI混淆规避：同一个小区的邻区间不能使用相同的PCI，否则移动终端在切换时不知道哪个为目标小区，会导致切换失败[5]。　　在PCI分配过程中，要避免发生PCI冲突和混淆。10　　3基于图论与遗传算法的PCI重规划　　3.1预测干扰矩阵建立　　干扰矩阵描述了小区之间的相关