基于MR信息干扰矩阵的频率优化算法

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1、http://www.paper.edu.cn基于MR信息干扰矩阵的频率优化算法付侃，杨大成北京邮电大学电信工程学院，北京（100876）Email:Fukan.bupt@gmail.com摘要：本文给出了一种利用abis口抓取的MR信息生成的干扰矩阵来进行自动频率优化的方法。频率优化是目前GSM网络优化中的关键环节，有效减小系统内的频点干扰可以提高网络容量和服务质量，对网络运营商有着显著的意义。基于MR实测信息生成的干扰矩阵建立了当前网络中的干扰模型，基于干扰矩阵的遗传算法加入了与网络实测数据的关

2、联，产生的结果具有更强的说服力。关键词：自动频率优化，MR信息，干扰矩阵，遗传算法1.引言GSM系统作为目前中国最大的无线通信网络，在网络扩容方面的压力日益增大，网规网优人员在优化网络时需要做的一个重要环节就是频率的优化。在满足话务量的前提下，提高服务质量，降低系统干扰是频率优化的目的。遗传算法作为一种搜索算法，以其搜索空间广，易收敛等特点常被用在自动频率规划中，很好的帮助网规人员进行网络的优化。但是传统的遗传算法多数是按照频点的几何隔离度衡量频率分配方案的优劣，缺少对现网数据的利用。本文介绍的是遗

3、传算法基于abis口网络监控数据的应用。2.固定遗传算法简介2.1遗传算法简介[1]遗传算法是一种仿生智能优化算法，其生物学基础是生物的遗传和进化。生物在繁殖进化过程中通过染色体的复制、交叉和变异产生新的个体，其中交叉和变异可产生新的染色体。生物的进化以种群的方式进行并遵循优胜劣汰的自然法则。种群中对生存环境适应能力强的个体将获得更多的繁殖机会从而进入下一进化代。遗传算法流程如图1所示，在频率规划中应用此算法，首先需要对频率规划问题进行数学建模，找出适当的适应度函数，该适应度函数可以用来衡量搜索结果

4、的优劣程度，以及对算法收敛的判定。同时，采用合理的编码方式，将现实问题转化为数学问题。-1-http://www.paper.edu.cn随即产生初始化种群计算种群中每个个体的适应度是否满足终止结束是条件否选择操作交叉操作变异操作图1遗传算法流程遗传算法模拟生物的遗传和进化过程，采用编码将所求问题的解变换为一个个染色体(即个体)，并以适应度来评价每个个体。算法通过选择(适应度越大的个体，其被选中进入下一代的概率也越大)、交叉和变异等操作以种群的方式并行地搜索问题的最优解。遗传算法的主要特点有：1)算

5、法通过编码将所求问题中的可行解变换为基因空间中的染色体，使得对原问题的求解转化为对基因空间的搜索。编码将解空间(由所求问题的可行解构成)变换到基因空间，这种变换使得遗传算法适合于非数值问题的求解和对结构化对象〔如，矩阵、树、图等等)的操作。2)算法以群体的方式从搜索空间的多个点同时进行多轨迹的搜索，这种并行性使得遗传算法能够以较大的概率找到全局最优解，减少了陷入局部最优解的可能性。3)算法利用适应度函数值对个体进行评价和选择。对适应度函数无连续、可微、单峰、线性和凹凸性等约束条件的限制。适应度函数可

6、以是有明确数学表达式的显函数也可以是无明确数学表达式的隐函数(如，映射矩阵)。4)算法通过选择、交叉和变异实现概率性的随机搜索，从搜索空间的某个点到另一个点的转移采用的是概率的转移规则，而不是确定性的转移规则。在随机搜索过程中遗传算法自适应地调整搜索方向并使搜索向着最优解的目标渐进。-2-http://www.paper.edu.cn2.2固定遗传算法[2]固定遗传算法是一种改进型的遗传算法，它通过对编码操作的改进，以及针对改进后编码染色体的交叉和变异操作降低了算法的复杂度，可以明显提高算法性能。应

7、用于频率规[2]划的固定遗传算法引入了电磁兼容(ElectromagneticCompatibilityEMC)矩阵C和一个用[2]来表示解空间的F矩阵,其代价函数是对表示F矩阵中的解打破C矩阵中限定的衡量。3.基于MR信息的干扰矩阵建模3.1MR信息MR信息是abis口抓取的移动台测量报告，它包括测量时刻移动台所在的服务小区，所在时隙，上行电平，下行电平，当前使用的频点号，以及邻区的BCCH频点号和手机接收该频点的接收电平值等信息。在生成干扰矩阵时主要涉及的信息包括服务小区频点，服务小区接收功率，

8、邻小区BCCH频点号以及邻小区接收功率。3.2生成干扰矩阵3.2.1利用MR信息计算C/I在一条MR信息中包含一个服务小区(SC,servingcell)接收功率（rxlev），N个邻小区接收功率（rxlev_ncell_1~rxlev_ncell_N），服务小区和每一个邻小区之间可以计算一个C/I。例如服务小区与邻小区1（MC1,measuredcell1其接收功率为rxlev_ncell_1）之间计算得到的C/I为：CI/(dB)=−rxlevrxlevncell