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基于天線下傾角優(yōu)化的小區(qū)中斷補(bǔ)償機(jī)制

2016-08-28 09:23:15重慶郵電大學(xué)通信新技術(shù)應(yīng)用研究中心碩士研究生在讀
信息通信技術(shù)與政策 2016年7期
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喬 彬 重慶郵電大學(xué)通信新技術(shù)應(yīng)用研究中心碩士研究生在讀

基于天線下傾角優(yōu)化的小區(qū)中斷補(bǔ)償機(jī)制

喬彬重慶郵電大學(xué)通信新技術(shù)應(yīng)用研究中心碩士研究生在讀

分析了天線參數(shù)優(yōu)化在小區(qū)中斷補(bǔ)償?shù)膽?yīng)用,提出了基于天線下傾角優(yōu)化的小區(qū)中斷補(bǔ)償?shù)姆桨浮=?jīng)過(guò)數(shù)學(xué)建模,將發(fā)生中斷區(qū)域的補(bǔ)償問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題。結(jié)合遺傳算法求解最佳天線下傾角,并對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)。經(jīng)過(guò)MATLAB仿真平臺(tái)驗(yàn)證了改進(jìn)遺傳算法的可行性以及基于天線下傾角優(yōu)化的補(bǔ)償方案的有效性。

自組織網(wǎng)絡(luò);自治愈;小區(qū)中斷補(bǔ)償;天線下傾角;遺傳算法

1 引言

針對(duì)自組織網(wǎng)絡(luò)(Self-Organizing Networks,SON),3GPP標(biāo)準(zhǔn)化組織和歐盟蘇格拉底(SOCRATES)研究項(xiàng)目開(kāi)展了一系列的研究和標(biāo)準(zhǔn)化工作。SON主要包含3個(gè)關(guān)鍵功能:自配置、自優(yōu)化和自治愈。其中,自治愈是指網(wǎng)絡(luò)通過(guò)自主檢測(cè)、定位網(wǎng)絡(luò)中的性能故障,并自主修復(fù)故障的功能。為了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自治愈功能,要求網(wǎng)絡(luò)能夠在無(wú)人為干預(yù)的情況下自主進(jìn)行小區(qū)中斷補(bǔ)償(Cell Outage Compensation,COC)。COC在小區(qū)中斷發(fā)生且網(wǎng)絡(luò)的性能無(wú)法達(dá)到通信的基本要求時(shí)觸發(fā),并通常采用調(diào)節(jié)相鄰基站參數(shù)的方式來(lái)對(duì)中斷小區(qū)進(jìn)行補(bǔ)償,直到滿足用戶的服務(wù)質(zhì)量(QoS)需求和網(wǎng)絡(luò)性能的需求。

目前,針對(duì)COC的研究主要包括提高相鄰小區(qū)的發(fā)射功率或修改天線下傾角以擴(kuò)展覆蓋范圍的研究以及相應(yīng)的補(bǔ)償算法研究。對(duì)于補(bǔ)償算法的研究,已有了一定的研究成果,例如將模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法等優(yōu)化算法引入補(bǔ)償算法機(jī)制中,盡可能地找到使網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的參數(shù)配置。同時(shí),在COC過(guò)程中,不僅要滿足盡最大可能地?cái)U(kuò)大覆蓋范圍,實(shí)現(xiàn)對(duì)中斷小區(qū)用戶性能的補(bǔ)償,還要保證補(bǔ)償小區(qū)內(nèi)用戶的性能不受到大的影響,因此,有效的小區(qū)中斷補(bǔ)償機(jī)制仍需要進(jìn)一步的研究。

2 小區(qū)中斷補(bǔ)償機(jī)制

2.1補(bǔ)償策略

中斷補(bǔ)償策略主要是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商的需求,對(duì)補(bǔ)償目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序等,進(jìn)一步生成中斷補(bǔ)償機(jī)制的補(bǔ)償策略。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō),當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生中斷、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量下降時(shí),首要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)中斷對(duì)用戶性能影響最小化,主要表現(xiàn)在允許范圍內(nèi)服務(wù)區(qū)域覆蓋面積最大、中斷用戶掉話率最低、服務(wù)區(qū)域的服務(wù)質(zhì)量最優(yōu)等。但是,并不是所有的補(bǔ)償目標(biāo)都能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn),因此需要對(duì)這些目標(biāo)進(jìn)行加權(quán)和優(yōu)先級(jí)排序等操作,為中斷補(bǔ)償機(jī)制策略的設(shè)定提供依據(jù)。

在中斷補(bǔ)償過(guò)程中,調(diào)整相鄰小區(qū)的無(wú)線參數(shù)意味著這些小區(qū)所服務(wù)的用戶的通信質(zhì)量會(huì)有所影響,這樣會(huì)影響到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能。因此,將補(bǔ)償過(guò)程中會(huì)受到影響的小區(qū)大致分為3種類型:中斷小區(qū)、補(bǔ)償過(guò)程中參數(shù)可能被調(diào)整的相鄰小區(qū)、補(bǔ)償過(guò)程中參數(shù)不會(huì)被調(diào)整但小區(qū)性能可能會(huì)因?yàn)檠a(bǔ)償操作而受到影響的相鄰小區(qū)。對(duì)于不同的小區(qū),優(yōu)化的目標(biāo)可能是不同的。一般情況調(diào)整相鄰小區(qū)的參數(shù)是發(fā)射功率和天線傾角。

2.2控制參數(shù)

從中斷補(bǔ)償?shù)慕嵌葋?lái)看,通過(guò)控制一些無(wú)線參數(shù),對(duì)小區(qū)覆蓋面積、小區(qū)容量等網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行調(diào)整,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)小區(qū)中斷補(bǔ)償。而不同的控制參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性能有不同的影響,因此需要對(duì)這些控制參數(shù)進(jìn)行分析,常用的控制參數(shù)有:

●下行物理信道的發(fā)射功率:該參數(shù)的變化直接影響小區(qū)的覆蓋范圍。

●上行PUSCH(物理上行共享信道)目標(biāo)接收功率:該參數(shù)的大小可以控制小區(qū)內(nèi)的用戶數(shù)量的多少,因此調(diào)整該參數(shù)可以使中斷小區(qū)用戶切換到補(bǔ)償小區(qū)內(nèi)。

●天線參數(shù):通過(guò)電動(dòng)調(diào)整來(lái)改變天線主瓣方向和天線方向圖已經(jīng)是現(xiàn)代天線設(shè)計(jì)的目標(biāo)之一,與之相關(guān)的技術(shù)也已經(jīng)取得研究成果,如遙控天線電傾角和波束賦形。

除了上述用于擴(kuò)大覆蓋面積的控制參數(shù)外,還有一些受小區(qū)中斷發(fā)生影響的控制參數(shù),如反映鄰區(qū)關(guān)系的鄰小區(qū)列表報(bào)告以及移動(dòng)性參數(shù)等。

2.3應(yīng)用場(chǎng)景分析

不同的應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)對(duì)小區(qū)中斷補(bǔ)償效果有較大的影響。一些關(guān)鍵的場(chǎng)景簡(jiǎn)單描述如下:

●eNodeB部署密度和網(wǎng)絡(luò)容量的影響:在一個(gè)基站密度稀疏,主要考慮覆蓋問(wèn)題的網(wǎng)絡(luò)格局中,潛在的中斷補(bǔ)償增益是很小的。相反的,在一個(gè)基站部署密度較大,注重網(wǎng)絡(luò)容量的網(wǎng)絡(luò)格局中,潛在的中斷補(bǔ)償增益是很大的。

●服務(wù)類型的影響:不同的服務(wù)類型對(duì)服務(wù)質(zhì)量的需求是不同的,這對(duì)潛在的中斷補(bǔ)償效果有著較大的影響。

●空間流量分布的影響:假如小區(qū)的用戶流量主要集中于小區(qū)中心地帶,距離相鄰小區(qū)較遠(yuǎn),一旦發(fā)生中斷,中斷補(bǔ)償潛力有限;反之,用戶流量主要分布在小區(qū)邊緣地區(qū),距離相鄰小區(qū)較近,則中斷補(bǔ)償潛力較大。

●中斷位置的影響:中斷小區(qū)位于網(wǎng)絡(luò)覆蓋的中心或者邊緣將直接影響中斷補(bǔ)償增益的大小。

2.4天線參數(shù)優(yōu)化在中斷補(bǔ)償中的應(yīng)用分析

在LTE網(wǎng)絡(luò)中,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和覆蓋優(yōu)化等問(wèn)題時(shí),天線參數(shù)是必須用到的參數(shù)之一。網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生小區(qū)中斷時(shí),小區(qū)無(wú)法保證通信服務(wù)質(zhì)量,會(huì)產(chǎn)生覆蓋空洞,但一般認(rèn)為發(fā)生中斷的基站無(wú)法進(jìn)行自我調(diào)整,必須通過(guò)調(diào)整相鄰小區(qū)的天線參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)原有中斷小區(qū)的補(bǔ)償。增大小區(qū)覆蓋面積的方法有多種,可通過(guò)增大發(fā)射功率,增加天線高度的方法增大覆蓋,但根據(jù)目前網(wǎng)絡(luò)實(shí)際情況,大部分基站仍需通過(guò)調(diào)整小區(qū)天線下傾角來(lái)調(diào)整覆蓋。

在實(shí)際工程中,通常調(diào)整相鄰小區(qū)的天線下傾角來(lái)完成覆蓋的擴(kuò)張,天線下傾角的調(diào)整方法的原理就是利用天線的垂直方向性對(duì)小區(qū)的覆蓋范圍做有效的調(diào)整,進(jìn)一步完成對(duì)中斷小區(qū)的覆蓋補(bǔ)償。具體的補(bǔ)償流程如圖1所示,該機(jī)制是利用基站天線下傾角的調(diào)整完成覆蓋的擴(kuò)張,并利用遺傳算法找到補(bǔ)償結(jié)果的最優(yōu)解,最后分析了優(yōu)化結(jié)果的有效性。

圖1 中斷補(bǔ)償流程圖

3 系統(tǒng)模型

3.1天線下傾角及增益

在LTE系統(tǒng)級(jí)仿真中,根據(jù)3GPPTR36.814,天線傾角的計(jì)算可以分為:水平傾角δH和3D傾角δ3D,3D傾角可以由公式(1)得出:

其中hte為基站天線有效高度,hre為移動(dòng)臺(tái)天線有效高度,d為基站天線與移動(dòng)臺(tái)天線的水平距離,單位均為m。相應(yīng)地,天線增益的計(jì)算也分為水平增益和3D增益,水平增益和垂直增益的計(jì)算方法如公式(2)、(3)所示:

其中,在LTE網(wǎng)絡(luò)中,各項(xiàng)參數(shù)的取值都有具體的要求,δ3dB=70°,Am=25dB;θ3dB=10°,SLAV=20dB,θetilt= 15°。總體3D增益A3D由水平傾角δH和3D傾角δ3D共同計(jì)算得出,如公式(4)所示。調(diào)整傾角后基站傳播獲得的增益差值如公式(5)所示,其中:A'3D為傾角調(diào)整后計(jì)算得出的增益,A3D為原增益,二者的差即為增益變化的大小,用于后續(xù)傳播模型的計(jì)算。

3.2SINR計(jì)算

LTE中,用戶終端基于長(zhǎng)期測(cè)量的參考信號(hào)接收功率(RSRP)來(lái)選擇服務(wù)小區(qū),對(duì)應(yīng)最大RSRP的小區(qū)將作為該用戶終端的服務(wù)小區(qū)。對(duì)于用戶來(lái)說(shuō),在選定服務(wù)小區(qū)之后,有用信號(hào)就是來(lái)自于服務(wù)小區(qū)的信號(hào),干擾則是來(lái)自除服務(wù)小區(qū)以外的其它小區(qū)的信號(hào)。因此,用戶終端接收到的信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)計(jì)算公式為:

其中,Pi是小區(qū)i的發(fā)射功率,Hi,u表示用戶u到服務(wù)小區(qū)i的信道增益,N0是噪聲功率,表示用戶接收到其他小區(qū)的干擾信號(hào)功率的線性和。Hi,u的計(jì)算公式為Hi,u=GTx+GRx-PLi,u,其中,GTx是發(fā)射天線增益,GRx是用戶設(shè)備增益,PLi,u是用戶與基站小區(qū)的路徑損耗,與距離相關(guān)。

本文選擇Cost231-Hata模型作為TD-LTE系統(tǒng)的傳播損耗預(yù)測(cè)模型,如公式(7)所示。其中,fc為載波頻率,單位為MHz;hte為基站天線的有效高度,hre為移動(dòng)臺(tái)天線的有效高度,d為基站天線與移動(dòng)臺(tái)天線之間的水平距離,單位均為m;a(hre)為移動(dòng)臺(tái)有效天線修正因子,CM為校正因子。

關(guān)于移動(dòng)臺(tái)有效天線修正因子,不同的地理環(huán)境,計(jì)算方式也有所不同,具體如公式(8)所示。

3.3COC問(wèn)題描述

通過(guò)調(diào)整中斷小區(qū)相鄰基站的下傾角,來(lái)達(dá)到補(bǔ)償中斷區(qū)域的目的,必然會(huì)導(dǎo)致補(bǔ)償小區(qū)原有用戶的性能下降,為了檢驗(yàn)補(bǔ)償?shù)男阅埽x如下KPI(Key Parameter Indicators)參數(shù):

中斷補(bǔ)償因子α

α=λ·Aedge+(1-λ)·Auser(9)

對(duì)于中斷補(bǔ)償因子中涉及的參數(shù)分析如下:

(1)Aedge表示經(jīng)過(guò)一定的補(bǔ)償操作后,服務(wù)區(qū)的覆蓋性能的增益。S(δH,δV)為經(jīng)過(guò)補(bǔ)償操作之后服務(wù)區(qū)內(nèi)所有基站的覆蓋面積之和,S為服務(wù)區(qū)的范圍。

(3)中斷補(bǔ)償因子中引入λ因子是對(duì)兩種指標(biāo)進(jìn)行折中處理。

系統(tǒng)模型中的小區(qū)中斷補(bǔ)償可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)最優(yōu)化求解問(wèn)題:

優(yōu)化目標(biāo):最大化中斷補(bǔ)償因子。

調(diào)整參數(shù):相鄰小區(qū)的天線下傾角向量。

約束條件:

(1)相鄰小區(qū)的天線下傾角的調(diào)整需要在一定的范圍內(nèi)進(jìn)行。

(2)用戶與服務(wù)小區(qū)基站的最大距離不能大于小區(qū)的最大覆蓋范圍。

(3)用戶接收到的信號(hào)質(zhì)量不低于預(yù)設(shè)的門限值。

4 改進(jìn)遺傳算法在COC問(wèn)題的應(yīng)用

由于COC問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為尋求最優(yōu)解的問(wèn)題,所以可以采用遺傳算法來(lái)解決COC問(wèn)題。標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法在遺傳算子的選擇上存在一定的缺陷,影響算法的收斂性能,而且算法也容易陷入局部最優(yōu)。常用的基于輪盤賭選擇的方法由于是隨機(jī)操作的原因,存在較大的誤差,有時(shí)甚至連適應(yīng)值較高的個(gè)體也會(huì)被淘汰;而基于固定概率值的交叉算子和變異算子不能保證子代個(gè)體優(yōu)于父代個(gè)體,有可能導(dǎo)致優(yōu)良基因的丟失和個(gè)體多樣性的減少。針對(duì)上述問(wèn)題,首先對(duì)遺傳算子進(jìn)行改進(jìn),采用輪盤賭選擇算法和最優(yōu)保存策略相結(jié)合的選擇策略、算術(shù)交叉算子和非均勻變異算子,有效提高收斂速度并保證最終結(jié)果最優(yōu)化。具體應(yīng)用的主要步驟如下:

首先進(jìn)行初始化,設(shè)置種群的規(guī)模大小為N,種群的遺傳進(jìn)化迭代代數(shù)為T。采用浮點(diǎn)數(shù)編碼方式構(gòu)造染色體,即每個(gè)染色體以G=[δ1,δ2,…,δn]的形式表示,每個(gè)染色體相當(dāng)于當(dāng)前基站的下傾角設(shè)置。整個(gè)種群為All=[G]N×n,即為N個(gè)染色體組成的N行n列的結(jié)果集矩陣。

第二步,計(jì)算適應(yīng)值。COC問(wèn)題中適應(yīng)值即為中斷補(bǔ)償因子,具體的計(jì)算方法上文已經(jīng)介紹,在此不再重復(fù)。

第三步,選擇。采用輪盤賭選擇算法和最優(yōu)保存策略相結(jié)合的選擇策略對(duì)種群的染色體進(jìn)行選擇操作。

第四步,交叉。針對(duì)簡(jiǎn)單交叉可能會(huì)導(dǎo)致優(yōu)良基因的丟失問(wèn)題,文中采用算術(shù)交叉算子,具體操作是每對(duì)按照交叉概率選擇出來(lái)的染色體進(jìn)行交叉,則交叉操作之后所產(chǎn)生的兩個(gè)新的子代染色體為:

其中,β為系數(shù)且β∈(0,1)。

公式(13)中,表示[0,y]范圍內(nèi)符合非均勻分布的一個(gè)隨機(jī)數(shù),r為[0,1]范圍內(nèi)符合均勻概率分布的一個(gè)隨機(jī)數(shù),T是最大進(jìn)化迭代代數(shù),b是一個(gè)系統(tǒng)參數(shù)。

將經(jīng)過(guò)選擇、交叉、變異后的染色體作為新的種群,重復(fù)上述操作直至達(dá)到迭代次數(shù)T,所有記錄中的適應(yīng)值最大的染色體即為所求最優(yōu)解。

5 檢測(cè)方法仿真及結(jié)果分析

5.1仿真場(chǎng)景及參數(shù)

為了對(duì)方案的可行性和性能進(jìn)行驗(yàn)證,釆用Matlab軟件搭建仿真平臺(tái),釆用宏蜂窩傳播模型,選擇Cost231-Hata傳播模型進(jìn)行LTE系統(tǒng)的鏈路預(yù)算。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D2所示,系統(tǒng)中包括7個(gè)基站和210個(gè)隨機(jī)分布的用戶,每個(gè)基站分為3個(gè)扇區(qū),基站半徑為R。基站之間定義接口傳播基站信息,人為關(guān)閉中心基站模擬中斷場(chǎng)景,每個(gè)基站可進(jìn)行基站參數(shù)調(diào)整的操作。在COC過(guò)程中,通過(guò)調(diào)整相鄰基站的天線下傾角來(lái)擴(kuò)大覆蓋,達(dá)到補(bǔ)償基站中斷帶來(lái)的影響的目的。具體的仿真環(huán)境參數(shù)設(shè)置如表1所示,與遺傳算法相關(guān)的參數(shù)設(shè)置如表2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

表1 仿真環(huán)境參數(shù)設(shè)置

5.2仿真結(jié)果與分析

經(jīng)過(guò)仿真場(chǎng)景和參數(shù)的確定,仿真結(jié)果在本節(jié)給出。

(1)簡(jiǎn)單遺傳算法和改進(jìn)的遺傳算法對(duì)比

表2 遺傳算法參數(shù)設(shè)置

試驗(yàn)是在MATLAB平臺(tái)上進(jìn)行的,遺傳算法的種群規(guī)模為20,進(jìn)化終止代數(shù)為300。將傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單遺傳算法和改進(jìn)的遺傳算法分別應(yīng)用于最優(yōu)天線下傾角調(diào)節(jié)方案的選擇中,結(jié)果如圖3所示。

從圖3中可以清晰地看出,不管是簡(jiǎn)單遺傳算法還是改進(jìn)的遺傳算法,均是朝著最佳適應(yīng)值變大的方向進(jìn)化的,滿足COC問(wèn)題,證明了選擇遺傳算法解決COC問(wèn)題的可行性。從圖中還可以看出,在同樣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,改進(jìn)的遺傳算法最終的最佳適應(yīng)值是0.8683,而簡(jiǎn)單的遺傳算法的最佳適應(yīng)值是0.7775,也就是說(shuō),相比簡(jiǎn)單遺傳算法,改進(jìn)的遺傳算法能夠選擇出更優(yōu)的個(gè)體,即最佳天線下傾角,而且克服了“早熟”等簡(jiǎn)單遺傳算法的缺點(diǎn)問(wèn)題。

(2)中斷補(bǔ)償機(jī)制的性能分析

圖3 算法收斂曲線對(duì)比圖

基于天線下傾角優(yōu)化的小區(qū)中斷補(bǔ)償機(jī)制是由改進(jìn)的遺傳算法實(shí)現(xiàn)的,天線下傾角初始值統(tǒng)一設(shè)置為15°。為了對(duì)發(fā)生中斷的區(qū)域進(jìn)行覆蓋補(bǔ)償,相鄰小區(qū)的天線下傾角會(huì)減小,由于網(wǎng)絡(luò)中的用戶是隨機(jī)分布的,導(dǎo)致補(bǔ)償小區(qū)的天線下傾角的變化幅度有所不同。補(bǔ)償操作完成后各個(gè)補(bǔ)償小區(qū)的天線下傾角變化如圖4所示。

當(dāng)中心小區(qū)發(fā)生中斷時(shí),該小區(qū)的邊緣用戶通過(guò)小區(qū)切換操作重新接入到相鄰小區(qū),但絕大多數(shù)用戶無(wú)法通過(guò)切換來(lái)實(shí)現(xiàn)繼續(xù)通信。通過(guò)優(yōu)化相鄰小區(qū)的天線下傾角擴(kuò)大覆蓋面積,實(shí)現(xiàn)絕大部分或者全部用戶能夠接入到相鄰小區(qū),進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)小區(qū)中斷補(bǔ)償。圖5所示的是小區(qū)中斷補(bǔ)償前后覆蓋區(qū)域的用戶接收功率的累計(jì)概率分布曲線。由圖5可以看出,經(jīng)過(guò)中斷補(bǔ)償操作,覆蓋區(qū)域內(nèi)接收功率在-90dBm以下的用戶占整體的比例由補(bǔ)償前的40%降到15%,整體用戶的接受功率明顯增加。圖6所示的是小區(qū)中斷補(bǔ)償前后發(fā)生中斷的區(qū)域內(nèi)用戶SINR的CDF曲線。由圖6可以清晰地看出,經(jīng)過(guò)中斷補(bǔ)償操作,中斷區(qū)域用戶SINR有2dB左右的增益,用戶性能有所提高。圖7為中斷補(bǔ)償前后中斷小區(qū)的用戶吞吐量的CDF曲線圖。可以看出,補(bǔ)償操作之后可以提升原中斷小區(qū)用戶的吞吐量值。

6 結(jié)束語(yǔ)

圖4 中斷補(bǔ)償完成后補(bǔ)償小區(qū)的天線下傾角

本文首先介紹了天線參數(shù)在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面的應(yīng)用,對(duì)于天線下傾角參數(shù)、SINR計(jì)算以及小區(qū)中斷補(bǔ)償問(wèn)題等進(jìn)行了深入分析,提出了基于相鄰小區(qū)的天線下傾角優(yōu)化的小區(qū)中斷補(bǔ)償?shù)姆桨浮T摲桨覆捎脙?yōu)化相鄰小區(qū)天線下傾角的方式,對(duì)因某種原因?qū)е掳l(fā)生中斷的小區(qū)進(jìn)行覆蓋補(bǔ)償,提高了用戶服務(wù)質(zhì)量。然后聯(lián)合遺傳算法在求解優(yōu)化問(wèn)題方面的應(yīng)用,選擇遺傳算法來(lái)求解最佳天線下傾角,并對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)。最終,經(jīng)過(guò)MATLAB仿真平臺(tái)驗(yàn)證了改進(jìn)遺傳算法的有效性以及所提方案的可行性。

圖5 補(bǔ)償前后覆蓋區(qū)域用戶接收功率的CDF曲線

圖6 補(bǔ)償前后中斷小區(qū)的用戶SINR的CDF曲線

圖7 補(bǔ)償前后中斷小區(qū)的用戶吞吐量的CDF曲線

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