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        基于混合免疫算法的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站選址研究

        2016-10-27 01:13:35李道國李連杰
        關(guān)鍵詞:站址測試點(diǎn)覆蓋率

        李道國,李連杰

        (1.杭州電子科技大學(xué)信息工程學(xué)院,浙江 杭州 310018;2.杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院,浙江 杭州 310018)

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        基于混合免疫算法的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站選址研究

        李道國1,李連杰2

        (1.杭州電子科技大學(xué)信息工程學(xué)院,浙江 杭州 310018;2.杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院,浙江 杭州 310018)

        TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站選址優(yōu)化是提高移動通信服務(wù)質(zhì)量,降低建站成本的重要手段.首先概述了TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站選址應(yīng)該遵循的原則、目標(biāo)和主要的方法以及所面臨的困難,進(jìn)而剖析了TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站選址經(jīng)典模型存在的一些不足,通過融合協(xié)同進(jìn)化算法和人工免疫算法的優(yōu)點(diǎn),提出了一種新穎的TD-LTE基站選址優(yōu)化協(xié)同進(jìn)化免疫算法LCIA.仿真結(jié)果表明,與經(jīng)典的協(xié)同算法和人工免疫算法相比,建站成本更低、網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和網(wǎng)絡(luò)容量更高,且具有更好的收斂性.

        TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站;協(xié)同進(jìn)化算法;人工免疫算法;混合免疫算法

        0 引 言

        近年來,4G網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)研究正在緊鑼密鼓地進(jìn)行[1].2013年12月,工信部向中國移動、中國電信以及中國聯(lián)通發(fā)放了TD-LTE牌照,正式開啟了我國的4G時代.由于在2G與3G時代,已經(jīng)建立了非常多的基站,通信業(yè)務(wù)量不斷增加,人們對服務(wù)質(zhì)量的要求也越來越高,從而導(dǎo)致基站站址資源變得越來越稀缺.因此TD-LTE基站的選址優(yōu)化問題成為國內(nèi)外研究者以及運(yùn)營商共同關(guān)注并且亟待解決的問題.

        采用人工免疫算法求解基站選址問題時,雖然具有模型簡單、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn),但也存在收斂精度比較低、在解決大規(guī)模問題時易陷入局部最優(yōu)從而導(dǎo)致早熟收斂等缺點(diǎn)[2-3].為了避免算法出現(xiàn)過早收斂的情況,本文將協(xié)同進(jìn)化算法與免疫算法進(jìn)行混和,提出了分層協(xié)同進(jìn)化免疫算法(Layered Coevolution Immune Algorithm ,LCIA),能夠加快求解時間,避免算法陷入早熟.在實(shí)際工程應(yīng)用中,為基站的選址提供了一種相對科學(xué)的方案.

        1 TD-LTE基站選址優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型

        根據(jù)TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站的選址原則可知,選擇的站址要盡量滿足理想的蜂窩結(jié)構(gòu),優(yōu)先考慮業(yè)務(wù)量大的地區(qū),即熱點(diǎn)區(qū)域.為方便構(gòu)建模型,本文設(shè)定了4個假設(shè):1)基站的選址區(qū)域不包括特殊的敏感區(qū)域,并且都是理想的無干擾平坦地形;2)在Matlab仿真條件下,設(shè)待選基站站址的集合為S={1,2,…,N},測試點(diǎn)集合為Stest={1,2,…,M};3)如果某個測試點(diǎn)被覆蓋,就表示熱點(diǎn)地區(qū)被覆蓋;4)對于TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的容量,功率控制和碼資源十分充足.

        在滿足以上4個假設(shè)的前提下,本文將多目標(biāo)的TD-LTE基站的選址問題分解為3個子目標(biāo).即在滿足覆蓋率盡可能高,容量盡可能大的前提下,成本盡可能低廉.假設(shè)成本函數(shù)為f1(x),覆蓋函數(shù)為f2(x),容量函數(shù)為f3(x).數(shù)學(xué)模型如下:

        s.t.fi(x)≥Ni(i=1,2,3),

        (1)

        式中,Ni表示對應(yīng)函數(shù)取值的下限.此問題的求解是尋找x={x1,x2,x3},使得f(x)在滿足約束的同時達(dá)到最優(yōu).

        第1個目標(biāo)函數(shù)是基站建設(shè)總代價.為降低建站成本,優(yōu)先考慮可以與已有的2G/3G站點(diǎn)共站的情況.已知候選基站集為S={1,2,…,N}.基站i的建站代價為di(i∈D).已有基站為E={1,2,…,W}.已有基站j被選用共址的代價為ej(j∈E).測試點(diǎn)集為Stest={1,2,…,M}.候選基站i被選中的情況為xi∈{0,1}(i∈D).已有基站j被共址的情況為yj∈{0,1}(j∈D).建站成本目標(biāo)函數(shù)如下:包括新建基站的代價和2G/3G共址的代價:

        (2)

        第2個目標(biāo)函數(shù)是測試點(diǎn)的覆蓋率[4].若測試點(diǎn)k從基站i接到的信號強(qiáng)度大于某個閾值δ,則認(rèn)為該測試點(diǎn)k被基站i覆蓋.設(shè)每個基站的發(fā)射功率均為θ.基站i到測試點(diǎn)k的距離為lik.在傳播路徑上消耗的功率為λlik.測試點(diǎn)k被覆蓋情況為gk(k∈G),即:

        (3)

        覆蓋率目標(biāo)函數(shù)為:

        (4)

        其中,m為測試點(diǎn)總的個數(shù).

        第3個目標(biāo)函數(shù)是網(wǎng)絡(luò)容量,可表示為測試點(diǎn)可以容納的用戶數(shù).采用文獻(xiàn)[5]的方法進(jìn)行計算:

        (5)

        式中,R為信息速率.W為碼片速率.Eb/Io=比特能力/噪聲功率密度.s為接收信號功率.η為熱噪音.f=小區(qū)內(nèi)干擾/小區(qū)外干擾.Gv為話音活動增益,Gs為扇區(qū)增益.

        2 TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站選址模型的算法流程

        2.1種群的初始化和編碼方案

        對于本文給出的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站選址模型,待選基站站址只有被選和未選兩種情況.因此本文采用二進(jìn)制編碼.抗體編碼Ab表示為:Ab=(b1,b2,…,bN).N是待選基站的個數(shù),bi(i∈N)表示第i個基站的被選情況,即:

        (6)

        2.2抗體親和度評價函數(shù)

        本文給出的TD-LTE基站選址模型是一個多目標(biāo)優(yōu)化模型.為了方便求解,采用權(quán)重法.為每一個子目標(biāo)設(shè)置一個權(quán)重值,將其轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)問題求解.即抗體親和度評價函數(shù)為:

        f(Ab)=φ1f1+φ2f2+φ3f3,

        (7)

        式中,φ1+φ2+φ3=1,φ1,φ2,φ3是各子目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù).f(Ab)∈[0,1].抗體親和度的值越大,基站選址的方案越好.

        2.3抗體濃度調(diào)節(jié)

        根據(jù)初始種群的編碼方式,將2個抗體的差異性,用抗體間的距離表示.本文采用了海明距離來計算抗體之間的距離[5].其計算公式如下:

        (8)

        如果抗體之間的距離D(Abp,Abq)<δ,Ne則表示兩個抗體相鄰.其公式如下:

        (9)

        抗體Abp=相鄰抗體數(shù)目/種群規(guī)模.其濃度Den的表達(dá)式如下:

        (10)

        其中,Psize為種群的規(guī)模.

        2.4算子設(shè)計

        為了提高算法的性能,克服早熟收斂等缺陷,本文對以下算子進(jìn)行了改進(jìn):克隆擴(kuò)增、克隆變異、免疫選擇、最優(yōu)保存和種群更新操作等算子.下面簡要說明主要的算子設(shè)計.

        1)克隆擴(kuò)增算子qi

        (11)

        2)變異算子

        就TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站選址優(yōu)化問題而言,本論文采用了Inver_over變異算子.文獻(xiàn)[3]的結(jié)論已經(jīng)證明了該方法較之傳統(tǒng)方法更具優(yōu)越性,比如:OX,PMX,CX等.

        (12)

        4)最優(yōu)保存算子

        為了避免算法陷入早熟收斂,需要進(jìn)行最優(yōu)抗體保留.即對之前進(jìn)行了一系列操作的抗體,將其最優(yōu)的抗體進(jìn)行保留.

        3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

        3.1仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

        仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置:在一個區(qū)域內(nèi),存在N=12個候選基站,候選基站集合S={1,2,…,12};存在M=25個測試點(diǎn),測試點(diǎn)集合Stest={1,2,…,25}.基站和測試點(diǎn)分布如圖1所示.其中綠色圓圈代表測試點(diǎn).藍(lán)色正方形的小方塊代表候選基站.

        實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置:種群規(guī)模為Psize=100.最大進(jìn)化代數(shù)為Gm=100.抗體編碼長度為D=30.抗體初始化概率為0.6.變異概率都為Pm=0.6.交叉概率都為Pc=0.6.抗體之間距離的閾值δ=30.記憶庫種群規(guī)模CM=30.克隆母體種群規(guī)模CL=60.克隆系數(shù)a=10.

        3.2結(jié)果分析

        采用本文中提出的LCIA算法,進(jìn)行TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站的選址仿真,最終得到基站站址方案如圖1所示.從圖1中可以看出,在12個候選基站中,選出了6個TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站,這6個基站的分布非常合理.

        為了清楚地顯示改進(jìn)算法的優(yōu)越性,首先對算法的收斂性進(jìn)行對比.收斂性用算法的平均親和度來表示.將改進(jìn)后的算法和文獻(xiàn)[5]算法各自獨(dú)立運(yùn)行100次,收斂曲線如圖2所示.

        圖1 基站站址分布圖

        圖2 算法親和度函數(shù)值比較

        從圖2可知,改進(jìn)的LCIA算法的平均親和度函數(shù)值高于文獻(xiàn)[5]算法.算法收斂速度更快.說明改進(jìn)后的算法在解決TD-LTE基站選址問題上面更加具有優(yōu)越性.

        對于覆蓋率選用與文獻(xiàn)[6]算法進(jìn)行比較.根據(jù)TD-LTE基站的選址的子目標(biāo),即在高覆蓋率的前提下成本最小,因此對成本與覆蓋率之間的關(guān)系進(jìn)行了比較,如圖3所示.

        這里用選擇的基站個數(shù)作為基站的成本.從圖3中可以看出,在成本一定的條件下,改進(jìn)后的算法可以得到更高的覆蓋率.

        本文用接入TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站的人數(shù)來評估容量函數(shù).對于容量函數(shù),同樣用與文獻(xiàn)[6]算法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn).得到結(jié)果如圖4所示.

        從圖4中可以看出,在覆蓋率一定的條件下,改進(jìn)后的算法能夠接入更多的用戶.說明本文算法比文獻(xiàn)[6]算法更優(yōu).

        圖3 覆蓋率與基站個數(shù)的關(guān)系

        圖4 覆蓋率與容量關(guān)系示意圖

        4 結(jié)束語

        本文通過構(gòu)建符合實(shí)際情況的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)基站選址數(shù)學(xué)模型,對協(xié)同進(jìn)化算法與人工免疫算法進(jìn)行了混合研究.但本文僅僅考慮了成本、容量以及覆蓋面積三個方面的參數(shù),沒有考慮其他參數(shù)對基站選址的影響.在后續(xù)的研究中,將更多的影響因素考慮在內(nèi),使基站選址方案更加合理.

        [1]張海軍,李欣.4G通信技術(shù)的研究與應(yīng)用[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2014(3):74-75.

        [2]吳建輝.混合免疫優(yōu)化理論與算法及其應(yīng)用研究[D].長沙:湖南大學(xué),2013.

        [3]牟曉曄.改進(jìn)的并行遺傳算法在基站選址中的應(yīng)用[J].電腦知識與技術(shù),2010,6(33):9529-9532.

        [4]朱思峰.基于免疫計算的無線通信網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化[D].西安:西安電子科技大學(xué),2012.

        [5]朱思峰,劉芳,柴爭義.基于免疫計算的TD-SCDMA網(wǎng)絡(luò)基站選址優(yōu)化[J].通信學(xué)報,2011,32(1):106-110.

        [6]周玉光.改進(jìn)粒子群算法及其在基站優(yōu)化選址中的應(yīng)用研究[D].廣州:廣東工業(yè)大學(xué),2014.

        A Study on Optimizing TD-LTE Base Station Location Based on Hybrid Immune Algorithm

        LI Daoguo1, LI Lianjie2

        (1.SchoolofInformationEngineering,HangzhouDianziUniversity,HangzhouZhejiang310018,China;2.SchoolofManagement,HangzhouDianziUniversity,HangzhouZhejiang310018,China)

        To improve the services-quality of mobile communication and reduce the cost of establishing stations, the location optimization of the TD-LTE network base station is an important means. Firstly, the principles, objectives, the main methods and difficulties of TD-LTE network base station location selection are summarized in this paper, and then some disadvantages of TD-LTE network base station location models are analyzed. By combining the advantages of co-evolution algorithm and artificial immune algorithm, a new TD-LTE network base station location optimization co-evolutionary immune algorithm LCIA is proposed. Simulation results show that proposed algorithm has not only brought lower station-building cost and higher network coverage and capacity than the classical co-evolution algorithm and artificial immune algorithm, but it also has better convergence.

        TD-LTE network stations; co-evolutionary algorithm; artificial immune algorithm; hybrid immune algorithm

        10.13954/j.cnki.hdu.2016.05.011

        2016-03-14

        浙江省自然基金資助項(xiàng)目(LY12G01002)

        李道國(1965-),男,浙江杭州人,教授,電子商務(wù).

        TP301.6

        A

        1001-9146(2016)05-0057-05

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