CN103354644A - 基站选址方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基站选址方法和系统，所述方法包括：根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型；从所述目标区域的候选基站集合中选取预定个数的子集合；根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置。本发明的基站选址方法和系统，可根据不同目标区域的不同地理环境和建网类型，选取与目标区域的地理环境相应的TD-LTE网路基站站址和配置，依据选取的基站站址和配置新建基站，可满足高带宽高质量的数据流量需求，为广大用户提供高速无线宽带业务服务。

Description

基站选址方法和系统

技术领域

本发明涉及移动通讯技术领域，特别是涉及一种基站选址方法和系统。

背景技术

随着移动通讯技术的发展，为了满足用户对无线网络通讯的需求，无线网络的规划愈发重要，作为网络规划的关键之一的基站选址更是重中之重。现有的基站选址方式包括人工实地察看方式、采用专业网络规划软件的方式和智能选址方式，其中，智能选址方式中包括以建设成本和覆盖率为目标函数的数学模型，把CDMA系统中的呼吸效应影响的用户接收信号的信噪比、天线挂高、下倾角等作为数学模型的约束条件。在具体选址过程中，利用校正好的传播模型进行信号场强预测，调整移动台的发射功率和天线挂高等使得目标区域得到多种不同的配置，以获得的多种不同配置作为数学模型的输入。采用进化算法对配置不同的多目标问题进行求解，就可以输出基站的建设位置、建设成本、基站配置的结果。

但是上述基站选址方式存在以下问题：

人工实地勘察的方式，为了尽可能找到比较完善的覆盖方案，往往需要反复、大量的尝试和修正，耗费了大量的人力、物力和财力。

采用专业网络规划软件的方式，在一定程度上节约了人力和物力，但是这种方式仍然需要工程师依靠自身的经验在软件上布好网络后进行仿真。所布网络的质量很大程度上直接受工程师的水平影响，同时需要不断地手动调整耗时很长，不利于网络的快速铺设。

智能选址方式，使得不同目标区域的基站的配置和覆盖半径都一样，只能用于郊区的开阔地带，不能推广应用。

发明内容

基于此，有必要针对上述基站选址方式中存在的基站站点需要反复修正、调整或无法推广应用的问题，提供一种基站选址方法和系统。

一种基站选址方法，包括以下步骤：

根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型，其中，所述建网类型为F频段TD-LTE网络或D频段TD-LTE网络；

从所述目标区域的候选基站集合中选取预定个数的子集合，其中，每个子集合中候选基站的数目与估算出的待建基站的基站数目相应，每个子集合中每个候选基站的配置处于估算出的配置范围内，每个子集合中每个候选基站对应预设的覆盖测试点；

根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置。

一种基站选址系统，包括：

建模单元，用于根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型，其中，所述建网类型为F频段TD-LTE网络或D频段TD-LTE网络；

获取单元，用于从所述目标区域的候选基站集合中选取预定个数的子集合，其中，每个子集合中候选基站的数目与估算出的待建基站的基站数目相应，每个子集合中每个候选基站的配置处于估算出的配置范围内，每个子集合中每个候选基站对应预设的覆盖测试点；

求解单元，用于根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置。

上述基站选址方法和系统，通过目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型，再从所述目标区域的候选基站集合中选取预定个数的子集合，根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置，可根据不同目标区域的不同地理环境和建网类型，通过上述选址方法一次即可选取与目标区域的地理环境相应的TD-LTE网路基站站址和配置，依据选取的基站站址和配置新建基站，可满足高带宽高质量的数据流量需求，为广大用户提供高速无线宽带业务服务。

附图说明

图1是本发明基站选址方法第一实施方式的流程示意图；

图2是本发明基站选址方法第二实施方式的流程示意图；

图3是本发明基站选址方法第三实施方式的流程示意图；

图4是本发明基站选址系统第一实施方式的结构示意图。

具体实施方式

请参阅图1，图1是本发明基站选址方法第一实施方式的流程示意图。

本实施方式的所述基站选址方法包括以下步骤：

步骤101，根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型，其中，所述建网类型为F频段TD-LTE网络或D频段TD-LTE网络。

步骤102，从所述目标区域的候选基站集合中选取预定个数的子集合，其中，每个子集合中候选基站的数目与估算出的待建基站的基站数目相应，每个子集合中每个候选基站的配置处于估算出的配置范围内，每个子集合中每个候选基站对应预设的覆盖测试点。

步骤103，根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置。

本实施方式所述的基站选址方法，通过目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型，再从所述目标区域的候选基站集合中选取预定个数的子集合，根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置，可根据不同目标区域的不同地理环境和建网类型，通过上述选址方法一次即可选取与目标区域的地理环境相应的TD-LTE网路基站站址和配置，依据选取的基站站址和配置新建基站，可满足高带宽高质量的数据流量需求，为广大用户提供高速无线宽带业务服务。

其中，对于步骤101，优选地，所述目标区域为待建基站的地理区域，所述区域类型可根据所述目标区域的地理信息数据进行确定分类。所述地理信息数据优选地可包括目标区域的地理位置、自然环境、地表建筑的类型和密度等。TD-LTE网络采用了OFDMA和MIMO等新技术，在容量的设计与规划方面，与GSM和TD-SCDMA系统均截然不同，TD-LTE是面向全IP的网络调度算法的，基于完全共享原则的数据服务。TD-LTE定位于满足高带宽高质量的数据流量需求，为广大客户提供高速无线宽带业务服务。

在一个实施例中，所述区域类型为密集市区、一般市区、景区或高速公路，不同的区域类型对应的新建基站的基站间距和站址密度不同，同一区域类型中，不同建网类型对应的新建基站的基站间距和站址密度也不同，优选地，可根据所述目标区域的已建网络信息确定新建网络的建网类型为F频段TD-LTE网络或D频段TD-LTE网络。具体参见表1：

表1

在其他实施方式中，本领域技术人员也可根据目标区域的地理信息数据和实际需要，预先或实时确定其他类型的区域类型。

在另一个实施例中，所述预设类型的参数信息包括根据目标区域的区域类型确定的待建基站的基站间距、站址密度和预设的建网指标等，所述建网指标可由本领域技术人员根据预先建立的数学模型进行相应设置。优选地，所述建网指标可包括室外覆盖网络规划指标：目标覆盖区域内公共参考信号接收功率RSRP（Reference Singnal Received Power）≥-100dBm的概率达到95%；边缘用户速率在邻小区50%负载情况下：F频段网络小区边缘单用户上下行速率达到256kbps/4Mbps，单小区上下行平均吞吐量达到4Mbps/22Mbps；（业务子帧配置1:3，特殊子帧配比3:9:2）；D频段网络小区边缘单用户上下行速率达到512kbps/4Mbps，单小区上下行平均吞吐量达到8Mbps/20Mbps（业务子帧配置2:2，特殊子帧配比10:2:2）。

所述预设的数学模型适用于TD-LTE网络，包括目标函数和约束条件两部分。优选地，所述预设的数学模型可以是整数规划的数学模型，所述目标函数包括整数规划后的覆盖函数、平均吞吐量函数和成本函数，所述覆盖函数中各覆盖测试点的权重按各覆盖测试点的地理位置设置，所述约束条件可包括基站建设的验收标准RSRP（Reference Signal Receiving Power，LTE参考信号接收功率）和RSRQ（Reference Signal Receiving Quality，LTE参考信号接收质量）。

进一步地，所述根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型的步骤还包括以下步骤：

获取所述目标区域的建网指标，将所述建网指标中的RSRP参数和RSRQ参数代入所述预设的数学模型的对应约束条件中。

在本实施例中，本发明是通过0-1整数规划的数学模型来描述目标区域的优化选址问题，因此，以下先对本发明的0-1整数规划的数学模型进行说明：

一、目标函数：

（1）覆盖最大函数

$f_{\mathrm{cov}}=\max \underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{j,t}^k{\mathrm{\α}}_t$

其中，

：表示第t个测试点在候选基站b采用第k种配置时的覆盖情况；α_t：表示的是测试点t对应的权重，覆盖测试点的类型不同，对应的权重值不同；J：测试点标号；K：配置类型标号。

（2）平均吞吐量最大函数

$f_{\mathrm{cap}}=\max \frac{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left(B\frac{n_{j,t}^k}{N}{\log }_2(1+\frac{P_B\frac{n_{j,t}^k}{N}-P{L}_{j,t}^k}{P_B\frac{n_{j,t}^k}{N}\mathrm{\δ}+n_{j,t}^k{\mathrm{\σ}}^2})\right)}{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{j,t}^k}$

其中，B是系统带宽；第t个测试点的用户分配到的RB数为

N为系统子载波总数；P_B是基站发射功率；

是基站j到测试点t的路径损耗；每RB平均热噪声功率为σ²，同频干扰系数为δ。

（3）成本最小函数

$f_{\cos }=\min \underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{C}_j^k{x}_j^k$

其中，是基站的建设成本，和基站的位置与具体配置有关。

二、约束条件：

（1）覆盖变量定义：

（2）吞吐量变量定义：

（3）成本变量定义：

（4）变量的0-1规划：

$y_{\mathrm{jt}}^k,x_j^k,w_{j,t}^k\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\}$

（5）每个覆盖测试点只被一个基站所覆盖：

$\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{j,t}^k\≤1$

（6）只有在候选基站被选中进行新建基站时才能有覆盖：

$y_{j,t}^k\≤x_j^k$

（7）建设基站时，单个基站只建一种配置：

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_j^k\≤1$

（8）新建基站的基站间距在对应的基站间距范围内：

$D_{\min }\≤D_{b_1{b}_2}\≤D_{\max }$

其中，

表示任意相邻的两个基站之间的距离，该距离要比所允许的最大站间距小且大于等于最近站间距。

（9）新建基站的站址密度在对应的站址密度范围内：

${\mathrm{\ρ}}_{i\_\min }\≤\frac{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_j^k}{S}\≤{\mathrm{\ρ}}_{i\_\max }$

其中，S是要目标区域的面积，ρ_{i_min}是第i种区域类型的最小站址密度，ρ_{i_max}表示第i种区域类型的最大站址密度。

（10）覆盖率在95%以上:

$\frac{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{j,t}^k{\mathrm{\α}}_t}{\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_t}\≥95\%$

（11）覆盖到新建基站的所有覆盖测试点：

$\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T_2}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{j,t}^k=T_2$

其中，T₂是重点覆盖点的数目。

（12）满足RSRP条件：

${\mathrm{RSRP}}_{j,t}^k=P_{\mathrm{RS}}+G_j^k-L_{j,t}^k\≥-100\mathrm{dBm}$

其中，

是基站j在配置k下的天线增益，

可以通过基站的参考信号P_RS和传播模型求出的无线传播损坏损耗L^k _j,t得到。

系统参数配置假设：下行每RB的功率为

带宽为

每RB平均热噪声功率为σ²，同频干扰系数为δ。当路径损耗L^k _j,t≥L₀时认为该测试点位于小区边缘。第t个测试点的用户分配到的RB数为

（13）每个测试点的用户分配RB数不超过系统的总RB数：

$\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left(y_{j,t}^k{n}_{j,t}^k\mathrm{\η}\right)\≤N$

其中，η是用户激活系数。

（14）控制移动功率设备不能超出移动设备的最大发射功率：

$P_{t\arg \mathrm{er}}+{\mathrm{PL}}_{j,t}^k\≤P_{m\_\max }$

其中，P_targer是上行功率控制目标功率,P_{m_max}是移动设备的最大发射功率。

（15）边缘用户上行速率要求:

$R_{\mathrm{edge}}^U=\frac{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left(w_{j,t}^k{n}_{j,t}^k\frac{B}{N}{\log }_2(1+\frac{P_{t\arg \mathrm{er}}}{P_{t\arg \mathrm{er}}\mathrm{\δ}+n_{j,t}^k{\mathrm{\σ}}^2})\right)}{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{j,t}^k}\≥R_1$

其中，

是边缘上行平均比特率，P_targer是上行功率控制目标功率,R₁是要求的边缘用户上行平均比特率。

（16）边缘用户下行速率要求:

$R_{\mathrm{edge}}^D=\frac{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left(w_{j,t}^{k}B\frac{n_{j,t}^k}{N}{\log }_2(1+\frac{P_B\frac{n_1}{N}-L_{\mathrm{bt}}}{P_B\frac{n_{j,t}^k}{N}\mathrm{\δ}+n_{j,t}^k{\mathrm{\σ}}^2})\right)}{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{j,t}^k}\≥R_2$

其中，边缘下行平均比特率，R₂是边缘用户的下行最小比特率。

（17）小区下行速率要求:

$\stackrel{\‾}{R^D}=\frac{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left(B\frac{n_{j,t}^k}{N}\log (1+\frac{P_B\frac{n_{j,t}^k}{N}-L_{j,t}^k}{P_B\frac{n_{b,t}^k}{N}\mathrm{\δ}+n_{j,t}^k{\mathrm{\δ}}^2})\right)}{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{b,t}^k}\≥R_3$

其中，

小区下行平均比特率，R₃是小区的下行最小比特率。

（18）小区上行速率要求:

$\stackrel{\‾}{R^U}=\frac{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\left(x_{j,t}^{k}B\frac{n_{j,t}^k}{N}\log (1+\frac{P_{t\arg \mathrm{er}}}{P_{t\arg \mathrm{er}}\mathrm{\δ}+n_{j,t}^k{\mathrm{\δ}}^2})\right)}{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{x}_{j,t}^k}\≥R_4$

其中，

小区上行平均比特率，R₃是小区的上行最小比特率。

上述实施例中所述的0-1规划的预设数学模型，能够适用于地理环境不同的不同目标区域，具有覆盖侧重，能够满足实际工程验收标准。在其他实施方式中，本领域技术人员可根据实际需要，将上述约束条件和目标函数进行适当的增减或改变相应参数的具体值，建立其他形式的数学模型。

对于步骤102，所述目标区域的候选基站集合可由本领域技术人员提前根据待建基站的目标区域的实际需求、地理环境或已建网络的网络数据获取，主要至能够新建基站的地理位置以及该地理位置周围的覆盖测试点。本领域技术人员优选地可将候选基站的地理位置和相关覆盖测试点绘制成一个二维或三维坐标图，也可以列一个表格，将候选基站的地理位置和相关覆盖测试点编号存储于表格中，还可以采取本领域惯用的其他技术手段表示目标区域的候选基站集合。所述基站配置也可由技术人员通过预先获取目标区域的业务需求，并根据业务需求进行容量估算后获得。

在一个实施例中，基站的配置包括基站天线的高度和类型、基站扇区的配和基站的额定发射功率等，如：天线高度h：35m≤h≤55m；基站的扇区配置β;β∈{120°,360°}；基站的额定发射功率为P_B:8×5W或2×20W；天线类型：八阵元天线或两阵元天线，八阵元天线的系统性能，尤其是小区边缘吞吐量的性能上具有一定优势，是本发明的优选天线类型。两阵元天线主要在八阵元天线无法发挥赋形性能或安装受限场景采用。

在另一个实施例中，为了测试基站是否达到所述建站指标，需要在不同的点进行测试，在实施例中覆盖测试点分两种类型：第一种普通覆盖测试点，个数为T₁个，权重为0≤α_t≤1；第二种是需要强制覆盖测试点，这一类测试点要求在基站建设后必须都被覆盖，个数为T₂，权重为1。

对于步骤103，所述进化算法是以达尔文的进化论思想为基础，通过模拟生物进化过程与机制的求解问题的自组织、自适应的人工智能技术。生物进化是通过繁殖、变异、竞争和选择实现的，而进化算法则主要通过选择、重组和变异这三种操作实现优化问题的求解。优选地，所述进化算法包括遗传算法、进化程序设计、进化规划和进化策略等。其具体的算法流程如下：

步骤1：初始化候选基站和测试点位置。

步骤2：初始化交叉、变异概率，初始化进化算法种群pop。

步骤3：选择个体进入到遗传操作池中。

步骤4：从遗传操作池中以交叉概率选择个体进行交叉操作，产生子代种群child。

步骤5：从子代种群child中以变异概率选择基因进行变异，并用新产生的个体更新child。

步骤6：对子代种群child进行局部调整，使得建设基站均匀分布。

步骤7：将父代种群pop和child混合，采用极大极小值法选出个体放到newpop中，直到newpop中个体数目达到popsize，令

pop即为新一代种群。

步骤8：若未满足终止条件，转步骤3；否则，终止计算。

在一个实施例中，所述根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置的步骤包括以下步骤：

步骤1031，将选取的每个子集合中的每个候选基站和每个候选基站的配置进行整数编码。

步骤1032，将整数编码后的预定个数的子集合和各子集合中候选基站的配置代入所述目标区域的数学模型，进行初始化交叉、变异概率，产生第一代进化的初始种群。

其中，对于步骤1031，针对本发明上述的数学模型，本发明所采用以下整数编码：假设候选基站的数目为n，每种天线的配置为m₁，天线挂高为m₂，扇区类型为m₃具体编码形式为：

x＝(x₁,x₂,...,x_J)

其中，x_i属于0到m₁×m₂×m₃的整数。当x_i等于0时，表明在第i个候选基站处不建站，当x_i=j,j＝1,2,...,m₁×m₂×m₃时，表明在第i个候选基站处建站，并且基站配置为第j种。整数编码后的子集合x中非零值得对象个数与预先估算出的待建基站的数目相等或相差预定个数。

对于步骤1032，可将上述整数编码后的各子集合代入所述目标区域的上述数学模型，求出用于表征各个子集合的自适应值（优选地，所述自适应值与根据各目标函数算出的具体数值相对应），将各自适应值进行初始化交叉、变异概率，产生第一代进化的初始种群，进而进行上述进化算法，优化出目标区域的新建基站的站址和配置等。

在另一个实施例中，步骤103中还可进一步输出新建基站的成本和新建基站的数目等新建基站的具体信息。

请参阅图2，图2是本发明基站选址方法第二实施方式的流程示意图。

本实施方式所述基站选址方法与第一实施方式的主要区别在于：所述根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息的步骤包括以下步骤：

步骤201，获取所述目标区域的已建网络数据和地理信息数据，分别解析获取的已建网络数据和地理信息数据，确定所述目标区域的建网类型和区域类型。

步骤202，根据确定的建网类型和区域类型查找对应的基站间距、站址密度和传播模型。

步骤203，通过查找的基站间距、站址密度和传播模型进行覆盖估算，估算出新建基站的基站数目和覆盖半径，其中，所述预设类型的参数信息包括估算出的覆盖半径与查找到的基站间距和站址密度。

其中，对于步骤201，优选地可通过以下步骤确定所述建网类型：

获取所述目标区域内已建网络数据中的GSM基站数据和TD-SCDMA基站数据，并判断所述目标区域是否已被TD-SCDMA基站完全覆盖。

若是，则将所述目标区域的建网类型定为F频段TD-LTE网络，若否，则将所述目标区域的建网类型定为D频段TD-LTE网络。

对于步骤202，根据区域类型和建网类型选择传播模型时，优选地，不同频段的TD-LTE网络在相同区域类型中的传播模型不同，不同区域类型中的传播模型也不同。所述传播模型包括Okumura模型、Hata模型、Okumura-Hata模型、COST231模型、COST231-Hata模型或Lee模型等传播模型。

在一个实施例中，F频段在区域类型1（区域类型参见表1）中建网的选择传播模型第一种中的第一类。F频段在区域类型2中建网的选择传播模型第一种中的第二类。F频段在区域类型3中建网的选择传播模型第一种中的第三类。F频段在区域类型4中建网的选择传播模型第一种中的第四类。

D频段在区域类型1中建网的选择传播模型第二种中的第一类。D频段在区域类型2中建网的选择传播模型第二种中的第二类。D频段在区域类型3中建网的选择传播模型第二种中的第三类。D频段在区域类型4中建网的选择传播模型第二种中的第四类。

本实施例中，不同频段和不同区域类型的传播模型，根据目标区域的区域类型和建网频段从本领域惯用的传播模型中选取。

对于步骤203，优选地，目标区域的区域类型不同，估算出的新建基站的基站数目和覆盖半径不同。

上述实施方式中所述的基站选址方法，结合目标区域的地理信息数据和已建网络数据，估算待建基站的数目和覆盖半径、查找对应的基站间距、站址密度和传播模型，将这些根据目标区域的实际地理位置和已建网络数据估算和查找的参数带入预设的数学模型形成所述目标区域的数学模型，求解出的新建基站的基站站址和配置，与该目标区域的实际情况非常贴合，可满足其实际需求。

请参阅图3，图3是本发明基站选址方法第三实施方式的流程示意图。

本实施方式所述基站选址方法与第一实施方式的主要区别在于：在执行所述将获取的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型的步骤之前，还包括以下步骤：

步骤301，判断所述目标区域的建网类型是否为F频段TD-LTE网络，若是，则直接在所述目标区域内对已建的TD-SCDMA设备升级，将TD-SCDMAF网络升级为F频段TD-LTE网络，进行全网仿真后对覆盖空白点进行加站建设。

步骤302，若否，则将获取的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型。

其中，对于步骤301，F频段新建基站的基本原则是利用TD-SCDMA设备升级演进方式建设的。升级方式根据现网设备类型可分为替换升级和直接升级。TD五期工程完成时间将早于扩大规模试验网，因此可以把TD5期站点纳入TD现网站点范围内，对规划区内的TD五期站点通过升级方式建设LTE站点。为消除可能存在的覆盖盲点，做深、做厚网络，可以考虑少量新建LTE F频段站点，建设方式为与GSM共址新建或新址新建。D频段新建基站原则上主要采用新建方式建设。

上述实施方式中所述的基站选址方法，通过判断目标区域的建网类型，选取获取新建基站的站址和配置的方式，可有效节约建站成本和简化选址过程。

请参阅图4，图4是本发明基站选址系统第一实施方式的结构示意图。

本实施方式的所述基站选址系统包括建模单元100、获取单元200和求解单元300，其中：

建模单元100，用于根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型，其中，所述建网类型为F频段TD-LTE网络或D频段TD-LTE网络。

获取单元200，用于从所述目标区域的候选基站集合中选取预定个数的子集合，其中，每个子集合中候选基站的数目与估算出的待建基站的基站数目相应，每个子集合中每个候选基站的配置处于估算出的配置范围内，每个子集合中每个候选基站对应预设的覆盖测试点。

求解单元300，用于根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置。

本实施方式所述的基站选址系统，通过目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型，再从所述目标区域的候选基站集合中选取预定个数的子集合，根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置，可根据不同目标区域的不同地理环境和建网类型，通过上述选址方法一次即可选取与目标区域的地理环境相应的TD-LTE网路基站站址和配置，依据选取的基站站址和配置新建基站，可满足高带宽高质量的数据流量需求，为广大用户提供高速无线宽带业务服务。

其中，对于建模单元100，优选地，所述目标区域为待建基站的地理区域，所述区域类型可根据所述目标区域的地理信息数据进行确定分类。所述地理信息数据优选地可包括目标区域的地理位置、自然环境、地表建筑的类型和密度等。TD-LTE网络采用了OFDMA和MIMO等新技术，在容量的设计与规划方面，与GSM和TD-SCDMA系统均截然不同，TD-LTE是面向全IP的网络调度算法的，基于完全共享原则的数据服务。TD-LTE定位于满足高带宽高质量的数据流量需求，为广大客户提供高速无线宽带业务服务。

在一个实施例中，所述区域类型为密集市区、一般市区、景区或高速公路，不同的区域类型对应的新建基站的基站间距和站址密度不同，同一区域类型中，不同建网类型对应的新建基站的基站间距和站址密度也不同，优选地，可根据所述目标区域的已建网络信息确定新建网络的建网类型为F频段TD-LTE网络或D频段TD-LTE网络。具体参见上述表1：

在其他实施方式中，本领域技术人员也可根据目标区域的地理信息数据和实际需要，预先或实时确定其他类型的区域类型。

在另一个实施例中，所述预设类型的参数信息包括根据目标区域的区域类型确定的待建基站的基站间距、站址密度和预设的建网指标等，所述建网指标可由本领域技术人员根据预先建立的数学模型进行相应设置。优选地，所述建网指标可包括室外覆盖网络规划指标：目标覆盖区域内公共参考信号接收功率RSRP（Reference Singnal Received Power）≥-100dBm的概率达到95%；边缘用户速率在邻小区50%负载情况下：F频段网络小区边缘单用户上下行速率达到256kbps/4Mbps，单小区上下行平均吞吐量达到4Mbps/22Mbps；（业务子帧配置1:3，特殊子帧配比3:9:2）；D频段网络小区边缘单用户上下行速率达到512kbps/4Mbps，单小区上下行平均吞吐量达到8Mbps/20Mbps（业务子帧配置2:2，特殊子帧配比10:2:2）。

所述预设的数学模型适用于TD-LTE网络，包括目标函数和约束条件两部分。优选地，所述预设的数学模型可以是整数规划的数学模型，所述目标函数包括整数规划后的覆盖函数、平均吞吐量函数和成本函数，所述覆盖函数中各覆盖测试点的权重按各覆盖测试点的地理位置设置，所述约束条件可包括基站建设的验收标准RSRP（Reference Signal Receiving Power，LTE参考信号接收功率）和RSRQ（Reference Signal Receiving Quality，LTE参考信号接收质量）。

进一步地，建模单元100还可用于获取所述目标区域的建网指标，将所述建网指标中的RSRP参数和RSRQ参数代入所述预设的数学模型的对应约束条件中。

在本实施例中，本发明是通过0-1整数规划的数学模型来描述目标区域的优化选址问题，本发明的0-1整数规划的数学模型具体说明见上述基站选址方法第一实施方式中。

对于获取单元200，所述目标区域的候选基站集合可由本领域技术人员提前根据待建基站的目标区域的实际需求、地理环境或已建网络的网络数据获取，主要至能够新建基站的地理位置以及该地理位置周围的覆盖测试点。本领域技术人员优选地可将候选基站的地理位置和相关覆盖测试点绘制成一个二维或三维坐标图，也可以列一个表格，将候选基站的地理位置和相关覆盖测试点编号存储于表格中，还可以采取本领域惯用的其他技术手段表示目标区域的候选基站集合。所述基站配置也可由技术人员通过预先获取目标区域的业务需求，并根据业务需求进行容量估算后获得。

在一个实施例中，基站的配置包括基站天线的高度和类型、基站扇区的配和基站的额定发射功率等，如：天线高度h：35m≤h≤55m；基站的扇区配置β;β∈{120°,360°}；基站的额定发射功率为P_B:8×5W或2×20W；天线类型：八阵元天线或两阵元天线，八阵元天线的系统性能，尤其是小区边缘吞吐量的性能上具有一定优势，是本发明的优选天线类型。两阵元天线主要在八阵元天线无法发挥赋形性能或安装受限场景采用。

在另一个实施例中，为了测试基站是否达到所述建站指标，需要在不同的点进行测试，在实施例中覆盖测试点分两种类型：第一种普通覆盖测试点，个数为T₁个，权重为0≤α_t≤1；第二种是需要强制覆盖测试点，这一类测试点要求在基站建设后必须都被覆盖，个数为T₂，权重为1。

对于求解单元300，所述进化算法是以达尔文的进化论思想为基础，通过模拟生物进化过程与机制的求解问题的自组织、自适应的人工智能技术。生物进化是通过繁殖、变异、竞争和选择实现的，而进化算法则主要通过选择、重组和变异这三种操作实现优化问题的求解。优选地，所述进化算法包括遗传算法、进化程序设计、进化规划和进化策略等。其具体的算法流程如下：

步骤1：初始化候选基站和测试点位置。

步骤2：初始化交叉、变异概率，初始化进化算法种群pop。

步骤3：选择个体进入到遗传操作池中。

步骤4：从遗传操作池中以交叉概率选择个体进行交叉操作，产生子代种群child。

步骤5：从子代种群child中以变异概率选择基因进行变异，并用新产生的个体更新child。

步骤6：对子代种群child进行局部调整，使得建设基站均匀分布。

步骤7：将父代种群pop和child混合，采用极大极小值法选出个体放到newpop中，直到newpop中个体数目达到popsize，令pop即为新一代种群。

步骤8：若未满足终止条件，转步骤3；否则，终止计算。

在一个实施例中，求解单元300进一步用于将选取的每个子集合中的每个候选基站和每个候选基站的配置进行整数编码。将整数编码后的预定个数的子集合和各子集合中候选基站的配置代入所述目标区域的数学模型，进行初始化交叉、变异概率，产生第一代进化的初始种群。

针对本发明上述的数学模型，本发明所采用以下整数编码：假设候选基站的数目为n，每种天线的配置为m₁，天线挂高为m₂，扇区类型为m₃具体编码形式为：

x＝(x₁,x₂,...,x_J)

其中，x_i属于0到m₁×m₂×m₃的整数。当x_i等于0时，表明在第i个候选基站处不建站，当x_i=j,j＝1,2,...,m₁×m₂×m₃时，表明在第i个候选基站处建站，并且基站配置为第j种。整数编码后的子集合x中非零值得对象个数与预先估算出的待建基站的数目相等或相差预定个数。

进一步地，可将上述整数编码后的各子集合代入所述目标区域的上述数学模型，求出用于表征各个子集合的自适应值，将各自适应值进行初始化交叉、变异概率，产生第一代进化的初始种群，进而进行上述进化算法，优化出目标区域的新建基站的站址和配置等。

在另一个实施例中，求解单元300还可进一步输出新建基站的成本和新建基站的数目等新建基站的具体信息。

以下所述是本发明基站选址系统第二实施方式。

本实施方式所述基站选址系统与第一实施方式的主要区别在于：获取单元200进一步用于：

获取所述目标区域的已建网络数据和地理信息数据，分别解析获取的已建网络数据和地理信息数据，确定所述目标区域的建网类型和区域类型。

根据确定的建网类型和区域类型查找对应的基站间距、站址密度和传播模型。

通过查找的基站间距、站址密度和传播模型进行覆盖估算，估算出新建基站的基站数目和覆盖半径，其中，所述预设类型的参数信息包括估算出的覆盖半径与查找到的基站间距和站址密度。

其中，优选地可获取单元200可通过以下操作确定所述建网类型：

获取所述目标区域内已建网络数据中的GSM基站数据和TD-SCDMA基站数据，并判断所述目标区域是否已被TD-SCDMA基站完全覆盖。

若是，则将所述目标区域的建网类型定为F频段TD-LTE网络，若否，则将所述目标区域的建网类型定为D频段TD-LTE网络。

在根据区域类型和建网类型选择传播模型时，优选地，不同频段的TD-LTE网络在相同区域类型中的传播模型不同，不同区域类型中的传播模型也不同。所述传播模型包括Okumura模型、Hata模型、Okumura-Hata模型、COST231模型、COST231-Hata模型或Lee模型。

在一个实施例中，F频段在区域类型1（区域类型参见表1）中建网的选择传播模型第一种中的第一类。F频段在区域类型2中建网的选择传播模型第一种中的第二类。F频段在区域类型3中建网的选择传播模型第一种中的第三类。F频段在区域类型4中建网的选择传播模型第一种中的第四类。

D频段在区域类型1中建网的选择传播模型第二种中的第一类。D频段在区域类型2中建网的选择传播模型第二种中的第二类。D频段在区域类型3中建网的选择传播模型第二种中的第三类。D频段在区域类型4中建网的选择传播模型第二种中的第四类。

本实施例中，不同频段和不同区域类型的传播模型，根据目标区域的区域类型和建网频段从本领域惯用的传播模型中选取。

上述目标区域的区域类型不同，估算出的新建基站的基站数目和覆盖半径不同。

上述实施方式中所述的基站选址系统，结合目标区域的地理信息数据和已建网络数据，估算待建基站的数目和覆盖半径、查找对应的基站间距、站址密度和传播模型，将这些根据目标区域的实际地理位置和已建网络数据估算和查找的参数带入预设的数学模型形成所述目标区域的数学模型，求解出的新建基站的基站站址和配置，与该目标区域的实际情况非常贴合，可满足其实际需求。

以下所述是本发明基站选址系统第三实施方式。

本实施方式所述基站选址系统与第一实施方式的主要区别在于：求解单元300进一步用于：

判断所述目标区域的建网类型是否为F频段TD-LTE网络，若是，则直接在所述目标区域内对已建的TD-SCDMA设备升级，将TD-SCDMAF网络升级为F频段TD-LTE网络，进行全网仿真后对覆盖空白点进行加站建设。

若否，则将获取的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型。

其中，F频段新建基站的基本原则是利用TD-SCDMA设备升级演进方式建设的。升级方式根据现网设备类型可分为替换升级和直接升级。TD五期工程完成时间将早于扩大规模试验网，因此可以把TD5期站点纳入TD现网站点范围内，对规划区内的TD五期站点通过升级方式建设LTE站点。为消除可能存在的覆盖盲点，做深、做厚网络，可以考虑少量新建LTE F频段站点，建设方式为与GSM共址新建或新址新建。D频段新建基站原则上主要采用新建方式建设。

上述实施方式中所述的基站选址系统，通过判断目标区域的建网类型，选取获取新建基站的站址和配置的方式，可有效节约建站成本和简化选址过程。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (12)

1.一种基站选址方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型，其中，所述建网类型为F频段TD-LTE网络或D频段TD-LTE网络；

从所述目标区域的候选基站集合中选取预定个数的子集合，其中，每个子集合中候选基站的数目与估算出的待建基站的基站数目相应，每个子集合中每个候选基站的配置处于估算出的配置范围内，每个子集合中每个候选基站对应预设的覆盖测试点；

根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置。

2.根据权利要求1所述的基站选址方法，其特征在于，所述根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息的步骤包括以下步骤：

获取所述目标区域的已建网络数据和地理信息数据，分别解析获取的已建网络数据和地理信息数据，确定所述目标区域的建网类型和区域类型；

根据确定的建网类型和区域类型查找对应的基站间距、站址密度和传播模型；

通过查找的基站间距、站址密度和传播模型进行覆盖估算，估算出新建基站的基站数目和覆盖半径，其中，所述预设类型的参数信息包括估算出的覆盖半径与查找到的基站间距和站址密度。

3.根据权利要求2所述的基站选址方法，其特征在于，所述分别解析获取的已建网络数据和地理信息数据，确定所述目标区域的建网类型和区域类型的步骤还包括以下步骤：

获取所述目标区域内已建网络数据中的GSM基站数据和TD-SCDMA基站数据，并判断所述目标区域是否已被TD-SCDMA基站完全覆盖；

若是，则将所述目标区域的建网类型定为F频段TD-LTE网络，若否，则将所述目标区域的建网类型定为D频段TD-LTE网络。

4.根据权利要求1所述的基站选址方法，其特征在于，所述根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型的步骤还包括以下步骤：

获取所述目标区域的建网指标，将所述建网指标中的RSRP参数和RSRQ参数代入所述预设的数学模型的对应约束条件中。

5.根据权利要求1所述的基站选址方法，其特征在于，在所述将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型的步骤中，所述预设的数学模型的目标函数包括整数规划后的覆盖函数、平均吞吐量函数和成本函数，所述覆盖函数中各覆盖测试点的权重按各覆盖测试点的地理位置设置。

6.根据权利要求1所述的基站选址方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置的步骤包括以下步骤：

将选取的每个子集合中的每个候选基站和每个候选基站的配置进行整数编码；

将整数编码后的预定个数的子集合和各子集合中候选基站的配置代入所述目标区域的数学模型，进行初始化交叉、变异概率，产生第一代进化的初始种群。

7.根据权利要求1至6中任意一项所述的基站选址方法，其特征在于，在执行所述将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型的步骤之前，还包括以下步骤：

判断所述目标区域的建网类型是否为F频段TD-LTE网络，若是，则直接在所述目标区域内对已建的TD-SCDMA设备升级，将TD-SCDMAF网络升级为F频段TD-LTE网络，进行全网仿真后对覆盖空白点进行加站建设；

若否，则将获取的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型。

8.一种基站选址系统，其特征在于，包括：

建模单元，用于根据目标区域的建网类型和区域类型获取预设类型的参数信息，将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型，其中，所述建网类型为F频段TD-LTE网络或D频段TD-LTE网络；

获取单元，用于从所述目标区域的候选基站集合中选取预定个数的子集合，其中，每个子集合中候选基站的数目与估算出的待建基站的基站数目相应，每个子集合中每个候选基站的配置处于估算出的配置范围内，每个子集合中每个候选基站对应预设的覆盖测试点；

求解单元，用于根据所述目标区域的数学模型，采用进化算法对选取的预定个数的子集合进行求解，获得新建基站的站址和配置。

9.根据权利要求8所述的基站选址系统，其特征在于，所述建模单元还用于：

获取所述目标区域的已建网络数据和地理信息数据，分别解析获取的已建网络数据和地理信息数据，确定所述目标区域的建网类型和区域类型；

根据确定的建网类型和区域类型查找对应的基站间距、站址密度和传播模型；

通过查找的基站间距、站址密度和传播模型进行覆盖估算，估算出新建基站的基站数目和覆盖半径，其中，所述预设类型的参数信息包括估算出的覆盖半径与查找到的基站间距和站址密度。

10.根据权利要求8所述的基站选址系统，其特征在于，所述建模单元还用于获取所述目标区域的建网指标，将所述建网指标中的RSRP参数和RSRQ参数代入所述预设的数学模型的对应约束条件中。

11.根据权利要求8所述的基站选址系统，其特征在于，所述预设的数学模型的目标函数包括整数规划后的覆盖函数、平均吞吐量函数和成本函数，所述覆盖函数中各覆盖测试点的权重按各覆盖测试点的地理位置设置。

12.根据权利要求8至11中任意一项所述的基站选址系统，其特征在于，所述建模单元还用于在将获取的预设类型的参数信息代入预设的数学模型之前，判断所述目标区域的建网类型是否为F频段TD-LTE网络，若是，则直接在所述目标区域内对已建的TD-SCDMA设备升级，将TD-SCDMAF网络升级为F频段TD-LTE网络，进行全网仿真后对覆盖空白点进行加站建设；若否，则将获取的参数信息代入预设的数学模型，形成所述目标区域的数学模型。

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