CN103619027A - 一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法，本发明利用地理信息系统获取的地形地貌信息，结合已有基站信息数据和候选基站站址资源库，建立联合选址优化模型；利用人工智能方法(如免疫优化算法、模拟退火算法等)对模型进行求解，获得选址优化方案；利用评估技术对方案进行评估，并根据评估结果，改进或完善优化模型，最终获得最优的基站选址优化方案。本发明降低了传统方法中地形勘察产生的相关成本，提高了工作效率；可以解决大规模基站选址优化问题；基于人工智能方法求解，能够找出最优的基站选址方案。
Description
技术领域：
本发明涉及移动通讯技术领域，特别是涉及一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法。
背景技术：
通信网络系统的迅猛发展使得网络基站的分布日益稠密，再加上人们环保意识的增强(因担心辐射问题而反对在房屋附近建基站)，使得新基站的勘察和建设非常困难，站址资源成为一类非常稀缺的资源。随着通信业务需求的剧增，为了满足用户日益增长的应用需求而新增基站时，将面临着巨大的站址选择困难。
基站选址优化问题引起了国内外学者的广泛关注，主要研究团队有：爱尔兰都柏林大学(University College Dublin)的研究团队、欧盟第7框架计划项目组研究团队、上海交通大学的研究团队、中国移动通信集团设计院的研究团队、西安电子科技大学的研究团队。
目前文献解决的都是单个无线网络中的基站选址问题，即通过对基站选址问题建立数学模型、模型求解，从候选基站站址中选中合适的基站站址。从单个无线网络的角度最大程度地优化了站址资源，但没有考虑其他无线网络的基站站址情况，从整体上看，基站站址资源的利用率并不高。
现有的基站选址技术，其工作过程为：当某个通信网络运营商需要在某区域建设一些通信基站时，由相关工程人员勘察该区域的地形地貌后找出尽可能多的候选站址，然后通过手工计算或基于工程人员的经验知识选出要采用的站址。
现有技术的缺点：(1)没有充分利用区域的地理信息，找到的候选站址不够全面、科学；(2)基于手工计算或基于工程人员的经验知识，仅仅选出一些可用的站址，难以从候选站址中作出最佳的站址选择(即难以做到最优化)；(3)通信网络运营商在做基站选址时，仅考虑本运营商的基站分布情况，没有考虑该区域所有运营商的基站分布情况，造成基站站址资源的浪费；(4)基站选址工作是人工进行的，其选址成本较高、且工作效率极低，难以适应解决大规模的基站选址问题。
发明内容：
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法，从“智能式选址优化，降低选址成本，提高选址效率”和“对站址资源进行联合优化，提高基站站址的利用率”两个方面，解决异构网络融合场景下的基站选址问题。
为了解决背景技术所存在的问题，本发明采用以下技术方案：
一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法：
(1)根据某区域的建设基站需求，利用地理信息系统中该区域的地形、地貌、已有基站分布情况的地理信息数据，进行计算机模拟，找出该区域所有的候选基站站址；
(2)根据通信网络运营商既定的基站选址原则、覆盖率要求、站址共享需求等相关因素，构建异构网络融合场景下的联合式基站选址优化数学模型；
(3)使用智能优化算法求解基站选址优化模型，获得站址选择方案；
(4)在仿真环境下，对求出的联合式基站选址方案进行验证、评估，获取评估数据，修正联合式基站选址通用模型的相关参数，获得最优模型；
(5)求解修正后的联合式基站选址优化模型，获得最终的联合式基站选址方案。
进一步地，在所述步骤(1)中，地理信息系统中需要拥有该区域详细的地理信息数据，必要时需要实地勘察获取相关地理信息数据，进一步完善补充该区域的地理信息数据。
进一步地，在所述步骤(2)中，使用的数学模型是联合式基站选址的通用模型，通过调整相关参数，来满足通信网络运营商的具体需求。
进一步地，在所述步骤(3)中，候选站址规模通常较大，传统数学方法难以胜任求解模型，故采用智能优化算法来求解模型。
进一步地，在所述步骤(4)中，需要借助通信网络优化的背景知识，对联合式基站选址通用模型的相关参数进行微调。
进一步地，在所述步骤(5)中，获得最终的联合式基站选址方案后，网络优化工程师按照该方案选择相应的站址建设基站。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明采用了地理信息系统数据以及相关信息化技术，降低了传统方法中地形勘察产生的相关成本，提高了工作效率；利用人工智能方法，可以解决大规模基站选址优化问题(例如在某个大型区域建设一个通信网络系统时的基站选址)；与基于网络优化工程师个人经验的基站选址优化方案相比(粗选方案)，本发明基于智能方法求解，能够找出最优的基站选址方案。
附图说明：
图1是联合式基站选址优化方法的技术路线图。
具体实施方式：
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
地理信息系统(Geographic Information System，GIS)是为地理研究和地理决策服务的计算机技术系统。它以地理空间数据库为基础，采用地理模型分析方法，适时提供多种空间的和动态的地理信息。在无线基站建设中，必须考虑地形条件、道路交通状况、居民地分布情况等信息，而这些数据正是地理信息系统存储、管理和分析的对象。
为了降低基站站址勘察时的成本，我们借助地理信息系统的数据，进行计算机模拟，找出某区域所有的候选基站站址。这样做的好处是：一方面降低了勘察成本，另一方面，提高了工作效率。
在从这些候选站址中选择要建设的站址时，我们再次利用地理信息系统，尽可能地考虑把待建基站与已有基站共站共址，节约基站建设成本、提高站址资源的利用率。我们以整体效益最大化为出发点，综合解决一个区域内异构多网络融合场景下的基站选址问题。
我们综合考虑影响异构多网络融合场景下基站选址问题的相关因素(例如信号覆盖率、基站建设成本、基站维护成本等)，建立联合式基站选址优化模型。
在单运营商环境下，一般地，基于网络优化工程师的个人经验，从候选的基站站址集合选出一些较好的站址建基站。基于网络优化工程师的个人经验，难以解决异构多网络融合场景下的基站选址问题。另外，联合式基站选址优化模型是非常复杂的，传统的数学方法难以求解。我们采用了智能优化算法求解联合式基站选址优化模型，从而获得最优的选址结果。
最后，我们通过系统仿真、实地检测等方式对基站选址优化结果进行验证和评估，通过调整影响异构多网络融合场景下基站选址问题的相关因素的权重、改进联合式基站选址优化模型，从而获得最理想的选址优化结果。
图1是联合式基站选址优化方法的技术路线。图1中，实线表示处理流程；虚线表示控制信息或采用方法。图1中，利用地理信息系统获取的地形地貌信息，结合已有基站信息数据和候选基站站址资源库，建立联合选址优化模型；利用智能优化方法(如免疫优化算法、模拟退火算法等)对模型进行求解，获得选址优化方案；利用评估技术对方案进行评估，并根据评估结果，改进或完善优化模型，最终获得最优的基站选址优化方案。
具体的，本发明的详细步骤如下：
(1)根据某区域的建设基站需求，利用地理信息系统中该区域的地形、地貌、已有基站分布情况的地理信息数据，进行计算机模拟，找出该区域所有的候选基站站址；
(2)根据通信网络运营商既定的基站选址原则、覆盖率要求、站址共享需求等相关因素，构建异构网络融合场景下的联合式基站选址优化数学模型；
(3)使用智能优化算法求解基站选址优化模型，获得站址选择方案；
(4)在仿真环境下，对求出的联合式基站选址方案进行验证、评估，获取评估数据，修正联合式基站选址通用模型的相关参数，获得最优模型；
(5)求解修正后的联合式基站选址优化模型，获得最终的联合式基站选址方案。
进一步地，在所述步骤(1)中，地理信息系统中需要拥有该区域详细的地理信息数据，必要时需要实地勘察获取相关地理信息数据，进一步完善补充该区域的地理信息数据。
进一步地，在所述步骤(2)中，使用的数学模型是联合式基站选址的通用模型，通过调整相关参数，来满足通信网络运营商的具体需求。
进一步地，在所述步骤(3)中，候选站址规模通常较大，传统数学方法难以胜任求解模型，故采用智能优化算法来求解模型。
进一步地，在所述步骤(4)中，需要借助通信网络优化的背景知识，对联合式基站选址通用模型的相关参数进行微调。
进一步地，在所述步骤(5)中，获得最终的联合式基站选址方案后，网络优化工程师按照该方案选择相应的站址建设基站。
本发明采用了地理信息系统数据以及相关信息化技术，降低了传统地形勘察产生的相关成本，提高了工作效率；本发明利用人工智能方法，可以解决大规模基站选址优化问题(例如在某个大型区域建设一个通信网络系统时的基站选址)；本发明与基于网络优化工程师个人经验的基站选址优化方案相比(粗选方案)，本发明基于智能方法求解，能够找出最优的基站选址方案。
今后，随着4G网络的出现和应用，多网络并存现象日趋显著。本发明从提高资源利用率角度出发，考虑了不同移动通信网络共用基站站址问题，这种技术可以对发展绿色通信提供了有力的支持。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法，其特征在于，它由以下步骤实现：
(1)根据某区域的建设基站需求，利用地理信息系统中该区域的地形、地貌、已有基站分布情况的地理信息数据，进行计算机模拟，找出该区域所有的候选基站站址；
(2)根据通信网络运营商既定的基站选址原则、覆盖率要求、站址共享需求等相关因素，构建异构网络融合场景下的联合式基站选址优化数学模型；
(3)使用智能优化算法求解基站选址优化模型，获得站址选择方案；
(4)在仿真环境下，对求出的联合式基站选址方案进行验证、评估，获取评估数据，修正联合式基站选址通用模型的相关参数，获得最优模型；
(5)求解修正后的联合式基站选址优化模型，获得最终的联合式基站选址方案。
2.根据权利要求1所述的一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，地理信息系统中需要拥有该区域详细的地理信息数据，必要时需要实地勘察获取相关地理信息数据，进一步完善补充该区域的地理信息数据。
3.根据权利要求1所述的一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，使用的数学模型是联合式基站选址的通用模型，通过调整相关参数，来满足通信网络运营商的具体需求。
4.根据权利要求1所述的一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法，其特征在于，在所述步骤(3)中，候选站址规模通常较大，传统数学方法难以胜任求解模型，故采用智能优化算法来求解模型。
5.根据权利要求1所述的一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法，其特征在于，在所述步骤(4)中，需要借助通信网络优化的背景知识，对联合式基站选址通用模型的相关参数进行微调。
6.根据权利要求1所述的一种异构网络融合场景下的联合式基站选址优化方法，其特征在于，在所述步骤(5)中，获得最终的联合式基站选址方案后，网络优化工程师按照该方案选择相应的站址建设基站。
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