CN103619029B

CN103619029B - 一种基于光纤回传的选址组网方法

Info

Publication number: CN103619029B
Application number: CN201310665282.2A
Authority: CN
Inventors: 李慧; 于耀程; 纪越峰
Original assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2013-12-10
Filing date: 2013-12-10
Publication date: 2016-08-17
Anticipated expiration: 2033-12-10
Also published as: CN103619029A

Abstract

本发明例提供了一种基于光纤回传的微蜂窝基站的选址组网方法，以达到快速准确找到最适合部署的微蜂窝基站和生成微蜂窝基站网络拓扑。所述方法包括：统计待部署地区的人口分布，得到微蜂窝基站候选集J；综合人口分布和造价成本因素，依据改进的权值公式计算候选集J中微蜂窝基站的权值；将计算的权值应用于贪婪随机自适应搜索算法求得待部署地区的覆盖人口数量最大的微蜂窝基站最优集J^*；利用Prim算法生成连通最优集J^*中微蜂窝基站的网络拓扑。

Description

一种基于光纤回传的选址组网方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于光纤回传的微蜂窝基站的选址组网方法。

背景技术

随着移动互联应用、智能终端的日益普及，室内和热点业务的比重迅速增长，网络热点和盲点亟需灵活的方案来完善覆盖。微蜂窝基站以其小型化、低功耗、高宽带、可控制和智能化，成为分流宏基站业务的主流设备，经过多年发展，已趋于成熟并得到广泛应用。

微蜂窝基站的部署不仅需要基站设备，还要考虑业务回传。已有宏基站回传往往采用分组传送网（Packet Transport Network，PTN）/无线接入网IP化（IP Radio Acess Network，IP RAN）等技术，这些网络目前只覆盖到了2G、3G宏基站层面，如果用于连接微蜂窝站点，不得不将光缆和设备延伸到比现有宏基站密度高10多倍的节点上，建设难度很大。另一方面，现有驻地宽带接入网络，一般根据人口密度进行部署，但是从运营商的反馈来看，对驻地宽带网络的投资回报并不乐观，主要的因素是实际连接率较低，而这张广为覆盖、接入带宽高且并未充分利用的驻地宽带接入网络恰好和微蜂窝基站即将部署的层面相吻合，并且只需要从分光器连接小段末端光纤就可以实现快捷接入，这为解决微蜂窝基站回传提出了一个新的思路：将移动回传和固定接入网络充分结合。

在现有技术中，微蜂窝基站的部署主要依据小区用户满意度并结合业务量，主观性较强，尤其基于固定接入网回传的微蜂窝基站的部署，单纯从覆盖话务量、覆盖人口考虑部署，未考虑到光纤接入段的接入成本量以及微蜂窝基站间的网络建设成本，难以确定最适合的部署位置。

发明内容

本发明提供了一种基于光纤回传的微蜂窝基站的选址组网方法，以达到快速准确找到最适合部署的微蜂窝基站和生成微蜂窝基站网络拓扑。

本发明一方面提供了一种确定微蜂窝基站的选址组网方法，该方法包括：

统计待部署地区的人口分布，得到微蜂窝基站候选集J；

综合人口分布和造价成本因素，依据改进的权值公式计算候选集J中微蜂窝基站的权值；

将计算的权值应用于贪婪随机自适应搜索算法求得待部署地区的覆盖人口数量最大的微蜂窝基站最优集J^*；

利用Prim算法生成连通最优集J^*中微蜂窝基站的网络拓扑。

附图说明

图1为一种基于光纤回传的确定微蜂窝基站部署的方法流程图；

图2为综合人口分布和造价成本因素计算改进权值的方法流程图；

图3为利用基于改进权值的贪婪随机自适应搜索算法确定最优微蜂窝基站的流程图；

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案以及优点表达得更清楚明白，下面结合具体步骤和附图详细说明本发明提供的技术方案。

本发明公开了一种确定微蜂窝基站的选址组网方法，在微蜂窝基站部署过程中，微蜂窝基站覆盖的人口数量是一个很好的参考因素，待部署地区的总数据流量与该地区的人口数量息息相关。本发明通过对微蜂窝基站的权值计算进行改进，再应用到贪婪随机自适应搜索算法中求出待部署地区人口数量覆盖较大的N个微蜂窝基站，并将这些最优微蜂窝基站通过Prim算法生成微蜂窝基站网络拓扑，从而来分析最适合部署的微蜂窝基站，在此基础上指导微蜂窝基站之间的网络部署。其中，所述N为自然数，具体数值需要根据光纤回传网络规划要求的远程终端的数量确定。

如图1所示，本发明提供了一种基于光纤回传的微蜂窝基站的部署方法，具体如下：

步骤101、统计待部署地区的人口分布，得到微蜂窝基站候选集J。

在本发明步骤中，把待部署地区按照一定的比例划分成不同区域的蜂窝小区，得到M个蜂窝小区，蜂窝大小可以根据需要部署的微蜂窝基站的覆盖范围大小为基准进行划分，然后统计每个蜂窝对应区域的人口数量，形成该地区的人口分布。在待部署地区的M个蜂窝地理覆盖范围内的对应区域中，搜索适合的部署微蜂窝基站的位置，得到初始的M个微蜂窝基站部署位置作为待部署微蜂窝基站的候选集J。其中，所述M为自然数，|J|=M。

步骤102、综合人口分布和造价成本因素，依据改进的权值公式计算候选集J中微蜂窝基站的权值。

在本发明步骤中，上述综合人口分布和造价成本因素，对现有的微蜂窝基站权值的计算方法进行改进，不再将人口数量作为唯一考虑的权值因子，由于微蜂窝基站部署成本是实际部署时考虑的重要因素，加入与微蜂窝基站相关的造价成本因子，有利于排除那些部署成本高、覆盖人口数量相对较小的微蜂窝基站，使得在节约成本的前提下得到最优的微蜂窝基站部署。

其中，所述人口分布为步骤101统计到的候选集J中M个微蜂窝基站各自所能覆盖的人口数量；所述造价成本为微蜂窝基站部署所需要的光纤链路造价、机房造价、运维成本之和。

所述改进的权值公式涉及的符号说明如下：

x_i：候选集J中第i个微蜂窝基站覆盖的人口数量，其中，J={1,2,...,M}，1≤i≤M，x_i>0；

X：x_i所组成的覆盖的人口数量集合，其中，X={x₁,x₂,...,x_M}；

y_i：候选集J中第i个微蜂窝基站的部署成本，其中，y_i>0；

Y：y_i所组成的部署成本集合，其中，Y={y₁,y₂,...,y_M}；

E_X：人口数量集合X的均值，其中，E_X>0；

D_X：人口数量集合X的方差，其中，D_X>0；

E_Y：部署成本集合Y的均值，其中，E_Y>0；

D_Y：部署成本集合Y的方差，其中，D_Y>0；

：候选集J中第i个微蜂窝基站覆盖的人口数量归一化值，其中，

：归一化的人口数量集合X，其中，

：候选集J中第i个微蜂窝基站部署成本归一化值，其中，

：归一化的部署成本集合Y，其中，

f_i：候选集J中第i个微蜂窝基站部署所需的光纤链路造价，其中，f_i>0；

s_i：候选集J中第i个微蜂窝基站部署所需的机房造价，其中，s_i>0；

l_i：候选集J中第i个微蜂窝基站部署所需的运维成本，其中，l_i>0；

A：人口数量权值因子系数，其中，0<A<1；

B：部署成本权值因子系数，其中，0<B<1；

w_i：候选集J中第i个微蜂窝基站的总权值；

上述各符号的具体关系和计算步骤具体如下：

步骤201、计算微蜂窝基站成本因子。

其中，f_i为候选集J中第i个微蜂窝基站部署所需的光纤链路造价，所述的微蜂窝基站部署所需的光纤链路为使用Dijkstra算法求得的上行光纤回传光接入设备或待部署地区已部署的宏蜂窝基站到候选集J中各个微蜂窝基站造价最小的光纤链路，包括使用已有的光纤链路资源和新建的光纤链路资源；s_i所表示的微蜂窝基站部署所需的机房造价包括基站设备成本、站址获取成本、工程安装成本等费用；l_i所表示的微蜂窝基站部署所需的运维成本包括租赁成本、耗电成本、维护成本等费用。则微蜂窝基站成本因子计算公式如下式1-1所示：

y_i=f_i+s_i+l_i 式1-1

步骤202、分别计算人口数量集合X和部署成本集合Y的均值、方差。

人口数量集合X的均值、方差计算如下式1-2、式1-3所示：

E_{X} = \frac{1}{| J |} \times Σ_{i = 1}^{M} x_{i}

式1-2

D_{X} = \frac{1}{| J |} \times Σ_{i = 1}^{M} {(x_{i} - E_{X})}^{2}

式1-3

部署成本集合Y的均值、方差计算如下式1-4、式1-5所示：

E_{Y} = \frac{1}{| J |} \times Σ_{i = 1}^{M} y_{i}

式1-4

D_{Y} = \frac{1}{| J |} \times Σ_{i = 1}^{M} {(y_{i} - E_{Y})}^{2}

式1-5

步骤203、分别将人口数量集合和部署成本集合的权值因子归一化。

权值因子归一化计算公式如下式1-6、式1-7所示：

{\tilde{x}}_{i} = \frac{x_{i} - E_{X}}{\sqrt{D_{X}}}

式1-6

{\tilde{y}}_{i} = \frac{y_{i} - E_{Y}}{\sqrt{D_{Y}}}

式1-7

步骤204、选取合适的人口数量权值因子系数和部署成本权值因子系数计算微蜂窝基站的总权值。

上述A、B分别为所述归一化的人口数量权值因子归一化的部署成本权值因子的权值系数，考虑到在实际部署环境中，人口覆盖越大、部署成本越低的微蜂窝基站越会得到优先部署，并且在实际部署中人口覆盖因素占得比重较大，部署成本因素占得比重较小，所以所述的权值系数应满足：A大于B，其具体的取值应该根据实际地理环境、部署经验、部署规划等综合考虑。具体公式如下式1-8、式1-9所示：

A+B=1，A>B 式1-8

w_{i} = A \times {\tilde{x}}_{i} - B \times {\tilde{y}}_{i}

式1-9

步骤103、将计算的权值应用于贪婪随机自适应搜索算法求得待部署地区的覆盖人口数量最大的微蜂窝基站最优集J^*。

在本发明步骤中，以上述初始的微蜂窝基站候选集J作为输入，将步骤102求得的改进权值应用于贪婪随机自适应搜索算法，得到覆盖人口数量最大的N个微蜂窝基站作为最优集J^*。其中，所述自然数M大于自然数N，|J^*|=N。

利用所述改进的权值公式，如图2所示，贪婪随机自适应搜索算法具体步骤如下：

步骤301，设置所述改进算法的初始条件：

最大迭代次数MaxIter，应保证MaxIter足够大使得最优解趋于稳定，不再变化；

限制候选系数α，满足0≤α≤1，α应根据每次迭代计算情况动态选取，当α=0时，随机搜索最优解，当α=1时，贪婪搜索最优解；

微蜂窝基站候选集J，由步骤101得到；

微蜂窝基站最优集J^*，初始化为空；

光纤回传规划要求的远程终端的数量N，即最优集中最优解的数量。

步骤302，依据权值w和限制候选系数α构造初始最优集，使得初始最优集数量为N；

步骤303，在初始最优集的临域中进行局部搜索，如果临域中某个微蜂窝基站的权值大于初始最优集中某个微蜂窝基站的权值，则两者进行交换，初始最优集被修正；否则继续搜索；

步骤304，经过MaxIter次迭代计算，最优集中的元素不再变化趋于稳定，则得到最优集J^*。

由上述步骤得到微蜂窝基站部署的最优集，由于权值公式的改进，贪婪随机自适应搜索的结果和传统算法相比会有所不同，综合考虑了微蜂窝基站部署的覆盖范围和成本制约，满足微蜂窝基站的实际部署需求。

步骤104、利用Prim算法生成连通最优集J^*中微蜂窝基站的网络拓扑。

本发明步骤中，所述由步骤102、步骤103求得的微蜂窝基站最优集J^*为基于光纤回传的微蜂窝基站网络部署所要求的网络节点。在满足优化网络部署成本的基础上，为达到网络节点间的互联互通，需要利用Prim算法求得连通最优集J^*中最优微蜂窝基站的光纤链路，所述光纤链路包括使用已有的光纤链路资源和新建的光纤链路资源，使得该微蜂窝基站网络的总体成本最小。

Claims

1.一种基于光纤回传的微蜂窝基站的选址组网方法，其特征在于，包括：

统计待部署地区的人口分布，得到微蜂窝基站候选集J；

综合人口分布和造价成本因素，依据改进的权值公式计算候选集J中微蜂窝基站的权值，其中改进的权值公式计算方法为：A+B＝1，A>B；A：人口数量权值因子系数，其中，0<A<1；B：部署成本权值因子系数，其中，0<B<1；候选集J中第i个微蜂窝基站覆盖的人口数量归一化值，其中候选集J中第i个微蜂窝基站部署成本归一化值，其中Wi：候选集J中第i个微蜂窝基站的总权值：1≤i≤M，M为微蜂窝数量，|J|＝M，M为自然数；

利用Prim算法生成连通最优集J^*中微蜂窝基站的网络拓扑。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计待部署地区的人口分布具体为：

把所述待部署地区以所述待部署的微蜂窝基站覆盖面积为基准，划分成不同区域的蜂窝，蜂窝数量为M，统计每个蜂窝范围内的人口数量，形成所述待部署地区的人口分布，其中，所述M为自然数。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述得到微蜂窝基站候选集J具体为：

在所述待部署地区划分的每个蜂窝小区内搜索适合部署微蜂窝基站的位置，作为候选的微蜂窝基站部署位置，得到初始的M个微蜂窝基站部署位置作为待部署微蜂窝基站的候选集J，其中，|J|＝M。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，综合人口分布和造价成本因素，依据改进的权值公式计算候选集J中微蜂窝基站的权值具体为：

对所述微蜂窝基站权值的计算方法进行改进，提出改进的权值计算公式，不再将人口数量作为唯一考虑的权值因子，加入与微蜂窝基站相关的造价成本因子，进行联合评估，有利于排除那些部署成本高或覆盖人口数量少的微蜂窝基站，使得在节约成本的前提下得到最优的微蜂窝基站部署。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述成本造价因子具体为：

所述成本造价因子，包括光纤链路造价、机房造价、运维成本，其中，所述光纤链路为使用Dijkstra算法求得的上行光纤回传光接入设备或待部署地区已部署的宏蜂窝基站到候选集J中各个微蜂窝基站造价最小的光纤链路，包括使用已有的光纤链路资源和新建的光纤链路资源；所述机房造价为微蜂窝基站部署所需的机房造价包括基站设备成本、站址获取成本、工程安装成本；所述运维成本为微蜂窝基站部署所需的运维成本包括租赁成本、耗电成本、维护成本。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述求得待部署地区的覆盖人口数量最大的微蜂窝基站最优集J^*具体为：

根据所述光纤回传网络规划要求的远程终端的数量N，通过将所述计算的改进权值应用于贪婪随机自适应搜索算法求得待部署地区的覆盖人口数量最大的微蜂窝基站最优集J^*，其中，所述N为自然数，M如权利要求2中所述，M大于N，|J^*|＝N。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用Prim算法生成连通最优集J^*中微蜂窝基站的网络拓扑具体为：

所述求得的微蜂窝基站最优集J^*为基于光纤回传的微蜂窝基站网络部署所要求的网络节点，在满足优化网络部署成本的基础上，为达到网络节点间的互联互通，需要利用Prim算法求得连通最优集J^*中最优微蜂窝基站的光纤链路，所述光纤链路包括使用已有的光纤链路资源和新建的光纤链路资源，使得该微蜂窝基站网络的总体成本最小。