CN112260731A - 一种基于蚁群算法的天线权值优化方法 - Google Patents

一种基于蚁群算法的天线权值优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于蚁群算法的天线权值优化方法,涉及通信技术领域；选取天线覆盖相关指标区域作为待优化位置区，定义MR、MDT测量任务，并确定待优化位置区的主覆盖小区及相应的方位角设置，评估基站扇区覆盖范围内的覆盖高度，确定天线扇区的下倾角，通过解析MR/MDT数据，获取基站小区粒度的信号到达角DOA的分布区间，确定天线扇区的垂直波瓣宽度与水平波瓣宽度，确定天线扇区的波束数量，针对每个天线权值设置调整步长、迭代次数及关联的评估指标，在迭代过程中进行相应调整，利用蚁群算法根据迭代过程中指标优化/劣化程度计算有效的正负得分，形成正反馈的调整机制，并在迭代次数结束后获得优化的天线权值设置组合。

Description

一种基于蚁群算法的天线权值优化方法
技术领域
本发明公开一种优化方法,涉及通信技术领域，具体地说是一种基于蚁群算法的天线权值优化方法。
背景技术
为了应对无线通信数据量的迅猛增长以及智能接入终端数量的大幅增加，2020年之后的第五代移动通信系统(5G)已全面进入商用，5G网路中基于大规模多输入多输出(Massive MIMO，或称Large-scale MIMO)的无线传输技术，通过大数量天线的使用，深度挖掘空间维度资源，获得了诸多不同于传统MIMO系统的传输特性和物理特性。权值计算是5GMassive MIMO充分发挥作用的关键步骤，是指gNodeB基于下行信道特征计算出一个向量，用于改变波束形状和方向。而相比于4G场景下，Massive MIMO大规模阵列天线有更多的调整参数，相互之间的参数组合及影响因素更为复杂。并且大规模MIMO技术在应用过程中更高的维度意味着更高的复杂度。现有的优化调整手段已经无法满足要求。
发明内容
本发明针对现有技术的问题，提供一种基于蚁群算法的天线权值优化方法，对天线权值组进行优化，通过仿真学习，舍弃效果不明显的权值组，并设置最大迭代次数，降低对算力的要求，也大幅减少最优解的搜索时间。
本发明提出的具体方案是：
一种基于蚁群算法的天线权值优化方法，选取天线覆盖相关指标区域作为待优化位置区，
定义MR、MDT测量任务，并根据MR/MDT数据采样点的分布情况、基站的经纬度信息以及基站规划的扇区数量，确定待优化位置区的主覆盖小区及相应的方位角设置，
评估基站扇区覆盖范围内的覆盖高度，确定天线扇区的下倾角，
通过解析MR/MDT数据，获取基站小区粒度的信号到达角DOA的分布区间，确定天线扇区的垂直波瓣宽度与水平波瓣宽度，根据MR/MDT数据及DOA分布区间上的采样点数量和占比，确定天线扇区的波束数量，
针对每个天线权值设置调整步长、迭代次数及关联的评估指标，在迭代过程中进行相应调整，利用蚁群算法根据迭代过程中指标优化/劣化程度计算有效的正负得分，形成正反馈的调整机制，并在迭代次数结束后获得优化的天线权值设置组合。
优选地，所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法中基于基站的位置区粒度，按照与天线覆盖相关联的KPI指标进行评估，选取指标相对预设值较差区域作为待优化位置区。
优选地，所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法中通过OMC网管定义MR、MDT测量任务，并根据需求开启即时性测量任务或者周期性测量任务。
优选地，所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法中通过基站基础工参的位置数据与GIS地图结合进行覆盖高度的评估及天线扇区的下倾角的确定。
优选地，所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法中迭代过程中评估指标优化则认为步长调整为有效调整，迭代过程中评估指标劣化则认为步长调整为无效调整。
优选地，所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法中针对优化后天线权值设置组合进行KPI指标变化监控及效果评估。
一种基于蚁群算法的天线权值优化系统，包括选取模块、测量任务模块、评估模块、调整模块及计算模块，
选取模块选取天线覆盖相关指标区域作为待优化位置区，
测量任务模块定义MR、MDT测量任务，并根据MR/MDT数据采样点的分布情况、基站的经纬度信息以及基站规划的扇区数量，确定待优化位置区的主覆盖小区及相应的方位角设置，
评估模块评估基站扇区覆盖范围内的覆盖高度，确定天线扇区的下倾角，通过解析MR/MDT数据，获取基站小区粒度的信号到达角DOA的分布区间，确定天线扇区的垂直波瓣宽度与水平波瓣宽度，根据MR/MDT数据及DOA分布区间上的采样点数量和占比，确定天线扇区的波束数量，
调整模块针对每个天线权值设置调整步长、迭代次数及关联的评估指标，在迭代过程中进行相应调整，计算模块利用蚁群算法根据迭代过程中指标优化/劣化程度计算有效的正负得分，形成正反馈的调整机制，并在迭代次数结束后获得优化的天线权值设置组合。
一种基于蚁群算法的天线权值优化装置，包括至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法。
本发明的有益之处是：
本发明提供一种基于蚁群算法的天线权值优化方法，通过对大规模阵列天线的五个调整参数，分别是：水平波瓣宽度、垂直波瓣宽度、波束方向角、下倾角、波束数量进行采集，针对每个天线权值设置调整步长、迭代次数及关联的评估指标，在迭代过程中进行相应调整，利用蚁群算法根据迭代过程中指标优化/劣化程度计算有效的正负得分，形成正反馈的调整机制，并在迭代次数结束后获得优化的天线权值设置组合，使基于蚁群算法寻找天线权值优化的路径更加快捷有效，并可通过仿真学习，舍弃效果不明显的权值组，并设置最大迭代次数，降低对算力的要求，也大幅减少最优解的搜索时间。
附图说明
图1是本发明方法流程示意图；
图2是未优化天线权值时宏站覆盖示意图；
图3是未优化天线权值时高低层混合覆盖示意图；
图4是未优化天线权值时超高层覆盖的示意图；
图5是使用本发明优化调整后的宏站覆盖效果示意图；
图6是使用本发明优化调整后的高低层混合覆盖示意图；
图7是使用本发明优化调整后的超高层覆盖的示意图。
具体实施方式
蚁群算法(ant colony optimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”，这就形成一种类似正反馈的机制，
Massive MIMO大规模阵列天线有五个调整参数，分别是：水平波瓣宽度、垂直波瓣宽度、波束方向角、下倾角、波束数量，每个维度还可以通过设置合理步长进行精细化调整，计算下来一个小区理论上可能的天线参数权值就达上万种，依靠现有优化调整手段已经无法满足要求。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
本发明提供一种基于蚁群算法的天线权值优化方法，选取天线覆盖相关指标区域作为待优化位置区，
定义MR、MDT测量任务，并根据MR/MDT数据采样点的分布情况、基站的经纬度信息以及基站规划的扇区数量，确定待优化位置区的主覆盖小区及相应的方位角设置，
评估基站扇区覆盖范围内的覆盖高度，确定天线扇区的下倾角，
通过解析MR/MDT数据，获取基站小区粒度的信号到达角DOA的分布区间，确定天线扇区的垂直波瓣宽度与水平波瓣宽度，根据MR/MDT数据及DOA分布区间上的采样点数量和占比，确定天线扇区的波束数量，
针对每个天线权值设置调整步长、迭代次数及关联的评估指标，在迭代过程中进行相应调整，利用蚁群算法根据迭代过程中指标优化/劣化程度计算有效的正负得分，形成正反馈的调整机制，并在迭代次数结束后获得优化的天线权值设置组合。
利用本发明方法对天线权值组进行优化，通过仿真学习，舍弃效果不明显的权值组，并设置最大迭代次数，降低对算力的要求，也大幅减少最优解的搜索时间。
具有利用本发明方法时，过程为：
基于基站的位置区粒度，按照与天线覆盖相关联的重点KPI指标(例如覆盖率)进行评估，选取指标较差区域作为待优化位置区；
通过运营商主设备厂家OMC网管定义MR、MDT测量任务，根据需求开启即时性任务或者周期性任务定义。OMC系统每隔15分钟生成一份MR或MDT数据，即在15分钟粒度内，针对每类任务每个基站生成一份数据文件。文件可从OMC导出或通过FTP等传输方式传到指定文件服务器；
根据MR/MDT用户数据采样点的分布情况、基站的经纬度信息以及基站规划的扇区数量，确定需求区域的主覆盖小区及相应的方位角设置；
通过基站基础工参的位置数据与GIS地图结合，评估基站扇区覆盖范围内的覆盖高度，确定天线扇区的下倾角；
通过解析MR/MDT数据，获取基站小区粒度的信号到达角DOA的分布区间，确定天线扇区的垂直波瓣宽度与水平波瓣宽度；
基于步骤(6)的MR/MDT的采样数据，根据DOA分布区间上的采样点数量及占比，确定天线扇区的波束数量；
针对每个天线权值设置调整步长、迭代次数及关联的评估指标，迭代过程中如发现指标优化则认为该步长调整为有效调整，相反如果遇到指标劣化则认为该步长调整为无效调整；
参考蚁群算法根据“信息素”浓度寻找食物的最短路径的原理，根据迭代过程中指标优化/劣化程度计算是否有效的正负得分，形成正反馈的调整机制，迭代次数结束后，寻找到阶段性的最优天线权值设置组合。
以某市市区电子地图统计，40m以上的建筑在中高层建筑中占比达到17％，且高低离散分布错综复杂，属于比较典型的高低层混合场景为例，其中按照建筑高度情况进行场景分类，参考表1。
表1
Figure BDA0002734997150000061
对选定区域的100多个5G站点运用本发明上述方法，进行统一的天线权值调整优化，参考优化前后附图2-7，经过测试验证：由原来的50多人天的工作量，缩短到2-3人天就可完成。相比较于权值优化调整前，网络整体覆盖优化效果显著，RSRP可提升4.7-5.5dB，SINR提升2.4-3.2dB，其他网络感知KPI指标也均有不同程度的改善。
同时通过通信主设备厂家网管对天线权值参数优化后的KPI指标变化进行监控及效果评估。
通过本发明方法缩短天线优化调整时间，更快的适应无线覆盖环境的变化；能够更加合理的组合各种场景的覆盖模型，发挥Massive MIMO的最大优势，提升用户感知。
同时本发明提供一种基于蚁群算法的天线权值优化系统，包括选取模块、测量任务模块、评估模块、调整模块及计算模块，
选取模块选取天线覆盖相关指标区域作为待优化位置区，
测量任务模块定义MR、MDT测量任务，并根据MR/MDT数据采样点的分布情况、基站的经纬度信息以及基站规划的扇区数量，确定待优化位置区的主覆盖小区及相应的方位角设置，
评估模块评估基站扇区覆盖范围内的覆盖高度，确定天线扇区的下倾角，通过解析MR/MDT数据，获取基站小区粒度的信号到达角DOA的分布区间，确定天线扇区的垂直波瓣宽度与水平波瓣宽度，根据MR/MDT数据及DOA分布区间上的采样点数量和占比，确定天线扇区的波束数量，
调整模块针对每个天线权值设置调整步长、迭代次数及关联的评估指标，在迭代过程中进行相应调整，计算模块利用蚁群算法根据迭代过程中指标优化/劣化程度计算有效的正负得分，形成正反馈的调整机制，并在迭代次数结束后获得优化的天线权值设置组合。
上述系统内的各模块间信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
本发明还提供一种基于蚁群算法的天线权值优化装置，包括至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法。
上述装置内的处理器的信息交互、执行可读程序的过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
需要说明的是，上述各流程和各系统中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (8)

1.一种基于蚁群算法的天线权值优化方法，其特征是选取天线覆盖相关指标区域作为待优化位置区，
定义MR、MDT测量任务，并根据MR/MDT数据采样点的分布情况、基站的经纬度信息以及基站规划的扇区数量，确定待优化位置区的主覆盖小区及相应的方位角设置，
评估基站扇区覆盖范围内的覆盖高度，确定天线扇区的下倾角，
通过解析MR/MDT数据，获取基站小区粒度的信号到达角DOA的分布区间，确定天线扇区的垂直波瓣宽度与水平波瓣宽度，根据MR/MDT数据及DOA分布区间上的采样点数量和占比，确定天线扇区的波束数量，
针对每个天线权值设置调整步长、迭代次数及关联的评估指标，在迭代过程中进行相应调整，利用蚁群算法根据迭代过程中指标优化/劣化程度计算有效的正负得分，形成正反馈的调整机制，并在迭代次数结束后获得优化的天线权值设置组合。
2.根据权利要求1所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法，其特征是基于基站的位置区粒度，按照与天线覆盖相关联的KPI指标进行评估，选取指标相对预设值较差区域作为待优化位置区。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法，其特征是通过OMC网管定义MR、MDT测量任务，并根据需求开启即时性测量任务或者周期性测量任务。
4.根据权利要求3所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法，其特征是通过基站基础工参的位置数据与GIS地图结合进行覆盖高度的评估及天线扇区的下倾角的确定。
5.根据权利要求1或4所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法，其特征是迭代过程中评估指标优化则认为步长调整为有效调整，迭代过程中评估指标劣化则认为步长调整为无效调整。
6.根据权利要求5所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法，其特征是针对优化后天线权值设置组合进行KPI指标变化监控及效果评估。
7.一种基于蚁群算法的天线权值优化系统，其特征是包括选取模块、测量任务模块、评估模块、调整模块及计算模块，
选取模块选取天线覆盖相关指标区域作为待优化位置区，
测量任务模块定义MR、MDT测量任务，并根据MR/MDT数据采样点的分布情况、基站的经纬度信息以及基站规划的扇区数量，确定待优化位置区的主覆盖小区及相应的方位角设置，
评估模块评估基站扇区覆盖范围内的覆盖高度，确定天线扇区的下倾角，通过解析MR/MDT数据，获取基站小区粒度的信号到达角DOA的分布区间，确定天线扇区的垂直波瓣宽度与水平波瓣宽度，根据MR/MDT数据及DOA分布区间上的采样点数量和占比，确定天线扇区的波束数量，
调整模块针对每个天线权值设置调整步长、迭代次数及关联的评估指标，在迭代过程中进行相应调整，计算模块利用蚁群算法根据迭代过程中指标优化/劣化程度计算有效的正负得分，形成正反馈的调整机制，并在迭代次数结束后获得优化的天线权值设置组合。
8.一种基于蚁群算法的天线权值优化装置，其特征是包括至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至6中任一所述的一种基于蚁群算法的天线权值优化方法。
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