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首页> 中文会议>2016年全国开放式分布与并行计算学术年会 >长期演进网络中基于粒子群的天线下倾角自优化方法

长期演进网络中基于粒子群的天线下倾角自优化方法

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针对第三代合作伙伴项目(3GPP)中自组织网络(SON)的覆盖与容量自优化问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的有源天线下倾角优化方法.首先,确定基站(eNB)中传输数据的用户设备(UE)数,用户测量上报邻小区参考信号接收功率(RSRP)信息和位置信息;然后,确定优化目标预设适应度评价函数为频谱效率(sE);其次,将下倾角同时优化问题看作是多维优化问题,选择天线下倾角为粒子集合,使用PSO算法求解得到天线下倾角的最优值;最后,通过系统自主调整优化下倾角,实现长期演进(LTE)网络中容量及覆盖的自优化.通过建模及仿真结果分析,此算法在优化目标不同时可以取得不同的优化效果:优化目标为用户平均频谱效率时,采用传统黄金分割优化算法频谱效率较初始设定提升12.9％,采用PSO算法可提升22.5％;调整优化目标为用户加权平均频谱效率时,对边缘用户,传统黄金分割优化算法并无明显提升,PSO算法取得了19.3％的优化提升.实验结果表明,该方法可提升用户吞吐量,改善系统性能.

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