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    低輻射3G網(wǎng)絡(luò)基站選址優(yōu)化

    2015-11-30 00:12張英杰孫先佑毛賜平王鎮(zhèn)道許偉
    關(guān)鍵詞:電磁輻射種群抗體

    張英杰 孫先佑 毛賜平 王鎮(zhèn)道 許偉 湯龍波 艾朝陽(yáng)

    摘要:針對(duì)民眾因擔(dān)憂電磁輻射而投訴日益增多導(dǎo)致通信基站選址困難的現(xiàn)狀,在考慮基站覆蓋范圍和建站成本的同時(shí),兼顧基站電磁輻射對(duì)環(huán)境的影響,提出了面向低輻射的3G網(wǎng)絡(luò)基站選址優(yōu)化方案。通過(guò)對(duì)基站選址原則及其典型基站的電磁輻射模型分析,建立了基于多目標(biāo)的基站評(píng)價(jià)模型,設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)的免疫優(yōu)化算法3G網(wǎng)絡(luò)基站選址優(yōu)化方案,并以模擬實(shí)驗(yàn)區(qū)域?yàn)閷?duì)象進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的選址優(yōu)化方案不僅能以較小的基站建設(shè)代價(jià)滿足信號(hào)覆蓋要求,同時(shí)也降低了基站電磁輻射的影響,獲得了更好的社會(huì)效益。

    關(guān)鍵詞:3G網(wǎng)絡(luò);通信基站;選址優(yōu)化;電磁輻射

    中圖分類(lèi)號(hào):TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    隨著3G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入大規(guī)模商用階段,為保證3G通信網(wǎng)絡(luò)的通信質(zhì)量,興建了大量基站,同時(shí)也增加了基站周?chē)h(huán)境的電磁輻射影響?;具x址的好壞直接決定了3G網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)質(zhì)量和覆蓋范圍,且不合理的基站選址會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的電磁輻射污染,同時(shí)基站的數(shù)量決定了基站的建站代價(jià)。因此面向低輻射的3G基站選址具有較強(qiáng)的理論意義并能應(yīng)用于實(shí)際工程\[1-4\]。

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)3G基站的選址優(yōu)化已做了大量研究:文獻(xiàn)\[1\]基于遺傳算法研究了WCDMA基站選址問(wèn)題;文獻(xiàn)\[2\]設(shè)計(jì)了一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)控制和成本效率的最大無(wú)線覆蓋網(wǎng);文獻(xiàn)\[3\]研究了多業(yè)務(wù)CDMA網(wǎng)絡(luò)基站規(guī)劃模型與算法;文獻(xiàn)\[4\]研究了移動(dòng)通信基站電磁輻射場(chǎng)強(qiáng)的建模與計(jì)算方法。這些優(yōu)化方案從不同角度為基站選址優(yōu)化工程提供了有益的思路,但3G網(wǎng)絡(luò)基站選址是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,還須綜合考慮覆蓋率、電磁輻射污染與建站成本等要求。

    13G網(wǎng)絡(luò)基站選址優(yōu)化模型

    3G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問(wèn)題可以概括為在一定區(qū)域內(nèi),根據(jù)業(yè)務(wù)需要設(shè)計(jì)一個(gè)最優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò),即確定小區(qū)的數(shù)量和半徑、每個(gè)基站的位置和參數(shù),達(dá)到給定的業(yè)務(wù)目標(biāo)和電磁輻射限值,并使建站成本最小化。3G基站選址問(wèn)題是多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,主要影響基站選址的因素包括傳播環(huán)境、覆蓋要求、建站代價(jià)和業(yè)務(wù)分布等\[5-8\]。本文在考慮最大化網(wǎng)絡(luò)覆蓋率的同時(shí)考慮了基站電磁輻射污染代價(jià)。即在達(dá)到要求覆蓋率的同時(shí)如何保證良好的基站電磁輻射環(huán)境。鑒于此,本文運(yùn)用免疫優(yōu)化知識(shí)和數(shù)學(xué)建模方法將其抽象為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,以解決3G網(wǎng)絡(luò)基站的選址優(yōu)化問(wèn)題。

    1。13G網(wǎng)絡(luò)基站選址優(yōu)化的原則

    基站站址選取合適與否對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能和成本有很大影響,不合適的站址選擇不僅會(huì)導(dǎo)致某些地方出現(xiàn)覆蓋盲區(qū),甚至?xí)斐呻姶泡椛湮廴?。因此?G網(wǎng)絡(luò)基站的選址,應(yīng)遵循以下原則[9]。

    1)基站規(guī)劃首先須考慮基站電磁輻射對(duì)公眾健康及周?chē)h(huán)境的影響。不同類(lèi)型的基站天線,電磁輻射情況也不相同。通過(guò)計(jì)算基站天線電磁場(chǎng)值的大小和分布情況,從而確定站址是否符合輻射標(biāo)準(zhǔn)。

    2)站址規(guī)劃應(yīng)盡量保證3G網(wǎng)絡(luò)的布點(diǎn)接近理想蜂窩網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。標(biāo)準(zhǔn)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)能保證信號(hào)均勻分布在覆蓋區(qū)內(nèi),減少電磁污染,并能避免頻繁的基帶切換和弱信號(hào)區(qū)。

    3)基站選址要盡可能考慮站址分布和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量的要求,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)與基站分布應(yīng)基本相同,并優(yōu)先考慮熱點(diǎn)地區(qū)業(yè)務(wù)量要求。

    1。2基站電磁輻射環(huán)境估算模式

    影響電磁輻射污染代價(jià)的主要因素有兩個(gè):一是信號(hào)接收點(diǎn)電磁輻射功率,二是基站的電磁輻射頻率。只有當(dāng)這兩個(gè)因素超過(guò)允許限值時(shí),才會(huì)對(duì)環(huán)境造成電磁污染的影響。根據(jù)電磁輻射標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)定,移動(dòng)通信基站頻率為30~3 000 MHz,該頻段對(duì)應(yīng)功率密度導(dǎo)出限值為0。4 W/m2(40 μW/cm2),即 公 眾 照 射導(dǎo)出限值為40 μW/cm2。以單個(gè)基站管理目標(biāo)值選取功率密度的1/5作為標(biāo)準(zhǔn),即以80 μW/cm2作為公眾照射導(dǎo)出限值\[4,10\]。

    根據(jù)電磁輻射環(huán)境影響評(píng)價(jià)方法與標(biāo)準(zhǔn)\[4\],可知遠(yuǎn)場(chǎng)軸向功率密度公式為:

    ρ=100PG4πr2。(1)

    式中:ρ為遠(yuǎn)場(chǎng)軸向功率密度(單位:μW/cm2);P為發(fā)射機(jī)凈功率(單位:W);G為天線增益(單位:倍數(shù)),G=10G/10;r為測(cè)試點(diǎn)與天線軸向的直線距離(單位:m)。

    發(fā)射天線的凈功率為:

    10lgP=10lgPr-Lr-Lc。(2)。

    式中:Pr為發(fā)射機(jī)的發(fā)射功率(單位:W);Lr為饋線損耗;Lc為系統(tǒng)組合損耗。

    為便于比較,選取一般情況下的3G網(wǎng)絡(luò)基站運(yùn)行參數(shù),發(fā)射功率為20 W,饋線損耗為3 dB,實(shí)際發(fā)射天線增益15 dB,系統(tǒng)組合器損耗4 dB,由遠(yuǎn)場(chǎng)軸向功率密度公式,可計(jì)算得到不同r值對(duì)應(yīng)的遠(yuǎn)場(chǎng)軸向功率密度如表1所示。

    由表1可知,當(dāng)遠(yuǎn)場(chǎng)軸向距離為28 m時(shí),功率已到0。08 W/m2,低于電磁輻射對(duì)人體影響的限值。

    表1不同r值對(duì)應(yīng)測(cè)試點(diǎn)功率密度

    Tab。1The different r values of power density

    測(cè)試點(diǎn)距離

    /m

    遠(yuǎn)場(chǎng)軸向功率密度

    /(μW·cm-2)

    10

    70。92

    20

    17。11

    30

    7。60

    40

    4。28

    50

    1。90

    1。3基站選址優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型

    3G基站的優(yōu)化選址是在滿足約束條件情況下選擇最優(yōu)化結(jié)果,是一個(gè)多目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題。在基站規(guī)劃階段,由于無(wú)法實(shí)際測(cè)量網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和電磁輻射率,可以通過(guò)計(jì)算測(cè)試點(diǎn)與基站之間的鏈路損耗來(lái)衡量覆蓋率,通過(guò)計(jì)算測(cè)試點(diǎn)軸向功率密度計(jì)算電磁輻射率的污染情況,并通過(guò)計(jì)算選用基站的個(gè)數(shù)來(lái)計(jì)算建站成本。

    在本文實(shí)驗(yàn)中,設(shè)定候選基站個(gè)數(shù)集為B={1,2,…,n},n表示候選站點(diǎn)個(gè)數(shù);模擬測(cè)試點(diǎn)集為T(mén)={1,2,…,m},m表示測(cè)試點(diǎn)個(gè)數(shù)。根據(jù)3G網(wǎng)絡(luò)選址的特點(diǎn),計(jì)算覆蓋率、電磁輻射污染率以及建站成本的函數(shù)如下。

    1)基站選址中覆蓋率的目標(biāo)函數(shù),即基站覆蓋測(cè)試點(diǎn)的個(gè)數(shù)/測(cè)試點(diǎn)總數(shù)目。假設(shè)測(cè)試點(diǎn)s(s∈T)從候選基站k(k∈B)接收的信號(hào)強(qiáng)度大于閾值Q,則可認(rèn)為測(cè)試點(diǎn)s被基站k覆蓋。測(cè)試點(diǎn)s被基站覆蓋的情況表示為:

    xs=1,P-εdsk≥Q;0,P-εdsk

    式中:P為基站的發(fā)射功率;ε為功率損耗系數(shù);dsk為測(cè)試點(diǎn)s與候選基站k之間的距離。則測(cè)試點(diǎn)覆蓋率函數(shù)為:

    f1=∑ms=1xsm。(4)

    2)為便于計(jì)算,把電磁輻射污染率轉(zhuǎn)化為求沒(méi)有受到電磁輻射污染的測(cè)試點(diǎn)比例。即沒(méi)有受電磁輻射污染的測(cè)試點(diǎn)個(gè)數(shù)/測(cè)試點(diǎn)總數(shù)目。若測(cè)試點(diǎn)接收到的軸向功率ρ<0。08 W/m2,即認(rèn)為該測(cè)試點(diǎn)沒(méi)有受電磁輻射污染。設(shè)測(cè)試點(diǎn)s的電磁輻射情況為:

    gs=1,ρ<0。08;0,ρ≥0。08。(5)

    式中:ρ為遠(yuǎn)場(chǎng)軸向功率密度。測(cè)試點(diǎn)沒(méi)有受電磁輻射污染的函數(shù)為:

    f2=∑ms=1gsm。(6)

    3)基站的建站成本用選用基站的數(shù)目表示,且設(shè)定單個(gè)基站的建站成本相同。為使建站成本函數(shù)與覆蓋率、電磁輻射率一致,將其轉(zhuǎn)為求最大值,因此建站成本函數(shù)可表示為:

    f3=n-n0n。(7)

    式中:n為總的基站個(gè)數(shù);n0為選用基站個(gè)數(shù)。

    2基于免疫計(jì)算的3G基站選址算法

    2。1抗體編碼及種群初始化

    在免疫優(yōu)化算法(IOA)中\[11\],將待解問(wèn)題作為抗原,問(wèn)題的解作為抗體。在基站選址規(guī)劃中,候選基站只有選中與沒(méi)被選中2種情況,因此本文采用二進(jìn)制的編碼方式,每個(gè)抗體對(duì)應(yīng)一種基站選址的解,基因座的值為對(duì)應(yīng)候選站址的選擇情況??贵w編碼記為A=(a1,a2,…,an),其中ak為對(duì)應(yīng)第k(k∈B)個(gè)站址被選擇的情況,B為候選站址數(shù)集,即

    ak=1,k被選中;0,k沒(méi)被選中。(8)

    免疫算法初次運(yùn)行須生成一個(gè)初始種群,一般用隨機(jī)方法生產(chǎn)初始種群。但這種方法生成的初始種群解不穩(wěn)定、隨機(jī)性大,不能保證種群的多樣性,也不能有效利用解空間信息,從而會(huì)限制算法的求解效率和尋優(yōu)空間。因此本文采用如下方式產(chǎn)生初始種群:第1次運(yùn)行算法時(shí),采用隨機(jī)的方法產(chǎn)生抗體種群;再次運(yùn)行算法時(shí),采用從上次產(chǎn)生的抗體中抽取已有的優(yōu)秀解作為潛在的較好解,補(bǔ)充30%到初始種群中,余下的70%用隨機(jī)方式產(chǎn)生。這樣,既保證種群多樣性,又能提高算法收斂速度。

    2。2抗體親和度評(píng)價(jià)函數(shù)

    為同時(shí)考慮電磁輻射污染代價(jià)、測(cè)試點(diǎn)覆蓋率和建站成本對(duì)基站選址的影響,本文采用權(quán)重法把3個(gè)目標(biāo)的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問(wèn)題,抗體親和度評(píng)價(jià)函數(shù)為:

    f(A)=αf1+βf2+γf3。(9)

    式中:α為測(cè)試點(diǎn)覆蓋率的權(quán)重系數(shù);β為基站電磁污染代價(jià)權(quán)重系數(shù);γ為基站建站成本的權(quán)重系數(shù);且α+β+γ=1。該評(píng)價(jià)函數(shù)的值f(A)∈[0,1],f(A)的值越大,表明該選址方案越好。

    2。3抗體濃度

    由于本文采用二進(jìn)制編碼方案,抗體編碼表示候選基站是否被選中,兩個(gè)抗體的差異性表示2種方案站址選擇情況的差異,因此本文把抗體編碼中解的差異值表示為抗體的距離,其計(jì)算公式為:

    D(A(x),A(y))=∑ns=1xs-ys。(10)

    當(dāng)抗體距離D(A(x),A(y))小于閾值θ時(shí),為相鄰抗體,如式(11)所示:

    L(A(x),A(y))=1,D(A(x),A(y))<θ;0,其他。(11)

    抗體A(x)的濃度指抗體種群中的相鄰數(shù)目與種群數(shù)量大小的比值,其計(jì)算公式為:

    Density(A(x))=∑ns=1(A(x),A(y))n。(12)

    其中n為抗體種群規(guī)模大小。

    2。4算子設(shè)計(jì)

    本文算法采用抗體濃度抑制、克隆變異和精英交叉3個(gè)算子:

    抗體濃度抑制:計(jì)算每代抗體及克隆副本的濃度。選取濃度較低的l個(gè)抗體和隨機(jī)產(chǎn)生的n-l個(gè)抗體共同組成下一代種群,抗體濃度抑制能較好地防止種群早熟收斂。

    克隆變異:克隆記憶庫(kù)種群中的抗體,其規(guī)模為E,并以概率pr變異每個(gè)克隆副本,規(guī)模E的計(jì)算公式為:

    E=round(λf(A)Density(A)∑CMk=1f(A))。(13)

    式中:λ為克隆系數(shù);抗體A的濃度為Density(A);抗體A的親和度函數(shù)值為f(A);∑CMk=1f(A)為克隆母體種群的抗體親和度值之和;CM為克隆母體的種群規(guī)模;round()表示取整函數(shù)。

    精英交叉:用種群中的每個(gè)抗體與精英個(gè)體以給定的概率pe進(jìn)行交叉,以提高收斂速度,并改善種群結(jié)構(gòu)\[12\]。

    2。5算法基本框架

    本文設(shè)計(jì)的算法基本框架如下。

    步驟1輸入抗體種群規(guī)模P,記憶庫(kù)種群規(guī)模S,克隆母體種群規(guī)模T;

    步驟2初始化抗體種群。若首次運(yùn)行本文算法,則隨機(jī)產(chǎn)生P個(gè)抗體組成抗體種群A(0);否則,若第t次運(yùn)行,則把上次記憶庫(kù)中的l個(gè)優(yōu)秀抗體和隨機(jī)產(chǎn)生的(P-l)個(gè)抗體組成新的抗體種群A(t);

    步驟3從初始化種群A(0)中選取親和度較優(yōu)的前T個(gè)抗體組成克隆母體種群A(T),并以概率pr對(duì)克隆母體種群按克隆變異進(jìn)行操作,得到克隆種群A(C);

    步驟4將精英個(gè)體E與種群A(T)∪A(C)按照概率pe進(jìn)行交叉操作,得到新的種群A(S);

    步驟5將種群A(S)中抗體的親和度值以降序排列,用親和度高的抗體替換記憶庫(kù)種群A(l)中的部分抗體;

    步驟6對(duì)種群A(T)∪A(C)實(shí)施抗體濃度抑制操作,生成下一代種群;

    步驟7若結(jié)果滿足終止條件,則輸出種群中親和度最優(yōu)的抗體,算法結(jié)束;否則轉(zhuǎn)到步驟3。

    3仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    3。1免疫優(yōu)化算法性能測(cè)試

    為驗(yàn)證本文改進(jìn)算法的穩(wěn)定性和有效性,本文選用文獻(xiàn)\[13\]中列出的16個(gè)典型函數(shù)對(duì)算法進(jìn)行檢驗(yàn)。并與文獻(xiàn)\[13\]中的云遺傳算法(CGA)和文獻(xiàn)\[14\]中的混沌云克隆算法(CCCSA)結(jié)果進(jìn)行比較。

    實(shí)驗(yàn)參數(shù)按文獻(xiàn)\[13\]和文獻(xiàn)\[14\]設(shè)置如下:種群大小均為100,最大迭代次數(shù)均為1 000次,測(cè)試函數(shù)均獨(dú)立運(yùn)行30次。其中,CGA數(shù)據(jù)來(lái)自文獻(xiàn)\[13\],CCCSA數(shù)據(jù)來(lái)自文獻(xiàn)\[14\]。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

    表2CGA,CCCSA&IOA優(yōu)化結(jié)果比較

    Tab。2The comparison of CGA,CCCSA&IOA on function test

    函數(shù)

    參考值

    最佳值

    平均值

    平均代數(shù)

    CGA

    CCCSA

    IOA

    CGA

    CCCSA

    IOA

    CGA

    CCCSA

    IOA

    F1

    0

    1。314 7e009

    0

    0

    1。494 9e007

    0

    0

    3。6

    2。43

    3。2

    F2

    0

    9。625 3e009

    0

    9。056 8e089

    2。574 9e008

    0

    3。026 3e062

    39。97

    8。3

    7。1

    F3

    3

    3。000 000

    3

    3

    3。000 000

    3

    3

    40。43

    4。57

    5。54

    F4

    0

    2。220 4e016

    0

    0

    0

    0

    0

    80。23

    71。47

    23。5

    F5

    -1。031 6

    -1。031 628

    -1。031 628

    -1。031 615

    -1。031 628

    -1。031 628

    -1。031 615

    57。43

    5。8

    4。9

    F6

    0。998

    0。998 004

    0。998 003 9

    0。998 002 7

    0。998 004

    0。998 003 9

    0。998 002 7

    109。83

    2。5

    5。1

    F7

    0

    8。939 4e006

    2。229 4e013

    1。490 9e005

    3。351 8e006

    37 249。8

    581。96

    F8

    7

    7。000 000

    7

    7

    7。000 0

    7

    7

    19。37

    3。3

    4。2

    F9

    -186。73

    -186。730 9

    -186。730 9

    -186。730 6

    -186。626 7

    -186。704 9

    -186。725 8

    8 906。53

    197。3

    24。4

    F10

    1

    1

    1

    1

    1。000 584

    1

    1

    2 482。37

    166

    164

    F11

    0

    1。489 1e010

    1。349 8e32

    5。879 8e009

    1。349 8e32

    526。1

    19

    F12

    0

    3。460 5e005

    0

    4。629 1e193

    0。000 14

    0

    4。629 1e193

    10 746。37

    1。73

    2。94

    F13

    0

    4。192 1e005

    1。265 5e96

    3。751 4e106

    0。000 13

    3。564 7e95

    3。751 4e103

    10 642。73

    41。83

    23。71

    F14

    0

    1。180 9e017

    0

    1。291 1e96

    2。582 5e017

    0

    1。489 1e94

    77。67

    10。2

    6。3

    F15

    0

    3。505 1e008

    0

    0。011 70

    0。020 81

    170 477。1

    89。57

    F16

    0

    5。199 4e007

    1。582 9e006

    200 000

    表2中,參考值為函數(shù)的理論最小值,平均代數(shù)為參考適應(yīng)度值與最佳適應(yīng)度值差的絕對(duì)值小于10-3時(shí),函數(shù)多次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)的平均值,‘—表示其在1 000次迭代后部分最優(yōu)值和參考值的絕對(duì)差值大于10-3,所以未把其平均代數(shù)進(jìn)行比較。

    IOA利用了基于克隆變異的種群進(jìn)化機(jī)制,能較好地繼承父代優(yōu)秀抗體??贵w濃度抑制防止了種群的早熟收斂,從而有效防止了算法陷入局部最優(yōu)值;精英交叉策略提高了算法的收斂速度,改善了群體結(jié)構(gòu)。由表2可知,除F11和F16這樣的高維、變量范圍比較大的函數(shù)外,IOA對(duì)其余函數(shù)的最優(yōu)值、平均值和平均代數(shù)均優(yōu)于CGA;綜合算法精度和收斂速度,IOA的整體性能優(yōu)于CCCSA。

    為進(jìn)一步驗(yàn)證算法的有效性,本文選取2個(gè)典型多峰值函數(shù)進(jìn)行測(cè)試,并給出了算法親和度變化圖。

    實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如下:初始種群規(guī)模N=100,有效判定閾值C=round(c/4),最大進(jìn)化代數(shù)G=100,誤差控制E=0。082。圖1為Multi函數(shù)進(jìn)化代數(shù)與算法親和度之間的變化曲線;圖2為Schaffer函數(shù)進(jìn)化代數(shù)與算法親和度之間的變化曲線。由圖1和圖2可知,兩個(gè)函數(shù)的最優(yōu)親和度值都等于或近于1,說(shuō)明本算法具有較強(qiáng)的全局搜素能力。

    Multi函數(shù)為:

    f1(x,y)=xsin(4πx)-ysin(4πy+π);

    x,y∈[-2,2]。(14)

    Schaffer函數(shù)為:

    f2(x,y)=0。5-sin2(x2+y2)-0。51+0。001(x2+y2);

    x,y∈[-10,10]。(15)

    3。2基站選址仿真實(shí)驗(yàn)與分析

    基站選址仿真實(shí)驗(yàn)在Windows7(32位)系統(tǒng),Pentium(R處理器),2。7 GHz主頻,2 GB存儲(chǔ)器,仿真軟件Matlab R2011a的機(jī)器上運(yùn)行20次。

    進(jìn)化代數(shù)

    實(shí)驗(yàn)選擇與文獻(xiàn)\[1\]相同的數(shù)據(jù)和環(huán)境:選取一個(gè)20 km×20 km平坦的實(shí)驗(yàn)區(qū)域,設(shè)該區(qū)域的基站候選站址集為B={1,2,…,60},信號(hào)測(cè)試點(diǎn)集為T(mén)={1,2,…,128},并假定每個(gè)基站的發(fā)射功率相同且為定值,每個(gè)測(cè)試點(diǎn)沒(méi)被基站覆蓋所產(chǎn)生的損失相同,每個(gè)候選站址的建站代價(jià)相同,建站目標(biāo)為:最小化的電磁污染率,最大化網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,最小建站成本;測(cè)試點(diǎn)分布及基站候選站址如圖3所示。

    兩種算法的種群規(guī)模P=100,抗體都采用二進(jìn)制編碼,最大進(jìn)化代數(shù)均為Gm=200,編碼長(zhǎng)度D=60,抗體初始化概率均為0。8,交叉概率均為0。6,變異概率pr=0。6,抗體間的距離閾值θ=30,記憶庫(kù)種群規(guī)模S=30,克隆母體種群規(guī)模T=60,克隆系數(shù)a=10?;趯?shí)際建站經(jīng)驗(yàn)值,目標(biāo)函數(shù)f1的權(quán)重系數(shù)α=0。4,目標(biāo)函數(shù)f2的權(quán)重系數(shù)β=0。4,目標(biāo)函數(shù)f3的權(quán)重系數(shù)γ=0。2。

    x/km

    圖3測(cè)試點(diǎn)即候選站址分布

    Fig。3Candidate sites and test points

    of distribution

    圖4為本文算法與文獻(xiàn)\[1\]算法親和度函數(shù)值的比較。從圖4可以看出,隨著進(jìn)化代數(shù)增加,算法的平均親和度值也逐漸增加,且本文算法平均親和度值優(yōu)于文獻(xiàn)\[1\]算法。

    進(jìn)化代數(shù)

    圖4 兩種算法親和度隨進(jìn)化代數(shù)的比較

    Fig。4Affinity compare the two algorithms

    反映選址優(yōu)化方案性價(jià)比的另一個(gè)指標(biāo)是測(cè)試點(diǎn)覆蓋率與基站數(shù)目的比,比值越大,說(shuō)明選址優(yōu)化方案的性價(jià)比越高。兩種算法的測(cè)試點(diǎn)覆蓋率和基站數(shù)目的比值如圖5所示。

    進(jìn)化代數(shù)

    圖5兩種算法測(cè)試點(diǎn)覆蓋率與基站數(shù)目比值

    Fig。5Test point coverage ratio and the

    number of base stations

    圖6表示基站個(gè)數(shù)隨進(jìn)化代數(shù)的變化,從圖6可以看出,本文選址方案的平均建站數(shù)目明顯少于文獻(xiàn)\[1\],表明本文算法的建站代價(jià)較小。這主要因?yàn)楸疚乃惴ú捎玫木⒔徊娌呗詳U(kuò)大了算法的尋優(yōu)空間以及種群的多樣性。

    從圖7可以看出,隨著進(jìn)化代數(shù)的增加,本文的測(cè)試點(diǎn)電磁輻射率小于極值的比例隨著進(jìn)化代數(shù)的增加而變大,說(shuō)明本文算法具有較強(qiáng)的尋優(yōu)能力,可以用較少的基站和較低的電磁污染率獲得較高的信號(hào)覆蓋率,減少基站電磁輻射污染。

    進(jìn)化代數(shù)

    圖6基站個(gè)數(shù)隨進(jìn)化代數(shù)的變化

    Fig。6 Number of base changes in Algebra

    進(jìn)化代數(shù)

    圖7本文算法電磁輻射率隨進(jìn)化代數(shù)的變化

    Fig。7Algorithm electromagnetic radiation increaseswith

    evolutionary changes Algebra

    4結(jié)束語(yǔ)

    3G網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的重點(diǎn)和難點(diǎn)是怎樣降低建站成本、電磁輻射率和保證覆蓋率。本文分析了3G網(wǎng)絡(luò)基站選址的主要目標(biāo)及基站選址優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型等問(wèn)題,為下一步低能耗、環(huán)保型基站的建設(shè)提供參考。在仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境下,與文獻(xiàn)\[1\]的算法進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果表明,本文算法優(yōu)于文獻(xiàn)\[1\]中算法,能夠提供科學(xué)合理的綠色網(wǎng)絡(luò)基站規(guī)劃方案,降低了3G網(wǎng)絡(luò)的建站成本和電磁輻射率。

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