WLAN热点AP准确部署方法的研究

摘要

当前移动通信网络的网络语音业务持续增长、数据业务爆发增长，急需对爆发增长的数据业务进行分担，促进网络间协同发展。在数据增长的前提下，WLAN成为宽带接入的重要载体，其业务量也得以充分扩张。为此，WLAN的覆盖面积迅速增加，也赢得了更多的用户群体，与之配套的网络建设变得十分紧俏。
　　本文阐述的重点是移动网络数据覆盖的业务范围和WLAN实施战略的结合。在对网络数据进行终端分析时，考虑到能否对WIFI提供技术支持，如何实施WIFI的空间布局，由此产生怎样的流量等问题，将粒子群优化算法引入WLAN网络AP布站规划领域，设计实现了一种更加合理的WLAN网络AP布站的优化模型。该模型兼顾了覆盖面积、吞吐量、信道配置和设备成本等项指标，能够更好的优化WLAN网络性能，实现更为精确的WLAN网络部署策略。论文的主要内容如下:
　　1、研究分析了WLAN网络规划基本理论和流程步骤，通过网络覆盖分析、业务类型及业务量分析、终端支持能力分析，WLAN热点区域分析等，指导网络优化AP布站的优化模型等设计与实现。
　　2、通过对几种常见的优化算法进行分析比较，选择利用粒子群算法来实现WLAN网络规划中AP优化。本文对基础的卡尔曼滤波算法和扩张的卡尔曼滤波算法及粒子滤波算法、粒子群滤波算法涉及的工作原理、流程和适用范畴做以比较，重点对优势、劣势进行论证。
　　3、基础的粒子群算法并对其改进，以基础粒子滤波的缺陷作为研究重点，结合EFK估算、粒子群优化算法和粒子滤波算法的优点，创造出新的优化的粒子滤波算法，并对这一算法的作用进行理论性预测等。
　　4、利用文本提出的改进粒子群算法，完成了WLAN网络规划中AP优化的仿真，并通过分析比较证明了本文的优化算法能够获得更好的网络性能，从而提高本文新算法的科学性和正确性。

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摘要

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表目录

第一章 绪论

1．1 课题的研究背景和意义

1．2 粒子滤波算法及发展状况

1．3 本文的研究成果

1．4 本文的结构安排

第二章 WLAN设计规划和粒子群优化的基础理论

2．1 WLAN网络规划流程

2．2 调研及勘查

2．3 覆盖设计

2．3．1 覆盖方式

2．3．2 链路预算

2．4 频率规划

2．5 容量规划

2．5．1 单AP接入能力

2．5．2 信道干扰

2．5．3 干扰规避及容量提升

2．6 网络优化

2．7 粒子群优化算法

2．8 动态系统模型

2．9 贝叶斯滤波

2．10 卡尔曼滤波

2．11 扩展卡尔曼滤波

2．12 无迹卡尔曼滤波

2．13 粒子滤波

2．13．1 蒙特卡罗采样(Monte Carlo Sampling)

2．13．2 重要性采样(Importance Sampling，IS)

2．13．3 序贯重要性采样(Sequential Importance Sampling，SIS)

2．13．4 退化(Degeneracy)和重采样(Resampling)

2．13．5 基本粒子滤波算法描述

2．13．6 粒子数目N的选取

2．14 本章小结

第三章 基于扩展卡尔曼滤波的改进的粒子滤波算法

3．1 引言

3．2 参考动态系统模型

3．3 扩展卡尔曼粒子滤波算法(EPF)

3．4 粒子群优化算法(PSO)

3．5 改进的粒子群优化算法(EPF-PSO)

3．5．1 粒子滤波粒子群优化算法(PF-PSO)

3．5．2 改进粒子群优化算法(EPF-PSO)

3．5 实验仿真与结果分析

3．6 本章小结

第四章 基于改进粒子群算法的AP优化研究

4．1 引言

4．2 WLAN规划流程

4．2．1 划分服务区域网格

4．2．2 设定AP备选位置

4．2．3 获取信号强度分布

4．2．4 AP优化和信道配置

4．3 AP优化的数学模型

4．3．1 目标函数

4．3．2 参数的处理

4．3．3 适应度函数和终止规则

4．4 本章小结

第五章 WLAN AP准确部署方法的应用实例

5．1 引言

5．2 某城市的WLAN的AP使用情网络况分析

5．2．1 某城市的WLAN网络AP的配置情况

5．2．2 某城市的WLAN网络业务忙时AP的占用情况

5．3 某城市的WLAN网络AP承载能力分析

5．3．1 802．11A／G 54M传输性能分析

5．3．2 某城市WLAN网络AP承载能力分析

5．4 某城市的WLAN网络AP优化设计尝试

5．5 总结

第六章 总结与展望

致谢

参考文献