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绿色无线蜂窝网络布局规划研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 选题背景及意义

1.2 蜂窝无线网络规划技术综述及发展趋势

1.3 本文组织结构

第2章 问题描述及数学建模

2.1 问题描述

2.2 布局规划模型框架

2.2.1 传播子模型

2.2.2 移动子模型

2.2.3 业务子模型

2.3 数学建模

第3章 绿色无线网络布局规划(GLP)问题求解

3.1 基于线性求解器Gurobi的问题求解

3.1.1 Gurobi简介

3.1.2 Gurobi的GLP模型构建

3.1.3 运行结果

3.2 基于GA的GLP问题求解

3.2.1 GA(Genetic Algorithm)简介

3.2.2 算法设计与求解

3.3 新型启发式搜索算法求解

3.3.1 算法设计

3.3.2 运行结果

3.4 数值实验与结果分析

3.4.1 实验设计思路

3.4.2 辐射限制对求解结果的影响

3.4.3 GLP问题求解结果对比分析

第4章 基于AIMMS的布局规划决策支持系统(LPDSS)的设计与实现

4.1 LPDSS系统设计

4.2 LPDSS系统实现

4.2.1 AIMMS简介

4.2.2 LPDSS系统模型树建立与保存

4.2.3 构建LPDSS系统界面

4.3 LPDSS系统运行求解

总结与展望

参考文献

攻读学位期间公开发表论文

致谢

研究生履历

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摘要

伴随着无线网络的迅猛发展,无线网络规划及优化将是各个电信运营商面临的一个长期而艰巨的巨大挑战,而基站选址又是无线网络规划及优化的关键环节。随着移动用户数量的不断增加、业务类型的不断增加、服务质量要求的不断提高,对网络布局规划的要求也不断增加,其中,站址的选择问题、规划、优化质量的高低直接决定着无线网络的质量和性能。因此,要充分重视无线网络布局中基站选址的规划和优化问题的重要性。
   本文在深入学习无线网络规划、优化知识基础上对无线网络的覆盖问题进行解决。首先构建仿真模型,并利用线性求解器Gurobi对模型进行求解,在使用Gurobi进行求解时,需要使用到一种文件格式:LP文件格式。同时,我们设计了一种新型的求解算法对基于多种基站类型的选址问题进行求解,为了验证此算法的性能,我们使用启发式算法GA(遗传算法)对这一问题进行求解。在对以上三种求解方式进行对比之后,可以看出,相比较于遗传算法,新提出的算法在性能上有一定的提升,相比求解器Gurobi,虽然在求解结果上有一些不足,但在运行时间上有很大的优势。由于以上三种求解方式在结果的可视化上有明显的不足,我们又使用AIMMS对模型进行求解,由于AIMMS是一种新型的优化软件,因此在对这一部分进行介绍的时候,我们按照操作步骤顺序进行介绍,首先,我们将构建一个用于表示模型的模型树,模型树主要包括S(Set)、P(Parameter)、V(Variable)、C(Constraint)这四个部分,在完成模型树的构建之后就可以对模型进行求解,之后通过添加求解结果我们可以得到一个用于展示模型求解结果的界面,这使我们能清晰的查看结果。
   最后,对全文内容做了总结,并对本文存在的不足和有待深入研究的地方进行了展望,本文的研究结果对实际情形中的基站选址有一定的指导意义。

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