基于微粒群优化算法的无线市话系统基站分布规划的研究

摘要

SCDMA（Synchronous Code Division Multiple Access——同步码分多址）接入技术采用了智能天线、软件无线电等先进技术，是一个全新的我国拥有完整自主知识产权的无线通信技术标准。SCDMA系统中基站分布规划的研究对于后期网络建设和系统优化有着重要的理论意义和实用价值。 SCDMA系统基站分布规划属于多目标组合优化问题，需要在满足目标区域的最小场强达到通信要求下，还必须满足业务质量要求，业务覆盖要求，以及降低经济成本。然而这些目标之间往往存在着一定的冲突矛盾。因此在求解过程中，要设法平衡各个目标或找到解决冲突的方法。本文采用了子微粒群的概念，加强了共享信息，降低了计算代价。实验证明该方法更加灵活有效的捕捉到了最优解。 微粒群优化算法的诸多优势适于解决多目标优化问题。但是种群的多样性随着时间的增加而下降过快，容易陷入局部最优解。为了降低在初期算法陷入局部最优解的可能性，本文融合了遗传算法中的轮盘赌选择算子。实验证明该方法能在早期抑制微粒的“早熟”，得到较快的收敛速度。 当算法即将收敛时，种群中的个体大部分都集中在局部最优解或全局最优解附近，即发生早熟现象。为了使个体跳出该局限区域，本文应用了爬坡算子，加强其爬坡能力，加快其跳出局部最优解的能力。实验证明爬坡算子的引入在后期最大程度上避免了“早熟”的发生。

目录

文摘

英文文摘

声明

致谢

1 引言

1.1 研究背景

1.2 研究基站分布规划的意义

1.3 SCDMA基站分布规划的研究现状

1.4 论文主要工作及结构

2 微粒群算法

2.1 微粒群算法概述

2.1.1 微粒群算法的起源

2.1.2 微粒群算法的发展

2.1.3 微粒群算法的应用

2.2 理论背景

2.2.1 群体智能的典型特征

2.2.2 智能群体的基本原则

2.2.3 群体智能算法模式

2.3 PSO算法模式

2.4 PSO算法原理

2.5 PSO算法流程

2.6 PSO参数分析

3 SCDMA系统概述

3.1 SCDMA系统简介

3.2 SCDMA系统关键技术

3.2.1 同步CDMA技术

3.2.2 智能天线技术

3.2.3 SWAP协议

3.2.4 软件无线电

3.2.5 多载波传输

3.2.6 自适应调制

3.3 SCDMA系统的主要技术指标

4 SCDMA系统基站分布规划的考虑要素

4.1 SCDMA系统的电波传播

4.1.1 无线信道传播特性

4.1.2 电波传播模型

4.2 SCDMA系统的链路预算

4.3 SCDMA系统的容量预算

4.3.1 天线阵选择

4.3.2 系统容量计算

5 基于SCDMA系统的算法改进

5.1 微粒群优化算法的改进

5.2 子种群的引入

5.2.1 引入子种群的目的

5.2.2 实现方法

5.3 轮盘赌算子的引入

5.3.1 轮盘赌算子

5.3.2 轮盘赌算子的改进

5.3.3 实验验证

5.4 爬坡算子的引入

5.4.1 爬坡算子

5.4.2 爬坡算子的改进

5.4.3 实现方法

6 微粒群优化算法应用于基站分布规划

6.1 基站分布规划的问题描述

6.1.1 基站分布规划的多目标性

6.1.2 微粒群优化算法解决多目标优化问题

6.2 编码方案

6.3 目标函数的定义

6.4 初始化种群

6.5 实验验证

6.5.1 实验条件

6.5.2 算法流程

6.5.3 实验结果

7 结论

参考文献

作者简历