CN103269490B - 一种无线混合蜂窝网络基站选址与规模测算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线混合蜂窝网络基站选址与规模测算方法，用于实现蜂窝网络构成的混合网络中基站的选址，首先在目标区域内设定多个基站候选点和覆盖测试点，并将上述基站候选点和测试点建立二维坐标图，根据建立的二维坐标图和宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝基站的覆盖范围来建立对应的三种二维数组，即宏蜂窝二维数组、微蜂窝二维数组和微微蜂窝二维数组，通过对这三种数组进行遍历来在目标区域内选取合适的宏蜂窝基站数目、微蜂窝基站数目和微微蜂窝基站的数目。本发明利用建立的三种二维数组来确定基站的选址布局以实现对目标区域的覆盖，方法简单、快速有效，而且能够在目标区域内进行无线蜂窝网络规模测算，即确定无线蜂窝网络部署所需的最少基站数目、各基站类别、以及最少网络总成本和基站总功耗。

Description

一种无线混合蜂窝网络基站选址与规模测算方法

技术领域

本发明属于无线网络规划优化领域，基于三种或多种类型蜂窝网络基站的选址问题，尤其涉及一种无线混合蜂窝网络基站选址与规模测算方法。

背景技术

随着移动通信网络的发展，网络规划变得越来越重要，而且设计难度也越来越大。绿色通信是节能减排、减少环境污染、资源浪费以及对人体和环境危害的新一代通信理念，主要采用创新的高效功放、多载波、分布式、智能温控等技术，配合灵活的站点场景模型，对基站进行积极改造，以达到降低能耗的目的，最终实现人与自然和谐相处，实现可持续发展。绿色通信网络，是未来无线通信的一种发展趋势。如何在网络部署建设的源头阶段，将绿色通信的概念融入网络的规划设计中，是未来构建高效可持续发展无线网络的关键。

现有技术中无线混合蜂窝网络基站的选址方法，主要采用如遗传算法、粒子群算法或者根据上述算法的改进对基站进行选址，但是该类方法在应用时实现复杂、耗时过长，而且选址方案不够优化，其对应选址方案规模测算的结果，如总成本、网络总功率消耗等也不够理想。

发明内容

根据现有技术存在的问题，本发明公开了：一种无线混合蜂窝网络基站选址与规模测算方法，用于实现蜂窝网络构成的混合网路中基站的选址：包括以下步骤：

步骤1：在目标区域内设置多个基站候选点和覆盖测试点，将多个基站候选点和测试点在二维坐标图内进行顺序编号得到二维坐标图；

步骤2：根据二维坐标图以及宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝三种基站覆盖范围来建立能够表示基站覆盖范围的宏蜂窝二维数组、微蜂窝二维数组和微微蜂窝二维数组；

步骤3：对微蜂窝二维数组进行一次遍历，在目标区域内确定微蜂窝基站地址，如果微蜂窝基站对测试点的覆盖率达到要求，则对微微蜂窝二维数组进行一次遍历，确定微微蜂窝基站的站址，以实现利用微微蜂窝基站来优化微蜂窝基站数目；上述在对微蜂窝二维数组进行一次遍历后，如果在目标区域内选取的微蜂窝基站对测试点的覆盖率没有达到要求，则对宏蜂窝二维数组进行一次遍历，确定宏蜂窝基站的站址，从而利用宏蜂窝基站覆盖上述没有被覆盖的测试点，并优化微蜂窝基站的数目；再对微微蜂窝二维数组进行一次遍历，确定微微蜂窝基站地址，利用微微蜂窝基站优化微蜂窝基站数目；经过对上述三种数组进行遍历，在目标区域内选定微蜂窝基站、宏蜂窝基站和微微蜂窝基站的相应位置。

步骤1中：对基站候选点和基站测试点编号方法如下：在二维坐标图中，基站候选点和测试点分别从二维坐标图中的左下角到右上角按照从左到右，依次从下到上的顺序进行标号，基站候选点和测试点的位置均应是在网络预规划阶段中已经根据实际目标区域部署目标及地理环境等因素完成的设定。

步骤2中：在宏蜂窝二维数组、微蜂窝二维数组和微微蜂窝二维数组中：数组规模为M×N，M为基站候选点总数，N为测试点总数，数组元素定义为：在二维坐标图中，如果编号为i的基站能覆盖编号为j的测试点则对应二维数组元素值为1，如果不能覆盖则对应二维数组元素值为0。

对三种数组遍历方法如下：

沿数组的最后一行最后一列的元素开始，沿最后一列向上查找元素，直到元素值为1时，标记此元素所在的行，以及该行内所有为1的元素所在的列，表明当前行对应的候选基站覆盖该行内为1的元素所对应的测试点；沿所述的行移到数组的倒数第二列，查看元素值并判断此元素对应的测试点是否被上述候选基站覆盖，如果否：则沿倒数第二列向上查找，直到元素值为1时，标记此元素所在行以及此行中所有值为1的元素所在的列；如果是：则沿此行移到数组的倒数第三列，查看此元素是否为1，即判断对应的测试点是否被上述选择的基站候选点所覆盖，利用上述方法对数组进行遍历，直到遍历到数组的第一行第一个元素为止；

由二维坐标图和数组定义可知，在对数组进行遍历时，查找到元素1时，该元素所在的行即是对应二维坐标图中基站候选点的位置，该行所有为1的元素所在的列为对应上述基站候选点所覆盖的所有测试点的位置。

在对二维数组进行遍历过程中标记元素的方法如下：建立两个一维数组：基站候选点数组和测试点数组，数组长度分别为M和N，即M为基站候选点数量，N为测试点数量，数组元素初始都为0，在对测试点数组进行标记就是将其中对应的元素由初始值0重新赋值为1的过程；在对基站候选点数组进行标记就是将其中对应的元素由初始值0重新赋值为i的过程，这里i的取值可以是1、2或3，即微微蜂窝基站i=1、微蜂窝基站i=2、宏蜂窝基站i=3。

步骤3中优化基站的方法如下：当在目标区域内确定宏蜂窝基站后，如果去掉某个已被选择的微蜂窝基站而目标区域的覆盖率不受影响，则取消上述微蜂窝基站，即优化微蜂窝基站的数目；当在目标区域内选取多个微微蜂窝基站后，如果基站候选点由微蜂窝基站替换成微微蜂窝基站后目标区域的覆盖率不受影响，则将微蜂窝基站替换成微微蜂窝基站，即优化微蜂窝基站的数目。

本发明基于目标区域内的多个基站候选点和测试点建立二维坐标图，根据建立的二维坐标图和宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝基站的覆盖范围来分别建立二维数组，即宏蜂窝二维数组、微蜂窝二维数组和微微蜂窝二维数组，对这些数组进行遍历，以实现在目标区域内选取合适的宏蜂窝基站数目、微蜂窝基站数目和微微蜂窝基站的数目。

本发明的有益效果如下：

1.本发明利用基于基站候选点和测试点覆盖范围的二元二维数组来解决无线混合蜂窝网络基站布局的规划问题，利用建立的三种二维数组来确定基站的选址布局，方法简单、快速有效，而且能够在目标区域内进行无线蜂窝网络规模测算，即确定无线蜂窝网络部署所需的最少基站数目、各基站类别、以及最少网络总成本和基站总功耗

2.本发明可以应用到基站类型多于三种的情况，从而实现目标区域中各类型基站的最终布局。本发明是从减少无线蜂窝网络基站总耗能和总成本为出发点，来满足网络覆盖和电磁辐射限制要求，进而实现绿色无线通信网络的规划与优化。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明在目标区域中建立基站候选点和测试点的模型图。

图2为本发明实施例中目标区域内基站候选点和测试点的二维坐标图。

图3为本发明中混合蜂窝网络基站选址与规模测算方法的流程图。

图4为本发明实施例中二维数组的示意图。

具体实施方式

为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：

如图1所示：在目标区域内已设定了多个基站候选点和测试点，在图中：CP:CandidatePoint即基站候选点，TP:TestPoint即测试点。现在要对该目标区域进行网络覆盖规划，即选取基站的最终位置。根据区域内覆盖率要求和测试点用户的服务质量要求，如信息速率等，基站的候选站点CP的选取要综合考虑目标区域的环境因素和实际情况，比如基站的供电要求、相关法律规定等，因此在给定目标区域内不是任何地点都可以放置基站，只有某些地点可以作为基站的候选站点。同时，我们所使用的基站类型不限定是单一类型，而是允许多类型，如宏蜂窝基站、微蜂窝基站、微微蜂窝基站，由于三种基站的发射功率不同，对应的覆盖范围、功耗和成本也不同。因此我们的目标是为使用最小的网络基站总功耗即最少的总成本来满足目标区域内的网络覆盖要求。

如图2所示，对基站候选点和测试点进行重新顺序编号，建立二维坐标图。本发明实施例中基站候选点和测试点的位置在二维坐标图内采用随机方式选定，即在二维坐标图中进行随机选取基站候选点和测试点的位置。基站候选点和测试点分别从二维坐标图区域的左下角从1开始标号，依次到右上角，在图中，被方格包围的标号为基站候选点，其他的为测试点。因此建立出目标区域内基站候选点和测试点的二维坐标图。

三种类型蜂窝基站覆盖情况的二维数组的建立方法如下，依据上面建立的二维坐标图，根据宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝三种基站覆盖范围的大小建立三种二维数组，即宏蜂窝二维数组、微蜂窝二维数组和微微蜂窝二维数组，该三种数组的规模为M×N，即M行N列，M为基站候选点总数，N为测试点总数，即：行代表按号排列的基站候选点，列代表按号排列的测试点，在二维数组中，数组元素定义为：如果在二维坐标图中:编号为i的基站能覆盖编号为j的测试点，则相应的二维数组元素值为1，如果不能覆盖，则对应的二维数组元素值为0。

如图3所示，混合蜂窝网基站选址与规模测算方法的整体步骤如下：首先在目标区域内选取多个基站候选点和测试点，对基站候选点和测试点进行重新编号，进行顺序标号，建立二维坐标图。如图2所示的二维坐标图。根据二维坐标图和三种类型基站覆盖范围的大小得到三种不同的二维数组，即宏蜂窝二维数组、微蜂窝二维数组和微微蜂窝二维数组。

然后，对微蜂窝二维数组进行一次遍历，在目标区域确定微蜂窝基站的选定地址。如果在确定微蜂窝基站的地址后，在目标区域内的覆盖率满足覆盖要求，则对微微蜂窝二维数组进行一次遍历，确定微微蜂窝基站地址，并利用微微蜂窝基站来优化微蜂窝基站数目。由于微微蜂窝基站相对于微蜂窝基站更加节能、成本也更低，因此在目标区域内，可以利用两个或者两个以上的微蜂窝基站来代替微蜂窝基站，从而可以减少微蜂窝基站的数目，达到节省资源的目的。

但是在对微蜂窝二维数组进行一次遍历，并完成在目标区域内确定微蜂窝基站数目和站址后，如果在目标区域内的覆盖率没有满足覆盖要求，则对宏蜂窝二维数组进行一次遍历，选取宏蜂窝基站地址，利用宏蜂窝基站来对没有覆盖的测试点进行覆盖。并且优化微蜂窝基站的数目。然后再对微微蜂窝二维数组进行一次遍历，选取微微蜂窝基站地址，并优化微蜂窝基站数目。这样可以避免覆盖率要求未满足的现象，而且达到节省资源的效果。

以下进一步对三种二维数组的遍历方法举例说明。在如图4所示的二维数组中，对数组的遍历方法如下：沿数组的最后一行最后一列向上查找元素，直到元素值为1时，标记此元素所在的行，以及该行内所有为1的元素所在的列即：即在对应的二维坐标图中，基站候选点覆盖此测试点以及其他测试点，则标记为1的元素所在的行及该行内所有为1的元素所在的列。根据二维数组定义和规模及相应的二维坐标图可知：如果该数组的最后一个元素为1，则该行为倒数第一行，那么在二维坐标图中的最后一个基站候选点即为选定的基站，而该行内所有为1的元素所在的列对应在二维坐标图的位置即为测试点的位置，即被上述基站候选点覆盖的多个测试点。下一步，沿如上所述的行移到数组的倒数第二列，查看元素值并判断此测试点是否被上述选择的基站候选点所覆盖，如果否：则沿倒数第二列向上查找，直到元素值为1时，标记此元素所在行以及在此行中所有值为1的元素所在的列；如果是：则沿此行移到数组的倒数第三列，查看此测试点是否被上述选择的基站候选点所覆盖，利用上述方法对数组进行遍历，直到遍历到数组的第一行第一个元素为止。根据二维数组的定义及相对应的基站候选点和测试点形成的二维坐标图可知，在对二维数组进行遍历时，查到元素值为1时，该元素所在的行为对应在二维坐标图中基站候选点的位置即为基站的选定位置，该行内所有为1的元素所在的列对应在二维坐标图中的测试点即为被上述选定基站覆盖的所有测试点，在二维坐标图中标记该基站候选点及被该基站候选点覆盖的所有测试点。

这里需要说明一下上述对二维数组遍历过程中标记元素的具体方法：即建立两个一维数组：基站候选点数组和测试点数组，数组长度分别为M和N，M为基站候选点数量，N为测试点数量，这两个数组元素的初始值都为0。在对两个一维数组分别进行标记，也就是将测试点数组相应的元素赋值为1，或将基站候选点数组相应元素赋值为i的过程，其中i的取值可以是1、2或3，即微微蜂窝基站i=1、微蜂窝基站i=2、宏蜂窝基站i=3。这样经过一次遍历后，在一维基站候选点数组所有非0元素对应的基站候选点就是被选中的候选基站，在一维测试点数组中所有值为1的元素对应的测试点就是上述被选中候选基站所覆盖的测试点。

如上所述二维数组遍历的方法，首选选择微蜂窝二维数组进行一次遍历，在目标区域内确定选取的微蜂窝基站的位置，即在目标区域内确定多个微蜂窝基站，如果经过此次遍历后，目标区域内所有的测试点都被微蜂窝基站所覆盖，则对微微蜂窝二维数组进行一次遍历，利用微微蜂窝基站来优化微蜂窝基站的数目，由于微微蜂窝基站相比微蜂窝发射功率小，节省资源。因此我们需要利用两个或两个以上的微微蜂窝基站来代替一个微蜂窝基站，即优化微蜂窝基站的数目，达到节省资源的效果。

如果对微蜂窝二维数组进行一次遍历后，在目标区域内，存在测试点覆盖率没有满足覆盖要求的现象，则对宏蜂窝二维数组进行一次遍历，在目标区域内确定宏蜂窝基站的位置，利用宏蜂窝基站来对目标区域内没有覆盖的测试点进行覆盖。再对微微蜂窝二维数组进行一次遍历，确定微微蜂窝基站的站址，并优化微蜂窝基站的数目。

以下对优化微蜂窝基站的实施做进一步说明，当在目标区域内确定多个宏蜂窝基站后，使目标区域达到覆盖率要求后，我们对目标区域的微蜂窝基站做进一步优化，查看是否存在至少一个以上的测试点既被微蜂窝基站覆盖又被宏蜂窝基站覆盖，如果是则判断在去掉该微蜂窝基站后又不影响目标区域覆盖率的情况下，则去掉该微蜂窝基站。当在目标区域内选取多个微微蜂窝基站后，那么我们对微蜂窝基站做进一步的优化，查看是否可以利用两个或者两个以上的微微蜂窝基站去替换一个微蜂窝基站，而且不影响目标区域的覆盖率，那么就选择利用两个或者两个以上的微微蜂窝去替换微蜂窝达到节省资源的目的。

本发明的有益效果在于，利用本发明提供的基站的选址与规模测算方法与现有技术中采用遗传算法（GA）解决基站选址问题的对比结果如下表：

如表中的信息可知，本发明公开的基站选址方法与基于遗传算法的基站选址方法相比，计算运行效率更高，而且得到选址方案所对应的网络基站总能耗更低，具体对比结果参照表格中的实验对比数据。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种无线混合蜂窝网络基站选址与规模测算方法，用于实现蜂窝网构成的混合网路中基站的选址，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：在目标区域内设置多个基站候选点和覆盖测试点，将多个基站候选点和测试点在二维坐标图内进行顺序编号得到二维坐标图；

步骤2：根据二维坐标图以及宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝三种基站覆盖范围来建立能够表示基站覆盖范围的宏蜂窝二维数组、微蜂窝二维数组和微微蜂窝二维数组；

步骤3：对微蜂窝二维数组进行一次遍历，在目标区域内确定微蜂窝基站地址，如果微蜂窝基站对测试点的覆盖率达到要求，则对微微蜂窝二维数组进行一次遍历，确定微微蜂窝基站的站址，以实现利用微微蜂窝基站来优化微蜂窝基站数目；上述在对微蜂窝二维数组进行一次遍历后，如果在目标区域内选取的微蜂窝基站对测试点的覆盖率没有达到要求，则对宏蜂窝二维数组进行一次遍历，确定宏蜂窝基站的站址，从而利用宏蜂窝基站覆盖上述没有被覆盖的测试点，并优化微蜂窝基站的数目；再对微微蜂窝二维数组进行一次遍历，确定微微蜂窝基站地址，利用微微蜂窝基站优化微蜂窝基站数目；经过对上述三种数组进行遍历，在目标区域内选定微蜂窝基站、宏蜂窝基站和微微蜂窝基站的相应位置；

步骤2中：在宏蜂窝二维数组、微蜂窝二维数组和微微蜂窝二维数组中：数组规模为M×N，M为基站候选点总数，N为测试点总数，数组元素定义为：在二维坐标图中，如果编号为i的基站能覆盖编号为j的测试点则对应二维数组元素值为1，如果不能覆盖则对应二维数组元素值为0；

对三种数组遍历方法如下：

沿数组的最后一行最后一列的元素开始，沿最后一列向上查找元素，直到元素值为1时，标记此元素所在的行，以及该行内所有为1的元素所在的列，表明当前行对应的候选基站覆盖该行内为1的元素所对应的测试点；沿所述的行移到数组的倒数第二列，查看元素值并判断此元素对应的测试点是否被上述候选基站覆盖，如果否：则沿倒数第二列向上查找，直到元素值为1时，标记此元素所在行以及此行中所有值为1的元素所在的列；如果是：则沿此行移到数组的倒数第三列，查看此元素是否为1，即判断对应的测试点是否被上述选择的基站候选点所覆盖，利用上述方法对数组进行遍历，直到遍历到数组的第一行第一个元素为止；

由二维坐标图和数组定义可知，在对数组进行遍历时，查找到元素1时，该元素所在的行即是对应二维坐标图中基站候选点的位置，该行所有为1的元素所在的列为对应上述基站候选点所覆盖的所有测试点的位置；

步骤3中优化基站的方法如下：当在目标区域内确定宏蜂窝基站后，如果去掉某个已被选择的微蜂窝基站而目标区域的覆盖率不受影响，则取消上述微蜂窝基站，即优化微蜂窝基站的数目；当在目标区域内选取多个微微蜂窝基站后，如果基站候选点由微蜂窝基站替换成微微蜂窝基站后目标区域的覆盖率不受影响，则将微蜂窝基站替换成微微蜂窝基站，即优化微蜂窝基站的数目。

2.根据权利要求1所述的一种无线混合蜂窝网络基站选址与规模测算方法，其特征还在于：步骤1中：对基站候选点和基站测试点编号方法如下：在二维坐标图中，基站候选点和测试点分别从二维坐标图中的左下角到右上角按照从左到右，依次从下到上的顺序进行标号，基站候选点和测试点的位置均应是在网络预规划阶段中已经根据实际目标区域部署环境及地理环境完成的设定。

3.根据权利要求1所述的一种无线混合蜂窝网络基站选址与规模测算方法，其特征还在于：在对二维数组进行遍历过程中标记元素的方法如下：建立两个一维数组：基站候选点数组和测试点数组，数组长度分别为M和N，即M为基站候选点数量，N为测试点数量，数组元素初始都为0，在对两个一维数组进行标记就是对相应元素进行重新赋值的过程。