移动通信网络基站优化探讨

移动通信网络基站优化探讨
摘要：在当今飞速发展的中国社会，随着国家现代化水平逐年提高、城镇化建
设道路不断扩大，人民的物质生活需要也在逐年的增加。

移动通讯网络越来越变
成人们生活中赖以依存的一部分，要想获得优良的通讯网络体验，基站的优化问
题将是运营商必须要重点关注的问题，其中基站的优化选址，可以极大的降低建
设成本，提高通讯网络的覆盖率，以使得通讯网络变得更为高效、稳定，进而创
造出高品质的通讯生活。

本文将重点阐述移动通讯网络基站的优化问题，并借此
希望给相关工作人员一些指导意见及经验。

关键词：移动通讯；网络；基站；优化
前言
移动通信网络基站作为移动通信企业最为重要的建设项目，在建设中必须要
综合考虑各种问题，例如：居民住宅的实际分布、交通道路情况以及真实地质地
形等。

并根据所能获得的所有相关信息来选择一个最为适合的建设地点。

此外还
要考虑到投资回报、建设难度、通讯质量、覆盖范围以及维护等相关方面的因素，由此可以从中看出基站选址的重要性，移动通讯运营商对此的重视程度，并因此
为之努力优化。

本文采用的是免疫克隆算法来进行对通讯网络基站的选址优化，
以达到降低基站建设代价及获得我们所希望的高覆盖率网络环境的目的，进而使
得通讯网络环境变得更为稳定高效，为居民提供优良的通讯网络生活。

一.基站选址基本原则
为了保证网络的拓扑结构尽量靠近理想的蜂窝式网络结构，基站在地理位置
的选择上应该尽可能的建设在一个居民单元的中心位置。

因为规则的蜂窝式网络
结构可以将建设区的网络覆盖均匀，进而减少导频污染，防止出现弱信号区及接
力切换。

最为重要的是，若是以后想要切割网络，也会十分方便。

但是在实际的
建设当中，一般都会考虑到次级的优选基站位置——1/4半径区域（蜂窝中心），这么做主要是因为在实际建设时，建筑物及地形的客观存在都会限制到基站的选址。

从运营商开展业务的角度考虑，基站的密度应该与通讯密度相吻合，通讯密
集区域应该是作为最优先考虑的基站建设区域，以此到达人们的物质生活需要，
使人们的通讯生活变得舒适美好。

此外在建设中为了减少成本，最好充分利用以
往过时的项目资源及设备。

二.移动通讯网络基站的优化算法
1.基本概述
为了达到上文所叙述的尽可能减小建设代价及尽可能扩大网络覆盖面积的目的，本文采用免疫克隆算法来进行优化。

最早于1958年，澳大利亚的免疫学家Burnet提出了克隆选择学说。

这一思想的基本内容是：在生物学的基础上建立机
体的免疫现象，认为抗体不是后天创造的，而是一种天然产物，并存在于细胞的
表面。

抗原选择性的与抗体发生反应并使得细胞克隆繁殖，其中一部分由于抗体
的基因导致不断地变异。

这种克隆选择方式是一个机体自动发生的动态过程。

免疫克隆算法在此理论上被提出，抗原就是问题，而问题的解是与之相对应
的抗体，抗原抗体之间的亲和度用来表示解的好坏。

最终为了获得最好的解，人
们需要反复的克隆变异抗体。

2.算法初始化
首先需要确定基站的参数，一般情况下有天线的方位角，天线的型号，天线
的下倾角，主导频率，载波数目，基站发射的功率，基站的海拔，基站的位置情
况等。

由于实数编码已经十分成熟并且容易操作、理解，因此本文采用这种方式
来进行二维编译。

矩阵中每一个元素都是一个参数（相对于基站），除上述以外
的参数外还需要参考通信热点的重叠情况。

在具体的计算中需要先确定一个初始
的种群，这个初始种群的获得方式有很多，本文不一一介绍，本文采用的是最为
常用的随机生成法。

在随机生成的种群中，通过先验知识及历史数据生成百分之
三十的相对优化解。

这种方式可以充分利用我们已有的经验与资料，提高计算效率，也可以对种群起到引导效果，这种思想十分值得人们来借鉴。

3.算法中需要构建的函数及算子
为了尽可能的降低基站建设代价，需要构建一个函数来评价。

此外还需要尽
可能的扩大网络覆盖率，因此需要将两个目标结合在一起处理，通常采用的是加
权方式，因而降低优化难度。

为了表示抗体之间的距离，引入抗体浓度的概念，
具体表示方式是用抗体相邻的抗体数目与抗体总体种群的比值来表示。

此外还需
要设计三个算子，其一是克隆选择算子，为了保证我所得到的种群是一个多样性
种群，采用正比于亲和度反比于浓度的方式来进行选择。

其二是克隆增值算子，
采用对母体种群等比例克隆的方式。

其三是克隆变异算子，采用随机选取的机制。

4.算法步骤
第一步给定初始抗体种群数量，母体种群数量，记忆种群数量以及最大的迭
代次数。

第二步对抗体种群进行初始化赋值，随机生成初始群体，并通过先验知
识及历史数据加入相对优质解。

第三步计算群体中的抗体亲和度，按照一定的顺
序进行排列。

第四步对母体进行克隆增值，产生新的群体。

第五步对新的群体进
行克隆变异，产生新的变异群体。

第六步对抗体种群和新变异群体计算，得到相
对应的亲和度和浓度。

第七步对上一步计算得到的高亲和度的抗体进行标记，记
为新的记忆群体。

第八步对第六步的整个群体进行克隆选择迭代新的群体，若达
到迭代次数则输出，否则跳到第三步循环执行。

三.仿真实验与结果分析
首先确定仿真的实验具体环境：以某市的移动通信网络基站为例，基站高度
在四十米到五十米范围上，基站功率范围在四十瓦到四十五瓦，载波的数目在一
到三个，规划的总体覆盖范围为二十公里乘二十公里，即四百平方公里的范围。

实验所选用天线有两种，一种是定向天线，另一种是八阵元的全向天线，天线的
下倾角设置为三十度到三十五度。

此次实验的最终规划目的是尽可能的利用现有
的所涉及规划范围内的基站位置的数据信息来进行基站共站，进而起到降低新建
基站数目的目的，最后极大地降低网络运营商在建设基站网络的代价。

此次仿真
操作中，本文采用的母体种群大小为二十，记忆种群大小为三十，整体种群为一百，最大迭代次数为一千五百次。

具体操作中，首先应用的抗体种群是随机生成的，作为初始群体，此后每一次的运行操作都利用了上一次的数据来获得我们所
需要的新的较有优势的群体。

经过10次运行后，本文算法实现了非常好的效果，一共获得八个共站基站，这将会极大地降低移动通信网络基站的建设成本，并且在此次的仿真实验中，通
过免疫克隆算法对基站选址的优化后，基站体系得到了很高的改善，干扰所涉及
的范围被明显降低，每一个基站都很好的覆盖了通讯热点区域，几乎没有盲区出现，提高了基站通讯效率，增进了网络规划准确度，为广大市民提供了极为便利
的通讯环境与极为优良的通讯质量。

结论
对于移动通讯运营商，其前期投入的重要组分就是移动通讯网络基站优化，
它将决定了后期工程扩展性的大小以及通讯的稳定性与效率性。

因此运营商必须
通过基站选址的优化方式，来强化通讯质量，降低基站的建设代价，提高覆盖率。

本文采用基于克隆选择学说的免疫克隆算法优化基站选址过程，使得共站基站数
目得到明显提高，降低建设成本，使得通讯网络的覆盖率得到了大幅度的提高，
进而到达优化的目的。

在今后的移动通讯网络基站优化中，要时刻注意优化的高
效性与科学性，合理选择基站建设位置，尽量采用共站的方式降低新建基站的数量，进而降低成本，并且在此基础上优化通讯网络的覆盖率，尽量避免盲区的出现，优化整个移动通讯网络的环境，使人们在通讯领域生活舒适，享受高品质的
通讯生活。

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