论文部分内容阅读
无线网络中的基站不仅建设和维护成本极高，而且对移动网络的服务质量有决定性的影响。过去，基站的位置主要是由工程师依靠经验和实地测试来选择。显然，这种经验往往与实际的最优配置相差甚远。近年来，数字地图的出现为基站的布置提供了有利的辅助信息，但目前还主要是用来进行覆盖分析和干扰预测。本文将数字地图引入到移动网络规划中来，实现了更科学可靠的资源配置，并解决了规划中的自动基站布置问题。
在介绍了移动通信系统设计的基本概念和所涉及的理论之后，定义了自动基站布置问题的数学模型。研究了多目标优化问题的特点和解决优化问题的一些经典算法。本文介绍了一种现代优化算法—微粒群优化算法(PSO)。首先简述了微粒群优化算法的原理、流程及其参数，并在此基础上，针对其在通信中的应用，提出了一种基于分布式计算的多目标微粒群算法—分割域多目标PSO算法(简称DRMPSO)。并将其用于基站优化问题，仿真研究结果表明，它能很好的解决移动通信中的基站优化问题，并可被有效推广处理诸如信道分配、网络拓扑优化设计、IP组播、Adhoc簇结构及组播路由等通信服务。在处理多目标通信优化问题时，DRMPSO表现出了其卓越的性能。最后给出了微粒群算法在解决多目标优化问题中前景和发展。
论文最后，介绍了网络规划和优化软件的设计和实现细节。