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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本申请涉及一种基于多种模型优化的基站站址规划方法和系统，属于基站站址规划技术领域，包括根据基站覆盖范围类型及弱覆盖点分布特征，对规划区域进行划分，分别记为A、B、C，采用基于遗传算法的0‑1规划模型，基于克隆思想的K‑means决策模型和DBSCAN聚类模型，求解出A、B、C区最优基站站址规划方案，综合A、B、C三个区内基站选址规划，得到整个区域最优基站选址规划方案。本申请可以解决现有单一模型基站选址精度不高、无法实现多场景应用的技术问题。
主权项：1.一种基于多种模型优化的基站站址规划方法，其特征在于：包括：步骤S1：根据基站覆盖范围类型及弱覆盖点分布特征，对规划区域进行划分，分别记为A、B、C；步骤S2：若基站覆盖范围为圆形，则为A区，对A区内弱覆盖点和候选基站进行数据预处理，剔除业务量小于10的弱覆盖点，利用现有基站和门限条件对候选基站进行初步筛选，以新建基站的坐标为决策变量，以总成本最低为目标函数，以基站之间的距离大于门限、弱覆盖点与宏基站的距离小于30、弱覆盖点与微基站的距离小于10、以及弱覆盖点总业务量90%被覆盖为约束条件，建立0-1规划模型，使用遗传算法求解该0-1规划模型，最终分别得出宏基站与微基站的站址坐标；步骤S3：若基站覆盖范围为扇形，且弱覆盖点之间不具备传递性，则为B区，对规划基站范围内的弱覆盖点根据其业务量进行克隆以进行聚类，将克隆后的弱覆盖点用K-means算法进行聚类，设置聚类中心数k=3，将得到的聚类中心方向作为每个基站扇区的主方向，通过极坐标化对扇区主方向角度进行求解，并对相邻扇区主方向夹角小于45°的扇区进行细化聚类，从而得到每个基站的最优扇区角度，最后对覆盖点总业务量进行计算，当总业务量满足一定值时，输出最优站址坐标、扇区角度配置；步骤S4：若基站覆盖范围为扇形，且弱覆盖点具备传递性，则为C区，建立DBSCAN聚类模型，对弱覆盖点进行聚类，设置邻域半径为20,最小邻居数目为1，对所有弱覆盖点进行聚类，形成簇，输出各个簇中心点坐标，用于基站选址规划；步骤S5：综合A、B、C三个区内基站选址规划，得到整个区域最优基站选址规划方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于多种模型优化的基站站址规划方法和系统
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