遗传算法在CDMA网络基站分布规划中的应用

如何用最少的CDMA基站完成目标区域(业务区域)的场强覆盖是降低移动通信网络建设成本的关键所在。CDMA网络的基站分布规划属于多目标组合优化问题，为此在遗传算法(Genetic Algorithm)的基础上提出了一种基于成本控制的CDMA网络基站分布规划算法。该算法综合考虑了在CDAM网络规划实际工程中的多种规划目标和要求，能够找到符合CDMA网络建设需要的基站分布方案。分析结果表明，它进一步减小了陷入局部最优解的可能，同时也提高了收敛速度。     

CDMA网络中PN规划方法

在当前CDMA网络将大规模新增基站的背景下,文章介绍了CDMA网络中PN的含义和作用,给出了网络中PN规划原则,包括地市内规划、省内规划及省际规划;分析了PN规划方法,包括PN区和簇的划分,以及每个子簇内小区PN分布的规划。     

浅述IS-95CDMA网络的射频规划与设计(上)

介绍IS－95CDMA的特点和无线网络的设计目标；提出了在规划和设计IS－95CDMA网络时，进行射频设计（如链路设计、基站设置和计算机仿真）的基本理论和方案流程。     

CDMA网络规划的上行功率迭代算法

该文提出了一种用于CDMA网络规划的的上行功率迭代算法。在迭代的过程中,移动台根据各个基站的负载情况,动态地选择所连接的基站,使发射功率最小,最终使移动台的发射功率和基站处的干扰功率收敛。对算法的收敛性给出了理论分析,仿真结果验证了理论分析的正确性。该算法便于计算机实现,可用于实际的网络规划。     

浅述IS-95 CDMA网络的射频规划与设计(下)

介绍了IS－95CDMA的特点和无线网络的设计目标；提出了在规划和设计IS－95CDMA网络时，进行射频设计（如链路设计、基站设置和计算机仿真）的基本理论和方案流程。     

基于GP的移动网络规划算法研究

CDMA基站分布规划受到众多条件制约,因此通常属于NP-Hard问题,而GP基于自然进化的思想,是一种高效的算法,根据求解问题的特点,将改进的GP应用于CDMA基站分布规划,利用GP灵活的个体表示得到自然描述的个体解,使基站分布易于理解,利用GP全局寻优的能力得到较好的基站分布,从而降低误报率和漏报率。对GP的改进体现在2个方面:①扰动算子;②改进的适应度函数。最后用实验证明了改进GP的有效性和先进性。     

江西和安徽联通分公司CDMA网络的高可用系统

１项目背景2001年9月，中国联通启动窄带CDMA网络建设，并宣布CDMA发展计划：将建成一个网络规模达1000万容量、覆盖全国的CDMA网，把CDMA作为竞争法宝，以一个全新起点展开与其它电信运营商的竞争。2001年7月和9月，中国联通有限公司江西分公司和安徽分公司分别开始进行CDMA网络基站建设。2002年4月，江西和安徽联通公司（简称江西和安徽联通）CDMA网络为期三个月的试运营圆满结束。试运营达到优化完善网络、用户规模试用、探索开拓市场和建立全新服务的目标。２系统应用需求在系统的规划和试运行期间，CDMA数据中心建设过程中…     

3G网络规划中自动基站分布算法的研究

自动基站分布问题属于组合优化中的NP完备问题,为此针对3G网络规划,在遗传算法的基础上,采用DCMOGADES算法的思想提出了一种新的自动基站分布算法。算法以容量、覆盖和成本作为目标,采用基站位置、天线高度和发射功率的三维向量编码方式,考虑了实际问题中的业务密度区域问题,对DCMOGADES算法进行改进并做出仿真。仿真结果表明,该算法能快速找到Pareto最优解。     

CDMA网络中PN规划的理论分析

中国电信正大力建设CDMA网络,在短时间内基站规模成倍递增,做好PN规划是网络建设的基础重点之一,也为后期的网络优化提供了良好的保证。文章提出在目前CDMA网络建设中PN规划的原则。     

多波束小基站协作通信的资源分配和位置规划

针对小基站加载多波束阵列天线后协作提供通信覆盖的资源分配与位置规划问题,建立了以最小化基站总功耗以及基站间负载均衡为目标函数的多目标混合整数非凸优化模型;给出了一种迭代优化算法,将问题分为用户关联、功率分配和位置部署3个子问题,在固定基站位置和波束功率下通过改进的鲸鱼算法求解出用户与波束的关联关系,在此基础上利用连续凸逼近法和改进差分进化算法交替优化功率分配和基站位置部署。数值仿真表明,多波束小基站与所提迭代算法可灵活适应复杂业务需求分布,降低网络功耗和均衡基站间负载。可为小基站加载阵列天线增强通信覆盖提供参考。     

可生存光纤—无线融合宽带接入网规划方法

光纤—无线融合（fiber-wireless,FiWi）宽带接入网的出现不仅为随时随地的灵活宽带接入提供了新的技术参考,同时也为可生存宽带接入网的低成本设计增加了研究契机。研究了可生存FiWi接入网的网络规划问题,提出一种基于无线重路由保护的可生存网络规划方法。当任意光纤链路断裂时,失效的光网络单元可通过无线重路由将业务转移到其他可用的光网络单元承载。重点解决了无线路由器部署、备份射频接口配置及光网络单元容量分配的联合优化问题,目标是通过最小化网络部署成本实现业务的完全保护。采用整数线性规划方法获得了小规模网络规划问题的最优解,同时提出了适用于大规模网络规划问题的启发式算法。仿真结果证实了所提方法在降低网络部署成本方面的有效性。     

System Capacity Analysis and Antenna Placement Optimization for Downlink Transmission in Distributed Antenna Systems

System capacity and antenna placement play crucial roles in wireless communication systems, and they are of great value to network planning. In this paper, we are motivated to analyze the system capacity and optimize the antenna placement in distributed antenna systems. This paper establishes a composite channel model which takes path loss, lognormal shadowing and Rayleigh fading into consideration. To reduce the computational complexity, an approximate theoretical expression of system capacity is derived with selective transmission at the transmitter and maximal ratio combining at the receiver. An antenna placement optimization problem is formulated, and then a genetic algorithm (GA) based searching scheme is proposed to solve the proposed optimization problem. The computational complexity analysis indicates that the proposed GA-based searching scheme is computationally efficient in terms of both running time and storage space. Numerical results show that the approximate theoretical expression of system capacity can provide a very good approximation to the simulation results, and the proposed GA-based searching scheme for solving the antenna placement optimization problem can consistently offer a large capacity gain over other existing schemes.     

一种可用于布局的人工神经网络

本文把Kohonen的自组织特征映射人工神经网络用于解决集成电路设计中两端线网的布局问题——二次分配问题.与最小割算法相比,对于规模较小的电路,神经网络方法能以较快的速度得到最优布局.但当电路规模增大时,得到好的布局需要较长的计算时间.     

Design and Analysis of Circular Microstrip Patch Antenna for White Space TV Band Application

The wide range of wireless sensor network applications has made it an interesting subject for many studies. One area of research is the controlled node placement in which the location of nodes is not random but predetermined. Controlled node placement can be very effective when either the price of the sensor nodes is high or the sensor coverage is of a specific type and it is necessary to provide special characteristics such as coverage, lifetime, reliability, delay, efficiency or other performance aspects of a wireless sensor network by using the minimum number of nodes. Since node placement algorithms are NP-Hard problems, and characteristics of a network are often in conflict with each other, the use of multi-objective evolutionary optimization algorithms in controlled node placement can be helpful. Previous research on node placement has assumed a uniform pattern of events, but this study shows if the pattern of events in the environment under investigation is geographically dependent, the results may lose their effectiveness drastically. In this study, a controlled node placement algorithm is proposed that aims to increase network lifetime and improve sensor coverage and radio communication, assuming that the event pattern is not uniform and has a geographical dependency. The proposed placement algorithm can be used for the initial placement or, for repairing a segmented network over time. In this study, multi-objective evolutionary optimization algorithms based on decomposition (MOEA/D) have been used, and the performance results have been compared with other node placement methods through simulation under different conditions.

     

Adaptive directed evolved NSGA2 based node placement optimization for wireless sensor networks

Wireless sensor network (WSN) is a wireless network composed of a large number of static or mobile sensors in a self-organizing and multi-hop manner. In WSN research, node placement is one of the basic problems. In view of the coverage, energy consumption and the distance of node movement, an improved multi-objective optimization algorithm based on NSGA2 is proposed in this paper. The proposed algorithm is used to optimize the node placement of WSN. The proposed algorithm can optimize both the node coverage and lifetime of WSN while also considering the moving distance of nodes, so as to optimize the node placement of WSN. The experiments show that the improved NSGA2 has improvements in both searching performance and convergence speed when solving the node placement problem.

     

IaaS 环境下改进能源效率和网络性能的虚拟机放置方法简

现在的虚拟机放置研究大多集中在物理服务器能源能耗或网络设备能耗的优化,然而随着这些资源的过度聚合,有可能会带来应用性能的下降。提出了一种虚拟机放置方案,主要有2个目的：最小化激活物理机和网络设备的个数来减少数据中心能源消耗;最小化最大链路利用率来改善网络性能。此方案在优化网络性能的同时,减少物理服务器和网络设备的能耗,使得能源效率与网络性能达到平衡。设计了一种新的二阶段启发式算法来求解,首先,利用基于最小割的层次聚类算法与最佳适应算法相结合来优化能源效率,然后,利用局部搜索算法再次优化虚拟机位置来最小化最大链路利用率。仿真实验结果表明,所提方案取得了良好的效果。     

Energy-efficient,EDFA lifetime-aware network planning along with virtualized elastic regenerator placement for IP-over-EON

Photonic Network Communications - In this paper, we focus on energy-efficient network planning (including traffic provisioning) along with optimal placement of virtualized elastic regenerators...     

基于坎贝尔算法的TD-SCDMA容量预测分析

第三代通信网络的特点决定了规划的主要思想是：全面规划,分步实施。容量规划是无线网络规划中必不可少的内容,而混合业务下的小区容量是容量规划中的重点和难点。文中研究了坎贝尔算法,根据GSM的现网用户数以及话务量,提出了一种基于坎贝尔算法的TD—SCDMA容量预测方法,并通过算例分析得到了GSM的容量和TD—SCDMA的容量之间的关系,以便能对3G混合业务下的容量设计有所借鉴。