自动小区规划的实际应用考虑

利用自动小区规划(ACP)进行深度RF优化是近年来优化工作的一个研究热点。从ACP的理论基础和一般流程等方面深入剖析影响ACP输出优化方案准确性的主要因素。这些因素包括路测(DT)数据采集方法、区域模型的划分和待优化参数初始值及变化范围的设置。用网优实际案例验证我们分析的结果,为下一步优化实践工作提供了方向。

自动小区规划在LTE小区射频控制中的应用

为解决网络建设中面临的难题,高效地完成高质量的设计方案,分析了小区射频控制对LTE系统性能的影响,介绍了网络规划软件中自动小区规划的技术原理,并结合实际案例验证了自动小区规划对于LTE网络规划参数优化和系统性能提升的作用。

解决ACP高维优化问题的自适应多粒子模拟退火算法

提出了一种改进的针对高维优化问题的自适应多粒子模拟退火(AMSA)算法,通过多个粒子对整个高维空间进行随机分割和相对独立的局部退火.当每个局部于当前温度下达到稳态后,随着温度的降低,粒子依据自身状态和相互之间的关系自适应地减少粒子数目,以降低复杂度.该算法用于解决通用移动通信系统自动小区规划问题.仿真结果显示,对比其他用于解决高维优化问题的启发式算法,AMSA算法能在预定的时间内取得更理想的结果.