长期演进网络中基于粒子群的天线下倾角自优化方法

摘要 针对第三代合作伙伴项目（3GPP）中自组织网络（SON）的覆盖与容量自优化问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的有源天线下倾角优化方法。首先，确定基站（eNB）中传输数据的用户设备（UE）数，用户测量上报邻小区参考信号接收功率（RSRP）信息和位置信息；然后，确定优化目标预设适应度评价函数为频谱效率（SE）；其次，将下倾角同时优化问题看作是多维优化问题，选择天线下倾角为粒子集合，使用PSO算法求解得到天线下倾角的最优值；最后，通过系统自主调整优化下倾角，实现长期演进（LTE）网络中容量及覆盖的自优化。通过建模及仿真结果分析，此算法在优化目标不同时可以取得不同的优化效果：优化目标为用户平均频谱效率时，采用传统黄金分割优化算法频谱效率较初始设定提升12.9%，采用PSO算法可提升22.5%；调整优化目标为用户加权平均频谱效率时，对边缘用户，传统黄金分割优化算法并无明显提升，PSO算法取得了19.3%的优化提升。实验结果表明，该方法可提升用户吞吐量，改善系统性能