姜博 李曉坪

【摘? 要】在無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中，傳播模型能否與目標(biāo)規(guī)劃場(chǎng)景匹配，對(duì)規(guī)劃仿真結(jié)果指標(biāo)的準(zhǔn)確性有直接影響。介紹了一種多元線(xiàn)性回歸算法，根據(jù)CW測(cè)試數(shù)據(jù)，對(duì)SPM傳播模型進(jìn)行校正，獲取與實(shí)際CW無(wú)線(xiàn)測(cè)試環(huán)境相匹配的一套參數(shù)。仿真結(jié)果表明，多元線(xiàn)性回歸算法獲取的傳播模型校正結(jié)果能夠有效滿(mǎn)足實(shí)際無(wú)線(xiàn)規(guī)劃仿真的需求。

【關(guān)鍵詞】CW測(cè)試;多元線(xiàn)性回歸;傳播模型校正

doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2019.08.015? ? ? 中圖分類(lèi)號(hào)：TN929.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1006-1010（2019）08-0083-04

引用格式：姜博，李曉坪. 一種基于多元線(xiàn)性回歸算法的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃傳播模型校正算法[J]. 移動(dòng)通信， 2019，43（8）： 83-86.

[Abstract]?In the radio network planning， whether the propagation model matches the target planning scenario has a direct impact on the accuracy of planning simulation results. This paper introduces a multivariate linear regression algorithm， which corrects SPM propagation model according to CW measurement data， and obtains a set of parameters matching the actual CW wireless test environment. Simulation results show that the calibration results of the propagation model obtained by the multivariate linear regression algorithm can effectively meet the needs of practical wireless planning simulation.

CW measurement; multivariate linear regression; propagation model calibration

1? ?引言

在LTE無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃仿真中，傳播模型校正是一個(gè)重要功能。傳播模型校正是通過(guò)實(shí)際路測(cè)數(shù)據(jù)或者CW測(cè)試數(shù)據(jù)，然后針對(duì)特定區(qū)域，對(duì)傳播模型系數(shù)進(jìn)行校正，以便找到一個(gè)能夠在工程上滿(mǎn)足應(yīng)用需要的該區(qū)域的傳播模型。

實(shí)際應(yīng)用中，典型傳播模型公式有Okumura-Hata、Costa231-Hata、SPM等。同時(shí)，針對(duì)不同無(wú)線(xiàn)環(huán)境，傳播模型會(huì)有不同的特點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用前，需要分別進(jìn)行模型校正。

傳播模型校正主要包含如下步驟：

（1）進(jìn)行CW測(cè)試。在CW測(cè)試過(guò)程中，測(cè)試站點(diǎn)（模擬實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中基站）、測(cè)試路線(xiàn)必須具有代表性，測(cè)試數(shù)據(jù)也需要盡可能充分。

（2）對(duì)CW測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。比如，把一些不合理的數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾等。

（3）選擇合適的傳播模型校正算法。利用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，針對(duì)特定模型進(jìn)行傳播模型校正。

需要強(qiáng)調(diào)的是，根據(jù)李氏定理，在CW測(cè)試中，要求在40個(gè)波長(zhǎng)內(nèi)采樣數(shù)據(jù)不少于50個(gè)，這種情況下，可以確保測(cè)試數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)的誤差在1 dB以?xún)?nèi)。

本文將介紹如何利用多元線(xiàn)性回歸算法，利用CW測(cè)試數(shù)據(jù)，對(duì)SPM傳播模型進(jìn)行校正，并且通過(guò)仿真獲得校正前后性能對(duì)比結(jié)果。

2? ?多元線(xiàn)性回歸算法

2.1? 數(shù)學(xué)模型

多元線(xiàn)性回歸算法數(shù)學(xué)模型如下：

4? ?結(jié)束語(yǔ)

無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃仿真平臺(tái)是無(wú)線(xiàn)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的主要規(guī)劃設(shè)計(jì)工具，它將電子地圖、傳播模型、可用基站小區(qū)資源、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等進(jìn)行有效結(jié)合，通過(guò)相關(guān)運(yùn)算，給出各種網(wǎng)絡(luò)覆蓋關(guān)鍵指標(biāo)、業(yè)務(wù)承載能力等。

在無(wú)線(xiàn)規(guī)劃仿真平臺(tái)中，傳播模型準(zhǔn)確與否，直接影響規(guī)劃仿真結(jié)果。在本文中，介紹了如何利用CW測(cè)試數(shù)據(jù)，基于多元線(xiàn)性回歸算法，對(duì)SPM通用傳播模型進(jìn)行校正的方案。

該算法的仿真結(jié)果表明，該算法能對(duì)傳播模型相關(guān)參數(shù)進(jìn)行有效校正。校正后，實(shí)際傳播損耗和CW測(cè)試數(shù)據(jù)的偏差大幅度減小，有效提高了仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性。

后續(xù)將繼續(xù)研究其它相關(guān)算法，比如主成分回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最陡梯度算法等在傳播模型校正方面的應(yīng)用，評(píng)估校正效率、算法收斂性以及校正結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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