南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：邓扬鑫,赵夙,朱晓荣

单位：南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室，江苏南京　２１０００３南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室，江苏南京　２１０００３南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室，江苏南京　２１０００３

关键词：ＬＴＥ；数据挖掘；加权ＫＮＮ；粒子群算法；基站部署

基金：江苏省无线通信重点实验室开放研究基金（２０１９ＷＩＣＯＭ０１）、国家自然科学基金（６１８７１２３７）和江苏省高校自然科学研究重大项目（１６ＫＪＡ５１０００５）资助项目

随着ＬＴＥ 移动网络的发展，基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂，导致ＬＴＥ 网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题，进行了基于大数据挖掘的ＬＴＥ网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先，通过数据挖掘技术对现网数据集进行相关性分析与数据清洗，用于将杂乱的数据转换成有用数据集；然后针对数据集采用加权ＫＮＮ 算法建立信号预测模型；最后，以信号预测模型为基础，采用粒子群算法建立网络覆盖优化模型得到满足要求的最少基站数目与最优基站部署。通过现网数据的实验结果表明，该模型可将采样区域的弱覆盖栅格全部优化并且减少基站数目。

来源：2021年第2期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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