基于遗传算法的PCI分配方案

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2016082

摘要/Abstract

摘要：

针对传统人工 PCI 规划全局性差和耗时耗力的问题，提出一种基于遗传算法的 PCI 分配方法（GA-PCIAS），该方法考虑了PCI 规划不冲突、不混淆的原则，并且通过将干扰矩阵引入适应度函数可降低规划区域内的干扰程度，某密集市区的仿真实验证明，基站规模较小时，该算法相对于PCI顺序规划方案可有效降低规划区域的干扰程度。

关键词: 物理小区标识, 遗传算法, LTE

Abstract:

In order to avoid local optimum and the consumption on time and strength in traditional manual planning，an method of PCI planning based on genetic algorithm（GA-PCIAS）was proposed，the method took full consideration of the PCI planning principle，and the interference matrix was introduced to fitness function to reduce the interference in planned area.The simulation results in an dense area show that GA-PCIAS can improve RS-SINR （reference signal-signal to interference plus noise ratio）comparing with the classical sequential PCI allocation on small-scale base station.

Key words: physical cell identity, genetic algorithm, LTE

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图/表 11

表1

表2

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图4

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表5

表6

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参考文献 11

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符号	定义
Fitness	适应度函数
I_ij	干扰矩阵中的同频干扰概率，其中i为行标号，j为列标号
PCI	某小区分配的PCI值
m	初始种群规模
n	小区数
site1-（0）	小区名称

小区名称	site1-（0）	site1-（1）	site1-（2）	site2-（0）	…	siten-（2）
site1-（0）	I₁₁	I₁₂	I₁₃	I₁₄	…	I_1n
site1-（1）	I₂₁	I₂₂	I₂₃	I₂₄	…	I_2n
site1-（2）	I₃₁	I₃₂	I₃₃	I₃₄	…	I_3n
site2-（0）	I₄₁	I₄₂	I₄₃	I₄₄	…	I_4n
…	…	…	…	…	…	…
siten-（2）	I_n1	I_n2	I_n3	I_n4	…	I_nn

小区名称	site1-（0）	site1-（1）	site1-（2）	site2-（0）	site2-（1）	site2-（2）	…	siten-（2）
染色体编号	PCI₁	PCI₂	PCI₃	PCI₄	PCI₅	PCI₆		PCI_n
个体1	0	1	2	3	5	4	…	97
个体2	3	4	5	8	7	6	…	96
个体3	1	0	2	9	10	11	…	97
…	…	…	…	…	…	…	…	…
个体m	9	11	10	12	14	13	…	100

小区名称	site1-（0）	site1-（1）	site1-（2）	site2-（0）	…	siten-（2）
site1-（0）	0	0.258 6	0.024	0.030 7	…	0
site1-（1）	0.349 8	0	0.018 8	0.141 3	…	0
site1-（2）	0.100 4	0.057 2	0	0.040 8	…	0
site2-（0）	0.019 5	0.036 2	0.014	0	…	0
…	…	…	…	…	…
siten-（2）	0	0	0	0.014 3		0

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