本发明涉及移动通信领域，具体地，涉及到一种LTE(Long Term Evolution)室内分布系统天线的自动布局方法。
背景技术：
随着移动互联网的快速发展，新型室内的分布式皮基站解决了传统室内分布结构复杂、建设成本高、维护困难、建设周期长等问题，但在建设规划上，主要还是由人主观判断来进行布局，缺乏统一标准和客观依据。
传统室内分布系统规划重点是规划馈线/电缆的走线，因为其成本高，并受限于建筑结构和布局，同时还要考虑消防、电缆等各种情况。而对于室内吸顶天线的放置，因为其成本是非常低的，通常是”多多益善”。
新型室内分布系统不再使用馈线/电缆，直接通过网线连上信号源即可，信号源内置天线。但是信号源的成本比起传统室内天线高了很多。所以新型室内分布系统的规划必须更加侧重天线(信号源)的合理放置和数量控制。因此可以借助电脑或智能终端设备的相关算法，用算法代替传统人工经验，来规划天线或信号源的数量和位置。
技术实现要素：
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种LTE室内分布系统天线的自动布局方法，解决的问题是如何在较短时间内，在使用无线传播模型获得仿真结果的基础上，计算出合理的LTE室内分布系统天线布局方法，使得在满足RSRP覆盖率要求的前提下，天线数量最少，RSRP覆盖率最高，可以有效解决凭人工经验可能导致的不合理布局和成本浪费。
本发明是根据以下技术方案实现的：
一种LTE室内分布系统天线的自动布局方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：对LTE室内分布系统进行参数设定，其中，
RSRP门限值，记为Threshold，取-105dBm∽-95dBm，
RSRP覆盖率达标值，记为Coverage，取90％∽98％，
RSRP覆盖网格大小，记为CubeStep，取0.1m∽0.5m，
天线位置网格大小，记为GridStep，取0.5m∽2m；
步骤B：对楼层平面图进行栅格化处理，建立备选天线集合；
步骤C：对每一个备选天线进行独立的仿真计算；
步骤D：使用细胞分裂算法，寻找最优母细胞；
步骤E：根据由细胞分裂算法计算出的最优母细胞得出天线布局。
上述技术方案中，所述步骤B还包括如下步骤：
步骤B01：将平面区域划分成大小相等的紧密相邻的方形网格阵列，每个网格的大小为CubeStep，此网格阵列的列数记为M，行数记为N，一共M*N个方形网格；
步骤B02：根据步骤B1划分的网格建立一个长度为M*N的bit数组，记为BitR，用于存放RSRP覆盖仿真结果，BitR[M*y+x]表示第x列、第y行的bit值，bit值为1表示该网格的RSRP值满足门限要求，bit值为0表示该网格的RSRP值不满足门限要求；
步骤B03：将平面区域划分成大小相等的紧密相邻的方形网格阵列，每个网格的大小为GridStep；
步骤B04：建立备选天线位置集合，记为集合SetA，在步骤B3划分的所有网格中心建立天线，根据楼层平面图判断天线位置是否合法，如果天线位置合法，则将该天线位置加入集合SetA，最终集合SetA将包含所有天线可能出现的位置，将SetA中的天线数量记为C；
步骤B05：计算RSRP覆盖率达标所需要的达标网格数量，统计BitR中的所有需要覆盖的网格数量，记为FullNum，根据以下公式计算出达标网格数量，记为LimitNum，其中LimitNum＝ceil(FullNum*Coverage)，其中ceil()为向上取整函数。
上述技术方案中，所述步骤C还包括如下步骤：
步骤C01：遍历集合SetA中的天线，对每一个天线执行步骤C02∽C04，共执行C次；
步骤C02：对于集合SetA中的第n个天线，建立该天线专属的长度为M*N的bit数组，记为BitS[n]，用于存放只有该天线存在时的RSRP覆盖仿真结果，BitS[n][M*y+x]表示第x列、第y行的bit值，bit值为1表示该网格的RSRP值满足门限要求，bit值为0表示该网格的RSRP值不满足门限要求；
步骤C03：使用室内分布无线信号传播模型计算出只有该天线存在时的RSRP覆盖仿真结果；
步骤C04：遍历步骤C03中的RSRP覆盖仿真结果的每一个网格，对于第x列、第y行的网格，如果该网格所在区域的RSRP值大于等于门限值Threshold，则将BitS[n][M*y+x]赋值为1，如果该网格所在区域的RSRP值小于门限值Threshold或该网格所在区域不需要覆盖，则将BitS[n][M*y+x]赋值为0。
上述技术方案中，所述步骤D还包括如下步骤：
步骤D01：建立一个长度为C的的bit数组，记为Cell，用于存放集合SetA中所有天线的组合方式，Cell[n]表示集合SetA中第n个天线是否存在的bit值，bit值为1表示该天线存在，bit值为0表示该天线不存在；这表示天线组合的bit数组Cell称为细胞，该数组包含的1和0序列称为该细胞的DNA；
步骤D02：将Cell中的所有bit值设置为0，对Cell调用DNA补全子算法，生成初代母细胞；此时Cell即为初代母细胞，如果DNA补全子算法返回结果为失败，则无法生成初代母细胞，表明在当前的设定下，无论有多少个天线都无法使RSRP覆盖率达标，算法结束；
步骤D03：对母细胞Cell进行细胞分裂，对母细胞的DNA进行切割，得到两个含有互补的不完整DNA的子细胞，然后对两个子细胞分别进行DNA补全，成长为两个新的母细胞。
步骤D04：对母细胞Cell的DNA进行切割，遍历所有Cell[n]值为1的位置n，分别进行以下两种操作：操作1)将其中的p个位置的值设置为0，其余位置的值不变，得到一个含有切割后的DNA的子细胞，称为O型子细胞；操作2)将其中的p个位置的值保留为1，其余位置的值均设置为0，得到另一个含有切割后的DNA的子细胞，称为I型子细胞；
首先将p设置为1，当再次进行该步骤时，寻找其他可能的切割位置组合，当所有的基于p的位置组合遍历完毕后，将p增加1，当p>3或p>C/2时，进行步骤D10；
步骤D05：对O型子细胞进行DNA补全子算法，得到新型母细胞CellO。对I型子细胞进行DNA补全子算法，得到新型母细胞CellI；
步骤D06：统计原母细胞Cell中1的数量，记为NumP，统计新型母细胞CellO中1的数量，记为NumO，统计新型母细胞CellI中1的数量，记为NumI，取NumO和NumI中较小的一个，记为MinOI，与NumP进行比较；如果MinOI<NumP，则表明找到了更优秀的母细胞，将母细胞Cell更新为该新母细胞，完成一次进化，执行步骤D03；如果MinOI＝NumP，则执行D06；如果MinOI>NumP，则执行D09；
步骤D07：生成原母细胞Cell对应的多天线bit图，其中将RSRP覆盖仿真结果bit数组称为bit图，生成方法为遍历所有Cell[n]值为1的n所对应的集合SetA中第n个单天线bit图BitS[n]，将所有符合条件的BitS[n]做按位或运算，得到的多天线bit图记为BitM，统计BitM中1的数量，记为CountM；
步骤D08：分别生成新型母细胞CellO和CellI对应的多天线bit图，并统计bit图中1的数量，分别记为CountO和CountI；
步骤D09：取CountO和CountI中较大的一个，记为MaxOI，与CountM进行比较；如果MaxOI>CountM，则表明找到了优秀的母细胞，将母细胞Cell更新为该新母细胞，完成一次进化，执行步骤D03；如果MaxOI<＝CountM，则执行D09；
步骤D10：舍弃两个新型母细胞，维持原母细胞Cell不变，并尝试母细胞Cell的下一个DNA切割方式，执行步骤D04；
步骤D11：无法在多项式时间内找到更优秀的母细胞，算法结束，此时母细胞Cell所包含的bit值信息即为天线分布的最优布局。
上述技术方案中，所述步骤E还包括如下步骤：
步骤E1：根据母细胞Cell的bit数组，还原出天线的数量和位置，遍历所有Cell[n]值为1的n所对应的集合SetA中第n个天线，天线数量记为R，根据以下公式计算出第n个天线的网格列坐标x[n]，行坐标y[n]：
x[n]＝n％M，其中％为求余运算；
y[n]＝floor(n/M)其中floor()为向下取整函数；
然后根据以下公式计算出第n个天线的实际横坐标rx[n]，纵坐标ry[n]：
rx[n]＝x[n]*GridStep+GridStep/2，
ry[n]＝y[n]*GridStep+GridStep/2；
步骤E2：对于以上R个已知位置的天线，使用室内分布无线信号传播模型计算出这R个天线存在时的RSRP覆盖仿真结果。
上述技术方案中，所述DNA补全子算法将RSRP覆盖仿真结果bit数组称为bit图，包括如下步骤：
步骤Z01：对于给定的Cell，生成其对应的多天线bit图，遍历所有Cell[n]值为1的n所对应的集合SetA中第n个单天线bit图BitS[n]，将所有符合条件的BitS[n]做按位或运算，得到的多天线bit图记为BitM，统计BitM中1的数量，记为CountM；
步骤Z02：使用贪心算法对Cell进行DNA下一位补全遍历所有Cell[n]值为0的n所对应的集合SetA中第n个单天线bit图BitS[n]，将其逐一和BitM进行按位或运算，记为BitT[n]，统计BitT[n]中1的数量，记为Count[n]，找出使Count[n]最大的n，记为BestN；
步骤Z03：比较Count[BestN]和CountM，如果Count[BestN]＝CountM，则停止DNA补全子算法，返回结果为DNA补全失败。如果Count[BestN]>CountM，则执行步骤Z04；
步骤Z04：将Cell[BestN]的值更新为1，将CountM的值更新为Count[BestN]；
步骤Z05：比较CountM和LimitNum，如果CountM>＝LimitNum，则停止DNA补全子算法，返回结果为DNA补全成功，如果CountM<LimitNum，则执行步骤Z02。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1)更精确。本发明方法是建立在室内覆盖仿真结果上进行的一种搜索算法，以无线信号传播模型为依据，精确度远高于凭人工经验的估算。
2)更高效。本发明是全自动的天线布局方法，只需要输入一些相关参数即可进行计算。经测试，在便携式智能终端(如iPad)上，计算5000方左右的楼层天线布局方案一般在一分钟以内。
3)更节省成本。本发明方法可以计算出满足达标覆盖率所需要的最少天线数量，避免了因人工经验判断不准确造成的天线数量高估，节省了建设成本；本发明方法也可以减轻相关人员的工作量，缩短工作时间，节省了人力成本。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
本发明分别对下列技术术语作定义：
室内分布系统：室内分布系统是针对室内用户群、用于改善建筑物内移动通信环境的一种成功的方案；是利用室内天线分布系统将移动基站的信号均匀分布在室内每个角落，从而保证室内区域拥有理想的信号覆盖。
分布式基站：分布式基站是新一代用于完成网络覆盖的现代化产品。其特点主要是将射频处理单元和传统宏基站基带处理单元分离的同时又通过光纤连接。
集合覆盖问题：定义：给定全集U，以及一个包含n个集合且这n个集合的并集为全集的集合S。集合覆盖问题要找到S的一个最小的子集，使得他们的并集等于全集。
集合覆盖的最佳化问题为给定(U,S)，求使用最少的集合的一个覆盖。最佳化问题的集合覆盖是NP困难问题。
对于集合覆盖问题，目前国内外主要有两种处理方法：一种是采用启发式算法；另外一种是采用精确算法或近似算法。
NP困难问题：当所有NP问题可以在多项式时间图灵归约到这个问题，这个问题被称作NP困难。
迄今为止，这类问题中没有一个找到有效算法。倾向于接受NP完全问题和NP困难问题不存在有效算法这一猜想，认为这类问题的大型实例不能用精确算法求解，必须寻求这类问题的有效的近似算法。
启发式算法：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。
现阶段，启发式算法以仿自然体算法为主，主要有遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、人工神经网络算法等。
本发明的一种LTE室内分布系统天线的自动布局方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：对LTE室内分布系统天线进行参数设定，其中，
RSRP门限值，记为Threshold，取-105dBm∽-95dBm，
RSRP覆盖率达标值，记为Coverage，取90％∽98％，
RSRP覆盖网格大小，记为CubeStep，建取0.1m∽0.5m，
天线位置网格大小，记为GridStep，取0.5m∽2m；
步骤B：对楼层平面图进行栅格化处理；
步骤C：对每一个天线进行独立的仿真计算；
步骤D：使用细胞分裂算法，寻找天线最优布局方案；
步骤E：根据由细胞分裂算法计算出的最优母细胞得出天线布局。
上述技术方案中，所述步骤B还包括如下步骤：
步骤B01：将平面区域划分成大小相等的紧密相邻的方形网格阵列，每个网格的大小为CubeStep，此网格阵列的列数记为M，行数记为N，一共M*N个方形网格；
步骤B02：根据步骤B1划分的网格建立一个长度为M*N的bit数组，记为BitR，用于存放RSRP覆盖仿真结果，BitR[M*y+x]表示第x列、第y行的bit值，bit值为1表示该网格的RSRP值满足门限要求，bit值为0表示该网格的RSRP值不满足门限要求；
步骤B03：将平面区域划分成大小相等的紧密相邻的方形网格阵列，每个网格的大小为GridStep；
步骤B04：建立备选天线位置集合，记为集合SetA，在步骤B3划分的所有网格中心建立天线，根据楼层平面图判断天线位置是否合法，如果天线位置合法，则将该天线位置加入集合SetA，最终集合SetA将包含所有天线可能出现的位置，将SetA中的天线数量记为C；
步骤B05：计算RSRP覆盖率达标所需要的达标网格数量，统计BitR中的所有需要覆盖的网格数量，记为FullNum，根据以下公式计算出达标网格数量，记为LimitNum，其中LimitNum＝ceil(FullNum*Coverage)，其中ceil()为向上取整函数。
上述技术方案中，所述步骤C还包括如下步骤：
步骤C01：遍历集合SetA中的天线，对每一个天线执行步骤C02∽C04，共执行C次；
步骤C02：对于集合SetA中的第n个天线，建立该天线专属的长度为M*N的bit数组，记为BitS[n]，用于存放只有该天线存在时的RSRP覆盖仿真结果，BitS[n][M*y+x]表示第x列、第y行的bit值，bit值为1表示该网格的RSRP值满足门限要求，bit值为0表示该网格的RSRP值不满足门限要求；
步骤C03：使用室内分布无线信号传播模型计算出只有该天线存在时的RSRP覆盖仿真结果；
步骤C04：遍历步骤C03中的RSRP覆盖仿真结果的每一个网格，对于第x列、第y行的网格，如果该网格所在区域的RSRP值大于等于门限值Threshold，则将BitS[n][M*y+x]赋值为1，如果该网格所在区域的RSRP值小于门限值Threshold或该网格所在区域不需要覆盖，则将BitS[n][M*y+x]赋值为0。
上述技术方案中，所述步骤D还包括如下步骤：
步骤D01：建立一个长度为C的的bit数组，记为Cell，用于存放集合SetA中所有天线的组合方式，Cell[n]表示集合SetA中第n个天线是否存在的bit值，bit值为1表示该天线存在，bit值为0表示该天线不存在；这表示天线组合的bit数组Cell称为细胞，该数组包含的1和0序列称为该细胞的DNA；
步骤D02：将Cell中的所有bit值设置为0，对Cell调用DNA补全子算法，生成初代母细胞；此时Cell即为初代母细胞，如果DNA补全子算法返回结果为失败，则无法生成初代母细胞，表明在当前的设定下，无论有多少个天线都无法使RSRP覆盖率达标，算法结束；
步骤D03：对母细胞Cell进行细胞分裂，对母细胞的DNA进行切割，得到两个含有互补的不完整DNA的子细胞，然后对两个子细胞分别进行DNA补全，成长为两个新的母细胞。
步骤D04：对母细胞Cell的DNA进行切割，遍历所有Cell[n]值为1的位置n，分别进行以下两种操作：操作1)将其中的p个位置的值设置为0，其余位置的值不变，得到一个含有切割后的DNA的子细胞，称为O型子细胞；操作2)将其中的p个位置的值保留为1，其余位置的值均设置为0，得到另一个含有切割后的DNA的子细胞，称为I型子细胞；
首先将p设置为1，当再次进行该步骤时，寻找其他可能的切割位置组合，当所有的基于p的位置组合遍历完毕后，将p增加1，当p>3或p>C/2时，进行步骤D10；
步骤D05：对O型子细胞进行DNA补全子算法，得到新型母细胞CellO。对I型子细胞进行DNA补全子算法，得到新型母细胞CellI；
步骤D06：统计原母细胞Cell中1的数量，记为NumP，统计新型母细胞CellO中1的数量，记为NumO，统计新型母细胞CellI中1的数量，记为NumI，取NumO和NumI中较小的一个，记为MinOI，与NumP进行比较；如果MinOI<NumP，则表明找到了更优秀的母细胞，将母细胞Cell更新为该新母细胞，完成一次进化，执行步骤D03；如果MinOI＝NumP，则执行D06；如果MinOI>NumP，则执行D09；
步骤D07：生成原母细胞Cell对应的多天线bit图，其中将RSRP覆盖仿真结果bit数组称为bit图，生成方法为遍历所有Cell[n]值为1的n所对应的集合SetA中第n个单天线bit图BitS[n]，将所有符合条件的BitS[n]做按位或运算，得到的多天线bit图记为BitM，统计BitM中1的数量，记为CountM；
步骤D08：分别生成新型母细胞CellO和CellI对应的多天线bit图，并统计bit图中1的数量，分别记为CountO和CountI；
步骤D09：取CountO和CountI中较大的一个，记为MaxOI，与CountM进行比较；如果MaxOI>CountM，则表明找到了优秀的母细胞，将母细胞Cell更新为该新母细胞，完成一次进化，执行步骤D03；如果MaxOI<＝CountM，则执行D09；
步骤D10：舍弃两个新型母细胞，维持原母细胞Cell不变，并尝试母细胞Cell的下一个DNA切割方式，执行步骤D04；
步骤D11：无法在多项式时间内找到更优秀的母细胞，算法结束，此时母细胞Cell所包含的bit值信息即为天线分布的最优布局。
上述技术方案中，所述步骤E还包括如下步骤：
步骤E1：根据母细胞Cell的bit数组，还原出天线的数量和位置，遍历所有Cell[n]值为1的n所对应的集合SetA中第n个天线，天线数量记为R，根据以下公式计算出第n个天线的网格列坐标x[n]，行坐标y[n]：
x[n]＝n％M，其中％为求余运算；
y[n]＝floor(n/M)其中floor()为向下取整函数；
然后根据以下公式计算出第n个天线的实际横坐标rx[n]，纵坐标ry[n]：
rx[n]＝x[n]*GridStep+GridStep/2，
ry[n]＝y[n]*GridStep+GridStep/2；
步骤E2：对于以上R个已知位置的天线，使用室内分布无线信号传播模型计算出这R个天线存在时的RSRP覆盖仿真结果。
上述技术方案中，所述DNA补全子算法将RSRP覆盖仿真结果bit数组称为bit图，包括如下步骤：
步骤Z01：对于给定的Cell，生成其对应的多天线bit图，遍历所有Cell[n]值为1的n所对应的集合SetA中第n个单天线bit图BitS[n]，将所有符合条件的BitS[n]做按位或运算，得到的多天线bit图记为BitM，统计BitM中1的数量，记为CountM；
步骤Z02：使用贪心算法对Cell进行DNA下一位补全遍历所有Cell[n]值为0的n所对应的集合SetA中第n个单天线bit图BitS[n]，将其逐一和BitM进行按位或运算，记为BitT[n]，统计BitT[n]中1的数量，记为Count[n]，找出使Count[n]最大的n，记为BestN；
步骤Z03：比较Count[BestN]和CountM，如果Count[BestN]＝CountM，则停止DNA补全子算法，返回结果为DNA补全失败。如果Count[BestN]>CountM，则执行步骤Z04；
步骤Z04：将Cell[BestN]的值更新为1，将CountM的值更新为Count[BestN]；
步骤Z05：比较CountM和LimitNum，如果CountM>＝LimitNum，则停止DNA补全子算法，返回结果为DNA补全成功，如果CountM<LimitNum，则执行步骤Z02。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。