一种LTE无线网络快速选址方法与流程

本发明涉及无线通信，尤其涉及一种lte无线网络快速选址方法。

背景技术：

1、无线通信技术领域涵盖了各种无线通信系统和协议，旨在实现可靠的数据传输和通信连接。这个领域关注着无线网络的设计、部署、优化和管理，以提供高质量的移动通信服务。其中，lte(long-term evolution)是一种主要的无线通信标准，用于提供高速数据传输和广域覆盖的移动通信网络。

2、其中，lte无线网络快速选址方法是指用于在lte网络中快速确定新基站或设备的最佳位置的技术。其主要目的是实现网络的高效部署和优化，以满足不断增长的通信需求。这种方法的关键效果是减少网络建设和维护成本，提高网络性能和覆盖范围。通常，通过地理信息系统、信号传播建模、用户需求分析、网络规划工具和实地测量等手段来达成效果。这些方法协同作用，帮助网络规划者根据特定需求确定最佳位置，以满足不断增长的通信需求，为运营商提供高质量的移动通信服务。

3、在lte无线网络快速选址方法中，传统方法通常只依赖于简单的地理和人口数据进行选址，忽视了用户的实际行为和通信习惯。之前的方法往往缺少对于网络覆盖和干扰的实时分析，可能导致实际部署时出现的网络热点区域和选址方案不符。现有的选址方法主要基于经验或者单一的优化算法，容易陷入局部最优，难以实现全局的最优选址。传统的网络设计方法对于未来的技术和用户需求变化缺乏足够的预见性和灵活性。评估方法多数基于理论模型，缺乏实际应用中的验证，可能导致实际应用效果与预期有较大偏差。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种lte无线网络快速选址方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种lte无线网络快速选址方法，包括以下步骤：

3、s1：基于地理信息系统，采集目标区域地形、人口密度和建筑分布信息，生成原始地理信息数据集；

4、s2：基于所述原始地理信息数据集，利用决策树算法，分析用户通信行为和移动轨迹数据，生成用户行为分析报告；

5、s3：基于所述用户行为分析报告，采用k-均值聚类算法，对网络覆盖和干扰进行分析，生成网络需求分析报告；

6、s4：基于所述网络需求分析报告，采用spark流处理框架，识别用户热点区域，生成实时网络热点图；

7、s5：基于所述实时网络热点图，利用协同过滤算法，生成初步选址推荐列表；

8、s6：基于所述初步选址推荐列表，应用模拟退火算法，进行网络拓扑结构的优化，生成优化后的网络拓扑结构图；

9、s7：基于所述优化后的网络拓扑结构图，引入遗传算法，进行基站位置选择，生成智能算法优化选址报告；

10、s8：根据所述智能算法优化选址报告，采用神经网络算法，设计混合覆盖lte网络，生成混合覆盖lte网络方案；

11、s9：基于所述混合覆盖lte网络方案，使用蒙特卡洛模拟，评估网络性能，生成最终lte基站选址方案。

12、作为本发明的进一步方案，基于地理信息系统，采集目标区域地形、人口密度和建筑分布信息，生成原始地理信息数据集的步骤具体为：

13、s101：选定目标区域范围；

14、s102：基于所述目标区域范围，采用遥感技术，收集地形信息，得到地形信息数据；

15、s103：基于所述目标区域范围，利用人口统计方法，得到人口密度数据；

16、s104：基于所述目标区域范围，采用遥感技术，收集建筑分布信息，得到建筑分布数据；

17、s105：整合所述地形信息数据、人口密度数据、建筑分布数据，生成统一格式，得到原始地理信息数据集。

18、作为本发明的进一步方案，基于所述原始地理信息数据集，利用决策树算法，分析用户通信行为和移动轨迹数据，生成用户行为分析报告的步骤具体为：

19、s201：基于所述原始地理信息数据集，采用数据清洗技术，处理用户通信行为和移动轨迹的历史数据，得到用户历史数据；

20、s202：基于所述用户历史数据，利用决策树算法进行通信行为和移动轨迹分析，得到用户行为和移动轨迹分析结果；

21、s203：整合所述用户行为和移动轨迹分析结果，生成报告格式，得到用户行为分析报告。

22、作为本发明的进一步方案，基于所述用户行为分析报告，采用k-均值聚类算法，对网络覆盖和干扰进行分析，生成网络需求分析报告的步骤具体为：

23、s301：基于所述用户行为分析报告，识别网络覆盖和干扰的关键参数，得到网络分析关键参数；

24、s302：基于所述网络分析关键参数，采用k-均值聚类算法，进行网络覆盖分析，得到网络覆盖分析结果；

25、s303：基于所述网络分析关键参数，利用k-均值聚类算法，进行网络干扰分析，得到网络干扰分析结果；

26、s304：整合所述网络覆盖分析结果和网络干扰分析结果，生成报告格式，建立网络需求分析报告。

27、作为本发明的进一步方案，基于所述网络需求分析报告，采用spark流处理框架，识别用户热点区域，生成实时网络热点图的步骤具体为：

28、s401：采用spark流处理框架，从网络需求分析报告中读取用户行为数据，得到用户行为数据流；

29、s402：基于所述用户行为数据流，利用数据聚合技术，对用户行为进行分组统计，得到用户热点统计数据；

30、s403：基于所述用户热点统计数据，应用数据可视化方法，将统计数据转化为图形展示，得到网络热点初步图；

31、s404：基于所述网络热点初步图，进行图像优化处理，增强视觉效果，得到实时网络热点图。

32、作为本发明的进一步方案，基于所述实时网络热点图，利用协同过滤算法，生成初步选址推荐列表的步骤具体为：

33、s501：从所述实时网络热点图中提取用户的热点区域数据；

34、s502：基于所述热点区域数据，采用协同过滤算法，分析用户之间的相似性，得到用户相似性数据；

35、s503：基于所述用户相似性数据，预测未知热点的用户行为，得到热点预测数据；

36、s504：整合所述热点预测数据，生成目标站点推荐列表，得到初步选址推荐列表。

37、作为本发明的进一步方案，基于所述初步选址推荐列表，应用模拟退火算法，进行网络拓扑结构的优化，生成优化后的网络拓扑结构图的步骤具体为：

38、s601：从所述初步选址推荐列表中提取候选网络节点，得到候选网络节点数据；

39、s602：基于所述候选网络节点数据，设置模拟退火算法的初态和终态，得到模拟退火算法配置；

40、s603：基于所述模拟退火算法配置，进行网络拓扑结构的迭代优化，得到优化后的网络节点布局；

41、s604：基于所述优化后的网络节点布局，生成网络连线，并进行可视化处理，得到优化后的网络拓扑结构图。

42、作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的网络拓扑结构图，引入遗传算法，进行基站位置选择，生成智能算法优化选址报告的步骤具体为：

43、s701：从所述优化后的网络拓扑结构图中提取网络节点数据；

44、s702：基于所述网络节点数据，设置遗传算法的初始种群、交叉、变异和选择参数，得到遗传算法配置；

45、s703：利用所述遗传算法配置，进行迭代搜索，优化基站位置，得到优化后的基站位置数据；

46、s704：基于所述优化后的基站位置数据，整合成详细报告，得到智能算法优化选址报告。

47、作为本发明的进一步方案，根据所述智能算法优化选址报告，采用神经网络算法，设计混合覆盖lte网络，生成混合覆盖lte网络方案的步骤具体为：

48、s801：从智能算法优化选址报告中提取基站位置信息，得到基站位置信息数据；

49、s802：基于所述基站位置信息数据，设计并初始化神经网络模型，得到神经网络模型配置；

50、s803：利用所述神经网络模型配置，对混合覆盖lte网络进行模拟训练，得到网络训练结果；

51、s804：基于所述网络训练结果，整合网络拓扑和基站部署方案，得到混合覆盖lte网络方案。

52、作为本发明的进一步方案，基于所述混合覆盖lte网络方案，使用蒙特卡洛模拟，评估网络性能，生成最终lte基站选址方案的步骤具体为：

53、s901：从所述混合覆盖lte网络方案中提取关键网络参数数据；

54、s902：基于所述关键网络参数数据，设置蒙特卡洛模拟的初始条件和迭代次数，得到蒙特卡洛模拟配置；

55、s903：利用所述蒙特卡洛模拟配置，模拟lte网络的性能表现，得到网络性能评估数据；

56、s904：基于所述网络性能评估数据，制定并优化lte基站的部署方案，得到最终lte基站选址方案。

57、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

58、本发明中，通过利用决策树算法针对原始地理信息数据集进行用户行为分析，使得对于用户通信和移动轨迹的解读更为深入和准确。使用k-均值聚类算法和spark流处理框架，提供了对网络覆盖、干扰和用户热点区域的实时识别，从而提高了选址的时效性。结合模拟退火算法和遗传算法，确保了在网络拓扑结构和基站位置选择上都能够达到全局的最优解，而不仅仅是局部最优。通过神经网络设计混合覆盖lte网络，保证了网络的自适应性和延展性，以应对未来的技术和用户需求变化，蒙特卡洛模拟为最终方案提供精确的评估方法，确保了方案的稳定性和长期的高效性。