Abstract-Base station (BS) distribution i cellulära nätverk är ett av de grundläggande problemen i nätverksdesign. I detta dokument föreslås en ny metod för cellplaneringsproblem för fjärde generationens (4G) cellulära nätverk med hjälp av metaheuristiska algoritmer. I detta tillvägagångssätt strävar vi efter att tillgodose både celltäckning och kapacitetsbegränsningar samtidigt genom att formulera ett optimeringsproblem som fångar upp praktiska planeringsaspekter. Utgångspunkten för planeringsprocessen definieras genom en dimensionering som fångar upp både täckning och kapacitetsbegränsningar. Efteråt implementerar vi en metaheuristisk algoritm baserad på svärm intelligens (t.ex., partikel svärm optimering eller den nyligen föreslagna grå-wolf optimizer) för att hitta suboptimala BS platser som uppfyller båda problem begränsningar i området av intresse, som kan delas in i flera delområden med olika rumsliga användartätheter. Därefter genomförs ett iterativt tillvägagångssätt för att eliminera eventuella överflödiga BS. Vi utför också Monte Carlo simuleringar för att studera resultatet av det föreslagna systemet och beräkna det genomsnittliga antalet användare i avbrott. Därefter behandlas problemen med grön planering när det gäller tidsbundna trafikvariationer och planering med platsbegränsningar på grund av snäva gränser för elektromagnetisk strålning med hjälp av den föreslagna metoden. Slutligen, i våra simuleringsresultat, tillämpar vi vårt föreslagna tillvägagångssätt för olika scenarier med olika delområden och användardistributioner och visar att de önskade målen för nätkvalitet (QoS) alltid uppnås, även vid storskaliga problem. Index Terms-Coverage och cell kapacitet dimensionering, elektromagnetisk strålning exponering, grön planering, Long-Term Evolution (LTE) cellulär nätverksplanering, metaheuristiska algoritmer.
Författarna i REF föreslår en ny metod för cellplaneringsproblem för LTE-nätverk med hjälp av metaheuristiska algoritmer.
Optimized LTE Cell Planning With Varying Spatial and Temporal User Densities
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}