广义分布式MIMO系统中基站最优摆放位置的选择方法

摘要

本发明公开一种广义分布式MIMO系统中基站最优摆放位置的选择方法，首先，根据输入的用户分布特征，生成若干个用户位置坐标；然后，利用用户位置坐标，迭代搜索基站的初始摆放位置；最后，利用基站初始摆放位置，以容量为优化目标，迭代搜索最优的摆放位置。本发明能够解决任意凸的小区覆盖范围、任意用户分布下的基站最优摆放问题，可以应用于小区覆盖范围为二维平面上的任意联通凸集的场景，快速收敛到最优AP摆放位置，方案以优化小区的平均遍历容量为目标，有效地提高小区平均吞吐量。

主权项

一种广义分布式MIMO系统中基站最优摆放位置的选择方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1：根据输入的用户分布特征，生成N个用户位置坐标，设这些坐标集合为U；步骤2：利用所述步骤1中生成的用户位置坐标，迭代搜索K个基站的初始摆放位置；步骤3：利用所述步骤2中获得的基站初始摆放位置，以容量为优化目标，迭代搜索最优的摆放位置；所述步骤2中使用用户位置坐标，搜索较优的初始摆放位置，具体步骤包括：步骤201，任意给定AP的起始位置矢量l⁽⁰⁾，对l⁽⁰⁾进行排序操作l⁽⁰⁾＝Π(l⁽⁰⁾)，该排序操作将l⁽⁰⁾中的K个坐标，首先按照x坐标从小到大排序，若x坐标相同，则按照y坐标从小到大排序；设定算法收敛判决条件∈＝10^‑2；定义AP摆放位置矢量l＝[x₁,y₁,…,x_K,y_K]^T和l′＝[x₁′,y₁′,…,x′_K,y′_K]^T之间的距离为：${\left|\right|l-l^{\prime }\left|\right|}_2=\sqrt{\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}[{(x_k-x_k^{\prime })}^2+{(y_k-y_k^{\prime })}^2]};$其中x_i和y_i分别表示第i个AP的位置坐标，(·)^T表示矢量或者矩阵的转置；步骤202，将集合U中的N个用户位置坐标分成K组，分别记为G₁,…,G_K；分组方法为：对每个用户的位置坐标(x,y)，计算其到K个AP的距离k＝1,…,K；令与用户距离最近的AP的序号并将该用户的位置坐标分到第k^*组用户位置坐标的集合G_k*；步骤203，更新K个AP的位置矢量，记为l′＝[x₁′,y₁′,…,x′_K,y′_K]^T，计算方法如下，$\left\{\begin{array}{c}{x}_k^{\prime }=\frac{1}{\left|G_k\right|}\underset{(x_i,y_i)\in G_k}{\Sigma }{x}_i\\ y_k^{\prime }=\frac{1}{\left|G_k\right|}\underset{(x_i,y_i)\in G_k}{\Sigma }{y}_i\end{array}\right.,k=1,···,K,$其中|G_k|表示G_k中元素的个数；将第k个AP的新位置看作G_k中所有用户的位置的平均值；步骤204，令l′＝Π(l′)，计算||l⁽⁰⁾‑l'||₂；若||l⁽⁰⁾‑l'||₂≤∈，则算法收敛，且AP的初始摆放位置矢量为l⁽⁰⁾＝l'；否则令l⁽⁰⁾＝l'，重新执行步骤202到204。