基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究

作     者：邓扬鑫 赵夙 朱晓荣 DENG Yangxin;ZHAO Su;ZHU Xiaorong

作者机构：南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 

出 版 物：《南京邮电大学学报（自然科学版）》 (Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications：Natural Science Edition)

年 卷 期：2021年第41卷第2期

页      面：20-28页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：江苏省无线通信重点实验室开放研究基金(2019WICOM01) 国家自然科学基金(61871237) 江苏省高校自然科学研究重大项目(16KJA510005)资助项目 

主　　题：LTE 数据挖掘 加权KNN 粒子群算法 基站部署 

摘      要：随着LTE移动网络的发展,基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂,导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题,进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先,通过数据挖掘技术对现网数据集进行相关性分析与数据清洗,用于将杂乱的数据转换成有用数据集;然后针对数据集采用加权KNN算法建立信号预测模型;最后,以信号预测模型为基础,采用粒子群算法建立网络覆盖优化模型得到满足要求的最少基站数目与最优基站部署。通过现网数据的实验结果表明,该模型可将采样区域的弱覆盖栅格全部优化并且减少基站数目。