一種基于多元線性回歸算法的TD-LTE網絡規劃傳播模型校正算法

姜博 李曉坪

【摘? 要】在無線網絡規劃中，傳播模型能否與目標規劃場景匹配，對規劃仿真結果指標的準確性有直接影響。介紹了一種多元線性回歸算法，根據CW測試數據，對SPM傳播模型進行校正，獲取與實際CW無線測試環境相匹配的一套參數。仿真結果表明，多元線性回歸算法獲取的傳播模型校正結果能夠有效滿足實際無線規劃仿真的需求。

【關鍵詞】CW測試;多元線性回歸;傳播模型校正

doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2019.08.015? ? ? 中圖分類號：TN929.5

文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1006-1010（2019）08-0083-04

引用格式：姜博，李曉坪. 一種基于多元線性回歸算法的TD-LTE網絡規劃傳播模型校正算法[J]. 移動通信， 2019，43（8）： 83-86.

[Abstract]?In the radio network planning， whether the propagation model matches the target planning scenario has a direct impact on the accuracy of planning simulation results. This paper introduces a multivariate linear regression algorithm， which corrects SPM propagation model according to CW measurement data， and obtains a set of parameters matching the actual CW wireless test environment. Simulation results show that the calibration results of the propagation model obtained by the multivariate linear regression algorithm can effectively meet the needs of practical wireless planning simulation.

CW measurement; multivariate linear regression; propagation model calibration

1? ?引言

在LTE無線網絡規劃仿真中，傳播模型校正是一個重要功能。傳播模型校正是通過實際路測數據或者CW測試數據，然后針對特定區域，對傳播模型系數進行校正，以便找到一個能夠在工程上滿足應用需要的該區域的傳播模型。

實際應用中，典型傳播模型公式有Okumura-Hata、Costa231-Hata、SPM等。同時，針對不同無線環境，傳播模型會有不同的特點，在實際應用前，需要分別進行模型校正。

傳播模型校正主要包含如下步驟：

（1）進行CW測試。在CW測試過程中，測試站點（模擬實際網絡中基站）、測試路線必須具有代表性，測試數據也需要盡可能充分。

（2）對CW測試數據進行預處理。比如，把一些不合理的數據進行過濾等。

（3）選擇合適的傳播模型校正算法。利用預處理后的數據，針對特定模型進行傳播模型校正。

需要強調的是，根據李氏定理，在CW測試中，要求在40個波長內采樣數據不少于50個，這種情況下，可以確保測試數據和實際數據的誤差在1 dB以內。

本文將介紹如何利用多元線性回歸算法，利用CW測試數據，對SPM傳播模型進行校正，并且通過仿真獲得校正前后性能對比結果。

2? ?多元線性回歸算法

2.1? 數學模型

多元線性回歸算法數學模型如下：

4? ?結束語

無線網絡規劃仿真平臺是無線移動通信網絡建設的主要規劃設計工具，它將電子地圖、傳播模型、可用基站小區資源、業務數據等進行有效結合，通過相關運算，給出各種網絡覆蓋關鍵指標、業務承載能力等。

在無線規劃仿真平臺中，傳播模型準確與否，直接影響規劃仿真結果。在本文中，介紹了如何利用CW測試數據，基于多元線性回歸算法，對SPM通用傳播模型進行校正的方案。

該算法的仿真結果表明，該算法能對傳播模型相關參數進行有效校正。校正后，實際傳播損耗和CW測試數據的偏差大幅度減小，有效提高了仿真結果的準確性。

后續將繼續研究其它相關算法，比如主成分回歸、神經網絡、最陡梯度算法等在傳播模型校正方面的應用，評估校正效率、算法收斂性以及校正結果的準確性。

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