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基于MR位置指纹定位的优化算法分析和实践.pdf
文档介绍:
2014/11/DTPT——————————收稿日期:2014-09-17王新楼1,郭超1,纪国强2(1. ***通信集团浙江有限公司温州分公司,浙江温州 325000;2. ***通信集团设计院有限公司浙江分公司,浙江杭州 310012)Wang Xinlou1,Guo Chao1,Ji Guoqiang2(1. China Mobile Group Zhejiang Co., Ltd. Wenzhou Branch,Wenzhou 325000,China;2. ChinaMobile Group Design Institute Co., Ltd. Zhejiang Branch,Hangzhou 310012,China)基于MR位置指纹定位的优化算法分析和实践关键词:测量报告;位置指纹定位;弱覆盖优化;邻区优化中图分类号:TN914文献标识码:A文章编号:1007-3043(2014)11-0052-05摘要:基于MR的无线优化方法在无线网络中正逐步推广应用,而其中位置指纹定位算法可应用在2G/3G通信网络的无线优化中。分析比较了几种不同的定位算法优劣性,并就其中位置指纹定位的优化算法作了优化改进,使用余弦距离函数作为与指纹库的匹配算法,兼顾计算量和存储空间2方面,使其具有对传播模型、站间距的依赖度较低、对单次测量的偏差不敏感、定位精度较高等优点。通过现网的数据弱覆盖和邻区优化实践,验证了其有效性。Abstract:Wireless optimization method based on MR is gradually popularized work, and the location of the finger-print positioning algorithm can be used in wireless optimization of GSM or TD-SCDMA system. It analyzes pares sev-eral different positioning algorithms and the optimization algorithm of which location fingerprinting positioning method, uses thecosine distance function to value the conformity of fingerprint database. The optimized algorithm considers two aspects putational and storage advantages. It has a low dependence on the radio propagation model and the distance betweensites, and also has the advantages of high location accuracy, which is proved by coverage and handover optimization results onthe work data.Keywords:Measurement report; Location fingerprinting positioning; Coverage optimization; Handover optimization0 引言传统的无线通信网络优化分析,一般通过分析网络性能数据以及路测、定点拨测数据来评估网络性能,这种分析方法采用抽验式数据分析,存在一定的偶然性和不确定性,需要投入大量的人力及物力,且均是在收到投诉反馈信息之后才能做出反应,较为被动。通过采集网络所有终端用户上报的测量报告(MR)数据,根据一定的空间定位算法,将所有用户端的测量数据渲染到空间地图中,可以为网络质量评估、话务热点分布分析、载频隐性故障分析、越区覆盖分析、网络干扰分析、邻区优化、覆盖优化等提供支撑,为无线优化和网络规划建设提供准确的依据[1-3]。所有基于 MR 的无线优化方法,其核心算法是定位。本文分析比较了几种定位算法的优劣性,并就其中位置指纹定位的优化算法作了分析改进。现网优化结果验证了其算法的有效性。1 MR定位技术介绍MR 是指移动终端通过控制信道,在业务信道上以一定时间间隔,以 MR 的方式向基站周期性上报所Analysis of Optimization MethodBased on MR Location FingerprintPositioning and Its munication王新楼,郭超,纪国强基于MR位置指纹定位的优化算法分析和实践52邮电设计技术/2014/11在小区的下行信号强度、质量等信息,基站将终端上报的下行信息和自身收集的上行物理信息上传给基站控制器,并由其收集与统计。以TD-SCDMA网络为例,每个MR主要包括上下行接收信号码功率、上下行信噪比、时间提前量、上下行路径损耗、UE发射功率及NodeB 发射功率等。上报的MR 可用于系统中无线资源控制子层完成诸如切换等事件的触发,也可用于系统操作维护,观察系统的运行状态[4]。基于MR的优化方法核心是定位,即需要从“异常的”、“有价值的”(比如弱覆盖边界处、异系统切换处等)MR消息中,反解、定位事件发生地,从而实施有针对性的优化和调整。传统的定位方法有3种(见图1),其各有优劣。a)三角定位法:利用主服小区和 2 个或多个最强的邻区形成的三角形或多边形,计算中心点,并进行场强加权偏移,获得定位结果。b)TOA(Time of Arrival)定位法:实质是一种基于场强的定位法。通过检测接收信号的场强值,利用已知的信道衰落模型及发射信号的场强值可以估算出收、发信机之间的距离,获得多个距离值,通过求解收、发信机之间的距离方程组来确定目标移动台位置。一次场强测量把移动台(即定位目标)约束在围绕基站的轨迹圆上,圆的半径由场强值确定。由于通常2个圆交点为2个,因此一般通过3个基站来确定目标位置。c)多点定位法:利用主服小区和邻区形成一个三角形(或多边形),并按照一定原则在图形区域内形成多个参考点。利用传播模型计算顶点小区信号到达这些参考点的强度及信号特征。以此来计算MR各种特征最接近哪个参考点,并把该点作为MR定位结果。2 MR位置指纹定位算法分析位置指纹是指用户所处位置的场景特征。MR位置指纹定位算法最早来源于WLAN中的定位技术,根据无线通信网络特点可将其应用到基站定位中。位置指纹定位的原理是:用户利用所处位置观测到的位置指纹,查询位置指纹的样本数据集,根据特定的匹配规则来估计所处的位置[5]。位置指纹有多种表示,如用户所处位置的 RSS、信噪比、TA 等。其中,RSS 易于测量,不需要额外的软硬件支持,因而受到广泛关注[6-8]。实际应用中,可以地球赤道为原点,根据墨卡托投影将待优化区域细分为栅格并给定唯一编号,利用传播模型计算每个基站对应各栅格参考点的信号强 内容来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.