在移动网络规划中使用改进的围绕中心点划分聚类技术
人工智能
2013-02-28 v1 网络与互联网体系结构
摘要
每个蜂窝网络的部署都需要规划和优化，以提供足够的覆盖范围、容量和服务质量 (QoS)。移动无线网络规划优化是一项非常复杂的任务，必须考虑许多方面。随着移动网络的快速发展，我们需要有效的网络规划工具来满足客户需求。然而，决定基站 (BSs) 的最佳位置以在降低成本的同时实现最佳服务是一项复杂的任务，需要大量的计算资源。本文引入空间聚类来解决移动网络规划问题，涉及通过修改原始的围绕中心点划分 (PAM) 算法来解决天线放置问题或小区规划问题，即定位和配置移动网络基础设施。提出了 M-PAM（改进的围绕中心点划分）算法以满足需求和约束。PAM 需要在开始搜索基站最佳位置之前指定聚类数量 (k)。M-PAM 算法利用无线网络规划来确定 k。我们计算每个聚类的覆盖范围和容量，并确定其是否满足移动需求；如果不满足，我们将增加 k 并根据两种聚类方法重新应用该算法。本文展示了该算法在实际案例研究中的应用。实验结果和分析表明，在应用第二种方法时，M-PAM 算法在重负载分布情况下有效，并能导致最少数量的基站，从而直接影响网络规划成本。
引用
@article{arxiv.1302.6602,
title = {Using Modified Partitioning Around Medoids Clustering Technique in Mobile Network Planning},
author = {Lamiaa Fattouh Ibrahim and Manal Hamed Al Harbi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.6602},
year = {2013}
}
备注
10 pages, 15 figures