基于丘陵地區(qū)的無線寬帶基站選址算法研究

邊 強(qiáng)，徐東輝，劉江亮，何婧媛2,，楊海宇

(1.火箭軍工程大學(xué)，西安 710025；2.延安大學(xué)，陜西 延安 716000)

1 引言

無線寬帶通信系統(tǒng)主要是在無基礎(chǔ)設(shè)施支撐的通信場(chǎng)景下承擔(dān)通信保障任務(wù)，是應(yīng)急通信的主要手段之一。由于該系統(tǒng)具有部署形式靈活、建設(shè)成本較低、布設(shè)速度快等特點(diǎn)，因此具有很高的應(yīng)用價(jià)值。在復(fù)雜多變的電磁環(huán)境中，如何快速、高效的完成基站選址是該系統(tǒng)保障可靠通信亟需解決的問題?；具x址問題的研究是隨著實(shí)際通信應(yīng)用需求不斷變化的，一般的基站選址問題是通過調(diào)整站點(diǎn)數(shù)量、更換站點(diǎn)類型和改變站點(diǎn)位置布局等方式，達(dá)到增大網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍、擴(kuò)大業(yè)務(wù)容量和降低建設(shè)成本等目標(biāo)。金偉正等[1]綜合電力無線專網(wǎng)建設(shè)的目標(biāo)、原則及成本要求，使用變步長(zhǎng)的人工魚群算法制定出滿足覆蓋率要求的基站選址方案。張英杰等[2]將基站選址問題建模成一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題，用免疫算法對(duì)其進(jìn)行求解，考慮用較小的建站代價(jià)獲得較高的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。為了提高通信基站選址的高效、合理性，大量方法被用于基站選址優(yōu)化。一類解決方法是基于幾何原理尋找合適的站點(diǎn)位置，如幾何中心法[3]和外接圓法[4]。熊毅[5]基于泰森多邊形原理，以現(xiàn)有基站位置為三角形頂點(diǎn)，以三角形邊的垂直平分線相交得到的多邊形頂點(diǎn)為新站的站址，確定具體地區(qū)所需基站的數(shù)量和位置。另一類解決方法是將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行處理?？蝶惽绲萚6]以網(wǎng)絡(luò)覆蓋率作為優(yōu)化目標(biāo)，采用改進(jìn)的鯨魚優(yōu)化算法找到最佳選址布局。劉娟等[7]利用粒子群果蠅混合優(yōu)化改進(jìn)算法優(yōu)化基站布局，從而實(shí)現(xiàn)更高的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。除了鯨魚優(yōu)化算法，混合免疫算法[8]、粒子群算法[9]以及其他優(yōu)化算法也被用于解決基站優(yōu)化問題?；具x址還可以被優(yōu)化為多目標(biāo)問題進(jìn)行求解。劉尚雄等[10]將布局問題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)問題進(jìn)行求解，采用NSGA-Ⅱ算法實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)覆蓋率最佳，基站幾何布局做好。楊俊逸[11]先對(duì)基站的站址進(jìn)行優(yōu)化，使得基站數(shù)量最少，再次進(jìn)行優(yōu)化，使得基站功耗最小。第三種處理方式是直接優(yōu)化基站規(guī)劃中的多個(gè)目標(biāo)。呂秋實(shí)[12]通過多目標(biāo)遺傳算法，尋找覆蓋區(qū)域最廣、建設(shè)成本最低和系統(tǒng)容量最大的基站位置及配置方案，實(shí)現(xiàn)4G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)三網(wǎng)協(xié)同基站的智能規(guī)劃。董宏成等[13]使用改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群算法，同時(shí)優(yōu)化覆蓋率、網(wǎng)絡(luò)效能比、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載和建設(shè)成本，解決LTE混合組網(wǎng)優(yōu)化問題。Lakshminarasimman等[14]利用改進(jìn)的NSGA-Ⅱ算法來確定車輛和行人處于移動(dòng)情況下時(shí)基站的最佳位置，從而使得通信的覆蓋最大化、成本最小化。除了以上提到的遺傳算法、免疫算法、粒子群算法、NSGA-Ⅱ算法和多目標(biāo)粒子群算法等優(yōu)化算法，模糊推理[15]、推薦系統(tǒng)[16]和機(jī)器學(xué)習(xí)[17]等方法也都在基站選址問題中有所應(yīng)用。

當(dāng)前，基站選址的方法大都是針對(duì)宏基站進(jìn)行深入研究的，其主要考慮物理因素、天面要求、機(jī)房要求和周圍的環(huán)境安全性等多方面因素，從而降低建設(shè)成本，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化；而無線寬帶通信系統(tǒng)作為應(yīng)急通信手段，是基于無基礎(chǔ)設(shè)施支撐條件下進(jìn)行指揮通信保障的，主要目的是盡最大可能為保障區(qū)域提供通信服務(wù)，所以宏基站選址方法無法適用于車載基站選址問題研究。本文中針對(duì)無線寬帶通信系統(tǒng)車載基站在丘陵環(huán)境下布設(shè)規(guī)劃問題進(jìn)行研究，首先搭建系統(tǒng)模型，然后采用改進(jìn)K-means算法迭代計(jì)算得到基站選址方案，最后布站人員根據(jù)選址方案進(jìn)行車載基站布設(shè)工作，盡最大可能使骨干網(wǎng)絡(luò)信號(hào)覆蓋整個(gè)規(guī)劃區(qū)域，從而提高地面終端隨遇接入的成功率。

2 系統(tǒng)模型搭建

2.1 場(chǎng)景設(shè)置

本文主要針對(duì)丘陵環(huán)境為背景進(jìn)行研究，丘陵區(qū)域地形起伏不定，無線電波在傳播過程中會(huì)出現(xiàn)山體阻擋，所以電磁波在傳播過程中，既有平坦地區(qū)的傳播規(guī)律，又有山區(qū)的傳播規(guī)律；由于周圍地理環(huán)境以及地面覆蓋物都會(huì)對(duì)無線電波的傳播造成影響，從而增加無線電波傳播的路徑損耗。無線寬帶通信系統(tǒng)中基站之間形成骨干網(wǎng)絡(luò)，地面終端選擇就近基站隨遇接入進(jìn)行通信，構(gòu)成接入網(wǎng)。基站中負(fù)責(zé)基站選址規(guī)劃任務(wù)的為主基站，其余為從基站，指揮所部署在主基站，從基站接受主基站的指揮協(xié)調(diào)，所有基站布設(shè)需要避開障礙區(qū)。因?yàn)闊o線寬帶通信系統(tǒng)中配備的是車載基站，所以每個(gè)基站都具有移動(dòng)性；當(dāng)主基站選址規(guī)劃結(jié)束后將選址方案下發(fā)至從基站，從基站按照選址方案移動(dòng)至指定位置進(jìn)行布設(shè)基站，所以需要對(duì)主基站進(jìn)行提前布設(shè)。無線寬帶通信系統(tǒng)中每個(gè)基站均配備全向天線和定向天線。全向天線為地面終端提供服務(wù)；定向天線形成骨干網(wǎng)絡(luò)，保證基站之間通信。在丘陵環(huán)境下，電磁波在傳播過程中既存在視距(LOS)傳播，也存在非視距(NLOS)傳播，所以全向天線發(fā)出的無線信號(hào)覆蓋區(qū)域不會(huì)是規(guī)則形狀，可以采用架高天線，增大發(fā)射功率等方式來增大信號(hào)覆蓋范圍。

2.2 基站覆蓋半徑

天線的覆蓋半徑影響定基站覆蓋范圍。由于本文主要針對(duì)的是丘陵地區(qū)環(huán)境下的站點(diǎn)布設(shè)規(guī)劃問題進(jìn)行研究，通常Egli模式是這一環(huán)境下電磁波傳輸損耗常用模型。在丘陵環(huán)境下，無線信號(hào)主要以視距方式傳播和非視距方式傳播(散射、折射、繞射)，根據(jù)地形起伏高度不同，傳播路徑上山體阻擋等地理環(huán)境因素所造成的的電波傳輸損耗不同。Egli模型傳播路徑損耗可表示為

Le=88.11+40lgD+20lgf-20lg(Ht*Hr)-Kh

(1)

式中：Le為傳播損耗(dB)；D為收發(fā)設(shè)備之間的距離(km)；f為工作頻率(MHz)；Ht為發(fā)射天線高度(m)；Hr為接收天線高度(m)；Kh為地形修正因子。

Egli模型受地形起伏變化影響較大，為了提高選址結(jié)果的準(zhǔn)確性，針對(duì)不同地形，需要通過校正地形修正因子來提高模型的準(zhǔn)確性。Kh修正因子可表示為

(2)

其中：Δh為地形起伏高度，m，當(dāng)Δh<15了m時(shí)，Kh可以忽略不計(jì)。

本文針對(duì)測(cè)試點(diǎn)與基站之間存在視距傳播和非視距傳播，針對(duì)傳播路徑損耗(L)進(jìn)行了縮放調(diào)整，具體如下：

LoS∶L=0.4Le

(3)

NLoS∶L=1.6Le

(4)

規(guī)劃區(qū)域內(nèi)任一點(diǎn)的接收功率為

Pri=10*log(Pt)-L

(5)

式中：Pri為任一點(diǎn)的接收功率;Pt為基站發(fā)射功率。

R=10^((A-B)/40)*1 000

(6)

A=(10*lgPt-gamma)/0.9

(7)

B=88.11+20*lgf-20lg(Ht*Hr)-Kh

(8)

其中:R為覆蓋半徑;gamma為接收靈敏度。

2.3 基于K-means算法的基站選址

K-means算法是基于劃分的聚類算法，主要分為3個(gè)步驟：

步驟1：特征選擇和特征提取。

步驟2：數(shù)據(jù)對(duì)象間相似度計(jì)算。

步驟3：根據(jù)相似度將數(shù)據(jù)對(duì)象分組。

該算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)，一般用歐式距離作為衡量數(shù)據(jù)對(duì)象間相似度的指標(biāo)，相似度與數(shù)據(jù)對(duì)象間的距離成反比，相似度越大，距離越小。該算法需要預(yù)先指定初始聚類數(shù)目k以及k個(gè)初始聚類簇心，根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)象與聚類簇心之間的相似度，將所有對(duì)象聚類到距離該對(duì)象相似度最高的簇心組成一個(gè)簇，并找出簇中到其他對(duì)象距離最小的數(shù)據(jù)形成新的簇心，不斷降低類簇的誤差平方和(sum of squared error，SSE)，當(dāng)SSE不再變化或目標(biāo)函數(shù)收斂時(shí)，聚類結(jié)束，得到最終結(jié)果。

空間內(nèi)未覆蓋的點(diǎn)與聚類簇心間的歐式距離計(jì)算公式為

(9)

式中：x為待計(jì)算的功率點(diǎn)對(duì)象；Ci為第i個(gè)聚類簇心;m為功率點(diǎn)的維度；xj和Cij為x和Ci的第j個(gè)屬性值。

整個(gè)數(shù)據(jù)集的誤差平方和SSE計(jì)算公式為

(10)

其中:SSE的大小表示K-means算法結(jié)果的好壞，k表示簇心的個(gè)數(shù)。

在一塊矩形區(qū)域內(nèi)(區(qū)域內(nèi)有一個(gè)關(guān)鍵區(qū)域，2個(gè)障礙區(qū)域)，無線寬帶通信系統(tǒng)的車載基站移動(dòng)至選址規(guī)劃位置布設(shè)基站，基站組成的骨干網(wǎng)絡(luò)盡最大可能實(shí)現(xiàn)規(guī)劃區(qū)域內(nèi)信號(hào)全覆蓋，從而保證地面終端隨遇接入。假設(shè)無線寬帶通信系統(tǒng)在規(guī)劃區(qū)域內(nèi)布設(shè)7個(gè)車載基站形成骨干網(wǎng)絡(luò)，采用K-means算法進(jìn)行選址規(guī)劃。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Windows10操作系統(tǒng)、Intel Core i7處理器、16GB內(nèi)存、Matlab 2019b軟件，仿真參數(shù)如表1所示；采用K-means算法規(guī)劃結(jié)果如圖1所示。

表1 仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)Table 1 Simulation experiment parameters

圖1 K-means算法信號(hào)覆蓋率與迭代關(guān)系圖Fig.1 K-means algorithm signal coverage and iteration diagram

圖1表明：采用K-means算法進(jìn)行基站布設(shè)規(guī)劃仿真，迭代9次后其覆蓋率達(dá)到91.8%，經(jīng)過17次迭代后信號(hào)覆蓋率為92.120 7%，算法運(yùn)行耗時(shí)381 s。

3 基于改進(jìn)K-means算法的基站選址

K-means算法原理比較簡(jiǎn)單，算法邏輯清晰，可解釋度強(qiáng)，但在K-means算法中隨機(jī)確定初始聚類簇心，導(dǎo)致容易陷入局部最優(yōu)的問題，進(jìn)而導(dǎo)致迭代次數(shù)多，計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，影響信號(hào)覆蓋效果等問題，針對(duì)這些問題，本文中提出了一種改進(jìn)的K-Means算法。無基礎(chǔ)設(shè)施支撐下基站選址是通過對(duì)輸入的規(guī)劃區(qū)域參數(shù)、基站參數(shù)、接收參數(shù)等系統(tǒng)參數(shù)，結(jié)合地形數(shù)據(jù)，選取無線信道模型，利用改進(jìn)K-means算法在規(guī)劃區(qū)域內(nèi)對(duì)基站位置進(jìn)行迭代計(jì)算，得到滿足規(guī)劃目標(biāo)的基站選址結(jié)果，該結(jié)果包括基站位置、覆蓋半徑和規(guī)劃區(qū)域信號(hào)覆蓋率等。無線寬帶通信系統(tǒng)在布設(shè)過程中，基站形成的骨干網(wǎng)絡(luò)信號(hào)盡可能的覆蓋規(guī)劃區(qū)域。基站之間通信必須是雙向的，即相互連接的基站之間均能接收到對(duì)方的信號(hào)，且信號(hào)強(qiáng)度均超過接收靈敏度，每個(gè)基站最多能與2個(gè)基站進(jìn)行通信。

3.1 改進(jìn)K-means算法

K-means算法具有原理簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，可解釋度高等優(yōu)點(diǎn)；但是也存在容易陷入局部最優(yōu)，算法結(jié)果對(duì)初始化簇心選擇的依賴強(qiáng)的缺點(diǎn)。本文針對(duì)K-means算法的缺點(diǎn)，提出了優(yōu)化初始簇心的選取的改進(jìn)K-means算法。改進(jìn)K-means算法中采用輪盤賭算法進(jìn)行初始化簇心的選取，從而盡最大可能的使初始化簇心分散，降低簇心選擇的隨機(jī)性，避免陷入局部最優(yōu)解，從而實(shí)現(xiàn)算法收斂速度快，且算法結(jié)果為全局最優(yōu)值，即實(shí)現(xiàn)更好的信號(hào)覆蓋率。輪盤賭算法的實(shí)現(xiàn)步驟為：

1) 初始化個(gè)體適應(yīng)度值xi(未覆蓋區(qū)域每個(gè)點(diǎn)均為一個(gè)個(gè)體)；

2) 根據(jù)公式計(jì)算個(gè)體被選中概率和累積概率；

個(gè)體選擇概率(pi看成xi被選中的概率)：

(11)

累積概率：

(12)

3) 模擬輪盤選擇操作，在區(qū)間[0,1]之間隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)B，如果q(xi-1)

在本文中，首先在規(guī)劃區(qū)域隨機(jī)初始化生成一個(gè)滿足要求的初始基站布局(規(guī)劃區(qū)域內(nèi)7個(gè)車載基站組成的初始基站布局)，根據(jù)此時(shí)的基站布局計(jì)算無線信號(hào)覆蓋情況并確定信號(hào)未覆蓋區(qū)域，采用輪盤賭法在未覆蓋區(qū)域選出7個(gè)聚類簇心Ci(1≤i≤7)。將未覆蓋的點(diǎn)分配到聚類簇心Ci所對(duì)應(yīng)的簇，并且根據(jù)聚類到該簇心的未覆蓋點(diǎn)的個(gè)數(shù)，將這些簇心降序排序，確定其優(yōu)先級(jí)(歸類到的點(diǎn)數(shù)越多優(yōu)先級(jí)越高)。然后根據(jù)優(yōu)先級(jí)依次遍歷每一個(gè)簇心，當(dāng)遍歷到某個(gè)簇心，計(jì)算所有基站到該簇心的歐式距離并確定優(yōu)先級(jí)(距離越近優(yōu)先級(jí)越高)，根據(jù)優(yōu)先級(jí)遍歷所有基站。當(dāng)遍歷到某個(gè)基站時(shí)，基站以一定步長(zhǎng)向簇心移動(dòng)，在滿足基站布局條件下計(jì)算基站移動(dòng)過程中的最大信號(hào)覆蓋率，若最大信號(hào)覆蓋率大于當(dāng)前信號(hào)覆蓋率，則更新基站位置，到此一次迭代結(jié)束。隨后計(jì)算新的簇心進(jìn)行下一次迭代，迭代終止的條件是在某次迭代中遍歷完所有的簇心覆蓋率均未提高，或者達(dá)到指定的迭代次數(shù)。最后，根據(jù)最終的基站位置計(jì)算布設(shè)區(qū)域內(nèi)各空間點(diǎn)的信噪比和信號(hào)覆蓋率。

3.2 算法設(shè)計(jì)

基于改進(jìn)K-means算法的基站選址流程如圖2所示。

圖2 改進(jìn)K-means算法的基站選址流程框圖Fig.2 Base station site selection flowchart of the improved K-means algorithm

具體步驟如下：

首先，隨機(jī)初始化生成一個(gè)由K個(gè)基站組成滿足要求的基站布局，并且根據(jù)初始化基站布局，計(jì)算規(guī)劃區(qū)域的覆蓋率，確定規(guī)劃區(qū)域內(nèi)未覆蓋位置；其次，從未覆蓋區(qū)域內(nèi)隨機(jī)選擇一個(gè)空間點(diǎn)作為初始化聚類簇心C1，計(jì)算未覆蓋區(qū)域內(nèi)中其余空間點(diǎn)和已知的聚類簇心之間的最近距離，然后計(jì)算每個(gè)點(diǎn)被選為下一個(gè)聚類簇心的概率；繼而按照輪盤賭法選擇出下一個(gè)聚類簇心，直到選擇出K個(gè)簇心；然后，將信號(hào)未覆蓋點(diǎn)的個(gè)數(shù)依據(jù)歸類到就近簇心，按照降序排序確定簇心優(yōu)先級(jí)(歸類到的點(diǎn)數(shù)越多優(yōu)先級(jí)越高)，選擇優(yōu)先級(jí)最高的簇心，計(jì)算各基站到簇心的距離(距離為歐氏距離)，從而確定基站移動(dòng)的優(yōu)先級(jí)，依據(jù)基站優(yōu)先級(jí)，選擇一個(gè)基站以一定步長(zhǎng)向簇心移動(dòng)，計(jì)算移動(dòng)過程中的最大覆蓋率；最后，判斷最大覆蓋率是否大于當(dāng)前覆蓋率，如果不滿足條件，選擇更低優(yōu)先級(jí)的基站計(jì)算其在移動(dòng)過程中的最大覆蓋率，直到遍歷完所有基站，否則跳出此循環(huán)，然后判斷是否達(dá)到迭代次數(shù)，如果滿足最大迭代次數(shù)，直接跳出循環(huán)，否則重新計(jì)算覆蓋率，確定信號(hào)未覆蓋區(qū)域，當(dāng)不存在優(yōu)先級(jí)更低的基站，選擇更低優(yōu)先級(jí)的簇心進(jìn)行迭代計(jì)算，如果不存在更低優(yōu)先級(jí)的簇心，算法直接結(jié)束，根據(jù)算法迭代計(jì)算結(jié)果確定基站布局，從而計(jì)算地圖各空間點(diǎn)的信噪比和信號(hào)覆蓋率。

4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 仿真參數(shù)設(shè)置

假設(shè)無線寬帶通信系統(tǒng)部署7個(gè)車載基站，每個(gè)基站都配備相同的設(shè)備，在實(shí)驗(yàn)過程中設(shè)備都可以正常工作。仿真參數(shù)如表1所示，采用改進(jìn)K-means算法和K-Means算法迭代計(jì)算結(jié)果如圖3所示。

圖3 改進(jìn)K-means算法信號(hào)覆蓋率與迭代關(guān)系圖Fig.3 Signal coverage and iteration diagram of the improved K-means algorithm

4.2 結(jié)果分析

圖3表明：改進(jìn)K-Means算法在迭代6次后，覆蓋率達(dá)到96.1%，經(jīng)過14次迭代后達(dá)到96.863 2%，算法耗時(shí)297 s。

初始化基站布局后，基站組網(wǎng)形成的骨干網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況如圖4所示。紅色框區(qū)域?yàn)殛P(guān)鍵區(qū)域，黃色框區(qū)域?yàn)檎系K區(qū)域；白色圈為基站位置，白色虛線代表兩基站可以互相直接通信；紅紫色點(diǎn)為未覆蓋區(qū)域的聚類簇心，紅紫色虛線代表本次迭代由連線的基站向連線的簇心移動(dòng)；藍(lán)色區(qū)域?yàn)樾盘?hào)未覆蓋區(qū)域；綠色區(qū)域?yàn)樾盘?hào)覆蓋區(qū)域，信號(hào)覆蓋區(qū)域黃色顏色越深，表示信號(hào)強(qiáng)度越強(qiáng)。

圖4 迭代1次信號(hào)覆蓋圖Fig.4 Iterative signal coverage diagram for the first time

由圖4可知，初始化基站布局后，覆蓋率僅為73.844 6%，個(gè)別基站之間布設(shè)距離比較近，說明信號(hào)覆蓋率還有提升的空間；未覆蓋區(qū)域簇心都遠(yuǎn)離車載基站位置，且基站布設(shè)位置都避開了障礙區(qū)；系統(tǒng)中組成骨干網(wǎng)絡(luò)的基站之間可以相互通信；地形起伏變化的大小直接影響信號(hào)覆蓋效果。對(duì)比圖4和圖5可以發(fā)現(xiàn)：算法迭代計(jì)算一次，只移動(dòng)一個(gè)基站位置；基站在移動(dòng)至簇心的過程中，會(huì)存在一個(gè)最大覆蓋率的位置，這個(gè)位置不一定是簇心位置，可能是基站與簇心連線之間的某一位置；一次迭代結(jié)束后，重新確定簇心位置及其優(yōu)先級(jí)，隨著簇心優(yōu)先級(jí)的改變，基站的優(yōu)先級(jí)也隨之改變。由圖6可見：隨著迭代次數(shù)的增加，覆蓋率由73.844 6%提高至96.863 2%，此時(shí)達(dá)到信號(hào)覆蓋率最大狀態(tài)，即最終基站布局結(jié)果；最終基站布局仍然存在骨干網(wǎng)絡(luò)信號(hào)無法覆蓋的區(qū)域，即存在信號(hào)覆蓋盲區(qū)。

圖5 迭代2次信號(hào)覆蓋圖Fig.5 Iterative signal coverage diagram for the second time

圖6 迭代結(jié)束信號(hào)覆蓋圖Fig.6 End-of-iteration signal coverage diagram

4.3 對(duì)比分析

為了檢驗(yàn)改進(jìn)K-means算法的性能，將其與K-means算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7和表2所示。

圖7 K-means算法和改進(jìn)K-means算法曲線Fig.7 Comparison chart of K-means algorithm and the improved K-means algorithm

表2 算法對(duì)比結(jié)果Table 2 Algorithm comparison results

由圖7和表2可見：信號(hào)覆蓋率由92.120 7%提高至96.863 2%，算法性能有所優(yōu)化；迭代收斂次數(shù)由9次降低為6次，最終收斂迭代次數(shù)由17降為14，達(dá)到了快速收斂的目的；算法運(yùn)行時(shí)間由381 s降低至297 s，算法效率明顯提高。

5 結(jié)論

基站選址是無線寬帶通信系統(tǒng)布設(shè)的重要環(huán)節(jié)，選址方案的合理性決定著系統(tǒng)信號(hào)覆蓋范圍和通信保障能力。本文建立了最大信號(hào)覆蓋率為目標(biāo)的基站選址模型，提出了基于優(yōu)化初始化簇心選取的改進(jìn)K-means算法，確定了信號(hào)覆蓋率為96%的基站選址方案。對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)改進(jìn)K-means算法效率和收斂速度都有一定提高。雖然依據(jù)最佳基站選址方案，無線寬帶通信系統(tǒng)可以基本實(shí)現(xiàn)規(guī)劃區(qū)域信號(hào)全覆蓋，但是本文中考慮的場(chǎng)景因素還不夠全面，下一步將針對(duì)實(shí)際道路條件下進(jìn)行基站選址方法研究。