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1、TD-LTE基站规划方法探究（移动通信杂志）2014年第z1期1算法流程决策树方法的经过通常分为2部分：决策树学习和决策树分类。决策树学习是通过对训练样本进行归纳学习InductiveLearning，生成以决策树形式表示的分类规则的机器学习MachineLearning经过6，算法的输入是由属性和属性值表示的训练样本集，输出是一棵树形的分类结果。原则上讲，给定的属性集能够构造的决策树的数目到达指数级，尽管如此，人们还是开发了一些有效的算法能够在合理的时间内构造出相对准确的次最优决策树，这些算法一般都采用贪心算法，流程如图1所示。2实验与分析本算法的输入属性包括近期站间距、平均站间距、基站高度
2、、第一层邻区数量以及实际测试下载数据。其中，近期站间距描绘的是距离样本站点近期的一个基站的距离；平均站间距描绘的是与样本基站相邻的第一层邻区的平均距离；基站高度描绘的是样本基站的天线垂直距离水平面的高度；第一层邻区数量描绘的是与样本基站切换关系最多的基站的数量；路测下载数据是LTE测试终端MiFi对所有基站的测试PDCP层的传输速率，单位为Mbps。2.1决策树建立移动通信中的基站站间距描绘的是网络中基站的密集程度，通常站间距计算采用的是平均计算方法，即根据一定区域的基站数量和覆盖面积计算出平均每个基站的覆盖面积，然后根据标准的三扇区覆盖模型计算出平均站间距。传统的距离计算是根据标准的覆盖面积
3、进行折算，这种算法对于统计的估算较为适用，但是对于精细的规划缺乏根据和准确性。同时，站间距还必须考虑周边站点的构造和分布，因而在此结果上需要进一步的修正才能合理地对站间距进行评估。本文方法和传统的距离计算法的区别是：本文直接计算基站的近期基站距离，然后根据周边基站的方位角度和距离关系来判定该基站的第一邻区归属，并计算出第一邻区平均距离，再根据近期基站距离、平均距离、站高以及第一层严密邻区数作为决策树的主要因素构建决策树。站间距的计算流程如图2所示。距离算子包括平均站间距和近期站间距，另外计算第一层严密邻区数量，严密邻区数是第一层邻区数量，数据来自于OMC网管的切换统计数据，根据切换占比超过总切
4、换数15%的基站作为第一层邻区基站，属性数据模板如表1所示。2.2决策树剪枝在进行决策树分类时，为防止决策树和训练样本集过分拟合，十分是存在噪声数据或不规范属性时更为突出，需要对决策树进行剪枝5。剪枝算法通常利用统计方法决定能否将一个分支变为一个结点，通常采用预先剪枝方法pre-pruning和后剪枝方法post-pruning进行决策树剪枝。预先剪枝方法的优点是在树生长的同时就进行了剪枝，因而效率高，但是它可能产生“视觉界线，即断绝了其后继节点进行分支操作的任何可能性；后剪枝方法是当决策树的生长经过完成后再进行剪枝，该方法比预先剪枝方法计算时间长，但是能够获得一个分类更准确的决策树。一个好的
5、折中方法是预先剪枝可以以与后剪枝相结合，进而构成混合剪枝方法。2.3结果与分析本文采用的决策树生成实验工具是Matlab7.0，训练样本集为浙江TD-LTE某试商用城市先期开通的401个TD-LTE室外站点，检验数据集为后期开通的98个新TD-LTE站点。本实验TD-LTE系统的主要参数设置为：系统带宽20M，采用F频段，上下行配比为1:3，特殊子帧配比为9:3:2，MIMO方式为2*2。运用Matlab7.0自带的决策树算法，输出结果如图3所示，原始数据分为10个类，其中表示根节点，表示叶子节点，左向箭头判定为“是，右向箭头判定为“否。为了更好地表征分类结果，本文采用了事后修剪方法，将之前决
6、策树建立的10个类根据结果速率的大小进行了类的合并，最终构成了5个类，分别对应低速率、较低速率、中等速率、较高速率和高速率，详细如表2所示。运用前面的决策树分类根据，对新建设的98个TD-LTE站点进行了PDCP层下载速率预评估，在站点全部开通后又采用MiFi测试终端进行了拉网速率测试，然后将预测数据和实测据进行分类精度检验，结果如表3所示：从测试结果来看，总体精度到达了81.6%，对低速率第1类和第2类的识别准确性还是比拟高，而对第3类和第4类的识别有些偏差，即存在规划问题的站点测试速率较差，但知足高速率条件的规划站点不一定到达高速率要求，这讲明还存在其他的因素影响实际测试速率。3总结本文以
7、TD-LTE基站的近期站间距、平均站间距、站高、第一层严密邻区数作为分类的特征数据，以每个基站实际测试PDCP层下载速率为优化目的，构建了决策树算法，将基站类型分为5类。从分类的结果能够看出：1在TD-LTE建网初期，平均站间距是影响速率的主要因素，必须保证站间距在一定的合理范围之内，本试点区域的理想门限是415m。2站高要合理。站间距较小时，站高需要控制较低；而站间距较大时，站高能够适当高一些。3近期站间距不能太小。4严密邻区数在平均站间距不大时也需要进行控制。需要注意的是，不同城市的场景有所差异，本文所在城市环境得出的结果对类似环境的地区有参考意义，而对差异较大的区域则需要根据实地情况进行决策树分析。此外，从后续的归类错误的站点问题原因分析可知，要保证网络的高速率，除了基站的规划建设要求达标之外，参数设置、PCI规划、邻区配置、终端性能都会带来一定的影响，这也是后续继续深化研究的方向。