刘娅汐等：面向物联网业务绿色接入的异构蜂窝网络优化 487 240°，天线初始下倾角设置为0°，下行功率初始设 表1参数设置 置为25dBm.小基站下行功率初始设置为3dBm. Table 1 Parameter settings 图2中黄色圆点代表小基站上的全向天线，黄色 Parameter Value Parameter Value Parameter Value 扇形代表宏基站上的天线，其朝向对应天线方向 Gau/dBm -110 THCov 0.8 /dB 角.采样点均匀分布在部署区.其余仿真参数如 THgs/dBm -92 8i.j.p/dB 10 10 表1所示.宏基站的路损使用COST-231模 THsI/dB -3 C 300 f/MHz 1800 型阿，可表示为 hrj/m 1.5 0.9 E 10- 0=46.3+3.91gf-13.82g4-3.2lg11.75h)2- Gmax/dB 16.34 Gate/dB 32 AsL/dB 32 2 4.79+(44.9-6.55lgh1gd+3 3B/() 70 3dB/() 9 gterm/dB (15) shad /dB 7.25 0.01 其中，f为工作频率，MHz.仿真语言环境为Python 3.6,使用数学库Numpy1.14.2及Numba0.37等 体优化过程说明如下.初始情况下，部署区域的覆 为了验证算法的准确性，图3给出了区域覆盖 盖率不满足条件，即有Cov(0-THcov<0.此时，在 随迭代次数增加的变化示意图， 由原目标函数和罚函数组合构成的总优化目标 在每次迭代中，本算法计算一次目标函数的 中，梯度方向表明调整参数以提升覆盖率比降低 梯度，并根据梯度值进行一次参数更新.图中深色 下行总功率更为重要，因此在优化过程会优先提 区域代表覆盖的区域，白色区域代表未覆盖的区 升覆盖率.因此，覆盖率会逐渐上升，直到满足覆 域.由图3可以看出，随着迭代次数的增加，覆盖 盖率条件Cov(0)-THCov≥0.当覆盖率满足时，罚 率逐步达到要求，下行总功率最终达到近优值.具 函数为零，此时总目标函数以优化总下行功率消 1.0 1.0 0.5 .芝之 0.5 又 0 0.5 又 0.5 又燕 -1.0 -.0 P=18042.94mW .=17994.63mW C0=49.74% Cow=71.83% -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 Distance/km Distance/km (a) (b) 0 1.0 05 05 -1.0 -10 P=14148.06m P=3991.29mW Cov=85.65% Cow=80.09% -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 10 0.5 0 0.5 1.0 Distance/km Distance/km (c) (d) 图3覆盖示意图.(a)初始状态(b)第1代(c)第100代(d)第1000代 Fig.3 Illustration of coverage map:(a)initial state(b)the Ith iteration(c)the 100th iteration(d)the 1000th iterationl M,loss i, j 240º，天线初始下倾角设置为 0º，下行功率初始设 置为 25 dBm. 小基站下行功率初始设置为 3 dBm. 图 2 中黄色圆点代表小基站上的全向天线，黄色 扇形代表宏基站上的天线，其朝向对应天线方向 角. 采样点均匀分布在部署区. 其余仿真参数如 表 1 所示. 宏基站的路损 使用 COST-231 模 型[25] ，可表示为 l M,loss i, j =46.3+33.9lg f −13.82lgh M i −3.2 ( lg(11.75h U j ) )2 − 4.79+ ( 44.9−6.55lgh M i ) lgdi, j +3 （15） 其中， f 为工作频率，MHz. 仿真语言环境为 Python 3.6，使用数学库 Numpy 1.14.2 及 Numba 0.37 等. 为了验证算法的准确性，图 3 给出了区域覆盖 随迭代次数增加的变化示意图. 在每次迭代中，本算法计算一次目标函数的 梯度，并根据梯度值进行一次参数更新. 图中深色 区域代表覆盖的区域，白色区域代表未覆盖的区 域. 由图 3 可以看出，随着迭代次数的增加，覆盖 率逐步达到要求，下行总功率最终达到近优值. 具 Cov(θ)−THCov < 0 Cov(θ)−THCov ⩾ 0 体优化过程说明如下. 初始情况下，部署区域的覆 盖率不满足条件，即有 . 此时，在 由原目标函数和罚函数组合构成的总优化目标 中，梯度方向表明调整参数以提升覆盖率比降低 下行总功率更为重要，因此在优化过程会优先提 升覆盖率. 因此，覆盖率会逐渐上升，直到满足覆 盖率条件 . 当覆盖率满足时，罚 函数为零，此时总目标函数以优化总下行功率消 表 1 参数设置 Table 1 Parameter settings Parameter Value Parameter Value Parameter Value Gau/dBm −110 THCov 0.8 l nat/dB 20 THRS/dBm −92 gi, j,pˆ/dB 10 λ 10 THSI/dB −3 c 300 f /MHz 1800 hrj/m 1.5 γ 0.9 ε 10−8 Gmax/dB 16.34 Gatte/dB 32 ASL/dB 32 φ3dB/( ◦ ) 70 ϕ3dB/( ◦ ) 9 g term/dB 2 l shad/dB 7.25 η 0.01 −1.0 1.0 1.0 −0.5 −1.0 −0.5 0.5 0.5 0 0 Distance/km Distance/km (a) (c) −1.0 1.0 1.0 −0.5 −1.0 −0.5 0.5 0.5 0 0 Distance/km Distance/km (b) −1.0 1.0 1.0 −0.5 −1.0 −0.5 0.5 0.5 0 0 Distance/km Distance/km (d) −1.0 1.0 1.0 −0.5 −1.0 −0.5 0.5 0.5 0 0 Distance/km Distance/km PS=18042.94 mW Cov=49.74 % PS=14148.06 mW Cov=85.65 % PS=3991.29 mW Cov=80.09 % PS=17994.63 mW Cov=71.83 % 图 3 覆盖示意图. （a）初始状态（b）第 1 代（c）第 100 代（d）第 1000 代 Fig.3 Illustration of coverage map: (a) initial state (b) the 1th iteration (c) the 100th iteration (d) the 1000th iteration 刘娅汐等： 面向物联网业务绿色接入的异构蜂窝网络优化 · 487 ·