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2.部分仿真图预览
3.算法概述
5G技术是当前移动通信领域的热门话题，其高速率、低延迟、大容量等特点为人们提供了更加便捷的通信服务。在5G网络建设中，基站的部署策略是至关重要的一环，合理的基站部署可以有效提高网络的覆盖范围和通信质量。然而，基站部署需要考虑多种因素，如地形、建筑物、人口密度等，因此需要一种优化算法来辅助决策。
遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化思想的优化算法，通过模拟自然界中的遗传、交叉和变异等过程，搜索最优解。在优化问题中，GA算法具有很好的全局搜索能力和较高的收敛速度，因此被广泛应用于基站部署、无线信道分配、资源调度等问题的解决。
4.部分源码
function [GDOP,Vgdop] = func_obj(X0,target_pos);
global SCALE
global STEPS
X = X0(1:length(X0)/3);
Y = X0(1+length(X0)/3:2*length(X0)/3);
Z = X0(1+2*length(X0)/3:end);
%计算对应的
JZ_pos = [X',Y',Z'];
[GDOP,Vgdop] = func_gdop_calu(JZ_pos,target_pos);
end
function [GDOP,Vgdop] = func_gdop_calu(JZ_pos,target_pos);
global SCALE
global STEPS
%方位角标准差
Azimuth = 0.03*pi/180;
%倾斜角标准差
Pitch = 0.03*pi/180;
%测距标准差
Range = 1.6;
x =-2*SCALE:STEPS:2*SCALE;
y =-2*SCALE:STEPS:2*SCALE;
z = target_pos(3);
Xs = length(x);
Ys = length(y);
Num = size(JZ_pos,1);
Vgdop = zeros(Ys,Xs);
for i=1:Xs
for j=1:Ys
Vgdop(j,i)= func_subgdop_calu(Azimuth,Pitch,Range,JZ_pos',[x(i);y(j);z]);
end
end
GDOP = mean2(abs(Vgdop));
end
function [Err]=func_subgdop_calu(Azimuth,Pitch,Range,JZ_pos,target_pos);
K = size(JZ_pos,2);
Dax = zeros(3,K);
Q = diag([Azimuth^2*ones(1,K) Pitch^2*ones(1,K) Range^2*ones(1,K)]);
r = (sqrt(diag((JZ_pos(1:2,:)-target_pos(1:2)*ones(1,K))'*(JZ_pos(1:2,:)-target_pos(1:2)*ones(1,K)))))';
R = (sqrt(diag((JZ_pos-target_pos*ones(1,K))'*(JZ_pos-target_pos*ones(1,K)))))';
Dax(1:2,:) = [-(target_pos(2)-JZ_pos(2,:))./r.^2;(target_pos(1)-JZ_pos(1,:))./r.^2];
Dbx = [-(target_pos(1)-JZ_pos(1,:)).*(target_pos(3)-JZ_pos(3,:))./R.^2./r;-(target_pos(2)-JZ_pos(2,:)).*(target_pos(3)-JZ_pos(3,:))./R.^2./r;r./R.^2];
Dcx = [(target_pos(1)-JZ_pos(1,:))./R;(target_pos(2)-JZ_pos(2,:))./R;(target_pos(3)-JZ_pos(3,:))./R];
J = inv([Dax Dbx Dcx]/Q*[Dax Dbx Dcx]');
Err = sqrt(trace(J));
end
12_085_m
