ể t o fil n số * t t nh khu v thành phố Th i Nguyên trên t mở M pinfo s u vào Fil -> Op n th m t l u nh trên và h n Fil s of typ là R st r m g sẽ ở nh n trên Ti p t t ng k nh qu t ng h h n R gist r và nhập t 4 iểm (nên h n vị tr ễ nh ể l y t 4 iểm ng k trên googl rth ) uối ng t nh u trung tâm xã, ph ng trên ị àn và fil * t n số khu v thành phố Th i Nguyên ã h n
Hình 3.5: File bản đồ số vùng thành phố Th i Nguyên [9].
Hình 3.7: Bản đồ rút gọn quy hoạch phủ sóng vùng Thái Nguyên [9].
3.3.1 G ả t uật M-PAM (Modified – PAM)
i i thuật M – P M trên t ởng gi i thuật P M v i iểm m i là gi i thuật M –P M ã sử ng gi i thuật quy ho h m ng viễn thông ể x ịnh th m số k (Trong P M ph i x ịnh th m số k tr khi h y gi i thuật). gi i thuật này ng nh m x ịnh vị tr sit sẽ ng trong v ng ph s ng
Giải thuật con dùng để x c định tham số k [6]
Sử ng gi i thuật trong quy ho h v ng ph s ng LT ể t nh to n số l ng v ng ph n thi t th o quy ho h v ng ph và số v ng ph n thi t th o quy ho h ung l ng
k1= Số l ng v ng ph th o quy ho h v ng ph = (t ng iện t h khu v )/( iện t h m i ll)
k2 = Số l ng v ng ph th o quy ho h ung l ng = (t ng số thuê bao trên khu v )/(số thuê o mà m i ll ph v )
k = Max(k1, k2)
h t nh iện t h khu v và số thuê o mà m i ll ph v (th m kh o h ng trên)
Giải thuật M – PAM [6]
Bước 2: Ch n ng u nhiên k iểm ng ể làm m oi
Bước 3: Ph n phối non – m oi ho m oi , m t non – medoid hỉ ph thu vào 1 m oi uy nh t, và là m oi g n n nh t
Bước 4: T nh to n gi trị T l n u tiên (t ng ài liên k t m oi n non – m oi a nó) k medoidn i j i current j medoid non medoid dis TC ( , ) Qu trình l p (nh m h n r nh ng iểm nào th h h p nh t ể làm medoid):
Sử ng 2 v ng l p for l ng vào nh u ể h n tr ng h p kiểm tr
Kiểm tr t ng p m oi , non – m oi ; th y i t nh h t h ng:
medoid non – medoid
non – medoid medoid
Ti n hành l i 3, 4 T nh l i gi trị TCi,j ho tr ng h p
T m p i,j s o ho gi trị TCi,j là nh nh t
Ti n hành so s nh: N u TCi,j<TCcurrent th t sẽ h p nhận s th y i này L p l i qu tr nh l p trên, iều kiện ể k t th v ng l p là:
TCi,jTCcurrent
S u khi ã x ịnh tr ng h p tối u, t ph n phối non – medoid th o m oi , và hiển thị k t qu Vị tr m oi h nh là vị tr th m kh o dành cho các EnodeB.
3.3.2 C ọn vùn
D trên nền n t vẽ h nh vuông m th o on ng trên n và l h n iểm mong muốn trở thành BS trong m ng thông tin i ng thành phố
Hình 3.8: Số hóa bản đồ khu vực được xét [9]
Hình 3.9: Bản đồ số thành phố Th i Nguyên và ph cận
Tập liệu iểm l h n t y này này là m io s – non-m io s t h r thành tập liệu n số liệu ng ho gi i thuật o g m : T iểm n số h thông tin (kho ng h t i n t ên nh [km] n th o hiều ài quãng ng, mật n [ n /km2] ) n vào iện t h và n , t thể hi n r 3 v ng nh hỉ r trong h nh 3 8
3.3.3 X c địn số EnodeB
T nh to n số no B trên v ng ph
thông số khi t nh to n : sử ng s tor v ng ph v i yêu u v ng ph t 95% p ng ho khu v ô thị, n k nh s tor v ng ph R = 30km, iện t h sector v ng ph : S = k R2 S = 1,95.(30)2 = 1,755 km2
Trong : K th m kh o ng gi trị s u [6]:
u h nh tr m Ommi 2 – Sector 3 – Sector 4 – Sector
K 2,6 1,3 1,95 2,6
Số v ng ph n thi t ể m o yêu u v ng ph là :
1
k = (t ng iện t h khu v )/ iện t h m i v ng ph = 83,5 755 , 1 7 , 146 k190
T nh to n số no B trên yêu u về ung l ng
D n số khu v n kh o s t th o ng trên : 393,294 Số thuê bao th t hi m kho ng 65% 65%*393,294 = 255,65 (thuê bao)
Số thuê o o n ho m i nhà m ng là : 3 65 , 255 = 85,22 (gi sử 3 nhà ung p) i thi t sử ng m u t i sử ng 4/12 ( nghĩ là t n số sử ng hi thành 12 nh m t n số n ịnh trong 4 vị tr tr m gố ), kênh l u l ng m i v ng ph là 30T v i oS 1% Tr ng rl ng th m i ll thể ung p 20,337 rl ng và gi sử m i thuê o hi m 0,033 rl ng th m i ll thể ph v 033 , 0 337 , 20 = 616 thuê bao
Số thuê o m t s tor v ng ph thể ph v là : 616*3=1848 thuê o
Số v ng ph n thi t ể m o về ung l ng là :
2
k = (t ng số thuê o o n)/(Số thuê o tối m i s tor v ng ph ) = 1848 22 , 85 =0,046 k2= 1 k = max(k1,k2)= k2= 1
Số no B yêu u – ông su t ph t trung nh ho các EnodeB V i k = 9 Diện t h trung nh m i s tor là S =
1 55 , 60 = 60,55km2 Mà S = 1,95.R2 R2 = 95 , 1 S = 95 , 1 55 , 60 = 30,56 km2 R = 10,88km B n k nh trung nh m i s tor là 10,88km Th o tr ng xuống : inMS
P =PoutEnodeB– LdupEnodeB – LfEnodeB + GaEnodeB – Lslan_EnodeB – L
V i :PinMS ông su t thu ở MS = – 92dBm
duplBTS
L : suy h o l song ông = 0,5 B
fBTS L = 3dB aBTS G : sử ng nt n ịnh h ng = 17 Bi slantBTS L = 3,5dBi
L : suy h o ng truyền ng v i n k nh v ng ph th o ông th s u: L = A + Blgf – 13,82lgHb+ aHm+ (44,9 – 6,55lgHb)logR V i iều kiện : f = 900M z, Hb= 30m o nt n ph t aHm= (1,1lgf – 0,7) Hm– (1,56lgf – 0,8) (m) m H : hiều o nt n = 1,5m R = 10,88km bán kính cell A = 69,55 B = 26,16 L = 104,75dB
Th y gi trị vào ông th trên t t nh
EnodeB out
P =PinMS+LduplBTS+LfEnodeB–GaEnodeB+LslantEnodeB + L
EnodeB out
P = –92 + 0,5 + 3 – 17 + 3,5 + 104,75 = 2,75dB
Vậy ông su t ph t trung nh ho c EnodeB là PoutEnodeB= 2,75dB
K t qu l h n vị tr no B
h ng tr nh t nh trên gi i thuật M-PAM l h n vị tr no B th o gi i thuật P M v i th m số t nh nh trên y ho k t qu nh hỉ
ra trong hình 4.4 i y Vị tr t tr m no B th o t nh to n thể hiện ng u h m m u x nh ậm, vuông
Nh vậy, thành phố Th i Nguyên và v ng ph ận quy ho h g m 4 ph ng thành phố Th i Nguyên hi thành 4 s tor (khu v ), m i khu v t 1 tr m no B (vị tr h m vuông, x nh) y là vị tr t nh to n tối u trong số vị tr th m kh o ể x y ng tr m no B th o nh tiêu h gi i thuật
Hình 3.10: Bản đồ quy hoạch mạng thông tin di động thành phố Thái Nguyên
3.3.4. N ận xét về ả t uật v k ả năn p dụn t ực tế
Quy ho h i h i ph i xử l m t khối l ng l n th m số và y u tố ràng u nên việ p ng gi i thuật ể ph n t h và xử l số liệu là v n ề t t y u Tuy nhiên qu tr nh quy ho h n nh ng kinh nghiệm t th tiễn nên việ p ng gi i thuật t l thuy t n th tiễn n s th y i ph h p v i th tiễn
S u m t th i gi n nghiên u và t m hiểu gi i thuật, t nhận th y r ng : ể p ng gi i thuật tốt h n trong th tiễn t n:
Nên n hi ti t on ng v liệu mà gi i thuật xử l nên h n là gi o iểm u on ng quố l T nên th m kh o n ghi r ph ng, quận nh m ể ễ àng x ịnh t i tr ng l u l ng t i m i iểm
T thể p ng liệu ho ối t ng là khu n v i mật o nh toà nhà l n, hung , tr ng h , ệnh viện, khu u lị h, trung t m mu sắm
Về kh n ng p ng th tiễn th gi i thuật r t h u ng trong việ x y ng m ng viễn thông ho m t khu v r ng l n nh m t tỉnh, m t v ng h y m t miền
i v i m ng sẵn sở h t ng, hệ thống tr m BS th muốn x y ng thêm ph i t nh n h ố ịnh liệu
K T LU N V H ỚNG PHÁT TRIỂN Ề T I
ông nghệ LT là m t ông nghệ m i, ã và ng ti p t nghiên u và triển kh i trên toàn th gi i, v i kh n ng truyền t i tố o ki n tr m ng n gi n, sử ng ng t n hiệu qu và hoàn toàn t ng th h v i hệ thống tr ( SM& W DM ) và trên m t m ng toàn P LT thể trở thành hệ thống thông tin i ng toàn u trong t ng l i V vậy việ t m hiểu về ông nghệ LT là n thi t và nghĩ th t
Trong luận v n này ã ề ập m t h t ng qu n về ông nghệ LT , tr ng t m g m ph n :
- T m hiểu qu tr nh ph t triển hệ thống thông tin i ng ho n nay, gi i thiệu về ông nghệ LT
- T m hiểu về ki n tr m ng LT , thành ph n h nh và gi o th sử ng
- T nh h nh triển kh i LT trên th gi i và t i V T N M
- So s nh hiệu su t hệ thống M MO-OFDM (tuy n xuống) và S -FDMA (tuy n lên) v i hệ thống MCMC-CDMA- ph ng th truyền ng r ối v i LT ph t triển
- Tuy nhiên, v th i gi n h n ng nh kh n ng ng i th hiện n h n h mà luận v n hỉ m i ng l i ở m t m hiểu LT và th hiện so sánh SC-FDM v i M M -CDMA, minh h qu tr nh quy ho h m ng LT t i khu v Th i Nguyên h h r nh gi về hiệu su t h y kh n ng sử ng m ng
- Nghiên u và th hiện mô ph ng ể so s nh hệ thống M MO-OFDM v i M M - DM , th hiện v i M MO 2x2, t mở r ng h n v i M MO 4x4, 8x8
LT là m t ông nghệ ph t triển s u so v i W M X, nh ng v i t nh tuyệt v i mà n m l i, nên hiện n y ã r t nhiều nhà m ng l n trên th gi i ã ng h và l h n ể triển kh i nhà h t o thi t ị u uối ng ã ti n hành t h h p ông nghệ LT vào s n phẩm m nh T i việt n m th nhà m ng ng ã ti n hành thử ngiệm ông nghệ LT và ng ã t nh ng k t qu kh qu n Do vậy, việ nắm ắt ông nghệ LT là h t s n thi t
T I LIỆU TH M KHẢO
[1] Harri Holma, Antti Toskala,LTE for UMTS – OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access, John Wiley & Sons Ltd, 2009.
[2] Agilent Technologies, 3GPP Long Term Evolution: System Overview, Product Development,and Test Challenges, 2009.
[3] kuno, M Wruli h, M Rupp, “System level simulation of LTE networks”, in Pro 2010 71st V hi ul r T hnology onf r n , Taipei, Taiwan, May 2010. Available at:
http://publik.tuwien.ac.at/files/PubDat_184908.pdf
[4] Elias Yaacoub, Hussein AI- s i, n Z h r D wy, “Algorithms for the LTE Uplink”, Research paper, 2009.
[5] Dr J y sh Kot h , J son Wong, “LTE: MIMO Techniques in 3GPP- LTE, Freescale Semiconductors”, Pr s nt tion, Nov 5, 2008
[6] Nguyễn Quố Tu n, “Bài giảng quy hoạch mạng viễn thông”, Tr ng i h ông nghệ, i h Quố gi à N i
[7] Nguyễn o Quyền, “Bài giảng thông tin di động nâng cao”, Tr ng i h ông nghệ, i h Quố gi à N i
[8] Thống kê số liệu t i tập oàn VNPT tỉnh Th i Nguyên, 2010. [9] Google maps. [10] w sit th m kh o : www.Thongtincongnghe.com www.Vntelecom.org www.Tapchibcvt.gov.vn www.Tudiencongnghe.net www.Xahoithongtin.com
PH L
Giải thuật k-medoids là một thuật to n phân nhóm là thuật to n có liên quan đến k-medoids chọn các điểm dữ liệu như c c trung tâm.
function [IDX, Cluster, Err] = kmedoid2(data, NC, maxIter, varargin)
% Thực hiện phân nhóm s d ng thuật to n PAM
% C m ban đầu phải được lựa chọn từ c c điểm dữ liệu có sẵn % Kích thước của dữ liệu
dsize = size(data); % Số điểm dữ liệu L = dsize(1); % Số c c thuộc tính NF = dsize(2); % Kích thước c m csize = [NC, NF]; if (L < NC)
error('Qu ít số liệu để làm k clusters'); end
if(nargin > 5)
error('Usage : [IDX,C,error] = kmedoid(data, NC, maxIter, [init_cluster], [init_idx])'); elseif(nargin == 5) vsize1 = size(varargin{1}); vsize2 = length(varargin{2}); if(isequal(vsize1,csize)) Cluster = varargin{1}; else
error('Kích thước c m khởi tạo không đúng "); end
if(vsize2 == NC)
IDX = varargin{2}; else
error('Kích thước chính x c cho chỉ số c m ban u "); end
elseif(nargin == 4)
rror(''B n ph i ung p h i ối số t y h n: init_ lust r, init_i x'); elseif(nargin == 3) % không có c m ban đầu cung cấp
IDX = randint(NC,1,L)+1;
Cluster = data(IDX,:); % Khởi tạo c c c m ban đầu ngẫu nhiên
else
display('Usage : [IDX,C] = kmedoid(data, NC, maxIter, [init_cluster], [init_idx]');
error('Chức năng cần ít nhất 3 đối số'); end
% Mảng để lưu trữ chi phí cho mỗi lần l p
Err = zeros(maxIter,1); Z = zeros(NC, NF, L); for i = 1:L Z(:,:,i) = repmat(data(i,:),NC,1); end FIRST = 1; total_cost = 0;
for Iteration = 1:maxIter %disp(Iteration); if(FIRST)
% Đầu tiên, tính to n c c chi phí liên quan đến c c c m ban đầu
C = repmat(Cluster,[1,1,L]);
B1 = squeeze(B); [Bmin,Bidx] = min(B1,[],1); cost = zeros(1,NC); for k = 1:NC cost(k) = sum(Bmin(Bidx==k)); end total_cost = sum(cost);
FIRST = 0; % Đ t lại cờ FIRST
else % Nếu không phải lần đầu
% thay đổi trọng tâm của c m % nếu có sự thay đổi, chấp nhận. Nếu không thì từ chối
while(1)
Tidx = randint(1,1,L)+1; % tìm số ngẫu nhiên trong khoảng từ 1 n L
if(isempty(find(IDX==Tidx))) % tr nh c ch điểm trung tâm đã chọn
break; end end
% thay đổi ngẫu nhiên một c m
pos = randint(1,1,NC) + 1; OLD_IDX = IDX; % i l i nh s h hỉ số IDX(pos) = Tidx; %g n c c trung tâm c m PCluster = Cluster; Cluster = data(IDX,:);
% Đối với mỗi điểm dữ liệu, tìm c c c m nào là gần nhất với nó
C = repmat(Cluster,[1,1,L]);
%B = sum(abs(Z-C),2); %đường Quang trung
B = sqrt(sum((abs(Z-C).^2),2)); %khoảng c ch Euclide
% Row - cluster (NC)
% Column - each data point 1, 2, ... L B1 = squeeze(B);
% Đối với mỗi điểm dữ liệu, tìm c c c m gần khu vực
% size(Bmin) = 1xL [Bmin,Bidx] = min(B1,[],1); cost = zeros(1,NC); for k = 1:NC cost(k) = sum(Bmin(Bidx==k)); end previous_cost = total_cost; total_cost = sum(cost);
if(total_cost > previous_cost) % cost increases
% nếu lựa chọn kém hơn, ph c hồi lại gi trị ban đầu
IDX = OLD_IDX; total_cost = previous_cost; Cluster = PCluster; end end Err(Iteration) = total_cost; end if(nargout == 0) disp(IDX); elseif(nargout > 3) rror(' h n ng ho ph p hỉ 3 k t qu u r "); end return