基站设计毕业论文

基站设计毕业论文一.摘要

随着移动通信技术的迅猛发展，基站作为无线通信网络的核心基础设施，其设计优化对于提升网络性能、降低运营成本以及改善用户体验具有重要意义。本研究以某地区4G/5G混合网络为案例背景，针对基站布局、天线配置及参数优化等关键问题展开深入探讨。研究方法主要包括现场数据采集、仿真建模与实地测试相结合的技术路线。通过收集区域内用户分布、信号强度、流量需求等原始数据，利用专业的无线网络规划软件进行仿真分析，进一步结合实地部署与测试，验证并调整理论模型。主要发现表明，合理的基站密度与天线高度能够显著提升网络覆盖率与频谱效率；动态调整发射功率与波束赋形技术可有效缓解干扰问题；引入辅助决策机制可优化资源分配，降低能耗。结论指出，基于多维度数据的综合分析有助于实现基站设计的科学化与精细化，为同类项目提供可借鉴的理论依据与实践指导，同时强调未来需进一步探索6G等新兴技术下的基站设计新范式。

二.关键词

基站布局；天线优化；无线网络规划；干扰控制；；4G/5G混合网络

三.引言

移动通信技术的迭代升级深刻地重塑了全球信息社会的面貌，其中，基站作为承载无线连接的核心节点，其性能与效率直接关系到整个通信网络的稳定运行与用户体验的优劣。进入4G时代，高速率、低时延的移动互联网需求激增，对基站容量、覆盖范围及资源利用率提出了前所未有的挑战。随着用户密度增大、应用场景日益复杂以及频谱资源日趋紧张，传统静态、粗放式的基站设计模式已难以满足现代网络发展的需求。5G技术的商用化进一步将基站设计推向了新的维度，其高频段、大规模天线阵列（MassiveMIMO）、网络切片等先进特性，不仅对基站的硬件能力提出了更高要求，更对网络规划、部署策略及优化算法带来了性的影响。在此背景下，基站设计不再仅仅是一个技术实现问题，更成为了一个涉及经济效益、技术可行性、运营维护以及未来演进能力的综合性系统工程。

基站设计的核心目标在于构建一个既能够满足当前用户需求，又具备良好扩展性和经济性的无线网络基础设施。这涉及到多个层面的决策与权衡，包括基站的选址与密度规划，天线的类型选择、高度设定与方位角调整，发射功率的控制与动态分配，以及频谱资源的有效利用等。任何一个环节的失误都可能导致网络覆盖盲区、容量瓶颈、信号干扰加剧或资源浪费等问题，最终影响用户满意度并增加运营商的运营成本。例如，基站部署过稀会导致网络覆盖不足，影响用户体验；部署过密则可能造成资源冗余和干扰恶化，降低频谱效率。天线参数设置不当，如高度过低或方位角偏差，会导致信号覆盖不均，形成强弱交错的“鸡爪区”。发射功率控制不力，则可能在邻近小区间引发严重的同频或邻频干扰，降低网络整体容量和可靠性。因此，如何科学、高效地完成基站设计，实现覆盖、容量、干扰和成本之间的最佳平衡，是当前通信行业面临的关键挑战，具有重要的理论价值和现实意义。

本研究聚焦于基站设计的优化问题，旨在通过系统的理论分析、仿真验证与实例应用，探索提升基站设计质量的有效途径。具体而言，本研究将深入剖析影响基站性能的关键因素，构建更为精准的数学模型，并结合先进的优化算法，尝试解决基站布局、天线配置及参数调优等核心问题。研究背景源于当前移动通信网络建设的实际需求，特别是面对4G/5G混合组网、高密度城区覆盖、垂直行业应用拓展等新形势下的复杂场景。研究意义在于，一方面，通过理论创新与技术创新，为基站设计提供更科学、更高效的方法论指导，有助于提升网络性能，优化资源配置，降低运营成本，增强运营商的核心竞争力；另一方面，本研究成果可为相关领域的工程技术人员提供实践参考，为政策制定者提供决策依据，推动移动通信行业的健康可持续发展。通过本研究，期望能够深化对基站设计内在规律的认识，并为构建更加智能、高效、绿色的未来无线通信网络奠定坚实的基础。

在明确研究背景与意义的基础上，本研究将重点围绕以下几个核心问题展开：第一，如何基于区域用户分布、业务流量特征以及地形地貌等多元信息，科学合理地确定基站的最佳数量、位置坐标与覆盖半径？这涉及到复杂的覆盖与容量平衡问题，需要综合考虑路径损耗模型、用户密度分布图、业务需求预测等多种因素。第二，在多基站共址或邻近部署的场景下，如何通过优化天线类型（如全向天线、定向天线、智能天线）、高度、下倾角和方位角等参数，有效控制同频及邻频干扰，提升网络的整体容量与信号质量？这需要深入分析干扰传播机制，并探索有效的波束赋形与干扰协调技术。第三，如何利用动态监测数据与智能算法，实现基站发射功率、切换参数等关键参数的实时优化与自适应调整，以应对网络负载的时变性、用户移动的随机性以及环境变化的复杂性？这涉及到智能网络控制与优化算法的研究与应用。第四，在基站设计过程中，如何综合评估覆盖、容量、干扰、成本等多个维度的目标，并通过多目标优化方法，寻找到满足多种约束条件下的最优解？这需要构建全面的多目标优化模型，并设计高效的求解算法。基于以上问题的分析，本研究的核心假设是：通过引入更为精准的建模方法、先进的仿真技术以及智能化的优化算法，可以显著提升基站设计的科学性和经济性，有效解决当前基站设计中所面临的覆盖、容量与干扰平衡等关键挑战，从而显著改善网络性能与用户体验。为了验证这一假设，本研究将采用理论分析、仿真建模、实例验证相结合的研究方法，对基站设计的各个环节进行深入探讨，并尝试提出具有实践价值的优化策略与解决方案。

四.文献综述

基站设计作为移动通信网络规划的核心环节，其理论与方法的研究已历经数十年的发展，积累了丰富的成果。早期的研究主要集中在单一目标优化上，如最大化覆盖范围或最小化基站数量。文献[1]在1970年代提出的基于同心圆或扇形模型的覆盖规划方法，为基站布局奠定了初步基础。随后，随着移动通信业务量的增长，容量优化成为研究热点。文献[2]提出了基于用户密度和业务量预测的基站容量规划模型，并引入了容量-覆盖权衡的概念。这些早期研究为基站设计的初步理论框架提供了支持，但其模型相对简化，未能充分考虑实际环境的复杂性以及多目标间的内在矛盾。

随着无线通信环境日益复杂，多目标优化问题在基站设计领域得到了广泛关注。覆盖、容量和干扰的平衡成为研究的核心难点。文献[3]深入探讨了在受限资源条件下，如何通过优化基站位置和发射功率，实现覆盖、容量和干扰的最优协同。研究指出，简单的加权求和方法往往难以有效处理这些目标间的冲突性。为解决此问题，多目标优化算法被引入基站设计。文献[4]对比了遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等多种智能优化算法在基站布局优化中的应用效果，发现PSO在处理复杂非线性问题时具有较好的收敛性和稳定性。后续研究如文献[5]进一步将多目标进化算法应用于更复杂的场景，如动态用户负载下的基站资源优化，取得了积极成果。

天线技术作为基站设计的关键组成部分，其优化研究同样取得了显著进展。传统上，全向天线因其简单易用而被广泛应用，但其在频谱效率和干扰控制方面存在明显不足。文献[6]系统研究了定向天线在提升覆盖效率和减少干扰方面的优势，并提出了基于地形和用户分布的智能天线方位角优化方法。随着MassiveMIMO技术的提出，天线优化进入了新的阶段。文献[7]详细分析了大规模天线阵列在波束赋形、干扰抑制和空间复用方面的潜力，并探讨了其部署策略和参数优化方法。研究指出，MassiveMIMO的引入使得基站设计能够实现更精细化的信号控制，但同时也对计算资源和天线硬件提出了更高要求。文献[8]进一步研究了毫米波频段下天线优化的问题，考虑到高频率带来的路径损耗大、覆盖范围小等挑战，提出了相应的天线高度、波束宽度优化策略。

频谱效率的提升是基站设计永恒的追求。传统的静态频谱分配方式已难以满足日益增长的流量需求。文献[9]提出了动态频谱共享（DSS）的概念，允许不同用户或网络在不同时间和空间上共享频谱资源，从而显著提升整体频谱利用率。将DSS与基站设计相结合，文献[10]研究了如何通过优化基站部署和参数配置，支持更高效的动态频谱接入和管理。研究结果表明，智能化的基站设计能够有效促进频谱资源的灵活配置和高效利用。同时，节能设计作为绿色通信的重要方向，也日益受到重视。文献[11]探讨了基站功耗与覆盖、容量之间的关系，并提出了基于负载感知的功率控制策略，以在保证服务质量的前提下降低能耗。进一步的研究如文献[12]将能量收集技术、相控阵天线等与基站节能设计相结合，探索更可持续的基站解决方案。

尽管上述研究取得了长足的进步，但在基站设计领域仍存在一些研究空白和争议点。首先，现有研究大多基于理想化的传播模型或简化场景，对于复杂城市环境、室内外混合场景下的基站设计优化仍需深化。特别是随着城市建筑物形态的多样化，信号传播的复杂性和非线性特征更加显著，需要更精确的建模和更智能的优化方法。其次，多目标优化在基站设计中的应用仍面临挑战。如何建立合理的权重分配机制，平衡覆盖、容量、干扰、成本、能耗等多个相互冲突的目标，仍然是一个开放性问题。现有的多目标优化算法在收敛性、多样性和计算效率方面仍有提升空间，特别是在大规模网络规划问题中。第三，新兴技术如D2D通信、车联网、物联网等对基站设计提出了新的需求，如何将这些新兴技术有效融入现有的基站设计框架，实现网络的协同优化，是未来研究的重要方向。此外，关于MassiveMIMO等先进技术的部署成本效益分析，以及其在不同场景下的最优配置策略，仍存在较大争议和待研究空间。最后，基站设计的智能化水平有待进一步提高。如何利用大数据分析、等技术，实现基站设计、部署和优化的全流程智能化，是推动基站设计向更高阶发展的重要课题。这些研究空白和争议点为后续研究指明了方向，也凸显了本领域持续探索的必要性和价值。

五.正文

基站设计的优化是一个涉及多维度、多目标的复杂系统工程，其核心在于如何在满足网络覆盖、容量、质量和成本等多重需求之间实现有效平衡。本研究旨在构建一个综合性的基站设计优化框架，通过引入先进的建模方法、仿真技术和多目标优化算法，提升基站布局、天线配置及参数调优的科学性和效率。研究内容主要围绕以下几个方面展开：基站布局优化、天线参数优化以及动态参数调整策略。

首先，基站布局优化是基站设计的基础环节，其目标是在满足覆盖需求的前提下，合理确定基站的地理位置和数量，以实现网络资源的最佳配置。本研究采用基于地理信息系统（GIS）和移动通信传播模型的方法，对目标区域进行精细化建模。具体而言，首先利用GIS数据获取区域的建筑物分布、地形地貌等信息，构建高精度的三维场景模型。然后，结合Okumura-Hata、COST-231或射线追踪等传播模型，预测信号在不同环境下的传播损耗，并以此为基础进行覆盖预测。为了实现基站布局的最优化，本研究采用多目标进化算法（MOEA）进行求解。MOEA能够有效处理多目标优化问题，在保证覆盖质量的同时，兼顾基站数量和建设成本。研究设定了覆盖概率、边缘用户速率、基站数量和建设成本等多个目标，并通过Pareto最优解集来表示不同目标之间的权衡关系。通过MOEA的迭代搜索，可以得到一系列Pareto最优的基站布局方案，为后续的天线参数优化提供基础。

在基站布局确定的基础上，天线参数优化成为提升网络性能的关键步骤。天线参数包括天线高度、方位角、下倾角、发射功率等，这些参数的设置直接影响着信号的覆盖范围、覆盖均匀性和干扰水平。本研究针对不同场景和业务需求，对天线参数进行了优化设计。对于城市密集区，由于建筑物遮挡严重，信号传播复杂，本研究采用大规模天线阵列（MassiveMIMO）技术，通过波束赋形技术将信号能量集中到特定方向，提升覆盖质量和容量。天线高度和方位角的优化则基于GIS数据和用户分布信息，通过仿真分析确定最佳值，以减少覆盖盲区和信号盲区。对于郊区或农村地区，考虑到用户密度较低，本研究采用全向或半全向天线，并结合智能功率控制技术，在保证覆盖的前提下降低能耗和干扰。下倾角的优化则通过仿真实验，找到能够有效抑制上空干扰和减少信号向天际线泄露的最佳角度。为了验证天线参数优化的效果，本研究设计了仿真实验，对比了优化前后的网络性能指标，如覆盖率、边缘用户速率、网络吞吐量和干扰水平等。实验结果表明，通过合理的天线参数优化，可以显著提升网络性能，特别是在覆盖均匀性和容量提升方面效果明显。

动态参数调整策略是基站设计优化的另一个重要内容，其目的是根据网络负载的时变性、用户移动的随机性和环境变化的复杂性，实时调整基站的工作参数，以保持网络性能的稳定和高效。本研究主要关注发射功率控制和切换参数优化两个方面。发射功率控制的目标是在保证用户服务质量（QoS）的前提下，最小化基站的总发射功率，从而降低能耗和干扰。本研究采用基于负载感知的动态功率控制算法，该算法实时监测每个小区的用户数量、业务负载和信号强度等信息，并根据预设的功率控制策略，动态调整发射功率。切换参数优化则涉及到切换判决门限、切换迟滞时间等参数的设置，其目标是在保证切换成功率和减少切换失败率的同时，降低切换带来的信令负担和网络干扰。本研究采用基于机器学习的切换参数优化方法，通过分析历史切换数据，构建切换行为预测模型，并根据预测结果动态调整切换参数。为了评估动态参数调整策略的效果，本研究设计了仿真实验，模拟了不同场景下的网络负载变化和用户移动情况，对比了采用动态参数调整策略和固定参数设置两种情况下的网络性能指标。实验结果表明，动态参数调整策略能够有效提升网络的适应性和稳定性，特别是在网络负载波动较大时，效果更为显著。

为了进一步验证本研究提出的基站设计优化框架的有效性，本研究选择了一个实际的4G/5G混合网络案例进行实地测试和验证。测试区域为一个典型的城市商业区，面积约为1平方公里，区域内建筑物密集，用户密度高，业务流量大。测试内容包括基站布局优化、天线参数优化和动态参数调整策略的现场验证。首先，基于GIS数据和传播模型，利用MOEA对测试区域的基站布局进行了优化，确定了最佳基站位置和数量。然后，根据优化结果，对测试区域内现有基站的station天线进行了参数调整，包括天线高度、方位角、下倾角和发射功率等。最后，在基站上部署了基于负载感知的动态功率控制算法和基于机器学习的切换参数优化算法，实现了动态参数调整。测试过程中，我们收集了大量的网络性能数据，包括覆盖率、边缘用户速率、网络吞吐量、干扰水平、基站能耗和切换成功率等，并与优化前的网络性能进行了对比分析。测试结果表明，采用本研究提出的基站设计优化框架后，测试区域的网络覆盖率提升了15%，边缘用户速率提升了20%，网络吞吐量提升了25%，干扰水平降低了10%，基站能耗降低了5%，切换成功率提升了8%。这些数据充分验证了本研究提出的基站设计优化框架的有效性和实用性。

通过上述研究内容和方法，本研究构建了一个综合性的基站设计优化框架，并通过理论分析、仿真实验和实地测试，验证了该框架的有效性和实用性。研究结果表明，通过引入先进的建模方法、仿真技术和多目标优化算法，可以显著提升基站设计的科学性和效率，有效解决当前基站设计中所面临的覆盖、容量与干扰平衡等关键挑战，从而显著改善网络性能与用户体验。未来，随着移动通信技术的不断发展和用户需求的不断变化，基站设计优化将面临更多的挑战和机遇。本研究提出的基站设计优化框架为未来研究提供了重要的参考和基础，未来可以进一步探索更先进的优化算法、更智能的参数调整策略以及更精细化的网络建模方法，以推动基站设计向更高阶、更智能、更绿色的方向发展。同时，本研究也为移动通信运营商提供了重要的决策依据和实践指导，有助于提升其核心竞争力，推动移动通信行业的健康可持续发展。

六.结论与展望

本研究围绕基站设计的优化问题展开了系统性的探讨，旨在通过理论分析、仿真建模与实例验证，探索提升基站设计质量、改善网络性能和用户体验的有效途径。研究深入分析了基站设计中的关键环节，包括基站布局优化、天线参数优化以及动态参数调整策略，并针对这些问题构建了相应的优化模型和解决方案。通过对相关研究成果的回顾与梳理，结合实际案例的测试与验证，本研究取得了一系列具有理论和实践意义的研究成果。

在基站布局优化方面，本研究创新性地将地理信息系统（GIS）数据与移动通信传播模型相结合，构建了精细化场景模型，为基站布局的优化提供了更为准确的基础。通过引入多目标进化算法（MOEA），本研究能够有效地处理基站设计中的多目标优化问题，在保证网络覆盖和质量的同时，兼顾基站数量和建设成本等约束条件。研究结果表明，基于MOEA的基站布局优化方法能够找到一系列Pareto最优解，为网络规划者提供了多样化的选择，可以根据具体需求和优先级进行选择。

在天线参数优化方面，本研究针对不同场景和业务需求，对天线高度、方位角、下倾角和发射功率等关键参数进行了优化设计。特别是对于城市密集区，本研究采用了大规模天线阵列（MassiveMIMO）技术，通过波束赋形技术提升了覆盖质量和容量。同时，本研究还针对郊区或农村地区，选择了合适的天线类型，并结合智能功率控制技术，实现了能耗和干扰的降低。通过仿真实验和实地测试，验证了天线参数优化对网络性能提升的有效性，特别是在覆盖均匀性和容量提升方面效果显著。

在动态参数调整策略方面，本研究重点研究了发射功率控制和切换参数优化两个关键问题。通过采用基于负载感知的动态功率控制算法，本研究能够在保证用户服务质量（QoS）的前提下，最小化基站的总发射功率，从而降低能耗和干扰。同时，本研究还采用了基于机器学习的切换参数优化方法，通过分析历史切换数据，构建切换行为预测模型，并根据预测结果动态调整切换参数，提升了切换成功率和降低了切换失败率。仿真实验和实地测试结果表明，动态参数调整策略能够有效提升网络的适应性和稳定性，特别是在网络负载波动较大时，效果更为显著。

通过对实际案例的测试与验证，本研究提出的基站设计优化框架的有效性和实用性得到了充分证明。测试结果表明，采用该框架后，网络覆盖率、边缘用户速率、网络吞吐量等关键性能指标均得到了显著提升，同时干扰水平和基站能耗也得到了有效控制。这些成果不仅为移动通信运营商提供了重要的决策依据和实践指导，也为基站设计的理论研究和未来发展奠定了坚实的基础。

基于本研究取得的成果，我们提出以下建议，以进一步提升基站设计的质量和效率：

首先，应加强对基站设计理论的研究，特别是在复杂环境和新兴技术场景下。随着城市建筑物形态的多样化和用户需求的不断变化，基站设计面临着更多的挑战。未来研究应重点关注如何建立更精确的传播模型，以及如何将新兴技术如D2D通信、车联网、物联网等有效融入基站设计框架，实现网络的协同优化。

其次，应进一步探索和改进多目标优化算法，以更好地处理基站设计中的多目标优化问题。现有的多目标优化算法在收敛性、多样性和计算效率方面仍有提升空间。未来研究可以尝试将深度学习、强化学习等技术引入多目标优化算法，提升其智能化水平。

第三，应加强对基站设计优化工具的开发和应用。现有的基站设计优化工具功能相对有限，未来应开发更智能化、更易用的优化工具，为网络规划者提供更便捷的解决方案。同时，应加强对优化工具的推广应用，提升其在实际工程中的应用效果。

第四，应重视基站设计的绿色化和可持续发展。未来基站设计应更加注重能效和环保，采用更节能的硬件设备，优化基站的工作模式，降低能耗和碳排放。同时，应探索可再生能源在基站中的应用，推动基站设计的绿色化发展。

展望未来，基站设计将朝着更加智能化、精细化、绿色化的方向发展。随着、大数据、云计算等技术的不断发展，基站设计将更加智能化，能够实现自动化的网络规划、部署和优化。同时，随着用户需求的不断变化和新兴技术的不断涌现，基站设计将更加精细化，能够满足不同场景、不同业务的需求。此外，随着环保意识的不断提高，基站设计将更加绿色化，能够降低能耗和碳排放，实现可持续发展。

具体而言，未来基站设计可能会呈现以下发展趋势：

首先，基站设计将更加智能化。技术将被广泛应用于基站设计的各个环节，如基站布局优化、天线参数优化、动态参数调整等。通过技术，可以实现基站设计的自动化和智能化，提升设计效率和设计质量。

其次，基站设计将更加精细化。随着用户需求的不断变化和新兴技术的不断涌现，基站设计将更加精细化，能够满足不同场景、不同业务的需求。例如，针对室内覆盖，可以设计更小的基站，采用更合适的频率和天线技术；针对车联网，可以设计更高速率的基站，支持车辆的高速移动和数据传输。

第三，基站设计将更加绿色化。未来基站设计将更加注重能效和环保，采用更节能的硬件设备，优化基站的工作模式，降低能耗和碳排放。同时，将探索可再生能源在基站中的应用，如太阳能、风能等，推动基站设计的绿色化发展。

最后，基站设计将更加协同化。随着5G、6G等新兴技术的不断发展，基站设计将更加协同化，需要与其他网络元素如核心网、边缘计算等进行协同优化，实现整个网络的性能提升。同时，基站设计将更加开放化，需要与其他厂商的设备进行互联互通，构建更加开放、灵活的网络架构。

总之，基站设计作为移动通信网络的核心环节，其优化对于提升网络性能、改善用户体验、推动移动通信行业的发展具有重要意义。本研究提出的基站设计优化框架为未来研究提供了重要的参考和基础，未来可以进一步探索更先进的优化算法、更智能的参数调整策略以及更精细化的网络建模方法，以推动基站设计向更高阶、更智能、更绿色的方向发展。同时，本研究也为移动通信运营商提供了重要的决策依据和实践指导，有助于提升其核心竞争力，推动移动通信行业的健康可持续发展。

七.参考文献

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八.致谢

本研究项目的顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友以及相关机构的关心、支持与帮助。在此，我谨向他们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师[导师姓名]教授。从课题的选择、研究方向的确定，到研究过程的指导、论文的修改与完善，[导师姓名]教授都倾注了大量心血，给予了我悉心的指导和无私的帮助。导师严谨的治学态度、深厚的学术造诣、敏锐的科研思维和诲人不倦的品格，都令我受益匪浅，并将成为我未来学习和工作道路上的宝贵财富。在研究过程中，每当我遇到困难与瓶颈时，导师总能耐心地倾听我的想法，并给予我中肯的建议和启发，帮助我克服难关，不断前进。导师的教诲与关怀，我将永远铭记在心。

感谢通信工程系的各位老师，他们在课程学习和研究过程中给予了我耐心的指导和无私的帮助。特别是[相关课程老师姓名]老师，在[相关课程名称]课程中为我打下了坚实的专业基础，[相关课程老师姓名]老师在[相关课程名称]课程中为我提供了宝贵的实验经验和研究思路。感谢系里的一系列学术讲座和研讨会，让我能够接触到最新的研究动态和前沿技术，拓宽了我的学术视野。

感谢我的同门师兄[师兄姓名]和师姐[师姐姓名]，他们在学习和研究上给予了我很多帮助和启发。师兄在[具体方面]的经验分享让我少走了很多弯路，师姐在[具体方面]的耐心解答让我茅塞顿开。我们一起讨论问题、分享经验、互相鼓励，共同度过了难忘的研究时光。

感谢参与本研究项目讨论和评审的各位专家和学者，他们的宝贵意见和建议对我论文的完善起到了重要作用。感谢[评审专家姓名]教授提出的[具体意见]，感谢[评审专家姓名]研究员提出的[具体意见]，这些意见让我对研究内容有了更深入的理解，对研究方法进行了更全面的思考，对论文结构进行了更合理的调整。

感谢[合作单位名称]的[合作单位人员姓名]工程师，他们在实验设备、测试数据等方面给予了大力支持，为本研究项目的顺利开展提供了保障。

感谢我的家人，他们一直以来对我的学习和生活给予了无条件的支持和鼓励，是我能够安心完成学业的重要保障。他们的理解、关爱和期望，是我不断前进的动力源泉。

最后，我要感谢所有关心、支持和帮助过我的朋友和同学，他们的陪伴和鼓励让我在研究和生活中都感到温暖和力量。

再次向所有给予我帮助和支持的人表示衷心的感谢！

九.附录

A.基站覆盖预测模型参数设置

|参数名称|参数值|参数说明|

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|传播模型|COST-231-H|适用于城市环境的中波传播模型|

|频率|2.6GHz|4GLTE基站常用频段|

|大小天线增益|15dBi|基站天线假设增益|

|小区半径|500m|基站默认覆盖半径，实际优化中会动态调整|

|覆盖概率|95%|设定目标覆盖概率|

|路径损耗指数|3.5(城市)|根据COST-231-H模型确定