[发明专利]基于通信基站的微波链路测雨网络拓扑结构优化方法

权利要求书

1.一种基于通信基站的微波链路测雨网络拓扑结构优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，基于地理信息系统获取基站经纬度信息和高度信息；

步骤2，基于基站地理位置对基站分簇聚类：

步骤2.1，在获取所有基站地理信息的基础上，随机将基站分为n个集合：(C₁,C₂,C₃,…,C_n)，并从每个集合中选取一个基站作为质心；

步骤2.2，计算每一个基站到质心的距离：式中，x为所有基站经纬度信息矩阵，μ_i为质心位置；

质心位置的计算公式为：

其中，C_i表示第i个集合；

步骤2.3，计算目标最小化平方误差，根据目标最小化平方误差更新质心；

步骤2.4，重复步骤2.2～2.3，当目标最小化平方误差E趋于稳定后，停止迭代，获得n个基站位置，基于地理位置均为分布在待测区域；

目标最小化平方误差：

其中，E表示目标最小化平方误差；

步骤3基于遗传算法设计并优化微波链路测雨网络拓扑结构：

步骤3.1，种群初始化：

基于步骤2中得到的n个基站地理信息，建立初始种群；

步骤3.2，设立适应度函数：

设定微波链路测雨网络拓扑结构的约束条件以及目标函数g(x)，基于此建立适应度函数：F＝f(g(x))；

步骤3.3，种群选择、交叉与变异：

基于适应度函数计算个体被选择的概率：

式中，F_i为个体i的适应度值，i＝1,2,3,…,n，n为基站数目；

随后进行个体的交叉操作：

该式表示第k个染色体a_k和第l个染色体a_l在j位置上交叉，b是[0,1]区间上的随机数；

最后进行变异操作：

式中，a_max、a_min分别是基因a_ij的上界和下界，f(g)＝r²(1-g/G_max)²，g是当前迭代数，G_max是最大进化数，r是[0,1]区间上的随机数；

步骤3.4非线性寻优：根据约束条件和适应度函数，利用非线性寻优设计并优化微波链路网络拓扑结构。