洪峰

（廣東郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510630）

0 引言

對(duì)于中國(guó)大部分一二線城市而言，5G 無(wú)線基站選址的現(xiàn)狀存在著不少的難題。一般來(lái)說(shuō)，為了實(shí)現(xiàn)更好的網(wǎng)絡(luò)覆蓋和服務(wù)，運(yùn)營(yíng)商需要在城市中建立更多的5G 基站以彌補(bǔ)4G 網(wǎng)絡(luò)的不足并提供更快的連接速度。然而在城市中選擇5G 基站的位置可能會(huì)受到許多限制因素的影響：①城市規(guī)劃，許多城市有嚴(yán)格的規(guī)劃和建筑要求，這些要求會(huì)影響基站的布置和外觀，如高度、外觀等。②地方法規(guī)，不同地區(qū)有不同的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，限制了通信設(shè)施的布置和操作，如與居民區(qū)的距離、安全規(guī)范等。③技術(shù)要求，為了最大限度地提高網(wǎng)絡(luò)性能，5G 基站應(yīng)該根據(jù)具體的技術(shù)需求進(jìn)行位置選擇，如覆蓋面積、信號(hào)傳輸?shù)?。④環(huán)境影響評(píng)估，由于基站會(huì)產(chǎn)生輻射和其他環(huán)境影響，運(yùn)營(yíng)商可能需要進(jìn)行環(huán)境影響評(píng)估。

從網(wǎng)絡(luò)特性來(lái)講，5G 無(wú)線基站的覆蓋范圍遠(yuǎn)小于4G 及之前的無(wú)線基站，所以建設(shè)一個(gè)完善的5G 網(wǎng)絡(luò)，其所需要的基站的密度就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了4G 網(wǎng)絡(luò)。如何有效地選擇站址、減少無(wú)線干擾、提高無(wú)線質(zhì)量就成為一個(gè)比較重要的工作。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀、水平和發(fā)展趨勢(shì)

5G 無(wú)線基站的城市選址涉及多個(gè)方面，包括網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍、信號(hào)質(zhì)量、建筑物高度和密度、用地政策等因素。目前5G 無(wú)線基站城市選址研究的方向主要是從網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃出發(fā)，在城市范圍內(nèi)進(jìn)行高精度的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，包括確定基站的位置和數(shù)量等。

國(guó)外對(duì)于5G 選址研究?jī)A向于運(yùn)用數(shù)學(xué)規(guī)劃手段，建立數(shù)學(xué)模型并對(duì)選址方案進(jìn)行求解，以獲得最優(yōu)的選址方案。部分學(xué)者運(yùn)用整數(shù)規(guī)劃法，以能夠保證每一個(gè)測(cè)量點(diǎn)都處于信號(hào)覆蓋范圍為目標(biāo)，計(jì)算了建設(shè)成本最低的選址方案；還有學(xué)者采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃，探索了一定區(qū)域內(nèi)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)總?cè)萘亢屯ㄐ呕窘ㄔO(shè)規(guī)模間的關(guān)系。

國(guó)內(nèi)對(duì)5G 基站建設(shè)選址基于豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)也提出了很多創(chuàng)新的研究和方法。中國(guó)移動(dòng)設(shè)計(jì)院向中秋等[1]（2022 年）提出基于多維數(shù)據(jù)的5G 室分選址評(píng)估技術(shù)，綜合利用4G/5G 室分流量數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)PoI 數(shù)據(jù)、三維電子地圖數(shù)據(jù)和立體仿真預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，充分考慮5G 室外宏站覆蓋室內(nèi)水平、樓宇流量和樓宇價(jià)值三大維度，對(duì)5G 室分規(guī)劃方案的制定和資源精準(zhǔn)投放；郭彥文等[2]（2023 年）從建設(shè)成本、覆蓋率和網(wǎng)絡(luò)容量3 個(gè)因素，提出了人工蜂群算法在5G 基站選址中的應(yīng)用，進(jìn)行資源的合理配置，能夠較為有效地進(jìn)行5G 基站選址；王冠倫[3]（2022 年）提出開發(fā)一種基于數(shù)據(jù)分析的基站選址助手系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)鐵塔公司現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，并從互聯(lián)網(wǎng)爬取數(shù)據(jù)，為選址人員提供推薦通信基站選址方案。李想[4]選擇了三類具備代表性的場(chǎng)景，對(duì)基站選址展開了深入研究，并針對(duì)不同場(chǎng)景的特征優(yōu)化了算法，改進(jìn)了這些場(chǎng)景需要用到的模型，并對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。趙海濤等[5]對(duì)移動(dòng)通信基站的選址原則和選址思路做了介紹，并證實(shí)網(wǎng)絡(luò)性能會(huì)極大地受到基站選址方案的影響。汪亮等[6]主要借助地圖劃分理論對(duì)基站選址工作進(jìn)行分析，并借助仿真手段提高了選址工作的科學(xué)性。

2 選址規(guī)劃的影響因素

通過(guò)利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，預(yù)測(cè)未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)使用情況并相應(yīng)地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃。通常需要考慮以下因素。

（1）覆蓋范圍。選擇一個(gè)適當(dāng)?shù)膱?chǎng)所可以確保無(wú)線信號(hào)傳輸?shù)目煽啃院头€(wěn)定性。在確定覆蓋區(qū)域時(shí)應(yīng)考慮建筑物、地形和植被等環(huán)境因素。

（2）人口密度。市中心和人口密集的地區(qū)是放置5G 基站的理想位置之一。這樣可以滿足更多人群的需求，提高網(wǎng)絡(luò)的效率。

（3）網(wǎng)絡(luò)容量需求。在選擇基站位置時(shí)還需要考慮到未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)容量需求。如果預(yù)計(jì)有大量的數(shù)據(jù)流量，例如視頻或游戲，那么應(yīng)該選擇一個(gè)網(wǎng)絡(luò)容量較大的區(qū)域。

（4）已有基礎(chǔ)設(shè)施。優(yōu)先考慮已有的基礎(chǔ)設(shè)施，例如電力和互聯(lián)網(wǎng)連接，這可以降低安裝成本并縮短部署時(shí)間。

（5）政策法規(guī)?？紤]當(dāng)?shù)卣囊?guī)定和合規(guī)要求，例如環(huán)保準(zhǔn)則和建筑物高度限制等等。還有一些支持政策，例如，廣東省衛(wèi)生健康委聯(lián)合廣東省工業(yè)和信息化廳發(fā)布了《廣東省工業(yè)和信息化廳廣東省衛(wèi)生健康委關(guān)于免費(fèi)開放公共資源支持5G 基站建設(shè)的通知》，規(guī)定各類衛(wèi)生機(jī)構(gòu)應(yīng)在確保自身工作正常開展的同時(shí)向運(yùn)營(yíng)商開放所屬的建筑物和公共資源用于5G 基站建設(shè)，且不得收取額外費(fèi)用，這些都是選址規(guī)劃里非常重要的考慮因素。

3 重點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域

本研究簡(jiǎn)要來(lái)說(shuō)就是基于高精度的城市地圖，在虛擬仿真軟件里構(gòu)建城市數(shù)字孿生，并使用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)，來(lái)仿真5G 通信電波的傳播特性，從而為5G 基站在真實(shí)建設(shè)之前先在數(shù)字空間里面進(jìn)行一個(gè)準(zhǔn)確的評(píng)估。

在這里只選取城市一小部分區(qū)域進(jìn)行數(shù)字孿生，以減少研究的不確定性以及設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)資源成本等，本研究所涉及的重點(diǎn)技術(shù)領(lǐng)域如下。

（1）精確的城市數(shù)字孿生技術(shù)。主要重點(diǎn)是在支持物理準(zhǔn)確的仿真軟件里實(shí)現(xiàn)三維數(shù)字地圖的數(shù)字空間，仿真軟件可選擇如Unreal Engine，Omniverse 等。主要實(shí)現(xiàn)的步驟如下：①獲取地圖的地理信息數(shù)據(jù)。包括地形、建筑物、道路等，這些數(shù)據(jù)可以從公開的地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)庫(kù)或地圖服務(wù)商處獲取。獲取到的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換，以便能夠在仿真軟件中使用。②建立物理模型。使用仿真軟件中的工具，根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)建立物理模型。這可能包括地形建模、建筑物建模等。在建立模型時(shí)需要考慮到物理因素，如重力、摩擦力等，以確保仿真的準(zhǔn)確性。③物理引擎集成。將建立的物理模型與仿真軟件的物理引擎進(jìn)行集成，以實(shí)現(xiàn)物理準(zhǔn)確的仿真。這需要確保物理引擎能夠正確地模擬地圖上的物理現(xiàn)象，如碰撞、反彈等。④編程實(shí)現(xiàn)和調(diào)試。使用仿真軟件提供的編程語(yǔ)言或腳本，實(shí)現(xiàn)數(shù)字空間的各種功能和行為。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中需要進(jìn)行調(diào)試和優(yōu)化，以確保仿真的準(zhǔn)確性和效率。

（2）計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)是一種用于生成高度逼真圖像的技術(shù)。它通過(guò)模擬光線在場(chǎng)景中的傳播和反彈，計(jì)算出每個(gè)像素的顏色和亮度，從而生成具有高度真實(shí)感的圖像。近年來(lái)實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)已經(jīng)逐漸成為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，在游戲、電影等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

本研究創(chuàng)新性地采用光線追蹤技術(shù)用于仿真光線在不同平面上的表現(xiàn)，例如反射、折射等來(lái)模擬5G 信號(hào)的發(fā)射和覆蓋情況，形成可視化的5G 信號(hào)覆蓋場(chǎng)景。實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)可以用于模擬5G 信號(hào)的傳播和衰減。通過(guò)模擬光線的傳播路徑和交互作用，可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)5G 信號(hào)在復(fù)雜環(huán)境中的傳播情況和覆蓋范圍。實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)可以模擬5G 信號(hào)在建筑物、地形等障礙物中的反射、折射和散射作用，以及信號(hào)在空氣中的衰減和干擾情況。這些模擬結(jié)果可以幫助優(yōu)化5G 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和布局，提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和穩(wěn)定性。實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)需要大量的計(jì)算資源和高效的算法支持，以確保在實(shí)時(shí)情況下能夠處理大量的數(shù)據(jù)和信息。因此在實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合具體場(chǎng)景和需求進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，以提高模擬的準(zhǔn)確性和效率。

（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。具體來(lái)說(shuō)，使用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）進(jìn)行無(wú)線基站址選擇與性能評(píng)估。

GAN 是一種深度學(xué)習(xí)模型，由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成：生成器和判別器。這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練的方式進(jìn)行優(yōu)化，從而生成具有高度真實(shí)感的圖像、音頻等數(shù)據(jù)。生成器的目標(biāo)是生成能夠欺騙判別器的數(shù)據(jù)，而判別器的目標(biāo)是正確區(qū)分生成器生成的數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)。這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中相互競(jìng)爭(zhēng)，逐漸提高各自的能力，最終生成器能夠生成與真實(shí)數(shù)據(jù)非常接近的數(shù)據(jù)。GAN 在許多領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用，如圖像生成、圖像修復(fù)、超分辨率等。它能夠生成具有高度真實(shí)感的數(shù)據(jù)，為人工智能領(lǐng)域的發(fā)展帶來(lái)了巨大的潛力。

使用GAN 來(lái)進(jìn)行5G 無(wú)線基站站址選擇是一種創(chuàng)新的方法。GAN 可以通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練的方式，學(xué)習(xí)到生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布相似的數(shù)據(jù)。通過(guò)收集一些真實(shí)的5G無(wú)線基站站址數(shù)據(jù)，然后使用GAN 進(jìn)行訓(xùn)練。生成器可以生成新的候選站址，判別器則需要判斷這些候選站址是否符合真實(shí)站址的分布。通過(guò)不斷的對(duì)抗訓(xùn)練，生成器可以生成更加符合真實(shí)站址分布的候選站址。最后根據(jù)生成的候選站址的評(píng)估結(jié)果選擇最佳的站址。評(píng)估可以包括站址的覆蓋范圍、信號(hào)質(zhì)量、干擾情況等因素。

4 技術(shù)路線

具體的技術(shù)路線實(shí)現(xiàn)如下。

（1）使用多種技術(shù)手段導(dǎo)入3D 地圖，技術(shù)手段包括但不限于國(guó)家測(cè)繪局在三維地圖、無(wú)人機(jī)航拍的城市地圖等。再將三維地圖導(dǎo)入虛擬仿真軟件里，并保存成USD 文件格式，以便于后續(xù)的研究。

（2）導(dǎo)入現(xiàn)有的成功網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃信息，包括無(wú)線基站的地址信息。

（3）訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擬生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），用于二階段的評(píng)估過(guò)程。這個(gè)訓(xùn)練的過(guò)程，將用到下文第4 點(diǎn)的技術(shù)，建立起一個(gè)無(wú)線質(zhì)量的基準(zhǔn)值，以用于第5 點(diǎn)的推理。

（4）使用基于RTX 的Omniverse 平臺(tái)進(jìn)行虛擬仿真，并基于GPU 提供的硬件實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)線電波的仿真；同時(shí)在不同的區(qū)域采集光線（用于無(wú)線質(zhì)量測(cè)量）。通過(guò)此過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)線發(fā)射與接收的仿真。

（5）采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體來(lái)說(shuō)，使用GAN 進(jìn)行無(wú)線站址選擇與性能評(píng)估，GAN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。其主要的目標(biāo)是在虛擬仿真軟件里面選擇一個(gè)合適的地點(diǎn)，也即經(jīng)緯度以及高度信息，使用此位置仿真無(wú)線基站，并基于此位置發(fā)射光線，使用發(fā)射光線來(lái)仿真無(wú)線電波；同時(shí)在周圍的主要人流區(qū)域進(jìn)行光線的收集，用以仿真無(wú)線質(zhì)量的測(cè)量與評(píng)估。

圖1 GAN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

這里引入了GAN，其中生成器網(wǎng)絡(luò)（Generator）負(fù)責(zé)隨機(jī)生成站址，并將其仿真到網(wǎng)絡(luò)中；判別器網(wǎng)絡(luò)（Discriminator）使用第三點(diǎn)提到的實(shí)時(shí)光線追蹤技術(shù)，對(duì)無(wú)線信號(hào)的傳播過(guò)程進(jìn)行評(píng)估。反復(fù)此過(guò)程直到站址的可用性達(dá)到評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)。

同時(shí)也考慮引入其他深度學(xué)習(xí)框架作為替代方案，例如深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，如使用PPO 算法來(lái)實(shí)現(xiàn)站址的訓(xùn)練與推理?？傮w技術(shù)路線如圖2 所示。

圖2 總體技術(shù)路線

5 結(jié)語(yǔ)

本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于采用了與無(wú)線電波傳輸相似的光線追蹤技術(shù)，并在高精度的城市三維地圖里進(jìn)行無(wú)線電波傳輸?shù)姆抡媾c實(shí)驗(yàn)，技術(shù)難點(diǎn)在于如何用光線來(lái)仿真無(wú)線電波的傳輸、折射、反射等各種特性，以及各種建筑環(huán)境對(duì)這些無(wú)線電波的傳播特性帶來(lái)的影響，例如水泥、鋼鐵、玻璃等不同材料帶來(lái)的不同表現(xiàn)。同時(shí)站址的選擇算法也是一個(gè)重點(diǎn)，使用GAN 來(lái)進(jìn)行5G 無(wú)線基站站址選擇是一種創(chuàng)新的方法。GAN 可以通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練的方式學(xué)習(xí)到生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布相似的數(shù)據(jù)。