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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种以服务可靠性为目标的移动基站动态选址优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116390105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310376203.X，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权一种以服务可靠性为目标的移动基站动态选址优化方法是由夏权;任羿;杨德真;孙博;冯强;樊冬明设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种以服务可靠性为目标的移动基站动态选址优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种以服务可靠性为目标的移动基站动态选址优化方法，步骤包括：构建规划区域的简易模型并开展初始数据采集；利用基于物理信息的神经网络方法获得固定位置基站的传播模型，融合多个传播模型获得代理信道模型；将用户服务可靠度作为遗传算法的适应度函数并进行选址规划；在区域内人员发生转移，服务可靠度下降时，重新规划并给出当前最优选址方案。该方法将物理信息与实测数据结合，兼顾准确度和效率，考虑了多个影响用户服务质量的不确定因素，能够给出更具实际参考意义的选址方案。

本发明授权一种以服务可靠性为目标的移动基站动态选址优化方法在权利要求书中公布了：1.一种以服务可靠性为目标的移动基站动态选址优化方法，其特征在于：包含以下步骤： 步骤1：规划区域的场景搭建；确定规划区域的大小，维度，区域内建筑物的形状，数量和位置；将其简化为二维问题； 步骤2：初始数据采集；采集在单一基站的情况下，服务区域内不同位置的电场强度信息，可以实地现场采集或者使用仿真实验方法获取；仿真实验采用时域有限元差分方法计算各位置处的场强； 步骤3：利用基于物理信息的神经网络方法获得固定位置基站在该区域的传播模型；以初始数据和基站发射信号作为训练样本，麦克斯韦方程组作为物理约束方程，搭建神经网络，采用硬约束方法控制建筑物的边界条件和反射条件，网络输入空间坐标x和y以及时间t，输出服务区域对应位置和时间的电场强度；其中，在神经网络训练过程中，针对山脉阻挡区域，采用硬约束条件使神经网络输出与电磁透射率相乘； 步骤4：融合多个传播模型获得服务区域内不同位置基站的代理信道模型；以多个步骤3中构建的神经网络生成训练数据，训练代理模型，该网络可以直接输入基站位置，获得对应基站在服务区域内产生的电场强度信息；将输出的电场强度转化为功率密度用于后续基站覆盖范围计算，公式为： PL为最大允许路径损耗，Pr为计算点处的功率密度，Pt为基站位置的功率密度；功率密度与电场强度的关系如下： 其中，为自由空间的阻抗，取；综合两式有： 神经网络输出电场强度随时间变化的信息，采样后以平均电场强度均方根带入上式判断位置点的路径损耗是否大于允许值，从而判断是否处于覆盖范围内； 步骤5：用户服务可靠度计算；将用户的服务可靠度定义为该用户在服务时间内，在服务区域内，任意时刻接入网络能够成功完成一次网络事务的概率；采用蒙特卡洛方法计算用户的服务可靠度；具体方法是：首先随机生成用户的位置信息，接入时间，使用时间和最大允许中断时间；其中，用户位置信息由区域中心正态随机分布和全域均匀随机分布组成的分布模型随机获得；在基站强度波动和基站容量负载波动情况下，综合考虑用户所处位置路径损耗，得到的网络资源，受到其他基站的干扰大小，网络时延以及网络中断的最大时间决定用户是否成功完成网络服务事务；最终将成功完成的人数与总人数之比作为服务可靠度； 步骤6：遗传算法搜寻最佳的选址方案；以用户服务可靠度作为优化目标，将基站位置信息进行编码，使用遗传算法搜寻在服务区域内指定基站数量情况下最佳的基站位置布设方案；以步骤5中获得的服务可靠度作为适应度函数，将指定基站数量的基站位置信息编码，随机生成初始种群，计算适应度，选取适应度较高的个体进行交叉，随机选择个体发生变异，经过多个世代后，遗传算法给出最佳的基站选址方案； 步骤7：根据服务可靠度动态规划；在给出一套选址方案后，保持对区域内的服务可靠度监控，当服务可靠度低于阈值时，根据场景变化调用遗传算法重新规划；具体为：当服务区域内根据任务需要人员发生转移时，用户分布发生变化，已有移动基站选址方案的服务可靠度呈下降趋势，当服务可靠度低于阈值0.7，认为方案已不适用，重新调用遗传算法，更新用户随机分布模型，给出当前最佳选址方案，重新部署移动基站。

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