MATLAB实现PCI规划：MR矩阵构建与MR总量最小化

在PCI规划中，矩阵求和是关键步骤，特别是在基于MR（测量报告）的数据驱动的无线网络部署场景中。本篇文章以2024MathcupA题为例，探讨了如何使用MATLAB进行PCI（Physical Cell Identifier）规划，以最小化信号干扰、冲突和混淆。以下是文章的主要知识点： 1. **数据预处理**： 首先，通过`readtable`函数导入名为“MR数据.csv”的CSV文件，其中包含小区的PCI、邻区PCI、MR数量等信息。数据预处理是整个规划过程的基础。 2. **矩阵构建**： - **冲突矩阵（Conflict Matrix）**：通过嵌套循环遍历所有小区对，如果发现两个小区的PCI相同，则在对应位置填充它们的MR数量，表示它们之间的冲突程度。 - **混淆矩阵（Confusion Matrix）**：进一步计算每个小区与其重叠覆盖邻区的MR总和，考虑了可能的多路径干扰情况，增加了混淆矩阵的构建。 - **干扰矩阵（Interference Matrix）**：与混淆矩阵类似，记录了每个小区对其他重叠覆盖邻区的干扰贡献。 3. **目标函数定义**： 定义一个目标函数，目标是最小化总MR之和，这代表了优化后的PCI分配方案应尽量减少冲突、混淆和干扰。 4. **优化问题设置**： 使用MATLAB的`fmincon`函数进行整数规划，这是一个非线性优化问题，采用Sequential Quadratic Programming（SQP）算法。设置了初始PCI分配方案（随机分配），并设置了最大函数评估次数限制。 5. **变量边界设置**： 为了确保PCI的有效性，定义了下界（lb）和上界（ub），即PCI值范围在0到1007之间。 6. **求解结果输出**： 最后，通过调用优化函数得到最优的PCI分配方案，并将其显示出来。 总结来说，这篇文章展示了利用MATLAB实现的PCI规划方法，通过对MR数据的分析，构建和优化矩阵，旨在找到最佳的PCI配置，以提升网络性能。这个过程包括数据加载、矩阵计算、目标函数定义以及整数优化技术的应用，具有实际的工程意义。