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基于Voronoi图的SDSN覆盖优化算法研究的任务书
一、课题背景
随着移动网络的普及和发展，越来越多的人开始依赖于移动网络进行通讯和信息传输。然而，在一些地区，如大型商场、医院、高速公路、地下车库等区域，移动网络信号质量较差，用户体验不佳，甚至无法接收到信号。这些场所的信号盲区问题成为移动网络建设和维护的主要难点。
为了解决这种盲区问题，运营商通常会在这些区域部署SDSN（SmallDataServiceNetwork）覆盖站点来增强信号覆盖。然而，覆盖站点数量多导致部署成本增加，因此需要一定的覆盖优化算法来降低运营成本。
Voronoi图是一种广泛应用于计算几何学中的基本数据结构，可以通过一些离散点拆分平面几何空间，将空间分成多个区域，并满足每个区域都以一个点为中心。通过Voronoi图可以实现有效的SDSN覆盖优化，但目前还缺少有效的算法实现。
因此，本课题旨在研究一种基于Voronoi图的SDSN覆盖优化算法，通过算法实现覆盖站点数量最小化，优化SDSN覆盖的效果，并降低运营成本。
二、研究内容
1.Voronoi图基础理论研究：深入研究Voronoi图的理论知识，包括Voronoi图概念、计算方法、性质等相关知识。
2.SDSN覆盖问题的数学建模：分析SDSN覆盖问题的特点，建立数学模型，包括运营成本、信号覆盖范围等因素。
3.基于Voronoi图的SDSN覆盖优化算法设计：根据SDSN覆盖问题的数学模型，设计基于Voronoi图的SDSN覆盖优化算法，实现覆盖站点数量最小化，优化SDSN覆盖效果，并降低运营成本。
4.样例验证及算法改进：通过样例验证算法的可行性和性能，不断改进算法设计，并比较不同算法的效果和运行时间。
三、研究计划及进度安排
1.第一阶段：2019年10月-2020年3月
开展相关文献调研，深入了解Voronoi图的理论知识；分析SDSN覆盖问题特点，建立数学模型，进行初步设计算法方案。
2.第二阶段：2020年4月-2020年9月
完善算法设计，实现算法编写与测试，通过样例验证算法的可行性和性能；改进算法设计，并比较不同算法的效果和运行时间。
3.第三阶段：2020年10月-2021年2月
整理研究成果，完成论文撰写，准备答辩。
四、预期研究结果
本课题旨在研究一种基于Voronoi图的SDSN覆盖优化算法，实现覆盖站点数量最小化，优化SDSN覆盖效果，并降低运营成本。预计能够实现以下研究结果：
1.形成对SDSN覆盖优化问题的较为全面的认识，包括数学模型建立和优化算法设计的相关知识。
2.设计出一种基于Voronoi图的SDSN覆盖优化算法，实现覆盖站点数量最小化，优化SDSN覆盖效果，并降低运营成本。
3.通过样例验证表明该算法的可行性和准确性，并与其他算法进行比较分析，提出进一步的改进方案。
4.发表高水平的论文，并取得优秀的研究成果，扩大在相关领域的影响。