I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 7 ,   p p .   2 1 2 5 ~ 2 1 3 1   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 4 . p p 2 1 2 5 - 2131          2125       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Particle  Sw a rm   O pti m i z a tion   for th e P a th  Lo ss  Redu ction in  Suburba n and   R u ra l  Area       M ess a o ud   G a ra h 1 ,   H o ucin e   O ud ira 2 ,   L o t f i D j o ua ne 3 ,   Na zih H a m di k en 4   1, 2, 3 El e c tro n ic De p a rtem e n t ,   Un iv e rsit y   M o h a m e d   Bo u d iaf -   M ’S il a ,   A lg e ria   4 El e c tro n ic De p a rt e m e n t,   Un iv e rsity   o f -   Ba tn a ,   A lg e ri a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   1 8 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Ma r   2 1 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   A p r   1 3 ,   2 0 1 7       In   th e   p re se n t  w o rk ,   a   p re c ise   o p t im iz a ti o n   m e th o d   is  p ro p o se d   f o r  tu n i n g   th e   p a ra m e ters   o f   th e   COS T 2 3 1   m o d e l  to   im p ro v e   it s  a c c u ra c y   in   th e   p a th   l o ss   p ro p a g a ti o n   p re d ictio n .   T h e   P a rti c le  S wa r m   Op ti m iza ti o n   is  u se d   t o   tu n e   th e   m o d e l  p a ra m e ters .   T h e   p re d ictio n s  o f   th e   t u n e d   m o d e l  a re   c o m p a re d   w it h   t h e  m o st  p o p u lar  m o d e ls.   T h e   p e rf o rm a n c e   c rit e ria  s e lec ted   f o r  th e   c o m p a riso n   o f   v a rio u s  e m p iri c a l  p a th   lo ss   m o d e ls  is  th e   Ro o t  M e a n   S q u a re   Err o r  (RM S E).   T h e   RM S E  b e tw e e n   th e   a c tu a l  a n d   p re d icte d   d a ta  a re   c a lcu late d   f o r   v a rio u s  p a th   lo ss   m o d e ls.   It  tu r n e d   o u t  th a t  t h e   tu n e d   COST   2 3 1   m o d e l  o u t p e rf o rm s th e   o th e r  st u d ied   m o d e ls .     K ey w o r d :   E m p ir ical  m o d els   Ob ti m izatio n   P ath   l o s s     P SO  a lg o r ith m     Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Me s s ao u d   Gar ah ,    Facu lt y   o f   T ec h n o lo g y ,   E lectr o n ic  Dep ar te m e n t,   Un i v er s it y   Mo h a m ed   B o u d iaf -   M’ Sil a,     Un i v er s ité  Me d   B OUDI A F - B P   1 6 6   M' s ila  2 8 0 0 0 ,   A lg er ia.   E m ail:  m es s a. g ar e h @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     T h e  n ee d   f o r   c o n n ec ti v it y   a n y w h er e,   ad d ed   to   th e  in cr e m e n t  in   t h e  n u m b er   o f   u s er s ,   h a s   tr ig g er ed   th e  d ev elo p m e n t  o f   v ar io u s   g e n er atio n s   o f   m o b ile  co m m u n i ca tio n   s ta n d ar d s   in   t h e  la s t  d e ca d es.  T h e  d em a n d   f o r   g r ea ter   tr af f ic  ca p ac it y   i n v o l v i n g   b o t h   v o ice  a n d   d ata  tr an s m is s io n   r eq u ir es  t h e  p lan n i n g   o f   m o b ile   co m m u n icatio n     n et w o r k s   co m p r i s ed   o f   s m aller   a n d   s m alle r   ce lls ,   t h u s     m a k i n g   t h e  n u m b er   o f     b ase    s tat io n s   g r o w   e x p o n e n tiall y ,   an d   co m p licatin g     t h e  p r o ce s s   o f   d ete r m in in g   a n d   o p ti m izi n g     th e  lo ca tio n   o f     t h ese   s tatio n s .   B ec au s e  o f   t h is ,   ac cu r ate  a n d   f a s t   p r ed ictio n   m o d el s   ar e  n ee d ed   f o r   m a k in g   r ec eiv ed   s i g n a l  lev el/p at h   lo s s   p r ed ictio n s   p r i o r   to   ac tu al  n et w o r k   d ep lo y m e n t   [1 ] ,   [ 2] .   I n   th is   p ap er ,   w e  a n al y ze   t h e  p er f o r m an ce   ac h ie v ab le  w i th   a n   i n ter m ed iate  t ec h n iq u e ,   b et w ee n   p u r el y   e m p ir ical   m o d el s   [ 3 ] ,   [ 4 ]   an d   r ea l   m ea s u r e   estab li s h ed   f r o m   th e   f ie ld   o f   s tu d y ,   b ased   o n   th e  u s e   o f   P ar ticle   S w ar m   Op ti m iza tio n .   I n   th e  la s t  f e w   y ea r s ,   m a n y   r e s ea r ch er s   h av e  ap p lied   s ev er a l  tech n iq u es  f o r   p r ed ictin g   t h e   p ath   lo s s   e n v ir o n m e n t s   [ 5 - 7 ] .   I n   th e  ab o v e  r ef er en ce s ,   ex ten s i v e  d escr ip tio n s   an d   G A   o p ti m izatio n s   a n d   o th er   m eth o d s ,   h av e   b ee n   p r ese n ted .   Ho w ev er ,   o p tim ized   m o d el  ca n   p r o v id e   o p ti m al  p ar a m eter s   f o r   r ad io - w a v e  p at h - lo s s   p r ed ictin g   i n   th e  tar g et  ar ea .   T h is   i s   th e  m ai n   is s u e  d is c u s s ed   in   th i s   p ap er .     T h e  r est  o f   th is   p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo w s .   I n   s ec tio n   2   an d   3   w e  r ev iew   ea ch   em p ir ical  m o d el     an d     th e  P SO   m eth o d .   s ec tio n   4   p r esen ts   th e  ap p licatio n ,   r esu lts   an d   d is cu s s io n .   Fin ally ,   in   th e  last   s ec tio n   w e  p r esen t o u r   co n c lu s io n .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 ,  A u g u s t  2 0 1 7   :    2 1 2 5   –   2 1 3 1   2126   2.   P ARTI CL E   SWARM   O P T I M I Z AT I O N     T h e  P ar ticle  s w ar m   o p ti m iza t io n   i s   a   p o p u latio n - b ased   al g o r ith m   f o r   s ea r ch i n g   g lo b al  o p ti m izatio n   p r o b lem s   d ev elo p ed   b y   Ke n n ed y   an d   E b er h ar t   in   1 9 9 5   [ 8 ] .   P SO  u tili ze s   a  p o p u latio n   ( ca lled   s w ar m )   o f   p ar ticles  in   th e  s ea r ch   s p ac e.   T h e  s tatu s   o f   ea c h   p ar ticle   is   c h ar ac ter ized   ac co r d in g   t o   its   p o s itio n   a n d   v elo cit y .       ⃗ ⃗ ⃗     (                                      )   ,   an d   th e  v elo cit y   o f   p ar ticle  i  is   r ep r esen ted   as       ⃗ ⃗ ⃗     (                                      ) .  T o   d is co v er   th e  o p tim al  s o l u tio n ,   ea c h   p ar ticle  ch an g es  i ts   s ea r ch i n g   d ir ec tio n   ac co r d in g   to   t w o   f ac to r s :  T h e  b est  p o s itio n   o f   a  g iv e n   p ar ticle         an d   th e  b est  p o s itio n   o b tain ed   b y   th e  s w ar m   ( g lo b al  p est)       .  P SO  s ea r ch es   f o r   th e  o p ti m a l  s o l u tio n   b y   u p d atin g   t h e  v elo cit y   a n d   p o s itio n   o f   ea c h   p ar ticl e   ac co r d in g   to   th e  f o llo w i n g   E q u atio n s   [9 ] .           (       )       (   )       (       )               ( 1 )         (       )         (   )           (      (   )       (   ) )           (     (   )       (   ) )       ( 2 )     W h er e  t   d en o tes  t h e  iter atio n   in   t h e  e v o lu tio n ar y   s p ac e,   w   i s   th e  in er tia  w eig h t,   C 1   an d   C 2   ar e  p er s o n al  an d   s o cial  lear n i n g   f ac to r s ,         an d           ar e  r an d o m   v alu e s   u n i f o r m l y   d i s tr ib u ted   w it h in   t h e  r an g e  [ 0 ,   1 ] .   T h e  b asic p r o ce s s   o f   th e  P SO a lg o r ith m   is   g i v en   a s   f o llo w s :   a.   I n itializatio n : P ar ticles ar e  in it ialized   w it h   r an d o m   p o s it io n s   an d   v elo citie s .     b.   E v alu a tio n : T h e  v al u e  o f   o b j e ctiv e  f u n ctio n   is   m ea s u r ed   f o r   ea ch   p ar ticle.   c.     Fin d   th e      :  I f   th e  v al u e  o f   o b jectiv e  f u n ctio n   f o r   p ar ticle  i  i s   b etter   th an   th e         o f   p ar ticle  i ,   th e  cu r r en t  v a lu e   o f   o b j ec tiv e  f u n c tio n   is   s et  a s   th e  n e w          o f   p ar ticle  i.   d.   Fin d   t h e     : I f   an y   p b est is   b etter   th an   t h e        ,        is   s et  to   t h e  cu r r en t   v alu e.   e.     Up d ate  v elo cit y   an d   p o s itio n :  T h e  v elo cit y   o f   ea c h   p ar ti cl e  is   u p d ated   ac co r d in g   to   E q u atio n   ( 1 ) ,   an d   th e  p ar ticle  is   m o v ed   to   th e  n ex t p o s itio n   ac co r d in g   to   E q u atio n   ( 2 ) .   f.     Sto p p in g   cr iter io n :  I f   t h e  n u m b er   o f   i ter atio n s   is   m et,   t h e   alg o r it h m   w ill   b e  s to p p ed ;  o th er w is e   it   w il l b e  r etu r n ed   to   s tep   2 .       3.   P AT H   L O SS   M O DE L     E m p ir ical   m o d el s   d escr ib e  f r o m   a  s tati s tical   p o in t  o f   v ie w   t h e  r elatio n s h ip   b et w ee n   t h e  p at h   lo s s   a n d   th e  e n v ir o n m e n t.  R es u lts   ar e  u s u all y   o b tain ed   b y   m ea n s   o f   m ea s u r e m en t  ca m p ai g n s .   I n   t h is   p ap er ,   w e  h a v e   co n s id er ed   f o u r   v ar io u s   E m p ir ical  m o d els f o r   o u r   s t u d y   as  f o llo w s .     3 . 1 .   E g li  M o del       E g li  p r ed ictio n   m o d el     is   a n   e m p ir ical  m o d el  w h ic h   h as  b ee n   p r o p o s ed   b y   [ 10 ] .   T h e  E g li  m o d el  is   a   s i m p li s tic  m o d el  to   ap p r o ac h   r ad io - w a v e  p ath - lo s s   o f   ir r eg u lar   to p o g r ap h y .   B ased   o n   r ea l   d ata ,   th e  p ath - lo s s   ap p r o ac h in g   ca n   b e  f o r m u late d   as f o llo w in g                  (     )           (   )           (      )   {                  (      )                               (      )                  ( 3 )     w h er e        =  h eig h t o f   t h e  b ase  s ta tio n   a n ten n a.   U n it:  m eter   ( m )        =  h eig h t o f   t h e  m o b ile  s tatio n   an ten n a.   U n it:  m eter   ( m )       =  d is tan ce   f r o m   b ase  s tatio n   an ten n a.   U n it:  m eter   ( k m )   f   =  f r eq u e n c y   o f   tr an s m is s io n .   Un it:  m eg a h er tz  ( MH z     3 . 2 .   H a t a ’ s   M o del   T h is   m o d el  h a s   b ee n   in tr o d u ce d   to   u r b an   ar ea s ;  an d   w i th   s o m e  co r r ec tio n   f ac to r s   it   co u ld   b e  ex ten d ed   to   s u b u r b an   an d   r u r a l a r ea s .   Fo r   u r b an   ar ea   th e  m e d ian   p ath   lo s s   E q u a tio n   is   g i v e n   b y        (          ) (    )                         (    )                  (      )     (      )     (                 (      ) )                  ( 4 )     Fo r   s u b u r b an   ar ea ,   it is   e x p r ess ed   as        (              ) (    )      (         )              (         )                 ( 5 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       P a r ticle  S w a r m  Op timi z a tio n   fo r   th e  P a th   Lo s s   R ed u ctio n   in   S u b u r b a n   a n d   R u r a l A r ea   ( Mes s a o u d   Ga r a h )   2127   Fin all y ,   f o r   o p en   r u r al  ar ea ,   it  is   m o d i fi ed   as        (       ) (    )      (         )            (      (    ) )                 (    )               ( 6 )     I n   t h e  ab o v e  E q u atio n s ,   d   is   t h e  tr a n s m itter - r ec eiv er   a n te n n a  s ep ar atio n   d is tan ce   an d   i t  is   v alid   f o r   1km – 2 0 k m ,   f c  r ep r ese n ts   t h e  o p er atin g   f r eq u en c y   f r o m 1 5 0   MH z  to   1 5 0 0   MH z.   T h e  tr an s m it  a n te n n a  h ei g h t,         r an g es  f r o m   3 0 m   to   2 0 0 m   an d   th e  r ec eiv e  an te n n a  h e ig h t ,          r an g es  f r o m   1 m   to   1 0 m   ar e  co n s id er ed   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ].     3 . 3 .   Co s t   2 3 1   H a t a   m o del   Th e  C OST   2 3 1     is   an   im p r o v e d   v er s io n   o f   th e  Hata   m o d el.   I t  is   w id el y   u s ed   f o r   p r ed ictin g   p ath   lo s s   in   m o b ile  w ir eles s   s y s te m . I t  i s   d esig n ed   to   b e   u s ed   in   th e  f r eq u en c y   b an d   f r o m   1 5 0 0   M Hz  to   2 0 0 0   MH z.   I t  also   in cl u d es c o r r ec tio n s   f o r   u r b an ,   s u b u r b an   a n d   r u r al  ( f lat)   en v ir o n m e n t s   [ 1 3 ] , [ 1 4 ].          (   ) (    )                        (     )                (      )     (      )   (                      (      ) )      (   )         ( 7 )     3 . 4 .   SUI   M o del     SUI   m o d el  co m es o u t  w it h   th r ee   d if f er e n t t y p es o f   ter r ain   li k e  ter r ain   A   d en s e  u r b an   lo ca li t y ,   ter r ain   B   h as h i ll y   r e g io n s   an d   ter r ain   C   f o r   r u r al  w it h   m o d er ate  v eg eta tio n .   T h e  g en er al  p a th   lo s s   e x p r ess io n   ac co r d in g   to   th e  SUI   m o d el  i s   g iv e n   b y   [ 1 5 ] .                           (       )                           ( 8 )     P ar am eter       is   d ef in ed   as  f o llo w s                     (           )         ( 9 )     w h er e      is   t h e  w av ele n g th   i n   m eter s .   P ath   lo s s   ex p o n e n t      g iv e n   b y   [ 16 ] .                                     ⁄     T h e  co r r ec tio n   f ac to r s   f o r   th e  o p er atin g   f r eq u e n c y   an d   f o r   t h e  r ec eiv er   an ten n a  h eig h t  f o r   th e  m o d el  ar e   :                              (          )   ( 10 )     an d ,   f o r   ter r ain   t y p e                                 (           )                           f o r   ter r ain   t y p e  A   an d   B         ( 11 )                             (           )                                               f o r   ter r ain   t y p e  A   an d   B           ( 12 )     W h er e  f ,   is   t h e  f r eq u e n c y   in   MH z,   an d          is   th e  r ec ei v er   an te n n a  h ei g h t i n   m eter s .   T h e  SUI   m o d el  is   u s ed   f o r   p ath   lo s s   p r ed ictio n   in   r u r al,   s u b u r b an   a n d     u r b an   en v ir o n m en ts .       4.   M E ASURE M E NT   P RO CE DURE AN D  M E T H O D  O F   ANALY SI S     A  d r iv e - test   s y s te m   w as   u s ed   t o   co llect  an d   r ec o r d   s i g n al  le v els at   v ar io u s   lo ca tio n s   in   a  f o r m   o f   lo g s   w h ic h   w er e  later   p r o ce s s ed   w ith   a  co m m u n icatio n   n et w o r k   an al y ze r   ( C N A ) .   Du r i n g   a  d r i v e - test   s o m e  o f   t h e   s y s te m   p ar a m eter s   t h at  m a y   b e  co llected   ar e:  p il o t  p o w er   s t r en g t h   E c/I o ,   f o r w ar d   tr an s m i t  p o w er   T x ,   d o w n - lin k   tr an s m i t  R x   an d   Fra m e  E r r o r   R ate  FER.  Su c h   a  test   ca n   b e  co n d u cted   f o r   s o m e  id e n tif ied   B ase  Statio n s   o r   f o r   th e  w h o le  n et w o r k .   T h e   d r iv e  s y s te m   m ea s u r e m e n t  to o ls   u s ed   w er e:  a  Sp ec ial  Mo b ile  P h o n e  ( Hu a w e i   U6 1 0 0 )   GP S  r ec eiv er   ( NM E A ) ,   a  r ec ei v i n g   a n ten n a,   a n d   a  lap to p   w it h   a  k e y   a n d   a  d r iv e  test   s o f t w ar e  ( Hu a w ei  GE NE X  P r o b e) .   T h e  v e h icle  w a s   d r iv e n   w it h in   t h e  b ase  s tatio n   co v er a g e  ar ea   w h ile   co n ti n u o u s l y   r ec o r d in g   th e   r ec eiv ed   s i g n al.   At  e v er y   m o m en t   o f   th e   co ll ec ted   m ea s u r e m en t s ,   GP S  d at a  is   al s o   r ec o r d ed   s i m u lta n eo u s l y . T h e  e m is s io n   s ites   s p ec i f icatio n s   o f   t h e s e  b ases   an d   t h eir   p o s itio n s   ar e  s h o w n   i n   T ab le  1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 ,  A u g u s t  2 0 1 7   :    2 1 2 5   –   2 1 3 1   2128   T ab le 1 .      B T S p ar am eter s   P a r a me t e r s      B T S 1   B T S 2   R e g i o n   t y p e                       S u b u r b a i n                           R u r a l   T r a n smit   p o w e r   ( d B m)   46   43   C a b l e   L o ss +   B o d y   l o ss   1 0 . 5   9 . 7   T r a n smit t i n g   a n t e n n a   g a i n   ( d B i )   1 7 . 5   1 6 . 7   R e c e i v e   a n t e n n a   g a i n   ( d B i )   0   0   T r a n smit   a n t e n n a   h e i g h t   ( m)   25   35   M o b i l e   st a t i o n   a n t e n n a   h e i g h t   ( m)   1 . 5   1 . 5     O p e r a t i n g   f r e q u e n c i e s  ( M H z )   U p l i n k   f r e q u e n c y   9 0 8   9 1 2 , 4   D n - l i n k   f r e q u e n c y   9 5 3   9 5 7 , 4   G e o g r a p h i c   c o o r d i n a t e s     L a t i t u d e   3 5 , 2 5 2 4                               3 5 , 6 2 4 3 7   L o n g i t u d e   6 , 1 3 0 7 4                           6 , 3 6 9 8 4         5.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   5 . 1 .   Co m pa riso n w it h pre dict io n   m o del s     a  co m p ar is o n   b et w ee n   p r ed ict ed   p ath   lo s s   an d   m ea s u r ed   p at h   lo s s   h av e   b ee n   p er f o r m ed   f o r   t w o   b a s e   s tatio n s   B T S1   an d   B T S2 .   T h e  p er f o r m a n ce   o f   th e  e m p ir ic al  m o d els  is   th e n   co m p ar ed   to   th e  m ea s u r ed   p ath   lo s s   d ata  as  i n   Fig u r es  1   a n d   2 .   T h e  v alu es  o f   Me a n   E r r o r - ME   ,   R o o t  Me a n   Sq u ar e  E r r o r - R MSE , Sta n d ar d   d ev iatio n   o f   er r o r - S TD    an d     R elati v e  E r r o r   P er ce n tag e ,   ar e  u s ed   to   m ea s u r e  th e  f o r ec ast i n g   ac c u r ac y   o f   t h ese   m o d el s ,   ar e  tab u lated   in   T ab le  2   an d   T ab le  3 .           Fig u r e  1 .   C o m p ar is o n   b et w ee n   p r ed icted   an d   m ea s u r ed   p ath   lo s s   f o r   B T S1   Fig u r e  2 .   C o m p ar is o n   b et w ee n   p r ed icted   an d   m ea s u r ed   p ath   lo s s   f o r   B T S 2       Fro m   T ab le  2   an d   T a b le  3 ,     i t is f o u n d   th a t p er f o r m an ce   o f   th e  C OST 2 3 1   Hata   m o d el  is   th e  b est as  R MSE   an d   M E   ar e  th e  lo w es t c o m p ar ed   to   o th er   m o d els .   Fi g u r e  1   an d   Fig u r e   2  co n s o lid ate  th e      r esu lt t h at  C OST 2 3 1   Hata   m o d el     is   clo s et  to   m ea s u r ed     p ath   lo s s   th a n   o th er     m o d els .       T ab le  2 .     P er f o r m an ce   co m p ar is o n   b et w ee n   m o d els u s ed   ac co r d in g   to   test   cr iter ia ( B T S1 )                                                   H A TA   R                             C o st   2 3 1   S U I   C     EG LI   r mse   M e     st d   re   2 9 . 0 1 1 2   1 3 . 8 8 4 7   3 9 . 4 7 7 1   3 3 . 2 7 3 1   2 6 . 4 3 2 8   8 . 9 1 9 7   3 6 . 4 7 4 0   3 0 . 1 8 0 5   0 . 1 4 5 2   0 . 1 4 6 2   0 . 1 4 2 7   0 . 1 4 3 9   2 0 . 4 5 9 8   6 . 9 6 1 5   2 8 . 2 1 7 8   2 3 . 3 6 5 4       0 0 . 5 1 1 . 5 2 2 . 5 20 40 60 80 100 120 140 D i s t a n c e   ( K m ) P a t h L o s s   ( d b ) E m p i r i c a l   M o d e l s   I n   s u b u r b a n   a r e a       C o s t 2 3 1 H a t a   S u b u n f i l t e r e d   m e a s u r e m e n t s S U I   t y p e   B E g l i 0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 20 40 60 80 100 120 140 160 180 D i s t a n c e   ( K m ) P a t h L o s s   ( d b ) E m p i r i c a l   M o d e l s   I n   R u r a l   A r e a     C o s t 2 3 1 H a t a   R u r a l u n f i l t e r e d   m e a s u r e m e n t s S U I   t y p e   C E g l i Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       P a r ticle  S w a r m  Op timi z a tio n   fo r   th e  P a th   Lo s s   R ed u ctio n   in   S u b u r b a n   a n d   R u r a l A r ea   ( Mes s a o u d   Ga r a h )   2129   T ab le  3 .   P er f o r m a n ce   co m p ar i s o n   b et w ee n   m o d els u s ed   ac co r d in g   to   test   cr iter ia ( B T S2 )                                                             C o st   2 3 1   H A TA   R   EG LI     S U I   C     r mse   M e     st d   re   26   . 9 4 6   2 7 . 5 1 7 5   33   . 5 4 9 9   5 1 . 1 8 0 2   2 6 . 3 6 6   2 6 . 9 4 9   3 2 . 5 8 2   5 0 . 6 9 8 8   0 . 5 8 8 6   0 . 6 0 8 4   0 . 5 7 1 2   0 . 5 5 8 9   2 0 . 1 5 4 9   2 0 . 1 8 0 9   2 4 . 9 9 2 2   3 8 . 6 5 1 6       5 . 2 .   O pti m iza t io n   P ro ce s s   by   P SO   a lg ho rit h m   T h e  C OST   2 3 1   m o d el  is   ch o s en   f o r   th i s   s t u d y .   Fo r m u la ti n g   t h e  p r o b le m   to   b e  s o lv ed   as  a  s i n g le   m at h e m a tical  E q u a tio n   h as   f i v e  v ar iab les     a s   s h o w n   i n   T ab le   4 ,  ass es s ed   b y   a  co s t  f u n ctio n   to   a  s to p p in g   cr iter ia  d ep en d s   o n   th e  p er f o r m an ce   t h er eo f .   A n d   t h is   co s t  f u n ctio n   is   g e n er all y   d e f i n ed   as  th e  R M SE  ( R o o t  Me an   Sq u ar e  E r r o r ) .     C OST   2 3 1 ( r u r al/s u b )   m o d el  is   d ef in ed   as                                 (     )                (      )     (      )   (                      (      ) )      (   )                               ( 13 )       (      )   (            (     )         )        (             (     )         )                     I t c an   b e  w r itte n   as  f o llo w s                               (   )                (      )               (      )      (   )               (     )       (      )           ( 14 )       T ab le  4 .   T h e  o p ti m ized   p ar a m eter s     K 1= 46. 3   K 2= 44. 9   K 3= - 13 . 82   K 4= - 6. 55   K 5= 33. 9       T h e  f itn e s s   f u n ctio n     u s ed   f o r    p ar am eter s   ad j u s t m e n t i s   d ef i n ed   b y   th e  m ea n   s q u ar e  er r o r   ( R MSE )   as:              √ ∑                                       W h er e         r ep r esen ts   th e  m ea s u r ed   p ath   lo s s   in   d B ,        is   th e  p r ed icted   p ath   lo s s   i n   d B ,   an d       is   th e  n u m b er   o f   th e  m ea s u r ed   d ata  p o in ts .     5 . 2 . 1 .   O pti m iza t io n   re s ults by   P SO   Si m u latio n   r es u lt s   u s in g   th e   P SO  A lg h o r ith m     ar e  p r ese n t ed   in   th e   f o llo w i n g   Fig u r e  3 ,   F i g u r e   4 ,   T ab le   5   an d   T ab le  6 .           Fig u r e  3 .    C o m p ar is o n   b et w ee n   C O ST - 23 1   Hata   an d   C OST 2 3 1 - Op t   ( s u b u r b an )   0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 70 80 90 100 110 120 130 140 D i s t a n c e   i n   K m P a t h L o s s   i n   d b E m p i r i c a l   M o d e l s   p a r a m e t r e s   t u n i n g   u s i n g   p s o   a l g o r i t h m e       C o s t 2 3 1 d a t a   c o s t   2 3 1   O p t i m i z e d   w i t h e   p s o Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   4 ,  A u g u s t  2 0 1 7   :    2 1 2 5   –   2 1 3 1   2130       Fig u r e    4 .   C o m p ar is o n   b et w ee n   C O ST - 23 1   Hata   an d   C OST 2 3 1 - Op t   ( r u r al )       T ab le  5 .    R esu lts   o f   t h e  o p ti m i za tio n   p r o ce s s   f o r   C OST - 2 3 1 Hata   m o d el  ( s u b u r b a n )     C o st 2 3 1 - o p t   C o st 2 3 1   P a r a me t r e s   K1   27   . 1 2 6 7   46   .3   K2   1 4 . 5 0 3 5   3 3 . 9   K3   1 9 . 6 1 5 3   1 3 . 8 2   K4   - 6 . 9 2 2 1   4 4 . 9   K5   2 5 . 5 0 1 0   6 . 5 5   R M S E   0 . 7 6 8 8   1 6 . 1 1 5 8   T i me   o f   c a l c u l a t i o n   ( s)   1 0 . 1 8 3 0   /       T ab le  6 .   R esu lts   o f   th e  o p ti m i za tio n   p r o ce s s   f o r   C OST - 2 3 1 Hata   m o d el  ( r u r al ).     C o s t2 3 1 - opt   C o s t2 3 1   P ar am etr es   K1   2 5 . 9 2 8 0   46   .3   K2   5 . 7 6 2 2   3 3 . 9   K3   2 6 . 5 5 6 2   1 3 . 8 2   K4   1 0 . 3 9 8 0   4 4 . 9   K5   2 7 . 4 9 9 2   6 . 5 5   R MSE   1 . 1 1 7 2   2 7 . 2 5 5 3   T im e  o f   ca lc u latio n   ( s )   9 . 1 1 5 0   /         B eg in n i n g   w i th   t h e  r es u lts   o f   T ab le  5   an d   T ab le  6   an d   p ass in g   t h r o u g h   t h e   t w o   F i g u r es 3   an d   4 ,   w e  h av e  n o ticed   th at  b o th   o p ti m iz ed   m o d els   i n   r u r al  a n d   s u b u r b an   ar ea   s u r p ass   o t h er   m o d els i n   ter m s   o f   o v er all  p er f o r m a n ce .       6.   CO NCLU SI O N       I n   t h is   p ap er ,   th e  m ea s u r ed     p ath   lo s s es   i n   t w o   ce lls   ar e  co m p ar ed   w it h   t h eo r etica l  p ath     lo s s     m o d el s :  Ha ta,   SUI ,   L ee   a n d   E g li .   B ased   o n   t h is ,   a n   o p ti m ized   C OST - 2 3 1   Hata   m o d el   f o r   th e  p r ed ictio n   o f   p ath   lo s s   i n   R u r al  a n d   S u b u r b an   en v ir o n m e n ts   o f   B atn a   c it y   ( Alg er ia)   i s   d e v elo p ed .   Fro m   t h e  n u m er ical   ex a m p le,   a  n e w   v a lu e s   o f   p ar a m eter s   ar e  p r o p o s ed   f o r   C OST - 2 3 1   Hata   m o d el  b ased   o n   m ea s u r ed   d ata.   I t  is   o b v io u s   t h at  ad j u s ted   C OST - 2 3 1   Hata   m o d el  s h o w s   th e  c lo s est  ag r ee m e n t  w it h   t h e  m ea s u r e m en t  r e s u l t.   Hen ce   C OST - 2 3 1   Hata   m o d e l  w ith   p r o p o s ed   m o d if icatio n   is   r ec o m m en d ed   f o r   r u r al  an d   s u b u r b an   ar ea   o f   B atn a   cit y .       RE F E R E NC E S     [1 ]   T o rre s  J,  G u a rd a d o   J.L   ,   Ri v a s - Dá v a lo s  F ,   M a x i m o v   S ,   M e lg o z a   E ,   “ A  G e n e ti c   A l g o rit h m   B a s e d   o n   t h e   E d g e   W in d o w   De c o d e r  T e c h n iq u e   T o   Op ti m ize   P o w e r  Distrib u ti o n   S y ste m s  Re c o n fi g u ra ti o n ” ,  El e c tri c a l  Po we r  a n d   En e rg y   S y ste ms ,   v o l.   45 ,   p p . 2 8 – 34 ,   2 0 1 3 .   0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 D i s t a n c e   i n   K m P a t h L o s s   i n   d b E m p i r i c a l   M o d e l s   p a r a m e t r e s   t u n i n g   u s i n g   p s o   a l g o r i t h m e       C o s t 2 3 1 d a t a   c o s t   2 3 1   O p t i m i z e d   w i t h e   p s o Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       P a r ticle  S w a r m  Op timi z a tio n   fo r   th e  P a th   Lo s s   R ed u ctio n   in   S u b u r b a n   a n d   R u r a l A r ea   ( Mes s a o u d   Ga r a h )   2131   [2 ]   Ca rre n o   E. ,   R o m e ro   R,   P a d i lh a - F e lt rin   A ,  “ A n   Ef fi c ien t  Co d ifi c a ti o n   t o   S o lv e   Distrib u ti o n   Ne tw o rk   Re c o n fi g u r a ti o n   f o r  L o ss   Re d u c ti o n   P ro b le ” ,  IEE E  T ra n s P o we r  S y st ,   v o l.   3 ,   p p .   42 – 51 ,   2 0 0 8 .     [3 ]   F a m o rij i  J,  Ola so ji   Y ,  “ Ra d io   F re q u e n c y   P ro p a g a ti o n   M e c h a n i s m s  a n d   Em p iri c a l  M o d e ls  f o r  Hill y   A r e a s ” ,  In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE )   v o l.   3 ,   p p.   3 7 2 - 3 7 6 3 ,  2 0 1 3 .   [4 ]   Im r a n   I,   M u sta f a   S ,   M a h m o o d   A K,  S h a h z a d   A .   M a li k ,   S h a h id   A ,   “ P a th   L o ss   M o d e li n g   o f   W LA N  a n d   W iM A X   S y st e m ” ,  In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f   El e c trica l  a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) , v o l  . 5 ,   p p .   1 0 8 3 - 1 0 9 1 ,   2 0 1 5 .   [5 ]   M . G a ra h    et   al ,  " P a th   L o ss   M o d e ls   Op ti m iza ti o n   f o r  M o b il e   C o m m u n ica ti o n   in   Dif f e re n t  A re a s "   ,  In d o n e si a n   J o u rn a l  o f  El e c trica l  En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e , v o l. 3 ,   p p . 1 2 6 - 1 3 5 ,   ju ly 2 0 1 6 .   [6 ]   T a h c f u ll o h   S ,   Risk a y a d i  E ,   “ Op ti m iz e d   S u it a b le  P ro p a g a ti o n   M o d e l  f o r  G S M   9 0 0   P a th   L o ss   P re d ict io n ” , T EL KOM NIKA  I n d o n e sia n   J o u rn a l  o f   El e c trica l  E n g in e e rin g ,   v o l. 1 4 ,   p p .   1 5 4 - 1 6 2 ,  2 0 1 5 .   [7 ]   S u ra ju d e e n   Ba k in d e   N,   F a ru k   N ,   Ay e n i  A ,   M u h a m m a d   M ,   G u m e l  M ,   “ Co m p a riso n   o f   P ro p a g a ti o n   M o d e ls  f o r  G S M   1 8 0 0   a n d   W CDMA  S y st e m s  in   S e le c ted   Urb a n   A re a s   o f   Nig e ri a” ,  In ter n a ti o n a l   J o u r n a l  o f  A p p li e d   In fo rm a t io n   S y ste ms   (IJA IS ) ,   Vo l .   1 3 ,   p p .   6 - 13 ,  2 0 1 2 .   [8 ]   J.  Ke n n e d y ,   R.   Eb e r h a rt,   “ Pa rt i c le  swa rm   o p ti miz a ti o n ” ,   P ro c e e d in g s  o f   th e   IE EE   I n tern a ti o n a l  Co n f e re n c e   o n   Ne u ra l  Ne tw o rk s,  (ICNN ) ,   v o l.   4 ,   p p .   1 9 4 2 – 1 9 4 8 ,   1 9 9 5 .   [9 ]   Y.  S h i,   R.   Eb e rh a rt,   “ A  M o d i fi e d   Pa rticle   S wa rm   Op ti mize r ” ,   Ev o l u ti o n a ry   Co m p u tatio n   P ro c e e d i n g s,  1 9 9 8 .   IEE E  W o rld   Co n g re ss   o n   Co m p u tati o n a l  In telli g e n c e ,   IEE E ,   p p .   6 9 – 73 ,   M a y   1 9 9 8 .   [1 0 ]   Eg li   J.  J ,   “ R a d i o   Pr o p a g a ti o n   a b o v e   4 0   M c   o v e r Irr e g u l a r T e rr a i n ” ,  P r o c .   IRE ,   v o l. 45   n o 1 0 ,   p p . 1 3 8 3 – 1 3 9 1 , 1 9 5 7 .   [1 1 ]   S a rk a r  T .   K . ,   e t  a l ,   “ A  S u rv e y   o f   V a rio u s  P r o p a g a ti o n   M o d e ls  F o r  M o b il e   C o m m u n ica ti o n ” , IEE E  An ten n a s  a n d   Pro p a g a ti o n   M a g a zi n e ,   v o l. 4 5 ,   p p .   5 1 – 8 2   ,   2 0 0 3 .   [1 2 ]   Ha ta  M ,  “ Em p iri c a l  F o rm u la  f o r  P r o p a g a ti o n   L o ss  i n   L a n d   M o b il e   Ra d io   S e rv ice ” ,   IEE E  T ra n s.  Ve h .   T e c h n o l ,   v o l .   29   n o   3 ,   p p .   3 1 7 - 3 2 5 ,   1 9 8 0 .   [1 3 ]   P a rso n s J.  D ,   “ T h e   M o b il e   Ra d io   P r o p a g a ti o n   Ch a n n e l ” ,  2 n d   e d , W i le y , W e st S u ss e x   2 0 0 0 .   [1 4 ]   A s z talo s  T ,   “ P lan n in g   a   W iM AX   Ra d i o   Ne tw o rk   w it h   A 9 1 5 .   A lca tel - L u c e n t  COST   A c ti o n   2 3 1 .   Dig it a l  m o b il e   ra d io   t o w a rd s f u tu re   g e n e ra ti o n   s y ste m s ” ,   f in a l  re p o rt,   tec h .   re p ,   E u ro p e a n   Co m m u n it ies ,   EUR  1 8 9 5 7 , 1 9 9 9 .   [1 5 ]   H.  R.   A n d e rso n ,   “ F ix e d   Bro a d b a n d   W irele ss   S y ste m   D e sig n ” ,  Jo h n   W il e y   a n d   S o n s L td ,   2 0 0 3 .   [1 6 ]   Erce g   V . ,   G re e n ste in   L .   J ,  “I n  Em p iri c a ll y   b a se d   P a th   L o ss   M o d e l  f o r  W irele ss   Ch a n n e l s  i n   S u b u r b a n   En v iro n m e n ts ” ,   IEE E  J o u rn a l  o n   S e lec ted   Are a s o f   Co mm u n ica ti o n s , v o l. 1 7 ,   p p .   1 2 0 5 – 1 2 1 1 ,   1 9 9 9 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.