随着新一代信息技术和城市现代化的深度融合,各种智慧物联网(Internet of Things,Io T)应用不断诞生,业务种类越来越多,移动数据流量和连接设备数量呈爆炸式增长,无线网络变得越来越复杂,这要求网络不仅能够满足各种服务需求,而且要降低网络的成本。因此,如何面向各种物联网应用实现大面积覆盖的基站、网关等智能节点的智能高效绿色部署规划是其中的关键问题之一。针对以上问题,本文首先介绍了不同场景的基站部署规划和物联网网关部署规划方法,然后主要从以下三个方面展开研究工作:(1)针对立体场景下的密集网络规划问题,提出了一种基于自适应变长粒子群优化的立体密集网络规划方法。首先,根据室内环境的信号传播特点和业务混合分布的特点进行网络规模估算,然后建立立体密集网络规划模型,在满足用户覆盖和基站容量约束的情况下,采用自适应变长粒子群优化算法得到最优的小基站部署方案。仿真结果表明该方法可以有效地提高服务率和覆盖率,节省部署成本和提高部署效益,对密集网络的规划具有一定的参考价值。(2)针对物联网中边缘网关的部署问题,提出了一种基于模拟退火的物联网边缘网关部署方法。首先,分析了边缘网关覆盖以及服务终端流量生成器的条件,影响计算任务卸载时延的因素,以及边缘网关容量分配所要满足的约束,然后建立了一个边缘网关部署最优化模型,最后对模拟退火算法进行改进,并利用改进后的算法得到最优部署方案。仿真结果表明该方法在边缘网关部署问题中可以最小化部署成本,提高边缘网络的资源利用率,实现边缘网关负载均衡,为后期物联网边缘网关的放置问题提供一定的指导。(3)针对低功耗广域网(Low Power Wide Area Network,LPWAN)中的基站部署问题,设计并实现了一种基于数据挖掘的基站部署大数据可视化平台。该平台的核心是一个数据驱动的基站部署框架,首先通过基于Light GBM的终端接收信号预测模块预测出所有终端测试点的接收信号值,然后将预测结果转化为聚类时所有终端测试点的权重值,利用基于加权K-means的基站位置优化模块对终端测试点进行分簇,并且对基站位置进行调整以达到最优的覆盖效果,最后在大数据平台上建立了数据跟踪驱动的基站部署仿真,结果验证了数据驱动的基站部署框架实现了高效的基站部署,提升了LPWAN覆盖性能。整个大数据可视化平台对基站部署过程进行了完整的演示,对于LPWAN中的基站部署有一定参考价值。