城市轨道交通CBTC系统与M iFi设备共存方案研究

刘晓娟，徐 昱，张雁鹏

（兰州交通大学a.电子与信息工程学院；b.自动化与电气工程学院，兰州730070）

城市轨道交通CBTC系统与M iFi设备共存方案研究

刘晓娟a，徐 昱a，张雁鹏b

（兰州交通大学a.电子与信息工程学院；b.自动化与电气工程学院，兰州730070）

便携式宽带无线路由器（M iFi）的普及对城市轨道交通列车运行的干扰日益加重，必须对基于通信的列车控制系统（CBTC）与M iFi设备进行共存抗干扰分析。为此，提出一种自适应区间化的分布式协调功能（DCF）改进方案，检测网络中的M iFi节点个数并进行区域划分，对每个区域设置不同的竞争窗口值以改善系统性能。分析车厢内M iFi设备的分布模型和M iFi对CBTC车地通信的干扰模型，根据干扰的特点改进传统DCF方案，合理设置分区区间并预设竞争窗口。在不同帧长下计算改进前后DCF方案的吞吐量、传输时延和传输失败率等系统参数，评估系统性能。分析结果表明，改进DCF优化方案可有效提高M iFi干扰下的CBTC车地通信性能，实现一定程度的两者共存。

基于通信的列车控制系统；便携式宽带无线路由器；无线干扰；分布式协调功能

1 概述

城市轨道交通的列车控制系统目前主要采用基于通信的列车控制（Communication-based Train Control，CBTC）系统，工作在无需申请的2.4 GHz公开频段，易受到使用同样频段的便携式宽带无线路由器（MiFi）的干扰，影响车地正常通信，致使列车急停，危害列车运行安全。实际运营中，深圳、广州等地已发生过类似事故，因此，探讨CBTC系统与M iFi设备共存方案，减小M iFi干扰对CBTC系统的影响是亟待解决的问题。

M iFi是新兴的便携式无线宽带路由器，可将4G信号转化为无线保真（Wireless Fidelity，WiFi）信号，构建小型无线局域网（Wireless Local Area Networks，WLAN），为手机、平板电脑、多媒体播放器等设备提供上网服务。M iFi设备使用的W iFi信号仍采用IEEE802.11系列标准，并且用户可以对设备采用的子信道进行自由选择。当乘客在地铁列车中使用M iFi设备时，可能与CBTC系统选择相同的信道，由此产生的同频干扰将造成信号碰撞和数据包传输延时，从而干扰CBTC系统数据的正常发送和接收。M iFi设备干扰严重时，车地通信无法正常进行，列车启动紧急制动系统致使列车急停，进而影响列车的运行安全。

M iFi设备对CBTC车地通信干扰的本质是同频干扰。当M iFi节点增多时，干扰主要表现为M iFi节点对信道的争抢，以及对CBTC信号频谱的叠加而造成数据传输失败。评价系统性能的主要参数为系统吞吐量和传输时延，IEEE802.11标准在实现介质共享的媒体介入控制（Media Access Control，MAC）层对节点进行分配，最基本、应用最广泛的接入方式是分布式协调功能（Distributed Coordination Function，DCF）随机竞争方式。DCF协议采用载波监听/冲突避免机制（CSMA/CA）实现有竞争的信道共享，Cali运用数学建模的方法对CSMA/CA策略流程进行了分析［1-3］，发现各节点在运行时适当调整退避算法能有效提高系统吞吐量。文献［4］在干扰模型分析中加入了数据包重传率和传输出错率，表明随着竞争节点个数的不断增加，IEEE 802.11的MAC层传输性能急剧恶化。无线局域网中竞争窗口（Content W indow，CW）的大小对系统吞吐量和传输时延有着重要影响，节点个数固定时存在最优竞争窗口［5］。Bianchi等人通过检测网络中发送节点的数目变化，来动态调整合适的竞争窗口值，以此改进传统的DCF协议［6-8］。而CBTC系统IEEE802.11的传统DCF使用常数竞争窗口（Constant Contention Window，CWW）模式，其竞争窗口是固定的，在M iFi干扰节点动态变化时性能显著下降。因此，本文将区间化思想应用于竞争窗口动态调整机制，提出一种基于M iFi自适应区间化的DCF优化方案，建立M iFi设备对CBTC系统的无线干扰模型，分析数据传输特点及干扰原理，将干扰节点分布区间化，在各区间执行不同的竞争窗口方案，提高M iFi干扰下CBTC系统的性能，实现CBTC系统与M iFi设备的共存。

2 系统干扰模型

2.1 CBTC系统与M iFi设备

CBTC系统不依赖于轨道电路，是基于高精度车地定位、双向连续及大容量车地数据通信、车载地面安全功能处理器实现的一种连续自动列车控制系统。该系统经过多年的发展及改进，目前已广泛应用于国内各大城市地铁列车中。CBTC系统主要由车载设备、地面设备和车地通信系统（Data Communication System，DCS）组成。其中最为关键的DCS系统包括车载无线传输设备、轨旁无线接入点（Access Point，AP）和骨干网络。如图1所示，当DCS系统受到无线干扰时，造成的丢包、传输时延及差错重传将极大地影响系统吞吐量，迫使列车无法正常计算位置，造成列车急停。

图1 CBTC系统结构

便携式M iFi设备可以填补W iFi信号覆盖不到的区域，可以随时随地建立小型无线W iFi局域网络。一个W iFi基站STA（Station）访问一个新的AP时，STA需要一系列的操作，包括连接，认证和密码输入。对于移动用户来说，M iFi设备不需要频繁的更新STA和重选AP，克服了切换问题并实现了W iFi移动跟踪功能，因此应用越来越广泛。一个典型的M iFi网络结构，M iFi设备作为一个继电器来转换蜂窝网络，将2G，3G，4G转换成为W iFi网络，对任意具有访问功能的设备如智能手机，笔记本电脑和平板电脑等提供W iFi访问。

2.2 干扰路径分析

图2显示了CBTC系统和M iFi设备在车厢中共存时的传播链接，根据他们的传输环境分为三大类。车地通信信道的传播链路为1和2。车厢内的M iFi设备和移动终端STA之间的通信则由3和4表示。M iFi设备对数据通信系统产生的干扰主要由G1，G2，S1，S2组成。其中，G1和G2分别表示M iFi信号下行链路对车载天线（Vehicle-m ounted Antenna，VA）和轨旁AP的干扰；S1，S2分别表示移动终端上行链路对车载天线VA和轨旁AP的干扰。本文首先介绍这3类传输模型，然后推断主要研究路径。

图2 M iFi设备对CBTC系统的干扰模型

车载天线VA与轨旁AP之间一般使用Loss模型进行数据传输，传输模型为：

其中，d表示距离；PL0=-27.55+20×lg（f）为传输单位距离1 m时的损耗；n为空间自由传播指数，实际测量中n=2；Xδ为阴影衰落（Shadow Fading，SF），在车地双向通信中服从均值为0方差为2.75 dB的高斯分布。

车厢内部M iFi设备和STA之间的传播模型为：

其中，f为频率（单位为MHz）；x为距离（单位为m）；α，δ，c为系数，正常期分别为2，0，5，拥挤期分别为2，0.065，5［9］。因此，M iFi设备对数据通信系统产生的干扰链路的传播模型为：

其中，PLwin是城轨车厢的穿透损耗。具体传输参数如表1所示［10-11］。

表1 车地通信信道中的传输参数

由表1可知，M iFi设备到车载天线VA的传播损耗为：

其传播速率为6 M b/s，802.11b的阈值功率为-90 dBm＜-73 dBm，因此，G1和S1必须要纳入考虑范围之内［12］。到达轨旁AP的W IFI信号强度比直接到VA的信号强度大65+10=75 dBm，轨旁AP受到的干扰功率为：

而-90 dBm＞-148 dBm，因此，G2和S2是可以忽略的。在本文中，仅考虑来源于S1和G1路径的无线干扰。

3 基于M iFi自适应区间化的DCF方案

考虑到改变既定CBTC系统硬件的安全风险和控制分散的M IFI设备的困难度，目前一个可行的、具有抗干扰效果的算法只能通过升级CBTC系统软件实现。M IFI设备和CBTC系统在MAC层均使用DCF协议，因此，本文提出了一种简单可行的抗干扰DCF协议。

3.1 CSM A/CA机制

DCF协议基于CSMA/CA机制实现有竞争的信道共享。在CBTC系统中车载天线VA和轨旁AP都可以监听信道状态。当它们要发送数据帧时，首先监听信道是否空闲，若空闲时间达到DCF帧间隔时间（DCF Inter Frame Space，DIFS），产生一个随机退避时间。随后退避计时器依据此退避时间开始倒计时，在计时器值减为0时发送数据帧［13］。在退避计时过程中，若信道突然变为占用状态，退避计时器暂停计时，直到信道再次空闲达到一个时隙DIFS，计时器才会继续倒计时。退避时间由式（6）计算：

其中，Random（）为一个随机整数，服从［0，CW］的均匀分布，CW为竞争窗口值，取值介于最小竞争窗口CWmin和最大竞争窗口CWmax之间，CWmin和CWmax由系统物理层介质特性决定；T0为时隙时间单元，主要包含传播延迟、收发转换时间和诊断时间，且T0应大于任意节点检测其他节点发送数据包的发现时间。通常来说，T0由IEEE 802.11物理层的特性决定。因此，退避时间大小主要取决于竞争窗口CW的选择，使用较小的CW可减小各节点的等待时间，提高信道利用率；使用较大的CW则可有效地减小发生碰撞的概率，合理选取CW的大小成为了改善系统性能的关键。

IEEE802.11使用二进制指数退避（Binary Exponential Backoff，BEB）算法，当发生冲突时使竞争窗CW增加1倍，而数据交互成功时将CW设为CWmin

［14］。但是在CBTC系统中，使用BEB算法会造成成功竞争到节点的信道容易再次竞争到信道，而传输失败的节点竞争到信道的概率大大降低。这种公平性的缺失可能会造成车载VA或轨旁AP点丧失信道使用权，使DCS系统吞吐量急剧下降，传输时延大大增长。

3.2 自适应区间化的DCF算法

车厢内的M iFi节点数是随机变化的，不同的M iFi节点个数对DCS系统的干扰情况也不同。当M iFi节点多时干扰较大，若CW值偏小将造成不同节点出现相同随机退避数的概率增大，引发数据帧的冲突导致发送失败。为保证冲突概率p不超过一定值，必须适当增加CW。但CW增加的同时增大了节点的随机退避数值，将增大DCF的退避等待时间，增加传输时延。当M iFi节点较少时，适当减小CW值并不会造成冲突概率p的增大，且可以减少节点的退避等待时间。因此，本文提出一种自适应区间化的DCF优化方案，根据M iFi节点规模动态调整CW值，使系统更加灵活，具有更强的干扰适应性。具体算法流程如图3所示。

图3 自适应区间化的DCF算法流程

首先，传统DCF中各节点是等价的，AP与车载VA有相同的概率争抢到信道，在多节点长数据帧通信时将出现接入点AP瓶颈问题。为提高AP优先级，要先对AP和VA算法进行改进。在信道占用致使AP进入退避冻结期间，将其计数器设为0，从而可以在VA发送数据帧完毕后立即竞争到信道。为了避免冲突，AP退避计数器设为0的同时，其他节点的退避计数器均加1。该退避算法使AP在VA发送每一帧数据后都可获得一次信道，发送一次数据，这样AP不会与其他节点发生冲突，总体可以获取约50%的信道带宽。

其次，将M iFi节点数划分为若干区间，分别对每个区间进行统计分析并计算其合适的恒定CW值。将区间记为ni，对每个区间的节点数求期望值E（ni），将其作为该区间的节点值，然后，根据E（ni）计算CWmin值和CWmax值。

最后，针对传统DCF使用的BEB算法有失公平性，提出基于指数增加指数减少（Exponential Increase Exponential Decrease，EIED）算法改进原有的退避机制，当发送失败时竞争窗口以1.3倍递增直到CWmax，实现竞争窗口缓慢增长；当发送成功时将竞争窗口重置为CWmax的一半，并在连续成功时以0.25倍速度递减竞争窗口，直到CWmin。

4 仿真结果与分析

CBTC系统对数据包延迟是高敏感的，当延迟时间超过500 m s时就会发生列车急停。通过上诉分析可知M iFi设备主要由G1，S1对接入天线VA进行干扰，因此，本文通过VA吞吐量、VA平均分组时延和VA传输失败率进行CBTC系统性能评估。利用仿真工具M atlab建立VA吞吐量等参数的仿真平台，对比传统DCF协议和自适应区间化改进后的DCF协议对各参量的影响。

由二维离散马尔可夫链，IEEE 802.11 DCF的饱和吞吐量表达式为［15］：

其中，E［P］为数据包长度，由上层协议决定；Ts为某节点成功发送时信道被检测为忙的平均时间；Tc为当碰撞发生时，信道被非碰撞节点检测为忙的平均时间；Ptr为在一给定时隙至少有一个节点发送的概率Ps为在只有一个节点发送的条件下某次发送成功的概率。传输时延T则由DIFS、初始传输的随机退避时间和数据传输时间组成：

其中，T0为DIFS时隙长度；Tb为初始传输的随机退避时间；Td为数据帧发送时间；Ttr为无线信号在信道中的传播时间。

仿真首先进行环境搭建，考虑到数据帧长（Data Frame Lengths，DFL）对吞吐量的影响，分别对帧长为1 024 Byte和4 096 Byte的数据包进行分析。在传统DCF下M iFi节点数达到500时，VA吞吐量的损耗已经达到了85%，对M iFi节点数大于500情况的仿真已失去意义。M iFi节点数虽然是随机变化的，但是人群中M iFi设备的当前使用率为一个恒定的小范围值，而且乘客人数在高峰期和空闲期可进行预估计。根据实际情况下，将M iFi节点数量分为4个区间较为合理：0～60，61～180，181～300，300以上。

图4中分别对IEEE802.11传统DCF方案和自适应区间化DCF方案进行了吞吐量仿真对比，绘制M iFi干扰越来越严重时吞吐量的衰减百分比曲线，可以看出，随着M iFi节点数的增大，系统VA平均吞吐量急剧恶化。实线为使用传统DCF时吞吐量的衰减曲线，虚线为使用改进DCF时吞吐量的衰减曲线。在DFL分别为4 096 Byte（三角型曲线）和1 024 Byte（星型曲线）时，改进DCF算法的吞吐量衰减均比传统DCF缓慢。节点数从60开始进入第2个区间，曲线的衰落明显开始减慢，这是由于系统使用了更为合适的竞争窗口值。同样地节点数为180和300时，VA吞吐量衰减均得到了改善。

图4 天线平均吞吐量

随着M iFi节点数的增加，VA平均时延呈指数型增长，在增长到一定值时开始减慢增长速度，如图5所示。同样地，改进的DCF比传统DCF时延的增加更为缓慢，并且在节点数进入下个区间时有明显改善。

图5 天线平均时延

天线传输失败率是对评估CBTC系统性能的重要指标，对于VA来说其故障率表示传输延时达到500 m s的概率。从图6可以看出，随着M iFi节点数的增加，失败率刚开始也呈现出指数型增长趋势，整条曲线类似于VA平均时延。越大的节点个数和越长的数据帧长将导致更高的CBTC系统故障概率，如帧长为4 096 Byte、M iFi节点个数为300时有70%的概率导致系统故障，而使用改进的DCF则可以减小10%的失败率。

图6 天线传输失败率

仿真结果表明，随着M iFi节点数的增长和M iFi数据帧长的增长，系统吞吐量严重下降、传输时延显著提高、VA失败率迅速增加将有越来越高的概率迫使列车急停。相对与传统DCF方案，基于自适应区间化的DCF优化方案对系统性能的损耗有较好的改善能力。

5 结束语

本文通过建模分析M iFi设备对CBTC车地通信系统干扰的特点，研究两者之间的共存干扰性问题。根据系统性能损耗与M iFi节点个数的关系，提出了一种基于自适应思想的节点区间化DCF优化方案，首先对AP节点和VA节点分别使用不同的算法以提高AP优先级，其次对M iFi节点进行分区，分别设置不同的竞争窗口最小值以减少M iFi的干扰，最后使用慢回退机制保证系统的公平性。仿真结果表明，该方案可以在一定程度上减小因M iFi干扰导致的CBTC系统性能损耗，保障列车的正常运行。研究中发现，M iFi节点分区的区间大小对方案的效果有直接影响，因此，未来将进一步探讨列车具体运行场景的最优区间长度，以更好地提升M iFi干扰下的系统性能。

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编辑 金胡考

Study on Coexistence Scheme for Urban Rail Transit CBTC System and MiFi Device

LIU Xiaojuana，XU Yua，ZHANG Yanpengb
（a.School of Electronic and Information Engineering；b.School of Automation&Electrical Engineering，Lanzhou Jiaotong University，Lanzhou 730070，China）

As the popularity of portable wireless broadband router MiFi equipment，the interference of urban rail transit train becomes more and more serious，therefore it is necessary to analyze coexistence anti-interference between Communication-based Train Control（CBTC）system and MiFi device.In order to improve the performance of system，this paper proposes an improved Distributed Coordination Function（DCF）scheme based on adaptive section，dividing MiFi node number into several sections and setting different contention window value.It firstly analyses the distribution model of inside carriage MiFi devices and interference model between MiFi and CBTC system.Secondly，it sets partition interval and contention window value according to the characteristics of interference.Finally，it uses the simulation tool to analyze throughput，transmission delay and transmission failure rate of CBTC system，in order to compare the different data frame length performance of traditional DCF scheme and modified DCF scheme.Analysis results show that the new DCF model optimization scheme can effectively improve the CBTC train-ground communication performance under MiFi interference environment，and it can achieve a certain degree of the coexistence.

Communication-based Train Control（CBTC）system；MiFi；wireless interference；Distributed Coordination Function（DCF）

刘晓娟，徐 昱，张雁鹏.城市轨道交通CBTC系统与M iFi设备共存方案研究［J］.计算机工程，2015，41（11）：30-34，46.

英文引用格式：Liu Xiaojuan，Xu Yu，Zhang Yanpeng.Study on Coexistence Scheme for Urban Rail Transit CBTC System and MiFi Device［J］.Computing Engineering，2015，41（11）：30-34，46.

1000-3428（2015）11-0030-05

A

U285.28

10.3969/j.issn.1000-3428.2015.11.006

甘肃省青年科技计划基金资助项目（1308RJYA 057）。

刘晓娟（1964-），女，教授、博士，主研方向：城市轨道交通智能控制系统；徐 昱（通讯作者），硕士研究生；张雁鹏，讲师、博士研究生。

2014-12-17

2015-01-12 E-m ail：xuyu0609@126.com