高速铁路LTE 通信切换算法及应用研究

2020-05-27 12:15赵贵能
通信电源技术 2020年6期
关键词:信号强度高速铁路基站

赵贵能

(中国铁建电气化局集团第五工程有限公司,四川 成都 610047)

0 引言

科学技术的进步推动了各个行业的发展,我国铁路建设也在科技发展的影响下逐渐走向了现代化、高速化,列车行驶速度越来越快,行驶里程越来越长。随着列车速度的大幅提升,列车行驶过程中的信号强度却出现大幅下降,掉线、卡顿现象频发,严重影响了旅客的乘车体验。本文所讲的LTE 通信借助其自身高数据率、低延时的特征,在保证列车运行过程中信号的连续性上具有重要意义,满足了人们的乘车需求,同时也对高铁应急通信的实现奠定了基础。

1 LTE 通信系统架构

LTE 通信系统是当前维持高速铁路信号的重要技术手段,是由移动终端不断发展演进的结果。LTE 通信系统主要由移动终端、演进后的核心网以及演进后的接入网三部分组成。LTE 通信系统架构如图1 所示。

图1 LTE 系统架构

2 高速铁路LTE 通信切换算法

2.1 A3 事件触发的切换算法

A3 算法是LTE 系统中最为基本的算法,LTE 系统进行同频切换主要采用的算法就是A3 算法,一般将当前小区和目标小区信号的强弱进行对比,根据对比结果,选择合适的小区,进而充分利用该小区的有效资源。若将该算法应用于高速铁路,仅靠单纯的对比信号强弱的方式显然不切合实际,届时需要改变A3 算法中两个对应参数,根据高铁不同运行速度下信号的强弱不断切换判决参数,以实现该算法的进一步优化[1]。

A3 算法的运行需要一定的触发条件,再根据高铁运行速度及信号强弱的变化适时取消触发条件,实现A3 触发切换算法的准确性。

A3 事件触发条件:

A3 事件取消触发事件:

其中,Mn是目标基站的RSRP;Ms是当前服务基站的RSRP;Ocn是目标小区的偏置;HHM是功率门限值参数。

通过对相邻的两个小区进行信号强度测量,在将测量结果对应式中结构进行计算,可计算出相邻小区的信号强度,同理,若将其应用于高速铁路中或许也可以获取高铁运行中的信号强度,但实际情况却不尽然。在实际的高速铁路运行中,仅靠上述公式无法准确测量高速铁路的信号强度,应根据高铁运行速度以及高铁运行状态下通信信号的强度,切换合适的判决参数,在用该判决参数对高速铁路的信号进行测量。

2.2 终端速度特性触发的切换算法

移动终端速度特性触发的切换算法具体运算方法与A3大有不同,在A3算法中,HHM的值是固定不变的,但在移动终端速度特性触发的切换算法中,HHM的值是随着移动终端速度的变化而变化的。对于高速铁路中终端速度特性触发的切换算法,如果在该系统中,HHM的值保持不变,并且触发切换的位置也保持不变[2],那么当列车提速并保持高速度运行时,移动终端在切换带内切换的时间就会缩短。这就容易产生移动终端切换未完成,列车就已经驶出切换范围的现象,由此出现掉线、掉网状况,影响旅客的乘车体验,高速铁路应急通信也不能实时传输,更有甚者会导致列车事故,对乘客的生命安全带来一定隐患。

因此,在高速铁路中运用移动终端特性触发切换算法时,应对移动终端特性触发切换算法进行优化,对不通等级速度的列车进行合理规划,统筹出什么时速采用什么参数。具体可分为3 个时速:低速、中速及高速,低速范围在1~120 km/h,中速在120~250 km/h,高速则为250~350 km/h。在列车这三个不同时速分别辅以相对应的参数进行控制切换,当列车高速运行时,避免切换过慢产生列车高速驶出,算法还未切换完成的现象,从而提高切换效率,提高列车运行过程中的信号强度,提高旅客乘车体验。

2.3 统计特性触发的切换算法

统计特性触发的切换算法是指移动终端持续接收来自物理层的测量报告,在接收到测量报告之后,首先对测量报告进行判断,判断该测量报告的值是否准确,是否符合要求,如果该测量报告的值不符合规定要求,应继续等待接收下一个测量报告,如果测量报告的值符合要求,则应根据触发准则,将全部符合条件的测量报告的值进行累加,最后判断累加值是否符合最先设计好的统计阈值[3]。

在实际的高速铁路运行过程中,若只是依靠上面阐述的3 种切换算法来维持列车信号,实现应急通信,难免会出现疏漏之处。以统计特性触发的切换算法为例,为防止算法切换过程中出现的各种误差,应提前根据列车运行的时速确定好统计阈值,当列车时速较小时,统计阈值可设置的稍大些,当列车时速过快时,则应适当缩减统计阈值,以保证切换算法及时有效,避免出现切换迟缓现象。

3 高速铁路LTE 通信切换算法仿真

3.1 仿真平台的搭建

为了将LTE 系统真正运用于高速铁路通信系统中,仅靠单一的理论研究是远远不够的,还应通过仿真实验的方式将LTE 系统模拟应用于高速铁路中。本次仿真实验的仿真平台搭建主要以两个LTE 小区为例,让UE 在两个小区之间来回移动,如图2 所示。该结构图极大地贴合了列车运动与铁路的链状分布结构。

图2 小区结构图

3.2 仿真流程

仿真流程的内容主要包括:仿真场景选择—UE 移动性处理—系统参数测量—执行相应切换算法—是否切换—切换。

图3 为具体流程图。

图3 仿真流程图

3.3 切换算法

之所以要设置切换算法,主要目的是在保证通信信号的前提下减少切换频率,本次仿真实验主要模仿列车260 次穿过重叠覆盖区时,算法切换的速率,并对切换后算法的性能进行评价。主要算法公式如下:

切换触发是在所接收的物理测量报告符合规范的情况下进行的,切换触发的次数与合格的物理测量报告的数量呈正相关,符合规范的物理测量报告的数量越多,切换触发就越多,反之,切换触发次数就越少。如果所接收的物理测量报告不符合规范,应当继续等待下一个测量报告,直至符合规范的测量报告出现,才能进一步引发切换触发。

3.4 仿真结果分析

3.4.1 当前基站与目标基站中列车接收到的信号强度对比

随着列车移动终端距离当前基站距离的不断加大,这时来自当前基站的通信信号越来越弱,而来自目标基站的信号则越来越强,当列车行驶到距当前基站与目标基站的等同距离时,此时列车从两基站接收到的信号基本持平。

3.4.2 切换触发的次数

通过仿真实验可以得出如下结论:切换触发次数与列车驶离当前基站后到目标基站的距离有密切关系。当列车驶离当前基站向目标基站开去的时候,切换触发次数会随着列车到目标基站的距离的减小而逐渐增多,列车距离目标基站越近,切换触发次数就会越多,这一过程中,列车从当前基站中获得的信号强度就会越来越弱,而从目标基站获取的信号会越来越强。

3.4.3 多普勒效应优化算法提高通信切换算法的成功率

高速铁路途径地形复杂多样,如果仅采用普通切换算法不仅不能有效提高切换成功率,而且会影响列车行驶过程中的信号强度,进而影响应急信息的传输效果。而多普勒效应则能够根据高铁运行的速度进行算法优化,针对列车的不同时速,选择合适的切换算法,以提高通信切换算法的成功率。因此,在本次仿真实验中,为了切实提高切换算法的成功率,采用多普勒效应优化切换算法,进而提高列车运行过程中的信号强度,给旅客带来良好的乘车体验。

4 结论

本文针对LTE 系统的架构,对高速铁路LTE 通信切换算法进行了深入剖析,并通过仿真模拟了解到LTE 系统的应用利于保证列车移动过程中信号的连续性,有助于提高旅客在列车内的通信质量,给旅客带来良好的乘车体验。

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