王曉軒,唐 濤,蔣海林,舒曉萌
(1.北京交通大學 軌道交通控制與安全國家重點實驗室,北京 100044;2.北京交通大學 軌道交通運行控制系統(tǒng)國家工程研究中心,北京 100044)
目前,城市軌道交通普遍使用WLAN (Wireless Local Area Network,無線局域網(wǎng))實現(xiàn)車地雙向通信,但隨著城市軌道交通的快速發(fā)展,WLAN已經(jīng)無法有效滿足不斷增長的行車密度和嚴格的公共安全技術條件對于更高通信質量的要求。LTE (Long Term Evolution,長期演進)技術是新一代無線寬帶通信技術,分為TD-LTE (Time Division Duplexing-Long Term Evolution,時分雙工-長期演進)和LTE-FDD (Long Term Evolution-Frequency Division Duplexing,長期演進-頻分雙工)。其中TD-LTE具有如下優(yōu)點:頻譜利用率高,配置靈活;在20 MHz頻譜帶寬下能夠提供下行50 Mbit·s-1,上行25 Mbit·s-1的峰值速率;理論上支持在最高350 km·h-1列車運行速度下進行正常的數(shù)據(jù)通信;用戶平面單向傳輸時延小于5 ms,控制平面從睡眠狀態(tài)到激活狀態(tài)遷移時間低于50 ms,從駐留狀態(tài)到激活狀態(tài)的遷移時間小于100 ms[1]。因此TD-LTE技術已經(jīng)被各大電信運營商成功商用,并且已經(jīng)在城市軌道交通中進行應用測試,使其未來應用于城市軌道交通成為可能。
在用于城市軌道交通的TD-LTE系統(tǒng)中,隨著列車的運行,TAU(Terminal Access Unit,車載數(shù)據(jù)終端)從一個服務小區(qū)成功切換[2]到另一個小區(qū)的基礎是合適的越區(qū)切換算法,若越區(qū)切換算法選取不恰當,則有可能產(chǎn)生乒乓切換,甚至切換失敗等問題,嚴重時會使車載通信單元與基站之間均接收不到對方的信息,從而可能導致列車緊急制動等。
針對TD-LTE系統(tǒng)的越區(qū)切換問題,國內(nèi)外學者已經(jīng)進行了許多相關研究,文獻[3]提出了新的認證協(xié)議,提高了TD-LTE越區(qū)切換時的安全性;文獻[4]采用連接接納控制決策,以保證對小區(qū)服務質量的控制,解決越區(qū)切換時延的問題;文獻[5]提出了1種基于RSRP (Reference Signal Receiving Power,參考信號接收功率)測量的自適應算法。但是這些研究大多數(shù)針對在公網(wǎng)中運行的TD-LTE系統(tǒng)。在TD-LTE系統(tǒng)應用于鐵路方面:文獻[6]針對LTE系統(tǒng)在高速鐵路的應用,提出了1種基于協(xié)同多點傳輸?shù)脑絽^(qū)切換算法;文獻[7]則以高速鐵路環(huán)境為基礎,對包括LTE在內(nèi)的現(xiàn)有車地通信方式的越區(qū)切換方案及算法進行了較為完整的綜述。不過卻少有文獻對基于TD-LTE的城市軌道交通通信系統(tǒng)越區(qū)切換進行研究。
城市軌道交通車地通信系統(tǒng)的工作環(huán)境有其自身的特殊性,主要表現(xiàn)在2.4 GHz頻段內(nèi)固有的同頻干擾對車地通信性能的影響;列車的高速運行引起的多徑效應與陰影衰落對車地通信性能的影響。因此,本文基于TD-LTE的城市軌道交通車地通信系統(tǒng)的特點和城區(qū)的信道特性,以3GPP TS 23.401協(xié)議中基于覆蓋的同頻小區(qū)越區(qū)切換判決公式為基礎,應用短序列灰色預測模型[8-9]對車載數(shù)據(jù)終端接收到的不考慮任何偏置的目標小區(qū)、服務小區(qū)的RSRP值進行數(shù)據(jù)處理,再引入雙設備冗余通信模式,提出基于短序列灰色預測模型的雙設備越區(qū)切換算法;對采用該算法的車地通信系統(tǒng)進行實驗室仿真測試,并且與采用既有越區(qū)切換算法、濾波算法的通信系統(tǒng)的相同條件下的實驗室仿真測試結果進行對比,驗證該算法的合理性和有效性。
如圖1所示,基于TD-LTE的城市軌道交通車地通信系統(tǒng)包括車載子系統(tǒng)、地面子系統(tǒng)和核心網(wǎng)3個部分。車載子系統(tǒng)主要包括TAU系統(tǒng)、乘客信息系統(tǒng)、閉路電視系統(tǒng)。TAU系統(tǒng)用于提供車輛的數(shù)據(jù)接入,放置在列車司機室;乘客信息系統(tǒng)用于地鐵公司與乘客之間的信息交互,乘客信息系統(tǒng)的屏幕放置在列車車廂;閉路電視系統(tǒng)用于實時監(jiān)控列車車廂的狀況,閉路電視的攝像頭放置在列車車廂。地面子系統(tǒng)包括BBU (Building Base band Unit,基帶處理單元)和RRU (Radio Remote Unit,射頻拉遠單元);BBU主要用于完成基帶信號的處理,通常由信號處理單元、傳輸模板和電源組組成,放置在車站機房;RRU沿軌道通過漏泄電纜或天線實現(xiàn)對線路的覆蓋,以固定間隔放置在軌旁。核心網(wǎng)向上為業(yè)務系統(tǒng)提供TD-LTE的數(shù)據(jù)交換和集群調(diào)度功能,向下管理基站,并允許終端鑒權接入,實現(xiàn)無線數(shù)據(jù)和多媒體集群通信,核心網(wǎng)的設備放置在軌道交通的線網(wǎng)或線路控制中心。
圖1 基于TD-LTE的城市軌道交通車地通信系統(tǒng)
從圖1中可以看出,每個RRU覆蓋的范圍是有限的。當列車從1個RRU的覆蓋區(qū)域運行到另1個RRU覆蓋區(qū)域時,為了保障車地通信質量,TAU便會進行越區(qū)切換操作。
在3GPP TS 23.401協(xié)議中,TD-LTE定義的與越區(qū)切換相關的事件共有7個,其中的5個用于表示系統(tǒng)內(nèi)越區(qū)切換,用A1—A5事件表示,2個用于系統(tǒng)外越區(qū)切換,用B1—B2事件表示,其中A3事件是用于基于覆蓋的同頻小區(qū)越區(qū)切換判決的主要事件。觸發(fā)A3事件的判決公式為
Mn+Ofn+Ocn-Hys>Mp+Ofp+Ocp+Off
(1)
式中:Mn和Mp分別為TAU接收到的不考慮任何偏置的目標小區(qū)、服務小區(qū)的RSRP值;Ofn和Ofp分別為目標小區(qū)、服務小區(qū)的頻率特定偏置;Ocn和Ocp分別為目標小區(qū)、服務小區(qū)的特定偏置;Hys為A3事件的遲滯參數(shù);Off為A3事件的偏置參數(shù)。
因為基于TD-LTE的城市軌道交通車地通信系統(tǒng)為同頻越區(qū)切換,所以Ofn與Ofp均為0,且各通信小區(qū)的優(yōu)先級均相同,則Ocn與Ocp也均為0[10]。因此,式(1)可簡化為
Mn-Hys>Mp+Off
(2)
城市中2.4 GHz頻段內(nèi)固有的同頻干擾,以及列車運行速度較高時的多徑效應與陰影衰落均會嚴重影響Mn和Mp的值,而式(2)中的參數(shù)Hys和Off不能很好地消除這些影響。因此,采用式(2)并不能做出準確的越區(qū)切換判決,從而造成乒乓切換。為此,本文提出1種基于短序列灰色預測模型的雙設備越區(qū)切換算法,對接收到的Mn和Mp進行數(shù)據(jù)處理,去除2.4 GHz頻段內(nèi)固有的同頻干擾、多徑效應及陰影衰落對RSRP接收值的影響,從而得到當前準確的Mn和Mp。
在傳統(tǒng)灰色預測理論中[11],當預測某一時刻的值時,往往采用該時刻之前收集到的全部數(shù)值作為模型的輸入,而城市軌道交通對數(shù)據(jù)的實時性要求較高,使用超長數(shù)列進行預測,不僅增加了運算復雜度,還需要為大量數(shù)據(jù)分配存儲空間,使系統(tǒng)的實時性降低;另外,列車高速行駛時,在一個小區(qū)內(nèi)的駐留時間比較短,而采用長序列必然會用到前一個小區(qū)的RSRP數(shù)據(jù),但該數(shù)據(jù)對本次預測并無意義。因此,本文根據(jù)城市軌道交通車地通信系統(tǒng)的特點,提出只有4個元素的短序列灰色預測模型,即以當前時刻為準,選取當前時刻以前4個時刻的Mn和Mp值作為預測序列值,建立GM(Grey Model,灰色預測模型),預測得到其當前時刻的值。
為了驗證取這4個數(shù)據(jù)的合理性,分別以5,100和1 000個元素的隨機遞增序列作為原始序列,進行灰色預測仿真,結果如圖2所示,其中橫坐標為原始序列元素的個數(shù),縱坐標為該時刻原始序列與預測序列的值。由圖2可以看出,原始序列取不同元素個數(shù)時預測值與原始值均基本吻合。因此,采用4個元素的短序列灰色預測模型可以得到較準確的預測值。
圖2 基于不同元素個數(shù)的預測序列與原始序列值的比較
采用短序列灰色預測模型進行數(shù)據(jù)處理得到當前Mn和Mp準確值的具體步驟如下。
步驟1:因Mn和Mp值均在-40~-90 dBm之間,所以將其值取絕對值。
步驟2:分別取t-4Δt,t-3Δt,t-2Δt,t-Δt這4個時刻Mp的值組成短序列S1={S1,t-4Δt,S1,t-3Δt,S1,t-2Δt,S1,t-Δt}, 以及Mn的值組成短序列S2={S2,t-4Δt,S2,t-3Δt,S2,t-2Δt,S2,t-Δt}。
步驟3:利用短序列S1建立灰色預測模型GM1(1,1),通過進行5次循環(huán)預測,得出新序列S1,pre={S1,pre1,S1,pre2,S1,pre3,S1,pre4,S1,pre5}; 同樣的, 利用短序列S2建立灰色預測模型GM2(1,1),通過5次循環(huán)預測,得出新序列S2,pre={S2,pre1,S2,pre2,S2,pre3,S2,pre4,S2,pre5}。
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
雙設備越區(qū)切換模式[12]即為在列車上安裝2套頻點相同的通信設備,分別安裝在列車的頭部和尾部(簡稱車頭設備、車尾設備)。當列車在服務小區(qū)內(nèi)正常運行時,2套通信設備均會與服務小區(qū)的基站進行通信,此時,TAU會選取接收到RSRP值較高的設備與地面進行數(shù)據(jù)傳輸。
隨著列車的繼續(xù)前行,車頭會先進入2個RRU小區(qū)覆蓋重疊的區(qū)域,此時,車頭設備會進行切換判決,若判決成功,則切換至目標小區(qū),此時車尾設備依然與服務小區(qū)進行通信;列車將同時收到當前服務小區(qū)和目標小區(qū)傳送來的地面信號,為此,列車會比較接收到的二者的RSRP值,選取RSRP值較高的小區(qū)進行數(shù)據(jù)傳輸,當然,與RSRP值較小的小區(qū)的連接也不會斷開。
車頭設備在切換成功后,會通知車尾設備開始進行切換判決。這時,車尾設備只對目標小區(qū)進行RSRP質量檢測,并且適當降低切換的門限值,當車頭設備切換成功并且車尾設備檢測到的目標小區(qū)RSRP質量滿足該門限值后,車尾設備進行切換。待車尾設備也切換至目標小區(qū)后,本次越區(qū)切換成功。
如果車頭設備第1次切換失敗,車頭設備會自動上傳新的測量報告,并準備進行第2次切換;同時,車頭設備也會發(fā)送指令,要求車尾設備開始進行切換判決,此時,車尾設備依然按照原有的門限值進行判決。若車尾設備成功切換,則車頭設備便不再進行切換判決,而是立即進行切換,待車頭設備也切換至目標小區(qū)后,本次越區(qū)切換成功。
若車尾設備此次切換也失敗了,車頭設備便會適當降低切換的門限值,開始進行第2次切換判決,若車頭設備此次切換成功,則車尾設備不進行切換判決,立即進行切換,待車尾設備也切換至目標小區(qū)后,本次越區(qū)切換成功。
若車頭設備第2次切換又失敗了,此時列車與地面處于長時間通信中斷狀態(tài),車地之間的通信時延過大,便會觸發(fā)緊急制動等措施[13]。
在雙設備越區(qū)切換模式中,切換判決均采用基于短灰色預測模型的預測算法進行數(shù)據(jù)處理,即本文提出的基于短序列灰色預測模型的雙設備越區(qū)切換算法。
設每個基站的覆蓋半徑為R。在t時刻,列車觸發(fā)越區(qū)切換(式(7)成立)的概率為
(8)
在觸發(fā)越區(qū)切換后,車頭和車尾設備開始向目標基站進行切換操作。因為TD-LTE中的切換操作為硬切換,在TAU與服務小區(qū)斷開連接到與目標小區(qū)建立連接的過程中,會出現(xiàn)車輛與地面的通信時延現(xiàn)象,設此時延造成的越區(qū)切換時延為t1。若第1次切換失敗,系統(tǒng)便會觸發(fā)“失敗—重配—再次切換”,在這個過程中,車輛與地面依舊處于通信中斷狀態(tài),設此時造成的越區(qū)切換時延為t2。考慮到城市軌道交通車地通信的特殊性,一般設定在TAU觸發(fā)切換操作后,可執(zhí)行2次切換操作,如果2次切換都無法成功接入目標小區(qū),則由于車地之間通信時延過大而觸發(fā)緊急制動等措施[13]。因此,本文只考慮2次以內(nèi)切換成功的概率。
列車在1次切換后就可以順利接入目標基站的概率為
Psuccess1=PhandoffPon
(9)
式中:Pon為車載設備成功接入服務小區(qū)的概率,由設備自身決定。
如果列車第1次切換失敗,若此時列車未駛離服務基站的覆蓋范圍,則開始進行第2次切換。列車進行第2次切換的成功概率為
Psuccess2=P(xt+t1 (10) 式中:xt+t1為列車在第1次切換后與服務小區(qū)基站間的距離。 在單設備越區(qū)切換模式中,列車在1次切換后就可以順利接入目標小區(qū)的概率為Psuccess1;如果列車第1次切換失敗,第2次切換的成功概率為Psuccess2;則列車在2次切換內(nèi)成功接入目標小區(qū)的切換時延toff1為 toff1=t1Psuccess1+(t1+t2)(1-Psuccess1)Psuccess2 (11) 對于雙設備越區(qū)切換模式,按照本文算法,車頭設備第1次切換如果成功,此時列車與地面通信不會出現(xiàn)時延。但若車頭設備第1次切換失敗,車尾設備切換成功的概率為(1-Psuccess1)Psuccess1;或者若車頭、車尾設備第1次切換均失敗,車頭設備進行第2次內(nèi)切換的成功概率為(1-Psuccess1)2Psuccess2,則列車在2次切換成功接入目標小區(qū)的切換時延toff2為 toff2=t1(1-Psuccess1)Psuccess1+(t1+t2)(1-Psuccess1)2Psuccess2 (12) 為了驗證本文所提出的基于短序列灰色預測模型的雙設備越區(qū)切換算法的合理性和優(yōu)越性,按照同樣的仿真條件,分別采用本文算法、式(2)所示的既有算法和平滑濾波算法[14],在北京交通大學軌道交通與安全國家重點實驗室分別進行通信系統(tǒng)仿真測試。實驗室測試鏈路圖如圖3所示,仿真參數(shù)見表1。為了提高數(shù)據(jù)的真實性、準確性與合理性,共進行了100次仿真。 圖3 實驗室測試鏈路圖 表1 仿真參數(shù) 其中1次仿真得到的分別采用3種算法時TAU接收到的服務小區(qū)和目標小區(qū)的RSRP值變化如圖4所示,圖4中的橫軸為列車與服務小區(qū)基站間的距離。由圖4可知:與采用既有算法相比,采用本文算法時RSRP值的波動得到了很大的改善,而采用平滑濾波算法時RSRP值的波動情況僅得到了一定程度的改善,這是因為本文算法成功地消除了2.4 GHz頻段內(nèi)固有的同頻干擾、多徑效應以及陰影衰落對RSRP值的影響,平滑濾波算法僅能消除一部分影響,而既有算法則不能消除這些影響。 圖4 RSRP接收值比較 對上述3種算法分別進行100次仿真,每次仿真均成功越區(qū)切換,采用本文算法、既有算法和平滑濾波算法3種算法分別出現(xiàn)3,43,21次乒乓切換。由此可見:本文算法與既有算法和平滑濾波算法相比,成功地減少了乒乓切換的次數(shù)。 取100次本文算法仿真得到越區(qū)切換時延的平均值作為本文算法平均時延,取100次既有算法仿真得到越區(qū)切換時延的平均值作為既有算法平均時延。將二者進行比較,前者為11 ms左右,后者為32 ms左右。這是由于本文算法中加入了雙設備越區(qū)切換模式,從而有效地降低了越區(qū)切換時延。 本文針對基于TD-LTE的城市軌道交通車地通信系統(tǒng),根據(jù)其特點和城區(qū)的信道特性,將基本灰色預測模型進行改良,并與雙設備機制進行結合,提出1種基于短序列灰色預測模型的雙設備越區(qū)切換算法。對采用該越區(qū)切換算法的通信系統(tǒng)進行實驗室仿真測試,并與既有越區(qū)切換算法和濾波越區(qū)切換算法在相同條件下的實驗室仿真測試結果對比。結果表明,本文算法大大降低了列車在越區(qū)切換時的乒乓切換次數(shù)和越區(qū)切換時延,有效地消除了2.4 GHz頻段內(nèi)固有的同頻干擾、多徑效應及陰影衰落對RSRP接收值的影響。 [1]詹強. 高鐵環(huán)境下LTE切換技術的研究[J]. 信息通信,2013(10),172-173. (ZHAN Qiang. The Research on Handoff of LTE in High-Speed Railway[J]. Information & Communications, 2013(10), 172-173 in Chinese) [2]王映民,孫紹暉,王可,等.TD-LTE 技術原理與系統(tǒng)設計[M]. 北京:人民郵電出版社,2010. (WANG Yingmin, SUN Shaohui, WANG Ke, et al. Principles and System Design[M]. Beijing:Posts & Telecom Press, 2010, in Chinese) [3]BOUABIDI I E,DALY I,ZARAI F,et al. Secure Handoff Protocol in 3 GPP LTE Networks[C] //Communications and Networking. Hammamet: IEEE 3rd International Conference, 2012: 1-6. [4]KHITEM B A,ZARAI F, KAMOUN L,et al. Reducing Handoff Dropping Probability in 3 GPP LTE Network[C] //Communications and Networking. Tozeur: IEEE 2nd International Conference, 2010:1-8. [5]張普,王軍選. LTE系統(tǒng)中切換算法的研究[J]. 西安郵電學院學報,2010,15(3):1-5. (ZHANG Pu, WANG Junxuan. Hanover Algorithm for LTE System[J]. Journal of Xi’an University of Posts and Telecommunications, 2010, 15(3): 1-5. in Chinese) [6]LUO W,ZHANG R,F(xiàn)ANG X. A CoMP Soft Handover Scheme for LTE Systems in High Speed Railway[J]. Eurasip Journal on Wireless Communications & Networking,2012(1):1-9. [7]ZHOU Y,AI B. Handover Schemes and Algorithms of High-Speed Mobile Environment: A Survey[J]. Computer Communications,2014,47(7):1-15. [8]JU-LONG D. Control Problems of Grey Systems[J]. Systems & Control Letters, 1982, 1(5): 288-294. [9]SHEU S T,WU C C. Using Grey Prediction Theory to Reduce Handoff Overhead in Cellular Communication Systems[C] //Indoor and Mobile Radio Communications. London: IEEE 11th International Symposium, 2000: 782-786. [10]李斌,朱宇霞. LTE系統(tǒng)中切換優(yōu)化算法的研究[J]. 電視技術,2013,37(3):109-112. (LI Bin,ZHU Yuxia. Research on Handover Optimization Algorithm in LTE System[J]. Video Engineering, 2013, 37(3): 109-112. in Chinese) [11]KAACAN E,ULUTAS B,KAYNAK O. Grey System Theory-Based Models in Time Series Prediction[J]. Expert Systems with Applications,2010,37(2):1784-1789. [12]QIAN X,WU H. Mobile Relay Assisted Handover for LTE System in High-Speed Railway[C] //Control Engineering and Communication Technology. Liaoning: IEEE Computer Society, 2012: 632-635. [13]朱力. CBTC車地通信系統(tǒng)跨層設計研究[D]. 北京:北京交通大學,2012. (ZHU Li. Research on Cross-Layer Design in CBTC Train Ground Communication Systems[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2012. in Chinese) [14]KUAN D T,SAWCHUK A A,STRAND T C,et al. Adaptive Noise Smoothing Filter for Images with Signal-Dependent Noise[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence,1985,7(2):165-177.4 性能仿真與分析
5 結 語