LTE-R系統的雙流波束賦形方案設計與研究

邵　健，曾召華

(1.陜西鐵路工程職業技術學院，陜西渭南　714000；2.西安科技大學通信與信息工程學院，西安　710054)

?

LTE-R系統的雙流波束賦形方案設計與研究

邵健1，曾召華2

(1.陜西鐵路工程職業技術學院，陜西渭南714000；2.西安科技大學通信與信息工程學院，西安710054)

在高速鐵路快變無線信道條件下，為了提高頻譜利用效率，減小同頻干擾，利用有效功率最大化準則提出一種新的基于PMI量化的雙流波束賦形方案。所提方案構建了適合高速鐵路場景下基站八天線下行波束賦形權值碼本并設計波束賦形權值快速搜索方案，進而利用TDD系統信道互異性搜索量化賦形權值。仿真結果表明，該方案在大大降低系統雙流波束賦形復雜度的同時，相對于傳統基于SVD分解算法性能損失不大，可實現LTE-R系統下行快速雙流波束賦形。

高速鐵路；LTE-R；波束賦形；PMI；接收信噪比；誤塊率

截至2015年年底，以新線、設計時速250 km及以上的高速鐵路為統計基礎，中國已經建成開通高速鐵路1.9萬余km，制造、運營動車組1 900余組，日均發送旅客超過300萬人次，是全球高速鐵路運營里程最長、規模最大的國家。預計到2020年，以高速鐵路為骨架的快速客運網，運營里程將達到5萬km以上，基本覆蓋80%的50萬人口以上城市。高速軌道交通系統為人們的出行帶來極大的方便。列車無線通信系統是保證列車安全、高效運營的重要保障，隨著高速鐵路技術的不斷發展和列車速度的不斷提高，高鐵車地寬帶無線通信技術成為人們關注的熱點。因此，當前高速鐵路寬帶通信無線接入技術是高速鐵路形成整套成熟技術的關鍵問題之一[1，2]。

我國自主標準TD-LTE作為目前最先進的4G無線技術，在國內已經開始大規模商用，產業鏈趨于完善，具有網絡扁平化、低時延、高帶寬、高質量、高可靠、高抗干擾能力等優良特性[3]，而且，其時分雙工模式使上下行通信都發生在相同頻段，可以利用信道的互易性獲得比較準確的下行無線信道信息。總之，與其他技術相比，TD-LTE給高速鐵路場景提供了技術優勢。因此，TDD模式下的LTE-R系統就成為GSM-R、ICE等現有高速鐵路無線通信技術的主要演進方向。

1　鐵路通信波束賦形研究現狀

多天線技術作為TD-LTE系統關鍵技術之一，能夠給系統帶來有效的分集增益和陣列增益[4-6]，目前，在高速鐵路場景中，對多天線和智能天線技術的研究和應用獲得了一定進展，但仍需深入研究高速鐵路環境下克服信道估計誤差、CSI反饋延遲、提升多天線和智能天線性能的方法[7]。波束賦形技術利用天線之間的相關性，通過調整各個陣元的幅度及相位，從而使波束定向發射，實現能量的匯聚，同時降低因能量擴散而對周圍用戶造成的干擾，該技術尤其適用于具有LOS特性的信道，可以將其應用到LOS高速鐵路場景來集中信號能量，增強接收信噪比，提高傳輸可靠性[8，9]。

文獻[10]提出了一種相對傳統特征值分解方法的簡化算法，但仍要進行協方差矩陣相關運算。另外，由于高速鐵路環境下小區切換頻繁，文獻[11]利用波束賦形技術解決高速鐵路場景中因切換觸發滯后而導致的切換失敗問題。文獻[12]提出一種基于高速鐵路通信的多波束機會波束賦形技術，該波束賦形技術需要列車位置輔助，如何取得列車準確位置，是該算法所面臨的問題。文獻[13]提出了車載雙天線方案，這種設計不僅降低了GSM-R網絡的切換，也為GSM-R系統后續演進寬帶鐵路無線通信系統使用多天線系統奠定了基礎。目前，3GPPR10版本協議定義了9種多天線發射模式，其中模式7、8和9是波束賦形[14，15]，文獻[16]研究了智能天線非理想波束賦形對通信系統的影響，因此，如何快速產生適合于高速鐵路無線場景的波束賦形權值，是模式7至9應用于高速鐵路的主要問題之一。

2　系統模型

我國目前使用的高速動車組一般為8節和16節車廂，列車車身高度約4 m，寬度約3.3 m，整個車身長度為200～410 m，車廂長26 m多，這為在列車上部署多天線系統提供了必要條件。根據車身較長的特點，可以在列車頂部安裝N(N≥2)組天線陣列，并且各個天線陣列之間的距離足夠大，保證各個天線陣列的散射環境差異較大，即相互獨立，這是系統進行多流傳輸的保障；再者，每個天線陣列內天線間距較小，使得陣列內天線單元具有強相關性，這為系統上行波束成形奠定基礎。本文設置為車頂兩天線陣列組，且每個陣列組看作整體天線單元(即接收合并)，如圖1所示。

圖1　基于TD-LTE的車地無線通信系統雙流波束賦形示意

端口7到端口14是和端口5類似的邏輯端口，最大可以支持8層的數據來傳輸，8個端口的數據可以加權映射到8個物理天線上，用于多流波束賦形。數據可以加權映射到多個物理天線上傳輸，基站發送端從上行探測導頻(Sounding)估計出信道信息，然后根據用戶信道信息計算出對應的波束賦形權值矩陣。基站在發射端對數據先加權再發送，形成窄的發射波束，將能量對準目標用戶，基于TD-LTE的車地通信系統8天線雙流波束賦形處理流程見圖2。

圖2　基于TD-LTE的車地無線通信系統8天線雙流波束賦形處理流程

基站側發射信號為s，則UE的接收信號矢量為

(1)

式中，H為下行MIMO信道；W為波束賦形的信號加權矩陣；n為加性高斯白噪聲。

根據接收功率最大化原則，可得到最優化的加權向量矩陣為

(2)

式中，Wo為使WHHHHW最大化的W。

對于雙流波束賦形，車頂多天線空間相關矩陣最大特征值對應的特征向量，也即為信道矩陣最大奇異值對應的奇異向量。因此最佳權向量可以通過對信道矩陣奇異值分解(SVD)來實現。

假設發射端有M(本文發射端天線數為8)個天線、終端有N個天線(2≤N≤M，本文車頂接收天線數為2)。首先，將列車頂部兩天線的信道估計H1和H2組合為一個矩陣H=[H1H2]，對組合后矩陣H求奇異值分解，找出非零奇異值對應的向量，將其共軛值作為兩流下行權值。

其中SVD分解操作如下：假設發送天線的數目為M，接收天線的數目為N，那么空間矩陣H的維數為N×M，空間信道矩陣H的SVD分解為：

(3)

式中，U=[u1u2…uM]是N×N維的左奇異矩陣；V=[v1v2…vM]是M×M維的右異矩陣；Σ是N×M維的對角陣，對角元素σ1≥σ2≥…≥σn為奇異值，n是M、N中的最小值。采用右奇異列向量作為波束賦形加權矢量。U和V都是酉矩陣，通常采用酉矩陣V作為波束賦形權值，且為最優。

3　高速鐵路快變信道場景下PMI量化波束賦形方案

3.1高速鐵路快變信道場景下TD-LTE八天線碼本設計

在此，設i，j，k為碼本的三個維度，文獻[17]提出了一種三維相等的波束賦形量化碼本，由于鐵路無線環境具有線性特性，增加port0對應的4天線字碼表數以及port1對應的字碼表數，碼本設計如下

(4)

式中，φk=ej2πk/8，k=0，1，…，7,

i=0，1，…，31，j=0，1，…，31，碼本選擇一共有8×32×32=8 192個。

3.2波束賦形權值搜索方案

權值搜索方案1：

首先，在vi子碼表中搜索滿足下式的PMI序號i；

(5)

搜索32次，得到I1，其中，index1是port0對應的4天線；

其次，在vj子碼表中搜索滿足下式的PMI序號j；

(6)

搜索32次，得到J1，其中，index2是port1對應的4天線；

再次，在碼表中搜索滿足下式的PMI序號k；

(7)

搜索8次，得到K1。

最后，查表，尋找與PMI1(I1，J1，K1)正交的碼本集Q，此碼本集Q中L個碼本進行循環，歷搜索L次，找滿足下式的i，j，k，記作PMI2(I2，J2，K2)

Z2=

(8)

至此，波束賦形權值確定，搜索結束。

權值搜索方案2：

其次，搜索滿足下式的PMI序號m

(9)

得到Z1，PMI1=m；

再次，在碼本中搜索與PMI1正交的權值向量，記作碼本集Q；

最后，在碼本集Q中搜索滿足下式的PMI序號n

(10)

得到Z2，PMI2=n；

至此，波束賦形權值確定，搜索結束。

4　方案仿真及分析

本次仿真是基于搭建的TD-LTE下行物理層鏈路仿真平臺，仿真參數見表1。

表1　仿真參數設置

4.1統計接收端信噪比

雙流波束賦形在MMSE準則中解調信號的信噪比計算如下

(11)

式中，kk表示矩陣的對角線元素。

圖3　SVD分解算法連續信道下接收信噪比統計

在連續信道下，如圖3所示，基于SVD分解的波束賦形算法在端口7上的接收信噪比平均值為12.669，方差為4.485，在端口8上的接收信噪比平均值為3.669，方差為1.2603。從接收信噪比統計結果來看，SVD分解算法下端口7的接收信噪比值相對于端口8較高，這是因為在SVD分解算法中，針對端口7的賦形權值向量為最大特征值對應的特征向量。如圖4所示，PMI-128(方案1：極化內32個值，極化間4個值)權值搜索方案在端口7上的接受信噪比平均值為7.8，方差為5.2，在端口8上的接收信噪比平均值為2.26，方差為5.07，相對于SVD分解算法，PMI量化算法的接收信噪比有一定損失，值得注意的是，基于PMI量化算法的端口8上的接收信噪比方差變大，這是因為基于PMI量化算法在端口8上的搜索空間較小，權值向量信道匹配相對較差。另外，從統計解收端信噪比可見，PMI權值搜索方案1只能保證信號部分功率最大，對于干擾項無法消除，因此存在較大流間干擾。

圖4　PMI量化算法連續信道下接收信噪比統計

4.2誤塊率性能

首先，驗證新碼本在遍歷搜索時的賦形性能。

其次，驗證端口7，端口8在MCS5的情況下使用 PMI256(極化內256個值，極化間4個值)、PMI4096 (極化內512個值，極化間8個值)量化算法性能。

首先，如圖5所示，在端口7和端口8上，新方案碼本賦形性能均優于文獻[17]碼本性能，這是因為在碼本的i維與j維的量化間隔減小，port0和port1各自所對應的4天線碼本數增加，從而減小了量化誤差。

圖5　新方案碼本賦形性能與文獻17賦形性能對比

其次，在MCS5條件下，如圖6所示，在端口7上，基于SVD分解的算法性能最優，基于PMI量化算法隨著整體搜索碼本集中權值數的增加，性能逐漸趨近SVD分解算法。值得注意的是，在SNR<2.3 dB時，方案1優于方案2，當SNR≥2.3 dB時，方案2逐漸顯現出其優勢，由此，在實際應用中，可對多方案進行自適應處理，以使端口7達到最佳吞吐性能。如圖7所示，在端口8上，SVD算法性能依然最優，對于方案1，隨著整體搜索碼本集中權值數的增加，性能反而下降，這是因為在端口7上使用性能越優的賦形權值，對端口8產生的流間干擾越大。對比端口8上的方案1與方案2，可發現方案2的性能優于方案1，這是因為方案2采取對H1和H2分別搜索。保證了H1w2=0，H2w1=0，減少了端口7數據流對端口8的干擾。總之，由于P7使用最優權值下發，能量大于P8，因此P7對P8的流間干擾的影響較大， 方案1中，減小流間干擾，提高了P8上的性能，P7的搜索空間變小，因此性能略有損失。

圖6　端口7上SVD算法與PMI量化算法誤塊率性能對比

圖7　端口8上SVD算法與PMI量化算法誤塊率性能對比

經過仿真驗證，基于PMI量化的雙流波束賦形本方案較SVD分解算法性能有所損失，但其避免了復雜的矩陣分解運算，能夠適應高速鐵路快變信道。

5　結語

本文首先介紹了高速鐵路場景下引入波束賦形技術的必要性，其次描述了基于TD-LTE系統的車地無線通信系統下行鏈路雙流波束賦形流程。由于高速鐵路環境下的無線信道為快變信道，首先考慮波束賦形的時效性，因此，提出在高速鐵路環境下使用基于PMI量化的波束賦形方案，構建新的適用于高速鐵路無線通信的碼本并引入兩種PMI量化搜索方法，并對下接收端信噪比進行統計，然后通過誤塊率性能仿真分析研究了每種賦形方案的優劣，并提出了相關建議。作為TD-LTE系統的關鍵技術之一，波束賦形不僅能夠利用陣列增益改善小區邊緣的通信質量，以及能夠利用空分復用(SDM)增益提高通信系統的吞吐量，并且能夠為后續高速列車越區切換和定位提供便利。由此，所提的基于PMI量化的波束賦形算法具有廣闊的應用前景。

[1]ZHOUYQ，PANZG，HUJL，etal.Broadbandwirelesscommunicationsonhighspeedtrains[C]∥Proc.20thAnnualWirelessandOpticalCommunicationsConf(WOCC).Newark， 2011：1-6.

[2]劉留，陶成等，陳后金，等.高速鐵路無線傳播信道測量與建模綜述[J].通信學報，2014，35(1)：115-127.

[3]曾召華.LTE基本原理與關鍵技術[M].西安:西安電子科技大學出版社，2010.

[4]SmithPJ，ShafiM.OnaGaussianApproximationtotheCapacityofWirelessMIMOSystems[C]∥IEEEInternationalConfCommun.ICC，2002，1:406-410.

[5]徐嘯濤，許靜，楊大方.TD-LTE系統中短期波束賦形的研究[J].電視技術，2014，38(23)：93-96.

[6]BINELOM，ALMEIDAALFD，etal.MIMOchannelcharacterizationandcapacityevaluationinanoutdoorenvironment[C]∥Proc. 2010FallIEEE72ndVehicularTechnologyConference(VTC2010-Fall).Ottawa:VETECF， 2010:1-5.

[7]方旭明，崔亞平，閆莉，等.高速鐵路移動通信系統關鍵技術的演進與發展[J].電子與信息學報，2015，37(1):226-237.

[8]GODARALC.Applicationofantennaarraystomobilecommunications-PartII:Beamforminganddirectionofarrivalconsiderations[J].IEEEProceedings， 1997，85(8):1195-1245.

[9]GODARALC.Applicationsofantennaarraystomobilecommunications，PartI:performanceimprovement，feasibility，andsystemconsiderations[J].ProceedingsoftheIEEE， 1997，85(7):1031-1060.

[10]王強，延鳳平.TD-LTE下行鏈路波束賦形技術研究[J].量子電子學報，2012，29(5):651-656.

[11]ChengM，FangXM，LuoWT.Beamformingandpositioning-assistedhandoverschemeforlong-termevolutionsysteminhigh-speedrailway[J].IETCommunications， 2012，6(15):2335-2340.

[12]高倩，張福金.基于高速鐵路通信的多波束機會波束賦形技術[J].計算機工程與應用，2013，49(18)：56-60.

[13]邸成，方旭明，楊崇哲，等.一種基于車載雙天線的GSM-R冗余網絡無縫切換方案[J].鐵道學報，2012，34(6)：51-56.

[14]3GPPTS36.104V10.4.0，E-UTRABaseStation(BS)radiotransmissionandreception(release10)[S]. 2011.

[15]3GPPTS36.213V10.4.0，E-UTRAPhysicallayerprocedures(release10)[S].2011.

[16]陳波，楊光，常永宇，等.智能天線非理想波束賦形對TD-SCDMA系統性能的影響[J].電子與信息學報，2008，30(4):776-779.

[17]全曉娜.LTE系統下行波束賦形技術研究[D].西安：西安科技大學，2013.

Design and Analysis of Dual-stream Beam-forming for LTE-R System

SHAO Jian， ZENG Zhao-hua

(1.Shaanxi Railway Engineering Vocational and Technical College， Weinan 714000， China; 2.Department of Communication and Information Engineering， Xi’an University of Science and Technology， Xi’an 710054， China)

In order to improve the spectrum efficiency and reduce the co-channel interference in high-speed railway quick-changing channel environment， a PMI-quantized dual-stream beam-forming method is proposed with a view to maximize effective power of transmitted signals. The method makes dual-stream beam-forming more efficient by constructing a weighted codebook applied to high-speed railway and offers rapid searching according to the reciprocal channel estimation information of TDD. Simulation results show that the method reduces the computational complexity of dual-stream beam-forming enormously with very small performance loss compared with the traditional algorithm based on SVD decomposition， and efficient dual-beam-forming can be realized in the LTE-R system downlink.

High-speed railway; LTE-R; Beam-forming; PMI; SNR of received signal; BLER

2015-12-21；

2016-01-11

陜西省科技計劃工業攻關項目(2014K06-37)；碑林區應用技術研發項目(GX1311)；陜鐵院研究生基金項目(2014-49)

邵健(1987—)，男，2014年畢業于西安科技大學通信與信息工程學院通信與信息系統專業，工學碩士，E-mail：qiniqnshaojian@126.com。

1004-2954(2016)08-0147-05

U238； U284.24

ADOI:10.13238/j.issn.1004-2954.2016.08.031