基于射線跟蹤的毫米波大規模天線車地間信道特性研究

林一川 鐘章隊 官科 何丹萍

(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. 北京市高速鐵路寬帶移動通信工程技術研究中心,北京 100044)

引 言

軌道交通由于具有安全穩定、運量大、節約能源等特點,被世界各國視為解決交通問題的根本出路. 在中國,2016年通過的《中長期鐵路網規劃》將進一步加快推動鐵路網的建設,打造以京滬等“八縱”通路和陸橋、沿江等“八橫”通道為主干,城際鐵路為補充的高速鐵路網絡. 然而,隨著軌道交通服務需求的增加,現有的鐵路運輸能力和基礎設施正承受著空前的壓力,在未來高速寬帶通信的大背景下,如何更好地為軌道交通旅客提供信息服務已成為軌道交通急需解決的問題之一.

目前,第四代移動通信的傳輸速率已不能滿足萬物互聯和智慧交通大背景下[1-2]對軌道交通無線通信的速率需求. 因為,在此背景下軌道交通場景中通信用戶與視頻監控眾多,大量高速率、低時延的應用需求也在快速發展之中. 使得軌道交通場景中單一空中接口的傳輸速率將達到幾Gbps,而目前長期演進技術(Long Term Evolution, LTE)網絡在京津高速鐵路所能提供的實際平均下載速率僅為23 Mbps[3],這種傳輸速率上的巨大差距,使我們有必要引入新的通信技術和方式,以改善軌道交通無線傳輸的現狀.

為了緩解這一矛盾,擁有大帶寬資源的毫米波通信和高頻譜效率的大規模多天線(massive MIMO)成為了學術界和工業界公認的兩項關鍵技術[4-8]. 近年來,由于毫米波頻段的大帶寬,毫米波乃至亞毫米波領域已經成為國際電磁波頻譜資源研究、開發和利用的一個極其活躍的領域. 2015年世界無線電通信大會(World Radio Communication Conference 2015, WRC-15)已經開始審議毫米波頻段的具體部署,毫無疑問,毫米波的應用將會成為下一代移動通信的關鍵技術. 與此同時,大規模多天線的波束賦形增益與空間復用可以在抵消毫米波高路損的同時成倍地提升頻譜效率[6-7],而毫米波極短的波長恰可以大幅縮減大規模多天線的物理尺寸[6]. 這類具有擴展的通信距離,能成倍提升頻譜效率等優勢的下一代移動通信技術正是適合軌道交通車地間場景所使用的通信技術.

要評估毫米波大規模多天線通信系統的性能,為相應的關鍵技術設計提供指導,就必須掌握信道特性. 因此,本文將以軌道交通列車地面間通信為研究場景,毫米波大規模多天線信道為研究對象,從接收功率、角度擴展、傳輸速率三個方面對毫米波大規模多天線系統的信道與通信特性進行研究. 研究成果將為毫米波大規模多天線系統的設計、評估及其在軌道交通中的應用、部署提供不可或缺的信道信息和理論依據.

1 毫米波車地間通信與射線跟蹤

1.1 毫米波車地間通信

列車地面間通信,是未來高速鐵路旅客移動通信服務中極其重要的組成部分.在當前第四代移動通信的系統架構下,車地間的旅客移動通信服務直接建立在地面基站與車廂內旅客終端之間.雖然在6 GHz以下該方案不失為一種優秀的傳輸方式,但是在毫米波頻段該方案難當重任. 其原因是,相較于6 GHz以下,毫米波頻段會受到來自車體的額外穿透損耗[5],以及額外的大氣衰減和相對更高的路徑損耗[9]. 但并非在毫米波頻段下就不能對車廂內的旅客提供可靠的毫米波移動接入服務,一種全新的利用車廂內接入點進行旅客信息分發的方案就被提了出來[10-12]. 在該方案下,車廂內旅客的數據首先被車廂內的毫米波列車接入點收集,其后在列車各車廂接入點與地面設施之間進行多流通信. 該方案使用地面設施的大規模多天線預編碼技術,在利用波束賦形增益的同時利用空間復用,從而在擺脫了毫米波巨大的穿透損耗的同時,成倍地提升了列車的接入資源,該車地間通信方式如圖1所示,其中呈現出空間分離狀的藍色天線波束代表不同的車廂接入流.

圖1 毫米波車地間通信

1.2 射線跟蹤確定性信道仿真

確定性信道建模是信道建模領域較為常用的方法之一. 其通過對具體的環境進行數字化模型構建,并直接應用電磁理論計算的方法重構給定環境下電磁波的傳播. 比較典型的確定性建模方法包括兩類全波方法:矩量法(Method of Moments, MoM)和時域有限差分(Finite-Difference in Time Domain, FDTD)法,以及基于幾何光學(Geometric Optics, GO)的射線跟蹤 (Ray-Tracing, RT)方法. 其中全波方法在仿真時較為準確,但因其模型和算法復雜度較高而沒有在無線信道建模領域得到廣泛應用. 目前,RT算法在無線信道領域適用度最高. RT算法主要是基于GO理論,通過假設電磁波波長與環境相比足夠小,可以利用光波的傳播特性(如反射、散射、衍射等)來近似電磁波的傳播．找到所有傳播路徑后利用電磁理論計算每條路徑的響應,進而得到整個環境中傳播信道的仿真數據.

由北京交通大學開發的高性能射線跟蹤仿真平臺[11-14],可以用于仿真由各類不同的場景、天線和材料特性所生成的信道. 仿真器可以針對特定的場景、天線和材料配置輸出每一條徑的11個不同參數,包括接收功率、反散射階數、到達時間、傳輸距離、到達角和離開角等. 利用這些仿真結果,便可以進一步萃取出信道的各類大小尺度參數. 同時,RT基于確定性信道建模的特點保證了大規模多天線信道仿真中完整的天線相關性描述和列車位置變化所產生的信道改變,使得其在眾多信道模型中脫穎而出,成為本文所采用的信道仿真和描述方法. 在本文的信道參數仿真中,反射采用反射定律進行描述,其反射階數為5階,散射采用方向性模型(single lobe directive model)描述,衍射則采用一致性繞射理論(uniform theory of diffraction)進行刻畫．

2 仿真參數設置

2.1 車地間通信頻段與場景

日本國家信息和通信技術研究所(The National Institute of Information and Communication, NICT)在第20屆亞太電信組織會議(The 20thMeeting of the Asia Pacific Telecommunity Wireless Group)中提議將40 GHz和90 GHz頻段納入為軌道交通車地間通信頻段[15],并同時公布了高架橋場景下,40 GHz和90 GHz兩個頻段的測試數據. 因此本文選取該提議的93.2 GHz作為軌道交通車地間通信的頻段進行研究. 同時利用NICT公布的數據,在該場景和頻段下,RT仿真器的材料參數得到了精確且充分的校準,基于測試數據的場景校正部分的內容與工作發表在2017天線與傳播國際研討會(2017 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation)中[8].

在場景方面,如圖2所示,本文采用軌道交通最常見的高架橋場景,該場景大量出現在包括高速鐵路、城市間鐵路等在內的軌道交通場景中. 93.2 GHz下該場景的RT幾何與材料參數得到了精確的校準[8].

如圖2所示,其中高架橋單列車道寬3.45 m,護欄高1.24 m,地面基站高于高架橋30 m,其與軌道間距分別為100 、200 、300 m. 仿真器中使用的移動列車,車高4.5 m,車廂長27 m,全車共擁有4節車廂,每節車廂配備一個毫米波接入點. 車廂接入點外側天線距鐵軌高5 m,采用全向天線. 地面基站采用1×100線陣,2×50面陣,4×25面陣三種不同的陣列配置,其陣列單元采用全向天線,天線陣列的法線方向垂直于鐵軌方向且平行于地面. 詳細的場景和列車參數設置如表1所示.

圖2 車地間通信場景

場景參數單列車道寬3.45m護欄高1.24m高架橋長度600m列車參數車廂高4.5m車廂長27m車廂節數4節接收天線高5m基站參數基站高高于高架橋30m距鐵軌距離100m、200m、300m

2.2 天線與波束賦形

車廂接入點采用全向天線接收毫米波信號. 地面基站則配備大規模多天線陣列,采用同為100個天線陣列單元的1×100線陣,2×50面陣和4×25面陣三種不同的陣列配置形式. 假設在基站端已知完美的信道狀態信息(Channel State Information, CSI)的狀態下,采用迫零算法(Zero-Forcing Algorithm)以達到接收機無干擾的區分多流的目的,其中迫零算法的表達式如式(1)所示:

W=H*(HH*)-1.

(1)

式中:W為預編碼矩陣;H為信道矩陣;上標*為矩陣的厄米特共軛;上標-1為矩陣的逆矩陣. 迫零算法的目的是消除車廂接入點之間的干擾,但未考慮車廂接入點的接收功率,因此在信道矩陣條件數不佳的情況下,該算法會出現額外的功率損失[8]. 基站利用信道矩陣求解出W作為預編碼矩陣,可以在信道作用后表現為完全的對角化,即

HW=HH*(HH*)-1=I.

(2)

式中,I為單位矩陣. 如圖3所示,是在該預編碼算法的作用下,300 m部署位置下的2×50陣列的波束賦形輻射方向圖的水平截面. 由于迫零算法消除了不同車廂接入點(Link)相互之間的干擾,因此在方向圖中相應接入點波束賦形方向圖的輻射方向上不存在另一接入點波束賦形方向圖的子波瓣輻射,即在單一接入點的最大輻射方向上,其他接入點總是輻射方向圖的零點位置,如圖3中的綠色圓圈所示. 詳細的天線與波束賦形算法配置如表2所示.

圖3 列車初始位置的波束賦形方向圖

接收機中心頻率93.2GHz頻段2GHz天線類型全向天線增益0dBi發射機頻率93.2GHz發射功率43dBm陣列單元類型全向天線陣列種類1×100、2×50、4×25預編碼算法迫零算法

3 信道仿真與分析

3.1 接收功率

圖4是接收功率隨距離變化的曲線.其中不同

(a) 天線陣列對接收功率的影響

(b) 基站距離對接收功率的影響

(c) 不同車廂接入點對接收功率的影響圖4 接收功率隨距離的變化曲線

發射天線陣列對接收功率的影響(僅針對車廂接入點1,即Link1)如圖4(a)所示.由于迫零預編碼算法會消除列車接入點之間的干擾,但其在信道矩陣條件數較高時并未考慮用戶的接收功率,因此在信道矩陣條件數較高時,迫零預編碼算法會導致額外的功率損失,即圖4(a)中2×50和4×25面陣分別在150 m和330 m后的功率快速衰減現象. 而由于鐵路場景車廂位置的橫向移動特性,額外的水平分辨率會降低信道矩陣的條件數,即1×100線陣變化相對平滑,能夠在較遠距離仍保持較高的接收功率.

圖4(b)是基站距軌道距離對接收功率的影響.由圖可知在230 m之前由于距離對路徑損耗的影響,300 m距離的基站接收功率相對較低,但當列車行進至后半程以后,由于距離較遠的基站能夠獲得更佳的信道矩陣以區分車廂接入點,即信道矩陣擁有相對較小的條件數,導致其在基站的迫零算法作用后仍能夠保持較好的接收功率,而距離鐵軌相對較近的兩個地面基站位置,則由于信道矩陣相對病態而不能很好地進行功率傳輸. 在接收功率上表現為額外的下滑趨勢和鋸齒狀波動.

圖4(c)是300 m處1×100線性陣列不同車廂接入點間的功率對比.由圖可知其不同車廂接入點間的接收功率相對平穩一致.

3.2 角度擴展

圖5是在不同的基站部署位置所記錄的車廂1中接入點的角度擴展的概率累積函數(Cumulative Distribution Function, CDF). 由圖可知由于高架橋場景基站端不具備太多的反散射體,且對于毫米波其路徑損耗相對較大,因此其角度擴展數值幾乎為0,而在接收端側,則有來自于高架橋與列車車體本身的散反射的存在,因此到達角度擴展相對變化較大. 同時由于相對接近的基站位置使得路徑損耗變小,每條徑的功率變大,100 m處的角度擴展明顯高于200 m和300 m的基站部署情況.

(a) 100 m處1×100天線陣列角度擴展

(b) 200 m處1×100天線陣列角度擴展

(c) 300 m處1×100天線陣列角度擴展圖5 角度擴展的CDF

由圖可知,高架橋場景具備一般孔徑信道(keyhole channel)的信道特征,在該信道條件下一般的massive MIMO信道硬化假設已不再適用[15],因此需要區別于一般massive MIMO的信道估計和預編碼設計方法.

3.3 傳輸速率

傳輸速率的求解公式如式(3)所示:

(3)

式中:C為速率;j為車廂接入點系數;RSN為信噪比,為接收功率與室溫下熱噪聲功率譜(-174 dBm/Hz)的比值.

圖6所示是傳輸速率隨距離變化的曲線.圖6(a)是不同天線陣列對傳輸速率的影響.與接收功率部分的分析一致,在后半程由于受到信道矩陣不佳的影響,三類陣列配置都存在明顯下降拐點. 同時,由于軌道交通地對車場景水平角度分辨率更為重要的原因,水平方向陣列的個數決定了拐點出現的前后順序. 最后,與全向天線發射機相比,三種陣列不同的部署方式皆遠高于全向天線的傳輸速率.

圖6(b)是不同基站的部署位置對傳輸速率的影響.考慮到更遠的基站位置,在列車行進至后半段以后對于不同車廂上的接入點擁有更好的區分度,即信道矩陣條件數較小,因此存在如圖所示的后半段300 m距離的基站傳輸速率大于100 m和200 m處基站的現象. 同時,由于不同距離的基站在前半段都擁有對不同車廂接入點的較好區分度,此時100 m與200 m位置處更小的路徑損耗的優勢就凸顯了出來,使二者在前半段傳輸速率高于300 m處基站.

(a) 300 m處不同陣列的傳輸速率

(b) 1×100陣列下不同基站部署距離的傳輸速率圖6 傳輸速率隨距離的變化曲線

4 結 論

本文對93.2 GHz下車地通信的信道特性進行了分析. 仿真分析了大規模多天線下,不同陣列和地面基站位置的接收功率、角度擴展,并列舉了不同方案之間傳輸速率上的差別. 通過對結果的分析,就RT仿真下的結果來看,在軌道交通車地間通信場景下,毫米波頻段散反射體一般存在于列車接入點周邊;相比于陣列的垂直分辨率,更多的水平分辨率往往擁有更好的效果;更低的路徑損耗與更廣的覆蓋范圍不可兼得. 本文的研究成果將為軌道交通車地場景下毫米波大規模多天線系統的設計、評估及其在軌道交通中的應用、部署提供不可或缺的信道信息和理論依據.

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