鐵路5G專網場強、服務質量、業務檢測技術研究

梁軼群，郝 揚，李岸寧，周宏偉

(1.中國鐵道科學研究院研究生部， 北京 100081； 2.中國鐵道科學研究院集團有限公司，北京 100081； 3.北京華鐵信息技術有限公司，北京 100081)

1 概述

隨著我國智能鐵路建設的全面推進，各種鐵路智能應用業務對通信泛在互聯、寬帶化的需求日益迫切。目前我國鐵路在用的第二代鐵路專用移動通信系統(GSM-R)作為窄帶移動通信系統，無論從承載能力還是生命周期考慮，都迫切需要向新一代寬帶移動通信系統演進。隨著國家5G新基建戰略的部署，我國鐵路加緊了5G通信技術鐵路應用的研究。

鐵路通信專網是保障鐵路運輸安全，提高鐵路生產效率的重要支撐，承載了列控、自動駕駛、調度通信、監測等各類業務。我國鐵路在GSM-R專網檢測方面，形成了完備的檢測規程[1]，并研發了具有自主知識產權的最高時速400 km檢測裝備。鐵路5G專網采用全IP化的架構設計，無線測量參數和空口信令流程與GSM-R顯著不同。此外，鐵路5G專網承載的應用業務更加豐富，應用業務對5G專網提出了不同的承載能力需求，也對5G專網的檢測提出了新的要求。因此有必要開展鐵路5G專網場強、服務質量、業務功能檢測關鍵技術方面的研究，為未來我國鐵路5G專網試驗驗證、網絡優化、工程建設、工程驗收打下堅實基礎。

國內外專家學者針對相關問題進行了研究，并取得了一些成果。劉光海等[2]通過理論分析和現網測試等方法，制定了NSA架構5G網絡無線覆蓋類、速率類、時延類、移動類、接入類及保持類指標；FUENTES M. 等[3]根據IMT-2020指南中定義的相關KPI評估了5G的性能；工信部技術文件[4]給出了5G無線接入網的總體技術要求，介紹了接入性、移動性的定義和流程；陳潔等[5]介紹了5G NSA組網場景下的RSRP、SINR、PING時延等關鍵評估指標，并分析了初期網絡優化的主要過程和解決辦法；李澤捷等[6]結合5G實際場景業務模型給出測試相關的容量、覆蓋、質量三方面相關指標的參考值；白曉楠、梁軼群[7]等提出了以LTE-R接收機和定位裝置為核心部件的LTE-R場強測試系統架構，實現了LTE-R場強電平值與公里標的二維圖形化顯示；李春鐸等[8]等介紹了在實驗室條件下基于LTE環境對MCPTT呼叫建立延時和呼叫成功率進行測試的情況，并分析了數據變化規律。但是目前針對鐵路5G專網場景的場強、服務質量及業務功能檢測方面的研究較少，也未見針對性的仿真和測試。

在充分借鑒上述研究成果的基礎上，結合鐵路應用特點，在分析鐵路5G專網檢測需求的基礎上，從檢測體系架構入手，分別針對場強覆蓋、服務質量、業務功能等方面開展了研究，進行了仿真和測試，并提出了利用檢測數據與網管、接口監測等其他數據源關聯分析的技術應用思路。

2 檢測體系

2.1 鐵路5G專網特點及檢測需求分析

鐵路5G專網的布設特點、頻率資源、承載應用業務等方面與公網顯著不同。

從布設特點來看，與公網面狀覆蓋不同，鐵路5G專網基站沿鐵路線狀覆蓋。此外，公網運營商在建設5G網絡初期，采用以LTE為錨點的NSA網絡架構，鐵路專用移動通信系統直接從GSM-R過渡到5G專網，將采用SA架構的5G網絡。

頻率資源方面，中國移動獲得2.6 GHz、4.9 GHz共計260 MHz帶寬資源，中國電信、中國聯通分別獲得3.5 GHz頻段100 MHz頻率資源，這也為公網大帶寬5G特性的發揮奠定了頻率基礎。國家高度重視鐵路專用通信的安全，為支持GSM-R系統的建設，國家分配了 900 MHz頻段 2×4 MHz帶寬資源，目前鐵路部門正在申請鐵路5G專網頻率資源，但由于國家頻率資源稀缺，能夠分配給鐵路5G專網的頻率資源有限，這也決定了鐵路5G專網承載的業務范圍，即關系到行車安全和設備設施運營維護由5G專網承載，其他低優先級大寬帶業務由公網承載，公專網融合應用的方式。

承載應用業務方面，鐵路應用業務種類繁多，在鐵路正線，存在列控、機車同步操控等低延時高可靠通信傳輸需求，在車站、站場等區域有列車上的檢測、監測數據等大容量數據車地傳輸的通信業務。除了大帶寬、低延時的業務特征外，鐵路承載列控、自動駕駛(ATO)等涉及到鐵路運輸生產安全的重要業務，因此保障這些業務在分組交換條件下如何獲得類似于電路域CSD模式的優先級也是鐵路應用功能層檢測需要研究的重點之一。

2.2 檢測架構

綜合上述檢測需求分析，制定鐵路5G專網檢測架構如圖1所示。

圖1 鐵路5G專網檢測架構

檢測架構共分為3層。5G網絡作為蜂窩移動通信系統，與GSM、LTE等系統一樣，電磁環境和場強覆蓋是網絡正常工作的前提條件，相應指標作為物理層進行檢測。物理層檢測基礎之上是網絡服務質量層，該層主要從無線側對網絡本身提供服務的性能進行檢查，將指標歸納為接入性能、移動性能、信道保持性能三類。高效、穩定可靠地承載各種類型的鐵路應用業務是鐵路5G專網的最終使命，鐵路業務檢測針對大帶寬、低時延、多優先級等場景進行檢測。

下面逐層對檢測架構中的關鍵技術進行闡述。

3 場強覆蓋檢測

3.1 參數選擇(表1)

表1 不同RSRP、SINR值對比

5G中場強覆蓋檢測的關鍵指標為RSRP和SINR，分別表征了物理層檢測的場強覆蓋和電磁環境。但與LTE不同，5G NR中不再采用小區特定參考信號(CRS)做測量，空口測量基于SSB和CSI-RS等物理信號，相應的RSRP和SINR也被分為以下幾種[9]。

SS-RSRP和SS-SINR基于SSB信號，體現廣播和同步信道的能力，在空閑態和連接態均可測量，屬于小區級指標，能夠反映小區的覆蓋水平。CSI-RSRP和CSI-SINR基于CSI-RS信號，體現業務信道能力，僅在連接態可用，屬于用戶級參數，反映為用戶提供服務的能力。此外，經調研，5G NR測量儀表(手機終端除外。例如R&S測量接收機TSME6等)普遍支持SS-RSRP和SS-SINR參數輸出，而不支持CSI-RSRP和CSI-SINR的輸出。綜上技術合理性及可實施性角度考慮，本文選取SS-RSRP和SS-SINR作為場強覆蓋檢測指標。

3.2 檢測方案

如果場強測量接收機連接車內天線，其擺放位置會直接影響車內的接收機天線與地面基站設備天線阻擋條件，并且隨著列車行進，阻擋條件也會發生動態的變化。在某高鐵對CRH380車內、車頂天線不同條件下公網2.6 GHz頻段接收電平進行對比測試，如圖2、表2所示。

圖2截取電平實測圖中一個包絡，從圖2和表2可以看出，車頂天線電平平均值高，標準差較小，說明信號強且更加穩定。車內天線由于基站和終端的相對位置時刻變化，終端接收信號的角度和位置不同，導致存在不同的車體金屬損耗、玻璃損耗等路徑損耗，使得車內天線不僅電平低，而且規律性差，容易出現突變，信號較為不穩定。經過處理，顯示二者相關度僅為0.103，表明在統計學方面幾乎沒有關聯，不能相互表征。

圖2 2.6 GHz頻段車內、車外接收電平實測

表2 2.6 GHz頻段車內、車外接收電平數據 dBm

因此，為了檢測方法和標準的統一，檢測架構中的所有檢測項目均需要使用車頂天線進行檢測，并嚴格控制天饋線損耗和駐波比。這與實際應用中列控、ATO、調度通信等設備使用列車車頂天線的實際應用條件是一致的。

考慮鐵路線狀覆蓋特點，GSM-R場強的檢測是對相鄰兩基站構成的區間進行最小可用接收電平的評價，而最小可用接收電平的選擇是在GSM-R接收機靈敏度-104 dBm的基礎上增加3 dB車載終端饋線損耗和3 dB設備老化余量，按-98 dBm計算，同時考慮高速條件下信道的惡化，對于CTCS-3級線路按-92 dBm考核[10]。而鐵路5G專網采用同頻組網，其空口資源的調度在頻域上采用子載波，時域上采用時隙進行調度，在小區邊緣上下行吞吐量會惡化，因此小區邊緣的網絡性能是小區性能的短板，而邊緣的容量與SS-RSRP和SS-SINR值密切相關。鑒于此，鐵路5G專網場強的檢測應對相鄰兩基站構成的區間內的SS-RSRP和SS-SINR進行檢測，并直觀繪制出這兩個指標與鐵路公里標的二維曲線圖，而具體的SS-RSRP和SS-SINR指標的要求應結合鐵路上下行業務對帶寬的需求和小區邊緣的數據吞吐能力提出，小區邊緣如圖3所示。

圖3 小區邊緣示意

當用戶處于小區邊緣時，傳輸速率可能達到最低值。小區邊緣速率的值為用戶速率的累積密度函數(CDF)曲線的第5個百分點[11]。

在某高鐵線路采用車頂天線采集公網運營商NSA架構5G網絡SS-RSRP、SS-SINR與上行速率數據，關系如圖4、圖5所示。

圖4 SS-RSRP與上行速率關系

圖5 SS-SINR與上行速率關系

從圖4、圖5可以看出，上行速率隨SS-SINR、SS-RSRP的增加而上升，SS-RSRP和上行速率的擬合曲線呈二次函數形式，方程為

y=0.929 3x2+6.738 6x+386.55

(1)

式中，y為上行速率；x為SS-RSRP。

SS-SINR和上行速率的擬合曲線呈指數函數形式，方程為

y=e0.104 2x

(2)

其中，y為上行速率；x為SS-SINR。

3.3 檢測指標分析

3GPP規范只提供了SS-RSRP、SS-SINR的定義、取樣范圍和測量參考點，具體算法由設備廠家自己定義。

假定鐵路5G專網頻率資源為2100 MHz頻段 2×10 MHz，基站采用4T4R天線配置，使用5G系統仿真工具對不同小區邊緣上下行速率條件下的SS-RSRP、SS-SINR值進行仿真，仿真參數見表3。

表3 鐵路5G專網仿真參數

仿真結果如圖6、圖7所示。

圖6 小區邊緣上行吞吐量與SS-SRSP、SS-SINR關系

圖7 小區邊緣下行吞吐量與SS-SINR、SS-SINR關系

4 服務質量檢測

4.1 服務質量檢測指標分析

與公網5G網絡相比，鐵路5G專網在無線覆蓋模式、承載業務類型要求等多個方面存在明顯差異，尤其是涉及到行車的高可靠性業務，如列控、調度通信、無線重聯、可控列尾等，更要保證網絡的高速暢通和穩定可靠[12]，因而需要對網絡的服務質量進行針對性檢測，用以評價鐵路5G專網服務質量的整體性能。在對鐵路5G專網的服務質量進行評估時，主要考慮網絡接入性能、網絡移動性能和無線掉線率3個方面。

網絡接入性能用來衡量終端接入網絡的能力。對于鐵路各應用系統而言，鐵路5G專網承載列控、調度通信等重要業務，需保證車載終端設備接入5G網絡的時延和成功率的要求。定義鐵路專網的接入性能檢測包括RRC連接建立、初始注冊和Service Request流程檢測。

網絡移動性能表征終端在位置移動過程中業務保持連續的能力。列車在高速移動場景下，會在不同小區間頻繁切換。列車運行過程中鐵路沿線地形復雜，阻擋物不斷發生變化，鐵路5G專網需要為列控和通信調度等設備提供在高速移動過程中不間斷和可靠的通信能力，所以需要對移動性進行檢測。定義鐵路專網移動性檢測包括切換、移動注冊更新和周期注冊更新。

無線掉線率是指業務傳輸過程中，由于干擾、弱覆蓋或其他原因導致的終端上下行失步，觸發重建未果或者被拒的過程。掉線會造成RRC連接丟失甚至脫網，導致業務中斷帶來行車安全隱患，因此有必要定義無線掉線率指標，從信令層面對鐵路5G網絡無線信道保持能力進行檢測。

4.2 SA架構網絡指標提取方法

結合4.1節描述的服務質量檢測指標，本節詳細分析在SA架構下檢測指標的提取方法。對于各個檢測指標，結合鐵路5G專網信令流程，定義指標對應的信令檢測點和檢測方法。

從流程上看，RRC連接建立定義為隨機接入和RRC建立過程，提取信令RA Preamble、RRCSetupComplete作為檢測點。初始注冊表示UE開機完成網絡注冊需要的時間，鑒于隨機接入和RRC連接已單獨列出檢測指標，這里不再重復定義，選擇Registration Request、Registration Accept消息作為檢測點，且Registration Request的registration type為initial registration，RRC連接建立和注冊流程見圖8。Service Request指標表示對服務請求的響應性能，提取Service Request、RRCReconfigurationComplete作為檢測點。切換有Xn切換和N2切換，從空口看其檢測指標是一樣的，提取包含切換指示和目標小區PCI的RRCReconfiguration、RRCReconfiguration Complete。切換流程參考圖9，為方便描述，流程圖不涉及核心網切換。移動注冊更新和周期注冊更新參考初始注冊流程，區別在于移動注冊更新Registration Request的registration type為mobility registration updating，周期注冊更新的registration type為periodic registration updating。無線掉線率指標統計分為2種情況。一是在業務過程中，觸發RRC重建立，記為一次掉線，重建失敗導致的多次連續重建，只記為一次掉線；二是在業務過程中，沒有觸發RRC重建立，終端返回RRC IDLE或脫網狀態[13]。

圖8 SA架構RRC、初始注冊指標信令提取示意

圖9 SA架構切換指標信令提取示意

4.3 檢測指標分析

為了獲得真實5G網絡環境的服務質量，搭載CRH380列車對某高鐵5G公網進行測試。由于初始注冊和移動注冊更新等專網檢測指標無法在NSA架構的公網中獲取，所以指標的提取沿用了LTE的附著和TAU流程，由此得到鐵路沿線5G公網服務質量的檢測結果，其中接入類指標檢測結果見表4，移動類和掉線率檢測結果見表5。

表4 接入類指標檢測結果

表5 移動類、掉線率指標檢測結果

由于該高鐵沿線5G網絡采用NSA架構，因而在指標提取和檢測結果上與專網檢測存在差異。NSA架構的5G網絡需要通過4G錨點來傳輸5G控制面信令，NSA架構網絡的異系統測量和NR SCG(輔小區組)添加時延，會使SA網絡在時延方面更具優勢[14]。鑒于目前鐵路沿線尚無5G專網實際環境，基于以上分析和檢測結果，初步提出了鐵路5G專網服務質量檢測指標建議，待后續專網建成后可結合實測對指標進行修正。接入類指標參考取值見表6，移動類、掉線率指標參考取值見表7。

表6 鐵路5G專網接入類指標參考取值

表7 鐵路5G專網移動類、掉線率指標參考取值

下面采用數學方法對檢測樣本數要求進行分析。以切換時延為例，由于很難獲得總體數據，使用測試樣本來近似估計總體。切換延時的時間基本穩定，正常情況下基本不會出現大概率偏差，所以選用t-分布進行樣本數的計算[15]。由于總體標準差σ未知，本文選擇測試樣本標準差s代替。置信區間表示為

(3)

(4)

解得

(5)

根據測試數據可知，樣本標準差為6.497 30 ms，樣本均值為14.692 3 ms。先取t*等于自由度為∞時的值[16],在選取置信概率為 95%的情況下，t*取值為1.960，代入公式(5)，解得n≈75，優化自由度為80進行迭代運算，t*取值1.990，解得n≈78，即切換時延樣本數為78。

以此為通用方法，其他指標樣本數要求也可采用相同方法進行分析。

5 業務功能檢測

5.1 低延時類

公網運營商在進行網絡延時測試時一般采用Ping(Packet Internet Groper)協議，通過向特定的目的主機發送 ICMP(Internet Control Message Protocol)Echo 請求報文，測試目的站是否可達并獲取指定包長的數據傳輸時延。目前承載在分組網絡的鐵路業務，按傳輸協議可分為兩類，涉及到行車安全的ATO等業務采用TCP/IP傳輸協議，調度命令信息類數據業務采用UDP協議，為了體現業務特點，應支持與業務實際數據包長度一致的基于TCP/IP或UDP協議的數據傳輸延時檢測，通過車載UE向地面服務器發送數據包，地面收到數據后直接回轉，為便于發送端檢測數據包的正確性，在檢測數據包中增加包長度字節和校驗位。搭建實驗環境對延時檢測方案進行實測，可實現100 μs量級的延時檢測，滿足5G系統數據傳輸延時檢測需求。

在某高鐵線路采用車頂天線對公網運營商5G網絡數據傳輸延時進行檢測，結果見表8。

表8 鐵路場景UDP端到端傳輸延時數據分析

由實測數據可知，樣本標準差為86.38 ms，樣本均值為49.78 ms，t*取值為1.96，解得n≈1 157，即Ping時延檢測所需樣本數為1 157。

5.2 大帶寬類

傳統的網絡帶寬能力測試采用FTP方式，移動側UE通過向地面FTP服務器上傳文件或者下載文件實現網絡吞吐量的測試。

未來鐵路除了部署在正線的5G專網外，在鐵路站場等樞紐熱點區域會考慮建設毫米波等通信系統作為補充，實現車地大容量數據傳輸。這種情況下網絡的吞吐能力超過了硬盤的讀取速率，采用FTP這種方式不再適用。可結合鐵路業務所用TCP/IP或UDP傳輸協議，車載UE和地面服務器雙向灌包的方式進行檢測，對端收到的數據在內存中處理而不進行硬盤文件操作，使用這種方法可測得網絡的實際吞吐能力，滿足大帶寬類業務的檢測需求。

5.3 MCPTT類

我國鐵路調度通信業務采用了3GPP的MCPTT(Mission Critical Push to Talk)技術標準[17-19]，業務類型包括話音(MCPTT-Voice)、數據(MCPTT-Data)、視頻(MCPTT-Video)三類。三類業務信令面均采用SIP(Session Initiation Protocol)協議，因此對于業務建立成功率、延時以及業務的保持等指標的檢測，均可通過相應的SIP信令檢測點提取獲得。以話音類的呼叫話權搶占(PTT)為例，MCPTT 客戶端發起PTT搶占時會向MCPTT 服務器發送FLOOR REQUEST的SIP命令，MCPTT 客戶端收到FLOOR GRANDED的SIP命令指示已成功搶到話權。搭建試驗環境對話權搶占指標進行實測，結果見表9。

表9 呼叫話權搶占測試結果

由實測數據可知，樣本標準差為111.16 ms，樣本均值為140.48 ms，優化自由度為200進行迭代計算，t*取值為1.972，解得n≈243，即MCPTT話權搶占檢測所需樣本數為243。

5.4 多優先級保障機制檢測

CTCS-3級列控業務涉及到鐵路行車安全，GSM-R系統承載列控業務采用電路域交換的CSD模式，列控業務獨占無線信道，同時將列控業務的優先級設置為1級，從而保障在網絡資源不足時列控業務的可靠運行[20]。

5G網絡采用分組交換模式，不再支持類似于GSM-R的業務獨占信道模式。在5G 網絡QoS保障機制中，涉及到優先級的參數主要有5QI[21]和ARP。5QI是一個用于索引5G QoS特性的標量，可以定義優先級特性。ARP決定資源請求的相對重要性，包含優先級、搶占功能和搶占漏洞的信息，用于資源分配和保留優先級。在資源有限的情況下，ARP優先級決定是否可以接受或者拒絕新的QoS流，并且選擇搶占哪個現有QoS流[22]。

多優先級保障機制檢測可分為兩個方面，一是使用低優先級業務占滿網絡帶寬的前提下，使用高優先級業務搶占資源，二是高優先級業務運行前提下使用低優先級業務灌滿網絡帶寬，檢測這兩種情況下高優先級業務帶寬是否仍可以得到保障。

6 結語

本文針對鐵路5G專網特點，在分析檢測需求的基礎上，提出了場強覆蓋、服務質量、業務功能三層檢測架構，并研究了各層的檢測方法。結合搭載CRH380型動車組采集的5G公網樣本數據，給出了高鐵典型場景下邊緣SS-RSRP、SS-SINR分別與上行數據速率關系的擬合公式，對鐵路典型參數設定條件下SS-RSRP和上下行邊緣速率關系進行了系統仿真；通過研究5G網絡空口信令流程，給出了服務質量檢測指標建議及信令提取點，類比5G公網樣本統計結果初步給出鐵路5G專網服務質量指標建議值，并結合t-分布模型計算了檢測樣本數要求；搭建試驗環境對業務功能類檢測指標之一的話權搶占指標進行了實測和統計分析。

隨著鐵路5G專網試驗網絡的建設和未來運營網絡的部署，可利用本文提出的方法在真實鐵路5G專網環境下采集數據樣本，進一步驗證檢測方法并提出檢測指標要求，為鐵路5G專網檢測標準的制定和檢測系統的研發提供依據，進而為鐵路5G專網試驗驗證、網絡優化、工程建設、工程驗收提供技術手段。

傳統的場強覆蓋、服務質量、業務功能的檢測是在檢測樣本的概率統計值與標準值進行對比給出對應指標的合格判定，實際上歷次檢測得到的樣本可用于網絡狀態變化趨勢分析。無線網絡的指標變化是相對動態的，利用機器學習技術，可掌握指標的合理變化區間，檢測樣本超出合理動態范圍時可提前預警，避免進一步的網絡質量惡化。利用大數據綜合分析技術，以歷次檢測數據為基礎，結合網管KPI數據以及接口監測DPI數據，在網絡出現故障前實現網絡隱患的排查，保障鐵路應用業務的高可靠承載，實現鐵路5G專網從“故障修”到“狀態修”的運維模式轉變，可作為未來鐵路5G專網檢測繼續深入研究的方向。