基于射線跟蹤技術的上蓋物業動車所無線覆蓋預測研究

李津漢

(中鐵第四勘察設計院集團有限公司，武漢 430063）

城市內高鐵大型設施，包括大型站房、動車所等，由于占地規模較大且多位于城市中心地區，對所在城市的土地規劃和利用會產生一定影響。為綜合利用城市土地，對城市內高鐵大型設施進行上蓋物業開發，能有效提升土地利用率，優化城市景觀，同時提高經濟效益與社會效益。作為城市內高鐵大型設施的主要形式之一，動車運用所（簡稱動車所）大多位于高鐵大型站附近，是承擔動車組的基本維修工作以及存車作業的維修整備場所[1]。由于動車所功能較為單一，且日常業務不涉及所在空間的立體使用，非常適合配合上蓋物業設計進行建設和開發，因此上蓋物業建設方案在動車所的施工設計中得到越來越多的重視和應用，如杭州艮山門[2]、寧波邱隘[3]等多個建設中的附帶上蓋物業開發的新（改）建動車段所。

然而對動車所添加上蓋物業，會極大程度的改變存車場內的建筑結構布局，將其從常規的室外開放空間變為室內空間，對設施內的無線通信系統提出了更高要求。動車所內無線通信系統承載了調度通信、行車調度命令信息、車次號校核信息無線傳送等行車相關業務和機車綜合無線通信設備（CIR）出/入庫檢測、列控車載設備動態監測系統（DMS）信息傳送等維護相關業務，這些無線通信業務對保障動車組列車正常運行和動車所正常運轉具有重要作用，因此對動車所內無線通信質量具有相當高的要求[4]。上蓋物業動車所作為一種特殊的室內空間，其龐大的物理體量、復雜的內部結構以及對無線網絡覆蓋質量的較高要求，使該場景下的無線網絡規劃有別于常規的室內環境，更有別于常規的開放式鐵路環境，環境中影響無線網絡傳播的建筑結構更加細小和復雜，因此常規用于鐵路環境下的無線傳播經驗模型[5-8]無法達到足夠的預測精準度。

為提高上蓋物業動車所中無線覆蓋預測精度，從而有效指導無線網絡優化設計，本文提出一種基于BIM和射線跟蹤技術的無線覆蓋預測方法，通過建立高效的三維環境模型并進行與環境相適應的仿真計算，獲得高精度的無線覆蓋預測結果。同時以新建杭州西動車所為例，運用無線覆蓋預測結果，探討此種環境下的無線系統設計規則，對后續相似環境下的無線覆蓋設計具有參考價值。

1 射線跟蹤原理及算法規則

射線跟蹤技術是一種確定性的無線信道計算模型，能準確描述環境內的無線電磁波多徑傳播，適合用于復雜場景環境中的無線信道建模計算[9-12]。仿真計算過程中，該技術在理論上需要對環境中存在的所有射線進行逐一計算，因此計算量巨大。為提高計算效率，需根據環境特點對計算過程進行適應性調整，平衡計算量和預測精度，使其滿足目標環境下的無線覆蓋預測計算要求。

由于動車所場景分布在較大的物理尺度上，限制觀測點的數量能有效提升計算效率。車所內的無線覆蓋主要關注鐵路動車車頂天線的無線信號接收情況[13]，因此仿真計算只需集中在沿鐵路軌道的一條直線上即可。為有效利用鐵路場景中觀測點線狀排布的特點，射線跟蹤模擬器采用鏡像法射線跟蹤技術，使用Matlab搭建[14-15]，將每個觀測點與其對應的信號發射源建立成對的映射關系，計算環境模型中障礙物對無線信號傳播的影響。每個觀測點的無線信號接收功率是將所有接收到的多徑傳播分量進行相干疊加，如公式（1）所示[16]。

其中G(θi，φi) 是接收天線增益，λ是無線電波工作頻率，η0是真空的特性阻抗，θi和φi分別是接收天線接收的信號方位角和俯仰角，Ei是接收天線處的無線信號電場強度，其計算方式如公式（2）所示。

接收電場強度計算以矩陣的形式考慮了發射天線兩個不同的極化分量，公式（2）中Pr為發射天線的輻射功率，GM為發射天線增益，r為發射天線與觀測點之間的輻射距離，Eθi(θs，φs) 和Eφi(θs，φs) 是歸一化的發射天線方向圖的垂直和水平極化分量，Tθi和Tφi表示兩個對應極化方向上的多徑分量引起的傳播路徑損耗。

2 BIM建模及優化

在鐵路工程設計中越來越普遍的BIM設計及三維交付，為射線跟蹤計算的應用提供基礎的三維環境模型。然而由于射線跟蹤技術計算量龐大，即使是對算法本身進行針對環境特點的優化，仍需要對三維環境模型進行簡化，以提高無線覆蓋仿真計算效率。在上蓋物業動車所這種尺寸龐大的BIM模型構建中，原則是盡可能保留室內環境最基本建筑結構的前提下，最大化的減少模型中面元的數量。下面以杭州西動車所的存車場為例，討論將BIM設計模型處理成為適合射線跟蹤計算的三維環境模型的方法。

杭州西動車所位于杭州西站西北方向，是新建湖州至杭州西至杭黃高鐵連接線工程的附屬建設工程，是國內首批配置上蓋物業建設的動車所。截至2022年6月，該工程一期工程已完工且已完成通信專業動態驗收，預計2022年8月底開通運行。動車所內一期工程存車場實施28條存車線，軸線長度約為480 m，一層蓋板高度為10 m。其存車場設計如圖1（a）所示。可以看出，存車場中的柱體分布非常規律，28條存車線被27條直線分布的承重柱分隔形成。

獲取動車所三維環境模型首先需要根據Autodesk Revit建模提取5條存車線的三維BIM模型，如圖1（b）所示。三維模型主要分為3個部分：地面、承重柱以及上蓋，為簡化三維模型以降低后期計算量，模型中的地面以及上蓋部分都使用面積為485 m×80 m的樓板來表示，所有的承重柱為1.69 m×1.69 m×10 m（長×寬×高）的方形柱體。

圖1 杭州西動車所存車場Fig.1 Storage yard of Hangzhouxi EMU depot

獲得BIM設計模型后，模型被導入到Autodesk 3dsmax中進行刪除重疊面元以及賦予材質電磁參數這兩步處理工作。

第一步是刪除模型中重疊的面元。動車所模型中所有重疊的面元皆來自于承重柱的上/下平面。由于通過Revit建模得到的柱體都為獨立的封閉模型，因此BIM模型中承重柱與地面和蓋板相接的部分會有重疊面元被保留下來。導入3dsmax后，可以更加方便的對模型中的每一個面元進行編輯，因此可快速選中所有的重疊面元，直接進行刪除。

第二步是對模型進行材質電磁參數賦值。射線跟蹤在計算電磁波傳播的過程中，遇到反射以及繞射計算時，材料的復介電常數是必要的計算參數。與現場實際環境保持一致，所有的柱體以及上蓋材質被設定為混凝土，復介電常數為5.31–j0.59；地面材質被設定為泥土（測試時的實際場景），復介電常數為6.15–j0.64。這種環境材質分類方式參考文獻[14]、[15]，在鐵路環境上能較好的描述周邊環境，契合射線跟蹤計算的需求。在3dsmax中通過貼圖的方式對不同的材質進行表示，用灰色代表混凝土，土黃色代表泥土，經上述兩個步驟處理后的三維環境模型，如圖1（c）所示。

完成三維環境模型處理后，通過3dsmax模型軟件將三維模型導出為obj格式的文件，用于導入射線跟蹤模擬器進行計算。為提升計算效率，簡化后的動車所環境相對理想，所有的結構體都是由規則的四邊形組成，將模型幾何體面設定為四邊形，相比常規的三角面元三維模型構建方式，又可降低約50%的模型面元數量。

2．高淀粉酶血癥定義和AP嚴重程度分級：采集患者EUS-FNA術前及術后3、24 h的血清淀粉酶檢測數據。EUS-FNA術后24 h內血清淀粉酶大于120 U/L(正常上限)且在基線水平3倍內被診斷為高淀粉酶血癥。 術后血清淀粉酶水平大于正常上限3倍，且出現腹痛等癥狀是診斷為AP， EUS-FNA術后AP的嚴重程度根據Cotton等[8]制定的共識意見標準分為3級：住院2～3 d為輕度AP，住院4～10 d為中度AP，住院超過10 d為重度AP。

3 仿真計算優化

利用射線跟蹤技術進行動車所無線網絡覆蓋預測前，需要先對算法的復雜度進行優化。射線跟蹤的計算流程主要分為兩步：第一步是尋找射線路徑，第二步再根據該條路徑的具體情況計算相應的路徑損耗。本文中的射線跟蹤計算使用鏡像法射線跟蹤技術，每條射線尋找射線路徑的過程都需要遍歷環境模型中的每個面元和模型邊緣，然而只有很少的一部分模型元素能對無線傳播產生影響，因此算法中絕大部分的運算量集中在尋找射線路徑上。

本次實驗中動車所三維環境模型中的面元數量1 668個，邊緣數量8 328個。觀測點被設定為沿車道方向1 m間距的點，觀測點總數量485個。復雜度量化以尋找單條直射射線路徑的計算量（ULOS）為單位進行計算，通過將觀測點個數與相應的交互模型元素數量相乘，獲得每個多徑分量的計算復雜度。每種射線元素在計算過程中產生的計算復雜度如表1所示。從表1中可以看出，射線跟蹤的計算元素階數每上升一階，計算復雜度會成幾何倍數增長。為保證計算效率，本實驗中所有的射線跟蹤計算結果都采用最高二階元素進行計算。

表1 射線元素計算復雜度Tab.1 Computational complexity of ray elements

目前，本射線跟蹤模擬器被搭載在主頻為2.2 GHz的32線程CPU處理器工作站上，單條車道的無線覆蓋曲線計算時間約為500 s。為比較不同的計算機平臺對計算效率的影響，相同的仿真計算被搭載在普通臺式計算機上進行對比實驗，該計算機配置3.0 GHz主頻的8線程CPU處理器，單條車道的無線覆蓋曲線計算時間約為3 300 s，計算效率相較高性能工作站降低約85%。因此采用高主頻、多線程的CPU對仿真算法進行處理，能極大的優化仿真計算效率。

完成算法效率的優化后，通過對比仿真計算和實地測試結果，對射線跟蹤仿真計算的準確性進行驗證和優化。在仿真設定中，將天線放置在5條車道的中間一條車道一端承重柱旁，設定的高度為距離地面3 m。發射天線和接收天線皆為全向天線，天線的極化方向為垂直極化，信號發射頻率為930 MHz，天線的出射功率為37 dBm（5 W）。為保持仿真計算與現場測試的統一性，接收天線位置高度被設定為汽車車頂高度，觀測點配置為沿車道方向2 m、間距為1 m的觀測點。

驗證過程中，仿真計算主要進行兩方面的計算，即天饋系統所在的當前車道和鄰近車道的無線信號覆蓋情況。相對應的現場測試實驗通過在動車所合適地點放置發射天線支架，同時駕駛車頂設有接收天線的汽車在尚未鋪軌的車道上勻速行駛，獲得這兩條存車線沿線的接收信號強度曲線。實驗結果與仿真結果對比如圖2所示。

圖2 實際測試和仿真結果對比Fig.2 Comparison of actual test and simulation results

從結果中可以看出，當前車道的接收信號強度相比相鄰車道大約高出10 dBm。造成這種現象的原因是上蓋物業動車所內結構體相對封閉，天饋系統對當前車道的信號覆蓋情況與隧道環境相類似，周邊結構體的反射導致的多徑效應使沿線的接收信號強度較大且有明顯起伏。與此同時，相鄰車道遠端無線信號主要由透射或繞射組成，在有遮擋的情況下，無線傳播被遮擋物影響，導致相鄰車道的接收信號強度較弱。

實驗測試和仿真計算結果通過均方根誤差和平均絕對誤差進行分析，如表2所示。結果顯示不論是在當前車道還是相鄰車道中，實驗和仿真結果之間的均方根誤差都在5 dB左右，平均絕對誤差都在4 dB左右。結果對比表明，射線跟蹤的計算結果與實地實驗測試結果保持了基本的一致性。

表2 對比結果誤差分析Tab.2 Error analysis of comparison results

從結果中也可以看出，當前車道的計算結果相較于相鄰車道誤差較大，經分析主要由兩個因素導致此問題：一是仿真計算只面向一階、二階的反射及繞射計算，然而在距離天線較遠的一端，更高階的反射對結果的影響會相對增加，因此得出的結果與實際測試結果發生偏移；二是現場實驗環境和搭建的理想建筑模型有所不同，實驗場地由于現場工程正在進行，周圍擺放的大型設備以及堆放的工程材料同樣對實地測試結果造成一定的影響。

為探索高階反射對結果的影響，將一階計算結果與二階計算結果進行比較，如表3所示。二階計算結果相比一階計算結果誤差較小，當前車道結果的均方根誤差相差0.38 dB，相鄰車道結果均方根誤差相差0.16 dB。從結果分析，高階計算可以提高仿真結果的準確度，但影響無線信號傳播的主要因素是低階計算，采用低階計算能較準確的進行預測計算，更加高效的指導工程設計。

表3 低階計算結果均方根誤差分析Tab.3 Root mean square error analysis of low-order calculation results

4 無線覆蓋預測及方案優化

現場測試結果驗證了在上蓋物業高鐵大型設施中，應用射線跟蹤技術得到的仿真結果能較準確地預測出真實環境下的無線信號覆蓋情況。下面利用仿真計算結果對杭州西動車所的無線系統設計合理性進行評估和優化。

通過上文的實驗結果分析，不論天饋系統位于當前車道還是相鄰車道，車道沿線的接收信號強度較強，能滿足動車所內無線業務的要求。然而由于實驗條件限制，無法通過實驗確定天饋系統設置的最優方案，因此可以利用射線跟蹤技術針對不同的環境條件進行仿真計算，確定單套天饋系統的最大覆蓋范圍，從而對存車場內天饋系統設備數量進行控制。

單套天饋系統對鐵路機車車頂天線所在平面（離地高4.5 m）的無線覆蓋仿真結果如圖3所示。天饋系統對當前車道的覆蓋效果最佳，并且鄰近車道甚至相隔幾條車道上依舊可以一定程度的接收到無線信號。

圖3 動車所內部單套天饋系統平面覆蓋仿真結果Fig.3 Plane coverage simulation results of single antenna feeder system inside EMU depot

為優化該動車所內的無線系統設計，每條車道的無線覆蓋結果被分別提取對比，對比結果如圖4所示。從對比結果可以看出，單套天饋系統可以有效的覆蓋當前車道、相鄰車道以及間隔1條車道。從間隔2條車道開始，會出現一定程度的信號衰落。隨著間隔車道數量的增加，信號衰落也會隨之變得更加嚴重，間隔4條車道的時候，車道后段的接收信號強度已經被極大程度的衰減了。

圖4 動車所內部單套天饋系統對不同車道的無線信號覆蓋情況仿真結果Fig.4 Simulation results of wireless signal coverage of different tracks by single antenna feeder system inside EMU depot

從仿真結果可看出，單套天饋系統的最佳覆蓋范圍應為當前車道、相鄰車道以及間隔1條車道，考慮到動車所存車場結構的對稱性，單套天饋系統的最佳覆蓋車道數量應為5條。

上述仿真皆是在動車所存車場內沒有停靠任何鐵路機車的情況進行，然而該種情況在動車所的日常實際中極少出現。在動車所投入使用前，不具備現場條件對存車場內有車輛停靠情況下的無線信號傳播進行實地評估，因此更加需要使用射線跟蹤技術進行仿真計算。

在動車所三維環境模型的車道上加載鐵路機車，國內標準動車組一節車廂長度為209 m，車體寬度3 360 mm，車輛高度4 050 mm，無線信號由車頂的車載天線進行接收，天線高度約為離地4.5 m。為簡化三維模型，動車組被簡化為長方體的金屬塊，每條車道中可順序停靠3輛動車組列車。動車所存車場全部停滿的極端情況如圖5所示。

圖5 動車所存車場全部停滿動車組情況下的三維模型Fig.5 3D model under the condition that all EMUs are stabled in the storage yard of EMU depot

基于上文的仿真結果，本次仿真僅針對當前車道、相鄰車道以及間隔1條車道這3條車道的無線信號覆蓋情況進行仿真計算，動車所存車場全部停滿動車組情況下與存車場空置情況下的仿真計算結果對比如圖6所示。可以看出存車場內停留的動車組會對無線傳播造成一定的影響，但是在這3條車道上，無線信號覆蓋情況沒有顯示出明顯的惡化，因此并不影響存車場內的無線系統設計方案。

圖6 動車所存車場全部停滿動車組情況下仿真結果Fig.6 Simulation results under the condition that all EMUs are stabled in the storage yard of EMU depot

5 結論

本文提出一種基于BIM和射線跟蹤技術的上蓋物業動車所無線覆蓋仿真預測方法。仿真計算結果與現場實驗結果對比表明，該方法能較準確地預測設施內的無線覆蓋。在實際場景中，本文以新建的杭州西動車所為例，通過仿真得出此類場景中無線系統對車頂天線的最佳覆蓋方式為單套天饋系統覆蓋5條相鄰車道。該結果可為此種鐵路環境下的無線網絡覆蓋規劃提供指導，對后續相似環境下的無線系統設計具有一定的參考價值。