5G-R高鐵車站場景MIMO天線陣列結構與傳輸性能研究

劉立海，弓子悅，李津漢，吳 宇，官 科，單馨漪

自2000年鐵路數字移動通信系統（Global System for Mobile Communications-Railway，GSM-R）被確立為中國鐵路的專用通信系統以來，其一直承載著列車調度指揮、列車控制，以及信號設備動態監測等鐵路重要應用業務。然而，隨著鐵路車地、車車之間調度業務需求的提高，GSM-R 已經不能夠滿足行車速度快、傳輸數據量大、業務延遲低、通信可靠性高等實際運營要求［1-2］。2020年，第三代伙伴計劃協議（3GPP）標準的R16 版本完成凍結，主要從基礎能力拓展優化、垂直行業能力增強、網絡智能化提升3 個方向對R15 進行增強，標志著5G 技術逐步成熟走向商用 。近3 年，5G 技術快速發展并廣泛應用到各行業中，已經成為支撐全球通信業務發展的重要新型基礎設施［3-4］。加快推動5G 在鐵路業務中的應用進程，有利于加速GSM-R 向鐵路5G 專網（5G-Railway，5G-R）的過渡，引領鐵路智能化、數字化發展。

5G-R 網絡可以應用于高鐵正線、高鐵沿線地面基礎設施、高鐵車站等場景。其中高鐵車站是連接乘客與鐵路基礎設施和列車的重要樞紐，相較于高鐵正線和沿線場景，高鐵車站具有電磁環境復雜、接入終端量大、業務水平要求高等特點，是通信強度高、密度大的熱點區域。文獻［5］利用射線跟蹤技術研究了2100 MHz 頻段半封閉式高鐵站臺場景下的信道特性。文獻［6］將射線跟蹤與粒子群算法結合，提出了高鐵車站場景的反/散射功率增長模型，并完成了高鐵車站場景下的網絡優化。文獻［7］在高鐵車站場景引入智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface， RIS）技術，分析了RIS 部署前后的無線信道特征。文獻［8］提出多根天線在空間中的排布多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output， MIMO）技術，可成為提高通信系統傳輸速率和可靠性的有效手段，已經應用于多種無線通信系統。文獻［9］提出了一種基于幾何半圓形隧道散射模型的寬帶MIMO 車對車信道模型，并通過與測量數據的擬合對比驗證了該模型的有效性。文獻［10］在28 GHz 毫米波頻段的圓形隧道場景下進行了信道測量工作，并得出了隧道場景下信道容量更高的MIMO 天線陣元極化方式。文獻［11］通過改變天線陣列的排列方式在巴黎隧道進行信道測量，研究了不同天線陣列排布方式對MIMO信道容量的影響。文獻［12］分別在3.5 GHz和5.6 GHz 頻段的地鐵隧道場景下采用復用天線陣列法進行MIMO 測量，根據測量結果對隧道場景下MIMO 的信道容量進行研究。文獻［13］在北京地鐵16號線進行FR1頻段下的MIMO無線信道的測量，提取均方根時延擴展、萊斯K因子等重要的信道特征，用于評估地鐵場景和高速列車高架橋場景下的MIMO 系統信道性能。文獻［14］針對高鐵5G-R鐵路干線場景研究了部署RIS前后的信道特征、2T2R 信道相關性、MIMO 信道容量的變化。文獻［15］在南京的無線谷進行了8T-128R 超大規模MIMO 信道測量，對典型城區場景下的MIMO信道波束域傳播特性進行分析。

已經在多個典型場景下開展的MIMO 信道測量工作和仿真研究結果表明：MIMO 技術能在頻譜資源匱乏、多徑豐富的情況下提高頻帶利用率，為通信需求高、接入密度大的熱點區域提供更大的信道容量和更快的數據傳輸速率。盡管目前針對高鐵車站這一重要軌道交通樞紐的研究已經從無線信道建模、網絡優化、RIS 覆蓋增強等多方面展開，并且，MIMO 系統性能的測量與評估工作大部分也集中在隧道、礦井、高架橋等終端接入量少的場景中推進，但針對電磁環境復雜、終端接入量大的5G-R 頻段高鐵車站場景研究較少，且已有的MIMO 相關研究工作也是參考相似場景的收發端天線陣列數量、排布方式、調制階數等參數進行研究。然而，高鐵車站的實際電磁環境復雜多變，且受環境限制，在不影響乘客和車地通信的前提下很難完成對MIMO 系統的性能測試和評估。因此，在5G-R 頻段高鐵車站場景下，采用一種能夠高度還原現實場景，保證研究可靠性的方法對MIMO 系統進行研究不可或缺。

針對上述問題，本文面向高鐵車站場景，通過對高鐵車站進行精細化建模，依托我國完全自主研發的高性能射線跟蹤仿真云平臺［16］，在2 155～2 165 MHz 頻段開展射線跟蹤動態鏈路仿真。假定在信道估計準確的情況下，通過改變4 對收發端天線陣列的排布方式，得到不同的射線跟蹤仿真結果。基于射線跟蹤仿真結果，研究部署不同收發端天線陣列排布方式時的信道相關性，得到高鐵車站場景下MIMO信道的最大傳輸層數。基于最大傳輸層數計算每層傳輸的信噪比SNR，分別在64QAM（相正交振幅調制）和256QAM調制方式下，對比研究不同天線陣列排布時各接收點位的下行峰值傳輸速率，并確定傳輸峰值速率對應的MIMO信道最佳傳輸層數。

1 仿真建模與配置

本文使用三維建模軟件SketchUp 對高鐵車站場景進行高度還原，對場景中的典型物體進行精細化建模，并對其表面材料的電磁參數準確賦值，通過改變MIMO 系統收發端的天線陣列排布方式進行多次射線跟蹤動態鏈路仿真，根據仿真結果研究MIMO系統天線收發端的多層傳輸性能。

1.1 仿真建模

1.1.1 場景模型

準確的仿真場景和場景中典型物體的材料電磁參數是確保射線跟蹤仿真結果有效的基礎［17］。因此，對研究場景以及場景中典型物體進行準確地還原建模至關重要。圖1 為使用SketchUp 精細化建模的高鐵車站三維模型，對該場景中的旅客站臺、旅客扶梯、線纜、電力牽引架、鐵路軌道、高鐵列車等典型物體進行等比例高精度還原，并根據物體表面的不同材料，設置相應的材料電磁參數［18］。

圖1 高鐵車站三維模型

1.1.2 移動散射體模型

在射線跟蹤仿真中，除了仿真場景中固有的靜態散射體，移動散射體同樣會對無線電波的傳播特性產生重要影響。圖2（a）所示為根據我國常見高速列車的建造材料和尺寸高度還原的高鐵列車精細模型。為提高仿真效率，在保證仿真精度的同時簡化移動散射體模型是必要的。經過多次修改，將列車精細模型等效為如圖2（b）所示的列車簡化模型。

圖2 高鐵列車三維模型

1.1.3 天線模型

MIMO 系統利用收發端天線陣列的空間多樣性，能夠實現在相同的頻帶中同時傳輸多個獨立的數據流，從而提高數據傳輸速率。因此，對射線跟蹤仿真中天線陣列的選擇以及天線模型的構建，是研究MIMO系統傳輸性能的重要基礎。

根據3GPP TR37.840［19］技術報告中規定的典型天線陣列參數，可以計算得到天線H 面和V 面的增益，經過插值處理可以得到如圖3（a）所示的Tx 天線陣列三維模型，圖3（b）和圖3（c）分別是Tx天線陣列H 面和V 面的增益。由圖3可知，發射端天線陣列的最大增益為8 dBi，天線水平方向和垂直方向的3 dB波束寬度均為65°。

圖3 發射端天線陣列方向圖

1.2 仿真配置

1.2.1 射線跟蹤仿真

射線跟蹤技術多用于預測無線電波的傳播特性，是基于幾何光學理論、麥克斯韋方程組、電磁波理論等原理來模擬電磁波在仿真場景中的傳播，可準確地刻畫電磁波與場景中不同散射體相互作用后發生的反射、散射、繞射等現象［20］。射線跟蹤法能突破實際測量中頻率、場地、移動散射體速度等限制，準確地完成在各類復雜場景中的無線信道建模。

在射線跟蹤過程中，將一對Tx-Rx 在仿真場景中的某一點位的射線追蹤仿真定義為一個快照，每對Tx-Rx 的鏈路由一個或多個快照組成。仿真后得到中心頻率f處的信道傳遞函數H（f）為

式中：NRays為一個快照下的多徑總數；GTx為單一發射端天線陣列增益，單位dBi；φD和θD分別為射線相對于發射天線的天頂離開角和水平離開角，單位弧度；an（f）為第n條射線的幅度值；φn（f）為第n條射線的相位值；GRx為單一接收端天線陣列增益，單位dBi；φA和θA分別為射線相對于接收天線的天頂到達角和水平到達角，單位度。

1.2.2 MIMO收發端天線陣列部署

在高鐵車站部署的MIMO 下行鏈路系統天線陣列數量通常為4 對（4Tx-4Rx，4T4R），圖4 和圖5 分別為發射端和接收端天線陣列按照線陣和方陣排列的示意。圖4（a）中發射端的4個天線陣列垂直于地面等距離排布，組成一塊線陣發射天線；圖4（b）中發射端的4個天線陣列按正方形等距離排布，組成一塊方陣發射天線；圖5（a）中接收端的4 個天線陣列平行于高鐵列車車體等距離安裝在列車的車頭，組成一塊線陣接收天線；圖5（b）中接收端的4 個天線陣列以正方形安裝在列車的車頭，組成一塊方陣接收天線。每個線陣天線中相鄰兩個天線陣元的間距為半波長，每個方陣天線中正方形邊線上相鄰兩個天線陣元的間距為半波長。

圖4 發射端天線陣列部署

圖5 接收端天線陣列部署

1.2.3 仿真參數

面向高鐵車站場景，在我國當前5G-R 主要測試頻段2 155～2 165 MHz下進行仿真，將前文所述的場景模型、高鐵列車模型、天線模型，以及文獻［9］確定的高鐵車站場景射線跟蹤仿真傳播機理作為仿真基礎，采用不同的收發端天線陣列排布方式分別進行射線跟蹤仿真，研究不同天線陣列部署方式對MIMO系統傳輸性能的影響。表1為射線跟蹤仿真參數及配置，表2 為計算下行傳輸速率所需的簡化系統級仿真（Simplified System Level Simulation，SSLS）參數配置，其中PDCCH（Physical Downlink Control Channel）為下行鏈路控制信道，DMRS（Demodulation Reference Signal）為解調參考信號。

表1 射線跟蹤仿真參數配置

表2 SSLS參數配置

2 高鐵車站場景MIMO多層傳輸

2.1 信道相關性

在MIMO 傳輸系統中，信道相關性的研究是非常重要的一環，信道相關性的大小決定MIMO系統的性能。當信道相關性較大時，MIMO 系統更適合進行分集傳輸，提高通信的可靠性；當信道相關性較小時，MIMO 系統更適合進行空間復用［21］，提高通信的有效性。本文面向高鐵車站場景采用4T4R 進行仿真，計算每對收發天線陣列之間的信道傳遞函數H為

式中：Hij為當中心頻率為2 160 MHz時，第i根接收端天線陣列與第j根發射端天線陣列之間的信道傳遞函數。

信道矩陣奇異值分解表達式為

式中：λn為n階信道矩陣的第n個奇異值。

奇異值擴展S是信道矩陣中最大奇異值與最小奇異值的比值，通常用于衡量信道矩陣滿秩數量的信道之間的相關性。為更好地逐層研究信道之間的相關性，將奇異值按照降序排列，Si定義為同一信道矩陣中最大奇異值與其他奇異值的比值，單位dB。

式中：λmax為n階信道矩陣中最大的奇異值；λi為同一n階信道矩陣中除最大奇異值以外的其他奇異值。

Si用于衡量信道相關性，Si越小表示信道之間的相關性越小，Si越大表示信道之間的相關性越大。當Si小于40 dB 時，可以認為信道相關性較小，適合進行復用傳輸，i即為該傳輸點位處的MIMO 最大傳輸層數。圖6 為4T4R 的MIMO 系統收發端采用不同天線陣列排布時的Si累積分布函數（Cumulative distribution function，CDF）。根據Si與40 dB閾值對比，表3給出了不同天線陣列排布時的MIMO系統最大傳輸層數占比。由圖6和表3可知，4種天線陣列排布方式下最大傳輸層數為二層及以上的接收點位占所有接收點位的比例均超過了95%，這與以往在鐵路正線部署2T2R的MIMO系統［14］相對應。但仿真結果顯示，4種天線陣列排布方式下最大傳輸層數為三層及以上的接收點位占所有接收點位的比例均超過了85%，這是由于高鐵車站場景下散射體數量多造成的。

表3 4T4R MIMO系統最大傳輸層數占比 %

圖6 不同天線陣列排布Si累積分布

2.2 MIMO系統傳輸性能

仿真結果表明，在高鐵車站場景和在鐵路正線場景下所能達到的MIMO 系統最大傳輸層數有較大差異，同時也給出了2 種場景下不同天線陣列排布方式所能達到的最大傳輸層數結果。因此，面向高鐵車站場景，根據4T4R MIMO 系統每個接收點位能達到的最大傳輸層數，確定能使該點位傳輸速率達到最大的天線陣列排布方式和傳輸層數，對5G-R 專網在高鐵車站場景部署MIMO 系統具有重要指導意義。

在面向高鐵車站場景的MIMO 系統傳輸層數研究中，由于射線跟蹤仿真以單基站為研究條件，因此可以將仿真場景中的信號與干擾加噪聲比等效為SNR，故第一步需根據每種天線陣列排布方式下的信號功率和環境熱噪聲計算SNR，并根據SNR映射調制編碼方案（Modulation and Coding Scheme， MCS）等級得到對應等級的編碼率，進而計算出每種天線陣列排布方式下每層傳輸分別以64QAM 和256QAM 作為調制方式時的下行峰值傳輸速率。通過比較每種天線陣列排布方式下每個接收點位處的不同傳輸層數、不同調制方式對應的下行峰值傳輸速率，確認適合高鐵車站場景的MIMO系統天線陣列排布方式和傳輸層數。

2.2.1 SNR

SNR衡量了有用信號強度與環境中噪聲水平之間的關系，射線跟蹤仿真能計算生成每對收發端天線陣列在中心頻率為2 160 MHz的信道傳輸函數（Channel Transfer Function，CTF），通過對CTF進行傅里葉逆變換可得到信道沖激響應，進而得到傳輸信號功率Ps（單位dBm），其計算式為

式中：hi（τ）為第i個時延為τ的信道沖激響應；Hi（f）為第i個中心頻率為f的信道傳輸函數；n為信道矩陣中信道傳輸函數的數量。

環境熱噪聲Pn為

式中：K 為波爾茲曼常數，即1.381×10-23J/K；T為環境溫度，單位K；PRB為物理資源塊數量。

MIMO 系統傳輸層數為Li時的等效傳輸信號功率Psi′為

式中：PTx為總發射功率，單位dBm。

MIMO系統傳輸層數為i時的SNR為

式中：Psi′′為傳輸層數為i時的等效傳輸信號線性功率，單位mW；Pn′為環境熱噪聲線性功率，單位mW。

通過對4 種天線陣列排布方式的射線跟蹤仿真結果進行處理，分別計算得到4T4R MIMO 系統傳輸層數為i時的等效傳輸信號功率；在室溫為303 K（30 ℃）的條件下計算環境熱噪聲功率，進而計算得到SNR。圖7 和表4 分別為每種天線陣列排布方式下每層傳輸對應的SNRi累積分布和平均SNR參數。可以看出，當MIMO 系統發射端的天線陣列部署為線陣時，每層傳輸的平均SNR均比發射端的天線陣列部署為方陣時高約14 dB；而當MIMO 系統的發射端天線陣列保持不變時，接收端天線陣列部署為線陣和方陣時的SNR相差均小于1 dB。因此，在5G-R 高鐵車站場景中部署MIMO 系統時發射端更適合按照線陣部署。

表4 4T4R MIMO系統平均SNR參數占比 %

圖7 4T4R MIMO系統SNR累積分布

2.2.2 下行傳輸速率及傳輸層數

根據SNR映射MCS 等級得到對應等級的編碼率，進而計算出MIMO 系統傳輸層數為i，第j個快照的下行傳輸速率R為

式中：Qm為數據傳輸的調制階數；Ri，j為MIMO系統傳輸層數為i，第j個快照對應的編碼率；Nsys為符號數；OH為資源開銷占比，3GPP TS38.306技術報告中規定FR 1頻段下OH為0.14［22］。

相同調制方式下，第j個快照處的最高下行傳輸速率為

式中：i為根據2.1 節確定的每個快照處所能達到的MIMO系統最大傳輸層數。

根據式（10）分別計算4 種天線陣列排布方式下每個接收點位處所能達到的最大下行傳輸速率，并得到對應的MIMO 系統傳輸層數。圖8 和圖9 分別給出了4T4R MIMO 系統64QAM 和256QAM 最大下行傳輸速率折線圖和累積分布；表5 給出了4 種天線陣列排布方式下64QAM 和256QAM 的平均下行傳輸速率。由仿真結果可以看出，當MIMO 系統發射端的天線陣列部署為線陣時，64QAM 和256QAM 兩種調制方式下的平均下行傳輸速率均高于發射端天線陣列部署為方陣時的平均下行傳輸速率，該結果與2.2.1 節的SNR仿真結果相一致。當MIMO 系統發射端的天線陣列均部署為線陣時，接收端天線陣列部署為方陣時的平均下行速率大于部署為線陣時的平均下行速率。因此，在高鐵車站場景5G-R 頻段下能使傳輸速率達到最大的MIMO 系統部署方式為Tx-線陣和Rx-方陣。

表5 4T4R MIMO系統平均下行傳輸速率 Mbps

圖8 4T4R MIMO系統64QAM最大下行傳輸速率

圖9 4T4R MIMO系統256QAM最大下行傳輸速率

圖10 為分別將64QAM 和256QAM 作為調制方式時，每種天線陣列排布方式下最大傳輸速率對應的MIMO傳輸層數占比柱狀對比圖；表6給出了每種天線陣列排布的MIMO 系統最佳傳輸層數占比詳細參數。由仿真結果可以看出，面向高鐵車站場景，當調制方式為64QAM 時，4 種天線陣列排布方式下MIMO 系統傳輸層數為二層的快照占所有快照的比例均為最多，根據前文研究高鐵車站場景5G-R頻段下能使傳輸速率達到最大的MIMO 系統部署方式為Tx-線陣、Rx-方陣，這種天線部署方式二層傳輸的比例達到66.31%；當調制方式為256QAM 時，Tx-線陣、Rx-方陣部署方式下MIMO 系統最佳傳輸層數為三層的快照占所有快照的比例最多，達到56.84%。

表6 4T4R MIMO系統最佳傳輸層數占比 %

圖10 4T4R MIMO系統最佳層數占比柱狀對比圖

3 結論

本文在2 155～2 165 MHz 頻段，面向5G-R 高鐵車站場景，采用射線跟蹤仿真技術對4 種不同天線陣列排布方式的MIMO 系統多層傳輸性能進行對比研究。采用高性能射線跟蹤仿真技術，研究部署不同收發端天線陣列排布方式時的信道相關性，并計算得出了仿真場景中各接收點位MIMO 系統能達到的最大傳輸層數。基于最大傳輸層數計算每層傳輸的SNR，分別在64QAM 和256QAM 調制方式下對比研究了部署不同天線陣列排布時各接收點位的下行峰值傳輸速率，并確定了實現峰值傳輸速率對應的MIMO 系統傳輸層數。研究結果表明：面向5G-R 高鐵車站場景，能使數據下行傳輸速率達到最大的MIMO 系統天線陣列的部署方式為Tx-線陣、Rx-方陣；根據調制方式的不同，高鐵車站場景下64QAM 的MIMO 系統為二層傳輸，256QAM 的MIMO 系統為三層傳輸。本文研究結果能為5G-R專網建設中在高鐵車站部署MIMO 系統提供技術積累和理論依據。