CN104202275A - 高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和校正方法。所述方法包括实时计算各个天线的多普勒偏移值，基于各个天线的多普勒偏移值对所述天线的接收信号进行调整，其中第n根所述天线在时刻t的多普勒频偏值由如下公式计算得到：本发明计算结果准确。

Description

高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和校正方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和校正方法。

背景技术

随着高速铁路的迅速发展和地面移动通信技术的快速增长，人们对高铁移动通信的需求，特别是高数据速率的需求，日益增强。然而，当前的高铁移动通信系统GSM-R只能支持200kbps的比特率，而且以面向信令为主。此外，依赖地面2G/3G通信的蜂窝覆盖支持单用户的通信模式，在高铁移动场景下常常导致语音通信的中断，短数据通信的连续重发，这些问题严重困扰着众多的高铁乘客，因此很需要针对高速铁路环境设计合理的宽带移动通信系统，提升人们在高速移动场景下对高质量通信的体验，满足人们的通信需求。

高铁环境下的信息传输存在很多问题，其中之一就是信号的传播损耗，尤其是信号穿过车体时的损耗，为了解决这一问题，本发明针对两跳的传输模式，即车厢内的用户首先接入厢内的接入点，接入点通过车厢外的多天线系统与基站联系，从而避免厢体损耗。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种计算结果准确，列车的移动速度对多普勒估计结果的误差影响小的高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和校正方法。

为达到上述目的，本发明高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和调整方法，在列车的各节车厢上分别设置一天线，所述的天线呈线性阵列状排布，实时计算各个所述天线的多普勒偏移值，基于各所述天线的多普勒偏移值、列车的移动速度以及接收天线的随机相位对所述天线的接收信号进行调整，其中第n节车厢上所述天线在时刻t的多普勒频偏值由如下公式计算得到：

$D_n\left(t\right)=\frac{f_{c}v}{c}\cos {\mathrm{\θ}}_n\left(t\right)$

其中，D_n(t)基站在时刻t的多普勒频偏值；

v为列车的移动速度；

c为光速；

f_c为系统载波频率；

θ_n(t)为第n节车厢上的天线的方向角，所述方向角为基站与天线的连线，该连线与基站到铁轨垂线之间的夹角；

$\cos {\mathrm{\θ}}_n\left(t\right)=\frac{a+\mathrm{nb}-\mathrm{vt}}{\sqrt{{(a+\mathrm{nb}-\mathrm{vt})}^2+d^2}}$

其中，由基站向铁轨延伸的直线与铁轨的交点为o点，d为基站与铁轨之间的直线距离；

a为列车的第一节车厢上的天线至o点的距离；

b为单节车厢的长度。

进一步地，所述的基站在时刻t的多普勒偏移值的计算方法具体包括：

针对天线的信号接收模型建立等效基带模型，其中所述等效基带模型为：

$\begin{array}{cc}{x}_n\left(m\right)=s\left(m\right)\·\frac{h_n}{{l_n}^{\mathrm{\α}}}\·e^{j2\mathrm{\π}{D}_{n}m{T}_s}+w_n\left(m\right)& n=\mathrm{0,1}...N;\\ & m=\mathrm{0,1},...,M-1\end{array}$

其中，s(m)为第m时刻插入导频信号，取值为1或-1；

为信道小尺度衰落系数；

$j=\sqrt{-1};$

T_s为采样符号间隔；

N为天线数；

M为每帧符号个数；

l_n＝a+nb，α为路径损耗指数；

w_n(m)为加性高斯白噪声；

对所述基带接收信号进行进一步整理，得到下述基带接收信号：

$x_n\left(m\right)=A_n{e}^{j(B_n\left(m\right)+{\mathrm{\φ}}_n)}+w_n\left(m\right)$

其中 $A_n=\frac{r_n}{l_n^{\mathrm{\α}}},$ $B_n\left(k\right)=2\mathrm{\π}{D}_n\frac{k}{K}{\mathrm{MT}}_s$

K为一个符号帧中插入导频符号的数目；

测量列车至o点的距离；

估计信道衰落系数，所述信道衰落系数估计公式如下：

σ为高斯白噪声的功率谱密度，f_R(r)为信道衰落幅度(小尺度衰落)的分布密度函数，对于Rice衰落信道有

$f\left(r\right)=2(\mathrm{\κ}+1)\mathrm{r\; exp}(-\frac{r^2+\mathrm{\κ}/\mathrm{\κ}+1}{1/\mathrm{\κ}+1})\·I_0\left(2\sqrt{\mathrm{\κ}(\mathrm{\κ}+1)}r\right)$

其中κ为Rice系数；

估计列车移动速度，所述列车移动速度的估计公式如下：

估计列车移动速度

$\hat{v}=\arg \max \mathrm{abs}\left[\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{A}_n\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n\left(k\right)e^{-j{B}_n\left(k\right)}\right]$

估计每个天线对应的多普勒频偏

${\hat{D}}_n=\frac{f_c\hat{v}}{c}\frac{\hat{a}+\mathrm{nb}-\hat{v}t}{\sqrt{{(\hat{a}+\mathrm{nb}-\widehat{\mathrm{vt}})}^2+d^2}}$

估计随机相位估计

${\widehat{\mathrm{\φ}}}_{n_0}=\mathrm{angle}\left[\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n\left(k\right)e^{-j{B}_{n_0}\left(k\right)}\right]$

基于列车速度、天线的多谱勒偏移和天线的随机相位三个参数，利用信号最大比合并方法和最大似然解码算法进行信号解调。

本发明高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和校正方法，当列车每节车厢外部都安置一根天线，从而组成一个多天线线性阵列。针对这一对车的通信系统，给出了一种新的多普勒频偏估计和校正方法，该方法对列车速度的适应范围为0到500公里每小时，方法稳定可靠，并且多普勒估计误差可以逼近克拉美-罗Cramer Rao下限。

附图说明

图1高速铁路通信系统多天线接收系统模型图；

图2多普勒频偏估计性能图；

图3多普勒校正后16QAM信号的误码曲线图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明做进一步的描述。

如图1所示，本发明高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和调整方法，在列车的各节车厢4上分别设置一天线2，所述的天线呈线性阵列状排布，实时计算各个所述天线的多普勒偏移值，基于各所述天线的多普勒偏移值、列车的移动速度以及接收天线的随机相位对所述天线的接收信号进行调整，其中第n节车厢上所述天线在时刻t的多普勒频偏值由如下公式计算得到：

$D_n\left(t\right)=\frac{f_{c}v}{c}\cos {\mathrm{\θ}}_n\left(t\right)$

其中，D_n(t)基站在时刻t的多普勒频偏值；

v为列车的移动速度；

c为光速；

f_c为系统载波频率；

θ_n(t)为第n节车厢上的天线的方向角，所述方向角为基站1与天线的连线，该连线与基站到铁轨3垂线之间的夹角；

$\cos {\mathrm{\θ}}_n\left(t\right)=\frac{a+\mathrm{nb}-\mathrm{vt}}{\sqrt{{(a+\mathrm{nb}-\mathrm{vt})}^2+d^2}}$

其中，由基站向铁轨延伸的直线与铁轨的交点为o点，d为基站与铁轨之间的直线距离；

a为列车的第一节车厢上的天线至o点的距离；

b为单节车厢的长度。

进一步地，所述的基站在时刻t的多普勒偏移值的计算方法具体包括：

针对天线的信号接收模型建立等效基带模型，其中所述等效基带模型为：

$\begin{array}{cc}{x}_n\left(m\right)=s\left(m\right)\·\frac{h_n}{{l_n}^{\mathrm{\α}}}\·e^{j2\mathrm{\π}{D}_{n}m{T}_s}+w_n\left(m\right)& n=\mathrm{0,1}...N;\\ & m=\mathrm{0,1},...,M-1\end{array}$

其中，s(m)为第m时刻插入导频信号，取值为1或-1；

为信道小尺度衰落系数；

$j=\sqrt{-1};$

T_s为采样符号间隔；

N为天线数；

M为每帧符号个数；

l_n＝a+nb，α为路径损耗指数；

w_n(m)为加性高斯白噪声；

对所述基带接收信号进行进一步整理，得到下述基带接收信号：

$x_n\left(m\right)=A_n{e}^{j(B_n\left(m\right)+{\mathrm{\φ}}_n)}+w_n\left(m\right)$

其中 $A_n=\frac{r_n}{l_n^{\mathrm{\α}}},$ $B_n\left(k\right)=2\mathrm{\π}{D}_n\frac{k}{K}{\mathrm{MT}}_s$

K为一个符号帧中插入导频符号的数目；

测量列车至o点的距离；

估计信道衰落系数，所述信道衰落系数估计公式如下：

σ为高斯白噪声的功率谱密度，fR(r)为信道衰落幅度(小尺度衰落)的分布密度函数，对于Rice衰落信道有

$f\left(r\right)=2(\mathrm{\κ}+1)\mathrm{r\; exp}(-\frac{r^2+\mathrm{\κ}/\mathrm{\κ}+1}{1/\mathrm{\κ}+1})\·I_0\left(2\sqrt{\mathrm{\κ}(\mathrm{\κ}+1)}r\right)$

其中κ为Rice系数；

估计列车移动速度，所述列车移动速度的估计公式如下：

估计列车移动速度

$\hat{v}=\arg \max \mathrm{abs}\left[\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{A}_n\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n\left(k\right)e^{-j{B}_n\left(k\right)}\right]$

估计每个天线对应的多普勒频偏

${\hat{D}}_n=\frac{f_c\hat{v}}{c}\frac{\hat{a}+\mathrm{nb}-\hat{v}t}{\sqrt{{(\hat{a}+\mathrm{nb}-\widehat{\mathrm{vt}})}^2+d^2}}$

估计随机相位估计

${\widehat{\mathrm{\φ}}}_{n_0}=\mathrm{angle}\left[\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n\left(k\right)e^{-j{B}_{n_0}\left(k\right)}\right]$

基于列车速度、天线的多谱勒偏移和天线的随机相位三个参数，利用信号最大比合并方法和最大似然解码算法进行信号解调。

如图2所述，利用本发明所述的高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和调整方法，得出多普勒估计在不同列车速度下的估计性能，在列车速度为150m/s,k分别为10、5、3、0时；以及在列车速度为100m/s,k分别为10、5、3、0时。结果表明采用本专利得到的结果可以很好逼近克拉美-罗(Cramer Rao)的理论(Theoretical)下限，并且列车的移动速度对估计结果影响较小，估计算法稳定可靠。

其中纵坐标为多普勒估计误差，横坐标为列车到o点的距离，K为Rice信道参数，v为列车速度。

如图3所示，给出了高铁系统采用16QAM调制信号的误码率性能曲线，该结果表明在Rice系数大于5时，利用本专利提供的算法性能接近无多普勒频偏时在高斯白噪声状态下的性能，在误码率(BER)为10^-5时，平均信噪比损失小于1.2dB。

其中纵坐标为误码率，横坐标为平均信噪比，K为Rice衰落信道参数，

以上，仅为本发明的较佳实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求所界定的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和调整方法，在列车的各节车厢上分别设置一天线，所述的天线呈线性阵列状排布，其特征在于：实时计算各个所述天线的多普勒偏移值，基于各所述天线的多普勒偏移值、列车的移动速度以及接收天线的随机相位对所述天线的接收信号进行调整，其中第n节车厢上所述天线在时刻t的多普勒频偏值由如下公式计算得到：

$D_n\left(t\right)=\frac{f_{c}v}{c}\cos {\mathrm{\θ}}_n\left(t\right)$

其中，D_n(t)基站在时刻t的多普勒频偏值；

v为列车的移动速度；

c为光速；

f_c为系统载波频率；

θ_n(t)为第n节车厢上的天线的方向角，所述方向角为基站与天线的连线该连线与基站到铁轨垂线之间的夹角；

$\cos {\mathrm{\θ}}_n\left(t\right)=\frac{a+\mathrm{nb}-\mathrm{vt}}{\sqrt{{(a+\mathrm{nb}-\mathrm{vt})}^2+d^2}}$

其中，由基站向铁轨延伸的直线与铁轨的交点为o点，d为基站与铁轨之间的直线距离；

a为列车的第一节车厢上的天线至o点的距离；

b为单节车厢的长度。

2.根据权利要求1所述的高速铁路中多天线接收系统的多普勒估计和校正方法，其特征在于：所述的基站在时刻t的多普勒偏移值的计算方法具体包括：

针对天线的信号接收模型建立等效基带模型，其中所述等效基带模型为：

$\begin{array}{cc}{x}_n\left(m\right)=s\left(m\right)\·\frac{h_n}{{l_n}^{\mathrm{\α}}}\·e^{j2\mathrm{\π}{D}_{n}m{T}_s}+w_n\left(m\right)& n=\mathrm{0,1}...N;\\ & m=\mathrm{0,1},...,M-1\end{array}$

其中，s(m)为第m时刻插入导频信号，取值为1或-1；

为信道小尺度衰落系数；

$j=\sqrt{-1};$

T_s为采样符号间隔；

N为天线数；

M为每帧符号个数；

l_n＝a+nb，α为路径损耗指数；

w_n(m)为加性高斯白噪声；

对所述基带接收信号进行进一步整理，得到下述基带接收信号：

$x_n\left(m\right)=A_n{e}^{j(B_n\left(m\right)+{\mathrm{\φ}}_n)}+w_n\left(m\right)$

其中 $A_n=\frac{r_n}{l_n^{\mathrm{\α}}},$ $B_n\left(k\right)=2\mathrm{\π}{D}_n\frac{k}{K}{\mathrm{MT}}_s$

K为一个符号帧中插入导频符号的数目；

测量列车至o点的距离；

估计信道衰落系数，所述信道衰落系数估计公式如下：

σ为高斯白噪声的功率谱密度，f_R(r)为信道衰落幅度(小尺度衰落)的分布密度函数，对于Rice衰落信道有

$f\left(r\right)=2(\mathrm{\κ}+1)\mathrm{r\; exp}(-\frac{r^2+\mathrm{\κ}/\mathrm{\κ}+1}{1/\mathrm{\κ}+1})\·I_0\left(2\sqrt{\mathrm{\κ}(\mathrm{\κ}+1)}r\right)$

其中κ为Rice系数；

估计列车移动速度，所述列车移动速度的估计公式如下：

估计列车移动速度

$\hat{v}=\arg \max \mathrm{abs}\left[\underset{n=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{A}_n\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n\left(k\right)e^{-j{B}_n\left(k\right)}\right]$

估计每个天线对应的多普勒频偏

${\hat{D}}_n=\frac{f_c\hat{v}}{c}\frac{\hat{a}+\mathrm{nb}-\hat{v}t}{\sqrt{{(\hat{a}+\mathrm{nb}-\widehat{\mathrm{vt}})}^2+d^2}}$

估计随机相位估计

${\widehat{\mathrm{\φ}}}_{n_0}=\mathrm{angle}\left[\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_n\left(k\right)e^{-j{B}_{n_0}\left(k\right)}\right]$

基于列车速度、天线的多谱勒偏移和天线的随机相位三个参数，利用信号最大比合并方法和最大似然解码算法进行信号解调。