CN105656825B - 一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法，该方法的步骤包括：获取列车当前位置S1、确定列车预测位置信道的基础冲激响应S2、基于列车预测位置信道的基础冲激响应和列车当前的速度，计算信道中每条路径的多普勒频移f_d,i并利用细频偏估计方法，对每条路径的多普勒频移进行载波频率的细节跟踪和补偿。本发明所述技术方案能够在高速移动状态下保证通信系统性能的同时，提高通信质量，满足高速移动用户对传输速率和质量的需求。

Description

一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法

技术领域

本发明涉及无线移动通信技术领域，特别是涉及一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法。

背景技术

随着铁路、地铁、城际铁路，尤其是高速铁路等轨道交通系统的快速发展，为列车乘客提供可靠、实时、高效的宽带无线网络服务，已成为国内外宽带移动通信研究的热点。然而，由于高速移动和轨道交通复杂场景(高架桥、路堑、隧道、编组站、铁路枢纽等)带来的信道快速时变会对传输的列车控制信号造成畸变。如果不对该信道畸变进行均衡或补偿则会严重影响接收端的信号恢复，影响行车安全。因此，信道估计技术对于用于传输列车控制信息以及确保列车安全运营的轨道交通系统意义重大。

现有的最大多普勒频移估计算法主要有四类：基于电平通过率的估计算法、基于相关函数的算法、基于功率谱(PSD)的算法和最大似然(ML)算法。基于电平通过率的方法是通过测量在观察时间内信号电平通过相对电平的次数来估计最大多普勒频移，这类算法的优点是实现简单，但抗噪声性能较差。基于循环前缀的自相关算法，算法结构简单，但在低信噪比情况下估计精度差。传统的基于功率谱的方法需要先对信道频域响应进行估计，对于该方法改进的基于频率响应包络PSD的最大多普勒频移盲估计算法，通过搜索接收端信号包络PSD的边缘位置来确定最大多普勒频移，而无需信道估计。基于提出的最大似然函数ML的估计方法精度很高，但实现复杂度也大，难以应用于实际。

传统移动通信场景中的终端移动速度较低，多普勒频移不明显，较容易克服。但在高速移动复杂环境条件下，多径结构随着周边复杂环境发生变化，同时，较高的移动速度导致较大的多普勒频移扩展，信道环境更加复杂。传统的适合于中低速移动场景的多普勒频移估计和校正技术不适合于高速移动场景。而现有的适合于高速移动场景的多普勒频移估计和校正技术，基于信道状态信息的准确获取或基于导频在频域进行估计，这些方法仍然存在估计复杂度较高、估计的延迟时间长、不适合于高速移动状态，以及复杂场景下极短时间内无法获得精确多普勒频移与校正等问题。适合于中低速移动场景的多普勒频移估计与校正技术由于估计复杂度、延迟大等因素不适合高速移动场景。面对高速移动场景的方法主要是基于信道状态信息的获取进行估计，这些方法在实际中都会由于延迟较大，而无法捕捉快速变化的多普勒特征，无法进行实时有效补偿。

因此，需要提供一种能够适合于高速移动、复杂场景下的精确估计、延迟小、实时补偿性好的多普勒评议校正方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法，以解决现有技术中无法良好的对高速移动场景进行多普勒特征进行捕捉，无法实时有效的进行补偿的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用下述技术方案：

一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法，该方法的步骤包括：

S1、获取列车当前位置；

S2、确定列车预测位置的信道模型，并基于列车的当前位置，确定列车预测位置信道的基础冲激响应；

S3、基于列车预测位置信道的基础冲激响应和列车当前的速度，计算信道中每条路径的多普勒频移f_d,i：第i条路径的到达角为信号传输的射线方向与列车的运动方向间的夹角，信号的射频载波频率为f，v为当前速度，c为光速；

S4、利用细频偏估计方法，对每条路径的多普勒频移进行载波频率的细节跟踪和补偿。

优选的，所述步骤S1包括：

S11、设置在地面基站的应答器将自己的ID发送至列车；

S12、测量列车与所述地面基站的相对位置；

S13、确定列车当前位置P₁：P₁＝应答器ID+列车与所述地面基站的相对位置。

优选的，利用设置在列车上的轮轨测距仪测量列车与所述地面基站的相对位置。

优选的，所述步骤S2包括：

S21、预先将列车每个运行位置相对应的基础参数存入信道数据库中；

S22、基于列车预测位置的信道模型和列车的当前位置，从信道数据库中读取相对应的基础参数，估计出预测位置实际的信道冲激响应。

优选的，所述基础参数包括：列车每个运行位置相对应信道的多径个数以及各径的时延和平均能量数据。

优选的，所述步骤S3具体包括：

S31、获取当前时刻列车运行的位置、速度、方向等信息；

S32、利用步骤S2中确定的信道基础冲激响应，测量冲激响应中每条有效信息传输路径与当前列车运行方向的夹角，记第i条路径与运行方向的夹角为θ_i。

S33、计算信道冲激响应中第i条路径的多普勒频移f_d,i：其中信号的射频载波频率为f，v为当前速度，c为光速。

优选的，该方法进一步包括：S5基于校正的多普勒频移和载波频偏，对传输信号进行同步恢复和补偿。

优选的，所述步骤S4包括：

S41、获取由步骤S3计算得到的信道冲激响应中每条路径的多普勒频移f_d,i；

S42、信道冲激响应中第i条路径的相位随时间变化量为按照此变化量实时更新基础信道冲激响应；

S43、利用传输信号中的导频或训练序列进行频偏估计和同步，然后根据S42中更新的信道冲激响应进行信号恢复。

本发明的有益效果如下：

本发明所述技术方案结合轨道交通场景和信道建模，通过对列车移动位置处的已知信道模型，能够很好地分辨出不同径上叠加的多普勒情况，并在短时间内进行估计和校正。多普勒频移估计时延非常短，且估计精度高，实现复杂度低，适合于高速移动、复杂场景下的多普勒频域估计与校正；而且相对于传统方法，大大改善了多普勒频移补偿的范围。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明；

图1示出轨道交通专用移动通信网络链状覆盖的示意图；

图2示出本发明所述多普勒频移校正方法的流程图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。

现有的多普勒频移估计与校正技术主要有两类：一类是针对中低速移动场景，一类是针对高速移动场景。适合于中低速移动场景的多普勒频移估计与校正技术由于估计复杂度、延迟大等因素不适合高速移动场景。面对高速移动场景的方法主要是基于信道状态信息的获取进行估计，这些方法在实际中都会由于延迟较大，而无法捕捉快速变化的多普勒特征，无法进行实时有效补偿。本方法利用一定位置处的已知信道模型进行多普勒频移估计与校正，估计与校正的时延非常短，且估计精度高，适合于高速移动复杂场景。

本方案中，基于轨道交通周边场景比较固定的特点，预先通过测量计算得到一定精度位置的信号传输的基础信道冲激响应，并依次记录在数据库中。首先利用设置在地面基站的应答器确定列车运行的当前位置，然后由数据库中获取列车运行位置处的基础信道冲激响应，测量冲激响应中每条有效信息传输路径与当前列车运行方向的夹角，记为θ_i，则信道冲激响应中第i条路径的多普勒频移其中，信号的射频载波频率为f，v为当前速度，c为光速。最后，利用细频偏估计方法，对每条路径的多普勒频移f_d,i进行跟踪和补偿。

如图2所示，本发明具体的公开了一种用于轨道交通高速移动场景的信道估计与均衡方法，该方法的步骤包括：

一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法，该方法的步骤包括：

S1、获取列车当前位置；

S2、确定列车预测位置的信道模型，并基于列车的当前位置，确定列车预测位置信道的基础冲激响应；

S3、基于列车预测位置信道的基础冲激响应和列车当前的速度，计算信道中每条路径的多普勒频移f_d,i：即第i条路径的到达角为，信号的射频载波频率为f，v为当前速度，c为光速；

S4、利用细频偏估计方法，对每条路径的多普勒频移进行载波频率的细节跟踪和补偿；

S5基于校正的多普勒频移和载波频偏，对传输信号进行同步恢复和补偿。

对于本方案，所述步骤S1具体为：设置在地面基站的应答器将自己的ID发送至列车，同时，利用设置在列车上的轮轨测距仪测量列车与所述地面基站的相对位置。根据应答器的ID和所述相对位置，确定列车当前位置P₁：P₁＝应答器ID+列车与所述地面基站的相对位置。如图1所示，距离D是一个固定值，因为轨道交通列车行驶轨迹是固定的，其通信网络的基站间距D也是固定的。

对于本方案，所述步骤S2具体为：预先将列车每个运行位置相对应信道的多径个数以及各径的时延和平均能量数据，存入信道数据库中；基于列车预测位置的信道模型和列车的当前位置，从信道数据库中读取相对应的基础参数，估计出预测位置实际的信道冲激响应。所述步骤S2包括：确定电磁波信号由步骤S1得到的列车当前位置与地面基站之间所有传播路径；利用电磁波传输的路径损耗公式计算每一条传播路径的传输损耗：

PL(dB)＝△₁+74.52+26.16log₁₀(f)-13.82log₁₀(h_b)-3.2log₁₀(11.75h_m)²+[44.9-6.55log₁₀(h_b)+△₂]log₁₀(D)

其中，f表示工作频段，h_b和h_m分别表示基站天线有效高度和列车天线有效高度，D表示列车当前位置与地面基站之间传输路径的距离，△₁和△₂是与传输环境相关的常数；计算每一条传播路径的传输延时；基于每条传输路径的能量损耗和传输时延，构建出当前位置的信道模型。

所述步骤S3具体为：首先，获取当前时刻列车运行的位置、速度、方向等信息；然后，利用步骤S2中确定的信道基础冲激响应，测量冲激响应中每条有效信息传输路径与当前列车运行方向的夹角，记第i条路径与运行方向的夹角为θ_i；最后，计算信道冲激响应中第i条路径的多普勒频移f_d,i：其中信号的射频载波频率为f，v为当前速度，c为光速。

所述步骤S4具体为：首先，获取由步骤S3计算得到的信道冲激响应中每条路径的多普勒频移f_d,i；然后，可得信道冲激响应中第i条路径的相位随时间变化量为按照此变化量实时更新基础信道冲激响应；最后利用传输信号中的导频或训练序列进行频偏估计和同步，根据S42中更新的信道冲激响应进行信号恢复。

下面通过一组实施例对本发明做进一步说明：

如图1所示，本发明的基本思路是：通过基于轮轨测距仪和应答器实现的对列车位置的定位(假设为：P1)，利用在该位置P1处的场景信息和信道模型，计算出该位置P1处的信道多径分布状况，精确获取相对应的主径、从径(非主径)以及相应的主径和从径的强度和延迟；同时，通过测距仪和对应列车位置而得到列车的即时速度，这样就可以得到每条径上叠加的多普勒扩展信息，从而可以实现在获取主径、从径以及速度信息的同时进行多普勒频移校正，使得在高速移动复杂场景下能实现快速、精确的多普勒估计与校正。

本实例中，如图2所示，一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法，具体为：

第一步：设置在地面基站的应答器将自己的ID发送至列车，同时，利用设置在列车上的轮轨测距仪测量列车与所述地面基站的相对位置。根据应答器的ID和所述相对位置，确定列车当前位置P₁：P₁＝应答器ID+列车与所述地面基站的相对位置。如图1所示，距离D是一个固定值，因为轨道交通列车行驶轨迹是固定的，其通信网络的基站间距D也是固定的。

第二步：通过上一步中得到的列车的位置以及与列车运行环境相关的基础信道冲激响应获取多径信息。由于轨道交通列车行驶轨迹是固定的，对于每个运行位置，我们可以事先通过足够的数据测量获得该位置与信道固定背景相关的信道基础响应，例如信道的多径个数和各径的时延、平均能量等参数，这些与位置相关的参数可以存储在信道数据库中，根据第一步中得到的列车具体位置，快速预测读取信道的基础参数。

第三步：根据预测的信道冲激响应以及列车的运行速度估计每条多径的多普勒频移。列车的即时速度估计可以由轮轨测距仪测量得到，记为v。由于轨道交通列车行驶轨迹是固定，我们可以由列车的运行环境测量得到每条多径的到达角，这些角度信息也是与位置相关的参数，可以存储在信道数据库中，根据列车位置，快速预测读取。假设第i条路径的到达角为θ_i，信号的射频载波频率为f，则第i条路径的多普勒频移为：

其中，c为光速。

第四步：根据第三步预测得到的每条路径的多普勒频移，再利用细频偏估计的方法进行载波频率的细节跟踪和补偿。以下以OFDM系统为例进行说明。

假设OFDM数据帧前由PN序列作为同步序列，对接收序列分别在离散时间和相关偏移两个维度进行相关运算，二维相关可以表示成

其中，y[n]是接收端采样之后的离散序列，N_R＝ρN是采样之后的PN序列长度。二维相关的幅值和相位用于确定OFDM细载波频偏，以便进行跟踪和校正。

寻找二维相关的峰值位置，可以表示成

其中，n_p表示OFDM数据帧的起始位置，是采样之后的PN序列长度N_R与估计长度的差值。

根据二维相关的时间偏移，计算得到多普勒比例因子的细估计，

其中，是二维相关在相关偏移维度上的差值。

二维相关的相位与载波频偏有关，因此，载波频偏可以表示为

其中，T_s是接收端的采样周期。

第五步：根据以上得到的多普勒频移可得信道冲激响应中第i条路径的相位随时间变化量为按照此变化量实时更新基础信道冲激响应，最后利用估计出的载波频偏，根据更新的信道冲激响应进行信号恢复。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (7)

1.一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法，其特征在于，该方法的步骤包括：

S1、获取列车当前位置；

S2、确定列车预测位置的信道模型，并基于列车的当前位置，确定列车预测位置信道的基础冲激响应，

其中，所述步骤S2包括：S21、预先将列车每个运行位置相对应的基础参数存入信道数据库中；S22、基于列车预测位置的信道模型和列车的当前位置，从信道数据库中读取相对应的基础参数，估计出预测位置信道的基础冲激响应；

S3、基于列车预测位置信道的基础冲激响应和列车当前的速度，计算信道中每条路径的多普勒频移f_d,i：第i条路径的到达角为信号传输的射线方向与列车的运动方向间的夹角，信号的射频载波频率为f，v为当前速度，c为光速；

S4、利用细频偏估计方法，对每条路径的多普勒频移进行载波频率的细节跟踪和补偿。

2.根据权利要求1所述的多普勒频移校正方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

S11、设置在地面基站的应答器将自己的ID发送至列车；

S12、测量列车与所述地面基站的相对位置；

S13、确定列车当前位置P₁：P₁＝应答器ID+列车与所述地面基站的相对位置。

3.根据权利要求2所述的多普勒频移校正方法，其特征在于，利用设置在列车上的轮轨测距仪测量列车与所述地面基站的相对位置。

4.根据权利要求1所述的多普勒频移校正方法，其特征在于，所述基础参数包括：列车每个运行位置相对应信道的多径个数以及各径的时延和平均能量数据。

5.根据权利要求1所述的多普勒频移校正方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

S31、获取当前时刻列车运行的位置、速度、方向信息；

S32、利用步骤S2中确定的信道基础冲激响应，测量冲激响应中每条有效信息传输路径与当前列车运行方向的夹角，记第i条路径与运行方向的夹角为θ_i；

S33、计算信道冲激响应中第i条路径的多普勒频移f_d,i：其中信号的射频载波频率为f，v为当前速度，c为光速。

6.根据权利要求1所述的多普勒频移校正方法，其特征在于，该方法进一步包括：S5基于校正的多普勒频移和载波频偏，对传输信号进行同步恢复和补偿。

7.根据权利要求6所述的多普勒频移校正方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S41、获取由步骤S3计算得到的信道冲激响应中每条路径的多普勒频移f_d,i；

S42、信道冲激响应中第i条路径的相位随时间变化量为按照此变化量实时更新基础信道冲激响应；

S43、利用传输信号中的导频或训练序列进行频偏估计和同步，然后根据S42中更新的信道冲激响应进行信号恢复。