CN113329415B - 一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及无线通信技术领域，特别是一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法。本发明通过将RAU合作集大小固定的天线选择方法与基于列车地理位置信息的天线选择方法相结合，并考虑了高移动下管道/隧道内毫米波通信信道特点，引入了毫米波大气衰减效应，引入了多普勒频偏造成的接收信噪比损失，以及列车高移动性的特点，利用列车的地理位置、速度等信息重新设计了一种全新的天线选择方法，实现了在保证一定系统容量的前提下大幅减少了算法执行复杂度，算法执行时间和反馈开销。

Description

一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别是一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法。
背景技术
分布式天线通信系统(DAS，Distributed Antenna System)，增强了无线信号覆盖，减小了用户通信距离，改善了无线信号质量，有利于小区边缘用户的性能提升。在DAS中，各远程天线单元(RAU，Remote Access Unit)通过光纤与基带处理单元相连接。移动台通过测量自身与每个天线单元间信道状态信息，选择信道状况较好的若干天线单元进行数据传输。分布式天线通信系统中，被选择用于移动台通信的所有天线单元合称为“RAU合作集”，RAU合作集中所含天线单元个数称为RAU合作集大小。
而管道/隧道(即管隧道)内引入基于毫米波无线通信技术的分布式天线系统，可满足下一代高速轨道交通系统车载通信设备进行高可靠高移动通信的需求(本发明中高移动指列车速度>500km/h)。根据文献检索结果，当前分布式天线通信系统中天线选择方法主要有以下三类：
第一类：RAU合作集大小可变的天线选择方法。该方法根据系统容量、无线链路传输可靠性或通信服务质量(QoS)要求来选择合适的RAU合作集与移动台通信，而RAU合作集大小可根据需求相应变化。假设在分布式天线系统中共有N个RAU，选择出的RAU合作集ω内包含了K(1≤K≤N)个RAU，ω＝{RAU1,…,RAUK}，K值在列车运行过程中可变。假设系统共可选出M种不同RAU合作集，这些RAU合作集的集合表示为Ω＝{ω1,…,ωM}。令Hω表示合作集ω的信道传输函数矩阵，可根据系统性能优化目标函数Φ(Hω)进行RAU合作集的最优选择，即
Figure BDA0003027771260000021
优化目标可以是最大化系统容量、最大化无线链路传输可靠性、或最优化某种通信服务质量(QoS)需求。DAN该方法需要移动台实时地反馈信道状态信息，控制信令开销较大。同时，RAU合作集的大小随着列车位置改变而频繁变化，移动台在行进过程中需要不停切换服务天线单元，因此此种天线选择方法导致信号处理复杂度高，开销大。
第二类：RAU合作集大小固定的天线选择方法。在第一类方法的基础上，为了降低复杂度，可以将参数K固定为某一合理值，并在K固定条件下使得列车在整个运行过程中的系统平均容量最大。以最大化系统平均容量
Figure BDA0003027771260000022
为目标，进行RAU合作集的选择：
Figure BDA0003027771260000023
其中Ω由大小为K的所有RAU集合构成。相比于第一类方法，此类方法减少了需要遍历的RAU集合数，进而降低了系统信号处理复杂度和开销，但此种天线选择方法仍然存在信号处理复杂度高，开销大的问题。
第三类：基于列车地理位置信息(DI，Distance Information)的天线选择方法。利用轨道交通系统行车地理位置准确可知的优势，在已知列车所在位置前提下，根据列车与各RAU的距离，选择距离列车最近的一个RAU进行通信。由于在选择RAU时只根据地理位置信息，并没有结合准确信道条件，因此在达成的接收信号信噪比，系统容量，频谱效率等方面不如第一类和第二类方法，但算法复杂度和开销相对最低。
因此需要针对高移动下管道/隧道内分布式天线通信系统特点，设计一种高效的天线选择算法，在保证一定系统容量的前提下简化天线选择算法复杂度，节省天线选择时间，减小反馈开销。
发明内容
本发明的目的在于克服现有的管隧道天线选择方法不能在保证一定系统容量的前提下减小信号处理复杂度和开销，提供一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法。
为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：
一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法，包括：
S1：获取所述分布式天线系统中相邻远程天线单元(RAU)的间距以及车载中继的水平坐标；其中，所述分布式天线系统包括若干个沿管隧道均匀分布的远程天线单元，所述车载中继安装在所述列车车顶中部；
S2：根据所述间距确定RAU合作集到所述车载中继的下行通信系统的各态遍历容量，并确定所述RAU合作集的最佳大小值K*；其中，所述RAU合作集为被选择用于与所述车载中继进行通信的所述远程天线单元合称，且所述RAU合作集包含所述远程天线单元的数量为所述RAU合作集的大小值，K*为所述大小值中的最佳大小值；
S3：根据所述水平坐标，选择距离所述水平坐标最近的K*个所述远程天线单元来组成RAU合作集；且每当所述车载中继沿轨道移动r距离后，沿所述列车的行进方向，断开所述RAU合作集中的最后一个所述远程天线单元，并激活所述RAU合作集前方的第一个所述远程天线单元，将其加入所述RAU合作集，完成所述RAU合作集的更新。
现有技术中的第一类和第二类天线选择方法虽能获得较高的信噪比和平均系统容量，但是需要遍历所有天线组合，实时地探测并反馈信道状态信息，控制信令开销较大，这将增加系统信号处理的复杂度和反馈开销。而第三类天线选择方法算法复杂度和开销相对最低，但没有结合准确信道条件，因此其达成的接收信号信噪比，平均系统容量最差。而本发明继承了三种方法的优点，通过将RAU合作集大小固定的天线选择方法与基于列车地理位置信息的天线选择方法相结合，并考虑了高移动下管道/隧道内毫米波通信信道特点，引入了毫米波大气衰减效应，引入了多普勒频偏造成的接收信噪比损失，以及列车高移动性的特点，利用列车的地理位置、速度等信息重新设计了一种全新的天线选择方法。相对于第一类和第二类天线选择方法，本发明在列车行进过程中，快速选择离移动台最近的K*个RAU组成合作集与列车进行通信，无需遍历所有可能的RAU合作集，也不需要移动台实时反馈信道状态信息；且能够在平均系统容量下降不明显的条件下大幅减少天线操作次数(天线操作定义为：通信过程中，分布式天线系统在线实时选择若干远程天线单元构成一种RAU合作集，并相应计算该RAU合作集到车载中继的下行平均系统容量一次)，从而减少算法执行复杂度，算法执行时间和反馈开销；而相对于第三类天线选择方法，本发明明显提升了系统通信容量。最终实现了在保证一定系统容量的前提下大幅减少了算法执行复杂度，算法执行时间和反馈开销。
作为本发明的优选方案，所述远程天线单元采用毫米波定向天线；所述步骤S3中沿所述定向天线的辐射方向的相反方向选择距离所述水平坐标最近的K*个所述远程天线单元组成RAU合作集。本发明通过采用高增益的定向天线，减小了毫米波传输过程中的高路径损耗，也降低了发射信号的功率需求。
作为本发明的优选方案，所述各态遍历容量的计算公式为：
Figure BDA0003027771260000041
其中，Cerg(K,x)为所述各态遍历容量，K为所述RAU合作集中所述远程天线单元的数量，x为所述车载中继的水平坐标，ρ为瑞利信道衰落系数，其概率密度函数为f(ρ)＝exp(-ρ),ρ≥0，snrK(x)为所述车载中继处接收到的有效信噪比。
作为本发明的优选方案，所述有效信噪比snrK(x)的计算公式为：
Figure BDA0003027771260000051
其中γk(x)为所述车载中继接收的所述RAU合作集中第k个所述远程天线单元的信噪比，snrloss是高移动所致多普勒频偏造成的接收信噪比损失(列车移动会产生多普勒频偏，在列车移动速度大于500km/h时，该效果尤为明显)。
作为本发明的优选方案，所述最佳大小值K*的计算公式为：
Figure BDA0003027771260000052
其中，r为所述分布式天线系统中相邻远程天线单元的间距。
作为本发明的优选方案，所述步骤S2中γk(x)的计算公式为：
Figure BDA0003027771260000053
且γk(x)的概率密度函数满足以下公式：
Figure BDA0003027771260000054
其中，P为所述RAU合作集的总发射功率，在平均功率分配方案下，Pk为第k个所述远程天线单元的发射功率；
Figure BDA0003027771260000057
表示阴影衰落，Xk服从(0,σ)正态分布，因此Sk服从对数正态分布；
Figure BDA0003027771260000055
服从对数正态分布；Lk(x)是Hk上产生的大尺度路径损耗；Gk为毫米波定向天线增益；N0是噪声功率谱密度；hk是Hk上产生的瑞利衰落，其包络服从Rayleigh分布，|hk|2服从自由度为2的χ2分布，
Figure BDA0003027771260000056
作为本发明的优选方案，所述步骤S2中Lk(x)的计算公式为：
Lk(x)＝PL(d0)+10nlg(dk(x)/d0)+AGK(x)+Lr，
其中PL(d0)＝32.45+20lg(f)+20lg(d0)为自由空间损耗，d0为参考距离，f是频率；dk(x)为RAU合作集中第k个天线单元到车载中继的距离；n是路径损耗指数；Lr＝-20lg(R)为由管道壁产生的反射损耗，其中反射系数R由管道壁的材料和粗糙程度决定；AGK(x)＝(γo+γw)dk(x)表示毫米波的大气衰减，其中γo(dB/km)表示在干燥空气下的毫米波大气衰减，γw(dB/km)表示在水汽中的毫米波大气衰减，且γo、γw根据管道/隧道内压强rp、温度t以及水汽密度η确定。
作为本发明的优选方案，所述步骤S2中snrloss的计算公式为：
Figure BDA0003027771260000061
其中Ns为子载波个数，fd是多普勒频偏，Ts是采样周期。
一种电子设备，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1.而本发明继承了现有方法的优点，通过将RAU合作集大小固定的天线选择方法与基于列车地理位置信息的天线选择方法相结合，并考虑了高移动下管道/隧道内毫米波通信信道特点，引入了毫米波大气衰减效应，引入了多普勒频偏造成的接收信噪比损失，以及列车高移动性的特点，利用列车的地理位置、速度等信息重新设计了一种全新的天线选择方法。现有技术中的第一类和第二类天线选择方法虽能获得较高的信噪比和平均系统容量，但是需要遍历所有天线组合，实时地探测并反馈信道状态信息，控制信令开销较大，这将增加系统信号处理的复杂度和反馈开销；而第三类天线选择方法算法复杂度和开销相对最低，但没有结合准确信道条件，因此其达成的接收信号信噪比，平均系统容量最差。相对于第一类和第二类天线选择方法，本发明会在平均系统容量下降不明显的条件下大幅减少天线操作次数，从而减少算法执行复杂度，算法执行时间和反馈开销；而相对于第三类天线选择方法，本发明明显提升了系统通信容量。最终实现了在保证一定系统容量的前提下大幅减少了算法执行复杂度，算法执行时间和反馈开销。
2.本发明通过采用高增益的定向天线，减小了毫米波传输过程中的高路径损耗，也降低了发射信号的功率需求。
附图说明
图1为本发明实施例1所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法的流程示意图。
图2为本发明实施例2所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法中“高移动下管道/隧道内分布式天线通信系统”的结构示意图。
图3为本发明实施例2所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法中确定RAU合作集最佳大小值K*的步骤流程示意图。
图4为本发明实施例3所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法中预设条件下大气气体特征衰减随频率变化的情况。
图5为本发明实施例3所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法中一个距离周期内，RAU合作集到车载中继下行通信系统的各态遍历容量随K值和x值的变化情况。
图6为本发明实施例3所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法中平均系统容量在RAU合作集大小分别取值时的变化情况。
图7为本发明实施例3所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法中所选RAU合作集最佳大小值K*随RAU间距r、列车速度的变化情况。
图8是本发明实施例3所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法中所达各态遍历容量与已有三类天线选择方法的对比。
图9为本发明实施例3所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法中所需天线操作次数与已有三类天线选择方法的对比。
图10为本发明实施例4所述的一种利用了前述实施例所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法的电子设备。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
实施例1
本发明目的在于提供一种管隧道(管道/隧道)内列车分布式天线系统的天线选择方法。所提方法针对管道/隧道内毫米波通信信道特点，针对高移动性特点，利用列车的地理位置、速度等信息，将RAU合作集大小固定的天线选择方法与基于地理位置信息的天线选择方法相结合，设计一种快速的天线选择方法。如图1所示，包括以下步骤：
S1：获取所述分布式天线系统中相邻远程天线单元的间距以及车载中继的水平坐标；其中，所述分布式天线系统包括若干个沿管隧道均匀分布的远程天线单元，所述车载中继安装在所述列车车顶中部；
S2：根据所述间距确定RAU合作集到所述车载中继的下行通信系统的各态遍历容量，并确定所述RAU合作集的最佳大小值K*；其中，所述RAU合作集为被选择用于与所述车载中继进行通信的所述远程天线单元合称，且所述RAU合作集的大小值为包含所述远程天线单元的数量；
S3：根据所述水平坐标，选择距离所述水平坐标最近的K*个所述远程天线单元来组成RAU合作集；且每当所述车载中继沿轨道移动r距离后，沿所述列车的行进方向，断开所述RAU合作集中的最后一个所述远程天线单元，并激活所述RAU合作集前方的第一个所述远程天线单元，将其加入所述RAU合作集，完成所述RAU合作集的更新。
实施例2
本实施例与实施例1的区别在于，所述远程天线单元采用毫米波定向天线。包括以下步骤：
步骤1：获取间距r和水平坐标x的值。
在管道/隧道内采用基于毫米波无线通信技术的分布式无线接入网络架构，如图2所示，其由控制单元(CU，Control Unit)与若干远程天线单元RAU组成，彼此通过光纤连接。将RAU以r为间距均匀分布在列车轨道沿线并采用毫米波定向天线，从而形成带状网络覆盖且定向天线辐射方向与列车运行方向相同。传统基站的功能模块集中放置在CU中，由CU统一集中处理，而RAU仅负责射频信号的放大发送和接收。在列车车顶中部安装车载中继，RAU合作集与车载中继通信，由车载中继再为车内无线设备提供无线接入。因此可将车载中继视为RAU合作集通信对端，车载中继与所选RAU合作集间的通信链路成为本方法考察的对象系统，用符号x表示车载中继的水平坐标。
步骤2：通过RAU合作集到车载中继的各态遍历容量分析来确定RAU合作集最佳大小值K*。
假设管道/隧道内分布式天线系统中共有N个RAU。RAU合作集内天线单元选择策略始终遵循此原则：总是在列车行进方向的逆向侧，选择距离车载中继最近的K(1≤K≤N)个天线单元来构成RAU合作集。由于RAU合作集中各天线单元到车载中继的距离并不相等，共有K个独立子信道Hk，其中k＝1,…,K。
首先，计算车载中继在x处时，通过K个毫米波子信道Hk接收的RAU合作集信号经最大比值法合并后达到的有效信噪比snrK(x)。其计算方法为：
Figure BDA0003027771260000101
其中γk(x)是RAU合作集中第k个天线单元发送信号经子信道Hk到达车载中继后的接收信噪比，γk(x)的度量过程将考虑管道/隧道场景造成的影响，其计算方法为：
Figure BDA0003027771260000102
其中
Figure BDA0003027771260000103
P是RAU合作集总发射功率，在平均功率分配方案下，Pk为第k个RAU的发射功率；
Figure BDA0003027771260000105
表示阴影衰落，Xk服从(0,σ)正态分布，因此Sk服从对数正态分布；
Figure BDA0003027771260000104
服从对数正态分布；Lk(x)是Hk上产生的大尺度路径损耗；Gk为毫米波定向天线增益；N0是噪声功率谱密度；hk是Hk上产生的瑞利衰落，其包络服从Rayleigh分布，|hk|2服从自由度为2的χ2分布；
Lk(x)是毫米波子信道Hk上产生的大尺度路径损耗，其计算方法为：
Lk(x)＝PL(d0)+10nlg(dk(x)/d0)+AGK(x)+Lr，
其中，PL(d0)＝32.45+20lg(f)+20lg(d0)是自由空间损耗，d0为参考距离，f是频率；dk(x)为RAU合作集中第k个远程天线单元到车载中继的距离；n是路径损耗指数；Lr＝-20lg(R)为由管道壁产生的反射损耗，其中反射系数R由管道壁的材料和粗糙程度决定；AGK(x)＝(γo+γw)dk(x)表示毫米波的大气衰减，其中γo(dB/km)表示在干燥空气下的毫米波大气衰减，γw(dB/km)表示在水汽中的毫米波大气衰减，且γo、γw与管道/隧道内压强rp、温度t、水汽密度η有关。
因此γk(x)是一个复合指数/对数正态分布随机变量，其概率密度函数如下，其中
Figure BDA0003027771260000111
Figure BDA0003027771260000112
在此处，设置参数：N＝6、K*＝3、r＝1km、P＝43dBm、Gk＝27dBi、N0＝-180dBm/Hz、d0＝1m、f＝80GHz、R＝0.65、n＝2、rp＝0.05atm、t＝15℃、η＝2.5g/m3、列车速度为700km/h、x在一个距离周期[n·r,(n+1)·r]内变化。例如：当x在两个RAU中间位置时，即x＝n·r+r/2时，RAU合作集中的三个远程天线单元到车载中继的距离分别为：d1(x)＝0.5km、d2(x)＝1.5km、d3(x)＝2.5km；Hk中毫米波的大气衰减分别为：AG1(x)＝0.0058dB、AG2(x)＝0.0175、AG3(x)＝0.0292；管道壁产生的反射损耗为：Lr＝3.74dB；Hk上产生的大尺度路径损耗分别为：L1(x)＝128.19dB、L2(x)＝137.74dB、L3(x)＝142.19dB；经Hk到达车载中继后的接收信噪比分别为：γ1(x)＝29.14dB、γ2(x)＝19.59dB、γ3(x)＝15.14dB。
其中，snrloss是高移动所致多普勒频偏造成的接收信噪比损失。分布式天线通信系统采用OFDM调制，基带时域信号采样点x(m)满足：
Figure BDA0003027771260000121
其中Ns为子载波个数，s(i)是第i个子载波携带的数字域调制符号。存在多普勒频偏情况下，接收的OFDM调制信号可等效为因频率偏移而发生了衰减，衰减系数为
Figure BDA0003027771260000122
其中ε＝NsfdTs表示归一化频偏，fd是多普勒频偏，Ts是采样周期。在OFDM系统存在多普勒频偏和不存在多普勒频偏两种情况下，对比接收信号通过FFT模块解调后子载波符号功率比，得到信噪比衰减系数为：
Figure BDA0003027771260000123
在此处，设置参数：Ns＝3200、Ts＝7.81×10-4μs，其余参数配置与上述相同。计算可得snrloss＝0.95、snr3(x)＝60.43dB。
然后，计算车载中继在x处时，大小为K(1≤K≤N)的RAU合作集到车载中继的下行通信系统的各态遍历容量：
Figure BDA0003027771260000124
其中ρ表示瑞利信道衰落系数，其概率密度函数为f(ρ)＝exp(-ρ),ρ≥0。因为RAU天线单元布置间距为r，则该容量变化的距离周期为r。
最后，计算在一个容量变化距离周期r内，上述通信系统的各态遍历容量Cerg(K,x)的平均值
Figure BDA0003027771260000125
其计算方法为：
Figure BDA0003027771260000126
以最大化
Figure BDA0003027771260000127
值作为选取RAU合作集最佳大小值的目标函数。因此RAU合作集最佳大小值K*由下式给出：
Figure BDA0003027771260000131
K*值在步骤2确定后，在列车行进过程中将不再改变。
在此处，参数配置与上述相同，计算可得Cerg(3,x)＝19.24bit/s/Hz、
Figure BDA0003027771260000132
步骤3：根据列车地理位置信息x，在列车行进方向的逆向侧，选择距离列车位置x最近的K*个RAU天线单元来构成RAU合作集ω，由ω负责与车载中继收发无线信号。所选RAU合作集ω的最佳大小K*值在列车行进过程保持不变，但组成RAU合作集的天线单元每隔一个距离周期r将更新一次。更新方法为：当列车位置x从当前RAU服务区间[n·r,(n+1)·r]移动到下一个RAU服务区间[(n+1)·r,(n+2)·r]时，管道/隧道内分布式天线通信系统的控制单元(CU)将断开位于(n+1-K*)·r处的RAU天线单元，激活位于(n+2-K*)·r处的天线单元，并将其添加入RAU合作集，完成RAU合作集更新，其中n≥0且n∈Z。
实施例3
本实施例为实施例2的模拟实验结果。
如图4所示，为管道/隧道内，在温度t＝15℃，大气压rp分别取值[0.05、0.1、0.5、1]，对应水汽密度η分别取值[2.5、7.5、11.5、15]时，大气气体特征衰减随频率变化的情况，其中频率变化范围为1～350GHz。从图4可看出，大气压和水汽密度会明显影响大气气体特征衰减情况，进而影响平均系统容量和RAU合作集最佳大小值。
本发明中一个距离周期[n·r,(n+1)·r]内，RAU合作集到车载中继下行通信系统的各态遍历容量Cerg(K,x)随K值和x值的变化情况如图5所示。其中列车速度700km/h，RAU间距r＝1km，RAU合作集总发射功率P＝43dBm，频率f＝80GHz，毫米波定向天线增益Gk＝27dB，管道壁产生的反射系数R＝0.65，噪声功率谱密度N0＝-180dBm/Hz，子载波个数Ns＝3200，采样周期Ts＝7.81×10-4μs，管道/隧道内压强rp＝0.05atm，温度t＝15℃，水汽密度η＝2.5g/m3，RAU合作集大小分别取值K＝[1、2、3、4、5、6]。从图5可以看出当车载中继向距离周期边缘(n+1)·r靠近时，各态遍历容量Cerg(K,x)逐渐降低，且下降快慢程度受K值影响。
本发明所定义的平均系统容量
Figure BDA0003027771260000141
在RAU合作集大小分别取值K＝[1、2、3、4、5、6]时的变化情况如图6所示。其系统参数设置与图5中相同。从图6看出，当K增大时，
Figure BDA0003027771260000142
先上升后下降。当K＝3时，
Figure BDA0003027771260000143
取得最大值。根据步骤二可知，该系统参数设置下，本发明的RAU合作集最佳大小值将为K*＝3。
如图7所示，为本发明所选RAU合作集最佳大小值K*随RAU间距r、列车速度的变化情况。RAU间距r取值范围：0.5～2km，列车速度取值范围：500～1000km/h，其余系统参数设置与图5中相同。从图7可知，当速度大于700km/h时，最佳大小值K*＝2；当速度小于700km/h时，最佳大小值K*会从3增加到6。因此RAU间距r和列车速度对RAU合作集最佳大小值K*的选取有明显影响。
如图8所示，为本发明所达各态遍历容量Cerg(K,x)与已有三类天线选择方法的对比。其中，x在一个距离周期[n·r,(n+1)·r]内变化。本发明所用系统参数设置与图5中相同，且K值固定为3。三类已有天线选择方法的第一类为RAU合作集大小可变的天线选择方法；第二类为RAU合作集大小固定的天线选择方法，其K值固定为3；第三类为基于地理位置信息的天线选择方法，选择逆列车行车方向侧距离列车最近的一个RAU进行通信。从图8看出，本发明所述Cerg(K,x)的值与第一和第二类天线选择方法相比并未出现大幅下降，仍明显高于第三类天线选择方法。
本发明所需天线操作次数与已有三类天线选择方法的对比如图9所示。图9所用系统参数与图8中相同，且一个CU下所含RAU天线单元总数设置为N＝6。从图9看出，本发明方法无需执行在线实时天线操作，而已有第一和第二类天线选择方法需要执行大量在线实时天线操作，对各种可能的RAU合作集进行平均系统容量测算，相应需要获取大量信道信息，产生大量开销。因此综合图8和图9所示结果可看出，相对于已有三类天线选择方法，本发明能在系统性能与相应代价(即算法复杂度与信道估计开销)间取得更佳折中。
实施例4
如图10所示，一种电子设备，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述实施例所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法。所述输入输出接口可以包括显示器、键盘、鼠标、以及USB接口，用于输入输出数据；电源用于为电子设备提供电能。
本领域技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
当本发明上述集成的单元以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法，其特征在于，包括：
S1：获取所述分布式天线系统中相邻远程天线单元的间距r，以及车载中继的水平坐标；其中，所述分布式天线系统包括若干个沿管隧道均匀分布的远程天线单元，所述车载中继安装在所述列车车顶中部；
S2：根据所述间距确定RAU合作集到所述车载中继的下行通信系统的各态遍历容量，并确定所述RAU合作集的最佳大小值K*；其中，所述RAU合作集为被选择用于与所述车载中继进行通信的所述远程天线单元的合称；
所述各态遍历容量的计算公式为：
Figure FDA0003850122620000011
其中，Cerg(K,x)为所述各态遍历容量，K为所述RAU合作集中所述远程天线单元的数量，x为所述车载中继的水平坐标，ρ为瑞利信道衰落系数，其概率密度函数为f(ρ)＝exp(-ρ),ρ≥0，snrK(x)为所述车载中继处接收到的有效信噪比；
所述最佳大小值K*的计算公式为：
Figure FDA0003850122620000012
其中，r为所述分布式天线系统中相邻远程天线单元的间距；
S3：根据所述水平坐标，选择距离所述水平坐标最近的K*个所述远程天线单元来组成RAU合作集；且每当所述车载中继沿轨道移动r距离后，沿所述列车的行进方向，断开所述RAU合作集中的最后一个所述远程天线单元，并激活所述RAU合作集前方的第一个所述远程天线单元，将其加入所述RAU合作集，完成所述RAU合作集的更新。
2.根据权利要求1所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法，其特征在于，所述远程天线单元采用毫米波定向天线；所述步骤S3中沿所述定向天线的辐射方向的相反方向选择距离所述水平坐标最近的K*个所述远程天线单元组成RAU合作集。
3.根据权利要求1或2所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法，其特征在于，所述有效信噪比snrK(x)的计算公式为：
Figure FDA0003850122620000021
其中γk(x)为所述车载中继接收的所述RAU合作集中第k个所述远程天线单元的信噪比，snrloss是高移动所致多普勒频偏造成的接收信噪比损失。
4.根据权利要求3所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法，其特征在于，所述步骤S2中γk(x)的计算公式为：
Figure FDA0003850122620000022
且γk(x)的概率密度函数满足以下公式：
Figure FDA0003850122620000023
其中，P为所述RAU合作集的总发射功率，在平均功率分配方案下，Pk为第k个所述远程天线单元的发射功率；
Figure FDA0003850122620000024
表示阴影衰落，Xk服从(0,σ)正态分布，因此Sk服从对数正态分布；
Figure FDA0003850122620000025
服从对数正态分布；Lk(x)是Hk上产生的大尺度路径损耗；Gk为毫米波定向天线增益；N0是噪声功率谱密度；hk是Hk上产生的瑞利衰落，其包络服从Rayleigh分布，|hk|2服从自由度为2的χ2分布，
Figure FDA0003850122620000026
5.根据权利要求4所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法，其特征在于，所述步骤S2中Lk(x)的计算公式为：
Lk(x)＝PL(d0)+10nlg(dk(x)/d0)+AGK(x)+Lr，
其中PL(d0)＝32.45+20lg(f)+20lg(d0)为自由空间损耗，d0为参考距离，f是频率；dk(x)为RAU合作集中第k个天线单元到车载中继的距离；n是路径损耗指数；Lr＝-20lg(R)为由管道壁产生的反射损耗，其中反射系数R由管道壁的材料和粗糙程度决定；AGK(x)＝(γo+γw)dk(x)表示毫米波的大气衰减，其中γo(dB/km)表示在干燥空气下的毫米波大气衰减，γw(dB/km)表示在水汽中的毫米波大气衰减，且γo、γw根据管道/隧道内压强rp、温度t以及水汽密度η确定。
6.根据权利要求3所述的一种管隧道内列车分布式天线系统的天线选择方法，其特征在于，所述步骤S2中snrloss的计算公式为：
Figure FDA0003850122620000031
其中Ns为子载波个数，fd是多普勒频偏，Ts是采样周期。
7.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至6中任一项所述的方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115051738B (zh) * 2022-06-15 2024-06-18 中铁二院工程集团有限责任公司 一种基于智能反射面的高速铁路通信方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105848277A (zh) * 2016-03-17 2016-08-10 深圳大学 一种基于广播信道的分布式天线能量效率优化方法及系统
CN109698715A (zh) * 2019-01-02 2019-04-30 华南理工大学 一种基于动态波束赋形的分布式天线系统及方法
CN110831204A (zh) * 2019-10-09 2020-02-21 长安大学 一种高速移动列车下行链路的功率分配方法及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150181615A1 (en) * 2013-12-23 2015-06-25 Adc Telecommunications, Inc. Systems and methods for capacity management for a distributed antenna system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105848277A (zh) * 2016-03-17 2016-08-10 深圳大学 一种基于广播信道的分布式天线能量效率优化方法及系统
CN109698715A (zh) * 2019-01-02 2019-04-30 华南理工大学 一种基于动态波束赋形的分布式天线系统及方法
CN110831204A (zh) * 2019-10-09 2020-02-21 长安大学 一种高速移动列车下行链路的功率分配方法及系统

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"NGMN Overview on 5G RAN Functional Decomposition";NGMN Alliance;《3GPP 》;20180306;全文 *
Nakagami/Rayleigh衰落信道下无线中继通信系统及其性能分析;类先富;《中国博士学位论文电子期刊网》;20141015;全文 *
基于DSP的升沉补偿系统控制器研究;杨捷;《中国优秀硕士论文电子期刊网》;20181215;全文 *
基于IEEE802.3ba标准下100Gb/s以太网PCS层多通道分发机制的研究与逻辑实现;刘孜学;《中国优秀硕士论文电子期刊网》;20101015;全文 *
基于OFDR的快速动态信号测量的研究;谢联莲;《中国优秀硕士论文电子期刊网》;20181015;全文 *
移动通信系统多址接入干扰与小区间干扰分析与抑制;虞凯;《中国博士学位论文电子期刊网》;20120415;全文 *
高铁无线通信中小区切换与多天线技术研究;刘子悦;《中国博士学位论文电子期刊网》;20160815;全文 *

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