基于高性能射線跟蹤的GSM-R高精度網(wǎng)絡優(yōu)化技術研究

路曉彤

（中國國家鐵路集團有限公司工程管理中心，北京 100844）

1 背景與意義

GSM-R 系統(tǒng)作為鐵路通信的重要組成部分，不僅關系著鐵路運行效率，而且對鐵路運行安全也有著重要影響［1-3］。為了保證GSM-R 系統(tǒng)的正常運作，對通信有特殊要求：在列車速度高達200～500 km/h時的無縫通信；有效利用有限頻點數(shù)；在一個指定區(qū)域內(nèi)，95%的時段和95%的覆蓋率，信號強度高于-90 dBm；在GSM-R網(wǎng)內(nèi)切換的成功率必須高于99.5%［4-7］。面對以上要求，GSM-R的場強覆蓋測試是必不可少的環(huán)節(jié)。

目前，常用的場強覆蓋測試方法是采用低速軌道車或者人工測量。需要測量人員在現(xiàn)場沿著鐵路線間隔固定距離測量接收信號強度等數(shù)據(jù)，而且在調(diào)試后需要重復測量工作。這種方法存在勞動強度高、效率低下、時間長、費用高、難推廣等問題。在此，提出基于高性能射線跟蹤技術，結(jié)合建筑信息模型（BIM）和地理信息系統(tǒng)（GIS）的GSM-R 高精度網(wǎng)絡優(yōu)化方案。以高性能射線跟蹤仿真技術代替測試車輛及人工調(diào)試，實現(xiàn)“精準高效，一鍵完成”的GSM-R 網(wǎng)絡覆蓋優(yōu)化。通過將抽象的電波傳播等效為直觀的射線，并與實際地理環(huán)境相結(jié)合，具有預測精度高、展示性強等特點，能有效降低人力與資源成本，提升網(wǎng)絡優(yōu)化的效率。

2 高性能射線跟蹤仿真云平臺

2.1 硬件結(jié)構(gòu)與組網(wǎng)

高性能射線跟蹤仿真云平臺CloudRT的硬件結(jié)構(gòu)與組網(wǎng)見圖1。CloudRT［8］的硬件結(jié)構(gòu)包括高性能計算機、數(shù)據(jù)存儲服務器和用戶終端。高性能計算機包含96 個計算節(jié)點 （1 600 個 CPU 和 10 個 GPU）、1 個管理節(jié)點和1個網(wǎng)絡服務器。射線跟蹤引擎部署在計算節(jié)點上從而可實現(xiàn)并行處理。管理節(jié)點負責管理和控制仿真任務和計算資源。消息傳遞接口用于將任務分配給計算節(jié)點。高性能計算機和數(shù)據(jù)存儲服務器通過交換機互連，每條鏈路具有10 Gb/s 數(shù)據(jù)傳輸速率，可確保網(wǎng)絡的輸入與輸出不會影響整個平臺的數(shù)據(jù)傳輸。高性能計算機和數(shù)據(jù)存儲服務器可以在與用戶終端相同的本地網(wǎng)絡內(nèi)，也可以進行云化。CloudRT 屬于后者，用戶可通過http://www.raytracer.cloud/進行訪問。CloudRT的用戶終端支持Windows、Linux 或MacOS 系統(tǒng)的計算機。通過安裝網(wǎng)絡瀏覽器、Matlab和SketchUp，用戶可以搭建所需的模型，配置仿真參數(shù)，上傳仿真任務并下載仿真結(jié)果。

圖1 CloudRT的硬件結(jié)構(gòu)與組網(wǎng)

2.2 工作流程

CloudRT 的工作流程見圖2。用戶在注冊和登錄、填寫身份信息后，可以通過網(wǎng)站上的用戶界面配置仿真任務。用戶首先搭建場景模型，然后選擇天線模型、設定頻率、收發(fā)機位置、傳播機理，并生成配置文件，最后選擇計算節(jié)點，點擊“提交”即可開始仿真任務，高性能計算平臺將自動進行并行計算。仿真結(jié)果包含每個收發(fā)機位置的信道沖擊響應和所有多徑的詳細信息，包括多徑傳播機理類型、反散射階數(shù)和反散射點位置、到達時間、距離、復數(shù)域場強、路徑損耗、在垂直面和水平面的離開角和到達角等?；诖?，可以計算諸如路徑損耗、功率時延譜、均方根時延擴展、萊斯K 因子等關鍵的信道參數(shù)，從而進行高精度的信道表征與建模。

圖2 CloudRT的工作流程

2.3 數(shù)據(jù)流和模型數(shù)據(jù)庫

2．3．1 數(shù)據(jù)流

CloudRT 的數(shù)據(jù)流分為5 層：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)分析層和應用層（見圖3）。在數(shù)據(jù)采集層中，采集各種數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為預定義的結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)。然后送到數(shù)據(jù)存儲服務器中，該服務器由具有輸入輸出管理系統(tǒng)的磁盤陣列組成。構(gòu)建3 個庫（環(huán)境庫、材料庫和天線庫）和3 個數(shù)據(jù)庫（用戶數(shù)據(jù)庫、任務數(shù)據(jù)庫和測量數(shù)據(jù)庫）來管理仿真平臺的各種數(shù)據(jù)和模型?；诖?，數(shù)據(jù)分析層可以實現(xiàn)基于射線跟蹤的信道建模、信道表征，以及提高射線跟蹤效率和準確性的傳播機制和算法。數(shù)據(jù)分析層的輸出可用于鏈路級、系統(tǒng)級仿真、網(wǎng)絡規(guī)劃和天線設計等應用。

圖3 CloudRT的數(shù)據(jù)流

2．3．2 模型數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)存儲服務器上的模型庫包括環(huán)境模型庫、材料模型庫和天線模型庫。環(huán)境模型庫包含用于射線跟蹤仿真的3D 環(huán)境模型以及相應的幾何和材料信息。通過SketchUp軟件重建的高鐵場景三維模型見圖4。CloudRT仿真所需的數(shù)據(jù)（配置、模型描述等）傳輸采用JSON格式，易于閱讀和編寫，并且易于機器解析和生成。環(huán)境模型中所使用的材料可從CloudRT的材料模型庫中選取，也可以由用戶自行設定，加入材料模型庫。網(wǎng)站用戶界面允許用戶上傳和管理其環(huán)境模型以進行射線跟蹤仿真。環(huán)境模型庫除了使用矢量數(shù)據(jù)，也廣泛使用柵格數(shù)據(jù)。

圖4 高鐵場景三維模型

準確的材料參數(shù)輸入是實現(xiàn)準確射線跟蹤仿真的前提，因此CloudRT建立了材料模型庫，為不同傳播機理模型提供不同的材料參數(shù)，包括材料的相對介電復常數(shù)、散射系數(shù)、散射指數(shù)、等效粗糙度等。上述材料參數(shù)以及其他相應描述材料的信息由JSON 文件進行存儲，可供用戶調(diào)用、修改或添加，具有較高的靈活性。此外，材料參數(shù)也可以根據(jù)實際測量進行校正。CloudRT 的材料模型庫界面見圖5。在當前版本的Clou?dRT上實現(xiàn)的傳播機理模型見表1。

圖5 CloudRT的材料模型庫界面

表1 傳播機理模型

天線模型庫保存各類常見天線的信息。用戶在仿真時可以直接調(diào)用庫中已有天線，也可根據(jù)實際天線的參數(shù)自己創(chuàng)建天線模型并將其上傳到模型庫中。天線的關鍵參數(shù)，包括天線的三維模式圖、頻率信息以及角度分辨率等均由JSON 格式文件保存。目前天線模型庫中的不同天線模型示例見圖6。

圖6 CloudRT的天線模型庫示例

除上述3個模型庫外，用戶數(shù)據(jù)庫記錄了用戶的配置文件和權(quán)限。用戶的基本權(quán)限包括運行射線跟蹤仿真、上傳和編輯模型、查詢仿真進度以及下載仿真結(jié)果。任務數(shù)據(jù)庫包括與仿真任務相關的所有信息，包含環(huán)境模型、天線模型、收發(fā)機位置、傳播機理、頻率范圍等，以及所請求的計算資源（如CPU 或GPU）和相應的仿真結(jié)果。上傳仿真任務時會生成日志文件，用戶可以通過用戶界面實時跟蹤任務的進度。測量數(shù)據(jù)庫用以存儲測得的各種場景、材料、天線模型、頻率和移動體條件下的信道數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)可用于信道表征與建模、射線跟蹤校正與傳播機理建模。

3 關鍵技術實現(xiàn)

將CloudRT 用于GSM-R 的場強覆蓋仿真與優(yōu)化時，主要步驟有：場景配置、仿真參數(shù)配置、收發(fā)機位置設置、天線配置、計算接收功率、繪制可視化仿真結(jié)果、天線俯仰角優(yōu)化等，具體流程見圖7。以京雄高鐵北線黃村站—大興機場站區(qū)間為例，介紹如何基于CloudRT對GSM-R的場強覆蓋進行仿真與優(yōu)化。

圖7 基于CloudRT的GSM-R場強覆蓋仿真與優(yōu)化流程

3.1 場景配置

場景配置主要由三維仿真場景重建與材料電磁參數(shù)賦值2 個部分組成。京雄高鐵場景重建是通過BIM數(shù)據(jù)的提取轉(zhuǎn)化完成的。BIM 技術是一種應用于工程設計、建造、管理的數(shù)據(jù)化工具，這種技術在提高生產(chǎn)效率，節(jié)約成本和縮短工期方面發(fā)揮著重要作用。京雄高鐵場景的BIM 信息見圖8，通過軟件Autodesk Revit 二次開發(fā)的插件，可以將BIM 數(shù)據(jù)中的幾何信息提取轉(zhuǎn)化為JSON 格式，然后用軟件SketchUP 讀取場景的JSON 文件，進一步進行場景的簡化與修改，保留仿真所需的橋面與接觸網(wǎng)等幾何信息，最后對場景中的材料進行電磁參數(shù)賦值，將場景的坐標系轉(zhuǎn)化成WGS-1984，并保存成JSON 格式，重建的三維場景見圖9。

圖8 京雄高鐵場景BIM信息

3.2 仿真參數(shù)配置

京雄高鐵GSM-R 下行工作頻段為930～934 MHz，帶寬為4 MHz，頻道間隔為200 kHz。其他網(wǎng)絡參數(shù)，如基站識別碼（BSIC）、廣播控制信道（BCCH）、業(yè)務信道（TCH）等，因為只在話務分析、頻率規(guī)劃等需求下才需要考慮，所以在優(yōu)化覆蓋時不予以定義。傳播機制的選擇為開啟直射、開啟一階反射、開啟散射（散射模型采用方向性散射模型）、開啟繞射（繞射模型采用Deygout模型）。

圖9 京雄高鐵重建三維模型

3.3 收發(fā)機位置及天線配置

接收天線位于列車第1節(jié)車廂的后部，列車的軌跡可以通過GIS信息導入，通過坐標轉(zhuǎn)換將軌跡從經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換成與場景統(tǒng)一的WGS-1984坐標系，再結(jié)合天線與列車間的相對位置信息，便可以獲得接收機的運動軌跡。發(fā)射天線位于基站的1層平臺，具體的坐標根據(jù)基站的實際經(jīng)緯度確定，天線的機械下傾角和俯仰角根據(jù)實際設計方案確定。

接收天線采用DRV-IV型天線，基站的發(fā)射天線采用A79451700v02 型天線，天線的方向圖根據(jù)技術手冊中的實測數(shù)據(jù)生成。發(fā)射功率設置為40 W，傳輸損耗設定為8.3 dB（包括饋線及接頭損耗2.3 dB，合分路單元損耗3 dB，功分器損耗3 dB）。

4 功能結(jié)果展示

以京雄高鐵BTS3、BTS4、BTS5為例，根據(jù)射線跟蹤的仿真結(jié)果計算接收功率。優(yōu)化前場強覆蓋情況見圖10，可以看到按照原先的設計方案，BTS5 存在過覆蓋的情況，而且在DK35—DK36 之間存在因高速路的遮擋而引起的深衰。在發(fā)現(xiàn)以上問題后，通過調(diào)整仿真時的天線水平角和俯仰角的配置，并進行多次仿真，對場強的覆蓋進行優(yōu)化［9］。優(yōu)化后場強覆蓋情況見圖11，可以看到減緩了深衰情況，并且解決了BTS5 過覆蓋的問題。最后用Matlab 渲染繪制可視化圖像，展現(xiàn)了當前基站為BTS4 時的多徑傳播情況（見圖12），紅點表示發(fā)射天線，綠點表示接收天線，紅色射線為直射徑，藍色射線為反射徑。因此通過場強覆蓋預測優(yōu)化仿真，可以驗證高性能射線跟蹤的GSM-R 高精度網(wǎng)絡優(yōu)化技術的可行性。在實際中遇到場強覆蓋不滿足要求的情形，同樣可以利用射線跟蹤仿真分析問題的原因，并對方案作出合理的修正。

圖10 優(yōu)化前場強覆蓋情況

圖11 優(yōu)化后場強覆蓋情況

圖12 基站BTS4的多徑傳播情況

5 結(jié)束語

高鐵移動通信系統(tǒng)是高速鐵路安全運營的重要保障，因此，避免出現(xiàn)覆蓋弱場區(qū)或通信中斷是高鐵移動通信網(wǎng)絡規(guī)劃的首要任務和基本要求。基于高性能計算平臺和云計算架構(gòu)，依靠“準確性、高效性”的高性能射線跟蹤仿真算法，實現(xiàn)高精度的鐵路場景無線覆蓋預測。利用BIM和GIS建立準確的鐵路場景三維模型，輸入高性能平臺進行射線跟蹤仿真，將無形的電波傳播等效為直觀的射線，實現(xiàn)無線信號和傳播場景的可視化疊加與三維呈現(xiàn)，可指導基站天線按照優(yōu)化后的結(jié)果安裝調(diào)試，替代現(xiàn)有低效率的網(wǎng)絡優(yōu)化方法，為智能高鐵及全國鐵路網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)智能化、常態(tài)化提供可靠的解決方案。