鐵路車站通信信道資源智能分配的研究

摘要：近幾年隨著鐵路車站的不斷擴大重建，移動終端的迅速增加，數據業務的多元化，用戶對高速度、大容量的通信數據業務需要的增大，對車站移動通信的網絡覆蓋、容量、質量提出了更高的要求，給車站移動通信造成了巨大壓力。本文在分布式天線系統的基礎上，通過分析天線分布，建立信道模型，并利用中斷概率，提出了基于中斷概率的信道分配算法，并設計出策略流程圖。該算法能夠降低天線系統的發射功率，提高信道利用率，實現系統時隙資源的智能靈活分配。

引言

　　近年來，我國的鐵路建設發展迅速，逐漸成為人們出門旅行首選的出行方式。這也導致火車站人流密度迅速增大，特別是站臺在上下車時人員流動迅速，存在人流高峰，例如北京站在客流高峰期日客流量會超過20萬人^[1]。隨著車站用戶需求的不斷增長，話務密度和覆蓋要求也不斷上升，對頻率干擾控制、系統間互操作、運行穩定性等方面都提出了很高的要求。用戶密度大，基站信道擁擠，移動通信信號減弱，手機無法正常使用，給車站通信造成了巨大壓力。能夠在人流高峰時提供暢通、優質、穩定的通信服務是鐵路車站通信系統面臨的重要問題。

　　本文研究在鐵路車站人流密度大，移動速度快的情況下，通過算法實現通信信道的智能分配，改善車站的通信質量。由于分布式天線系統在信號覆蓋范圍、功率以及頻譜效率等方面的諸多優勢，被越來越多地用于大型場館的室內通信[2]。本文也在分布式天線系統的基礎上，通過分析天線分布、信道模型，利用中斷概率，提出了基于中斷概率的信號智能分配算法，該算法能對信道資源實行智能分配，改善無線信號弱覆蓋區域的覆蓋效果，提高網絡尋呼成功率，減少掉話率，改善網絡質量，減少網絡擁塞率，一個小區中使用相同信道而不至于帶來嚴重的同信道干擾。最后設計出了基于中斷概率的信號智能分配策略流程圖。

1 系統模型圖

　　現在新型火車站都向著簡潔化、緊湊化、立體化和細微化的方向發展。雖然各大型火車站的外觀有所不同，但各大型火車站的主要構造都有著共同之處。由于火車站功能的特殊性，車站大都依鐵道而建，主要包括站房和站臺。人流密集及流動量大的區域主要包括站房內的候車大廳和站臺。火車站人流的集散組織為進站人流由廣場到候車大廳再到站臺;出站人流由出站口至集散廣場直到自選交通分流。

　　根據火車站的建筑及人員分布特點，建立如圖1所示的分布式天線系統，使信號的覆蓋范圍呈帶狀分布。分布式天線系統將天線在地理上分開放置，不僅能提高接受信噪比，降低發送功率，提高分集度，而且還能減少切換次數，從而大大改善系統性能^[4];另外，它還具有成本低，部署靈活，易于升級，廣泛適用的特點，特別適用于火車站這種復雜的通信環境。在該系統中，信號處理中心(即基站)位于小區的中心位置，基站處的天線記為A，其它天線都分布在基站周圍，分別記為a_i(i=1、2、3……n)，每個分布式天線通過光纖或同軸電纜與信號處理中心相連。

　　假設小區為圓形小區，且半徑為R。利用極坐標(ρ,θ)表示移動臺的位置，ρ和θ分別表示移動臺相對于小區中心即信號處理中心的距離與方位角，如圖2所示。

　　本文只考慮分布式天線系統的上行傳輸。基站和所有分布式天線接收到來自移動臺的上行信號可以用以下數學表達式表示：

　　式中yi表示第i個天線ai所接收到的信號，E為移動臺的上行信號發射功率，hi表示a_i與移動臺之間傳輸鏈路的信道增益，x則為移動臺發射的上行信號，而Z為夾雜在信號中的噪聲矢量。在本文中，假設噪聲矢量Z 中的每一個元素均為相互獨立的均值為零、方差為N0的復高斯隨機變量。該數學表達式，Y表示車站分布式天線系統中小區基站接收到的來自移動臺的上行信號，該信號由各天線a_i所接收的移動臺信號與噪聲組成的矩陣表示。

2 系統中移動臺的中斷概率

　　在無線通信系統中，中斷概率是反應用戶會話接入性能的重要指標，與信道容量、誤符號率等指標都是信噪比的函數。系統的中斷概率與移動臺在小區內的分布有關，將中斷概率作為優化目標可以直觀地反映出移動臺周圍的信號覆蓋情況^[3]。因此我們使用移動臺在系統中的中斷概率作為優化目標函數來反映移動臺周圍的信號覆蓋情況。

　　中斷概率的定義：在小區內不能達到接收信噪比門限rth的區域面積與小區面積的比值稱為系統的中斷概率^[4]。理論上，系統中斷概率與移動臺在小區中的位置有關。本節將介紹小區中移動臺的上行信號中斷概率。分布式天線ai所接收上行信號的信噪比為：

　　其中g_i為小尺度衰落的影響，其包絡服從零均值的Rayleigh分布，Ω_i表示陰影衰落的影響。

　　位于(ρ,θ)處的移動臺的上行中斷概率可以表示為：

　　其中r_th為信噪比門限，r=max{r₀,r₁,…,r_N }表示經過信噪比最大的天線接收后接收端輸出的信噪比的最大值，這就使得選中天線的信噪比最大。

　　位于(ρ,θ)處移動臺的中斷概率為:

　　式中t_n和H_n分別是N_p階Hermite多項式的權值，u_i (ρ,θ)=ω_i (ρ,θ)+10 lg(E/N₀ )，ω_i(ρ,θ)(單位dB)和σ_i(單位dB)分別為10lgΩi的均值和標準差。上式表示單個移動臺在小區中的中斷概率。由上式可以看出單個移動臺在小區中的中斷概率只與移動臺的位置(ρ,θ)有關。根據該公式可以先計算出系統中移動臺的中斷概率，將其與事先設置的門限值比較，可判斷出該移動臺能否正常通信。若小于門限值，則中斷該移動臺的通信;若不小于門限值，則準許該移動臺通信，繼續為該移動臺分配信道。這樣可以避免所有移動臺同時占用信道而降低信道利用率。

3 基于中斷概率的信道智能分配算法

　　基于中斷概率的信道智能分配算法(Channel Intelligent Allocation Algorithm based on Outage Probability，CIAAOP)首先需判斷移動臺能否正常通信，即根據移動臺的中斷概率公式計算出移動臺的中斷概率，將其與設定門限值比較，若不大于門限值則表示該移動臺可以被分配信道;接下來只需在所有天線(天線總數量用N_total表示)中選擇移動臺周圍信噪比最大的天線，運用動態信道分配算法分配合適信道。基于中斷概率的信道智能分配算法流程圖如圖3所示。 該算法會定期檢測每個分布天線中所有可選信道的平均干擾量，并將平均共信道干擾量(Co-Channel Interference, CCI)存儲在每個天線相對的共信道干擾表中，當有信道請求時，所有空閑信道中共信道干擾量最低的信道將會被分配。在分布式天線系統中運用動態信道分配算法，使得在一個蜂窩小區內同一條信道能夠重復利用，相對于傳統的蜂窩系統，該算法能顯著提高頻譜的利用效率。

　　本文中采用頻分多址技術，可用信道數量用S_ch表示，假設第m(m=0~N_total-1)個分布天線被選中了，接下來我們將對共信道干擾表的更新和信道智能分配過程進行詳細的分析。

3.1 CCI表更新

　　動態信道分配算法對每個天線的所有可用信道的平均CCI能量進行檢測，并不斷更新^[5]。設第一階濾波是對平均CCI能量的測量。在t時刻第m個分布天線的第k條信道的CCI量即平均共信道干擾量的表達式如下：

I_n,k (t)和β(0≤β<1)分別是t時刻瞬時共信道干擾量和過濾遺忘因子。傳輸過程中瞬時CCI量在不斷改變。其中β取值應適中，若太小，則會導致CCI的檢測區間變小，這就會使信道分配不穩定。

3.2 信道智能分配算法

　　假設第m條天線被選中了，圖3為信道分配流程圖，當t時刻向信道發送請求，信道分配算法就會更新該天線所對應的CCI量，并分配該天線所有空閑信道中平均CCI量最低的信道K_n進行通信，其中K_n表達式為:

　　令A_n (t)表示t時刻第n條天線的空閑信道條數，如果沒有信道是空閑的，此次信道分配就會失敗，并且發出信道請求的移動臺也不會得到任何數據。利用該算法使得在一個小區中的同一個信道能重復利用，相對于蜂窩網絡，這能提高頻譜利用率。

4 系統仿真與結果分析

　　針對以上理論分析，本節將運用計算機仿真，驗證基于中斷概率的信道智能分配算法在信道利用率上的優勢。不失一般性地，假設測試小區是一個半徑為R的圓形區域。在該區域中，分布式天線均勻分布在半徑為R/2的圓上，基站位于小區中央。設天線總數為N_total，移動臺均勻分布在小區內，系統允許的信道衰落門限值為145，移動用戶的最大發射功率為22dBmw。

　　實驗過程中在選擇一定中斷概率門限值的情況下，通過選擇運用和不運用基于中斷概率的信道智能分配算法，對實驗小區的吞吐量進行模擬仿真，得出如圖5所示仿真結果。從圖5可以看出，未使用該智能分配算法時，在5-9S區間產生較大幅度抖動，系統性能不穩定，吞吐量小;在使用了本文所使用的基于中斷概率的信道智能分配算法后，系統性能獲得了提高，穩定性得到了增強。

5 結語

　　本文主要介紹了一種鐵路車站通信信道資源智能分配策略。首先介紹了該分布式天線系統的系統模型，在此基礎上，根據分布式天線系統的特點，重點分析了系統中移動臺的中斷概率，并得出計算公式;接下來在移動臺中斷概率的基礎上，結合動態信道分配算法，設計出在分布式天線系統中的基于中斷概率的動態信道分配算法流程圖，不僅可以降低移動臺的發送功率，減少切換次數，還能提高信道的利用率，提高小區的吞吐量，能有效改善車站特殊通信環境的通信質量。

參考文獻：

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本文來源于中國科技期刊《電子產品世界》2016年第3期第53頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。