CN105791181B - 一种用于轨道交通高速移动场景的信道估计与均衡方法 - Google Patents
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Abstract
本发明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:获取列车当前位置S1、构建列车预测位置的信道模型S2、基于列车的当前位置,确定列车预测位置信道的基础冲击响应S3、对预测位置信道响应的变化量进行跟踪,并快速估计出预测位置实际的信道冲击响应S4和根据步骤S4确定的预测位置的实际冲击响应,进行信道均衡S5。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进行信道估计,信道估计的时延非常短,且估计精度高,适合于高速移动、复杂场景下的精确信道估计与均衡。
Description
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信道估计与均衡方法。
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***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***意义重大。
信道估计的方法主要分为三类:非盲信道估计、盲信道估计和半盲信道估计。非盲信道估计方法又分为基于训练序列和基于导频的方法。根据导频***方式的不同,可将导频分为块状导频、梳状导频、格状导频等。信道估计的准则大致有3种:最小二乘(LS)算法、最小均方误差(MMSE)算法和最大似然(ML)算法。盲信道估计是基于传输信息符号的特性及统计特征进行估计,在提高通信***的容量和可靠性方面有潜力,但收敛速度较慢。而半盲信道估计是在数据传输效率和收敛速度之间做一个折中,即采用较少的训练序列来获得信道的信息。
基于上述方法,传统移动通信场景中的终端移动速度较低,有足够时间获取及跟踪信道同步进而实现信道估计。但在高速移动条件下,要求在极短时间内实现快速同步捕获以及精确的信道估计。传统的适合于中低速移动场景的信道估计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信道估计与均衡技术,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和内插,信道状态信息在高速移动状态下会很快过时;大量***的导频会使估计时延大大增加。这些方法仍然存在进行信道估计的复杂度较高、信道估计的延迟时间长、高速移动状态下无法及时跟踪信道变化、复杂场景下在极短时间内难以得到精确信道估计与均衡等问题。这些方法往往需要在估计精度和估计时间上有所折中。
因此,需要提供一种能够适合于高速移动、复杂场景下的精确信道估计与均衡的信道估计方法。
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信道估计与均衡方法,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进行信道估计,降低信道估计的时延,提高估计精度,同时,适合于高速移动、复杂场景下的精确信道估计与均衡。
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信道估计与均衡方法,该方法的步骤包括:
S1、获取列车当前位置;
S2、构建列车预测位置的信道模型;
S3、基于列车的当前位置,确定列车预测位置信道的基础冲击响应;
S4、对预测位置信道响应的变化量进行跟踪,并快速估计出预测位置实际的信道冲击响应;
S5、根据步骤S4确定的预测位置的实际冲击响应,进行信道均衡。
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S3包括:
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;
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击响应。
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S2包括:
S21、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;
S22、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(hb)-3.2log10(11.75hm)2+[44.9-6.55log10(hb)+△2]log10(D)
其中,f表示工作频段,hb和hm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;
S23、计算每一条传播路径的传输延时;
S24、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。
优选的,所述步骤S4包括:
S41、基于在信道中传播的导频信号的接收序列,利用最小均方误差准则对到频点处信道响应进行估计;
S42、利用插值算法获得信道内所有点的响应,即预测位置信道响应的变化量;
S43、估计出预测位置实际的信道冲击响应:预测位置实际的信道冲击响应=预测位置信道的基础冲击响应+预测位置信道响应的变化量。
优选的,所述步骤S5包括
将列车运行过程中,所有子信道记为:yi=Hixi+wi;
利用最小均方误差准则对信道进行均衡,即
minE{(giyi-xi)H(giyi-xi)},
则有,
其中,gi为均衡系数,σn 2为噪声方差,为均衡输出。
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进行信道估计,信道估计的时延非常短,且估计精度高,适合于高速移动、复杂场景下的精确信道估计与均衡。
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示出本发明所述导频***的示意图;
图3示出本发明所述信道估计与均衡的流程图。
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。
现有的信道估计技术主要有两类: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信道估计由于估计复杂度、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要么基于信道状态信息的获取来进行信道估计,要么基于导频在频域进行导频处的信道估计然后再进行内插;本方法利用一定位置处的已知信道模型进行信道估计,信道估计的时延非常短,且估计精度高,适合于高速移动复杂场景。
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处的信道状况,精确获取相对应的信道冲激响应,使得在高速移动复杂场景下能实现快速、精确的信道估计。其中场景信息和基础信道模型可以通过大量的实验数据统计测量得到。
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:
步骤S1、获取列车当前位置
步骤S2、构建列车预测位置的信道模型;
步骤S3、基于列车的当前位置,确定列车预测位置信道的基础冲击响应;
步骤S4、对预测位置信道响应的变化量进行跟踪,并快速估计出预测位置实际的信道冲击响应;
步骤S5、根据步骤S4确定的预测位置的实际冲击响应,进行信道均衡。
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S3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击响应。
对于本方案,所述步骤S2具体为: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可能的传播路径,包括直射路径、反射路径等。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,同时计算每一条传播路径的传输延时,由上述计算得到的每条传输路径的能量损耗和传输时延就可以构建出预测位置的信道模型。
对于本方案,所述步骤S4具体包括:
S41、基于在信道中传播的导频信号的接收序列,利用最小均方误差准则对到频点处信道响应进行估计;
S42、利用插值算法获得信道内所有点的响应,即预测位置信道响应的变化量;
S43、估计出预测位置实际的信道冲击响应:预测位置实际的信道冲击响应=预测位置信道的基础冲击响应+预测位置信道响应的变化量。
所述步骤S5具体为:将列车运行过程中,所有子信道记为:yi=Hixi+wi;利用最小均方误差准则对信道进行均衡,即
minE{(giyi-xi)H(giyi-xi)},
则有,
其中,gi为均衡系数,σn 2为噪声方差,为均衡输出。
下面通过一组实施例对本发明做进一步说明:
本方案的核心思想是:基于一定位置处信道模型的快速、精确的信道估计与均衡方法,复杂度低,避免由于利用反馈的信道状态信息或大量导频/训练序列的***而导致的传输效率降低以及大的估计延迟。
本实例中,如图3所示,一种用于轨道交通高速移动场景的信道估计与均衡方法,具体为:
第一步:如图1所示,设置在地面基站中的应答器把自己的ID发给列车,列车的位置P1=应答器ID+利用列车轮轨测距仪通过车轮旋转得出的地面基站与列车的相对位置。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,D1为列车运行位置距离地面基站的距离。
第二步:列车车载接收台存储的对应预测位置的大尺度衰落信道模型为:
PL(dB)=△1+74.52+26.16log10(f)-13.82log10(hb)-3.2log10(11.75hm)2+[44.9-6.55log10(hb)+△2]log10(D)
其中,f表示工作频段,hb和hm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。
表1轨道交通不同场景下的信道模型
表1给出了在轨道交通高架桥、路堑、车站、隧道、城区、郊区、乡村以及河流场景下的大尺度信道模型。其中,参数A,B表示两个固定值。f表示工作频段,hb和hm分别表示基站天线有效高度和列车天线有效高度,D2表示定位的列车预测位置到下一个待切换小区基站的距离。
第三步:获取与列车运行环境相关的基础信道冲激响应。
对于信道冲激响应的估计可以分为基础信道响应部分和信道细节变化部分。在第二步中我们已经得到了信道的大尺度衰落预测值。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***置,快速预测读取信道的基础参数,这部分冲激响应基本由预测点的具***置决定,记为h1。
第四步:快速估计并跟踪信道的细节变化。
由于列车在运动过程中信道会发生细节变化,即使在不同时刻通过同一位置,信道冲激响应也不会完全相同,在第三步获得的信道响应基础值上会叠加变化量,记为h2。h2可以通过传统的导频/训练序列等辅助数据获得,但是在统计意义上,h2相对于h1一般较小,它仅仅是信道响应相对于基础值的变化量,我们可以***相对于传统传输***估计全信道响应较少的导频/训练序列来进行快速跟踪。而在传统的快速时变多径信道下的信道估计算法中,往往需要***大量的导频/训练序列才能得到比较好的信道估计效果,当多普勒扩展较大时,导频/训练序列的***量甚至要达到传输数据量的50%,严重降低了有效数据的传输效率。本发明所述方法将信道估计分成基础响应和细节变化两部分后,导频/训练序列的***只是为了跟踪信道的细节变化量,特别地,当信道响应基本可以由列车当前位置所对应的信道环境所决定时,也即h2相对于h1可以忽略,导频/训练序列的***量可以为零。因此,本方法改善了传统信道估计方法的复杂度,大大降低了由于导频/训练序列的***而导致的传输效率降低和较大的估计延迟。最终的信道估计结果记为h=h1+h2。h2的具体跟踪过程如下:
以***导频为例进行说明,如图2所示是OFDM***中的一种离散导频***图样。通常地,我们需要首先估计出导频点的信道响应,然后通过插值得到完整的信道响应结果。
设发送的导频信号为X=diag(X1,X2,…,XP),经过信道后的接收序列等于
Y=XH+N
其中,H是P×1信道矩阵,N是P×1维噪声矢量。我们利用最小均方误差准则对导频点处信道响应进行估计:
其中,
RHY=E(HYH)
RYY=E(YYH)=XRHHXH+σn 2IP
E()表示取均值,σn 2表示噪声功率。
在实际应用中,为了降低运算复杂度,我们可以选取导频的幅度使得XXH=σs 2IP,其中,σs 2是信号功率。此时,上述信道估计结果可以简化为:
在得出导频点处的信道响应后,其余各点的信道响应可以通过插值得到,最简单的一阶线性插值为
其中,和为两个导频点信道响应。
第五步:进行信道均衡。
在通过上述得到快速准确的信道估计结果后,我们可以采用时域或频域的方法对数据进行均衡,得到解调数据。同样地,以OFDM***为例,在上述得到信道频域冲激响应后,记第i个子信道上的传输模型为
yi=Hixi+wi
其中,xi为第i个子信道上的传输符号,yi为接收到的符号,wi为高斯噪声。仍然采用最小均方误差准则进行均衡,设均衡系数为gi,它满足:
minE{(giyi-xi)H(giyi-xi)}
则有,
式中,σn 2是噪声方差,即为均衡输出。
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 (5)
1.一种用于轨道交通高速移动场景的信道估计与均衡方法,其特征在于,该方法的步骤包括:
S1、获取列车当前位置;
S2、构建列车预测位置的信道模型,
其中,所述步骤S2包括:S21、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;S22、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(hb)-3.2log10(11.75hm)2+[44.9-6.55log10(hb)+△2]log10(D),其中,f表示工作频段,hb和hm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;S23、计算每一条传播路径的传输延时;S24、基于每条传输路径的能量损耗和传输时延,构建出预测位置的信道模型;
S3、基于列车的当前位置,确定列车预测位置信道的基础冲击响应,
其中,所述步骤S3包括: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;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,估计出列车预测位置信道的基础冲击响应;
S4、对预测位置信道响应的变化量进行跟踪,并快速估计出预测位置实际的信道冲击响应,
其中,所述步骤S4包括:S41、基于在信道中传播的导频信号的接收序列,利用最小均方误差准则对导频点处信道响应进行估计;S42、利用插值算法获得信道内所有点的响应,即预测位置信道响应的变化量;S43、估计出预测位置实际的信道冲击响应:预测位置实际的信道冲击响应=预测位置信道的基础冲击响应+预测位置信道响应的变化量;
S5、根据步骤S4确定的预测位置的实际冲击响应,进行信道均衡。
2.根据权利要求1所述的信道估计与均衡方法,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所述的信道估计与均衡方法,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所述的信道估计与均衡方法,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所述的信道估计与均衡方法,其特征在于,所述步骤S5包括
将列车运行过程中,所有子信道记为:yi=Hixi+wi;
利用最小均方误差准则对信道进行均衡,即
minE{(giyi-xi)H(giyi-xi)},
则有,
其中,gi为均衡系数,σn 2为噪声方差,为均衡输出,i表示子信道序号,Hi表示第i个子信道的信道矩阵,xi表示第i个子信道传输的信息符号,yi表示在接收端第i个子信道收到的信息符号,wi表示在接收端第i个子信道收到的高斯噪声,σs 2表示信号功率。
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CN103227760A (zh) * | 2013-04-28 | 2013-07-31 | 中国铁路通信信号股份有限公司 | 一种高速移动环境下的信道估计方法 |
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2016
- 2016-02-26 CN CN201610108138.2A patent/CN105791181B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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适用于高速移动场景的信道估计方法;韩宜君等;《太赫兹科学与电子信息学报》;20131225;全文 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105791181A (zh) | 2016-07-20 |
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