LTE

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LTE-R系统的双流波束赋形方案设计与研究

邵　健1，曾召华2

(1.陕西铁路工程职业技术学院，陕西渭南　714000；2.西安科技大学通信与信息工程学院，西安　710054)

摘　要：在高速铁路快变无线信道条件下，为了提高频谱利用效率，减小同频干扰，利用有效功率最大化准则提出一种新的基于PMI量化的双流波束赋形方案。所提方案构建了适合高速铁路场景下基站八天线下行波束赋形权值码本并设计波束赋形权值快速搜索方案，进而利用TDD系统信道互异性搜索量化赋形权值。仿真结果表明，该方案在大大降低系统双流波束赋形复杂度的同时，相对于传统基于SVD分解算法性能损失不大，可实现LTE-R系统下行快速双流波束赋形。

关键词：高速铁路；LTE-R；波束赋形；PMI；接收信噪比；误块率

截至2015年年底，以新线、设计时速250 km及以上的高速铁路为统计基础，中国已经建成开通高速铁路1.9万余km，制造、运营动车组1 900余组，日均发送旅客超过300万人次，是全球高速铁路运营里程最长、规模最大的国家。预计到2020年，以高速铁路为骨架的快速客运网，运营里程将达到5万km以上，基本覆盖80%的50万人口以上城市。高速轨道交通系统为人们的出行带来极大的方便。列车无线通信系统是保证列车安全、高效运营的重要保障，随着高速铁路技术的不断发展和列车速度的不断提高，高铁车地宽带无线通信技术成为人们关注的热点。因此，当前高速铁路宽带通信无线接入技术是高速铁路形成整套成熟技术的关键问题之一[1，2]。

我国自主标准TD-LTE作为目前最先进的4G无线技术，在国内已经开始大规模商用，产业链趋于完善，具有网络扁平化、低时延、高带宽、高质量、高可靠、高抗干扰能力等优良特性[3]，而且，其时分双工模式使上下行通信都发生在相同频段，可以利用信道的互易性获得比较准确的下行无线信道信息。总之，与其他技术相比，TD-LTE给高速铁路场景提供了技术优势。因此，TDD模式下的LTE-R系统就成为GSM-R、ICE等现有高速铁路无线通信技术的主要演进方向。

1　铁路通信波束赋形研究现状

多天线技术作为TD-LTE系统关键技术之一，能够给系统带来有效的分集增益和阵列增益[4-6]，目前，在高速铁路场景中，对多天线和智能天线技术的研究和应用获得了一定进展，但仍需深入研究高速铁路环境下克服信道估计误差、CSI反馈延迟、提升多天线和智能天线性能的方法[7]。波束赋形技术利用天线之间的相关性，通过调整各个阵元的幅度及相位，从而使波束定向发射，实现能量的汇聚，同时降低因能量扩散而对周围用户造成的干扰，该技术尤其适用于具有LOS特性的信道，可以将其应用到LOS高速铁路场景来集中信号能量，增强接收信噪比，提高传输可靠性[8，9]。

文献[10]提出了一种相对传统特征值分解方法的简化算法，但仍要进行协方差矩阵相关运算。另外，由于高速铁路环境下小区切换频繁，文献[11]利用波束赋形技术解决高速铁路场景中因切换触发滞后而导致的切换失败问题。文献[12]提出一种基于高速铁路通信的多波束机会波束赋形技术，该波束赋形技术需要列车位置辅助，如何取得列车准确位置，是该算法所面临的问题。文献[13]提出了车载双天线方案，这种设计不仅降低了GSM-R网络的切换，也为GSM-R系统后续演进宽带铁路无线通信系统使用多天线系统奠定了基础。目前，3GPPR10版本协议定义了9种多天线发射模式，其中模式7、8和9是波束赋形[14，15]，文献[16]研究了智能天线非理想波束赋形对通信系统的影响，因此，如何快速产生适合于高速铁路无线场景的波束赋形权值，是模式7至9应用于高速铁路的主要问题之一。

2　系统模型

我国目前使用的高速动车组一般为8节和16节车厢，列车车身高度约4 m，宽度约3.3 m，整个车身长度为200～410 m，车厢长26 m多，这为在列车上部署多天线系统提供了必要条件。根据车身较长的特点，可以在列车顶部安装N(N≥2)组天线阵列，并且各个天线阵列之间的距离足够大，保证各个天线阵列的散射环境差异较大，即相互独立，这是系统进行多流传输的保障；再者，每个天线阵列内天线间距较小，使得阵列内天线单元具有强相关性，这为系统上行波束成形奠定基础。本文设置为车顶两天线阵列组，且每个阵列组看作整体天线单元(即接收合并)，如图1所示。

图1　基于TD-LTE的车地无线通信系统双流波束赋形示意

端口7到端口14是和端口5类似的逻辑端口，最大可以支持8层的数据来传输，8个端口的数据可以加权映射到8个物理天线上，用于多流波束赋形。数据可以加权映射到多个物理天线上传输，基站发送端从上行探测导频(Sounding)估计出信道信息，然后根据用户信道信息计算出对应的波束赋形权值矩阵。基站在发射端对数据先加权再发送，形成窄的发射波束，将能量对准目标用户，基于TD-LTE的车地通信系统8天线双流波束赋形处理流程见图2。

图2　基于TD-LTE的车地无线通信系统8天线
双流波束赋形处理流程

基站侧发射信号为s，则UE的接收信号矢量为

(1)

式中，H为下行MIMO信道；W为波束赋形的信号加权矩阵；n为加性高斯白噪声。

根据接收功率最大化原则，可得到最优化的加权向量矩阵为

(2)

式中，Wo为使WHHHHW最大化的W。

对于双流波束赋形，车顶多天线空间相关矩阵最大特征值对应的特征向量，也即为信道矩阵最大奇异值对应的奇异向量。因此最佳权向量可以通过对信道矩阵奇异值分解(SVD)来实现。

假设发射端有M(本文发射端天线数为8)个天线、终端有N个天线(2≤N≤M，本文车顶接收天线数为2)。首先，将列车顶部两天线的信道估计H1和H2组合为一个矩阵H=[H1　H2]，对组合后矩阵H求奇异值分解，找出非零奇异值对应的向量，将其共轭值作为两流下行权值。

其中SVD分解操作如下：假设发送天线的数目为M，接收天线的数目为N，那么空间矩阵H的维数为N×M，空间信道矩阵H的SVD分解为：

(3)

式中，U=[u1　u2　…　uM]是N×N维的左奇异矩阵；V=[v1　v2　…　vM]是M×M维的右异矩阵；Σ是N×M维的对角阵，对角元素σ1≥σ2≥…≥σn为奇异值，n是M、N中的最小值。采用右奇异列向量作为波束赋形加权矢量。U和V都是酉矩阵，通常采用酉矩阵V作为波束赋形权值，且为最优。

3　高速铁路快变信道场景下PMI量化波束赋形方案

3.1　高速铁路快变信道场景下TD-LTE八天线码本设计

在此，设i，j，k为码本的三个维度，文献[17]提出了一种三维相等的波束赋形量化码本，由于铁路无线环境具有线性特性，增加port0对应的4天线字码表数以及port1对应的字码表数，码本设计如下

(4)

式中，φk=ej2πk/8，k=0，1，…，7,

i=0，1，…，31，j=0，1，…，31，码本选择一共有8×32×32=8 192个。

3.2　波束赋形权值搜索方案

权值搜索方案1：

首先，在vi子码表中搜索满足下式的PMI序号i；

(5)

搜索32次，得到I1，其中，index1是port0对应的4天线；

其次，在vj子码表中搜索满足下式的PMI序号j；

(6)

搜索32次，得到J1，其中，index2是port1对应的4天线；

再次，在码表中搜索满足下式的PMI序号k；

(7)

搜索8次，得到K1。

最后，查表，寻找与PMI1(I1，J1，K1)正交的码本集Q，此码本集Q中L个码本进行循环，历搜索L次，找满足下式的i，j，k，记作PMI2(I2，J2，K2)

Z2=

(8)

至此，波束赋形权值确定，搜索结束。

权值搜索方案2：

首先，判断H1和H2的能量大小，如果PH1>PH2，记；

其次，搜索满足下式的PMI序号m

(9)

得到Z1，PMI1=m；

再次，在码本中搜索与PMI1正交的权值向量，记作码本集Q；

最后，在码本集Q中搜索满足下式的PMI序号n

(10)

得到Z2，PMI2=n；

至此，波束赋形权值确定，搜索结束。

4　方案仿真及分析

本次仿真是基于搭建的TD-LTE下行物理层链路仿真平台，仿真参数见表1。

表1　仿真参数设置

参数设置天线类型8T2R,双极化,ULA天线间距0.5lamda,8度角度扩展信道带宽High_way(Rma),20MCFI2上下行时延5ms信道估计UL线性衔接,DLLS+线性插值

4.1　统计接收端信噪比

双流波束赋形在MMSE准则中解调信号的信噪比计算如下

(11)

式中，kk表示矩阵的对角线元素。

图3　SVD分解算法连续信道下接收信噪比统计

在连续信道下，如图3所示，基于SVD分解的波束赋形算法在端口7上的接收信噪比平均值为12.669，方差为4.485，在端口8上的接收信噪比平均值为3.669，方差为1.2603。从接收信噪比统计结果来看，SVD分解算法下端口7的接收信噪比值相对于端口8较高，这是因为在SVD分解算法中，针对端口7的赋形权值向量为最大特征值对应的特征向量。如图4所示，PMI-128(方案1：极化内32个值，极化间4个值)权值搜索方案在端口7上的接受信噪比平均值为7.8，方差为5.2，在端口8上的接收信噪比平均值为2.26，方差为5.07，相对于SVD分解算法，PMI量化算法的接收信噪比有一定损失，值得注意的是，基于PMI量化算法的端口8上的接收信噪比方差变大，这是因为基于PMI量化算法在端口8上的搜索空间较小，权值向量信道匹配相对较差。另外，从统计解收端信噪比可见，PMI权值搜索方案1只能保证信号部分功率最大，对于干扰项无法消除，因此存在较大流间干扰。

图4　PMI量化算法连续信道下接收信噪比统计

4.2　误块率性能

首先，验证新码本在遍历搜索时的赋形性能。

其次，验证端口7，端口8在MCS5的情况下使用 PMI256(极化内256个值，极化间4个值)、PMI4096 (极化内512个值，极化间8个值)量化算法性能。

首先，如图5所示，在端口7和端口8上，新方案码本赋形性能均优于文献[17]码本性能，这是因为在码本的i维与j维的量化间隔减小，port0和port1各自所对应的4天线码本数增加，从而减小了量化误差。

图5　新方案码本赋形性能与文献17赋形性能对比

其次，在MCS5条件下，如图6所示，在端口7上，基于SVD分解的算法性能最优，基于PMI量化算法随着整体搜索码本集中权值数的增加，性能逐渐趋近SVD分解算法。值得注意的是，在SNR<2.3 db时，方案1优于方案2，当snr≥2.3="">1w2=0，H2w1=0，减少了端口7数据流对端口8的干扰。总之，由于P7使用最优权值下发，能量大于P8，因此P7对P8的流间干扰的影响较大， 方案1中，减小流间干扰，提高了P8上的性能，P7的搜索空间变小，因此性能略有损失。

图6　端口7上SVD算法与PMI量化算法误块率性能对比

图7　端口8上SVD算法与PMI量化算法误块率性能对比

经过仿真验证，基于PMI量化的双流波束赋形本方案较SVD分解算法性能有所损失，但其避免了复杂的矩阵分解运算，能够适应高速铁路快变信道。

5　结语

本文首先介绍了高速铁路场景下引入波束赋形技术的必要性，其次描述了基于TD-LTE系统的车地无线通信系统下行链路双流波束赋形流程。由于高速铁路环境下的无线信道为快变信道，首先考虑波束赋形的时效性，因此，提出在高速铁路环境下使用基于PMI量化的波束赋形方案，构建新的适用于高速铁路无线通信的码本并引入两种PMI量化搜索方法，并对下接收端信噪比进行统计，然后通过误块率性能仿真分析研究了每种赋形方案的优劣，并提出了相关建议。作为TD-LTE系统的关键技术之一，波束赋形不仅能够利用阵列增益改善小区边缘的通信质量，以及能够利用空分复用(SDM)增益提高通信系统的吞吐量，并且能够为后续高速列车越区切换和定位提供便利。由此，所提的基于PMI量化的波束赋形算法具有广阔的应用前景。

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Design and Analysis of Dual-stream Beam-forming for LTE-R System

SHAO Jian， ZENG Zhao-hua

(1.Shaanxi Railway Engineering Vocational and Technical College， Weinan 714000， China; 2.Department of Communication and Information Engineering， Xi’an University of Science and Technology， Xi’an 710054， China)

Abstract：In order to improve the spectrum efficiency and reduce the co-channel interference in high-speed railway quick-changing channel environment， a PMI-quantized dual-stream beam-forming method is proposed with a view to maximize effective power of transmitted signals. The method makes dual-stream beam-forming more efficient by constructing a weighted codebook applied to high-speed railway and offers rapid searching according to the reciprocal channel estimation information of TDD. Simulation results show that the method reduces the computational complexity of dual-stream beam-forming enormously with very small performance loss compared with the traditional algorithm based on SVD decomposition， and efficient dual-beam-forming can be realized in the LTE-R system downlink.

Key words：High-speed railway; LTE-R; Beam-forming; PMI; SNR of received signal; BLER

收稿日期：2015-12-21；

修回日期：2016-01-11

基金项目：陕西省科技计划工业攻关项目(2014K06-37)；碑林区应用技术研发项目(GX1311)；陕铁院研究生基金项目(2014-49)

作者简介：邵　健(1987—)，男，2014年毕业于西安科技大学通信与信息工程学院通信与信息系统专业，工学硕士，E-mail：[e-mail]。

文章编号：1004-2954(2016)08-0147-05

中图分类号：U238； U284.24

文献标识码：A　　DOI:10.13238/j.issn.1004-2954.2016.08.031