高速高铁优化-多普勒频偏补偿功能

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高速铁路GSM-R系统的多普勒频移估计与补偿研究

高速铁路GSM-R系统的多普勒频移估计与补偿研究高速铁路GSM-R系统的多普勒频移估计与补偿研究摘要：高速铁路通信系统是保障铁路列车正常运行的关键技术之一。

GSM-R系统作为一种专用移动通信系统，为高速铁路提供可靠的通信服务。

然而，在高速行驶的列车中，多普勒频移会给系统通信信号带来很大的影响，导致信号接收的误差。

本文通过对GSM-R系统中多普勒频移的估计与补偿的研究，提出了一种有效的解决方案。

1. 引言高速铁路的发展对通信系统提出了更高的要求，其中GSM-R作为一种专用移动通信系统，为高速铁路提供了全面的通信保障。

然而，由于高速行驶的列车会产生多普勒频移，使得接收到的信号与发送的信号存在频率偏差。

这使得系统难以准确识别和处理信号，从而影响通信质量和系统性能。

2. 多普勒频移估计方法为了解决高速行驶列车中的多普勒频移问题，必须准确估计和补偿频率偏移。

在GSM-R系统中，常用的多普勒频移估计方法包括基于FFT的方法和基于相关性的方法。

2.1 基于FFT的方法基于FFT的多普勒频移估计方法是通过将接收到的信号进行频谱分析，从而得到频率偏移的估计值。

该方法的优点是计算简单，效率高；缺点是由于高速行驶列车多普勒频移的连续性和非稳态性，可能会导致估计值的误差。

2.2 基于相关性的方法基于相关性的多普勒频移估计方法是通过相关性分析，利用接收信号与发送信号之间的相似度来估计频率偏移。

该方法的优点是对非稳态的多普勒频移较为准确，缺点是计算复杂度较高。

3. 多普勒频移补偿方法多普勒频移估计之后，需要对信号进行频移补偿，以确保信号能够准确识别和处理。

目前常用的多普勒频移补偿方法包括相位旋转法和I/Q信号旋转法。

3.1 相位旋转法相位旋转法是通过对接收到的信号进行相位旋转，使信号的频谱向频域中心移动，从而实现频移补偿。

该方法的优点是操作简单，实现容易；缺点是可能会引入一定的相位误差。

3.2 I/Q信号旋转法I/Q信号旋转法是通过将接收到的信号分解为实部和虚部，然后对其进行旋转，从而实现频移补偿。

一种5g-nr高速场景下多普勒频偏捕获和跟踪方法

一种5g-nr高速场景下多普勒频偏捕获和跟踪方法随着5G网络的快速发展，多普勒频偏成为了高速场景下的一个重要挑战。

多普勒频偏是由于无线通信设备或用户设备的运动而引起的频率偏移。

在高速移动场景，由于多普勒效应的影响，信号的频率会发生变化，这会导致信号的接收端无法正确解调和恢复信号。

为了解决这个问题，提出了一种高速场景下的多普勒频偏捕获和跟踪方法。

该方法利用预估的多普勒频偏范围来减小搜索空间，提高了频偏捕获效率。

在初始阶段，设备根据已知的速度信息和传输信息推断出可能的多普勒频偏范围。

然后，选择合适的频率波峰来作为备选频率。

该方法利用非相干积累平均技术来提高频偏估计的准确性。

由于多普勒频偏引起的相位旋转对信号的相干性产生不利影响，因此将信号进行非相干累积可以降低相位旋转对频偏估计的影响，并提高频偏估计的准确性。

然后，该方法使用时域插值算法来进行多普勒频偏的追踪。

基于初始的频偏估计值，利用时域插值算法对信号进行频率替代，进一步提高了频偏的准确性和稳定性。

该方法还采用自适应误差提取方法来优化频率替代的误差。

在多普勒频偏估计的过程中，通过实时检测频率替代的误差，并根据误差大小调整频率替代的幅度，从而减小误差对频率估计准确性的影响。

通过上述方法，可以有效改善高速场景下的多普勒频偏捕获和跟踪性能。

该方法在实际测试中表现出良好的性能，能够准确地估计和跟踪多普勒频偏，提高了系统的可靠性和性能。

综上所述，高速场景下的多普勒频偏捕获和跟踪方法通过减小搜索空间、非相干积累平均、时域插值和自适应误差提取等技术手段，能够有效地解决多普勒频偏问题。

这为高速移动通信提供了更可靠和稳定的解决方案，进一步推动了5G网络的发展。

高速铁路环境下TD-SCDMA系统的多普勒频偏校正算法

高速铁路环境下TD-SCDMA系统的多普勒频偏校正算法巩晓群;曹源;谢鑫;姜明;许威【摘要】高速铁路环境带来的大多普勒频偏会严重破坏移动通信系统性能.为消除大多普勒频偏的影响并且不增加终端的设备复杂度,本文提出一种低运算复杂度的TD-SCDMA系统多普勒(Doppler)频偏校正方案.方案首先利用系统上行时隙中训练序列(Midamble)的结构特点估计多普勒频偏.然后,根据时分复用系统的特点,利用上行时隙的多普勒频偏估计结果在基站端对下行时隙进行多普勒频偏预校正.仿真结果表明,所提出的多普勒频偏校正方案在高速铁路环境下可以取得良好的性能.%Under high-speed railway environments, the performance of wireless communications systems is severely degraded due to large Doppler frequency offset. In order to mitigate the effect of significant Doppler frequency offset, a performance enhanced pre-offset compensation strategy is presented with Doppler frequency offset estimation and precorrection in TD-SCDMA systems. Specifically, by using the structural characteristics of the uplink midamble, the proposed method estimates Doppler frequency offset in the uplink timeslot. Then, the base station precorrects the Doppler frequency offset of the downlink timeslot based on the reciprocity property of TD-SCDMA systems. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm significantly improves the performance of high speed railway wireless communication systems.【期刊名称】《北京交通大学学报》【年(卷),期】2012(036)005【总页数】6页(P51-56)【关键词】多普勒频偏;TD-SCDMA;预校正;高速铁路;训练序列【作者】巩晓群;曹源;谢鑫;姜明;许威【作者单位】东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京210096;北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程中心,北京100044;东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京210096;东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京210096;东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京210096;北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044【正文语种】中文【中图分类】TN929.5当今,中国高速铁路建设规模不断增加,运行速度也不断加快,目前正在运行的高速铁路很多已经达到350 km/h.而根据3GPP的相关描述,对3G TDD系统的设计要求适应移动终端120 km/h的移动速度,所以目前3G TDD技术的基本设计和算法也是以120 km/h为基本目标,包括时隙结构的设计信道估计、频偏估计和接收检测等算法.因此,高车速给现有3G系统带来了一系列问题如：大多普勒频偏,小区频繁切换,电波快衰落严重等,导致高速铁路环境下的业务质量无法保证[1-3].同时,TDSCDMA技术是我国提出的3G技术标准,也是被ITU确定的三大标准之一.TD-SCDMA系统具有频谱利用率高,不需要成对频带,非常适用于非对称数据业务的特点,现在已经进入大规模商用阶段.目前已经投入运营的高速铁路其设计时速已经达到350 km/h,列车高速移动带来的最大多普勒频偏超过700 Hz.远超普通应用场景的多普勒频偏会造成接收信号严重的相位旋转,致使接收信号无法正确解调,从而造成高速铁路环境下的TD-SCDMA系统无法正常工作.因此,如何消除大多普勒频偏的影响是目前高速移动通信的研究重点之一.传统的CDMA系统频偏估计方法[4]是通过对信道主径进行相关运算,提取频偏进而利用锁相环进行频偏估计,此类算法复杂度低但忽略了多径的影响,因此算法的估计性能较差.后来,Fitz等人[5-6]提出近似最大似然(ML)频偏估计算法,算法通过对最大似然函数进行一系列的简化近似处理得到频偏估计表达式.Morelli等人[7-8]在此基础上提出了改进算法,算法利用训练序列受多径影响后的结构特性,采用部分相关与矩阵计算相结合的方法估计频偏,算法能够获得较好的估计性能但是需要信道信息并且计算复杂度高.石等人[9]提出了一种载波频偏与信道联合估计算法,算法虽然复杂度较低,但是估计频偏时仍然需要信道估计的信息. 前人提出的频偏估计算法没有考虑高速铁路环境的特殊性.针对列车高速运行带来的大多普勒频偏问题,以及铁路周边小区基站采用基带处理单元(BBU)+多个远端射频单元(RRU)的布局特点,本文作者提出了一种TD-SCDMA系统的多普勒频偏预校正算法,较好地解决了以上问题.1 系统模型和多普勒频偏模型1.1 TD-SCDMA系统模型TD-SCDMA系统的一个子帧包含7个时隙,每个时隙根据系统的具体需要分配给上行或下行链路.时隙结构如图1所示.时隙中的训练序列(Midamble)用于接收端的信道估计和频偏估计.假设TD-SCDMA系统中第k个码道的训练序列为其中K为总码道数.训练序列由小区128码片长度的基本训练序列经过循环移位变换生成.因此,训练序列具有以下特性训练序列经过多径衰落信道后在 t时刻的接收信号为式中：Δf为归一化多普勒频偏;hk(l)为多径衰落信道中第 l径上的衰落系数,并且为高斯白噪声.图1 常规时隙结构Fig.1 Normal timeslot structure1.2 高速铁路环境下的多普勒频偏模型在高速铁路环境下,由于列车车厢穿透损耗很大,因此基站架设离铁轨很近才能保证基站对高速列车内用户的覆盖.此时,多普勒频谱扩展具有一个窄带波形并且随着列车运行,其值从最大值扫到最小值.而且,列车运行方向与来自基站信号方向之间的夹角通常很小,多普勒频偏变化率也很小,变化率最大情况出现在列车刚好经过基站的时刻.移动通信系统的最大多普勒频偏的表达式为式中：f为载波频率;c为电磁波传播速度;v是列车速度.高铁环境下的多普勒频偏表达式[10]为式中其中,D s为小区半径;D min为基站与铁轨之间的距离;t为时间.根据上式,给出高铁环境下典型多普勒频偏如图2所示.图2 高铁环境下典型多普勒频偏Fig.2 Typical Doppler frequency offset in high-speed railway environments从图2上可以看出,多普勒频偏在多数时间内变化很平缓,但是在列车经过基站时,多普勒频偏会有一个从正到负的陡变,而在列车跨小区时,多普勒频偏会有一个从负到正的陡变.而且,基站距离铁轨越近,列车经过基站时的多普勒频偏变化越快.2 多普勒频偏估计和预校正2.1 上行链路多普勒频偏估计TD-SCDMA系统采用QPSK调制方式,为保证接收端的正确解调,多普勒频偏造成的最大相位旋转不能超过π/4.TD-SCDMA系统每个子时隙的长度为864码片(chip),多普勒频偏在每个码片上的接收信号和上一个码片的接收信号之间有固定的相位旋转,前后两个码片之间的相位差为Δf◦T c,多普勒频偏在一个子时隙上造成的最大相位旋转为863◦Δf◦T c.因此,系统能容忍的最大多普勒频偏为即对于TD-SCDMA系统,其码片速率为1.28 MHz,将其代入式(7),有Δf≤185 Hz.因为高速铁路环境下的多普勒频偏远远超过TD-SCDMA系统的容忍限度,所以必须采用频偏估计和补偿等方案解决这一问题,以保证系统正常工作.传统的TD-SCDMA系统频偏估计方案中,通常利用训练序列受多径影响后的结构特性采用部分相关与矩阵运算相结合的方法消除多径影响从而估计出频偏.但是,在这些方案中,频偏估计需要信道信息,而且运算复杂度较高.根据训练序列的循环相关特性,我们提出一种新的TD-SCDMA系统频偏估计方案,并且利用切比雪夫Ⅱ型滤波器对估计结果进行优化.关系数为其中表示为同时,Δf的最大似然估计可以表达为因此,根据式(9)和式(10),经过一系列推导,并简化不影响Δf估计的冗余部分后,可以得出上行链路的频偏估计算法为数计算相位时,要求取值落在范围[-π,π)内,如果超过该范围,就会导致2π的相位模糊,导致频偏的估计值和实际值之间产生较大的误差.因此,根据式(11),新频偏估计算法的估计范围为从式(12)可以看出,新频偏估计算法可以满足高速铁路环境下大多普勒频偏估计的要求.利用高速铁路环境下的多普勒频偏在大多数时间内基本不变的特性,为进一步提高上行链路多普勒频偏估计性能,我们利用切比雪夫Ⅱ型滤波器对多普勒频偏初步估计结果进行滤波处理,滤波器传递函数为2.2 下行链路多普勒频偏预校正由于高速铁路环境下多普勒频偏过大,现有CDMA系统终端设备上的多普勒频偏处理方案无法解决大多普勒频偏带来的影响.而且,在高速铁路环境下,为避免小区频繁切换,往往采用基带处理单元(Base-Band processing Unit,BBU)结合远端射频单元(Remote RF Unit,RRU)的方式沿铁路线进行布站.这种情况下,如果列车处于两个远端射频单元之间时,下行链路中移动终端接收到的信号混合了多个远端射频单元上不同的多普勒频偏,因此无法正确地估计多普勒频偏.本文利用 TD-SCDMA系统的时分特性,根据上行链路远端射频单元多普勒频偏的估计结果对下行链路的发送信号进行预校正.此方案不仅可以解决多个远端射频单元带来的影响,而且不增加系统终端的设备复杂度.由于终端设备自动将接收信号频率作为参考基准信号发送上行信号,因此上行链路的频偏是下行链路的两倍.假设上行链路多普勒频偏的估计值为Δˆf,则下行链路的多普勒频偏预校正值应为Δˆf/2.因此,经过预校正的下行链路在第k码道,t时刻的发送信号应该为式中sk(t)为在远端射频单元经过调制、扩频和扰码后的发送信号.3 仿真结果及分析为验证本文提出的高速铁路环境下TD-SCDMA系统上下行链路多普勒频偏联合解决方案,针对单用户多码道的TD-SCDMA系统进行了仿真.仿真中的无线信道采用莱斯衰落信道,默认莱斯因子为3 dB,具体多径信道参数如表1所示.默认车速为300 km/h,基站与铁轨之间的距离为2 m,小区半径为500 m,设TD-SCDMA系统载频为2.1 GHz,码片速率为1.28 MHz,调制方式为QPSK,采用 16倍扩频,4码道.接收端采用迫零(Zero Forcing,ZF)联合检测算法对接收信号进行检测.表1 多径信道参数(车厢内速度3 km/h)Tab.1 Multipath channel parameters(vehicle speed in carriage：3 km/h)抽头数相对时延/ns 相对平均功率/dB 1 0 0 2 2 928 -3 3 1 200 -10图3给出了莱斯信道下,不同多普勒频偏处理算法的性能.从图中可以看出,在高速铁路环境下,未加入多普勒频偏预校正方案的TD-SCDMA系统完全不能工作,新提出的多普勒频偏处理方案可以较好地解决高车速带来的大多普勒频偏,切比雪夫Ⅱ型滤波器可以进一步提高处理方案的工作性能.图3 各种多普勒处理方案在莱斯信道下的BER性能图Fig.3 BER performanceof different Doppler frequency offset estimation method over rice channels 图4 和图5分别给出了莱斯信道下,不同多普勒频偏处理算法在含有信道编码的TD-SCDMA系统中的BER和SER性能.仿真采用约束长度为9的1/2卷积码,译码方法为维特比硬译码.从图中可以看出,多普勒频偏处理方案在含有信道编码的系统中也可以取得良好的性能.图6给出了莱斯信道中,多普勒频偏处理方案在不同车速下的BER性能.从图上可以看出,当信噪比较高时,多普勒频偏处理方案性能随车速的增加而下降.这是由于车速越高,多普勒频偏变化越频繁,而且多普勒频偏在正负之间变化的时间越短,从而导致多普勒频偏处理方案性能下降.图4 各种多普勒处理方案在莱斯信道下的BER性能图(含卷积码)Fig.4 BER performanceof different Doppler frequency offset estimation method over rice channels(including convolutional code)图5 各种多普勒处理方案在莱斯信道下的SER性能图(含卷积码)Fig.5 SER performance of different Doppler frequency offset estimation method over rice channels(including convolutional code)图7 给出了莱斯信道中,多普勒频偏处理方案在不同小区半径下的BER性能.从图上可以看出,多普勒频偏处理方案在同等车速下,随小区半径的增加而有所改善.这是因为随小区半径的增加,多普勒频偏变化趋于缓慢,从而导致多普勒频偏处理方案性能有所改善.图8给出了莱斯信道中,多普勒频偏处理方案在不同D min(铁轨与基站的距离)下的BER性能.从图上可以看出,当D min较大时,多普勒频偏处理方案有较好的性能.性能改善的原因是当列车经过基站时,多普勒频偏由正到负的变化会较为平缓.图9给出了多普勒频偏处理方案在不同莱斯因子下的性能图.从图上可以看出,由于莱斯因子越大,信道越趋近于单径直射信道,因此多普勒频偏处理方案的性能越好. 图6 不同车速下的BER性能图Fig.6 BERperformance of the proposed method with different vehicle speed图7 不同小区半径下的BER性能图Fig.7 BERperformance of the proposed method with different cell radius图8 不同 D min下的BER性能图Fig.8 BERperformance of the proposed method with different D min图9 不同莱斯因子下的BER性能图Fig.9 BER performanceof the proposed method with different rice factor4 结束语本文作者提出了一种高速铁路环境下 TDSCDMA系统的预校正算法.高速铁路环境下的移动通信往往多普勒频偏过大,而且小区基站大多采用基带处理单元(BBU)+多个远端射频单元(RRU)的布局方法,本文利用TD-SCDMA系统的TDD特点,首先在系统的上行链路估计多普勒频偏,然后通过折算,在系统的下行链路进行多普勒频偏预校正,从而消除高速铁路环境下大多普勒频偏对系统性能带来的破坏.仿真结果验证了本文算法的有效性,而且计算复杂度低,不增加终端设备复杂度,具有很强的实用性.参考文献(References)：[1]陈晨,李长乐.高速铁路通信系统方案研究综述[J].计算机工程与应用,2010,46(34)：24-26.CHEN Chen,LI Changle.High speed rail communication system：A survey[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(34)：24-26.(in Chinese)[2]李辉明.高铁移动网络中克服多普勒效应方法[J].通信技术,2012,45(03)：57-59.LI Huiming.Method for overcoming doppler effect in high-speedrail[J].Communications Technology,2012,45(03)：57-59.(in Chinese)[3]陈虎,陈金鹰.TD-SCDMA网络典型场景优化[J].通信与信息技术,2012(01)：56-58.CHEN Hu,CHEN Jinying.The typical scene optimization of TD-SCDMA systems[J].Communication&Information Technology,2012(01)：56-58.(in Chinese)[4]Mauss Oliver C,Classen Ferdinand,Meyr Heinrich.Carrier frequency recovery for a fully digital direct-sequence spread-spectrum receiver：AComparison[C]//Vehicular Technology Conference,Meadowlands Hilton,Secaucus,1993：392-395.[5]Fitz M P.Further results in thefast estimation of asinglefrequency[J].IEEE munications,1994,42(2/3/4)：862-864.[6]Kuo W,Fitz M P.Frequency offset compensation of pilot symbol assisted modulation in frequency flat fading[J].IEEEmunications,1997,45(11)：1412-1426.[7]Morelli Michele,Mengali Umberto.Carrier-frequency estimation for transmissions over selective channels[J].IEEE mun.,2000,48：1580-1589.[8]Morelli Michele.Frequency estimation for the downlink of the UMTS-TDD component[J].IEEE Trans.Wireless Commun.,2002,4(1)：554-557. [9]石,张朝阳,来萍,等,一种 TD-SCDMA载波频偏与信道联合估计算法[J].电子与信息学报,2006,28(11)：2099-2102.SHI Jing,ZHANG Chaoyang,LAI Ping,et al.A channel and carrier frequency offset joint estimation algorithm for TD-SCDMA[J].Journal of Electronics&Information Technology,2006,28(11)：2099-2102.(in Chinese)[10]3GPP TS 36.101 V8.5.1,User Equipment(UE)radio transmission and reception[S].2009：108-109.。

5G优化案例：高铁场景的5G无线网络规划及优化

高铁场景的5G无线网络规划及优化XX分公司XXXX年XX月目录1、引言 (3)2、5G网络覆盖在高铁场景面临的挑战 (3)1.1、穿透损耗 (3)1.2、传播损耗 (5)2.2、多普勒效应带来的频偏 (10)2.3、用户集中多，容量需求大 (11)2.4、频繁切换重选影响感知 (11)3、5G网络规划 (11)3.1、NSA/SA 网络架构 (11)3.2、连续覆盖规划 (12)3.3、Massive MIMO 选择 (12)3.4、高铁覆盖站点规划 (15)3.5、高铁主要场景的规划 (16)4、高铁场景5G网络优化 (17)4.1、覆盖的优化 (17)4.2、多普勒频偏补偿 (18)4.3、切换参数优化 (18)4.4、PRACH参数优化 (19)5、总结 (20)高铁场景5G网络的规划及优化【摘要】为了做好高铁场景5G网络的规划及优化，介绍了 5G在高铁场景面临的挑战，研究了高铁场景的网络架构、天线选择、站点选择等方面的网络规划，分析并给出覆盖、切换、随机接入方面的参数优化建议。

【关键词】高铁；5G；多普勒效应；大规模MIMO；网络规划1、引言随着5G网络建设的推动和应用场景的丰富，5G不仅需要满足人们对超高流量密度、超高连接数密度、超高移动性的需求，能够为用户提供高清视频、虚拟现实、增强现实、云桌面、在线游戏等极致业务体现，同时还要渗透到互联网的各个领域，与工业设施、医疗仪器、交通工具等进行深度的融合，实现“万物互联”的愿景，有效地满足工业、医疗、交通等垂直行业的信息化服务需要。

通过分析5GNR高铁覆盖面临的挑战，研究了高铁场景的网络架构、天线选择、站点选择等方面的网络规划，分析并给出覆盖、切换、随机接入方面的参数优化建议。

2、5G网络覆盖在高铁场景面临的挑战在移动通信的网络覆盖中，高铁场景一直是一个很复杂的场景。

高铁列车的封闭性很好、列车速度很快、用户集中、高铁沿线网络覆盖场景的多样化等特征使得5G网络覆盖在高铁场景中存在一些挑战。

高速铁路优化(GSM)

研究了一种基于多尺度变换和深度学习的缺陷检测算法，有效提高了缺陷检测的准确性和稳定性；
该算法具有较高的鲁棒性和泛化性能，有望应用于实际生产中。
工作量与成果
本研究共发表了1篇学术论文，其中SCI收录1篇；参加了1次国际学术会议，并进行了口头报告；
申请了1项国家发明专利，并获得了1项软件著作权；研究成果得到了国内外专家和学者的认可和好评。
容量优化方案通常包括采用高频段、采用多输入多输出（MIMO）技术、采用多用户接入技术等。
这些技术可以提高信道容量和频谱效率，从而实现大容量通信。
03
结论与展望
研究结论
GSM具有高精度、高速度和高效率的特点，是一种高精度的无损检测技术；
采用实验验证了该算法在钢轨缺陷检测方面的可行性和有效性，取得了良好的应用效果；
VS
发展趋势
随着高速铁路的快速发展，对gsm系统的性能和可靠性要求不断提高，未来的研究将更加注重系统的高效性、安全性和智能化。
研究内容与方法
研究内容
本文主要围绕高速铁路优化这一主题，对gsm系统的组成、特点、功能和应用场景进行详细阐述，并对系统的信道建模、信号调制与解调、无线资源管理、性能指标体系和评估方法进行研究。
信号调制与解调
信号调制
信号调制是利用载波信号对原始信号进行加工处理的过程，以达到传输的目的。常见的信号调制方式包括二进制相移键控(bpsk)、正交幅度调制(qam) 等。
解调
解调是调制的逆过程，将接收到的调制信号进行还原处理，得到原始信号。
无线资源管理
无线资源管理
无线资源管理是对有限的无线频谱资源进行合理分配和利用的过程，以提高系统的频谱利用率和通信质量。

高速铁路通信信号的调制与解调算法优化

高速铁路通信信号的调制与解调算法优化随着高速铁路的发展，通信信号的调制与解调算法在保障列车运行的安全性、稳定性和效率方面扮演着重要角色。

本文将探讨高速铁路通信信号调制与解调算法的优化，以提高通信系统的可靠性和容错性。

高速铁路通信信号的调制是指将信息转化为可传输的信号的过程。

调制算法的目标是在有限的频谱和功率资源下，通过优化信号参数和传输方式，实现高速率、高可靠性和低错误率的通信。

一种常见的调制算法是正交频分复用（OFDM）算法。

OFDM通过将宽带信号分割成多个窄带子载波，并对每个子载波进行调制，可以显著提高频谱利用率和抗干扰性能。

此外，OFDM还可以通过适应性调制技术，根据信道质量和干扰情况自动调整子载波的调制方式，进一步提高系统性能。

在高速铁路通信系统中，解调算法负责将接收到的信号转化为可理解的信息。

解调算法的优化目标是提高信号的解调性能和可靠性。

接收到的信号通常会受到多径衰落、多普勒效应和噪声等干扰因素的影响。

传统的解调算法常常采用最大似然检测（MLD）技术，但其计算复杂度较高，不适用于高速铁路通信系统。

因此，一种常见的解决方案是使用软迭代解码（SIC）算法。

SIC算法通过迭代估计信道状态，并使用迭代检测和解码技术，显著降低了解调误码率和计算复杂度。

为了进一步优化高速铁路通信信号的调制与解调算法，在实际应用中我们可以考虑以下几个方面：1. 频谱效率与容错性的平衡：高速铁路通信系统需要在有限的频谱资源下实现高速率的通信，但频谱资源受限也会增加通信信号受干扰的概率。

因此，在设计调制与解调算法时，需要在频谱效率与容错性之间找到平衡点。

可以通过采用自适应调制与编码技术，根据信道质量自动调整调制方式和纠错码的码率，来提高系统的容错性。

2. 多路径衰落和多普勒效应的补偿：高速铁路通信信号往往会受到多径衰落和多普勒效应的影响，这会引起信号的时延扩展和频率偏移等问题。

因此，在解调算法中，应考虑对多径衰落和多普勒效应进行补偿。

基于LTE的高速铁路宽带通信上行频偏解决方案

ＹｕＸｉａｏｈｏｎｇ
（ＰｏｔｅｖｉｏＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｏｐｐｌｅｒ￣ｅｑｕｅｎｃｙｏｆｓｅｔｃａｎｓｅｖｅｒｅｌｙｉｍｐａｃｔｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｕｐｌｉｎｋｉｎＬＴＥ・・ｂａｓｅｄｈｉｇｈ－－ｓｐｅｅｄｒａｉｌｗａｙ
ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｉｎｒｅｃｅｉｖｅｒｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓ￣ａｔｅｔｈａｔｔｈｉｓｓｃｈｅｍｅｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｕｐｌｉｎｋｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅｆｏｒｈｉｇｈ — ｓｐｅｅｄｒａｉｌｗａｙｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．
ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｓｅｔｐｒｅ・ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｉｎｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｒｅｓｉｄｕａｌ￣ｅｑｕｅｎｃｙｏｆｓｅｔ

中国联通高铁VoLTE优化指导手册-201907

1.中国联通高铁VoLTE 优化指导手册内部资料注意保存中国联通运行维护部中国联通网络技术研究院2019年7月1.高铁VoLTE优化概述1.1高铁场景概述高铁作为一种高效经济的城际交通方式，具有高速、便捷、环保和安全的特点，日渐成为人们中长距离出行的首选。

同时，高铁场景存在用户移动速度快、多普勒频移大、切换频次高、用户集中接入等特点，城区内高铁更是受到公网的干扰，易发生掉线、接入差、切换不及时及拥塞等问题。

如何确保高铁场景下用户的语音体验感知，是高铁VoLTE网络优化面临的挑战。

1.2高铁场景特点高铁作为城市之间的一种高速轨道交通工具，其沿线及站台的网络覆盖具有如下特点：●高铁专网需要对沿线的隧道、桥梁、弯道等各种情况进行覆盖，覆盖场景复杂多样化；●高铁运行速度快，对无线网络覆盖带来严重的多普勒频移问题，需要基站与终端具备较强的频率纠偏能力；●高铁的车厢为金属材料，且为密闭式厢体设计，信号屏蔽严重，穿透损耗大。

目前国内复兴号列车车型穿透损耗最高，较前一代和谐号CRH380B车型穿透损耗大进5-10dB，这样对高铁网络覆盖提出了更高的要求；●高铁列车用户移动速度快，容易出现脱网、小区切换失败等网络问题，对小区间的切换和重选提出了更高的要求。

●高铁的高速运行会导致移动终端在小区边缘同时产生切换、重选需求、在TA边界处的极短时间内产生大量TAU（Tracking Area Update，跟踪区更新）信令，给网络带来信令冲击风险。

1.3高铁VoLTE部署及质量要求1.3.1高铁VoLTE部署高铁VoLTE的开通应跟随本地公网VoLTE部署建设进度，并需在开通后全力做好网络优化工作，网络质量达标保证用户感知。

对于3G语音质量，VoLTE提供更高质量、更自然的语音视频通话效果，推荐使用23.85K 的语音编码方式，尽量在容量允许的情况下为用户提供高质量的语音服务。

1.3.2高铁覆盖要求●RSRP≥-105dBm的比例不低于90%●SINR≥0dB的比例不低于90%1.3.3路测指标要求1.3.4网管指标要求1.4高铁VoLTE优化方向高铁由于其覆盖、干扰、容量等问题的特殊性，联通高铁VoLTE网络部署开通前期整体指标有较大提升空间。

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1.1 多普勒频移
多普勒频移是指由于发射机和接收机之间的相互运动，接收机收到的频率与发射机发出的频率之间会有一定的偏差，这个偏差就是多普勒频移。

多普勒频移将导致基站和手机的相干解调性能降低，直接影响小区重选与切换等性能。

对手机，考虑一倍频偏，而对基站，则应考虑两倍频偏。

多普勒频移计算公式为：f d = v*f /c *Cosθ
图多普勒频移
协议规定，多普勒效应下GSM900可以承受的最大径向时速为250km/h。

当列车时速超过250km/h时，必须考虑对多普勒频移进行频偏补偿，否则通话质量和系统性能将明显恶化。

1.2 应用多普勒频偏补偿功能
在高铁应用场景下，由于高速移动导致的多普勒频移对网络的性能造成较大影响。

因而在高铁场景下，需要进行频偏校正来克服多普勒频移的影响。

我司SDR进行频偏校正是在基带上进行的，主要针对性上行频偏进行校正，因此，会对上行接收质量和与上行质量有关的性能指标有所提升。

1.2.1 后台配置方法
SDR版本7.00.30.08p52支持多普勒频偏补偿功能。

配置支持TLV格式
OMCR->站点属性->基本属性页面，配置站点支持TLV格式。

配置支持频偏校正
OMCR->小区属性->其他参数页面，配置小区支持频偏校正功能。

配置RACH_Busy_Threshold为63
OMCR->小区属性->基本属性3页面，配置小区ACH_Busy_Threshold为63。

1.2.2 应用案例介绍
来自湖南移动武广高铁长沙段应用的案例。

武广高铁长沙段共计9个逻辑小区。

现场对9个小区开启频偏校正功能后，重点对上行RQ 分布和由于上行质量导致的切换尝试两项指标进行了频偏校正前后的性能比较。

上行RQ01分布数据对比：
上行RQ67分布数据对比：
0.00%
10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%100.00%20
10-
09-
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20
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12
20
10-
09-
13
由于上行质量导致的切换比例数据对比
性能比较结果如下：
上行RQ （0-1）比例，站点1～3有明显提升，基本都有12%左右的
提升；站点4略有提升；站点5～9的指标基本没有明显变化。

上行RQ （6-7）比例，站点1～4也略有下降，但是站点5～9的指标
基本没有明显变化。

上行质量导致的切换比例，站点1～3有明显下降，都在10%以上；
0.00%
5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%20
10
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20
10-
09-
1
3
站点4略有下降。

但是站点5～9的指标基本没有明显变化。

通过性能对比分析，得到的结论：
频偏校正的影响和应用场景有关：
频偏校正对于非隧道、非车站的站点的上行RQ有明显提升，尤其是
上行RQ（0-1）的比例；
频偏校正对于隧道或车站等站点的上行RQ基本无影响。