基于射线跟踪的轨道交通场景5G-R无线网络覆盖规划研究

作     者：仇豪 

作者单位：北京交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：官科

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：5G-R 射线跟踪仿真 分级优化 无线网络规划优化 遗传算法 

摘      要：铁路是国家重要交通基础设施和重大民生工程,在促进社会发展、服务经济建设中发挥着至关重要的作用。铁路通信作为铁路建设的一部分,其发展将有效促进高铁向数字化、信息化和智能化转型。为了满足智能高速铁路所需的环境信息全面感知、泛在互联、融合处理以及科学决策的需求,在铁路发展第五代移动通信系统(The Fifth Generation Mobile Communication System,5G)技术已是大势所趋。中国国家铁路集团将下一代铁路专网聚焦于5G专用移动通信系统(The Fifth Generation Mobile Communications for Railway,5G-R),5G-R将带来终端速率的提升、设备连接密度的增加、端到端延迟的降低以及能量效率的提升。高精度、高效率的无线网络规划优化是建设与发展下一代铁路专网5G-R的重要环节,而覆盖规划优化不仅是其中的关键,更是重点与难点。本文聚焦于5G-R典型场景中的铁路主干线,结合射线跟踪与优化算法,设计了一套基于射线跟踪的无线网络覆盖规划优化技术。本论文的研究主要包括以下三个方面:(1)在已有的射线跟踪仿真器基础上,开发了建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)的模型信息导出工具,还针对Planet电子地图格式改进了射线跟踪传播机理模型,扩展了仿真器,使其适用于轨道交通5G-R铁路主干线场景下的无线信道仿真。(2)针对5G-R无线网络规划优化的特殊性,设计了分级优化的技术,第一级优化针对基站的选址,第二级优化针对基站的工参。设计适用于轨道交通场景的遗传算法,然后进一步对基础遗传算法进行改进,设计了自适应遗传算法与非支配排序遗传算法。(3)融合射线跟踪与分级优化技术,设计了集规划优化一体、自动完成、无需人工干预的5G-R无线网络覆盖规划优化算法。以京沈铁路主干线场景为例,进行了无线网络覆盖规划优化的仿真与分析,对比了三种遗传算法的性能,并对5G-R铁路主干线场景的基站选址及参数提出建议。综上所述,本文基于扩展后高性能射线跟踪仿真器和分级优化技术设计了面向轨道交通5G-R无线网络覆盖规划优化算法。本研究对未来5G-R无线网络规划优化的设计提供了技术支撑与有效工具。