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隧道场景MIMO无线信道建模及信道参数预测方法研究

摘要

轨道交通由于其安全便捷的特性成为城市交通的重要组成部分。在人口密集的隧道

中，对于部署高容量通信系统的需求日益增加。多输入多输出（MultipleInputMultiple

Output，MIMO）技术作为提升信道容量，保障通信质量的关键技术，具有现实意义。为

了保障隧道交通的高可靠性无线通信，必须要准确构建隧道场景下的宽带无线信道模型，

从而对隧道场景下MIMO通信系统参数设置及其部署进行针对性设计。然而隧道信道

测量难度大，使得基于实测的隧道信道建模方法研究多集中于单输入单输出，并没有从

MIMO信道特性来验证信道建模方法的可行性。其次，隧道与其他场景不同，其截面规

律，线路多变，隧道无线信道特征与列车运行的线路强相关，从而使基于运行轨迹的信

道参数预测具有可行性。目前，隧道信道参数预测多集中于单一隧道场景，对于隧道多

场景信道参数预测方法的研究不够充分。针对以上问题，本文主要研究工作总结如下：

1）针对目前已有隧道环境的MIMO信道模型缺乏实测数据验证与支持的情况，通

过隧道MIMO无线信道的测量数据研究在1.4GHz频率下隧道MIMO无线信道特性，

包括路径损耗、信道冲激响应、到达角与离开角的分布。利用多径传播中的角度分布和

功率，揭示隧道内部发生的丰富反射和散射现象，同时为后续建模工作提供测量依据。

2）针对隧道的狭长受限特性，提出一种基于方向性散射模型的MIMO信道建模方

法。该方法结合传播图论和射线追踪法（RayTracing，RT）在隧道信道建模中的优势，

通过对传播图论模型进行改进，采用方向性散射，并与基于RT的确定性信道模型相结

合，形成一种精确的隧道MIMO信道模型。通过时延域、角度域、MIMO信道容量以及

多普勒功率谱与测量数据对比，验证混合模型的准确性。

3）面向隧道MIMO通信系统评估需求，提出一种改进雾凇优化算法（Rime

OptimizationAlgorithm，RIME）与径向基神经网络相结合的隧道多场景无线信道参数预

测模型。研究隧道弯曲度和横截面积对路径损耗和MIMO信道容量等信道特性的影响，

并建立隧道多场景信道特性参数数据集。通过对RIME算法进行改进，加入逻辑斯蒂混

沌映射以及随机搜索者策略，并与径向基神经网络相结合，实现包括路径损耗、莱斯因

子、时延扩展、角度扩展以及MIMO信道容量的预测。并从多个指标对比不同预测模型

的预测性能，验证所提模型的准确性。

关键词：隧道无线信道特性；MIMO；射线跟踪；传播图理论；信道参数预测

隧道场景MIMO无线信道建模及信道参数预测方法研究

Abstract

Undergroundrailtransithasbecomeacrucialpartofurbantransportationduetoitssafety,

andconvenience.Indenselypopulatedtunnel,thedemandfordeployinghigh-capacity

communicationsystemisincreasing.MultipleInputMultipleOutput(MIMO)technology,asa

keytechnologytoenhancechannelcapacityandensurecommunicationquality,haspractical

significance.Toensurehighlyreliablewirelesscommunicationforundergroundrailtransit,it

isessentialtoaccuratelyconstructabroadbandwirelesschannelmodelundertheunderground

railscenario,therebyallowingfortargeteddesignofparametersettingandd