5G优化案例高铁场景的5G无线网络规划及优化.docx

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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

XX

XX年XX月

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。

2.1、穿透损耗

参考3GPP协议38.901，不同材质的穿透损耗定义如下：

3GPP材质穿透损耗模型

38.901同时定义了高损和低损两种室内穿透损耗计算模型，如下：

3GPP协议室内穿透损耗模型

据此计算的各种材质的穿透损耗、室内穿透损耗如下。

3GPP穿透损耗、室内穿透损耗计算

MaterialPenetrationloss[dB]

0.9G

1.8GHz

1.9G

2.1GHz

2.5GHz

3.5GHz

4.7GHz

4.9GHz

glass

2.2

2.4

2.4

2.4

2.5

2.7

2.9

3.0

IRRglass

23.3

23.5

23.6

23.6

23.8

24.1

24.4

24.5

concrete

8.6

12.2

12.6

13.4

15.0

19.0

23.8

24.6

wood

0.5

1.0

1.1

1.2

1.5

2.0

2.7

2.9

Low-lossmodel

10.6

11.6

11.7

11.9

12.2

12.7

13.1

13.1

high-lossmodel

18.5

21.7

22.1

22.8

24.1

26.8

29.2

29.5

链路预算主要考虑高损模型，参考上述计算结果，建议各个频段的穿透损耗设置如下：

穿透损耗

穿透损耗

（dB）

频段GHz

DU

U

SU

RU

0.9

17

15

13

12

1.8

20

18

16

14

1.9

20

18

16

14

2.1

22

20

17

15

2.5

23

20

17

15

2.6

23

20

17

15

3.5

26

23

20

17

4.7

29

26

23

20

4.9

30

27

23

20

目前5GNR的主流频段在C波段，以中国电信分配的频段为例，5G使用的主要频段为3.5GHz~3.6GHz，这个频段比现有的LTE网络1.8GHz的频段高了一倍。

根据传播损耗和频率成平方反比的关系，从理论上来说，3.5GHz频段的传播损耗比1.8GHz频段高5.8dB。

穿透损耗与网络使用的频率没有明确的线性关系，但对于同一介质来说，穿透损耗是随着频率的增加而增加。

车厢型号不同对应的穿透损耗也不同，复兴号全封闭的新型列车就会比普通高铁列车穿透损耗更大。

从实际测试的情况来看，高铁列车的穿透损耗达到33dB~36dB，如表所示：

频段

1.8G

2.6G

3.6G

和谐号

28

30

33

复兴号

31

33

36

在3.5GHz频段下，5G网络在高铁场景有更大的传播损耗和车体穿透损耗。

特别是高铁列车是线状覆盖，如果基站与高铁列车的入射角更小，信号还会更差。

2.2、传播损耗

传播模型是链路预算最为重要的几个参数之一。

2/3/4G链路预算中通常采用Okumura-hata（150MHz~1.5GHz）、Cost-231Hata模型（适用于1.5GHz~2GHa），或者经过校正的Atoll/Aircom标准宏蜂窝传播模型。

上述的传模适用的频段均为2GHz以内，严格来说并不适用于5G低频3.5GHz。

目前在5G宏站低频3.5GHz的链路预算中，推荐使用3GPPUMa（UrbanMacro）和RMa（RuralMacro）模型。

3GPPUMa/RMa传播模型

5GNR协议38.901、36.873中提到了UMi（UrbanMicro），UMa（UrbanMacro）和RMa（RuralMacro）三种无线传播模型，其中UMi适用于微站场景，宏站链路预算使用的是UMa和RMa。

模型的传播损耗表达式分为LOS和NLOS两种场景，链路预算我们主要关注NLOS场景，UMa和RMa的路损表达式均为：

其中：

为平均建筑物高度，

，UMa典型取值20m，RMa典型取值5m；

为街道宽度，

，典型取值20m；

为基站高度，

，UMa典型取值25m，RMa典型取值35m；

为终端高度，UMa中

，RMa中

，典型取值1.5m

是中心频率，单位为GHz。

UMa的频率适用范围为0.5GHz~100GHz。

和

的示意图如下，两者分别是直角三角形的直角边和斜边：

链路预算算得最大允许路径损耗MAPL之后，通过传模公式计算

，再通过上述公式计算

。

在以往的2/3/4G链路预算中，传模损耗公式中的传播距离

通常直接认为是基站到终端的距离，不做

和

的区分。

和

示意图

按照典型取值，UMa25m天线挂高，一般城区MeanUrban公式简化为：

RMa35m天线挂高，农村Rual公式简化为：

Cost231-hata与UMa的覆盖对比:

通过两个模型的传播损耗表达式，给定MAPL之后，可计算两个传模分别对应的半径。

以1.8GHzMeanUrban环境为例（Cost231-hataKc=0dB），从下图可看到：

相同路损情况下，UMa对应的半径大于Cost231-hata；

1.8GHz频段，相同覆盖距离情况下，UMa对应的路径损耗约比Cost231-hata低3dB。

Cost231hata与UMa覆盖半径对比-1.8GHzDU

再以3.5GHzMeanUrban环境为例（Cost231-hataKc=0dB），从下图可看到：

Cost231hata与UMa覆盖半径对比-3.5GHzMU

1、相同路损情况下，UMa对应的半径大于Cost231-hata；

2、3.5GHz频段，相同覆盖距离情况下，UMa对应的路径损耗约比Cost231-hata低7dB。

UMa传播模型修正:

UMa传播模型一个重大争议是公式中的频率项，也即20log10（fc）。

2/3/4G常用的cost231-hata模型中，对应的频率因子是33.9。

也即，随着频率的提升，cost231-hata模型计算的路损提升更大，偏悲观；而UMa计算的路损则会偏小，偏乐观。

参考外场测试数据，目前产线基线建议将UMa频率因子修改为25，用于DenseUrban：

为了将UMa适配不同的地物环境，有两种方式：

1、与Cost231-hata类似的方式，通过KClutter（Kc）进行调整；

当采用方式1时，建议传播模型如下，其中DU/U/SU都采用UMa，通过Kc调整，频率因子取25；RU采用RMa（因为是农村环境，频率因子不进行修正，仍使用20）。

这个模型是目前产线基线。

表2-11传播模型推荐

传模参数

（产线基线）

DU

U

SU

RU

基站天线挂高（m）

25

25

30

40

频率衰减因子

25

25

25

20

路损环境调整因子Kc（dB）

0

-3

-8

0

垂直天线损失（16/8/4/2TR）（dB）

3

3

1

0

传播模型

UMa

UMa

UMa

RMa

街道宽度W（m）

20

20

20

40

建筑物高度h（m）

20

20

20

5

通过UMa的参数平均建筑物高度h和平均街道宽度W来进行调整。

当采用方式2时，可结合当地实际地物情况进行调整。

若需保持4/5G链路预算半径与产线基线基本持平，建议的参数取值如下：

传模参数

（产线基线）

DU

U

SU

RU

基站天线挂高（m）

25

25

30

35

频率衰减因子

20

20

20

20

路损环境调整因子Kc（dB）

0

0

0

0

垂直天线损失（16/8/4/2TR）（dB）

0

0

0

0

传播模型

UMa

UMa

UMa

RMa

街道宽度W（m）

15

20

30

40

建筑物高度h（m）

25

20

10

5

2.2、多普勒效应带来的频偏

我国的高铁列车速度可高达300km/h~500km/h，这么快的速度会产生多普勒频移，导致基站的发射和接收频率不一致。

高铁的速度越快，频偏也越大，这将导致基站信号接收性能下降，高速引起的大频偏对于接收机解调性能的提升是一个极大的挑战。

当UE与基间的相对移动速度越大，多普勒频移越大。

通过计算可以得到表2，5G网络中，基站接收到UE的频偏比LTE网络高很多，已经高于pleamble的子载波间隔（1.25kHz）。

高铁速度与频段上行多普勒频偏关系

速率/km.h-1

1.8GHz

2.6GHz

3.6GHz

频段频偏/Hz

频段频偏/Hz

频段频偏/Hz

200

667

963

1333

250

833

1204

1667

300

1000

1444

2000

350

1167

1685

2333

400

1333

1926

2667

450

1500

2167

3000

多普勒频移将使接收频率偏移，产生OFDM符号内和符号间干扰，严重时会造成接收方无法解调出发送方的发射数据，最终造成UE无法接入网络。

若UE无法支持对应频率和速度下的频偏范围，将会导致UE入网困难、KPI恶化以及吞吐率下降等性能问题。

2.3、用户集中多，容量需求大

目前乘坐高铁的用户越来越多，每当高铁过境时，覆盖高铁的基站用户数剧增，移动网络的负荷瞬间飆升。

以现有的LTE网络来说，在高铁列车过境时，RRC连接用户数瞬间飆升100多个，导致瞬间的PRB利用率过高，基站负荷过高，用户感知下降。

2.4、频繁切换重选影响感知

高铁经过的区域较多，路线较长，高铁上用户在使用移动网络时，会产生频繁的小区切换、重选。

如果高铁覆盖的切换带设置不合理、切换参数设置不合理的话，将会导致高铁用户在高铁上切换时产生切换较慢、切换失败、掉线等网络问题。

3、5G网络规划

3.1、NSA/SA网络架构

5GNR的组网模式，有SA（Standalone）和NSA（Non-Standalone）两种方式。

SA即为独立组网，包括Option2/4/4a三种组网方式；而NSA则是NR以LTEeNB做为控制面锚点接入EPC，包括Option3/3a/3x/7/7a/7x。

当采用NSA组网时，PUSCH的信号仅在其中1T发射，因此，发射功率将从原来的26dBm降低为23dBm。

同时，参考系统仿真建议，SINR将在SA基础上+2dB。

也即，对比SA组网，NSA的MAPL要小5dB。

SA和NSA组网链路预算参数差异

SA

NSA

eUETxPower

dBm

26

23

SINR

dB

-

+3dB

MAPL

dB

-

-5dB

而下行终端依然是4R接收，目前暂未考虑NSA对于下行链路预算的影响。

实际上，因为NSA时上行SRS单发，影响赋形性能，下行也会有约10%~20%的容量损失。

3.2、连续覆盖规划

在NSA网络下，锚点网络不连续将导致终端需要进行过多的测量，影响用户感知速率及终端耗电。

高铁车速快，NSA下NR覆盖如果不连续，会频繁地添加、删除NR辅小区，用户根本无法享受到5G带来的高速率服务，所以建议NSA场景下NR覆盖一定要连续。

同样在SA网络下，为了避免高铁SA网络不连续覆盖而回落到LTE网络带来的感知下降，SA网络架构下NR也必须要连续覆盖。

3.3、MassiveMIMO选择

MIMO技术已经广泛应用于WIFI、LTE等。

理论上，天线越多，频谱效率和传输可靠性就越高。

具体而言，当前LTE基站的多天线只在水平方向排列，只能形成水平方向的波束，并且当天线数目较多时，水平排列会使得天线总尺寸过大从而导致安装困难。

而5G的天线设计参考了军用相控阵雷达的思路，目标是更大地提升系统的空间自由度。

基于这一思想的LSAS技术，通过在水平和垂直方向同时放置天线，增加了垂直方向的波束维度，并提高了不同用户间的隔离（如图7所示）。

同时，有源天线技术的引入还将更好地提升天线性能，降低天线耦合造成能耗损失，使LSAS技术的商用化成为可能。

天线与4G天线对比

由于LSAS可以动态地调整水平和垂直方向的波束，因此可以形成针对用户的特定波束，并利用不同的波束方向区分用户。

基于LSAS的3D波束成形可以提供更细的空域粒度，提高单用户MIMO和多用户MIMO的性能。

基于3D波束成形技术的用户区分

同时，LSAS技术的使用为提升系统容量带来了新的思路。

例如，可以通过半静态地调整垂直方向波束，在垂直方向上通过垂直小区分裂（cellsplit）区分不同的小区，实现更大的资源复用。

基于LSAS的小区分裂技术

大规模MIMO技术可以由一些并不昂贵的低功耗的天线组件来实现，为实现在高频段上进行移动通信提供了广阔的前景，它可以成倍提升无线频谱效率，增强网络覆盖和系统容量，帮助运营商最大限度利用已有站址和频谱资源。

我们以一个20平方厘米的天线物理平面为例，如果这些天线以半波长的间距排列在一个个方格中，则：

如果工作频段为3.5GHz，就可部署16副天线；如工作频段为10GHz，就可部署169根天线了。

20*20cm天线物理平面部署

3D-MIMO技术在原有的MIMO基础上增加了垂直维度，使得波束在空间上三维赋型，可避免了相互之间的干扰。

配合大规模MIMO，可实现多方向波束赋型。

波束在空间上三维赋型

MassiveMIMO是5G网络的关键技术，通过大规模天线可以达到32T32R、64T64R，具有波束赋型和MU-MIMO的特性，可以提升覆盖和容量。

但高铁场景下，UE随着高铁快速移动，无线信道时变非常快，业务波束很难快速捕捉并及时跟踪信道的变化，很难实现波束赋型。

同时，高铁场景的用户非常集中，很难达到MU-MIMO的用户配对。

因此，兼顾天线成本，高铁场景下天线不采用64T64R的大规模天线，而是采用8T8R高增益窄波束天线。

当高铁穿过城区，车速会放缓，为了兼顾大网的用户，高铁场景下城区区域可以采用32T32R天线。

3.4、高铁覆盖站点规划

根据链路预算方法，可以得到以下在上行/下行不同边缘速率情况下的上行/下行最大允许路径损耗的表格

边缘速率/Mbs-1

上行允许最大路径损耗/dB

下行允许最大路径损耗/dB

城区

农村

城区

农村

UL1/DL10

119.75

124.58

137.03

141.86

UL2/DL20

116.74

121.57

134.5

139.33

UL5/DL50

112.77

117.6

130.29

135.12

根据上表可以看出下行允许的最大路径损耗比上行多17个dB,也就是说上行的覆盖更容易受限。

因此，以上行1Mb/s的上行最大路径损耗来计算小区的覆盖半径。

目前5G网络主流频段使用3.5GHz频段，而且在高铁场景下基站大部分都是用宏站，视距传播，以3GPP38.901的传播模型来计算，可以得到在城区5GNR基站的小区覆盖半径为430m，农村的小区覆盖半径为570m。

在高铁场景下，基站到铁轨的垂直距离主要和掠射角有关，掠射角越小，穿透损耗就会越大，一般掠射角不能小于10°，基站到铁轨的垂直距离在100m左右。

关于高铁沿线5GNR小区的切换时间，从切换的测量、判断、执行的时间来看，一般在1s内就能完成切换，考虑到一定的冗余时间，以高铁2s行驶的距离作为5G小区的切换重叠覆盖区，高铁速度按照350km/h来计算，重叠覆盖区即为194m。

根据边缘速率，通过链路预算和传播模型的公式，可以计算得到高铁5G小区在城区和农村的覆盖半径。

结合5G高铁小区的切换重叠覆盖区，可以计算高铁5G小区的站间距，在城区场景高铁5G小区站间距为666m，农村场景高铁5G小区站间距为946m。

因此，高铁5G小区的站间距范围为660m~940m。

3.5、高铁主要场景的规划

对于移动通信来说，高铁是个很复杂的场景，因为高铁沿线会有隧道、桥梁等特殊场景的覆盖需求。

高铁候车大厅

高铁的候车大厅一般都是封闭的场馆，通过室外的宏站进行覆盖，效果会较差，一般采用室内覆盖的方式。

候车大厅内比较宽敞，但是人流非常密集，容量需求非常高。

在候车大厅这种场景，可以采用多个5G的AAU挂墙进行覆盖或者用数字化室内分布进行覆盖。

高铁站台

高铁站台是用户在高铁上下车及等待的区域，整个区域比较开放，可以用附近的宏站进行覆盖。

高铁在进出站台时，车速都会比较慢，几乎没有多普勒效应，用户在上下车的等待中移动性相对较少，基站的天线可以采用64T64R，同时兼顾站点用户的人流密集的容量需求。

高铁沿线

高铁沿线一般经过城区和农村开阔地带，都是用宏站进行覆盖，采用8T8R的高增益窄波束天线。

在建设过程中尽量利旧现有的4G基站，在覆盖不足的区域需要新建基站，基站与铁轨的垂直距离一般在100m左右，尽量使得基站与终端之间存在直射径，这样可以提供更好的覆盖性能。

高铁5G基站的分布采用“之”字型的方式，站点交错分布在高铁的两侧，这有利于5G无线信号的均匀分布，使得切换覆盖区的衔接更好。

如果高铁有拐弯时，尽量部署在铁轨的内拐弯处。

当高铁隧道较短时，如长度小于500m，可以在隧道的两端用天线对打的方式在隧道内进行覆盖。

在隧道较长时，如长度大于500m，由于隧道空间狭小，宜采用辐射型泄露电缆覆盖，辐射型泄漏电缆覆盖均匀，且具有方向性，适合覆盖隧道。

在高铁隧道中基本上每隔500m就会有个设备洞室，可以放置5G的BBU和RRU，泄露电缆安装在与高铁列车窗口对应的位置，为了增加容量和用户感知，可以采用两根泄露电缆形成双流MIMO。

4、高铁场景5G网络优化

4.1、覆盖的优化

覆盖是移动通信的基础，在高铁场景下，5G网络的优化主要在于天线及切换带的大小。

在天线方面，天线的入射角会影响到入射信号在高铁的穿透损耗，因此合理的天馈方位角和俯仰角是保证良好覆盖的基础。

在优化中，尽可能地让天线近点覆盖，减小信号衰减，同时根据站间距及站轨距合理设置天线入射角度。

在切换带的大小方面，切换带过小会导致切换失败，过大则会产生乒乓切换，增加干扰，因此需要合理的RF优化，保证切换带大小适中。

4.2、多普勒频偏补偿

多普勒效应是影响高铁网络性能的重要因素，一直以来解决多普勒效应的频移问题，主要都是靠设备厂家在基站上实施的频偏补偿方案。

基站通过对接收到上行信号进行频偏检测，从而在发射下行信号时进行频偏补偿，来抵消多普勒效应带来的频偏问题，改善无线链路性能。

虽说5G网络的频段较高，带来的频偏较大，但目前的设备性能及频偏校正算法，能更好地跟踪高速移动速度，具有更好的信道估计和频偏检测能力，能更及时地进行频偏补偿。

4.3、切换参数优化

高铁是线覆盖场景，在高铁沿线跨区域跨基站的情况会比较多，而且由于高铁5G小区的覆盖范围较小，用户在使用过程中产生的切换会比较频繁。

在高铁5G网络的切换策略上，切换各项参数的设置要根据高铁的特点，保证切换的顺畅和快速完成。

5G网络采用A3事件触发切换，在触发A3事件前要进行MR测量报告的上报。

5G的测量报告是UE的物理层进行测量，测量结果经过L3滤波向高层提供测量结果。

高铁的车速很快，信号波动会比较大，历史测量结果的可参考度较低，在L3滤波的参数设置上要尽量减少历史测量结果的影响。

在A3事件参数设置中，也要减少A3事件切换时间迟滞，使得目标小区满足A3事件的RSRP后能尽快触发切换。

在高铁场景下，为了避免频繁的切换，一般都会采用小区合并的方式来扩大合并后小区的覆盖范围，减少频繁的小区间切换。

对于5G网络，在使用小区合并的方法时，还可以采用CU+DU分开的架构。

同一个CU下的DU之间进行切换，由于控制面集中，PDCP的实例无需复位或重建，切换流程涉及到的网元交互会减少，可以减少切换的时延，降低切换失败的概率。

4.4、PRACH参数优化

高铁场景下，UE高速移动的时候，频偏会导致基站在检测PRACH信道时，时域上出现伪相关峰，影响基站对PRACH信道的检查。

根据前面的分析可知，时速超过200km/h的多普勒频移已经超过1.25kHz的preamble子载波间隔，在这种高速的情况下，如果还是用普通低速模式下的PRACH参数规划，将会严重影响用户的接入、切换等性能。

3GPP在早期就考虑到多普勒频移的影响，协议上提出了生成前导序列时使用循环移位的限制集合，在参数High-Speed-Flag中配置Ultra-High-Speed，preamble生成的循环移位Ncs就会选择限制集合。

5GNR提供了14种preambleFormat，其中4种长序列，10种短序列。

在3GPP38.211Table6.3.3.1-1表中，Format3的preamble子载波间隔为5kHz，支持限制集合TypeA和B，非常适合高铁场景。

表4为3GPP38.211Table6.3.3.1-1长序列preamble格式：

Format

Lra

△fRA/kHz

N

NCA

Supportforrestrictedsets

0

839

1.25

24576k

3168k

TypeA,TypeB

1

839

1.25

2.24576k

21024k

TypeA,TypeB

2

839

1.25

4.24576k

4688k

TypeA,TypeB

3

839

5

4.6144k

3168k

TypeA,TypeB

其他的PRACH参数的规划和LTE类似。

小区中循环移