面向高铁毫米波通信智能资源管理研究综述.pdf
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1、面向高铁毫米波通信智能资源管理研究综述闫 莉 方旭明*李 毅 薛 青(西南交通大学信息科学与技术学院 成都 610031)(中国铁道科学研究院 北京 100081)(重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 400065)摘 要:为满足高速铁路智能化发展对铁路移动通信系统提出的新需求,基于第5代(5G)无线通信技术的高铁移动网络将采用宽带毫米波频段以提高传输容量。基于此,该文首先结合高铁传输需求及场景特殊性,分析了定向毫米波通信在网络覆盖鲁棒性、移动支持能力及链路稳定性与管理方面的问题。然后,探讨了通过融合传统6 GHz以下频段(简称sub-6 GHz)与毫米波频段以兼顾网络覆盖与传输容量的新一代
2、高铁无线接入网络架构,其中全向覆盖的sub-6GHz频段提供鲁棒覆盖,定向毫米波通信提升传输速率。最后,在该网络架构基础上,研究了如何利用深度学习算法进行业务特征与传输环境的预测,并智能决策sub-6 GHz与毫米波双频段的无线资源分配、波束对齐及切换优化,最终实现高可靠、低时延、大容量新一代高铁移动通信系统。关键词:高速铁路;移动通信;人工智能;网络架构;资源管理中图分类号:TN914文献标识码:A文章编号:1009-5896(2023)08-2806-12DOI:10.11999/JEIT220923Overview on Intelligent Wireless Resource Man
3、agement of MillimeterWave Communications under High-speed RailwayYAN Li FANG Xuming LI Yi XUE Qing(School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)(China Academy of Railway Sciences,Beijing 100081,China)(School of Communication and Information Engineer
4、ing,Chongqing University of Posts andTelecommunications,Chongqing 400065,China)Abstract:To satisfy the new requirements brought by the intelligent development of high-speed railways,futurerailway mobile networks based on the Fifth Generation(5G)wireless technologies will apply broadbandmillimeter wa
5、ve bands to enhance the transmission capability.Therefore,in this paper,considering thetransmission requirements and scenario characteristics of high-speed railways,the problems of millimeter wavecommunications in network coverage robustness,mobility support capability,link stability and management
6、areanalyzed.Then,to guarantee the network coverage while improving the transmission capacity,future high-speed railway wireless network architecture based on the integration of conventional sub-6 GHz and millimeterwave bands is discussed,where the omni-directional sub-6 GHz bands provide robust cove
7、rage,and thedirectional millimeter wave communications improve transmission rate.Finally,under this networkarchitecture,this paper investigates how to employ deep learning algorithms to predict the servicecharacteristics and propagation environments,and make decisions for radio resource allocation,b
8、eamalignment,and handover optimization for sub-6 GHz and millimeter wave bands,to realize eventually the highreliability,low latency,and large capacity for the future high-speed railway mobile systems.Key words:High-speed railway;Mobile communication;Artificial intelligence;Network architecture;Reso
9、urcemanagement 收稿日期:2022-07-07;改回日期:2022-09-19;网络出版:2022-09-21*通信作者:方旭明基金项目:国家自然科学基金(U1834210,62071393,62101460,62001071)Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China(U1834210,62071393,62101460,62001071)第45卷第8期电 子 与 信 息 学 报Vol.45No.82023年8月Journal of Electronics&Information Techn
10、ologyAug.20231 引言从铁路移动通信角度,数字化与智能化铁路意味着更大规模数据将涌入列车运维网络,严重超出传统窄带铁路专用移动通信系统(Global Systemfor Mobile communications for Railway,GSM-R)与过渡期试验铁路长期演进系统(Long-Term Evo-lution for Railway,LTE-R)的承载能力1。为满足日益增长的移动服务需求,5G移动通信在原有高质量6 GHz以下频段(简称sub-6 GHz)基础上,向拥有更宽连续频谱的毫米波频段进行带宽延展,标准划分的频带宽度为24 25052 600 MHz,并采用定向波
11、束赋形技术弥补毫米波频段严重的路径损耗2。为了提升传输能力,文献3,4指出高铁移动通信系统将向基于5G的新一代系统演进,以满足未来智能铁路在列车运行、运营维护及旅客服务方面日益增长的移动服务需求。在我国5G标准推进组发布的5G愿景与需求白皮书及第三代合作计划(3rd Generation Partnership Project,3GPP)国际标准组发布的技术报告(TechnologyReport 38.913,TR 38.913)文件中均已明确指出时速500 km以上高铁是5G重要应用场景,并支持使用毫米波通信技术提升高铁场景的传输容量5。随着铁路信息技术的发展,铁路移动通信业务类型不断增加,
12、除了传统的车地间调度与列控业务,还衍生出视频监控业务、列车状态监测业务、铁路物联网业务、旅客业务等,呈现业务类型多样化与需求差异化特征。根据5G服务质量标准,高铁移动通信业务可以大致分为3类,即列车安全控制相关的低时延高可靠类业务(Ultra Reliable andLow Latency Communication,URLLC)、运维环境感知相关的海量机器类业务(massive MachineType Communication,mMTC)及旅客服务相关的增强移动宽带业务(enhanced Mobile BroadBand,eMBB)6。高铁列车移动速度较高,无线信道呈现快时变特性,且高铁场
13、景运输线路较长,跨越的环境复杂,包括高架桥、城区、隧道等,无线信道特性差异较大7;此外,列车运行轨迹既定、车内用户位置集中等也是高铁区别于公众移动通信场景的特点。虽然5G宽带毫米波通信具有超高传输速率,能够满足铁路站场与枢纽热点区域、重点视频监控线路及车载旅客的大容量通信需求8,但毫米波定向波束链路存在覆盖鲁棒性差、移动性支持能力低、链路建立耗时长、传输不稳定等问题9,如果这些问题能够得到解决,毫米波通信也同样适用于铁路正线等全部场景。因此,如何结合高铁场景的特殊性,从网络架构设计、无线资源分配及切换优化等方面,设计能够同时满足不同铁路业务性能需求的毫米波通信解决方案是值得深入研究的。另一方面
14、,近几年,随着人工智能技术在各行业展现出的数据挖掘与智能决策能力,已有大量研究将深度学习算法引入到高移动场景下的移动通信系统中,提高资源管理效率与系统传输效率10。本文首先介绍了下一代高铁移动通信网络架构,基于网络切片技术实现不同类型业务定制化服务,并在云无线接入网架构基础上,设计了兼顾传输容量和移动性能的sub-6 GHz与毫米波双频协作无线接入网。接着,讨论了高铁移动业务及无线信道的特征,结合业务数据与信道数据存在多种规律的混叠特性,提出了一种分簇-预测两级业务量预测方法。然后,分析了sub-6 GHz与毫米波两个频段的无线资源分配方法,并提出在高铁线性组网环境下采用联邦学习算法提高整体网
15、络的资源管理效率。最后,利用高铁列车运行轨迹的既定性与规律性,研究了基于深度学习算法的切换过程优化,包括sub-6 GHz频段的切换参数优化与毫米波波束的快速对齐。综上,本文的资源管理不仅涵盖无线资源分配,还研究了与之强相关的网络架构、业务与环境预测及切换优化的问题,通过结合高铁业务需求与传输场景的特殊性,深入分析了高铁sub-6 GHz与毫米波双频智能协作的关键技术。为了表述清晰,表1列出了面向高铁毫米波通信的关键技术研究。2 面向服务的高铁双频协作云无线接入网架构与现有的高质量sub-6 GHz(如GSM-R)的900MHz频段)资源对比,毫米波频段传输损耗严重,尽管定向波束赋形技术能够延
16、长信号传输距离,但传输仍易受天气、植被等环境影响,且信号绕射能力差、易受阻,导致定向毫米波窄波束的覆盖鲁棒性及传输稳定性较差11。为了兼顾覆盖鲁棒性,同时提高系统传输容量,新一代高铁移动网络将深度融合支持不同类型业务定制化服务的网络切片技术、提高网络资源使用效率的云接入架构技术及兼顾传输容量和移动性能的sub-6 GHz与毫米波双频协作技术,具体如图1所示,其中英文缩写含义如下:用户面功能(User Plane Function,UPF)、策略控制功能(Policy Control Function,PCF)、会话管理功能(Session Management Function,SMF)、认证
17、服务器功能(Authentication Server Function,AUSF)、接入和移动性管理功能(Access and Mo-bility Management Function,AMF)、用户面功能(User Plane Function,UPF)。核心网采用5G网络第8期闫 莉等:面向高铁毫米波通信智能资源管理研究综述2807功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)及软件定义网络(Software Defined Network,SDN)技术,将网络功能模块化、控制面与数据面分离化;其中控制面功能集中管理,通过网络编排技术按业务需求动态
18、组织网络资源,数据面则下沉到网络边缘,通过分布式内容分发降低服务时延12。在接入网侧,基带处理资源集中到基带处理(Base-Band Unit,BBU)池,通过高速回传连接到远端射频单元(Radio Remote Unit,RRU),形成高铁云无线接入网架构13。为保障行车安全,闭塞区间内仅允许一辆列车占用,且线路的列车调度密度动态变化,使沿线通信网络资源的使用出现“潮汐效应”,即高峰期利用率较高,其他时间利用率较低。在高铁云无线接入网络架构的集中控制下,可以灵活调整BBU资源的使用及RRU的开关,实现绿色节能。在移动通信系统中,用户与接入网间的无线连接存在两个层面,分别为控制面与数据面14。
19、其中控制面承载系统信息广播、初始接入、越区切换等相关信令,对传输可靠性需求较高;数据面则承载最终的业务数据,对传输容量需求较高。在向高频频段延展带宽的同时为了兼顾两个层面的需求,在表 1 面向高铁毫米波通信的相关研究研究内容关键技术与智能算法达成目标参考文献通信网络架构网络切片控制面与数据面解耦sub-6 GHz与毫米波融合云接入网络架构车车通信实现定制化服务大幅度提升容量保障移动性能满足应急通信需求12,13,15,16业务与信道特征业务预测,长短期记忆网络(Long ShortTerm Memory,LSTM)及变种等信道预测,LSTM及变种等智能反射面,强化学习等预测传输需求预测传输环境
20、改变传输环境22,23,2732无线资源分配区分业务的资源调度,强化学习等网络切片资源预留,强化学习等保障资源可用性保障资源隔离性4047切换优化切换参数自适应优化,深度神经网络等快速波束对齐、跟踪,强化学习等提高切换成功率提高链路稳定性5155 图 1 切片化高铁双频协作云无线接入网络架构2808电 子 与 信 息 学 报第 45 卷前期的研究工作15,16中提出了高铁控制面与数据面解耦网络架构,其中控制面保留在高质量频段传输,保障系统覆盖与移动性支持能力;数据面搬移到更高的频段延展带宽,提升传输容量。为了解决定向毫米波通信在高铁场景下面临的移动性支持能力差问题,如图1所示,下一代高铁移动通
21、信网络基于控制面与数据面解耦思想在网络部署中设置两类RRU17,即sub-6 GHz RRU与毫米波RRU;其中全向覆盖的sub-6 GH RRU负责接入网控制面传输,并承载安全类URLLC业务,利用sub-6 GHz优质的传输特性保障网络可靠性;定向覆盖的毫米波RRU负责接入网数据面传输,扩展传输容量。在该架构下,sub-6 GHz链路承载毫米波波束与资源分配的相关控制信令,从而简化波束建立、跟踪、切换等流程,节约波束调整耗时。此外,在发生毫米波链路中断时,传输可以及时切换到sub-6 GHz频段,保障服务连续性。高速铁路跨越多种复杂的运行环境,包括沙漠等沿线基础设施匮乏的区域,如何在这些区
22、域保障行车安全是亟需研究的,文献18指出车车通信技术是解决该问题的一种应急通信方法,且避免了传统列车-无线闭塞系统-列车方式下经轨旁网络转发行车许可而引入的额外时延,实现快速、实时信息交互,从而缩短前后车追踪间隔,增加运输效率。根据文献19中的研究结果,对比传统的车地通信方式,车车通信能够将传输时延缩短40%以上。在毫米波技术的支持下,通过天线阵列获取较大的定向增益,延长信号传播距离,能够克服因闭塞区间较长无法满足车车通信短距离需求的这一问题。此外,图1网络中车载部分采用车外移动中继(MobileRelay,MR)加车内接入热点(Access Point,AP)的双跳结构20,车内业务首先汇聚
23、到车内热点,再由车外移动中继转发到路边基站,避免了车体穿透损耗及群切换等问题。考虑到未来网络对人工智能、计算及存储的需求,在高铁新一代网络架构的云端BBU池、边缘RRU侧及列车侧需要扩展计算及存储资源,通过增配硬件与软件资源支持智能化发展21。3 高铁业务特征与信道状态智能预测 3.1 高铁移动业务特征预测高铁移动通信业务具有类型多样化及需求差异化的特点,且高铁运输客流量具有较强的时间规律性,例如,在大尺度时间上,节假日客流量出现明显增加,甚至会增开班次;在小尺度时间上,一辆列车的到达将对该站点引入上千人的移动业务,这些都向高铁移动通信网络资源配置对业务需求变化的适应性提出了挑战。在上述基于S
24、DN/NFV网络架构基础上,网络切片技术是5G中为了同时满足eMBB,URLLC及mMTC不同应用场景、实现定制化服务的新型资源管理机制,通过在共享的物理网络资源上,按需隔离出不同的逻辑网络资源,从而满足不同的业务需求。在切片化的高铁云无线通信网络中,不同业务的定制化网络切片资源需要基于对目标业务需求进行周期性预测,并根据预测结果为不同切片进行资源配置。根据业务变化的时间尺度,业务需求预测可以划分为大尺度、中尺度与小尺度22,23。大尺度的业务预测可以基于周、月级,并基于预测结果调整网络整体配置,如某些基站的开关,提高资源利用效率,降低运维成本。中尺度的业务预测周期可为分钟、小时级,并基于预测
25、结果调整不同业务网络切片的预留资源量及其生命周期等。小尺度的业务预测周期为毫秒、秒级,在预留的网络切片资源内,基于预测结果为最终的业务数据传输分配无线资源,如具体的时、频、空及功率资源等。根据文献24中对不同时间尺度下序列数据的预测性能分析结果,随着时间尺度的增大,同一观测窗口内累积的业务量数值较大,数据的微观波动性对预测结果的影响相对较小,数据的平稳性较好,采用低复杂度的预测算法(如指数平滑、线性回归、支持向量机等)即可获得较高的预测准确度;反之,对于小尺度时间的微观预测,数据的随机性增强,需要采用深度学习预测算法(如LSTM算法及其变种)捕捉微观波动以达到所需的预测性能。为了表述清晰,表2
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