王曉軒,唐 濤,蔣海林,舒曉萌
(1.北京交通大學(xué) 軌道交通控制與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100044;2.北京交通大學(xué) 軌道交通運(yùn)行控制系統(tǒng)國(guó)家工程研究中心,北京 100044)
目前,城市軌道交通普遍使用WLAN (Wireless Local Area Network,無(wú)線局域網(wǎng))實(shí)現(xiàn)車地雙向通信,但隨著城市軌道交通的快速發(fā)展,WLAN已經(jīng)無(wú)法有效滿足不斷增長(zhǎng)的行車密度和嚴(yán)格的公共安全技術(shù)條件對(duì)于更高通信質(zhì)量的要求。LTE (Long Term Evolution,長(zhǎng)期演進(jìn))技術(shù)是新一代無(wú)線寬帶通信技術(shù),分為TD-LTE (Time Division Duplexing-Long Term Evolution,時(shí)分雙工-長(zhǎng)期演進(jìn))和LTE-FDD (Long Term Evolution-Frequency Division Duplexing,長(zhǎng)期演進(jìn)-頻分雙工)。其中TD-LTE具有如下優(yōu)點(diǎn):頻譜利用率高,配置靈活;在20 MHz頻譜帶寬下能夠提供下行50 Mbit·s-1,上行25 Mbit·s-1的峰值速率;理論上支持在最高350 km·h-1列車運(yùn)行速度下進(jìn)行正常的數(shù)據(jù)通信;用戶平面單向傳輸時(shí)延小于5 ms,控制平面從睡眠狀態(tài)到激活狀態(tài)遷移時(shí)間低于50 ms,從駐留狀態(tài)到激活狀態(tài)的遷移時(shí)間小于100 ms[1]。因此TD-LTE技術(shù)已經(jīng)被各大電信運(yùn)營(yíng)商成功商用,并且已經(jīng)在城市軌道交通中進(jìn)行應(yīng)用測(cè)試,使其未來(lái)應(yīng)用于城市軌道交通成為可能。
在用于城市軌道交通的TD-LTE系統(tǒng)中,隨著列車的運(yùn)行,TAU(Terminal Access Unit,車載數(shù)據(jù)終端)從一個(gè)服務(wù)小區(qū)成功切換[2]到另一個(gè)小區(qū)的基礎(chǔ)是合適的越區(qū)切換算法,若越區(qū)切換算法選取不恰當(dāng),則有可能產(chǎn)生乒乓切換,甚至切換失敗等問(wèn)題,嚴(yán)重時(shí)會(huì)使車載通信單元與基站之間均接收不到對(duì)方的信息,從而可能導(dǎo)致列車緊急制動(dòng)等。
針對(duì)TD-LTE系統(tǒng)的越區(qū)切換問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了許多相關(guān)研究,文獻(xiàn)[3]提出了新的認(rèn)證協(xié)議,提高了TD-LTE越區(qū)切換時(shí)的安全性;文獻(xiàn)[4]采用連接接納控制決策,以保證對(duì)小區(qū)服務(wù)質(zhì)量的控制,解決越區(qū)切換時(shí)延的問(wèn)題;文獻(xiàn)[5]提出了1種基于RSRP (Reference Signal Receiving Power,參考信號(hào)接收功率)測(cè)量的自適應(yīng)算法。但是這些研究大多數(shù)針對(duì)在公網(wǎng)中運(yùn)行的TD-LTE系統(tǒng)。在TD-LTE系統(tǒng)應(yīng)用于鐵路方面:文獻(xiàn)[6]針對(duì)LTE系統(tǒng)在高速鐵路的應(yīng)用,提出了1種基于協(xié)同多點(diǎn)傳輸?shù)脑絽^(qū)切換算法;文獻(xiàn)[7]則以高速鐵路環(huán)境為基礎(chǔ),對(duì)包括LTE在內(nèi)的現(xiàn)有車地通信方式的越區(qū)切換方案及算法進(jìn)行了較為完整的綜述。不過(guò)卻少有文獻(xiàn)對(duì)基于TD-LTE的城市軌道交通通信系統(tǒng)越區(qū)切換進(jìn)行研究。
城市軌道交通車地通信系統(tǒng)的工作環(huán)境有其自身的特殊性,主要表現(xiàn)在2.4 GHz頻段內(nèi)固有的同頻干擾對(duì)車地通信性能的影響;列車的高速運(yùn)行引起的多徑效應(yīng)與陰影衰落對(duì)車地通信性能的影響。因此,本文基于TD-LTE的城市軌道交通車地通信系統(tǒng)的特點(diǎn)和城區(qū)的信道特性,以3GPP TS 23.401協(xié)議中基于覆蓋的同頻小區(qū)越區(qū)切換判決公式為基礎(chǔ),應(yīng)用短序列灰色預(yù)測(cè)模型[8-9]對(duì)車載數(shù)據(jù)終端接收到的不考慮任何偏置的目標(biāo)小區(qū)、服務(wù)小區(qū)的RSRP值進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,再引入雙設(shè)備冗余通信模式,提出基于短序列灰色預(yù)測(cè)模型的雙設(shè)備越區(qū)切換算法;對(duì)采用該算法的車地通信系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室仿真測(cè)試,并且與采用既有越區(qū)切換算法、濾波算法的通信系統(tǒng)的相同條件下的實(shí)驗(yàn)室仿真測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證該算法的合理性和有效性。
如圖1所示,基于TD-LTE的城市軌道交通車地通信系統(tǒng)包括車載子系統(tǒng)、地面子系統(tǒng)和核心網(wǎng)3個(gè)部分。車載子系統(tǒng)主要包括TAU系統(tǒng)、乘客信息系統(tǒng)、閉路電視系統(tǒng)。TAU系統(tǒng)用于提供車輛的數(shù)據(jù)接入,放置在列車司機(jī)室;乘客信息系統(tǒng)用于地鐵公司與乘客之間的信息交互,乘客信息系統(tǒng)的屏幕放置在列車車廂;閉路電視系統(tǒng)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控列車車廂的狀況,閉路電視的攝像頭放置在列車車廂。地面子系統(tǒng)包括BBU (Building Base band Unit,基帶處理單元)和RRU (Radio Remote Unit,射頻拉遠(yuǎn)單元);BBU主要用于完成基帶信號(hào)的處理,通常由信號(hào)處理單元、傳輸模板和電源組組成,放置在車站機(jī)房;RRU沿軌道通過(guò)漏泄電纜或天線實(shí)現(xiàn)對(duì)線路的覆蓋,以固定間隔放置在軌旁。核心網(wǎng)向上為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供TD-LTE的數(shù)據(jù)交換和集群調(diào)度功能,向下管理基站,并允許終端鑒權(quán)接入,實(shí)現(xiàn)無(wú)線數(shù)據(jù)和多媒體集群通信,核心網(wǎng)的設(shè)備放置在軌道交通的線網(wǎng)或線路控制中心。
圖1 基于TD-LTE的城市軌道交通車地通信系統(tǒng)
從圖1中可以看出,每個(gè)RRU覆蓋的范圍是有限的。當(dāng)列車從1個(gè)RRU的覆蓋區(qū)域運(yùn)行到另1個(gè)RRU覆蓋區(qū)域時(shí),為了保障車地通信質(zhì)量,TAU便會(huì)進(jìn)行越區(qū)切換操作。
在3GPP TS 23.401協(xié)議中,TD-LTE定義的與越區(qū)切換相關(guān)的事件共有7個(gè),其中的5個(gè)用于表示系統(tǒng)內(nèi)越區(qū)切換,用A1—A5事件表示,2個(gè)用于系統(tǒng)外越區(qū)切換,用B1—B2事件表示,其中A3事件是用于基于覆蓋的同頻小區(qū)越區(qū)切換判決的主要事件。觸發(fā)A3事件的判決公式為
Mn+Ofn+Ocn-Hys>Mp+Ofp+Ocp+Off
(1)
式中:Mn和Mp分別為TAU接收到的不考慮任何偏置的目標(biāo)小區(qū)、服務(wù)小區(qū)的RSRP值;Ofn和Ofp分別為目標(biāo)小區(qū)、服務(wù)小區(qū)的頻率特定偏置;Ocn和Ocp分別為目標(biāo)小區(qū)、服務(wù)小區(qū)的特定偏置;Hys為A3事件的遲滯參數(shù);Off為A3事件的偏置參數(shù)。
因?yàn)榛赥D-LTE的城市軌道交通車地通信系統(tǒng)為同頻越區(qū)切換,所以O(shè)fn與Ofp均為0,且各通信小區(qū)的優(yōu)先級(jí)均相同,則Ocn與Ocp也均為0[10]。因此,式(1)可簡(jiǎn)化為
Mn-Hys>Mp+Off
(2)
城市中2.4 GHz頻段內(nèi)固有的同頻干擾,以及列車運(yùn)行速度較高時(shí)的多徑效應(yīng)與陰影衰落均會(huì)嚴(yán)重影響Mn和Mp的值,而式(2)中的參數(shù)Hys和Off不能很好地消除這些影響。因此,采用式(2)并不能做出準(zhǔn)確的越區(qū)切換判決,從而造成乒乓切換。為此,本文提出1種基于短序列灰色預(yù)測(cè)模型的雙設(shè)備越區(qū)切換算法,對(duì)接收到的Mn和Mp進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,去除2.4 GHz頻段內(nèi)固有的同頻干擾、多徑效應(yīng)及陰影衰落對(duì)RSRP接收值的影響,從而得到當(dāng)前準(zhǔn)確的Mn和Mp。
在傳統(tǒng)灰色預(yù)測(cè)理論中[11],當(dāng)預(yù)測(cè)某一時(shí)刻的值時(shí),往往采用該時(shí)刻之前收集到的全部數(shù)值作為模型的輸入,而城市軌道交通對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求較高,使用超長(zhǎng)數(shù)列進(jìn)行預(yù)測(cè),不僅增加了運(yùn)算復(fù)雜度,還需要為大量數(shù)據(jù)分配存儲(chǔ)空間,使系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性降低;另外,列車高速行駛時(shí),在一個(gè)小區(qū)內(nèi)的駐留時(shí)間比較短,而采用長(zhǎng)序列必然會(huì)用到前一個(gè)小區(qū)的RSRP數(shù)據(jù),但該數(shù)據(jù)對(duì)本次預(yù)測(cè)并無(wú)意義。因此,本文根據(jù)城市軌道交通車地通信系統(tǒng)的特點(diǎn),提出只有4個(gè)元素的短序列灰色預(yù)測(cè)模型,即以當(dāng)前時(shí)刻為準(zhǔn),選取當(dāng)前時(shí)刻以前4個(gè)時(shí)刻的Mn和Mp值作為預(yù)測(cè)序列值,建立GM(Grey Model,灰色預(yù)測(cè)模型),預(yù)測(cè)得到其當(dāng)前時(shí)刻的值。
為了驗(yàn)證取這4個(gè)數(shù)據(jù)的合理性,分別以5,100和1 000個(gè)元素的隨機(jī)遞增序列作為原始序列,進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)仿真,結(jié)果如圖2所示,其中橫坐標(biāo)為原始序列元素的個(gè)數(shù),縱坐標(biāo)為該時(shí)刻原始序列與預(yù)測(cè)序列的值。由圖2可以看出,原始序列取不同元素個(gè)數(shù)時(shí)預(yù)測(cè)值與原始值均基本吻合。因此,采用4個(gè)元素的短序列灰色預(yù)測(cè)模型可以得到較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)值。
圖2 基于不同元素個(gè)數(shù)的預(yù)測(cè)序列與原始序列值的比較
采用短序列灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理得到當(dāng)前Mn和Mp準(zhǔn)確值的具體步驟如下。
步驟1:因Mn和Mp值均在-40~-90 dBm之間,所以將其值取絕對(duì)值。
步驟2:分別取t-4Δt,t-3Δt,t-2Δt,t-Δt這4個(gè)時(shí)刻Mp的值組成短序列S1={S1,t-4Δt,S1,t-3Δt,S1,t-2Δt,S1,t-Δt}, 以及Mn的值組成短序列S2={S2,t-4Δt,S2,t-3Δt,S2,t-2Δt,S2,t-Δt}。
步驟3:利用短序列S1建立灰色預(yù)測(cè)模型GM1(1,1),通過(guò)進(jìn)行5次循環(huán)預(yù)測(cè),得出新序列S1,pre={S1,pre1,S1,pre2,S1,pre3,S1,pre4,S1,pre5}; 同樣的, 利用短序列S2建立灰色預(yù)測(cè)模型GM2(1,1),通過(guò)5次循環(huán)預(yù)測(cè),得出新序列S2,pre={S2,pre1,S2,pre2,S2,pre3,S2,pre4,S2,pre5}。
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
雙設(shè)備越區(qū)切換模式[12]即為在列車上安裝2套頻點(diǎn)相同的通信設(shè)備,分別安裝在列車的頭部和尾部(簡(jiǎn)稱車頭設(shè)備、車尾設(shè)備)。當(dāng)列車在服務(wù)小區(qū)內(nèi)正常運(yùn)行時(shí),2套通信設(shè)備均會(huì)與服務(wù)小區(qū)的基站進(jìn)行通信,此時(shí),TAU會(huì)選取接收到RSRP值較高的設(shè)備與地面進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。
隨著列車的繼續(xù)前行,車頭會(huì)先進(jìn)入2個(gè)RRU小區(qū)覆蓋重疊的區(qū)域,此時(shí),車頭設(shè)備會(huì)進(jìn)行切換判決,若判決成功,則切換至目標(biāo)小區(qū),此時(shí)車尾設(shè)備依然與服務(wù)小區(qū)進(jìn)行通信;列車將同時(shí)收到當(dāng)前服務(wù)小區(qū)和目標(biāo)小區(qū)傳送來(lái)的地面信號(hào),為此,列車會(huì)比較接收到的二者的RSRP值,選取RSRP值較高的小區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,當(dāng)然,與RSRP值較小的小區(qū)的連接也不會(huì)斷開(kāi)。
車頭設(shè)備在切換成功后,會(huì)通知車尾設(shè)備開(kāi)始進(jìn)行切換判決。這時(shí),車尾設(shè)備只對(duì)目標(biāo)小區(qū)進(jìn)行RSRP質(zhì)量檢測(cè),并且適當(dāng)降低切換的門限值,當(dāng)車頭設(shè)備切換成功并且車尾設(shè)備檢測(cè)到的目標(biāo)小區(qū)RSRP質(zhì)量滿足該門限值后,車尾設(shè)備進(jìn)行切換。待車尾設(shè)備也切換至目標(biāo)小區(qū)后,本次越區(qū)切換成功。
如果車頭設(shè)備第1次切換失敗,車頭設(shè)備會(huì)自動(dòng)上傳新的測(cè)量報(bào)告,并準(zhǔn)備進(jìn)行第2次切換;同時(shí),車頭設(shè)備也會(huì)發(fā)送指令,要求車尾設(shè)備開(kāi)始進(jìn)行切換判決,此時(shí),車尾設(shè)備依然按照原有的門限值進(jìn)行判決。若車尾設(shè)備成功切換,則車頭設(shè)備便不再進(jìn)行切換判決,而是立即進(jìn)行切換,待車頭設(shè)備也切換至目標(biāo)小區(qū)后,本次越區(qū)切換成功。
若車尾設(shè)備此次切換也失敗了,車頭設(shè)備便會(huì)適當(dāng)降低切換的門限值,開(kāi)始進(jìn)行第2次切換判決,若車頭設(shè)備此次切換成功,則車尾設(shè)備不進(jìn)行切換判決,立即進(jìn)行切換,待車尾設(shè)備也切換至目標(biāo)小區(qū)后,本次越區(qū)切換成功。
若車頭設(shè)備第2次切換又失敗了,此時(shí)列車與地面處于長(zhǎng)時(shí)間通信中斷狀態(tài),車地之間的通信時(shí)延過(guò)大,便會(huì)觸發(fā)緊急制動(dòng)等措施[13]。
在雙設(shè)備越區(qū)切換模式中,切換判決均采用基于短灰色預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,即本文提出的基于短序列灰色預(yù)測(cè)模型的雙設(shè)備越區(qū)切換算法。
設(shè)每個(gè)基站的覆蓋半徑為R。在t時(shí)刻,列車觸發(fā)越區(qū)切換(式(7)成立)的概率為
(8)
在觸發(fā)越區(qū)切換后,車頭和車尾設(shè)備開(kāi)始向目標(biāo)基站進(jìn)行切換操作。因?yàn)門D-LTE中的切換操作為硬切換,在TAU與服務(wù)小區(qū)斷開(kāi)連接到與目標(biāo)小區(qū)建立連接的過(guò)程中,會(huì)出現(xiàn)車輛與地面的通信時(shí)延現(xiàn)象,設(shè)此時(shí)延造成的越區(qū)切換時(shí)延為t1。若第1次切換失敗,系統(tǒng)便會(huì)觸發(fā)“失敗—重配—再次切換”,在這個(gè)過(guò)程中,車輛與地面依舊處于通信中斷狀態(tài),設(shè)此時(shí)造成的越區(qū)切換時(shí)延為t2。考慮到城市軌道交通車地通信的特殊性,一般設(shè)定在TAU觸發(fā)切換操作后,可執(zhí)行2次切換操作,如果2次切換都無(wú)法成功接入目標(biāo)小區(qū),則由于車地之間通信時(shí)延過(guò)大而觸發(fā)緊急制動(dòng)等措施[13]。因此,本文只考慮2次以內(nèi)切換成功的概率。
列車在1次切換后就可以順利接入目標(biāo)基站的概率為
Psuccess1=PhandoffPon
(9)
式中:Pon為車載設(shè)備成功接入服務(wù)小區(qū)的概率,由設(shè)備自身決定。
如果列車第1次切換失敗,若此時(shí)列車未駛離服務(wù)基站的覆蓋范圍,則開(kāi)始進(jìn)行第2次切換。列車進(jìn)行第2次切換的成功概率為
Psuccess2=P(xt+t1 (10) 式中:xt+t1為列車在第1次切換后與服務(wù)小區(qū)基站間的距離。 在單設(shè)備越區(qū)切換模式中,列車在1次切換后就可以順利接入目標(biāo)小區(qū)的概率為Psuccess1;如果列車第1次切換失敗,第2次切換的成功概率為Psuccess2;則列車在2次切換內(nèi)成功接入目標(biāo)小區(qū)的切換時(shí)延toff1為 toff1=t1Psuccess1+(t1+t2)(1-Psuccess1)Psuccess2 (11) 對(duì)于雙設(shè)備越區(qū)切換模式,按照本文算法,車頭設(shè)備第1次切換如果成功,此時(shí)列車與地面通信不會(huì)出現(xiàn)時(shí)延。但若車頭設(shè)備第1次切換失敗,車尾設(shè)備切換成功的概率為(1-Psuccess1)Psuccess1;或者若車頭、車尾設(shè)備第1次切換均失敗,車頭設(shè)備進(jìn)行第2次內(nèi)切換的成功概率為(1-Psuccess1)2Psuccess2,則列車在2次切換成功接入目標(biāo)小區(qū)的切換時(shí)延toff2為 toff2=t1(1-Psuccess1)Psuccess1+(t1+t2)(1-Psuccess1)2Psuccess2 (12) 為了驗(yàn)證本文所提出的基于短序列灰色預(yù)測(cè)模型的雙設(shè)備越區(qū)切換算法的合理性和優(yōu)越性,按照同樣的仿真條件,分別采用本文算法、式(2)所示的既有算法和平滑濾波算法[14],在北京交通大學(xué)軌道交通與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室分別進(jìn)行通信系統(tǒng)仿真測(cè)試。實(shí)驗(yàn)室測(cè)試鏈路圖如圖3所示,仿真參數(shù)見(jiàn)表1。為了提高數(shù)據(jù)的真實(shí)性、準(zhǔn)確性與合理性,共進(jìn)行了100次仿真。 圖3 實(shí)驗(yàn)室測(cè)試鏈路圖 表1 仿真參數(shù) 其中1次仿真得到的分別采用3種算法時(shí)TAU接收到的服務(wù)小區(qū)和目標(biāo)小區(qū)的RSRP值變化如圖4所示,圖4中的橫軸為列車與服務(wù)小區(qū)基站間的距離。由圖4可知:與采用既有算法相比,采用本文算法時(shí)RSRP值的波動(dòng)得到了很大的改善,而采用平滑濾波算法時(shí)RSRP值的波動(dòng)情況僅得到了一定程度的改善,這是因?yàn)楸疚乃惴ǔ晒Φ叵?.4 GHz頻段內(nèi)固有的同頻干擾、多徑效應(yīng)以及陰影衰落對(duì)RSRP值的影響,平滑濾波算法僅能消除一部分影響,而既有算法則不能消除這些影響。 圖4 RSRP接收值比較 對(duì)上述3種算法分別進(jìn)行100次仿真,每次仿真均成功越區(qū)切換,采用本文算法、既有算法和平滑濾波算法3種算法分別出現(xiàn)3,43,21次乒乓切換。由此可見(jiàn):本文算法與既有算法和平滑濾波算法相比,成功地減少了乒乓切換的次數(shù)。 取100次本文算法仿真得到越區(qū)切換時(shí)延的平均值作為本文算法平均時(shí)延,取100次既有算法仿真得到越區(qū)切換時(shí)延的平均值作為既有算法平均時(shí)延。將二者進(jìn)行比較,前者為11 ms左右,后者為32 ms左右。這是由于本文算法中加入了雙設(shè)備越區(qū)切換模式,從而有效地降低了越區(qū)切換時(shí)延。 本文針對(duì)基于TD-LTE的城市軌道交通車地通信系統(tǒng),根據(jù)其特點(diǎn)和城區(qū)的信道特性,將基本灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行改良,并與雙設(shè)備機(jī)制進(jìn)行結(jié)合,提出1種基于短序列灰色預(yù)測(cè)模型的雙設(shè)備越區(qū)切換算法。對(duì)采用該越區(qū)切換算法的通信系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室仿真測(cè)試,并與既有越區(qū)切換算法和濾波越區(qū)切換算法在相同條件下的實(shí)驗(yàn)室仿真測(cè)試結(jié)果對(duì)比。結(jié)果表明,本文算法大大降低了列車在越區(qū)切換時(shí)的乒乓切換次數(shù)和越區(qū)切換時(shí)延,有效地消除了2.4 GHz頻段內(nèi)固有的同頻干擾、多徑效應(yīng)及陰影衰落對(duì)RSRP接收值的影響。 [1]詹強(qiáng). 高鐵環(huán)境下LTE切換技術(shù)的研究[J]. 信息通信,2013(10),172-173. (ZHAN Qiang. The Research on Handoff of LTE in High-Speed Railway[J]. Information & Communications, 2013(10), 172-173 in Chinese) [2]王映民,孫紹暉,王可,等.TD-LTE 技術(shù)原理與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[M]. 北京:人民郵電出版社,2010. (WANG Yingmin, SUN Shaohui, WANG Ke, et al. Principles and System Design[M]. Beijing:Posts & Telecom Press, 2010, in Chinese) [3]BOUABIDI I E,DALY I,ZARAI F,et al. Secure Handoff Protocol in 3 GPP LTE Networks[C] //Communications and Networking. Hammamet: IEEE 3rd International Conference, 2012: 1-6. [4]KHITEM B A,ZARAI F, KAMOUN L,et al. Reducing Handoff Dropping Probability in 3 GPP LTE Network[C] //Communications and Networking. Tozeur: IEEE 2nd International Conference, 2010:1-8. [5]張普,王軍選. LTE系統(tǒng)中切換算法的研究[J]. 西安郵電學(xué)院學(xué)報(bào),2010,15(3):1-5. (ZHANG Pu, WANG Junxuan. Hanover Algorithm for LTE System[J]. Journal of Xi’an University of Posts and Telecommunications, 2010, 15(3): 1-5. in Chinese) [6]LUO W,ZHANG R,F(xiàn)ANG X. A CoMP Soft Handover Scheme for LTE Systems in High Speed Railway[J]. Eurasip Journal on Wireless Communications & Networking,2012(1):1-9. [7]ZHOU Y,AI B. Handover Schemes and Algorithms of High-Speed Mobile Environment: A Survey[J]. Computer Communications,2014,47(7):1-15. [8]JU-LONG D. Control Problems of Grey Systems[J]. Systems & Control Letters, 1982, 1(5): 288-294. [9]SHEU S T,WU C C. Using Grey Prediction Theory to Reduce Handoff Overhead in Cellular Communication Systems[C] //Indoor and Mobile Radio Communications. London: IEEE 11th International Symposium, 2000: 782-786. [10]李斌,朱宇霞. LTE系統(tǒng)中切換優(yōu)化算法的研究[J]. 電視技術(shù),2013,37(3):109-112. (LI Bin,ZHU Yuxia. Research on Handover Optimization Algorithm in LTE System[J]. Video Engineering, 2013, 37(3): 109-112. in Chinese) [11]KAACAN E,ULUTAS B,KAYNAK O. Grey System Theory-Based Models in Time Series Prediction[J]. Expert Systems with Applications,2010,37(2):1784-1789. [12]QIAN X,WU H. Mobile Relay Assisted Handover for LTE System in High-Speed Railway[C] //Control Engineering and Communication Technology. Liaoning: IEEE Computer Society, 2012: 632-635. [13]朱力. CBTC車地通信系統(tǒng)跨層設(shè)計(jì)研究[D]. 北京:北京交通大學(xué),2012. (ZHU Li. Research on Cross-Layer Design in CBTC Train Ground Communication Systems[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2012. in Chinese) [14]KUAN D T,SAWCHUK A A,STRAND T C,et al. Adaptive Noise Smoothing Filter for Images with Signal-Dependent Noise[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence,1985,7(2):165-177.4 性能仿真與分析
5 結(jié) 語(yǔ)