何睿斯，艾渤，鐘章隊(duì)，楊汨，黃晨，馬張楓，孫桂琪，米航，周承毅，陳瑞鳳

（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. 中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司電子計(jì)算技術(shù)研究所，北京 100081）

1 引言

隨著現(xiàn)代社會(huì)城市化進(jìn)程的推進(jìn)，城市軌道交通系統(tǒng)的需求持續(xù)增長(zhǎng)。中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)綱要》中明確指出了要建設(shè)城市群一體化交通網(wǎng)，推進(jìn)干線鐵路、城際鐵路、市域（郊）鐵路、城市軌道交通的融合發(fā)展。5G為城市軌道交通系統(tǒng)中高效可靠的數(shù)據(jù)傳輸、基于通信的列車(chē)控制以及高質(zhì)量乘客服務(wù)提供了重要基礎(chǔ)，城市軌道交通有望借助5G通信技術(shù)全面實(shí)現(xiàn)智能化和信息化的跨越式發(fā)展。2020年《中國(guó)移動(dòng)城市軌道交通5G應(yīng)用技術(shù)白皮書(shū)》發(fā)布，標(biāo)志著5G城市軌道交通技術(shù)發(fā)展進(jìn)入新篇章。在5G城市軌道交通通信系統(tǒng)研究和關(guān)鍵技術(shù)裝備研發(fā)中，城市軌道交通無(wú)線通信場(chǎng)景的精準(zhǔn)分類(lèi)、信道測(cè)量與高精度信道建模是重要的基礎(chǔ)。準(zhǔn)確合理的場(chǎng)景分類(lèi)為無(wú)線信道的測(cè)量與建模、仿真，以及各類(lèi)關(guān)鍵通信技術(shù)性能的評(píng)估與比對(duì)驗(yàn)證提供重要支撐，信道模型則是通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)、仿真以及優(yōu)化的基礎(chǔ)。本文詳細(xì)探討5G城市軌道交通場(chǎng)景分類(lèi)、信道測(cè)量與建模等問(wèn)題，為未來(lái)5G城市軌道交通通信技術(shù)的高質(zhì)量發(fā)展提供支撐。

2 5G城市軌道交通傳播場(chǎng)景

無(wú)線通信的場(chǎng)景定義是無(wú)線通信技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)，準(zhǔn)確合理的場(chǎng)景定義是開(kāi)展通信信道測(cè)量、仿真、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與驗(yàn)證、通信性能評(píng)估的先決條件。5G城市軌道交通通信場(chǎng)景有別于傳統(tǒng)蜂窩通信和鐵路移動(dòng)通信場(chǎng)景，差異主要來(lái)源于兩方面：首先，城市軌道交通的線路和車(chē)站大部分位于地下，這與常規(guī)鐵路線路多位于地面、高架橋等空曠環(huán)境存在顯著差異，復(fù)雜的傳播環(huán)境也導(dǎo)致城市軌道交通中非直射（non-line-of-sight，NLOS）通信較直射（line-of-sight，LOS）通信占比增多；其次大規(guī)模多輸入多輸出（massive multiple-input multiple-output，mMIMO）、毫米波、無(wú)人機(jī)、智能反射等5G新技術(shù)的引入帶來(lái)了天線陣型、頻段、覆蓋范圍等方面變化，這些因素顯著影響5G城市軌道交通通信場(chǎng)景的分類(lèi)。

具體而言，常規(guī)鐵路傳播場(chǎng)景可以被分為高架橋、路塹、隧道、車(chē)站、城區(qū)、郊區(qū)、鄉(xiāng)村、水域、山區(qū)、沙漠、車(chē)廂內(nèi)和混合場(chǎng)景等類(lèi)型[1-2]。城市軌道交通場(chǎng)景中也存在高架橋、隧道、路塹等場(chǎng)景，但差異在于城市軌道交通中的高架橋、隧道和路塹往往與城區(qū)環(huán)境相結(jié)合，這與常規(guī)鐵路中存在大段獨(dú)立的高架橋或路塹、且多位于郊區(qū)和鄉(xiāng)村的情況存在明顯不同。而隧道/地下場(chǎng)景為城市軌道交通較為常見(jiàn)的場(chǎng)景。此外，城市軌道交通中的車(chē)站應(yīng)區(qū)分為地上車(chē)站和地下車(chē)站兩類(lèi)，二者環(huán)境中反散射體的分布和信道特征存在顯著差異。需要指出的是，通信場(chǎng)景的分類(lèi)除了考慮電波傳播的因素外，還需結(jié)合對(duì)實(shí)際系統(tǒng)的性能以及所需支撐的通信業(yè)務(wù)等因素分析，對(duì)于車(chē)站等大帶寬、高容量、多連接的通信場(chǎng)景，有望通過(guò)5G mMIMO、毫米波、非正交多址接入等技術(shù)來(lái)滿足超高速率以及多連接等需求，并實(shí)現(xiàn)多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的混合部署。

綜合上述因素，本文結(jié)合城市軌道交通通信需求及5G技術(shù)特點(diǎn)，提出了如下5G城市軌道交通通信場(chǎng)景的分類(lèi)方案，即分為高架橋-城區(qū)混合場(chǎng)景、路塹-城區(qū)混合場(chǎng)景、隧道場(chǎng)景、地上車(chē)站場(chǎng)景、地下車(chē)站場(chǎng)景、地表城區(qū)場(chǎng)景、空-地通信場(chǎng)景、列車(chē)-列車(chē)通信場(chǎng)景共8類(lèi)典型場(chǎng)景。各類(lèi)場(chǎng)景的典型特點(diǎn)和場(chǎng)景示意圖分別如表1和圖1所示。通信場(chǎng)景的定義為無(wú)線信道測(cè)量與建模、通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真、通信技術(shù)性能驗(yàn)證與評(píng)估奠定了基礎(chǔ)。在相關(guān)定義的基礎(chǔ)上，本文將結(jié)合城市軌道交通場(chǎng)景的分類(lèi)探討典型場(chǎng)景下信道測(cè)量與建模的研究狀況，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步結(jié)合5G通信技術(shù)的特點(diǎn)，分析討論城市軌道交通通信信道建模研究的新方向和現(xiàn)狀。

圖1 5G城市軌道交通場(chǎng)景分類(lèi)示意圖

表1 5G城市軌道交通通信場(chǎng)景分類(lèi)

高架橋-城區(qū)混合場(chǎng)景：城市軌道交通中往往采用高架橋鋪設(shè)軌道以滿足不同城市環(huán)境下線路的平順性。此類(lèi)場(chǎng)景中，高架橋離地的高度一般為5～30 m，但高架橋場(chǎng)景的通信同樣受到復(fù)雜城區(qū)環(huán)境的影響，這一點(diǎn)也不同于高速鐵路中的高架橋場(chǎng)景。由于城市軌道交通的廣域覆蓋性，其覆蓋范圍主要包含主城區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)。主城區(qū)的建筑較多且密度大，建筑會(huì)在通信中充當(dāng)散射體和反射體的角色，無(wú)線電波的傳播環(huán)境比遠(yuǎn)郊區(qū)更為復(fù)雜。在城市軌道交通的高架橋-城區(qū)混合場(chǎng)景中，靠近軌道的建筑物會(huì)引入豐富的散射和反射分量，并導(dǎo)致電波傳播中NLOS分量占比增高。遠(yuǎn)郊區(qū)場(chǎng)景下，高架橋周?chē)ㄖ话愀叨容^低，此時(shí)電波傳播中LOS分量較少被阻擋，LOS信號(hào)對(duì)于電波傳播的貢獻(xiàn)占比增大。

路塹-城區(qū)混合場(chǎng)景：路塹結(jié)構(gòu)常見(jiàn)于高速鐵路，在部分環(huán)境復(fù)雜的城市軌道交通線路中也有使用。路塹出現(xiàn)于城市軌道交通中地形情況變化較為復(fù)雜的區(qū)域，呈現(xiàn)沉降式結(jié)構(gòu)，軌道兩側(cè)存在一定高度的斜側(cè)面，且頂部往往不封閉。這種特殊的結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了豐富的反射和散射分量，對(duì)電波傳播具有較大影響。此外，路塹外圍復(fù)雜的城區(qū)環(huán)境也會(huì)對(duì)信號(hào)的傳播產(chǎn)生影響。

隧道場(chǎng)景：隧道是城市軌道交通中較為常見(jiàn)的場(chǎng)景。城市軌道交通中隧道的斷面通常為矩形、半圓形或者馬蹄形，高度為5～10 m，寬度為10～20 m。由于隧道的封閉性，電波在傳播中會(huì)出現(xiàn)波導(dǎo)效應(yīng)，且信道中存在密集的多徑分量，同時(shí)信號(hào)還會(huì)受到車(chē)體的影響。對(duì)于彎曲形隧道，信道中多徑的分布則更加復(fù)雜，這些因素使得5G通信系統(tǒng)天線的部署面臨諸多挑戰(zhàn)。

地上車(chē)站場(chǎng)景：車(chē)站是城市軌道交通中的重要場(chǎng)景，地上車(chē)站多為遠(yuǎn)郊區(qū)車(chē)站或者是中小型城區(qū)站點(diǎn)，此類(lèi)環(huán)境往往呈現(xiàn)開(kāi)放或半封閉的特征，LOS與NLOS傳播同時(shí)存在，且受到站臺(tái)頂棚結(jié)構(gòu)和基站部署位置的影響。車(chē)站附近的樓宇也會(huì)引入一定的多徑傳播分量。

地下車(chē)站場(chǎng)景：城市軌道交通在密集人口區(qū)的站點(diǎn)一般都采用地下車(chē)站的形式。地下車(chē)站的人口密度大且流動(dòng)性很強(qiáng)，設(shè)備接入量多。同時(shí)地下車(chē)站的封閉場(chǎng)景中存在豐富的反散射體，NLOS傳播占比較高，信道多徑分布密集，衰落特性復(fù)雜。

地表城區(qū)場(chǎng)景：此類(lèi)場(chǎng)景中列車(chē)運(yùn)行在與地表平行的軌面上，此時(shí)城區(qū)復(fù)雜的傳播環(huán)境會(huì)直接影響車(chē)-地通信鏈路的質(zhì)量，列車(chē)天線的近端反散射體數(shù)量較多，信號(hào)NLOS傳播的占比也可能適當(dāng)增大。

空-地通信場(chǎng)景：無(wú)人機(jī)作為輔助通信的空中基站可在5G城市軌道交通通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中發(fā)揮重要作用，其主要用于高架橋-城區(qū)、地表、路塹-城區(qū)等開(kāi)闊場(chǎng)景中。無(wú)人機(jī)可作為動(dòng)態(tài)滯空通信平臺(tái)，為城市軌道交通的覆蓋深度和廣度的擴(kuò)展提供支撐。無(wú)人機(jī)通信的高度一般為幾十至上百米，在這個(gè)高度范圍很少有建筑物的阻礙，電波傳播中LOS分量的占比較高。

列車(chē)-列車(chē)通信場(chǎng)景：列車(chē)-列車(chē)通信對(duì)全面保障城市軌道交通安全、支撐智慧交通無(wú)人駕駛等應(yīng)用具有重要意義。該類(lèi)場(chǎng)景中收發(fā)端列車(chē)的快速移動(dòng)會(huì)帶來(lái)較高的多普勒頻移，并引起復(fù)雜的信道時(shí)變特征，通信的廣義平穩(wěn)假設(shè)面臨更大的挑戰(zhàn)。此外，運(yùn)行過(guò)程中收發(fā)端近端反散射體會(huì)極大地影響無(wú)線信號(hào)的傳輸，而城區(qū)復(fù)雜的傳播環(huán)境也會(huì)影響列車(chē)-列車(chē)通信信道的狀態(tài)。

3 信道測(cè)量與建?，F(xiàn)狀

建立可靠的無(wú)線通信系統(tǒng)是保證城市軌道交通安全運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵。無(wú)線通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)離不開(kāi)對(duì)相關(guān)環(huán)境中電波傳播機(jī)制和信道特征的準(zhǔn)確表征和建模，準(zhǔn)確的信道模型是5G城市軌道交通無(wú)線通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)[1]。

目前信道建模方法主要分為兩大類(lèi)：確定性建模和統(tǒng)計(jì)性建模。確定性信道建模以電磁波傳播理論作為基礎(chǔ)，借助精細(xì)的場(chǎng)景建模和電磁計(jì)算，獲得無(wú)線電波在空間中每條傳播路徑的具體參數(shù)[3]。確定性建模在已經(jīng)完成參數(shù)校準(zhǔn)的前提下較少依賴于信道測(cè)試數(shù)據(jù)，但該類(lèi)方法復(fù)雜度較高，因此難以適用于大規(guī)模的鏈路級(jí)和系統(tǒng)級(jí)仿真。統(tǒng)計(jì)性信道建模主要借助在典型傳播場(chǎng)景中開(kāi)展信道測(cè)量，采集信道數(shù)據(jù)并開(kāi)展統(tǒng)計(jì)分析，提取出反映傳播特征的各類(lèi)信道參數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性，建立信道模型。統(tǒng)計(jì)性建模一般不依賴于對(duì)具體場(chǎng)景中散射體空間分布的精細(xì)刻畫(huà)，主要從統(tǒng)計(jì)角度提取一般性普適特征，因此統(tǒng)計(jì)性建模能夠較為準(zhǔn)確地刻畫(huà)某一類(lèi)典型傳播環(huán)境的信道特征，且具有較低的復(fù)雜度和較好的可擴(kuò)展性[4]。

長(zhǎng)期以來(lái)，信道測(cè)量是開(kāi)展信道特性研究和建模的重要手段，信道測(cè)量數(shù)據(jù)一方面是統(tǒng)計(jì)性建模的基礎(chǔ)，另一方面也可以在確定性建模中用于驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性[5]。5G城市軌道交通系統(tǒng)的信道測(cè)量需要依賴于可支撐大帶寬、大陣列和快變信道的測(cè)量平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)非平穩(wěn)信道特性的準(zhǔn)確提取與分析。文獻(xiàn)[6]介紹了一種典型的軌道交通動(dòng)態(tài)信道測(cè)試系統(tǒng)，其以列車(chē)作為載體，可以實(shí)現(xiàn)高速移動(dòng)環(huán)境下測(cè)試信號(hào)的生成、發(fā)送、接收和存儲(chǔ)，并具備關(guān)鍵信道參數(shù)實(shí)時(shí)處理和顯示功能，基于其能夠?qū)崿F(xiàn)面向5G城市軌道交通需求的高移動(dòng)性動(dòng)態(tài)信道測(cè)量。

對(duì)于5G城市軌道交通信道測(cè)量與建模，由于與蜂窩網(wǎng)和傳統(tǒng)鐵路在傳播場(chǎng)景上存在顯著差異，當(dāng)前缺乏針對(duì)性的信道測(cè)量，這導(dǎo)致5G城市軌道交通中幾類(lèi)典型場(chǎng)景（如第1節(jié)定義）下傳播機(jī)制與特征、信道多徑分布規(guī)律、衰落特性與時(shí)變特性、傳播損耗變化規(guī)律等均缺乏系統(tǒng)性的研究。相關(guān)場(chǎng)景下的信道特性當(dāng)前僅能通過(guò)傳統(tǒng)軌道交通場(chǎng)景的信道測(cè)量與研究獲得一些初步了解，如在高架橋環(huán)境中開(kāi)展的寬帶信道測(cè)量[7]、路塹環(huán)境中開(kāi)展的寬帶信道測(cè)量[8]等。此外，當(dāng)前也存在一些涵蓋城市軌道交通場(chǎng)景的信道測(cè)量，如地鐵地下車(chē)站場(chǎng)景的5G mMIMO測(cè)量[9]、地鐵隧道場(chǎng)景信道測(cè)量[10]等。上述文獻(xiàn)中對(duì)應(yīng)的測(cè)試系統(tǒng)及測(cè)試場(chǎng)景示意圖如圖2所示。未來(lái)需要針對(duì)表1中的城市軌道交通通信場(chǎng)景分類(lèi)，結(jié)合5G城市軌道交通場(chǎng)景特點(diǎn)開(kāi)展完備的信道測(cè)試，構(gòu)建典型場(chǎng)景信道數(shù)據(jù)庫(kù)，支撐信道模型的建立和通信系統(tǒng)的性能評(píng)估。

圖2 城市軌道交通典型場(chǎng)景信道測(cè)量示意圖

除了典型場(chǎng)景下信道測(cè)試較少、數(shù)據(jù)庫(kù)與模型庫(kù)難以建立之外，5G通信時(shí)代下城市軌道交通場(chǎng)景信道測(cè)量和建模依然存在一些新挑戰(zhàn)。其一，隨著人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，當(dāng)前亟須探索基于機(jī)器學(xué)習(xí)的城市軌道交通信道參數(shù)萃取、信道預(yù)測(cè)和建模新方法。城市軌道交通高速移動(dòng)環(huán)境下多徑跟蹤與動(dòng)態(tài)成簇分析涉及對(duì)非平穩(wěn)信道參數(shù)的準(zhǔn)確提取，其復(fù)雜的變化特性難以用統(tǒng)計(jì)模型準(zhǔn)確描述，需要借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)加以攻克[11]。此外考慮到在城市軌道交通動(dòng)態(tài)環(huán)境下開(kāi)展信道測(cè)試較為困難，可以考慮借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合既有的數(shù)據(jù)分析與場(chǎng)景特征挖掘，開(kāi)發(fā)基于數(shù)據(jù)的信道預(yù)測(cè)和建模方法，為5G城市軌道交通信道建模提供新思路。其二，5G城市軌道交通場(chǎng)景更加復(fù)雜，傳播場(chǎng)景呈現(xiàn)三維立體結(jié)構(gòu)，覆蓋面廣、覆蓋區(qū)域多變，需要借助智能反射、無(wú)人機(jī)能新技術(shù)綜合開(kāi)展通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)各類(lèi)場(chǎng)景下的高可靠覆蓋及高速率無(wú)線傳輸。智能反射及無(wú)人機(jī)通信可為城市軌道交通通信終端提供多元化的覆蓋補(bǔ)充與性能提升，但當(dāng)前智能反射、無(wú)人機(jī)技術(shù)等均處于發(fā)展階段，相關(guān)場(chǎng)景下信道測(cè)量較少，信道建模研究不夠深入，城市軌道交通場(chǎng)景下智能反射的陣列設(shè)計(jì)與電波覆蓋性能、陣列部署方案，以及無(wú)人機(jī)的移動(dòng)性非平穩(wěn)信道、無(wú)人機(jī)覆蓋電波傳播特性等問(wèn)題的研究均存在諸多難點(diǎn)和挑戰(zhàn)，需要研究準(zhǔn)確合理的信道建模與仿真方法，探索基于隨機(jī)及規(guī)則幾何的信道建模理論，為相關(guān)技術(shù)下通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與性能分析提供支撐。其三，毫米波頻段動(dòng)態(tài)信道測(cè)試需要解決高傳播損耗補(bǔ)償、高頻天線設(shè)計(jì)與部署、大帶寬信道探測(cè)理論、快速數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)存儲(chǔ)等一系列困難，當(dāng)前依然缺乏支持毫米波頻段的動(dòng)態(tài)MIMO信道測(cè)試方案和建模理論[12-13]，針對(duì)城市軌道交通場(chǎng)景的毫米波測(cè)試依然非常困難，相關(guān)場(chǎng)景下實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的缺失也制約了高精度信道模型的開(kāi)發(fā)。

4 基于人工智能的動(dòng)態(tài)信道特征提取與建模

與傳統(tǒng)軌道交通常見(jiàn)的城郊或橋梁場(chǎng)景不同，5G城市軌道交通通信場(chǎng)景更加復(fù)雜多變，應(yīng)用與業(yè)務(wù)更加多樣化，數(shù)據(jù)中隱含的各類(lèi)電波傳播特征更加豐富。在人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，5G城市軌道交通信道建模的研究也面臨新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，主要表現(xiàn)在以下3個(gè)方向。

（1）信道特征提取

傳統(tǒng)的軌道交通信道特征提取主要關(guān)注信道沖激響應(yīng)在功率時(shí)延譜上的包絡(luò)特征，側(cè)重于多徑的時(shí)延與功率參數(shù)的估計(jì)，而在5G系統(tǒng)中需更多地關(guān)注多徑角度域參數(shù)的估計(jì)。城市軌道交通5G智能通信的發(fā)展一方面對(duì)傳統(tǒng)信道參數(shù)（如時(shí)延、角度、功率及多普勒等）的提取精度提出了更高的要求，另一方面還需要借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)信道高階特征參數(shù)的提取[14]，如功率時(shí)延譜削度、復(fù)雜環(huán)境下多徑簇[15]等特征，為后續(xù)數(shù)據(jù)處理及智能化算法設(shè)計(jì)提供支撐。多徑成簇現(xiàn)象由信道物理環(huán)境和電波傳播機(jī)理相互作用而成，多徑簇在信道多維特征層面具有較為明顯的規(guī)律，因此使用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)確且高效的多徑簇提取也是重要研究方向之一[16]。雖然深度學(xué)習(xí)在處理高維數(shù)據(jù)特征提取上已經(jīng)取得了一些成果，但是目前尚未有基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)變信道多徑簇提取算法，無(wú)法滿足城市軌道交通通信信道研究的需求。

由于城市軌道交通場(chǎng)景復(fù)雜，且發(fā)射端常處于高速移動(dòng)狀態(tài)，信道動(dòng)態(tài)變化快，非平穩(wěn)性強(qiáng)，由此引起多徑生滅過(guò)程的快速變化，為信道特征的提取帶來(lái)更多挑戰(zhàn)。但是由于軌道交通設(shè)施移動(dòng)路線固定，信道中部分主導(dǎo)性反散射體的出現(xiàn)往往呈現(xiàn)一定規(guī)律，如城市軌道附近的建筑樓宇以及特殊的地勢(shì)地形等。在對(duì)此類(lèi)信道特征進(jìn)行提取時(shí)，其時(shí)域上的可追蹤性可以有效提高信道特征提取的效率與準(zhǔn)確性[17]。

（2）信道場(chǎng)景識(shí)別

城市軌道交通移動(dòng)性較強(qiáng)，電波傳播環(huán)境復(fù)雜多變，不同通信場(chǎng)景常具有不同的通信業(yè)務(wù)特點(diǎn)與需求。為了滿足上層通信資源調(diào)度的合理分配需求，需要針對(duì)不同通信場(chǎng)景的精準(zhǔn)信道模型，并能及時(shí)識(shí)別列車(chē)當(dāng)前所處的信道環(huán)境。

傳統(tǒng)的信道場(chǎng)景識(shí)別主要針對(duì)視距傳播與非視距傳播場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別，其中常用于傳播場(chǎng)景識(shí)別的統(tǒng)計(jì)性特征包括萊斯衰落K因子[18]、接收功率[19]以及時(shí)延擴(kuò)展等高維特征[20]。而城市軌道交通沿線復(fù)雜多變的環(huán)境需要進(jìn)一步對(duì)通信場(chǎng)景進(jìn)行細(xì)化（如前文提到的高架橋、隧道等典型傳播場(chǎng)景），因此，基于人工智能技術(shù)深入挖掘城市軌道交通場(chǎng)景物理傳播特征，實(shí)時(shí)提取信道高階參數(shù)，進(jìn)而對(duì)當(dāng)前動(dòng)態(tài)信道環(huán)境進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別成為一種有效的場(chǎng)景識(shí)別手段[21]。基于人工智能的信道場(chǎng)景識(shí)別也可以與上層網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與優(yōu)化過(guò)程進(jìn)一步融合，在進(jìn)行傳播場(chǎng)景識(shí)別的同時(shí)輔助完成網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化分配，并利用人工智能在模型預(yù)測(cè)上的優(yōu)勢(shì)對(duì)通信系統(tǒng)進(jìn)行先驗(yàn)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)更為靈活高效的網(wǎng)絡(luò)管理。

文獻(xiàn)[22]提出了一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別的方法，具體流程示意圖如圖3所示，該方法以從不同場(chǎng)景下信道特征的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立一個(gè)識(shí)別模型。經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，該模型在城區(qū)、隧道、障礙物遮擋等典型場(chǎng)景中的識(shí)別精度均達(dá)到98%以上，這表明利用人工智能算法進(jìn)行復(fù)雜場(chǎng)景識(shí)別是可行的，并有望應(yīng)用于5G城市軌道交通移動(dòng)性場(chǎng)景。

圖3 基于人工智能的場(chǎng)景識(shí)別流程（訓(xùn)練過(guò)程、識(shí)別過(guò)程）示意圖

（3）信道建模

在高精度信道特征萃取和標(biāo)準(zhǔn)化信道場(chǎng)景分類(lèi)支持下，可建立更為準(zhǔn)確的5G城市軌道交通信道模型庫(kù)。受到城市軌道交通高環(huán)境復(fù)雜度、高移動(dòng)性的影響，城市軌道交通信道呈現(xiàn)較強(qiáng)的非平穩(wěn)性。但與此同時(shí)，軌道交通本身存在軌跡固定的特點(diǎn)，因此可基于對(duì)具體通信場(chǎng)景中信道特征的準(zhǔn)確把握，結(jié)合歷史信道狀態(tài)信息，建立更為準(zhǔn)確的5G城市軌道交通信道數(shù)據(jù)庫(kù)和模型庫(kù)，借助人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)信道的精準(zhǔn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，支撐5G城市軌道交通信道仿真和通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)?；谏鲜鋈斯ぶ悄芩枷雽?shí)現(xiàn)城市軌道交通信道智能建模的流程示意圖如圖4所示。

圖4 基于人工智能的信道建模流程

5 融合RIS的5G城市軌道交通信道建模

當(dāng)前，可重構(gòu)智能面（reconfigurable intelligent surface，RIS）技術(shù)得到了廣泛關(guān)注[23]，成為B5G、6G通信中提升通信系統(tǒng)性能的有效手段之一，可 以應(yīng)用于城市軌道交通通信場(chǎng)景，有效地提升覆蓋的可靠性以及無(wú)線傳輸?shù)乃俾?。RIS由大量低成本的無(wú)源反射元件組成，通過(guò)放大反射信號(hào)[24]和實(shí)時(shí)調(diào)控信號(hào)的振幅/相位[25]，實(shí)現(xiàn)對(duì)反射波束的控制以及對(duì)無(wú)線傳播環(huán)境的重新配置，進(jìn)而提高無(wú)線通信覆蓋范圍、吞吐量和能效。

（1）無(wú)線信道特性

相比于一般的室外場(chǎng)景，城市軌道交通環(huán)境更為復(fù)雜，且列車(chē)具有較快的行駛速度，再加上車(chē)廂的密封性好、穿透損耗大，無(wú)線通信很容易中斷。在該類(lèi)情況下，將RIS部署于基站和列車(chē)之間的建筑物表面，借助RIS技術(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行精準(zhǔn)控制和波束增強(qiáng)，可以顯著提升基站與列車(chē)之間數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院托?，相關(guān)場(chǎng)景如圖5所示，RIS可以改善非視距場(chǎng)景下用戶的通信。

圖5 RIS輔助的城市軌道交通通信場(chǎng)景示意圖

在融合RIS的城市軌道交通場(chǎng)景中，基站-列車(chē)間的信道主要包含視距路徑、RIS反射路徑和復(fù)雜多徑。由于城市軌道交通場(chǎng)景復(fù)雜，接收到的無(wú)線電波會(huì)經(jīng)歷嚴(yán)重的多徑衰落，從而導(dǎo)致相位噪聲、多普勒頻移或載波頻偏。傳統(tǒng)通信系統(tǒng)通常借助部署中繼或功率放大器來(lái)解決此類(lèi)問(wèn)題，但該方法會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)功耗，并引入干擾信號(hào)[26]。與之不同的是，RIS技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)多徑傳播的調(diào)控，將基站信號(hào)經(jīng)由RIS反射到達(dá)列車(chē)端，從而建立虛擬視距，可以提升基站與列車(chē)之間通信的有效性和可靠性[27]，并減少信號(hào)干擾[28]。該虛擬視距主要由兩部分組成：基站-RIS鏈路、RIS-列車(chē)鏈路。當(dāng)基站與RIS安置的高度較高時(shí)，其周邊的反散射體往往較少，此時(shí)基站-RIS鏈路的信道往往呈現(xiàn)稀疏性。但由于列車(chē)周邊反散射環(huán)境復(fù)雜，RIS-列車(chē)鏈路信道往往為非稀疏，加之RIS對(duì)反射波束的物理調(diào)控，此時(shí)基站-RIS-列車(chē)的通信信道多徑分布特征往往更加難以描述。

（2）信道建模研究

盡管RIS展示出良好的應(yīng)用前景，RIS輔助的通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)仍存在許多尚未解決的關(guān)鍵問(wèn)題。為了準(zhǔn)確設(shè)計(jì)與評(píng)估RIS輔助的城市軌道交通通信系統(tǒng)，建立準(zhǔn)確的信道模型是亟待解決的重要問(wèn)題。目前，RIS技術(shù)的研究中使用的信道模型大多來(lái)自3GPP的標(biāo)準(zhǔn)化信道模型，但上述模型并未涵蓋城市軌道交通場(chǎng)景，且大部分模型尚未在RIS場(chǎng)景下得到信道測(cè)量的準(zhǔn)確驗(yàn)證，當(dāng)前國(guó)際范圍內(nèi)依然缺少基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的RIS無(wú)線信道的深入研究。文獻(xiàn)[29]和文獻(xiàn)[30]均在信道狀態(tài)信息已知的理想假設(shè)下，進(jìn)行RIS電磁單元的反射相位設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[31]對(duì)RIS輔助的移動(dòng)通信自由空間路徑損耗進(jìn)行了建模和測(cè)量驗(yàn)證，可用于鏈路預(yù)算分析，但亟須開(kāi)發(fā)真實(shí)環(huán)境下綜合考慮各類(lèi)衰落因素的RIS信道模型。文獻(xiàn)[32]考慮了存在隨機(jī)散射體情況下的5G毫米波RIS靜態(tài)信道模型，但模型缺乏實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的充分驗(yàn)證。考慮搭配RIS通信場(chǎng)景對(duì)傳播過(guò)程的簡(jiǎn)化和抽象，可以使用幾何隨機(jī)模型（geometry-based stochastic model，GBSM）模擬城市軌道交通RIS傳播環(huán)境，如圖6所示，環(huán)境中的近端、遠(yuǎn)端反散射體可建模為不同的規(guī)則幾何體。圖中分別將基站和列車(chē)周邊的反散射環(huán)境建模為球體模型，其近端散射體（如植被、過(guò)往車(chē)輛和行人等）分布在球體表面，而收發(fā)兩側(cè)的遠(yuǎn)端反散射環(huán)境可建模為橢圓圓柱體結(jié)構(gòu)，遠(yuǎn)處建筑物和RIS分別分布在橢圓圓柱體的底部和側(cè)表面。由此所建立的GBSM可支撐在城市軌道交通環(huán)境中基于幾何理論[33]開(kāi)展基于RIS的基站-列車(chē)信道建模與仿真研究，為融合RIS的5G城市軌道交通通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)與性能分析提供支撐。

圖6 RIS輔助的城市軌道通信傳播場(chǎng)景幾何建模示意圖

（3）當(dāng)前挑戰(zhàn)

在RIS輔助的城市軌道交通無(wú)線傳輸系統(tǒng)中，RIS的引入導(dǎo)致信號(hào)的傳播過(guò)程和經(jīng)歷的物理環(huán)境更加復(fù)雜?，F(xiàn)有RIS的大部分研究工作都基于遠(yuǎn)場(chǎng)通信假設(shè)，近場(chǎng)的相關(guān)研究很少。在實(shí)際系統(tǒng)中，RIS由大量的低成本電磁反射單元組成，其幾何尺寸和單元規(guī)模遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)通信系統(tǒng)中的天線陣列。這意味著在一些城市軌道交通應(yīng)用場(chǎng)景中，RIS將在近場(chǎng)狀態(tài)下工作[34]，需要考慮球面波的傳輸特性以及輻射近場(chǎng)區(qū)域的影響。信道建模時(shí)需要充分考慮RIS的近場(chǎng)傳播特性和信道相關(guān)性[35]，合理建模亞波長(zhǎng)電磁單元間的耦合等硬件非理想因素，并通過(guò)信道測(cè)量進(jìn)行驗(yàn)證。目前有關(guān)RIS信道估計(jì)的研究工作中，均假定每個(gè)RIS元件具有連續(xù)相移[36]，而由于硬件的制約，RIS元件的實(shí)際相移器只能使用有限數(shù)量的離散相移值。此外，RIS每個(gè)元件具有“開(kāi)/關(guān)”兩種模式，如果頻繁地切換RIS元件的開(kāi)關(guān)模式，會(huì)使得成本高昂，相反，若每次只有部分元件處于打開(kāi)狀態(tài)，則會(huì)降低信道估計(jì)的精度[37]。此外，如何在城市軌道交通場(chǎng)景中合理地部署RIS以優(yōu)化其信道性能是另一個(gè)需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。例如，如何選取部署位置點(diǎn)和RIS的部署密度、放置角度等[38]，以最低系統(tǒng)成本實(shí)現(xiàn)所需的通信性能。上述問(wèn)題的解決需要依賴于精準(zhǔn)信道模型的建立。

6 UAV輔助的5G城市軌道交通信道建模

由于其通用性和高移動(dòng)性，無(wú)人機(jī)（unmanned aerial vehicle，UAV）在5G、6G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中得到廣泛的關(guān)注，如UAV可以作為空中基站，提升非直射傳播場(chǎng)景的通信質(zhì)量，為城市軌道交通各類(lèi)復(fù)雜環(huán)境下提供輔助通信，提升無(wú)線信號(hào)的覆蓋質(zhì)量與通信傳輸性能，實(shí)現(xiàn)全方位的通信應(yīng)急保障。

（1）無(wú)線信道特性

為了準(zhǔn)確設(shè)計(jì)與評(píng)估基于UAV的5G城市軌道交通通信技術(shù)，建立精準(zhǔn)的信道模型是亟須解決的重要問(wèn)題。與傳統(tǒng)陸地移動(dòng)通信相比，UAV通信具有諸多新特點(diǎn)，如更加復(fù)雜多變的動(dòng)態(tài)特性、較高的飛行高度、三維空間中的高移動(dòng)性、較高的視距概率以及機(jī)體大小、重量和功率等因素的限制，這些因素也進(jìn)一步影響著UAV通信信道測(cè)量與建模的研究。UAV輔助下5G城市軌道交通通信應(yīng)用場(chǎng)景示意圖如圖7所示，UAV可借助空-空、空-地通信網(wǎng)絡(luò)提升城市軌道交通通信系統(tǒng)覆蓋及性能。

圖7 UAV輔助下5G城市軌道交通通信應(yīng)用場(chǎng)景示意圖

（2）信道建模研究

UAV通信信道建模一般可以分為兩大類(lèi)，即確定性信道模型與隨機(jī)性信道模型，隨機(jī)性信道模型可以進(jìn)一步分為非幾何隨機(jī)模型（non-geometrical stochastic model，NGSM）和GBSM。確定性信道建模需要大量的物理環(huán)境數(shù)據(jù)和較長(zhǎng)的運(yùn)行仿真時(shí)間，隨機(jī)性信道模型具有較低的復(fù)雜度和較高的通用性，在UAV通信信道建模和系統(tǒng)性能分析中得到廣泛應(yīng)用。與NGSM相比，GBSM利用簡(jiǎn)化的射線追蹤原理和等效散射體的概念，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜傳播環(huán)境的抽象化模擬，有效表征UAV空-地時(shí)變信道的特性，并獲得信道參數(shù)的閉合解，近年來(lái)得到廣泛關(guān)注。近年來(lái)，雖然文獻(xiàn)[39]和文獻(xiàn)[40]提出了用多種三維幾何信道模型（如球體、圓柱體、雙圓柱體等）來(lái)描述UAV信道的思路，但相關(guān)研究依然存在諸多局限。如現(xiàn)有的GBSM模型主要考慮低于6 GHz頻段，無(wú)法描述毫米波UAV空-地信道。對(duì)于毫米波信道，由于存在較高的路徑損耗，遠(yuǎn)端散射體的傳播影響減弱，而城市軌道交通中地面終端的近端反散射能量則較強(qiáng)，需要在信道建模中加以考慮。此外，如何開(kāi)發(fā)融合三維環(huán)境下空時(shí)頻非平穩(wěn)性的GBSM仍然是一個(gè)有待解決的問(wèn)題。最后，當(dāng)前已有的GBSM尚未實(shí)現(xiàn)對(duì)UAV移動(dòng)性模型和旋轉(zhuǎn)狀態(tài)的準(zhǔn)確建模，這些因素都會(huì)極大地影響5G城市軌道交通場(chǎng)景下UAV空-地信道的傳播特性。

針對(duì)UAV通信環(huán)境，文獻(xiàn)[41]提出了一種3D雙圓柱體幾何信道模型，該模型考慮了單次與雙次散射，并分析了UAV相關(guān)參數(shù)（如運(yùn)動(dòng)方向、高度）對(duì)信道特性的影響。文獻(xiàn)[42]提出了一種3D單圓柱體幾何非平穩(wěn)MIMO信道模型，使用圓柱體表面與底面分別刻畫(huà)靜止與運(yùn)動(dòng)散射體。另外，將空間相關(guān)性與實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較，仿真結(jié)果表明所提出的信道模型適用于描述UAV-MIMO通信系統(tǒng)。文獻(xiàn)[43]提出一種3D橢圓體幾何信道模型來(lái)描述UAV-MIMO通信環(huán)境，通過(guò)UAV運(yùn)動(dòng)引起的時(shí)變角度參數(shù)來(lái)描述信道非平穩(wěn)性。最后，探究了收發(fā)端運(yùn)動(dòng)方向及速度對(duì)信道特性的影響。文獻(xiàn)[44]提出了一種3D橢圓柱體的UAV-MIMO信道模型，探究了UAV移動(dòng)方向與速度對(duì)信道特性的影響。文獻(xiàn)[45]提出一種基于3D單球體的UAV-MIMO信道模型，推導(dǎo)了空時(shí)相關(guān)函數(shù)、多普勒功率譜密度以及電平交叉率和平均衰落時(shí)間，并與確定性和統(tǒng)計(jì)仿真模型提取的仿真信道統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行對(duì)比，對(duì)仿真模型進(jìn)行驗(yàn)證。文獻(xiàn)[41-45]均假定UAV通信過(guò)程中具有固定速度與運(yùn)動(dòng)方向，并且不受自然環(huán)境因素的影響。然而，實(shí)際通信中的UAV在3D空間的運(yùn)動(dòng)軌跡往往具有一定隨機(jī)性，并且會(huì)由于經(jīng)歷惡劣的天氣或者陣風(fēng)而發(fā)生旋轉(zhuǎn)，上述問(wèn)題分別在文獻(xiàn)[46]與文獻(xiàn)[47]進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[46]提出了一個(gè)基于3D圓柱體的幾何信道模型，該模型綜合考慮了地面與路邊的散射能量，以及UAV終端運(yùn)動(dòng)軌跡對(duì)通信信號(hào)傳輸?shù)挠绊憽榱藢?shí)現(xiàn)對(duì)UAV運(yùn)動(dòng)軌跡的精準(zhǔn)建模，文獻(xiàn)[46]采用三維高斯馬爾可夫過(guò)程來(lái)刻畫(huà)UAV的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，模型指出UAV的速度與運(yùn)動(dòng)方向的變化會(huì)對(duì)無(wú)線信道的統(tǒng)計(jì)特性及非平穩(wěn)效應(yīng)產(chǎn)生較大影響，進(jìn)而影響UAV通信系統(tǒng)性能。懸停的UAV往往會(huì)因?yàn)榄h(huán)境的影響經(jīng)歷隨機(jī)旋轉(zhuǎn)，文獻(xiàn)[47]針對(duì)這一情況提出了半球形反散射結(jié)構(gòu)下的三維幾何的隨機(jī)性信道模型，該模型反映了UAV機(jī)身旋轉(zhuǎn)對(duì)通信信道特性的影響，仿真結(jié)果指出即使很小的UAV旋轉(zhuǎn)幅度，也會(huì)對(duì)信道特性產(chǎn)生較大影響，信道的相干時(shí)間會(huì)隨著UAV旋轉(zhuǎn)幅度的增加而顯著增加。上述UAV信道建模的進(jìn)展有待在5G城市軌道交通場(chǎng)景得到進(jìn)一步的驗(yàn)證和發(fā)展。

（3）當(dāng)前挑戰(zhàn)

真實(shí)場(chǎng)景下的信道測(cè)量在UAV信道建模中起著至關(guān)重要的作用。因?yàn)檩d荷、電源以及特殊區(qū)域飛行實(shí)驗(yàn)的限制，當(dāng)前國(guó)際范圍內(nèi)UAV通信信道測(cè)量整體進(jìn)展緩慢。目前UAV信道測(cè)量主要集中在靜態(tài)場(chǎng)景、低于6 GHz頻段與單天線配置情況。此外，特定頻段下大氣、雨、霧等自然因素造成的復(fù)合式衰減也沒(méi)有得到充分的研究?，F(xiàn)有的測(cè)量結(jié)果不足以準(zhǔn)確地刻畫(huà)與驗(yàn)證UAV通信信道特性。為了更好地探究城市軌道交通場(chǎng)景下的UAV通信信道特性，更加全面的信道測(cè)量必不可少，特別是對(duì)于高頻段（毫米波、太赫茲等）、mMIMO、動(dòng)態(tài)環(huán)境和極端天氣條件下的信道測(cè)量，將是評(píng)估UAV輔助城市軌道交通通信傳輸性能的關(guān)鍵。

此外，RIS技術(shù)的出現(xiàn)也為UAV通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供了更多的選擇。目前大多數(shù)研究主要將RIS部署在建筑物的表面，但這會(huì)帶來(lái)諸如部署靈活性差、覆蓋性能受限等局限。未來(lái)可將RIS部署在UAV上，通過(guò)空中RIS來(lái)解決5G城市軌道交通的通信傳輸問(wèn)題。由于UAV移動(dòng)屬性的復(fù)雜性，建立UAV RIS信道模型更具挑戰(zhàn)。

最后需要指出，由于UAV通信具有高視距概率的優(yōu)勢(shì)，UAV輔助下的自由空間光系統(tǒng)（free space optical，F(xiàn)SO）可以滿足城市軌道交通場(chǎng)景下高數(shù)據(jù)速率傳輸需求。與傳統(tǒng)的陸地傳播場(chǎng)景不同，基于UAV的FSO通信需要考慮更多的系統(tǒng)參數(shù)（如光束發(fā)散角、光電探測(cè)器大小、接收透鏡半徑等）。雖然基于UAV的FSO信道建模已經(jīng)有一些進(jìn)展，但相關(guān)的研究仍處于初級(jí)階段，如何聯(lián)合設(shè)計(jì)高效的信道模型并考慮系統(tǒng)參數(shù)的影響仍是未來(lái)在城市軌道交通場(chǎng)景應(yīng)用UAV輔助的FSO通信的關(guān)鍵。

7 5G城市軌道交通毫米波信道建模

隨著智慧城市及智能軌道交通等技術(shù)和理念的發(fā)展，毫米波通信在城市軌道交通領(lǐng)域得到廣泛關(guān)注。毫米波通信可以為5G城市軌道交通提供高速率無(wú)線傳輸，支撐諸如4K/8K超高清視頻直播、復(fù)雜路段實(shí)時(shí)監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、智能語(yǔ)音交互等服務(wù)[48]。

（1）無(wú)線信道特性

電磁波在毫米波頻段遭受的損耗和衰減相比6 GHz以下（sub-6 GHz）的頻段要高很多，除路徑損耗外，還會(huì)受到大氣衰減、雨衰和植被衰減等因素的影響[49]。上述毫米波傳播機(jī)制與典型特性如圖8所示。將毫米波通信技術(shù)用于5G城市軌道交通中除了需要克服與傳統(tǒng)毫米波通信場(chǎng)景中類(lèi)似的高自由空間路徑損耗和植被衰減外，還需要克服比sub-6 GHz頻段更加嚴(yán)重的多普勒效應(yīng)，其中，文獻(xiàn)[50]使用數(shù)值模擬的方法研究了在高移動(dòng)性環(huán)境中不同傳播條件下sub-6 GHz和毫米波頻段的信道特征值和信道容量，并對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行了評(píng)估。圖9顯示了毫米波通信技術(shù)用于5G城市軌道交通場(chǎng)景的示意圖。其中，由于城市軌道交通中列車(chē)的高移動(dòng)特性以及毫米波的高頻特性，導(dǎo)致多普勒效應(yīng)尤為顯著，進(jìn)而使得信道的非平穩(wěn)特征加劇，這為毫米波通信技術(shù)在5G城市軌道交通場(chǎng)景下的應(yīng)用帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)。

圖8 毫米波典型電波傳播機(jī)制示意圖

圖9 毫米波通信應(yīng)用于5G城市軌道交通場(chǎng)景及 典型信道特性示意圖

（2）信道建模研究

針對(duì)毫米波頻段下較高的傳播損耗，5G通信中mMIMO和波束成形等技術(shù)可以在一定程度上克服毫米波頻段較高的傳播損耗[51]，因?yàn)槠淇梢蕴峁└叩脑鲆婧透牟ㄊ?。此外，由于在毫米波頻段下天線的孔徑明顯縮小，mMIMO可以更加靈活地配置和部署。毫米波頻段較高的傳播損耗以及與mMIMO等最新技術(shù)的結(jié)合，使得電波傳播特性與sub-6 GHz頻段有很大差別。文獻(xiàn)[52]和文獻(xiàn)[53]分別進(jìn)行了毫米波頻段下mMIMO信道的測(cè)量和參數(shù)分析，并驗(yàn)證了如球面波傳播、多徑簇的生滅和天線陣列維度上的非平穩(wěn)等毫米波mMIMO信道獨(dú)有的特性。因此，探索毫米波在城市軌道交通場(chǎng)景下的無(wú)線信道特性成為系統(tǒng)設(shè)計(jì)和部署的關(guān)鍵，而在城市軌道交通場(chǎng)景下的無(wú)線信道測(cè)量是信道建模的重要支撐。文獻(xiàn)[54]開(kāi)展了地鐵車(chē)廂內(nèi)26～40 GHz的信道測(cè)量，提取了該場(chǎng)景下的路徑損耗和功率時(shí)延譜，但其測(cè)量并沒(méi)有與MIMO技術(shù)相結(jié)合，從而無(wú)法獲取毫米波通信信道的角度域參數(shù)信息。文獻(xiàn)[55]開(kāi)展了28 GHz高速鐵路場(chǎng)景下的系統(tǒng)級(jí)測(cè)量，分析了28 GHz毫米波頻段下行鏈路吞吐量等系統(tǒng)級(jí)性能指標(biāo)，但其并沒(méi)有將測(cè)量活動(dòng)深入無(wú)線信道層面，也沒(méi)有對(duì)信道特性進(jìn)行研究和分析。當(dāng)前大多數(shù)毫米波信道測(cè)量工作都集中在靜態(tài)、非軌道交通場(chǎng)景，如室內(nèi)場(chǎng)景或室外場(chǎng)景，鮮有工作針對(duì)毫米波城市軌道交通場(chǎng)景開(kāi)展MIMO信道測(cè)量。一方面5G城市軌道交通場(chǎng)景毫米波信道測(cè)量需要更大帶寬和更高的采樣率，另一方面，為了獲取毫米波波束的到達(dá)角和離開(kāi)角等角度域參數(shù)，需要采用MIMO天線陣列開(kāi)展測(cè)量，這也對(duì)測(cè)量設(shè)備性能提出了更高的要求[56]。

由于城市軌道交通場(chǎng)景下毫米波信道測(cè)量數(shù)據(jù)較為匱乏，當(dāng)前該場(chǎng)景下的信道建模大多集中在理論和仿真研究層面，如使用GBSM[57]，假設(shè)信道中的散射體均勻地分布在規(guī)則的幾何體表面，從理論和仿真分析中探究毫米波軌道交通信道的傳播特性。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于可不依賴信道測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，但其獲得的仿真結(jié)果也僅限于理論層面。此外，文獻(xiàn)[58]使用了射線跟蹤技術(shù)對(duì)60 GHz軌道交通場(chǎng)景進(jìn)行了信道仿真，通過(guò)對(duì)傳播環(huán)境、列車(chē)以及收發(fā)天線的建模，利用射線跟蹤仿真模擬了特定場(chǎng)景下的信道傳播過(guò)程，并通過(guò)仿真結(jié)果分析了該場(chǎng)景的接收功率、多徑時(shí)延和角度等特性。

（3）當(dāng)前挑戰(zhàn)

城市軌道交通場(chǎng)景的高移動(dòng)性和環(huán)境封閉等特點(diǎn)，對(duì)毫米波信道測(cè)量和建模提出了諸多挑戰(zhàn)。如毫米波相較sub-6 GHz有更大的帶寬，根據(jù)奈奎斯特采樣理論，這對(duì)高速移動(dòng)環(huán)境下的信道探測(cè)和數(shù)據(jù)采樣提出了更高的挑戰(zhàn)。另一方面，更高的采樣速率也帶來(lái)海量的信道測(cè)試數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理的問(wèn)題，如何處理和分析這些信道測(cè)試數(shù)據(jù)也成為信道建模的關(guān)鍵。而隨著大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)步，相關(guān)算法也可以應(yīng)用于無(wú)線信道建模、分析和預(yù)測(cè)中，如文獻(xiàn)[59]使用了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)快速預(yù)測(cè)移動(dòng)場(chǎng)景中的到達(dá)角，相比使用SAGE等離線的信道參數(shù)估計(jì)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)可以在損失較小預(yù)測(cè)精度的情況下快速獲取移動(dòng)場(chǎng)景下時(shí)變的到達(dá)角參數(shù)。因此，采用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)對(duì)信道數(shù)據(jù)特征進(jìn)行挖掘和分析可以更好地提取毫米波城市軌道交通場(chǎng)景下的信道特性，進(jìn)而為毫米波通信終端的設(shè)計(jì)和部署提供支撐。

8 結(jié)束語(yǔ)

5G城市軌道交通技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為我國(guó)交通強(qiáng)國(guó)、新基建等戰(zhàn)略的重要組成部分。當(dāng)前亟須圍繞5G城市軌道交通通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)，開(kāi)展通信場(chǎng)景分類(lèi)和信道建模，以支撐相關(guān)場(chǎng)景下可靠通信系統(tǒng)的建立。本文在這一背景下，結(jié)合5G城市軌道交通通信發(fā)展的需求，提出了5G城市軌道交通電波傳播場(chǎng)景的分類(lèi)，并結(jié)合相關(guān)分類(lèi)闡述了城市軌道交通場(chǎng)景信道測(cè)量和建模的研究現(xiàn)狀。同時(shí)，針對(duì)5G時(shí)代人工智能、RIS、UAV與毫米波等新技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，分析探討了城市軌道交通通信信道研究的問(wèn)題與挑戰(zhàn)，闡述了人工智能在城市軌道交通動(dòng)態(tài)信道特征提取和建模方面的應(yīng)用思路，分析了基于RIS和UAV輔助的5G城市軌道交通信道建模，還闡述了毫米波頻段下5G城市軌道交通信道建模的相關(guān)事頂。在歸納既有成果的基礎(chǔ)上，提出了完備的通信場(chǎng)景分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，并探討了未來(lái)信道建模發(fā)展中存在的一些關(guān)鍵問(wèn)題，上述內(nèi)容將有助于5G城市軌道交通信道模型的建立，支撐5G城市軌道交通場(chǎng)景通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與評(píng)估。