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面向5G-R高铁车站应用场景,在2 155~2 165 MHz频段采用射线跟踪仿真技术,对4种不同天线阵列排布方式的MIMO系统多层传输性能进行对比研究。通过研究采取不同收发端天线阵列排布方式时的信道相关性,计算每个接收点位所能达到的MIMO系统最大传输层数,获取各层数对应的信噪比,计算在不同调制方式、不同天线排布方式下每个接收点位的下行峰值传输速率,确定面向5G-R高铁车站场景的MIMO系统最佳传输层数。仿真验证结果表明,面向5G-R频段高铁车站应用场景,基站端采用线阵、车载端采用方阵排列,可取得最佳峰值传输速率。研究结果可为5G-R专网建设中高铁车站部署MIMO系统提供技术积累和理论依据。  相似文献   
2.
阐述智能铁路的外延和内涵,立足于智能铁路在国内外的发展现状,重点分析雷达通信一体化技术与智能铁路融合发展的必要性与可行性。综合现有研究和相关文献,论述雷达通信一体化技术的概念及特点,分析并提出雷达通信一体化技术在智能铁路中的两方面应用:智能感知层安全保障应用和智能传输层雷达辅助通信应用。雷达通信一体化技术可为我国铁路不断提高服务质量、促进信息化智能建设提供技术支撑。  相似文献   
3.
当前反复“路测-调整”的传统无线网络优化方式难以满足铁路5G专用移动通信系统(5G-R)的网络优化需求。面向京沈铁路干线场景,在确定了射线跟踪传播机理模型后,进行了5G-R无线信道建模仿真,提出一种基于射线跟踪与离开角空间聚类的网络优化算法。该算法以全向天线仿真结果为基础,使用K-means++算法对射线跟踪仿真的角度-能量域数据进行聚类,将水平离开角的空间聚类中心作为扇区方位角;结合水平离开角的聚类中心与高铁行车路径的空间位置关系,计算相应扇区的下倾角;以上述基于射线跟踪与离开角空间聚类的结果为初值,基于粒子群算法进行优化迭代,高效地完成铁路干线场景下的5G-R网络优化。结果表明,在相同的计算资源和仿真条件下,基于射线跟踪与离开角空间聚类的5G-R网络优化算法对比直接使用粒子群算法,在收敛速度方面提升了约10%,在优化效果方面提升了约30%。该方法针对铁路干线场景能够实现在迭代计算次数更少的情况下,给出更好的网络优化方案,为未来建设高质量5G-R通信系统提供技术积累和参考。  相似文献   
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