高速鐵路環(huán)境下LTE覆蓋與容量優(yōu)化研究.pdf

1、高速鐵路憑借運行速度快的巨大優(yōu)勢逐漸成為人們出行首當其沖的選擇，人們在享受高鐵便利性的同時也希望在旅途中能夠享受到優(yōu)質的通信服務。目前鐵路通信系統(tǒng)使用的GSM-R是第2代窄帶通信系統(tǒng)，已經(jīng)日漸無法滿足人們對寬帶業(yè)務的需求，因此具有頻譜寬、時延小、覆蓋能力強等優(yōu)點的LTE技術，成為了解決鐵路移動通信的最佳技術手段。但是，由于高速環(huán)境的特殊性，高鐵沿線依然存在覆蓋與容量問題，因此，對高速鐵路環(huán)境下覆蓋與容量優(yōu)化問題的研究，具有重要理論及實際

2、應用價值。
　　首先，本文介紹了 LTE通信系統(tǒng)的特點和自組織網(wǎng)絡的功能，分析了無線網(wǎng)絡覆蓋與容量的性能，并在此基礎上介紹了應用于覆蓋與容量優(yōu)化的模糊Q學習（FQL）算法以及合作模糊Q學習（co-FQL）算法。
　　其次，本文重點研究了高速鐵路環(huán)境下的覆蓋與容量優(yōu)化算法。由于列車高速運行會引發(fā)穿透損耗、多普勒頻移等現(xiàn)象，導致高速場景下通信環(huán)境惡化，使列車用戶在通信需求方面無法獲得持續(xù)的優(yōu)質體驗。因此，本文在傳統(tǒng)單一調節(jié)天線下

3、傾角的FQL算法的基礎上，基于鐵路環(huán)境中基站與列車位置信息可預知的優(yōu)勢，引入多agent系統(tǒng)，構造多 agent合作模糊 Q學習（ma-FQL）算法，其通過聯(lián)合調整優(yōu)化區(qū)域內相鄰兩基站的天線下傾角，實現(xiàn)了更快的優(yōu)化速率。為了進一步達到更加理想的網(wǎng)絡性能，文中引入?yún)f(xié)作機制的概念，提出了協(xié)作多agent合作模糊Q學習（協(xié)作FQL）算法。該算法是在ma-FQL算法的基礎上，將基站發(fā)射功率與天線下傾角進行協(xié)作調整，從而不僅提高了整體網(wǎng)絡性能優(yōu)化

4、的速率，同時提高了整體網(wǎng)絡性能全局最優(yōu)的概率。
　　最后，本文設定弱覆蓋和過覆蓋兩種場景進行仿真。并通過改變列車速度在弱覆蓋和過覆蓋兩種場景下，對傳統(tǒng)算法和改進算法在頻譜效率和吞吐量方面進行了仿真分析。弱覆蓋場景下的仿真結果表明，相比于FQL算法、co-FQL算法和ma-FQL算法，協(xié)作 FQL算法能夠更加有效的提升整體網(wǎng)絡的頻譜效率和吞吐量性能。同時，為了進一步驗證協(xié)作 FQL算法應對不同無線環(huán)境的能力，在過覆蓋場景下對其進行仿