張 斌
(國(guó)能朔黃鐵路發(fā)展有限責(zé)任公司,滄州062350)
為保證行車安全及軌道各部件處于良好狀態(tài),延長(zhǎng)軌道各部件的使用壽命,避免軌道設(shè)備因長(zhǎng)期失修而造成的經(jīng)濟(jì)損失,須對(duì)鐵路線進(jìn)行監(jiān)視及定期開展養(yǎng)護(hù)工作。隨著運(yùn)行體制的改革,鐵路發(fā)展應(yīng)以安全第一、效益優(yōu)先為衡量標(biāo)準(zhǔn)[1]。因此,鐵路巡檢需要以有限的人力、先進(jìn)的技術(shù)手段全面掌握和控制鐵路沿線的情況。文獻(xiàn)[2]結(jié)合計(jì)算機(jī)、圖像監(jiān)視、先進(jìn)無(wú)線通信及自動(dòng)化控制技術(shù),在無(wú)線條件下實(shí)現(xiàn)了對(duì)鐵路線路及周邊的監(jiān)視和數(shù)據(jù)傳輸。然而,室外攝像機(jī)覆蓋范圍小,無(wú)法從地面實(shí)現(xiàn)對(duì)鐵路全線監(jiān)控;文獻(xiàn)[3]介紹了日本鐵路運(yùn)輸公司線路設(shè)備檢測(cè)裝置的研發(fā)概況,提出了一種在營(yíng)業(yè)車輛上安裝檢查軌道狀態(tài)裝置的監(jiān)測(cè)方法。不過(guò),受到列車編組、車速過(guò)高、安裝不便等因素導(dǎo)致攝像機(jī)無(wú)法捕獲鐵路信息。受此啟發(fā),本文提出一種基于空基平臺(tái)的鐵路監(jiān)視系統(tǒng),以無(wú)人機(jī)作為攝像頭的載體,多個(gè)無(wú)人機(jī)同時(shí)巡視鐵路沿線,實(shí)時(shí)上傳圖像數(shù)據(jù)到一個(gè)高空飛艇中。
近年來(lái),無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展,得益于其靈活的移動(dòng)性和低人力成本,無(wú)人機(jī)被廣泛應(yīng)用到通信、偵察、監(jiān)視、遙感、航拍、災(zāi)害救援以及農(nóng)業(yè)灌溉等各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中[4-5]??栈脚_(tái)的鐵路監(jiān)視系統(tǒng)相對(duì)于“地基”監(jiān)視,其巡檢方式更加靈活,但仍然要解決信息回傳問(wèn)題。由于要對(duì)鐵路全線監(jiān)視,圖片多,數(shù)據(jù)量大,帶寬要求在sub-6G 頻段無(wú)法滿足。為了緩解低頻帶頻譜短缺,同時(shí)進(jìn)一步提高系統(tǒng)通信和監(jiān)視能力,最有效方法之一是利用毫米波波段[6]。與當(dāng)前蜂窩波段(4G 或LTE)信號(hào)相比,毫米波信號(hào)會(huì)經(jīng)歷嚴(yán)重的路徑損耗、穿透損耗和降雨衰落[7]。因此需要在飛艇接收端上采用大規(guī)模陣列天線進(jìn)行波束賦形,得到指向鐵路沿線無(wú)人機(jī)的波束進(jìn)行定向接收。同時(shí),在毫米波頻段,較短的波長(zhǎng)使得更多的天線能夠壓縮在同一尺寸中,從而允許大規(guī)模的空間復(fù)用和高定向波束賦形。
目前已有一些文獻(xiàn)對(duì)微波波段系統(tǒng)的波束賦形進(jìn)行了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[8]提出了一種應(yīng)用于下行多輸入多輸出系統(tǒng)的三維波束賦形算法,進(jìn)行了多用戶分組和用戶間干擾抑制;文獻(xiàn)[9]提出了一種基于區(qū)域劃分的三維波束形成策略,以保證所有用戶都能獲得公平的波束增益;文獻(xiàn)[10]研究了高速鐵路毫米波MU-MIMO 系統(tǒng)中的混合波束賦形設(shè)計(jì),提出了一種發(fā)射端和接收端混合波束賦形的兩級(jí)算法,在具有時(shí)延和多普勒效應(yīng)的毫米波信道下依舊能夠有很高的總吞吐量。在本文中,建立了無(wú)人機(jī)上行傳輸場(chǎng)景,對(duì)常用的兩種不同微波波段系統(tǒng)波束賦形方法進(jìn)行比較。并且對(duì)更優(yōu)方案進(jìn)行了拓展應(yīng)用,為鐵路沿線的無(wú)人機(jī)偵測(cè)部署提供參考。
鐵路沿線場(chǎng)景示意圖如圖1所示。在一段總長(zhǎng)為L(zhǎng)的鐵路線中,分布有N個(gè)系留無(wú)人機(jī),在整個(gè)鐵路中段上方有一個(gè)飛艇作為基站。搭載平面陣列天線的基站需要服務(wù)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的無(wú)人機(jī)組,天線數(shù)為M。無(wú)人機(jī)用戶與基站之間視為具有空間稀疏性的毫米波信道,由于鏈路中的遮擋和散射都比較弱,因此視距傳輸路徑明顯強(qiáng)于非視距傳輸路徑[11]。因?yàn)榈孛嬲系K會(huì)嚴(yán)重影響視距傳輸路徑,所以接收端不采用地面基站而是高空中的飛艇。受到毫米波波段中有限散射的影響,多徑主要由反射引起。由于多徑分量的數(shù)量通常較小,因此毫米波信道具有方向性并且在角度域中出現(xiàn)空間稀疏度。不同的多徑分量具有不同的到達(dá)角。在不失一般性的情況下,采用定向毫米波信道模型,那么各個(gè)無(wú)人機(jī)與基站間的信道可以表示為[12-13]
圖1 鐵路沿線場(chǎng)景示意圖Fig.1 Schematic diagram of scenes along the railway
式中:k是傳輸路徑的信道增益復(fù)系數(shù);θ 是視距傳輸路徑俯仰角的余弦值,下標(biāo)i與j代表第i個(gè)無(wú)人機(jī)的第j個(gè)多徑;Ji代表第i個(gè)無(wú)人機(jī)的總多徑數(shù),這其中包含1 個(gè)LOS 徑以及Ji-1 個(gè)NLOS 徑;n(M,θ)是指向向量函數(shù),其定義為
飛艇上的天線陣接收模型如圖2所示。
圖2 系統(tǒng)模型Fig.2 System model
飛艇前端天線可以接收每個(gè)用戶以功率P發(fā)送來(lái)的信號(hào)x。飛艇的接收機(jī)上共有M個(gè)天線,每根天線都與N個(gè)相位轉(zhuǎn)換器相連,組成前端的模擬波束賦形。模擬波束賦形后連有N個(gè)RF 鏈(與無(wú)人機(jī)數(shù)相等),每個(gè)RF 鏈都接收來(lái)自各個(gè)天線的信號(hào),最后進(jìn)行數(shù)字波束賦形后,得到接收信號(hào)s。所以接收信號(hào)的表達(dá)式可以寫為
式中:H=[h1,…,hK]為信道矩陣;x=[x1,…,xN]T為N個(gè)無(wú)人機(jī)的數(shù)據(jù);n為高斯白噪聲;A為M×N列矩陣,代表模擬波束賦形;D為N×N矩陣,代表數(shù)字波束賦形;P為對(duì)角矩陣,對(duì)角線上為各個(gè)無(wú)人機(jī)的發(fā)射功率,如公式(4)所示:
式中:
在得到接收信號(hào)的表達(dá)式后,就可以根據(jù)香農(nóng)公式計(jì)算第k個(gè)無(wú)人機(jī)的可達(dá)率。因此,該場(chǎng)景問(wèn)題描述為: 波束賦形設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)腁和D兩個(gè)矩陣,使得無(wú)人機(jī)的可達(dá)率之和最大。其中,為了增大模擬域的陣列增益,模擬波束賦形應(yīng)當(dāng)與信道相匹配,即A矩陣的每列的相位就是各個(gè)無(wú)人機(jī)信道相應(yīng)的相位,如公式(7)所示:
而常用的波束賦形設(shè)計(jì)方法可以分為迫零法(ZF)和最小均方誤差(MMSE),下面將分別用這兩種方法計(jì)算D矩陣,并且通過(guò)仿真進(jìn)行比較二者的性能。
迫零法(zero-forcing,ZF)算法是線性預(yù)編碼中最基礎(chǔ)最簡(jiǎn)單的算法,在已知信道矩陣的前提下,可以消除多個(gè)信道間的干擾[14]。由于本文針對(duì)的是D矩陣進(jìn)行迫零法波束賦形,因此需要把前端的A矩陣考慮為信道矩陣的一部分。所以,將數(shù)字波束賦形之前部分視為一個(gè)等效的信道H*為
在得到等效信道后,式(3)可以改寫成式(9)所示:
假設(shè)某個(gè)可行的矩陣,依據(jù)迫零法定義,矩陣應(yīng)滿足:
這樣能夠使得式(9)的前一項(xiàng)的系數(shù)矩陣為對(duì)角矩陣,從而消除用戶間的干擾。其中t1,t2,…,tN為實(shí)系數(shù)。接著觀察式(6)可以發(fā)現(xiàn),在計(jì)算各個(gè)無(wú)人機(jī)的可達(dá)率時(shí),式(10)對(duì)角線上的系數(shù)均被抵消,因此可以直接令的共軛轉(zhuǎn)置等于H*的偽逆矩陣,并且接收信號(hào)與無(wú)人機(jī)可達(dá)率的表達(dá)式重新改寫如下:
基于最小均方誤差(minimum mean square error,MMSE)準(zhǔn)則的波束賦形技術(shù)基本原理同MMSE 預(yù)編碼一致[15],是一種讓接收數(shù)據(jù)盡可能接近發(fā)送數(shù)據(jù)的一種方法,這一方法能夠有效保證各個(gè)用戶的公平性。所以MMSE 的目的就是找一個(gè)矩陣,來(lái)讓s更加接近x。依據(jù)MMSE 定義,將接收信號(hào)與發(fā)射信號(hào)作差后取均值,由式(9)可得:
如果要求式(13)的最小值,需先將上式對(duì)D矩陣進(jìn)行求導(dǎo),然后令導(dǎo)函數(shù)為零得出D矩陣的解。這里,假設(shè)各個(gè)無(wú)人機(jī)的發(fā)射功率相等且均為P,對(duì)式(13)求導(dǎo)可得:
式中:
在仿真中,采用如公式(1)所示的信道模型。其中LOS 徑信道增益復(fù)系數(shù)ki,j的幅度與距離成反比,并且設(shè)定當(dāng)飛艇與無(wú)人機(jī)相距20 km 時(shí),ki,j的平均強(qiáng)度為1。另外假定有4 個(gè)N-LOS 徑,每個(gè)復(fù)系數(shù)都通過(guò)高斯隨機(jī)函數(shù)生成,但是會(huì)比LOS 徑的增益小20 dB。無(wú)人機(jī)與飛艇的高度差h為20 km,無(wú)人機(jī)總數(shù)N為6,無(wú)人機(jī)偵察的總鐵路線長(zhǎng)度L為100 km。兩種方法的仿真結(jié)果如圖3 和圖4所示。
圖3 最小均方誤差法波束賦形仿真結(jié)果Fig.3 Beamforming simulation results of minimum mean square error method
圖4 迫零法波束賦形仿真結(jié)果Fig.4 Zero-forcing beamforming simulation results
整體比較圖4 與圖3 可知,最小均方誤差法設(shè)計(jì)的波束賦形要優(yōu)于迫零法。從可達(dá)率之和曲線上看:最小均方誤差法幾乎呈現(xiàn)出5 條平行線,天線數(shù)的增加和信噪比(SNR)的上升都能明顯提升可達(dá)率;而迫零法的各個(gè)曲線相比更稀疏一些,隨著天線數(shù)增加,可達(dá)率并不是跟著線性增加。而且隨著SNR 的上升,曲線也有趨于漸緩的趨勢(shì),說(shuō)明迫零法在高信噪比時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)飽和情況。右側(cè)部分則展示了在SNR 為40 的情況下,各個(gè)無(wú)人機(jī)的可達(dá)率曲線??梢钥闯鲈趫D3 中各個(gè)天線數(shù)的情況下都是一條水平的直線,說(shuō)明最小均方誤差法使得各無(wú)人機(jī)的可達(dá)率幾乎相等,能夠很好地保證各個(gè)無(wú)人機(jī)間的公平性。這是因?yàn)镸MSE 法追求接收信號(hào)與發(fā)射信號(hào)誤差最小,而與用戶的位置無(wú)關(guān)。而該波束賦形下的公平性,正好可以保證無(wú)人機(jī)在任何位置巡檢都不影響其上傳數(shù)據(jù)。
總體而言,迫零法的復(fù)雜度較低、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,雖然可以消除多個(gè)信號(hào)間的干擾,但在運(yùn)算過(guò)程中忽略了噪聲的影響,導(dǎo)致可達(dá)率下降。而最小均方誤差法波束賦形具有公平性,能夠很好地適應(yīng)空基平臺(tái)監(jiān)視系統(tǒng)。
此外,在采用最小均方誤差法的基礎(chǔ)上,本文還對(duì)無(wú)人機(jī)的最佳數(shù)量進(jìn)行了探究。在固定長(zhǎng)度的鐵路線上,無(wú)人機(jī)數(shù)目對(duì)總可達(dá)率的影響如圖5所示。由圖可知,部署越多的無(wú)人機(jī),能夠傳輸更多的信息。但是更多的無(wú)人機(jī)意味著更多的能量消耗以及RF 鏈路的需求。
圖5 無(wú)人機(jī)數(shù)對(duì)總可達(dá)率的影響(MMSE)Fig.5 Impact of the number of drones on the total reachability(MMSE)
無(wú)人機(jī)數(shù)對(duì)能量效率的影響如圖6所示。能量效率為總消耗功率和總可達(dá)率的比值,其中總消耗功率包括基站上的接收機(jī)功率,和所有天線、相位轉(zhuǎn)換器的功率等。
圖6 無(wú)人機(jī)數(shù)對(duì)能量效率的影響(MMSE)Fig.6 Impact of the number of drones on energy efficiency(MMSE)
本文提出了一種基于空基平臺(tái)的鐵路監(jiān)視系統(tǒng),建立了鐵路無(wú)人機(jī)巡檢的上行傳輸場(chǎng)景,并在系統(tǒng)的接收端進(jìn)行波束賦形設(shè)計(jì)。分別用迫零法和最小均方誤差法計(jì)算了數(shù)字波束賦形矩陣,并且通過(guò)仿真比較了二者的傳輸性能。仿真結(jié)果表明,最小均方誤差法所設(shè)計(jì)的波束賦形使得無(wú)人機(jī)的可達(dá)率更高,同時(shí)還能夠很好地保證公平性。隨著無(wú)人機(jī)的增加,能夠確保信息可傳輸?shù)娜萘糠€(wěn)定增加。但是,太多的無(wú)人機(jī)反而會(huì)降低總的能量效率,因此需要根據(jù)無(wú)人機(jī)巡檢的速度以及鐵路長(zhǎng)度來(lái)確定無(wú)人機(jī)數(shù)量。