周 娇 何文林 李 新 邓 伟 曹 蕾

中国移动通信有限公司研究院 北京 100032

1 研究背景及目前存在的问题

高速铁路凭借速度快、覆盖范围广、出行方便、环境舒适等优点，已经成为中国的一张名片。高铁覆盖是大容量高价值场景，也已经成为民众关注的热点之一。

然而，5G NR高铁覆盖将面临比4G LTE高铁覆盖更大的难题。5G NR高铁覆盖场景，面临用户速度运行更快、频段更高和公专网干扰较大等主要问题。

用户速度运行更快和频段更高会导致高速用户频率偏移增加，多径解调频谱宽度增加，解调精度降低，解调难度增加。针对此问题，本文通过上下行同步参考信号和解调参考信号优化提升用户同步和解调性能，提升专网系统内性能。

频率资源受限，公专网采用4G LTE时代的隔离带内异频组网方案已经不能满足公专网用户容量需求。4G LTE后期开始采用同频部署组网提升频率利用率率但导致干扰较大，严重者使得网络谱效率降低约50%。本文提出了公专网弹性组网方案，采用弹性组网下区分用户类型的用户切换和调度策略，降低公专网系统间干扰，提升公专网频率利用率。

本文首先通过参考信号增强方案提升单用户性能，然后通过组网增强方案提升高铁网络整体性能。

2 高铁参考信号性能提升方案

用户运行速度较快、使用频率较高，用户解调难度增加。单用户性能主要涉及同步和解调，同步性能与用户收发频率估计相关，解调性能与用户信道估计相关。5G NR高铁SSB/TRS同步参考信号采用DPS(Dynamic Point Select)方案，对比传统的SFN(Single Frequency Network)方案，可精确获取接收信号频率偏移，对比4G LTE高铁基于小区的频偏补偿，可实现基于用户的补偿频偏；采用增强的1+1+1的解调参考信号DMRS配置方案，在信道环境快速变化的场景，可通过降低内插参考信号间隔，跟踪信道快速变化，提升信道估计性能。

2.1 同步参考信号性能提升方案

高速场景引发多普勒频偏，频偏程度与速率和频率相关，按下式计算

其中，θ夹角如图1所示，v为光速3×108m/s，f为载波频点，c为车速[1]。

图1 多普勒频移示意图

4G时代高铁车速约250Km/h，5G时代高铁经提速之后到达350～400Km/h。4G时代，车速250Km/h，载频1.8GHz，最大频偏fd=1.8GHz/c×250Km/h≈ 450hz。5G时代，车速350Km/h，载频2.6GHz，最大频偏fd=2.6GHz/c×350Km/h≈900hz。5G多普勒频偏约是4G的2倍，用户需要在2.6GHz±900hz的范围内接收信号，频率变化幅度更大，用户接收要求更加严苛。

4G时代采用基于SFN CRS的频偏预估，小区内所有用户接收合并小区不同物理站点所有径发出的信号，用户接收频率存在正负频偏，频率估计精度较低。5G高铁场景参考信号和业务信道可采用DPS方案，即不同物理站点参考信号配置不同的时频域资源，用户可跟踪所在的物理站点内的一个参考信号资源做频偏补偿，单径频率估计精度较高。用户可通过DPS的SSB(System Synchronize Broadcast)/TRS(Tracking Reference Signal)参考信号配置，获取每个物理站点信道信息，实现基于用户的频偏的精补偿。

两种参考信号配置方案如图2所示[2-3]：对于SFN方案，同一物理站点上左右两个方向配置相同的参考信号，合并的同一小区的不同物理站点的配置全部相同；对于DPS方案，同一物理站点上左右两个方向配置不同的参考信号，合并的同一小区的不同物理站点的配置可以相同可以不同。

图2 SFN与DPS配置方案对比

采用DPS配置同步参考信号，有两种配置方式：配置方式一，SSB配置与TRS配置不一致，SSB采用宽波束SFN方式，用于用户接入和小区切换，合并小区内无需进行SSB波束切换，TRS采用DPS方式，实现基于用户的频率精补偿，基站通过用户SRS反馈获取用户位置，采用DCI或重配完成基于用户位置的波束切换；配置方式二，SSB和TRS均采用DPS方式，SSB和TRS采用QCL关联关系，SSB和TRS联合解调获取同步，可提高同步精度。外场高铁测试中，上述两种SSB/TRS的配置方案性能接近。

如表1所示，采用DPS部署方式，下行速率比SFN方式提升约10%，且不会增加用户实现难度。

表1 DPS与SFN配置方案外场测试性能对比

2.2 解调参考信号性能提升方案

信号在不同符号经历不同信道，用户速度越快，信道变化越快。通过解调参考信号时间插值获取每个符号的信道估计用于解调。为跟踪上信道变化，可增加解调参考信号配置数量，参考信号越密，信道估计越准确。

如图3所示，现网DM-RS存在TypeI和TypeII两种方式[4－5]。TypeI资源分布较密，差点覆盖性能较好；TypeII配置方式节省资源，但可容纳更多用户。如图4所示，1+1+1的时域配置密度高于1+1的配置，但控制信令开销较大。

图3 TypeI和TypeII的频域配置方案

图4 现网DM-RS时域配置方案

如图5所示，针对不同DM-RS的配置方案的信道估计性能进行了仿真，仿真结果显示typeI在好点优于typeII，中差点两种类型性能接近，typeII开销低于typeI；考虑到高铁90%概率SINR值在10～12dB左右，且用户均支持，两种类型均可选择。1+1+1(图中显示1+2)配置较1+1配置，性能提升5%～33%。

图5 频域(左)和时域(右)仿真或测试结果

针对不同DM-RS的时域配置方案的性能进行了测试，具体外场测试结果如图6所示，测试结果显示，DMRS 1+1配置平均上下行吞吐量性能大部分时间优于DMRS 1+1+1配置，这是由于此时DMRS 1+1配置开销低，解调性能也可以满足信道估计需求，但是当高铁陷入信道深衰场景时，DMRS 1+1的配置不能跟踪信道变化，DMRS1+1+1的配置性能提升明显。

图6 DM-RS不同配置外场测试结果

3 高铁公专网弹性组网方案

单用户通过参数配置实现同步性能和解调性能提升后，本章节考虑高铁网络整体性能提升。5G载波带宽大，用户需求也很大，公专网采用异频部署的方式无法满足公专网用户需求；采用同频部署方式，面临公专网同频干扰较大的问题。本文提出了5G NR高铁公专网弹性组网方式，对比传统异频组网，可充分利用频率和站址资源，对比传统同频组网，可大幅降低干扰。采用基于用户状态识别，可进一步增强公专网切换性能，保证公专网用户性能，提升公专网频谱利用率。

3.1 现有公专网异频部署存在的问题

对于4G高铁场景，为了保障资源专网专用，公专网采用异频部署。公专网之间不配置邻区，区分高速和低速状态的用户分别驻留在高速(专网小区)或低速(公网小区)小区。切换时公专网不配置邻区，保证所有用户一直工作在高铁专网小区或低速公网小区。

现网4G存在专网资源较多用于驻留在专网内的公网用户的问题。现网部署中存在30%～40%的公网用户接入专网，专网中公网用户的信道环境明显优于专网用户，导致采用比例公平算法调度时，大量专网资源被驻留在专网的公网用户占用，专网用户性能较差。后期采用了低速用户迁出的策略，但是公专网覆盖差异明显，迁出效果不明显。

现网公专网异频部署方案，存在频率资源不足、异频部署频率配置复杂等问题。同频部署，存在重叠覆盖度大、同频干扰较大、建设成本较高等问题。

本文提出公专网弹性组网方案，在5G高铁场景下，用户不再需要区分公专网网络驻留。专网可同时接入公专网用户，为保证专网内公专网用户性能，网络区分公专网用户切换和调度。公专网之间通过组网规划，减少公专网的重叠覆盖度，降低同频干扰；网络区分用户状态切换和调度[6-7]，低速用户可在公专网之间切换，高速用户只在专网切换，高速用户调度优先级高于低速用户；提升用户状态识别精度，可通过列车运行速度、用户历史信息等识别用户类别，保证站台高铁用户或临时停车用户性能。

3.2 公专网弹性组网方案

公专网弹性组网方案，公专网采用相同频率部署，网络可实时动态调整频率资源分别给公专网用户，基本能同时保证在网的公专网用户性能。方案如图7所示。

图7 传统异频组网方案对比弹性组网方案

传统的组网方案采用全异频或同频组网，5G高铁中为了提升网络频谱利用率，提出了错频组网方案。错频组网方案中，公专网采用1Km的隔离带，隔离带内的公专网频段分别采用高60MHz和低60MHz组网，中间重叠错频20MHz带宽部署，公专网总计占用100MHz带宽。同频组网方案中，1Km的隔离带内公专网均采用100MHz带宽。

本文提出的弹性组网方案中，公专网隔离带由1km缩减为200米。隔离带内采用专网覆盖，关闭隔离度内公网小区或调整隔离度内面向轨道的公网小区至背向，降低公专网的同频干扰。专网站点背面补建64TR公网AAU，满足专网附近的大容量公网需求。

公专网弹性组网，专网同时覆盖公专网用户，专网内资源区分专网用户和公网用户形成两个资源池，不同资源池占用的网络资源弹性可变，可更加合理利用资源，分时保证公专网用户性能。当有高速用户驶入时，高速资源池资源增加，低速资源池资源降低；当有高速用户驶出时，高速资源池资源可全部用于低速用户，增加低速用户容量。

公专网弹性组网涉及的网规、邻区配置及调度等关键流程如下：首先关闭部分与专网重叠覆盖度较高的公网站点，降低公专网同频干扰，降低公网能耗，原公网覆盖区域采用专网覆盖；然后配置公专网邻区关系，保证低速用户移动性能；之后，采用基于用户状态的调度算法，高速用户调度优先级高于低速用户，保证高低速用户同时在线时高速用户的性能和高速用户驶出后低速用户的性能；最后在专网执行基于用户状态的切换，低速用户可在公专网切换，且通过切换测量事件和参数配置，低速用户更容易切入公网，切出专网；同时配置高速用户只能在专网小区切换。

前期对弹性网络组织了外场测试，测试情况如下所示。

1)外场测试环境

如图8所示，测试公专网弹性组网对比同频、错频组网性能。地图中红色点为专网站点，黄色点为高铁沿线3km以内公网站点，红色圈是以专网为圆心，1km为半径的圆，蓝色圈有站台的高铁站。

图8 公专网弹性组网外场测试

2)公专网弹性组网性能分析

外场测试中，对比公专网同频空扰、同频加载、错频组网、弹性组网几种场景下的性能如表2。

表2 不同组网性能对比

高速用户下行吞吐率在公专网弹性部署时性能最佳，共网错频组网时性能最差，公专网同频部署时性能中档；上行吞吐率在各场景差异不大。对比同频部署空扰，同频部署加扰后性能下降约3.5%，公专网弹性组网性能提升约17.4%，60MHz错频组网性能下降约21%。错频组网可以降低干扰，但由于载波带宽仅能使用60%的带宽，导致性能下降明显。弹性组网通过公专网同频组网提升了频率利用率，同时通过弹性调度降低了公专网同频干扰。

3)用户状态判断

弹性组网的关键在于用户状态判断，区分公网和专网用户调度和切换，保证公网和专网用户性能。现网基于用户的频偏以及驻留时长综合评估用户状态，识别用户的高低速属性，如图9所示，同时配置高低速用户状态判断缓冲带保持系统稳定性。4G高铁核心网SPID(Service Profile Identifier)标记用户状态的方式，由于信息交互较难、信息交互时延较长、SPID信息互通等问题，应用较少。

图9 现有用户状态判断方式

现有用户状态根据用户速度判定，存在问题比如高铁运行期间降速或进站停靠后，用户状态会由高速状态变更为低速状态，满足切换去公网的条件，不能一直驻留在专网，性能受损。

现网中采用根据用户的频偏、运行速度等条件判断用户状态。判断时间较长约10s，判断精度不高。为降低用户状态判断时延，提升用户状态判断精度，本文提出了用户状态判断增强方案。

从用户侧出发提出了用户上报自身状态的流程，在随机接入过程或UE information上报过程中，用户上报移动速度状态给基站。从基站测出发，基于现有用户判断条件，加入用户驻留小区的历史状态条件，在高速用户降速后且历史小区处于高速专网小区，则不更新其状态至低速用户，标记该用户为中间态用户，对于中间态用户，不能切换至公网，但是可以测量公网。在高速用户降速后，配置公网邻区测量，测量获取邻区公网的RSRP大于本区专网的RSRP一定值后，说明用户正在离开专网去往公网，更新用户状态为低速用户，可切换去公网，否则若一段时间用户RSRP变化幅度保持相对不变，则保持用户高速状态，保证其高速性能。

4)基于用户状态判断的切换和调度

用户状态判断精度满足以后，依据用户状态实现切换和调度，额可以提升用户移动性能和保障用户速率。

①切换增强

识别高低速用户，针对高速用户，基站控制高速用户只在专网小区定向切换，避免高速用户误切换到公网小区。如图10所示，高速用户仅在高铁专网切换，禁止其切换至公网小区。公网用户可以在公专网之间切换。

图10 专网用户切换方式

开启高速用户定向切换[8-9]后，专网内高速用户在专网间切换，低速用户可以切换至公网或专网。

②增强调度

针对网络中的高速和低速用户实行差异化优先级调度，降低低速用户调度权重，提升高速用户体验。如表3所示，开启差异化优先级调度后，对比关闭时，速率增益提升34%～265%，不同测试线路用户差异较大，增益差距也较大。

表3 专网针对用户状态切换和调度性能

开启高低速用户差异化调度后，高速用户相比低速用户有更大概率获得更多调度资源。当高速用户到来时，高速用户优先调度，保证专网用户性能；当高速用户离开后，低速用户优先级与公网配置一致。现网高铁发车频繁时每5～10分钟发出，经过时间约10s，即高铁用户只占用公网用户最大约3%时间的资源，对公网用户性能影响可忽略。

5)提升网络容量的增强方案

前面，我们已经通过在弹性组网场景下，实现了基于用户状态的调度和切换，保障了公专网网络下公网用户和专网用户需求。为了进一步提升专网用户的容量，就需要增强MU-MIMO方案。公网传统MUMIMO方案[10]，基站根据用户反馈SRS为所有用户循环配对，选择隔离度较大的用户实现MU-MIMO。但是高铁信道变化快，无法实时为用户配对。高铁场景可利用高铁车厢天然存在的隔离带实现不同TRP的MUMIMO，外场测试了用户处于1和16车厢、1和5车厢和单用户情况下，高铁专用小区MU-MIMO的性能。在实验室较好测试环境下(SINR＞25dB)，multi TRP MUMIMO可以实现最高一倍的容量提升。在真实测试环境(SINR变化较快环境)，性能提升或降低至20%～30%，如图11所示。

图11 高铁场景multi TRP MU-MIMO测试性能

针对无法获知用户所处车厢位置的问题，本文提出了基于过杆时间和用户SRS上报结合的方式，确定用户车厢的判断方案，获取用户所处车厢位置，为不同车厢的用户配对，实现高铁场景不同车厢的MU-MIMO，提升小区容量。

另外，公专网弹性组网，专网小区为了便于专网用户切换，采用超级小区合并，使得小区容量偏低，处于专网下的公网用户容量受限。基于不同TRP的MU-MIMO方案，可以让不同TRP内的公网用户实现资源复用。

4 总结

5G NR高铁场景，面临运行速度较快、频段较高、公专网同频干扰较大等主要问题。5G高铁已经是大容量高价值场景，急需满足高铁用户需求。为了提升单用户性能，本文提出了下行同步参考信号和解调参考信号优化配置方案，通过同步参考信号的DPS配置方案和增加解调参考信号的配置资源等方案，提升了用户同步和解调性能约10%。针对公专网组网干扰和容量的问题，提出了公专网弹性组网方案，降低公专网干扰，提升谱效率17%以上；通过基于用户状态的切换和调度，降低公专网弹性组网场景下公专网用户之间的影响，提升专网用户速率约34%以上，影响公网用户速率约3%；通过不同TRP MU-MIMO方案，提升测试场景小区容量最大20%～30%以上。