基于随机网络演算之高速铁路无线网络性能评估

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1、基于随机网络演算之高速铁路无线网络性能评估1引言1.1论文研究背景及研究现状网络演算（NetinisticNet.b.c)随机到达曲线和随机服务曲线（stochasticservicecurve,S.S.C)，随机服务曲线模型是在弱随机服务曲线模型的基础上增加了一次遍历得到的，满足级联特性。1.2论文的研究意义及目的我国高速铁路正处于飞速发展阶段，为满足移动用户日益增长的需求和更加严格的安全性和可靠性要求，高速铁路移动通信系统正逐步向下一代铁路宽带移动通信系统LTE-R演进。为检验LTE-R的系统性能，保证高速铁路能安全可靠的运行，必须在铁路系统幵始运营前

2、进行准确的系统性能评估。LTE移动通信系统采用全IP包交换，即各种铁路业务以数据包传输。在计算机网络广泛应用的今天，传统的排队论已不再适用，无线网络技术的飞速发展也迫使我们去寻找一种新的工具来填补空缺。以往对高速铁路无线网络性能评估，较多采用的是仿真方法，但是这种方法固然准确可行，但是却需要更多的时间和更高的成本，给应用带来了很大的局限性。而随机网络演算是一种先进的网络性能分析理论工具，可以用来解决现代包交换网中的性能保证，并且耗时和成本较低，准确性较高，可以较为容易的进行性能预测，这就为分析LTE-R系统的网络性能开辟了一条新途径。随机网络演算作为一个新

3、颖的理论分析工具，经过长期不断的研究与扩展，实现了网络性能分析理论所需要具备的诸多特点（聚合特性、级联特性、输出特性、剩余服务和服务保障）。同时，随着理论体系的不断完善，随机网络演算在许多领域都取得了较多的应用。这些成功的应用为分析高速铁路的无线网络性能分析提供了经验和方法，但是由于高速铁路场景的特殊性，又不能直接照搬，需要采用适合高速铁路场景的随机网络演算体系，从而对下一代高速铁路宽带移动通信系统进行性能评估。2随机网络演算及列车控制系统2.1随机网络演算网络演算理论诞生于1991年，在其后的发展中主要演变为确定性网络演算(DeterministicNe

4、t,ETCS)和中国列车控制系统（ChineseTrainControlSystem,CTCS)，以及主要应用于城市轨道交通的基于通信的列车控制系统（municationBasedTrainControlSystem,CBTC),都是现代交通的重要里程碑，推动和保障了高速铁路的快速发展。中国列车控制系统（CTCS)是在欧洲列车运行控制系统（ETCS)基础上，将通信技术、计算机技术、铁路信号技术与控制技术相结合，综合我国铁路运输特点和既有信号设备制式等国情而开发的列车控制系统。根据系统配置和功能要求，中国列车控制系统的发展共分为0、1、2、3、4共五个级别。

5、其中，我国新建线路和修建改造的既有线路上采用的系统主要为CTCS-2和CTCS-3,既有线路提速和250km/h客运专线采用的是CTCS-2，300km/h及以上并且满足最小运营间隔为3分钟的客运专线釆用CTCS-3，而CTCS-4是面向未来的列车控制系统，目前还在研究当中。3闻速铁路专用业务到达模型.........183.1列车控制业务分析.........183.2周期性信源模型.........213.3实测数据拟合.........243.3本章小结.........254高速铁路衰落信道服务模型.........274.1列车移动模型.....

6、....274.2数据速率过程.........294.3随机服务曲线.........324.4本章小结.........365高速铁路无线网络性能分析.........375.1时延边界.........375.2理论和仿真结果.........405.3本章小结.........455高速铁路无线网络性能分析5.1时延边界LTE-R移动通信系统作为铁路专用移动通信系统，要求系统具有较高的可靠性和服务质量来保障高速列车的安全运行。目前GSM-R网络针对列车控制类数据传输业务，建立了包括网络注册时延、链路断开（失效）概率、连接建立时延、连接建立失败概率、

7、用户数据顿传送时延和传输干扰等的性能指标。本文参考GSM-R的QoS指标，将用户数据顿传送时延作为LTE-R系统的时延分析指标。用户数据顿传送时延为用户数据顿（测试数据顿30字节）从发起传送请求到该用户数据巾贞成功传送之间的时间间隔，要求满足该时延<0.5s(99%)。本章重点分析了高速铁路列车控制业务在LTE-R无线通信系统中的时延性能。基于第三章提出的周期性信源模型和实测数据拟合曲线，以及第四章提出的弱随机服务曲线和独立场景分析，分别构造了MGF随机网络演算时延边界和两种CCDF随机网络演算时延边界。其中MGF随机网络演算方法最为简便，而CCDF

8、随机网络演算则较为复杂，特别是独立场景分析方法，因为要构造随机严格