面向城轨交通的低时延、大带宽和高可靠的无线自组织网络关键技术研究

20250125

交通运输、仓储和邮政业

《一种基于容量和时延优化的城轨自组网资源分配方法》已获专利授权（以下称为专利1），该技术面向无线自组网，针对城轨通信对容量与时延的需求，提出了一种网络资源分配方法。其主要特征概括如下：1、根据簇内各列车的位置，构建车车与车地间多条节点不相交的传输路径。基于协议干扰模型，分析网络中时频资源块的空间复用条件，以及当路径上的节点共享时频资源块时的干扰情况。在此基础上，应用香农公式分别计算接收节点、传输路径以及簇内整体网络的容量。2、基于车车与车地周期性通信的特征，对数据包的排队行为进行建模与分析，并进而计算数据包的排队长度、等待时延以及平均传输时延等关键指标。3、将深度强化学习融入模型设计中，以车车与车地通信为对象，构建智能体、状态、动作和奖励函数，通过训练Q网络获得最优的通信路径集与资源分配方案并对传输策略进行动态更新，以适应环境变化。针对训练获得的最优策略，进一步设计了可行的实施机制，用于在簇内发布该策略，并依据节点的容量和时延性能指标对其运行状态进行监测。 《自组网场景下基于区块链和边缘计算的轨道交通网络资源分配方法》已获专利授权（以下称为专利2），面向基于移动边缘计算技术的智能轨道系统，提出了一种改进的数据传输网络系统架构模型。通过融合多跳自组织网络，满足数据通信传输和计算处理的低延迟要求。此外，为了有效保证多跳数据传输的安全性和可靠性，还引入了区块链技术中的委托拜占庭容错（delegated Byzantine fault tolerance, dBFT）共识机制。通过联合考虑路由路径选择、卸载决策和区块大小选择，协同优化卸载通信和计算过程的系统延迟和经济成本。该技术方案已通过模拟仿真验证，具有转化应用的可行性。 《一种基于节点代价与业务优先级的城轨车载业务传输方法》已获专利授权（以下称为专利3），该技术针对城轨车载业务研究了一种基于代价函数与业务优先级的分簇算法，主要有以下特征： 1、采用了分簇组网方式。汇聚节点负责管理各簇头，簇头负责管理簇内节点，簇内节点只需要维护自身与本簇其它节点之间的路由表，而不需要知道其它簇的节点信息，大大降低了网络开销。此外，当有下级节点加入或退出时，只需要对应的上级节点更新路由表，进行簇的维护即可，具备管理方便，可扩展性强的优点，这对于频繁有乘客进出的车载城轨网络来说是非常重要的。 2、采用了代价函数进行簇头选举。代价函数综合考虑了距离与丢包率来衡量每个节点成为簇头的能力，用距离因素约束时延需求，用丢包率因素约束可靠性需求。此外，网络每运行一定时间就重新选举簇头，可以及时更换不符合通信需求的簇头，保障业务数据的安全高效传输。 3、采用了基于业务优先级的排队优化方式。本发明将车载业务按照业务需求分为三类，通过排队时延算法的设计使高优先级业务始终早于低优先级业务发送，有效保证了高优先级业务的时延要求。

专利1《一种基于容量和时延优化的城轨自组网资源分配方法》需具备城轨自组网资源分配相关研究基础和落地应用场地。 专利2《自组网场景下基于区块链和边缘计算的轨道交通网络资源分配方法》需具备面向轨道交通的多跳自组织网络和移动边缘计算相关研究基础和落地应用场地。 专利3《一种基于节点代价与业务优先级的城轨车载业务传输方法》需要拟合作方能合作部署该算法在实际城市轨道交通中进行应用验证。

仅限国内转让

针对专利1《一种基于容量和时延优化的城轨自组网资源分配方法》，通过该方法转化，能有效推动城市轨道交通无线自组网资源的分配和优化。在分簇自组网架构的基础上实现最优的资源分配， 满足城轨列控系统车车和车地低时延、高吞吐的通信需求。具有较高的社会效益和经济价值。 针对专利2《自组网场景下基于区块链和边缘计算的轨道交通网络资源分配方法》，通过该方法转化，能够显著降低数据传输和计算处理延迟、提高城轨通信系统稳定性，面向轨道交通场景具有重要的应用指导价值，有助于推动智能城市轨道交通技术的升级与发展，具有较高的社会效益和经济价值。 针对专利3《一种基于节点代价与业务优先级的城轨车载业务传输方法》，该技术成果的转化能有效推动城市轨道交通车地通信的升级，可以实现无中心节点的车地通信，提高通信网络的抗干扰与抗毁能力，保障高优先级业务的需求。

北京市自然科学基金丰台重点研究专题

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

根据北京市自然科学基金任务书要求，即针对下一代城轨系统车车、车地高实时、高带宽通信需求，提出无线自组织网络架构，实现车载设备、轨旁设备在城轨复杂环境及列车高速移动下的鲁棒动态组网。单一频点网络支持节点数量（包括车载和轨旁节点）不少于500个。地铁隧道中节点之间无线通信带宽不低于50 Mbps，时延小于10 ms，非视通情况下通信距离不小于500米，具体为：(1) 提出满足城轨交通综合业务承载QoS需求的网络规划和容错拓扑优化控制策略，实现优化架构和鲁棒组网； (2) 设计适用于不同城轨业务类型和需求的单跳数据传输机制，预测车辆移动模型，提出具有移动感知的自组网分簇算法，实现网络资源的合理配置；(3) 提出基于静态配置的动态寻址混合路由机制，在此基础上实现业务驱动优化，并融合分集容错技术，坚固路由算法的高效与可靠；(4) 提出城轨无线自组网测试验证方法，建立城轨无线自组织网络测试平台，完成对本项目及其他研究成果的测试验证。 项目组成员针对面向城轨交通的低时延、大带宽和高可靠的无线自组织网络关键技术进行了深入研究，具体结果如下： （1）理论突破 本项目研究了下一代城市轨道交通车车、车地通信特征，设计了分层（簇）无线自组织网络架构，可实现大规模组网（节点数量 > 500个）和长距离非视距通信（> 500 米）； 提出了基于双层粒子群的中继节点与网关节点协同优化部署方法，设计了基于循环神经网络的单链路自适应切换机制和基于深度强化学习的多链路可靠切换机制，形成了一套面向TACS的无线自组织网络架构设计、节点部署与切换优化方案； 针对无线自组网的MAC层，提出了一种基于分布式时分多址方式(DTDMA) 并利用节点空闲时隙的协作转发机制，并与ARQ机制相结合，形成了一套从MAC层到网络层的面向城轨交通的自组网节点选择与传输优化方案； 针对无线自组网的路由层，提出了动静结合的按需路由算法和城轨业务需求驱动的城轨自组网的多路径路由算法与路由维护算法，形成了一套面向城轨高动态场景的低时延、高可靠路由方法； 针对无线自组网的测试验证，建立了城市轨道交通无线自组网的信道模型，提出了基于无线自组网的城轨车车、车地通信测试测试方法； 项目形成了一整套面向下一代城市轨道交通无线自组织网络的设计与验证方案。 （2）技术突破 攻克了基于列车位置的簇内外资源分配机制技术，采用多智能体深度Q网络优化簇内资源分配，并运用双延迟深度确定性策略梯度算法优化簇间资源分配策略。在20MHz带宽下，该策略支持簇内5辆列车的通信，单辆车的最小吞吐量达到15.5Mbps，最大时延为14.6ms，满足TACS对最小吞吐量15Mbps和最大时延15ms的通信需求。该资源分配机制显著提升了城市轨道交通无线自组网的资源利用率。 攻克了基于列车运行特征的自适应多链路切换机制技术，利用LSTM循环神经网络构建切换阈值预测模型，并采用深度强化学习算法优化切换策略。该切换技术使城市轨道交通无线自组织网络的最大吞吐量提高了21.6%，最小平均链路切换时延降低了10.7%，最大切换成功率提高了0.41%，增强了通信的稳定性与可靠性，确保了高速运行列车的高质量通信。 攻克了面向城轨交通的无线自组网节点选择与资源智能分配技术，实现了地铁隧道中数据传输吞吐量较其它已有方法提升7.6%、能量消耗减少10.1%，显著提升了中继选择、子信道分配和功率控制的效率，为列车间高效通信提供技术支撑。同时，在分簇路由算法优化的实现过程中，攻克了异构自组织网络路由过程中对簇内和簇间路由选择的高动态多目标优化技术，实现了传输时延较已有方法缩短1.04%、吞吐量提高11.62%以及能耗降低1.02%的改进。最后，在对MAC层帧结构优化的过程中，利用协作通信和MAC重传机制结合的方式来增强通信链路的鲁棒性和信号质量，克了故障节点带来的深度衰落导致的通信中断问题，实现了信息传输成功率提高9%，吞吐量提升46%和能量消耗降低8%的目标，为实现高质量的列车间通信链路提供了技术支撑。 攻克了基于业务的低时延路由传输技术，能够降低时延敏感业务的传输时延，保障端到端时延小于10 ms；攻克了基于静态配置的动态寻址混合路由机制，能够有效降低路由发现开销，降低数据传输时延；攻克了城轨自组网多路径路由策略，通过对多路径并行传输的以及路由维护机制的设置，有效降低丢包率，相比传统路由算法降低了58%的丢包率。 开发了城轨交通无线自组网测试软件，构建了无线自组网测试验证平台，实现了根据列车运行状态实时更新路由选择，提高了无线自组网的通信质量，保证了城轨无线自组网综合业务承载的可靠性和可用性，为无线自组网应用于城轨提供技术和平台支撑。 课题研究成果应用前景广阔，有助于推动智能城市轨道交通技术的升级与发展，具有较高的社会效益和经济价值。