5G-R高鐵車站場景MIMO天線陣列結(jié)構(gòu)與傳輸性能研究

劉立海，弓子悅，李津漢，吳 宇，官 科，單馨漪

自2000年鐵路數(shù)字移動通信系統(tǒng)（Global System for Mobile Communications-Railway，GSM-R）被確立為中國鐵路的專用通信系統(tǒng)以來，其一直承載著列車調(diào)度指揮、列車控制，以及信號設(shè)備動態(tài)監(jiān)測等鐵路重要應(yīng)用業(yè)務(wù)。然而，隨著鐵路車地、車車之間調(diào)度業(yè)務(wù)需求的提高，GSM-R 已經(jīng)不能夠滿足行車速度快、傳輸數(shù)據(jù)量大、業(yè)務(wù)延遲低、通信可靠性高等實際運營要求［1-2］。2020年，第三代伙伴計劃協(xié)議（3GPP）標(biāo)準(zhǔn)的R16 版本完成凍結(jié)，主要從基礎(chǔ)能力拓展優(yōu)化、垂直行業(yè)能力增強(qiáng)、網(wǎng)絡(luò)智能化提升3 個方向?qū)15 進(jìn)行增強(qiáng)，標(biāo)志著5G 技術(shù)逐步成熟走向商用 。近3 年，5G 技術(shù)快速發(fā)展并廣泛應(yīng)用到各行業(yè)中，已經(jīng)成為支撐全球通信業(yè)務(wù)發(fā)展的重要新型基礎(chǔ)設(shè)施［3-4］。加快推動5G 在鐵路業(yè)務(wù)中的應(yīng)用進(jìn)程，有利于加速GSM-R 向鐵路5G 專網(wǎng)（5G-Railway，5G-R）的過渡，引領(lǐng)鐵路智能化、數(shù)字化發(fā)展。

5G-R 網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于高鐵正線、高鐵沿線地面基礎(chǔ)設(shè)施、高鐵車站等場景。其中高鐵車站是連接乘客與鐵路基礎(chǔ)設(shè)施和列車的重要樞紐，相較于高鐵正線和沿線場景，高鐵車站具有電磁環(huán)境復(fù)雜、接入終端量大、業(yè)務(wù)水平要求高等特點，是通信強(qiáng)度高、密度大的熱點區(qū)域。文獻(xiàn)［5］利用射線跟蹤技術(shù)研究了2100 MHz 頻段半封閉式高鐵站臺場景下的信道特性。文獻(xiàn)［6］將射線跟蹤與粒子群算法結(jié)合，提出了高鐵車站場景的反/散射功率增長模型，并完成了高鐵車站場景下的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。文獻(xiàn)［7］在高鐵車站場景引入智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface， RIS）技術(shù)，分析了RIS 部署前后的無線信道特征。文獻(xiàn)［8］提出多根天線在空間中的排布多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output， MIMO）技術(shù)，可成為提高通信系統(tǒng)傳輸速率和可靠性的有效手段，已經(jīng)應(yīng)用于多種無線通信系統(tǒng)。文獻(xiàn)［9］提出了一種基于幾何半圓形隧道散射模型的寬帶MIMO 車對車信道模型，并通過與測量數(shù)據(jù)的擬合對比驗證了該模型的有效性。文獻(xiàn)［10］在28 GHz 毫米波頻段的圓形隧道場景下進(jìn)行了信道測量工作，并得出了隧道場景下信道容量更高的MIMO 天線陣元極化方式。文獻(xiàn)［11］通過改變天線陣列的排列方式在巴黎隧道進(jìn)行信道測量，研究了不同天線陣列排布方式對MIMO信道容量的影響。文獻(xiàn)［12］分別在3.5 GHz和5.6 GHz 頻段的地鐵隧道場景下采用復(fù)用天線陣列法進(jìn)行MIMO 測量，根據(jù)測量結(jié)果對隧道場景下MIMO 的信道容量進(jìn)行研究。文獻(xiàn)［13］在北京地鐵16號線進(jìn)行FR1頻段下的MIMO無線信道的測量，提取均方根時延擴(kuò)展、萊斯K因子等重要的信道特征，用于評估地鐵場景和高速列車高架橋場景下的MIMO 系統(tǒng)信道性能。文獻(xiàn)［14］針對高鐵5G-R鐵路干線場景研究了部署RIS前后的信道特征、2T2R 信道相關(guān)性、MIMO 信道容量的變化。文獻(xiàn)［15］在南京的無線谷進(jìn)行了8T-128R 超大規(guī)模MIMO 信道測量，對典型城區(qū)場景下的MIMO信道波束域傳播特性進(jìn)行分析。

已經(jīng)在多個典型場景下開展的MIMO 信道測量工作和仿真研究結(jié)果表明：MIMO 技術(shù)能在頻譜資源匱乏、多徑豐富的情況下提高頻帶利用率，為通信需求高、接入密度大的熱點區(qū)域提供更大的信道容量和更快的數(shù)據(jù)傳輸速率。盡管目前針對高鐵車站這一重要軌道交通樞紐的研究已經(jīng)從無線信道建模、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、RIS 覆蓋增強(qiáng)等多方面展開，并且，MIMO 系統(tǒng)性能的測量與評估工作大部分也集中在隧道、礦井、高架橋等終端接入量少的場景中推進(jìn)，但針對電磁環(huán)境復(fù)雜、終端接入量大的5G-R 頻段高鐵車站場景研究較少，且已有的MIMO 相關(guān)研究工作也是參考相似場景的收發(fā)端天線陣列數(shù)量、排布方式、調(diào)制階數(shù)等參數(shù)進(jìn)行研究。然而，高鐵車站的實際電磁環(huán)境復(fù)雜多變，且受環(huán)境限制，在不影響乘客和車地通信的前提下很難完成對MIMO 系統(tǒng)的性能測試和評估。因此，在5G-R 頻段高鐵車站場景下，采用一種能夠高度還原現(xiàn)實場景，保證研究可靠性的方法對MIMO 系統(tǒng)進(jìn)行研究不可或缺。

針對上述問題，本文面向高鐵車站場景，通過對高鐵車站進(jìn)行精細(xì)化建模，依托我國完全自主研發(fā)的高性能射線跟蹤仿真云平臺［16］，在2 155～2 165 MHz 頻段開展射線跟蹤動態(tài)鏈路仿真。假定在信道估計準(zhǔn)確的情況下，通過改變4 對收發(fā)端天線陣列的排布方式，得到不同的射線跟蹤仿真結(jié)果。基于射線跟蹤仿真結(jié)果，研究部署不同收發(fā)端天線陣列排布方式時的信道相關(guān)性，得到高鐵車站場景下MIMO信道的最大傳輸層數(shù)。基于最大傳輸層數(shù)計算每層傳輸?shù)男旁氡萐NR，分別在64QAM（相正交振幅調(diào)制）和256QAM調(diào)制方式下，對比研究不同天線陣列排布時各接收點位的下行峰值傳輸速率，并確定傳輸峰值速率對應(yīng)的MIMO信道最佳傳輸層數(shù)。

1 仿真建模與配置

本文使用三維建模軟件SketchUp 對高鐵車站場景進(jìn)行高度還原，對場景中的典型物體進(jìn)行精細(xì)化建模，并對其表面材料的電磁參數(shù)準(zhǔn)確賦值，通過改變MIMO 系統(tǒng)收發(fā)端的天線陣列排布方式進(jìn)行多次射線跟蹤動態(tài)鏈路仿真，根據(jù)仿真結(jié)果研究MIMO系統(tǒng)天線收發(fā)端的多層傳輸性能。

1.1 仿真建模

1.1.1 場景模型

準(zhǔn)確的仿真場景和場景中典型物體的材料電磁參數(shù)是確保射線跟蹤仿真結(jié)果有效的基礎(chǔ)［17］。因此，對研究場景以及場景中典型物體進(jìn)行準(zhǔn)確地還原建模至關(guān)重要。圖1 為使用SketchUp 精細(xì)化建模的高鐵車站三維模型，對該場景中的旅客站臺、旅客扶梯、線纜、電力牽引架、鐵路軌道、高鐵列車等典型物體進(jìn)行等比例高精度還原，并根據(jù)物體表面的不同材料，設(shè)置相應(yīng)的材料電磁參數(shù)［18］。

圖1 高鐵車站三維模型

1.1.2 移動散射體模型

在射線跟蹤仿真中，除了仿真場景中固有的靜態(tài)散射體，移動散射體同樣會對無線電波的傳播特性產(chǎn)生重要影響。圖2（a）所示為根據(jù)我國常見高速列車的建造材料和尺寸高度還原的高鐵列車精細(xì)模型。為提高仿真效率，在保證仿真精度的同時簡化移動散射體模型是必要的。經(jīng)過多次修改，將列車精細(xì)模型等效為如圖2（b）所示的列車簡化模型。

圖2 高鐵列車三維模型

1.1.3 天線模型

MIMO 系統(tǒng)利用收發(fā)端天線陣列的空間多樣性，能夠?qū)崿F(xiàn)在相同的頻帶中同時傳輸多個獨立的數(shù)據(jù)流，從而提高數(shù)據(jù)傳輸速率。因此，對射線跟蹤仿真中天線陣列的選擇以及天線模型的構(gòu)建，是研究MIMO系統(tǒng)傳輸性能的重要基礎(chǔ)。

根據(jù)3GPP TR37.840［19］技術(shù)報告中規(guī)定的典型天線陣列參數(shù)，可以計算得到天線H 面和V 面的增益，經(jīng)過插值處理可以得到如圖3（a）所示的Tx 天線陣列三維模型，圖3（b）和圖3（c）分別是Tx天線陣列H 面和V 面的增益。由圖3可知，發(fā)射端天線陣列的最大增益為8 dBi，天線水平方向和垂直方向的3 dB波束寬度均為65°。

圖3 發(fā)射端天線陣列方向圖

1.2 仿真配置

1.2.1 射線跟蹤仿真

射線跟蹤技術(shù)多用于預(yù)測無線電波的傳播特性，是基于幾何光學(xué)理論、麥克斯韋方程組、電磁波理論等原理來模擬電磁波在仿真場景中的傳播，可準(zhǔn)確地刻畫電磁波與場景中不同散射體相互作用后發(fā)生的反射、散射、繞射等現(xiàn)象［20］。射線跟蹤法能突破實際測量中頻率、場地、移動散射體速度等限制，準(zhǔn)確地完成在各類復(fù)雜場景中的無線信道建模。

在射線跟蹤過程中，將一對Tx-Rx 在仿真場景中的某一點位的射線追蹤仿真定義為一個快照，每對Tx-Rx 的鏈路由一個或多個快照組成。仿真后得到中心頻率f處的信道傳遞函數(shù)H（f）為

式中：NRays為一個快照下的多徑總數(shù)；GTx為單一發(fā)射端天線陣列增益，單位dBi；φD和θD分別為射線相對于發(fā)射天線的天頂離開角和水平離開角，單位弧度；an（f）為第n條射線的幅度值；φn（f）為第n條射線的相位值；GRx為單一接收端天線陣列增益，單位dBi；φA和θA分別為射線相對于接收天線的天頂?shù)竭_(dá)角和水平到達(dá)角，單位度。

1.2.2 MIMO收發(fā)端天線陣列部署

在高鐵車站部署的MIMO 下行鏈路系統(tǒng)天線陣列數(shù)量通常為4 對（4Tx-4Rx，4T4R），圖4 和圖5 分別為發(fā)射端和接收端天線陣列按照線陣和方陣排列的示意。圖4（a）中發(fā)射端的4個天線陣列垂直于地面等距離排布，組成一塊線陣發(fā)射天線；圖4（b）中發(fā)射端的4個天線陣列按正方形等距離排布，組成一塊方陣發(fā)射天線；圖5（a）中接收端的4 個天線陣列平行于高鐵列車車體等距離安裝在列車的車頭，組成一塊線陣接收天線；圖5（b）中接收端的4 個天線陣列以正方形安裝在列車的車頭，組成一塊方陣接收天線。每個線陣天線中相鄰兩個天線陣元的間距為半波長，每個方陣天線中正方形邊線上相鄰兩個天線陣元的間距為半波長。

圖4 發(fā)射端天線陣列部署

圖5 接收端天線陣列部署

1.2.3 仿真參數(shù)

面向高鐵車站場景，在我國當(dāng)前5G-R 主要測試頻段2 155～2 165 MHz下進(jìn)行仿真，將前文所述的場景模型、高鐵列車模型、天線模型，以及文獻(xiàn)［9］確定的高鐵車站場景射線跟蹤仿真?zhèn)鞑C(jī)理作為仿真基礎(chǔ)，采用不同的收發(fā)端天線陣列排布方式分別進(jìn)行射線跟蹤仿真，研究不同天線陣列部署方式對MIMO系統(tǒng)傳輸性能的影響。表1為射線跟蹤仿真參數(shù)及配置，表2 為計算下行傳輸速率所需的簡化系統(tǒng)級仿真（Simplified System Level Simulation，SSLS）參數(shù)配置，其中PDCCH（Physical Downlink Control Channel）為下行鏈路控制信道，DMRS（Demodulation Reference Signal）為解調(diào)參考信號。

表1 射線跟蹤仿真參數(shù)配置

表2 SSLS參數(shù)配置

2 高鐵車站場景MIMO多層傳輸

2.1 信道相關(guān)性

在MIMO 傳輸系統(tǒng)中，信道相關(guān)性的研究是非常重要的一環(huán)，信道相關(guān)性的大小決定MIMO系統(tǒng)的性能。當(dāng)信道相關(guān)性較大時，MIMO 系統(tǒng)更適合進(jìn)行分集傳輸，提高通信的可靠性；當(dāng)信道相關(guān)性較小時，MIMO 系統(tǒng)更適合進(jìn)行空間復(fù)用［21］，提高通信的有效性。本文面向高鐵車站場景采用4T4R 進(jìn)行仿真，計算每對收發(fā)天線陣列之間的信道傳遞函數(shù)H為

式中：Hij為當(dāng)中心頻率為2 160 MHz時，第i根接收端天線陣列與第j根發(fā)射端天線陣列之間的信道傳遞函數(shù)。

信道矩陣奇異值分解表達(dá)式為

式中：λn為n階信道矩陣的第n個奇異值。

奇異值擴(kuò)展S是信道矩陣中最大奇異值與最小奇異值的比值，通常用于衡量信道矩陣滿秩數(shù)量的信道之間的相關(guān)性。為更好地逐層研究信道之間的相關(guān)性，將奇異值按照降序排列，Si定義為同一信道矩陣中最大奇異值與其他奇異值的比值，單位dB。

式中：λmax為n階信道矩陣中最大的奇異值；λi為同一n階信道矩陣中除最大奇異值以外的其他奇異值。

Si用于衡量信道相關(guān)性，Si越小表示信道之間的相關(guān)性越小，Si越大表示信道之間的相關(guān)性越大。當(dāng)Si小于40 dB 時，可以認(rèn)為信道相關(guān)性較小，適合進(jìn)行復(fù)用傳輸，i即為該傳輸點位處的MIMO 最大傳輸層數(shù)。圖6 為4T4R 的MIMO 系統(tǒng)收發(fā)端采用不同天線陣列排布時的Si累積分布函數(shù)（Cumulative distribution function，CDF）。根據(jù)Si與40 dB閾值對比，表3給出了不同天線陣列排布時的MIMO系統(tǒng)最大傳輸層數(shù)占比。由圖6和表3可知，4種天線陣列排布方式下最大傳輸層數(shù)為二層及以上的接收點位占所有接收點位的比例均超過了95%，這與以往在鐵路正線部署2T2R的MIMO系統(tǒng)［14］相對應(yīng)。但仿真結(jié)果顯示，4種天線陣列排布方式下最大傳輸層數(shù)為三層及以上的接收點位占所有接收點位的比例均超過了85%，這是由于高鐵車站場景下散射體數(shù)量多造成的。

表3 4T4R MIMO系統(tǒng)最大傳輸層數(shù)占比 %

圖6 不同天線陣列排布Si累積分布

2.2 MIMO系統(tǒng)傳輸性能

仿真結(jié)果表明，在高鐵車站場景和在鐵路正線場景下所能達(dá)到的MIMO 系統(tǒng)最大傳輸層數(shù)有較大差異，同時也給出了2 種場景下不同天線陣列排布方式所能達(dá)到的最大傳輸層數(shù)結(jié)果。因此，面向高鐵車站場景，根據(jù)4T4R MIMO 系統(tǒng)每個接收點位能達(dá)到的最大傳輸層數(shù)，確定能使該點位傳輸速率達(dá)到最大的天線陣列排布方式和傳輸層數(shù)，對5G-R 專網(wǎng)在高鐵車站場景部署MIMO 系統(tǒng)具有重要指導(dǎo)意義。

在面向高鐵車站場景的MIMO 系統(tǒng)傳輸層數(shù)研究中，由于射線跟蹤仿真以單基站為研究條件，因此可以將仿真場景中的信號與干擾加噪聲比等效為SNR，故第一步需根據(jù)每種天線陣列排布方式下的信號功率和環(huán)境熱噪聲計算SNR，并根據(jù)SNR映射調(diào)制編碼方案（Modulation and Coding Scheme， MCS）等級得到對應(yīng)等級的編碼率，進(jìn)而計算出每種天線陣列排布方式下每層傳輸分別以64QAM 和256QAM 作為調(diào)制方式時的下行峰值傳輸速率。通過比較每種天線陣列排布方式下每個接收點位處的不同傳輸層數(shù)、不同調(diào)制方式對應(yīng)的下行峰值傳輸速率，確認(rèn)適合高鐵車站場景的MIMO系統(tǒng)天線陣列排布方式和傳輸層數(shù)。

2.2.1 SNR

SNR衡量了有用信號強(qiáng)度與環(huán)境中噪聲水平之間的關(guān)系，射線跟蹤仿真能計算生成每對收發(fā)端天線陣列在中心頻率為2 160 MHz的信道傳輸函數(shù)（Channel Transfer Function，CTF），通過對CTF進(jìn)行傅里葉逆變換可得到信道沖激響應(yīng)，進(jìn)而得到傳輸信號功率Ps（單位dBm），其計算式為

式中：hi（τ）為第i個時延為τ的信道沖激響應(yīng)；Hi（f）為第i個中心頻率為f的信道傳輸函數(shù)；n為信道矩陣中信道傳輸函數(shù)的數(shù)量。

環(huán)境熱噪聲Pn為

式中：K 為波爾茲曼常數(shù)，即1.381×10-23J/K；T為環(huán)境溫度，單位K；PRB為物理資源塊數(shù)量。

MIMO 系統(tǒng)傳輸層數(shù)為Li時的等效傳輸信號功率Psi′為

式中：PTx為總發(fā)射功率，單位dBm。

MIMO系統(tǒng)傳輸層數(shù)為i時的SNR為

式中：Psi′′為傳輸層數(shù)為i時的等效傳輸信號線性功率，單位mW；Pn′為環(huán)境熱噪聲線性功率，單位mW。

通過對4 種天線陣列排布方式的射線跟蹤仿真結(jié)果進(jìn)行處理，分別計算得到4T4R MIMO 系統(tǒng)傳輸層數(shù)為i時的等效傳輸信號功率；在室溫為303 K（30 ℃）的條件下計算環(huán)境熱噪聲功率，進(jìn)而計算得到SNR。圖7 和表4 分別為每種天線陣列排布方式下每層傳輸對應(yīng)的SNRi累積分布和平均SNR參數(shù)。可以看出，當(dāng)MIMO 系統(tǒng)發(fā)射端的天線陣列部署為線陣時，每層傳輸?shù)钠骄鵖NR均比發(fā)射端的天線陣列部署為方陣時高約14 dB；而當(dāng)MIMO 系統(tǒng)的發(fā)射端天線陣列保持不變時，接收端天線陣列部署為線陣和方陣時的SNR相差均小于1 dB。因此，在5G-R 高鐵車站場景中部署MIMO 系統(tǒng)時發(fā)射端更適合按照線陣部署。

表4 4T4R MIMO系統(tǒng)平均SNR參數(shù)占比 %

圖7 4T4R MIMO系統(tǒng)SNR累積分布

2.2.2 下行傳輸速率及傳輸層數(shù)

根據(jù)SNR映射MCS 等級得到對應(yīng)等級的編碼率，進(jìn)而計算出MIMO 系統(tǒng)傳輸層數(shù)為i，第j個快照的下行傳輸速率R為

式中：Qm為數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼{(diào)制階數(shù)；Ri，j為MIMO系統(tǒng)傳輸層數(shù)為i，第j個快照對應(yīng)的編碼率；Nsys為符號數(shù)；OH為資源開銷占比，3GPP TS38.306技術(shù)報告中規(guī)定FR 1頻段下OH為0.14［22］。

相同調(diào)制方式下，第j個快照處的最高下行傳輸速率為

式中：i為根據(jù)2.1 節(jié)確定的每個快照處所能達(dá)到的MIMO系統(tǒng)最大傳輸層數(shù)。

根據(jù)式（10）分別計算4 種天線陣列排布方式下每個接收點位處所能達(dá)到的最大下行傳輸速率，并得到對應(yīng)的MIMO 系統(tǒng)傳輸層數(shù)。圖8 和圖9 分別給出了4T4R MIMO 系統(tǒng)64QAM 和256QAM 最大下行傳輸速率折線圖和累積分布；表5 給出了4 種天線陣列排布方式下64QAM 和256QAM 的平均下行傳輸速率。由仿真結(jié)果可以看出，當(dāng)MIMO 系統(tǒng)發(fā)射端的天線陣列部署為線陣時，64QAM 和256QAM 兩種調(diào)制方式下的平均下行傳輸速率均高于發(fā)射端天線陣列部署為方陣時的平均下行傳輸速率，該結(jié)果與2.2.1 節(jié)的SNR仿真結(jié)果相一致。當(dāng)MIMO 系統(tǒng)發(fā)射端的天線陣列均部署為線陣時，接收端天線陣列部署為方陣時的平均下行速率大于部署為線陣時的平均下行速率。因此，在高鐵車站場景5G-R 頻段下能使傳輸速率達(dá)到最大的MIMO 系統(tǒng)部署方式為Tx-線陣和Rx-方陣。

表5 4T4R MIMO系統(tǒng)平均下行傳輸速率 Mbps

圖8 4T4R MIMO系統(tǒng)64QAM最大下行傳輸速率

圖9 4T4R MIMO系統(tǒng)256QAM最大下行傳輸速率

圖10 為分別將64QAM 和256QAM 作為調(diào)制方式時，每種天線陣列排布方式下最大傳輸速率對應(yīng)的MIMO傳輸層數(shù)占比柱狀對比圖；表6給出了每種天線陣列排布的MIMO 系統(tǒng)最佳傳輸層數(shù)占比詳細(xì)參數(shù)。由仿真結(jié)果可以看出，面向高鐵車站場景，當(dāng)調(diào)制方式為64QAM 時，4 種天線陣列排布方式下MIMO 系統(tǒng)傳輸層數(shù)為二層的快照占所有快照的比例均為最多，根據(jù)前文研究高鐵車站場景5G-R頻段下能使傳輸速率達(dá)到最大的MIMO 系統(tǒng)部署方式為Tx-線陣、Rx-方陣，這種天線部署方式二層傳輸?shù)谋壤_(dá)到66.31%；當(dāng)調(diào)制方式為256QAM 時，Tx-線陣、Rx-方陣部署方式下MIMO 系統(tǒng)最佳傳輸層數(shù)為三層的快照占所有快照的比例最多，達(dá)到56.84%。

表6 4T4R MIMO系統(tǒng)最佳傳輸層數(shù)占比 %

圖10 4T4R MIMO系統(tǒng)最佳層數(shù)占比柱狀對比圖

3 結(jié)論

本文在2 155～2 165 MHz 頻段，面向5G-R 高鐵車站場景，采用射線跟蹤仿真技術(shù)對4 種不同天線陣列排布方式的MIMO 系統(tǒng)多層傳輸性能進(jìn)行對比研究。采用高性能射線跟蹤仿真技術(shù)，研究部署不同收發(fā)端天線陣列排布方式時的信道相關(guān)性，并計算得出了仿真場景中各接收點位MIMO 系統(tǒng)能達(dá)到的最大傳輸層數(shù)。基于最大傳輸層數(shù)計算每層傳輸?shù)腟NR，分別在64QAM 和256QAM 調(diào)制方式下對比研究了部署不同天線陣列排布時各接收點位的下行峰值傳輸速率，并確定了實現(xiàn)峰值傳輸速率對應(yīng)的MIMO 系統(tǒng)傳輸層數(shù)。研究結(jié)果表明：面向5G-R 高鐵車站場景，能使數(shù)據(jù)下行傳輸速率達(dá)到最大的MIMO 系統(tǒng)天線陣列的部署方式為Tx-線陣、Rx-方陣；根據(jù)調(diào)制方式的不同，高鐵車站場景下64QAM 的MIMO 系統(tǒng)為二層傳輸，256QAM 的MIMO 系統(tǒng)為三層傳輸。本文研究結(jié)果能為5G-R專網(wǎng)建設(shè)中在高鐵車站部署MIMO 系統(tǒng)提供技術(shù)積累和理論依據(jù)。