车车通信已成为5G高速铁路通信系统的重要应用场景,因而实现车车之间的时间同步对于保障列控系统的实时性和安全性至关重要。针对现有车车时间同步方法易受报文丢失影响,导致同步精度低及收敛速度慢的问题,提出1种基于模型预测控制(MPC...车车通信已成为5G高速铁路通信系统的重要应用场景,因而实现车车之间的时间同步对于保障列控系统的实时性和安全性至关重要。针对现有车车时间同步方法易受报文丢失影响,导致同步精度低及收敛速度慢的问题,提出1种基于模型预测控制(MPC)的车车通信时间同步方法。首先,建立铁路专用移动通信系统(The Fifth Generation Mobile Communication-Railway,5G-R)下的车车通信同步时钟模型;其次,根据前后车同步时钟相位和频率偏移,引入观测器方程,构建面向MPC的前后车时钟状态空间模型;然后,通过多步预测、滚动优化等控制方式,求解出最优时钟偏移控制量,并通过负反馈校正,实现5G-R下不同车车通信场景的时间同步;最后,对有中继和无中继2种场景下车车通信同步过程进行仿真试验。结果表明:所提方法较其他方法具有更高的同步精度和收敛速度,能够有效完成5G-R下不同车车通信场景的时间同步。展开更多
文摘车车通信已成为5G高速铁路通信系统的重要应用场景,因而实现车车之间的时间同步对于保障列控系统的实时性和安全性至关重要。针对现有车车时间同步方法易受报文丢失影响,导致同步精度低及收敛速度慢的问题,提出1种基于模型预测控制(MPC)的车车通信时间同步方法。首先,建立铁路专用移动通信系统(The Fifth Generation Mobile Communication-Railway,5G-R)下的车车通信同步时钟模型;其次,根据前后车同步时钟相位和频率偏移,引入观测器方程,构建面向MPC的前后车时钟状态空间模型;然后,通过多步预测、滚动优化等控制方式,求解出最优时钟偏移控制量,并通过负反馈校正,实现5G-R下不同车车通信场景的时间同步;最后,对有中继和无中继2种场景下车车通信同步过程进行仿真试验。结果表明:所提方法较其他方法具有更高的同步精度和收敛速度,能够有效完成5G-R下不同车车通信场景的时间同步。
