Phân tích dung lượng kênh MIMO cho hệ thống thông tin điều khiển tàu

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2022)

Phân tích dung lượng kênh MIMO cho hệ
thống thông tin điều khiển tàu
Đỗ Việt Hà∗ , Trịnh Thị Hương∗
∗

Khoa Điện-Điện tử
Trường Đại học Giao thơng Vận tải
Email: {dovietha, trinhhuong}@utc.edu.vn
Tóm tắt—Hệ thống thơng tin điều khiển tàu CBTC
(Communication-Based Train-Control) cần có dung lượng
và độ tin cậy cao để đảm bảo an toàn cho truyền thông
giữa tàu và điểm truy nhập vô tuyến AP (access point) bên
đường. Kỹ thuật đa anten MIMO (multiple-input multipleoutput) được áp dụng rộng rãi cho CBTC dùng truyền
thông WLAN nhằm nâng cao hiệu năng hệ thống điều
khiển tàu. Tuy nhiên, các nghiên cứu về dung lượng kênh
MIMO trong CBTC hiện cịn khá ít mặc dù dung lượng
kênh là một thơng số quan trọng trong đánh giá, thiết kế
và triển khai WLAN cho CBTC, đặc biệt trong mơi trường
truyền sóng vơ tuyến khi tàu di chuyển giữa các AP, giá
trị SNR (signal-to-noise ratio) sẽ thay đổi liên tục dẫn
đến các vấn đề trễ trong chuyển giao cũng như tỷ lệ mất
gói tin. Trong bài báo này, chúng tôi thực hiện phân tích
dung lượng kênh MIMO cho hệ thống thơng tin CBTC
dùng truyền thông WLAN trong môi trường đường ray
ngầm với các địa hình khác nhau. Mơ hình kênh truyền
Nakagami-m phục vụ tính tốn được xây dựng với các
tham số ước lượng từ dữ liệu đo kênh thực tế. Các kết
quả mô phỏng về dung lượng kênh, công suất phát cần
thiết cho các mơi trường truyền sóng khác nhau sẽ giúp

lựa chọn thông số phù hợp trong thiết kế hệ thống vô tuyến
nhằm đảm bảo yêu cầu cho truyền thông trong CBTC.
Từ khóa—CBTC, MIMO, WLAN, dung lượng kênh, mơ
hình kênh.

I. GIỚI THIỆU
Cơng nghệ truyền thông không dây đã phát triển
trong nhiều năm và hiện đã sẵn sàng để đáp ứng
nhu cầu ngày càng cao của dịch vụ truyền thông để
điều khiển, vận hành và bảo trì hệ thống giao thơng
thơng minh. Một số công nghệ truyền thông vô tuyến
được nghiên cứu dùng trong hệ thống thông tin điều
khiển tàu CBTC (Communication-Based Train-Control)
gồm: GSM-R, TETRA, LTE-R cơng nghệ 4G/5G, IEEE
802.11 WLAN hay cịn gọi là Wi-Fi. Trong đó chuẩn
WLAN chiếm ưu thế hơn với các lý do gồm: dải tần
ISM không cần cấp phép, nhiều nhà cung cấp và hỗ
trợ kỹ thuật, giá thành rẻ [1], [2]. Công nghệ đa anten
thu phát MIMO (multiple-input multiple-output) được sử
dụng rộng rãi trong các đường truyền vô tuyến WLAN

ISBN 978-604-80-7468-5

376

để đáp ứng sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng.
Sự kết hợp của nhiều phần tử anten cùng với khả năng
hoạt động đa dải tần của các điểm truy nhập vô tuyến
AP đem lại hiệu năng truyền thông vô tuyến mong muốn
cho các ứng dụng trong hệ thống CBTC [3].

Với sự sẵn có của các thiết bị WLAN trên thị trường
cùng với các tiêu chuẩn IEEE 802.11 mở có thể hỗ trợ
tính di động, cơng nghệ WLAN được xem xét để thực
hiện truyền thông cho hệ thống CBTC trên nhiều quốc
gia. Một số hệ thống CBTC dựa trên mạng WLAN được
triển khai như tuyến Đông Bắc Singapore (thiết bị của
Alstom) và tuyến tàu điện ngầm Thượng Hải (thiết bị
của Alcatel). Tuy nhiên, các đặc tính kênh truyền vô
tuyến WLAN như suy hao, các hiệu ứng pha đinh, hiệu
ứng Doppler... trong các môi trường đường sắt đơ thị
khác nhau có thể ảnh hưởng đến độ trễ phân phát gói
tin giữa các AP bên đường và tàu gây ra hiện tượng
phanh tàu không cần thiết do mất liên lạc. Hơn nữa, do
hạn chế vùng phủ sóng của từng AP, khi tàu chạy cần
chuyển từ AP này sang AP khác để đảm bảo chất lượng
liên lạc. Quy trình chuyển giao này giữa các AP cũng
có thể dẫn đến độ trễ truyền dài. Do đó, nhiều nghiên
cứu tập trung vào đề xuất các giải pháp để cải thiện
hiệu năng của các hệ thống CBTC [4].
Phân tích dung lượng kênh MIMO rất cần thiết trong
nghiên cứu và thiết kế hệ thống truyền thơng vơ tuyến
[5]. Các đặc tính tương quan pha đinh của kênh và ảnh
hưởng của kênh lên hiệu năng hệ thống được phân tích
thơng qua dung lượng kênh. Tuy nhiên, theo hiểu biết
của nhóm tác giả, hiện có rất ít nghiên cứu khảo sát
dung lượng MIMO cho hệ thống CBTC dùng WLAN.
Trong [6], khảo sát, đánh giá ảnh hưởng của các đoạn
cong trong đường hầm tàu điện ngầm lên dung lượng
kênh MIMO. Tuy nhiên, mơ hình kênh mơ tả hình học
dùng phần mềm mơ phỏng dựa trên ray-tracing, chưa

áp dụng cho kênh đo thực tế trong đường sắt. Hơn nữa,
mức tín hiệu trên tạp âm SNR và cơng suất phát được
giữ cố định khi phân tích, trong khi các thơng số này có
ảnh hưởng quan trọng trong khảo sát dung lượng kênh.


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Trong hệ thống CBTC, khi tàu di chuyển giữa các
AP, tỷ lệ SNR sẽ thay đổi liên tục dẫn đến các vấn đề
trễ trong chuyển giao cũng như tỷ lệ mất gói khi tàu đi
ra khỏi vùng phủ sóng của một AP và đi vào vùng phủ
sóng của một AP khác dọc theo tuyến đường sắt [7]. Do
đó, rất cần điều khiển cơng suất để đảm bảo duy trì mức
SNR dọc tuyến, giảm độ phức tạp trong các thuật toán
xử lý vấn đề chuyển giao (handoff) của WLAN trong hệ
thống CBTC. Trong [8], [9], nghiên cứu dùng kỹ thuật
MIMO hỗ trợ cơ chế handoff giữa các vùng phủ sóng
AP cho truyền thơng giữa tàu và mặt đường hệ thống
CBTC dùng WLAN. Tỷ lệ lỗi khung truyền FER được
khảo sát với các tốc độ truyền dữ liệu khác nhau giữa
AP và tàu, tuy nhiên các thông số hệ thống cần thiết
để đảm bảo tốc độ dữ liệu này như số anten thu phát
MIMO, công suất phát, cự ly truyền với các kịch bản
khác nhau chưa được xét đến.
Đa phần các nghiên cứu về thiết kế và cải tiến chất
lượng truyền thông vô tuyến trong hệ thống CBTC đều
giả thiết tốc độ dữ liệu và công suất phát là các giá trị
cố định mà không có sự khảo sát kỹ lưỡng về các điều
kiện đảm bảo các giá trị đó cũng như tìm giá trị thích

ứng với các kịch bản truyền sóng khác nhau trong đường
sắt. Mơ hình và thuật tốn tối ưu tài ngun vô tuyến
cho truyền thông vô tuyến trong CBTC được xây dựng
trong [10]. Trong mơ hình này, thơng số SINR (Signalto-interference-plus-noise ratio) được khảo sát với cự ly
700 m giữa tàu và trạm phát bên đường, tuy nhiên các
mức công suất phát của trạm gốc (46 dBm) hay các
thiết bị thu phát trên tàu (23 dBm) được đặt cố định.
Trong các nghiên cứu về xác định vị trí các điểm đặt
AP dọc đường ray để đảm bảo chất lượng truyền thông
CBTC dùng WLAN [3], [11], [12], chỉ tiêu xác suất
dừng OP (Outage Probability) được tính tốn phục vụ
bài tốn tối ưu với các thông số mô phỏng gồm tốc độ
dữ liệu, cơng suất phát cố định cho các địa hình truyền
sóng khác nhau dọc theo đường ray.
Tóm lại, hiện cịn thiếu các nghiên cứu về dung lượng
kênh truyền MIMO dùng WLAN cho CBTC trong khi
dung lượng kênh truyền ảnh hưởng rất lớn đến việc thiết
kế hệ thống. Bên cạnh đó, theo hiểu biết của nhóm tác
giả, các khảo sát về cơng suất phát để đáp ứng các mức
SNR phục vụ truyền thông vô tuyến tin cậy cho CBTC
trong điều kiện truyền sóng cụ thể hiện chưa được quan
tâm. Do đó, bài báo tập trung phân tích dung lượng kênh
MIMO cho hệ thống CBTC dùng truyền thơng WLAN
dựa trên mơ hình kênh được xây dựng từ dữ liệu đo thực
tế tại ga tàu điện ngầm. Hơn nữa giá trị công suất phát
cần thiết để đáp ứng các mức SNR tại máy thu trong
các điều kiện truyền sóng khác nhau trong đường hầm

ISBN 978-604-80-7468-5

377

cũng được khảo sát và tính tốn.
Phần cịn lại của bài báo được tổ chức như sau. Trong
phần II và phần III, chúng tơi lần lượt trình bày mơ
hình kênh và tính tốn dung lượng kênh MIMO. Trong
phần IV, các kết quả mô phỏng về dung lượng kênh và
công suất phát được trình bày và phân tích. Cuối cùng
là kết luận bài báo trong phần V.
II. MƠ HÌNH KÊNH

Hình 1: Kiến trúc hệ thống CBTC [4].
Hình 1 là kiến trúc hệ thống CBTC gồm 5 thành phần
[2]: 1) Giám sát hoạt động tàu ATS (Automatic Train
Suppervision), 2) Vận hành tàu tự động ATO (Automatic
Train Operation), 3) Thông tin giữa tàu và mặt đất qua
các điểm truy cập vô tuyến AP (Access Point), 4) Trung
tâm điều khiển vùng ZC (Zone Controller), 5) Bảo vệ
tàu tự động ATP (Automatic Train Protection). Trong
các thành phần này, phần thông tin giữa tàu và mặt đất
đóng vai trị quan trọng, có nhiều thách thức cần giải
quyết và được quan tâm hơn cả [11]. Các thông tin của
mỗi tàu như vị trí, phương hướng, định danh và vận tốc
được truyền đến trung tâm điều khiển ZC qua các AP
đặt dọc theo đường ray. Truyền thông vô tuyến giữa tàu
và ZC qua AP phải được giữ liên tục để có thể xác định
được vị trí của tất cả các tàu trong phạm vi phủ sóng
của nó theo thời gian thực.
Đặc tính kênh truyền vơ tuyến trong đường hầm rất
khác biệt so với các môi trường truyền dẫn khác do sự

giới hạn chiều dài, đường bao của hầm, hiệu ứng ống
dẫn sóng. Do đó, cần có mơ hình kênh xét đến cả các
đặc tính pha đinh phạm vi rộng và pha định phạm vi
hẹp [13]. Trong đường tàu điện ngầm, mơi trường truyền
sóng được xét theo ba vùng với đặc tính khác nhau [14]:
• Vùng NSZ (near-shadowing zone): khi tàu chạy qua
phía trước máy thu, tín hiệu thu sẽ chịu ảnh hưởng


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2022)

•

•

của pha đinh sâu và hiệu ứng đa đường mạnh.
Đường truyền thẳng LOS giữa máy thu phát sẽ bị
chắn bởi tàu, do đó truyền dẫn đa đường sẽ mạnh
nhất trong ba vùng
Vùng LOS (line of sight): là vùng tàu vừa chạy qua
máy phát, nhưng vẫn gần máy phát, vùng này sẽ có
thành phần truyền sóng tầm nhìn thẳng giữa máy
thu và máy phát mạnh nhất.
Vùng FLOS (Far LOS): Thành phần sóng trực tiếp
sẽ bị suy hao nhiều hơn và sóng phản xạ sẽ mạnh
hơn sóng trực tiếp.

A. Mơ hình suy hao
Mơ hình thống kê dưới đây rất phù hợp để mô tả suy
hao truyền sóng trong đường hầm [14], [15]:

P L [dB] = P L (do ) + 10nlog (d/do ) + Xσ .

B. Mơ hình pha đinh phạm vi hẹp
Kênh pha đinh Nakagami-m là một trong các kênh
truyền tổng quát nhất, cho phép tính tốn mức biên độ
khác nhau đối với các thành phần tán xạ. Tham số m thể
hiện mức độ ảnh hưởng của pha đinh lên biên độ của
tín hiệu. Các nghiên cứu và dữ liệu đo đạc thực nghiệm
cho thấy phân bố Nakagami-m rất phù hợp để mô tả
pha đinh nhanh trong kênh vô tuyến di động [14], [16].
Hàm mật độ xác suất PDF (probability density function)
của phân bố Nakagami như sau [16]
p (R) = 2

m
Ω

2m−1

R
m
× exp − R2
Γ (m)
Ω

(2)

với Ω = E(R2 ) là công suất thu được trung bình với
E(.) là giá trị kỳ vọng, Γ(.) là hàm Gamma, m > 21
là hệ số pha đinh Nakagami, là nghịch đảo phương sai

chuẩn hóa của R2 , phản ánh mức độ ảnh hưởng của pha
đinh và tính bằng cơng thức
m = E 2 R2 /Var R2

ISBN 978-604-80-7468-5

III. TÍNH DUNG LƯỢNG KÊNH MIMO
Giả thiết ma trận kênh MIMO H kích thước r × t với
t là số anten phát và r số anten thu được phân bố i.i.d
như sau [17]
Z = R exp (jΘ)

(3)

378

(4)

trong đó pha Θ phân bố đều và độc lập với đường bao
R. Do đó, đường bao R được tính bởi:
m

R2 =

(1)

Trong (1), P L (d) là công suất nhận được ở khoảng cách
d mét từ máy phát, n là số mũ suy hao truyền sóng xác
định tốc độ suy giảm của công suất theo khoảng cách,
P L (do ) biểu thị giá trị trung bình tổng thể trên tất cả

các giá trị công suất nhận được cho một khoảng cách
tham chiếu nhất định do mét. Công suất tham chiếu này
thường được đo trước hoặc được tính bằng phương trình
Friis khơng gian tự do. Xσ là biến ngẫu nhiên Gauss
với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng σ dB.
Tham số Xσ thể hiện pha đinh shadow, sẽ được đo đạc
và xác định bằng thực nghiệm với từng vùng truyền sóng
tương ứng trong đường hầm.

m

với Var (.) là phương sai. Giá trị m thể hiện điều kiện
pha đinh khác nhau, nếu m = 1 là pha đinh Rayleigh và
m = ∞ là kênh không có pha đinh (hay kênh AWGN).
Việc xác định chính xác tham số m rất quan trọng vì
nó phản ánh chất lượng của kênh.

Xi2 + Yi2

(5)

i=1

với Xi và Yi phân bố i.i.d Gaussian có giá trị trung
Ω
. Phân bố của
bình bằng không và phương sai bằng 2m
R tuân theo phân bố Nakagami-m trong (2). Ma trận
kênh MIMO H gồm các phần tử hi,j , mỗi phân tử được
phân bố theo biến ngẫu nhiên Z trong (4).

Với ma trận hiệp phương sai đầu vào Σ cho trước,
dung lượng kênh MIMO tức thời được tính theo cơng
thức sau:
C (Σ) = log2 det (I + HΣH*)

(6)

trong đó I = E [n n*] với n là nhiễu Gaussian trên kênh.
Gọi P là công suất phát và được cấp phát đều cho
mỗi anten phát, dung lượng kênh MIMO được tính bởi
[17]
C = E log2 det I +

P
W
t

(7)

với
W=

HH*
H*H

r≤t
r
(8)

IV. KẾT QUẢ MƠ PHỎNG
Trong phần mơ phỏng này, các tham số của mơ hình
kênh MIMO được xây dựng trong phần II sẽ được trích
xuất từ dữ liệu đo thực tế đường truyền vô tuyến trong
đường tàu điện ngầm tại ga Madrid được thực hiện trong
[14]. Các phép đo kênh vô tuyến tần số 2.4 GHz được
thực hiện với 4 máy phát đặt dọc đường ray có chiều
dài 2 km và dùng máy thu di động đặt trên tàu. Các đặc
tính truyền sóng trong mơi trường tàu điện ngầm gồm
suy hao, shadow gần, pha đinh nhanh được đo đạc và
tính tốn. Các thơng số đặc tính kênh này được đo và
khảo sát cho ba vùng truyền sóng NSZ, LOS và FLOS.


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Bảng thông số mơ hình kênh được cho trong bảng I.
Số mũ suy hao n được xác định cho hai trường hợp độ
rộng của hầm, với hầm kích thước (9.8 m × 6.2 m) thì
n = 5.49; với hầm hẹp (4.8 m × 5.3 m) thì n = 7.13.
Bảng I: Bảng thơng số mơ hình kênh.
Tham số
Hệ số Nakagami m
Phương sai của Xσ

NSZ
0.8
5.0 dB

Giá trị

LOS
2.8
2.6 dB

FLOS
2.4
3.6 dB

A. Dung lượng kênh MIMO
25
t = 1, r = 1
t = 2, r = 2
t = 3, r = 2
t = 2, r = 3
t = 4, r = 4

1
0.9
0.8

15
0.7
0.6
10

CDF

Capacity [b/s/Hz]

20

có thể cải thiện đáng kể dung lượng kênh hay nói cách
khác có thể tăng được tốc độ dữ liệu của hệ thống.
Để so sánh ảnh hưởng của môi trường truyền dẫn trong
đường hầm, kết qủa dung lượng kênh MIMO với ba môi
trường NSZ, FLOS và LOS với số anten MIMO 4 × 4
được biểu diễn trên Hình 3. Kết quả cho thấy nếu cùng
một mức SNR, kênh trong vùng NSZ có dung lượng
thấp hơn, trong khi hai vùng LOS và FLOS không khác
nhau đáng kể. Hơn nữa, ảnh hưởng của pha đinh trong
vùng NSZ còn nghiêm trọng hơn hai vùng còn lại qua so
sánh hàm phân bố tích lũy CDF (Cumulative distribution
function) của dung lượng kênh trên Hình 4. Kết quả cho
thấy vùng NSZ có xác suất dung lượng kênh nhỏ hơn
một mức cho trước cao hơn so với hai vùng còn lại.

0.5
0.4

5
0.3
m=0.8 (NSZ)
m=2.8 (LOS)
m=2.4 (FLOS)

0.2
0
-10

-5

0

5

10

15

20

0.1

SNR [dB]
0

Hình 2: Dung lượng kênh với số anten MIMO khác
nhau.

m= 0.8 (NSZ)
m=2.4 (FLOS)
m=2.8 (LOS)

15

20

25

B. Cơng suất phát

25

20

10
txPower[dBm]

Capacity [b/s/Hz]

10

Capacity [b/s/Hz]

15

5
0
-10

5

Hình 4: Hàm phân bố tích lũy CDF cho ba vùng truyền
sóng.

25
20

0

0

10

10
SNR=5dB
SNR=10dB
SNR=20dB

20

SNR [dB]

Hình 3: Dung lượng kênh MIMO của ba vùng truyền
sóng.
Kết quả mô phỏng công suất kênh MIMO theo các
thông số đo kênh thực tế trong ga tàu điện ngầm được
biểu diễn trong Hình 2 cho vùng truyền sóng FLOS với
tỷ lệ SNR tại máy thu khác nhau. Kết quả cho thấy áp
dụng kỹ thuật MIMO cho hệ thống CBTC dùng WLAN

ISBN 978-604-80-7468-5

15

379

5

0

0

10

20

30

40

50

60

Distance [m]

Hình 5: Cơng suất phát cho vùng NRZ.
Các kết quả dung lượng kênh MIMO trong phần IV-A
cho các môi trường truyền khác nhau trong đường hầm


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

định từ dữ liệu đo được thực hiện tại tần số 2.4 GHz
trong mơi trường tàu điện ngầm thực tế. Mơ hình kênh
này được dùng để xây dựng cơng thức tính tốn và mô
phỏng dung lượng kênh MIMO và mức công suất phát
cần thiết tùy thuộc vào điều kiện truyền sóng. Các kết
quả này là tiền đề để lựa chọn các thông số thiết kế phù
hợp cho truyền thông vô tuyến giữa tàu và mặt đường

trong hệ thống CBTC.

30

28

txPower[dBm]

26

24
SNR= 5dB
SNR=10dB
SNR=20dB

22

TÀI LIỆU THAM KHẢO

20

18
60

80

100

120

140

160

180

200

Distance [m]

Hình 6: Cơng suất phát cho vùng LOS.
35
34
33

txPower[dBm]

32
31
30
29
28
SNR= 5dB
SNR=10dB
SNR=20dB

27
26
25
200

250

300

350

400

450

Distance [m]

Hình 7: Công suất phát cho vùng FLOS.
tàu điện ngầm khi đảm bảo một mức SNR tại máy thu.
Tuy nhiên vấn đề đặt ra là công suất phát P cần thiết để
đảm bảo mức SNR này trong khi suy hao trong đường
hầm phụ thuộc vào khoảng cách giữa máy thu phát, các
vùng truyền sóng với hiệu ứng pha đinh khác nhau. Để
trả lời câu hỏi này, bài báo thực hiện khảo sát mức công
suất theo khoảng cách giữa máy thu và máy phát, mức
SNR tại máy thu cho các vùng truyền sóng khác nhau.
Các kết quả mức cơng suất phát cần thiết cho ba vùng
được minh họa trên các Hình 5, Hình 6 và Hình 7. Dựa
vào kết quả khảo sát này, mức công suất phát được chọn
cho mỗi kịch bản truyền sóng trong đường tàu điện ngầm
để đảm bảo mức SNR cần thiết.
V. KẾT LUẬN
Trong bài báo này chúng tôi tiến hành phân tích dung
lượng kênh MIMO dùng truyền thơng WLAN cho hệ

thống thông tin điều khiển tàu CBTC. Cụ thể, mơ hình
kênh được xây dựng gồm suy hao và hiệu ứng pha đinh
theo phân bố Nakagami-m với các tham số đo được xác

ISBN 978-604-80-7468-5

380

[1] J. Farooq and J. Soler, “Radio communication for
communications-based train control (CBTC): A tutorial
and survey,” IEEE Communications Surveys and Tutorials,
vol. 19, no. 3, pp. 1377–1402, 2017.
[2] Q. Dong, K. Hayashi, and M. Kaneko, “An optimized link
layer design for communication-based train control systems using
wlan,” IEEE Access, vol. 6, pp. 6865–6877, 2018.
[3] T. Wen, C. Constantinou, L. Chen, Z. Tian, and C. Roberts,
“Access point deployment optimization in cbtc data communication system,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation
Systems, vol. 19, no. 6, pp. 1985–1995, 2018.
[4] Q. Dong, K. Hayashi, and M. Kaneko, “Adaptive modulation and
coding design for communication-based train control systems
using ieee 802.11 mac with rts/cts,” in 2017 IEEE 18th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless
Communications (SPAWC), 2017, pp. 1–5.
[5] M. Hammouda, S. Akın, M. C. Gursoy, and J. Peissig, “Effective
capacity in mimo channels with arbitrary inputs,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 4, pp. 3252–3268,
2018.
[6] Y.-T. Pan, G.-X. Zheng, and T. Wang, “Investigation of mimo
channel correlation and capacity in curved subway tunnel,” IEEE
Antennas and Wireless Propagation Letters, vol. 15, pp. 1698–
1702, 2016.
[7] L. Zhu, F. R. Yu, B. Ning, and T. Tang, “Cross-layer handoff

design in mimo-enabled wlans for communication-based train
control (cbtc) systems,” IEEE Journal on Selected Areas in
Communications, vol. 30, no. 4, pp. 719–728, 2012.
[8] N. Sood, S. Baroudi, X. Zhang, J. Liebeherr, and C. D. Sarris,
“Configuration of network level algorithms for wireless train
control systems using physics-based propagation models,” in
2019 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation and USNC-URSI Radio Science Meeting, 2019, pp. 1265–
1266.
[9] H. Jiang, V. C. M. Leung, C. Gao, and T. Tang, “Mimo-assisted
handoff scheme for communication-based train control systems,”
IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 64, no. 4, pp.
1578–1590, 2015.
[10] Y. Shao, H. Jiang, and H. Zhao, “Radio resource management
algorithm for urban rail transit communication system based on
stackelberg game,” in 2021 IEEE 93rd Vehicular Technology
Conference (VTC2021-Spring), 2021, pp. 1–5.
[11] X. Zhang, N. Sood, S. Baroudi, J. Liebeherr, and C. D. Sarris,
“Physics-based wireless channel modeling and optimization of
access points placement for communications-based train control
systems,” in 2021 IEEE 93rd Vehicular Technology Conference
(VTC2021-Spring), 2021, pp. 1–4.
[12] X. Zhang, A. Ludwig, N. Sood, and C. D. Sarris, “Physics-based
optimization of access point placement for train communication
systems,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 19, no. 9, pp. 3028–3038, 2018.


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

[13] Y. Liu, A. Ghazal, and C. e. a. Wang, “Channel measurements
and models for high-speed train wireless communication systems

in tunnel scenarios: a survey,” Sci. China Inf. Sci., vol. 60, p.
101301, 2017.
[14] K. Guan, Z. Zhong, J. I. Alonso, and C. Briso-Rodriguez,
“Measurement of distributed antenna systems at 2.4 ghz in
a realistic subway tunnel environment,” IEEE Transactions on
Vehicular Technology, vol. 61, no. 2, pp. 834–837, 2012.
[15] S. K. Kalyankar, Y. H. Lee, and Y. S. Meng, “Two-slope path
loss model for curved-tunnel environment with concept of break
point,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,

ISBN 978-604-80-7468-5

381

vol. 22, no. 12, pp. 7850–7859, 2021.
[16] J. Yao, C. Li, S. Du, W. Wu, and R. Gao, “Outage probability
over nakagami m fading channel in the random direction mobile model,” in 2020 International Conference on Information
and Communication Technology Convergence (ICTC), 2020, pp.
427–430.
[17] G. Fraidenraich, O. Leveque, and J. M. Cioffi, “On the mimo
channel capacity for the nakagami-m channel,” in IEEE GLOBECOM 2007 - IEEE Global Telecommunications Conference,
2007, pp. 3612–3616.