超高速列车车地无线通信系统性能分析

王 凯，刘 留，于 蒙，韩柏涛，周 涛，刘盛尧

(1.北京交通大学 电子信息工程学院，北京 100044；2. 郑州局集团公司电务部，郑州 450052;3. 中铁工程设计咨询集团有限公司，北京 100055)

近年来，高速铁路(以下简称高铁)为人们的生活带来了极大的便利并改变了人们的生活，高铁被认为是陆地交通运输中最重要的发展之一，它是一种高效的运输方式，但同时在技术、工业和环境方面都带来了巨大的挑战.现阶段，中国高铁技术快速发展，已经建成了设计时速在200～350 km/h的客运专线网络.随着传统轮轨高铁的发展遇到瓶颈，一些国家开始使用电磁方式来发展高速磁悬浮列车.磁悬浮列车在运行的时候悬浮在导轨上，利用磁力的基本原理来取代传统轮轨列车，从而避免了轮轨机械摩擦，并实现了比传统轮轨列车更高的运行速度.2015年4月21日，日本的一辆磁悬浮列车在东京以西山梨县的一条试验轨道进行运行实验，创造了载人时速达603 km/h的速度行驶并保持了大约10 s[1].2020年，同济大学嘉定校区600 km/h磁悬浮列车样机试车成功[2].2021年，国务院印发《国家综合立体交通网规划纲要》，提出要研究推进超大城市间高速磁悬浮通道布局和试验线路建设[3].

随着轨道交通运输行业的不断发展，对无线通信系统的性能要求越来越高.对于移动用户来说，无论他们所处的环境或者移动速度如何，其对于更高的网络容量和更可靠的通信质量的渴望已经越来越明显.当前高铁不断发展，越来越多的铁路控制信息需要传递到地面.包括列车安全监控和维护、列车调度指令、CTCS-3(Chinese Train Control System-3)级列车运行控制信息、无线电车号核对信息、设备动态监控信息等[4].同时乘客也期待高铁可以为其提供丰富的无线通信服务，包括移动多媒体服务、高质量语音视频通话以及互联网服务等，从而保证在旅行中全程实时在线[5].因此，在上述传输过程中，需要依靠列车与地面之间的宽带无线接入系统发挥不可或缺的作用.目前，我国已经广泛应用5G NR，基于5G-R (5G for Railway)标准的通信系统也正被考虑应用到铁路通信中[6].

然而，在高铁运行场景中，由于高铁列车的高速移动性，将产生极高的多普勒频率偏移和扩展，尤其对于磁悬浮列车来说，其具有更高的运行速度(时速600 km/h).考虑到列车运行轨道旁附近可能存在建筑物、山体反射产生的多径分量以及叠加在时变多径分量上的时变多普勒频移，磁悬浮列车运行环境的无线信道趋于双选择性衰落信道.这对于列车与基站之间的多普勒补偿和信道估计带来了很大的难度，极大地降低了车地无线通信系统的性能.尤其是在列车运行经过基站时，来自基站的入射波与运动方向的夹角将从0°快速变化到180°，从而产生快变多普勒变换[4].目前现有的4G、GSM-R(Global System for Mobile Communications for Railway)等公共运营或工作的移动通信系统均无法在超高速(>500 km/h)移动条件下工作.

国内高铁移动通信系统的发展正由GSM-R跨过LTE-R(LTE for Railway)向5G-R系统演进的过程中，但在工程实际应用中尚未有已部署的5G-R系统，所以对LTE-R和5G-R在超高速移动条件下通信性能的仿真研究、实际测量以及相关的特性分析存在明显不足.在学术界中，近年来对于时速500 km/h以下高速移动场景无线通信的挑战开展了大量研究并取得了一系列成果，而针对超高速磁悬浮列车环境下的车地无线通信接入，现有的研究成果鲜有能支持移动时速达到并超过600 km/h.现阶段针对时速600 km/h的超高速磁悬浮列车相关研究主要集中在悬浮方式、牵引制动系统、悬浮导向系统等相关列车运行方面问题，对于车地通信系统性能的相关研究较少.目前，尚未有实际运行的时速600 km/h 的磁悬浮列车运行场景，无法开展其实际通信系统性能测试.因此有必要对时速600 km/h的超高速磁悬浮列车场景展开仿真性能分析，从而为今后的实际应用奠定基础.

为研究磁悬浮列车在超高速场景(时速600 km/h)下的无线性能，本文作者基于现有的LTE-A与5G系统对超高速磁悬浮列车运行场景车地通信进行了仿真分析.在单基站与多基站两个场景下对列控业务与乘客业务分开考虑研究其车地通信性能，将大尺度衰落和小尺度衰落影响相结合，得到并比较了误码率(Block Error Ratio,BLER)、频谱效率和吞吐量的综合结果.从而为现有通信系统在超高速磁悬浮列车运行场景下的应用效果做出性能评估.

1 主流无线通信系统关键技术与性能

表1显示了国内外现有的主要高速列车类型及其所采用的车地通信关键无线技术[7]，从表中统计的数据可以看出，现有的国内外高铁列车运行平均速度仅在300 km/h左右，个别列车最大运行速度可达500 km/h，对于其车地无线通信制式仅考虑了时速500 km/h以下的车地通信情况，并无法有效支持超高速磁悬浮列车时速600 km/h的运行需求.目前国内外主流的无线通信系统为LTE-A和5G系统，但上述两系统一般用于公共蜂窝网络中，针对LTE-A与5G系统在超高速移动条件下通信性能的测量数据、仿真研究和特性分析明显不足.

1.1 LTE-A及其物理层关键技术

LTE-A，是由第三代合作伙伴计划(The 3rd Generation Partnership Project，3GPP)组织提出.2009年，3GPP制定了LTE-A的基本需求和研究方向[8].

1)LTE-A帧结构.

LTE-A帧结构如图1所示，Tf表示LTE-A 的一个无线帧,其长度为10 ms，根据其采用的双工方式可以分为频分双工(Frequency Division Duplexing，FDD)与时分双工 (Time Division Duplexing，TDD)两种帧结构.在FDD双工模式的帧结构中，一个无线帧由10个子帧构成，每个子帧长度T为1 ms并由两个0.5 ms的时隙构成.而在TDD双工模式下的帧结构中，一个无线帧则由两个半帧构成，每个半帧长度Tr为5 ms,其包括4个普通子帧和一个特殊子帧，其中普通子帧与FDD相同由两个0.5 ms的时隙构成，特殊子帧则由DwPTS、GP和UpPTS三个特殊时隙构成.

图1 LTE帧结构Fig.1 LTE frame structure

2)OFDM.

LTE-A下行采用正交频分复用 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术，通过将信道分成若干相互正交的子信道，把高速数据信号转换为多路低速子数据流，在接收端可以采用相关技术将正交子信号区分，从而减少子信道之间的相互干扰.每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道上可以看成平坦性衰落，从而可以消除码间串扰.

3)Turbo码.

1993年, Berrou等[9]首次提出Turbo码, Turbo码本质上是一种级联码，是一类重要的纠错编码类型，具有接近香农限的性能. 3GPP LTE协议中使用的Turbo码为1/3码率的并行级联码，Turbo码与OFDM调制、差分检测技术相结合，具有较高的频率利用率，可有效地抑制短波信道中多径时延、频率选择性衰落、人为干扰与噪声带来的不利影响.

1.2 5G NR及其物理层关键技术

在国际上，国际电信联盟(International Telecommunication Union，ITU)从2017年下半年开始招募5G技术提案，并在2020年完成5G标准化. 2018年6月，3GPP完成了第一个5G标准——R15标准.2020年中，完成满足ITU要求的5G标准完整版本[10].

1)5G NR帧结构.

5G NR帧结构如图2所示，5G帧结构是由固定结构和灵活结构两部分组成，其中固定结构这部分与LTE-A的帧结构相比没有变化，同样由14个符号组成.在灵活结构中时隙和字符长度取决于子载波间隔，具体值可以灵活定义[11].一个无线帧为10 ms，可以再将其分为10个子帧，因此每个子帧的时长为1 ms.每个子帧可以根据选用的子载波间隔而灵活变化进一步划分为1～4个时隙，每时隙包含14个符号.5G NR最高可以达到97%的系统带宽利用率，这意味着NR进一步提升了频率的利用率.同时，5G定义了一种新的子时隙构架——Mini-Slot，这个新定义可以用于实现更加快速灵活的服务调度需求，比如超可靠低时延应用场景.

图2 5G NR帧结构Fig.2 5G NR frame structure

2)CP-OFDM.

在5G NR下行信道中采用了与4G相同的CP-OFDM(Cyclic Prefix-OFDM)技术，CP-OFDM 波形是一种多载波传输技术，在调度上更加灵活，在高信噪比环境下链路性能较好，可适用于小区中心用户.

3)Polar码与LDPC码.

5G移动通信系统采用了性能更佳的信道编码技术.其中，在上下行控制信道和业务信道中分别采用了Polar码与低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code, LDPC).Polar码是由土耳其Arkan教授基于其提出的信道极化理论给出的已知第一种能够被严格证明达到信道容量的信道编码方法.LDPC码最初是由Gallager博士提出的，然而当时业界没有发现LDPC码的优异性能，直到硬件技术的快速发展后，学术界和工业界才对LDPC码广泛关注[12].与LTE-A通信系统下行链路原本使用的编码相比，在5G NR下行链路中使用LDPC码可以大幅提升吞吐量效率和峰值吞吐量，并降低解码复杂度和提高并行度，从而减少了短译码的解码延迟.

1.3 LTE-A与5G NR参数对比

5G NR采用了更加灵活的物理层参数配置方式，相比于现有的LTE-A网络，具有灵活多变的子载波间隔、更大的带宽.根据ITU目前已发布的5G标准，在表2和表3中列出了部分5G NR与LTE-A的KPI和物理层参数对比.

表2 5G NR与LTE-A部分KPI对比

表3 5G NR与LTE-A部分物理层参数对比Tab.3 Comparison of some physical layer parameters between 5G NR and LTE-A

可以看出，5G NR相对比当前LTE-A系统对设备的移动性有着更高的支持性：能够支持速度高达500 km/h的设备连接；同时5G NR所提供的下行峰值速率比LTE-A提高20倍.这为当前移动通信系统性能带来了极大的提升，可以有效支持时速500 km/h以下的移动通信系统.但在时速600 km/h以上的超高速磁悬浮列车场景下,LTE与5G NR的系统性能指标仍有待进一步研究.

1.4 无线通信系统的系统级仿真流程

图3描述了无线通信系统的物理过程，用户产生的数据流先后经由信道编码器、比特交织器、调制器从发端发送，经由无线信道传播后，在收端接收并由均衡滤波器、解调器、解码器依次处理从而恢复数据.其中，L0为大尺度衰落参数，H0为小尺度衰落参数，n表示加性高斯白噪声,M、D分别为调制解调参数,x为传输数据.图3中的传播过程是实际通信的简化模型，因为它仅考虑了一发一收的情况并忽略了来自其他相邻收发信号的干扰.在系统级仿真中，应综合考虑来自其他相邻小区的干扰.但在系统级仿真过程中直接仿真所有终端间的整个物理层无线链路需要大量的计算复杂度和消耗[13]，一般是不可行的.因此，在系统级仿真中，通信模型可以进一步在图3中划分为链路质量模型和链路性能模型.LTE-A与5G的通信过程如图4所示，图4除表示链路质量模型与连路性能模型间的输入输出关系外，还进一步展示了整个网络的主要输入、输出参数，其中输入参数包括移动性管理、流量模型、资源调度和功率分配策略等.

图3 无线通信系统物理流程Fig.3 Physical process of wireless communication system

图4 系统级仿真平台结构Fig.4 Structure of system level simulator

链路质量模型用于获得了用户端反馈的测量报告并据此决定资源分配方案.链路性能模型则基于所采用的编码和调制方案(Modulation and Coding Scheme, MCS)，得到对应信道质量指示(Channel Quality Indication, CQI)下的BLER，并进而得到该信道条件下的频谱效率和有效吞吐量[14].图5展示了LTE-A与5G不同CQI下SNR与BLER的对比关系，LTE-A与5G所采用的编码调制方案均为15种，分别为CQI 1-15[15].

图5 LTE-A与5G中不同CQI下BLER曲线Fig.5 BLER curve under different CQI in LTE-A and 5G

具体过程如下：在链路质量模型中计算用户端接收的子载波均衡后符号信干噪比(Signal-to-interference and Noise Ratio， SINR)，并且根据SINR到CQI的映射关系生成CQI报告.将CQI报告传递至发端后，发射机将选择合适的编码调制方案以实现信号所需的最低BLER.随后在链路性能模型中，根据均衡后SINR，可以查找到所采用CQI等级下对应SINR的BLER值.根据获得BLER值可以进一步计算每个传输块(Transport Block, TB) ACK/NACK的概率，这些ACK/NACK与传输块大小(TBsize)相结合来计算整体的吞吐量[16]，根据系统整体的吞吐量与所采用的传输带宽，也可以计算得到相应的频谱效率.

在计算和信号传输引起的反馈延迟期间，如果信道状态发生显著变化，系统性能将明显下降，而随着移动端运行速度的不断提高,这种情况带来的影响逐渐明显.

2 系统模型

与传统的轮轨高铁相比，磁悬浮列车的车地通信无线覆盖方式基本相同.然而，磁悬浮列车的运行速度显著提升.为了评估LTE-A与5G系统中磁悬浮列车在超高速情况下的系统性能，本节描述了系统模型.图6为磁悬浮列车通信场景模型.与传统高铁相同磁悬浮列车沿线的基站覆盖在带状区域，因此考虑了沿路部署的两个具有代表性的基站场景.在单基站通信场景中，仅考虑磁悬浮列车在单个基站覆盖范围内运行时的情形，忽略来自相邻基站的信号干扰.在多基站通信场景中，4个基站沿铁路线均匀分布，彼此相距2 000 m，列车在基站2和基站3之间运行，该场景下考虑到了相邻小区之间信号的干扰.

图6 磁悬浮列车车地通信架构Fig.6 Train-ground communication structure of the maglev

在单基站与多基站通信场景下，研究LTE-A与5G系统在超高速磁悬浮列车运行场景下磁悬浮列车列控业务与乘客业务车地通信性能，包括BLER、频谱效率以及吞吐量如图7所示.

图7 仿真业务Fig.7 Simulation business

磁悬浮列车的控制信息是通过车厢外部的天线直接与运行轨道旁的基站进行通信的.基站的覆盖范围沿轨道长度为dl，基站高度为hb,距离轨道为d.假设磁悬浮列车在基站i的覆盖范围内运行，则磁悬浮列车的中心位置相对于基站i的距离dB为

(1)

式中,δ表示列车沿轨道方向上与基站的相对距离.

同样的，磁悬浮列车到基站j的距离可以表示为dj.从基站i发出的信号将经历了对数距离的路径损耗Li(dB)和服从伽马分布的小尺度衰落G～Γ[NTx,θ]，其中NTx为发送天线数，θ是衰落的尺度参数[17].假设在传输环境中阴影衰落为χσ，磁悬浮列车在位于距离基站i为dB的位置时接收到基站i的信号功率可以表示为

(2)

考虑多基站的影响时，接收信号S与干扰信号I的功率可以如下表示[18]

(3)

(4)

式中:φ表示期望通信的基站，在本文中仅考虑磁悬浮列车当前时刻所处的基站;φ表示产生干扰信号的基站.

此外由于磁悬浮列车的运行速度极高，其产生的多普勒效应也显著，因此有必要考虑载波间功率的干扰.从文献[19]中可以得到，ICI(Inter-Carrier Interference)功率IICI可以表示为

(5)

式中:N表示子载波数;J0(·)表示第一类零阶贝塞尔函数;fdT为归一化的多普勒频偏.因此在位置dB的接收信号信干噪比为

(6)

式中:Nw表示热噪声功率.根据当前位置接收信号的信干噪比，可以确定所采用的编码和调制方案，进而计算BLER、吞吐量和频谱效率.

2.1 BLER

BLER反映了网络中数据传输的质量.在系统级仿真中，根据链路质量模型可以获得均衡SINR，根据所使用的编码调制方案可以按图5所示CQI BLER曲线查找到所采用CQI等级下对应SINR的BLER值.

2.2 吞吐量与频谱效率

吞吐量与频谱效率反映了网络中数据传输的速率以及对频谱的利用效率.在系统级仿真中，吞吐量是根据每个成功接收到的传输块中包含的数据比特所计算.在单位时间内接收成功的所有传输块中的数据比特即为所统计的吞吐量，吞吐量的计算过程可以理解如下

(7)

式中:K表示传输块个数;ak表示该传输块的ACK指示，接收成功为1,反之则为0;bk表示传输块的大小;T为传输时间间隔.

频谱效率的计算是基于吞吐量获得的，根据系统吞吐量与所采用的传输带宽可计算得到相应的频谱效率为

η=C/B

(8)

式中，B为信道带宽.

2.3 信道模型

无线信号在空间中传输会因为周围环境而产生衰落现象，由于磁悬浮列车运行环境与传统高铁运行环境相似，因此在本文中考虑采用的大尺度衰落模型为TS 25.814中定义的路径损耗模型[20],小尺度衰落模型为ITU的“Vehicular A”信道模型[21].,即ITU在1997年提出的用于车辆测试环境的信道模型.

3 仿真实验与结果分析

为了便于对比超高速磁悬浮列车运行场景下LTE-A与5G 通信系统性能，将两者通信基站布局与仿真参数考虑一致.本文考虑如图6所示的两种典型车地通信场景，包括单基站通信和多基站通信，并单独分析研究了每个场景中的列控通信业务和乘客通信业务.在单基站通信场景中，只考虑磁悬浮列车当前所在的基站，而忽略其他基站的信号干扰.在多基站通信场景中，考虑4个相距2 000 m基站，每个基站的覆盖范围为半径1 000 m，每个基站使用一个总发射功率为40 W的全向发射天线.磁悬浮列车在基站 2和基站 3之间移动.车内的每个UE配备一个接收天线.由式(1)，基站和磁悬浮列车之间的信号将经历路径损耗和快衰落.如图8所示，假定100个活跃用户在长度为50 m的车厢内随机分布，车厢内乘客业务通信主要考虑经由车窗的穿透损耗.表4是本次仿真的详细参数.

图8 车厢内乘客分布Fig.8 Passenger distribution in the carriage

表4 仿真参数设置

图9展示了单基站通信场景下，LTE-A与5G系统下列控业务与车内乘客业务的BLER、频谱效率以及吞吐量的仿真结果.在单基站场景中，如图6(a)所示，基站设立在位置为0 m处.

图9 单基站场景不同位置的仿真结果Fig.9 Simulation results of different positions in single-BS segment

从总体上看，随着磁悬浮列车运行先靠近再远离基站，LTE-A与5G通信系统性能均先明显上升后明显下降，前后性能分布对称.在5G系统中，磁悬浮列车在距离基站200 m范围内时，列控业务通信的吞吐量、频谱效率始终处于最大值，随着列车与基站间的距离不断增加吞吐量、频谱效率均下降明显，在距离基站1 000 m处时，下降到不足20 Mbps.

与列控业务相对比，乘客业务的吞吐量与频谱效率下降趋势更为明显，在距离基站约800 m处已经下降至0，无法满足车内乘客基本的通信需求.但对于现有的列控系统而言，一般高铁综合承载业务总计带宽需求上行约4 820 kbit/s,下行8 274 kbit/s[23]，从吞吐量的角度来看，仍可以满足列控业务车地通信数据的传输要求，但从BLER角度考虑，在超过200 m范围后，列控业务BLER均上升明显，远远无法保证列控系统的数据有效传输.而乘客业务的BLER在距离基站超过200 m后始终保持较高，对车内乘客的通信体验带来不好的影响.LTE系统的仿真结果也反映出了与5G系统性能相同的趋势，当列车与基站之间距离在150 m范围内时，列控业务的吞吐量频谱效率虽不及5G系统下性能表现，其性能也始终良好.但当超过150 m范围后，频谱效率、吞吐量逐渐下降，BLER上升明显.在距离基站1 000 m位置时，列控系统吞吐量下降至10 Mbps，而乘客业务吞吐量在列车距离基站超过450 m时下降至0.对于单基站场景下的LTE-A系统，其吞吐量仍能较好地满足列控业务的通信需求，但其性能受到BLER的限制.对比列控业务与乘客业务的通信情况，列控业务通信的整体性能明显优于车内乘客业务的整体通信性能，这主要是由于车厢的穿透损耗对基站信号有着严重影响，致使车内乘客业务通信性能低于列控业务通信性能.

图10展示了多基站通信场景下，LTE-A与5G系统下列控业务与车内乘客业务通信的BLER、频谱效率以及吞吐量的仿真结果.在多基站场景中，如图6(b)所示，共设有4个基站，磁悬浮列车在基站2与基站3之间运行，基站2、基站3分别位于仿真图-1 000 m与1 000 m位置处.

图10 多基站场景不同位置的仿真结果Fig.10 Simulation results of different positions in multi-BS segment

多基站场景下LTE-A与5G通信系统性能表现出与单基站场景类似的变化趋势.当磁悬浮列车运行逐渐远离基站2并靠近基站3时，其BLER先上升后下降，吞吐量与频谱效率则先下降后上升.与单基站场景性能相比，多基站场景系统性能下降更明显.5G系统中磁悬浮列车列控业务吞吐量、频谱效率仅在距离基站150 m范围内时处于最大值，当列车运行至距离基站1 000 m处时，下降到约5 Mbps，乘客业务吞吐量下降更为明显,在700～1 000 m时已接近0.BLER方面，对于列控业务仅在距离基站150 m范围内保持在10-6以下，而乘客业务的BLER始终处于10-3以上.可看出多基站场景下与5G系统的性能相比，LTE-A系统性能同样不及，同时较单基站场景下的性能也有所下降.列控业务吞吐量与频谱效率仅在150 m范围内保持较高水平(低于同场景5G吞吐量与频谱效率)，BLER仅在约100 m范围内保持在10-6以下，而乘客业务吞吐量则在400～1 000 m时已下降至接近于0，BLER也始终保持在10-3以上.

对于列控系统吞吐量方面，多基站场景下的LTE-A与5G系统总体上也仍有较好支持，但BLER支持范围更小.与单基站场景相对比可以发现，多基站场景下的5G与LTE-A通信系统性能均有所下降，其中，乘客业务通信性能下降尤为明显.这主要是由于在多基站场景中考虑到了来自其他基站的干扰，同时列车的穿透损耗也存在，致使通信系统性能下降.

虽然现有的LTE-A与5G通信系统最高可支持移动速度分别为350与500 km/h，并不能直接满足磁悬浮列车600 km/h的运行场景需求，但在吞吐量方面可以较好地支持列控业务通信需求，其性能受限于系统的BLER，仅在列车与基站处于较近范围内可以提供良好的BLER支持.超过该范围后，随着列车与基站距离增加，路径损耗不断增大，致使接收信号信干噪比降低，BLER将上升明显，无法有效保障列车的安全平稳运行.

4 结论

本文研究了在超高速磁悬浮列车运行场景下LTE-A与5G网络的系统性能.仿真并分析研究了单基站与多基站通信场景下LTE-A与5G系统的列控业务与乘客业务通信的BLER、频谱效率与吞吐量.通过基于位置的列控业务和乘客业务的BLER、频谱效率和吞吐量，对LTE-A与5G网络在超高速磁悬浮列车车地通信场景下的系统性能及应用进行了评估.

1)在单基站场景下，LTE-A与5G系统的列控业务通信性能分别在距离基站约150 m和200 m范围内时较好，BLER达到10-6，吞吐量、频谱效率达到最大值，乘客业务性能则明显低于列控系统性能，BLER始终保持在10-3以上，吞吐量与频谱效率下降较列控业务更明显，LTE-A与5G系统的乘客业务吞吐量与频谱效率分别在距离基站450与800 m处已经下降至0.

2)在多基站场景下，LTE-A与5G系统的列控业务通信性能分别在距离基站约150 m范围内时较好，BLER保持在10-6，吞吐量、频谱效率达到最大值，而乘客业务BLER始终保持在10-3以上，LTE-A与5G系统的乘客业务吞吐量与频谱效率分别在距离基站400 m与700 m处已经下降至0.

3)LTE-A与5G通信系统在吞吐量方面可以较好地支持时速为600 km/h的超高速磁悬浮列车车地间的列控业务通信需求，但仅在有限范围内(约150 m范围内)BLER低于10-6.超过该范围后，BLER上升明显，最终达到10-1以上，将无法有效保障列车的安全平稳运行.

虽然现有的LTE-A与5G系统对于磁悬浮列车在超高速场景下的应用仍然是有限的，但可以考虑如何在5G系统的基础上进行优化，以满足超高速磁悬浮列车运行场景的车地通信需求.