基于OWA-差异驱动组合赋权的 高速铁路Wi-Fi车地通信评价研究

董兴芝，李 平，栾 中，王忠峰

（1.中国铁道科学研究院 研究生部，北京 100081；2.中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算 技术研究所，北京 100081)

0 引言

高速铁路运行环境复杂，移动封闭场景下面临着多普勒频偏高、小区切换频繁、穿透损耗大等挑战[1]，无线信号能量衰减严重，网络服务质量较差。通过搭建高速铁路Wi-Fi的方式实现车厢无线网络全覆盖，在一定程度上能够满足旅客的用网需求，提升动车组网络的服务质量。车地通信技术对高速铁路Wi-Fi系统的性能、用户体验和建设投资均有较大影响，是搭建高速铁路Wi-Fi服务系统的关键。高速铁路车地通信方案是一个涉及多维度因素的综合对象，对单一指标的量化评价无法反映出车地通信方案的客观优势，而科学合理的评价分析有助于保障高速铁路Wi-Fi系统网络服务质量，节省资源投入损耗。

评价指标的赋权及评价方法的选择是高速铁路车地通信方案评价分析的关键环节，为避免评价指标权重过于单一主观，不同学者在组合权重方面提出多种研究思路，蒋洁等[2]利用序关系分析法与差异驱动组合赋权的改进灰色关联方法进行电能质量综合评价，在指标赋权和综合评价方面，提出了“惩罚”恶劣指标，弱化互补效应，追求各指标均衡发展的思想。张英婕等[3]基于层次分析法(AHP)和熵权法组合赋权，并运用灰色关联投影值对备选方案进行优劣排序，综合考虑了主客观权重的影响，使指标权重赋权更为合理。袁梅等[4]采用灰色关联(GC)和优劣解距离(TOPSIS)组合法对贵州某锰矿开拓方案进行了优选，更全面客观地确定评价指标权重，实现了将数值决策更好地应用于实际矿山的开拓方案优选中。

根据对现有文献的研究分析，鲜有涉及高速铁路车地通信方案优选的评价，且未有学者对基于有序加权平均(OWA)算子与差异驱动方法相结合进行赋权的研究，为此，根据高速铁路Wi-Fi系统的实际应用环境和建设需求，基于运营商公网、基于卫星通信与基于超宽带无线局域网(EUHT)专网3种备选方案，搭建高速铁路车地通信评价体系，利用有序加权平均OWA算子的优势，基于差异驱动补偿个别指标极端恶化的方法，将2种赋权有机结合，使得赋权结果主客观达到统一。在此基础上利用灰色关联综合评价方法得到相应的指标关联度，最终确定高速铁路车地通信的最佳方案，该评价方法避免了单一主观判断的局限性，确保了评价结果的科学性和准确性。

1 高速铁路Wi-Fi车地通信方案及优劣势分析

车地通信是高速铁路Wi-Fi系统与地面运维中心进行数据通信的核心通道。高速铁路Wi-Fi系统车地通信方案如图1所示。当前有3种车地通信备选方案，分别为基于运营商公网、基于卫星通信与基于超宽带无线局域网专网。①基于运营商公网的车地通信方案是指通过列车车顶天线实现铁路沿线公网的信号分级接收，车厢部署路由器为旅客提供互联网接入[5]，当前铁路沿线已实现了3G/4G网络良好覆盖，东部发达地区铁路沿线网络覆盖质量优于西部山区或人口较少的铁路线路；②基于卫星的车地通信方案是指利用车顶卫星天线和车载设备完成车地信号的收发，经过卫星地面网关的转发实现互联网信号的接入。卫星通信具有覆盖范围大、可靠性较高、电路设置灵活等优点，但其资费标准较高，其信号服务质量受沿线地质环境和天气环境影响较大，此外卫星天线的物理尺寸和重量较大，高速及震动的条件下天线安装难度大；③超宽带无线局域网技术（EUHT）方案是车载天线、车载接入及服务单元设备组成[6]。地面网络通过有线网络实现所在区域的基站设备接入，构成超宽带无线局域网有线网络。该方案受到超宽带无线局域网技术的限制，对系统升级维护工作的开展会造成一定的影响。

图1 高速铁路Wi-Fi系统车地通信方案Fig.1 TWC scheme for the Wi-Fi system of high speed railways

2 车地通信方案评价模型构建

2.1 确定评价指标权重

在指标权重确定的过程中，由于评价者之间存在认知偏差或掌握的信息不对称等影响因素，仅通过单一主观经验或客观数据赋权存在一定局限 性[7]。针对车地通信方案比选评价指标对建设方案的重要程度、可行性等问题，提出一种兼顾主客观因素的基于有序加权平均(OWA)算子及差异驱动集成赋权的方法[8]。

2.1.1 基于OWA算子主观赋权

由公式 ⑴—公式 ⑵，确定修正权重λj+1如公式 ⑶ 所示。

2.2.2 基于差异驱动原理确定指标的客观权重

基于差异驱动赋权的信息源于客观环境，其权重代表了指标的整体变异程度和影响程度。王忠 峰[9]针对评价体系存在的多源并构数据，提出了一种有效的归一处理方法，解决了不同量级数据的规范化处理；张玲珑等[10]以地铁换乘站为研究实例，运用差异驱动模型，对不同方向换乘的评价对象进行计算，得出了权重系数，证明了该模型的可靠性与有效性。

则可以写成如下形式

2.2.3 组合赋权

采用几何平均方法进行主客观权重的集成计算，得到n个评价指标的组合权重。

式中：Wi为集成主观权重的组合权重βi与客观权重ωi的组合权重；βi为主观赋权值；ωi为客观赋权值。

2.3 基于灰色关联法进行评价

基于车地通信体系的指标特性、数据模糊性和不完整性等特点，选用灰色关联方法进行评价分析。其评价过程如下。

（1）指标预处理确定决策矩阵。为了解决评价数据结构、维度的差异，有必要对评价指标进行规范化预处理。效益型和成本型指标可分别按如下规范化公式进行处理[12]。

式中：R为灰色加权关联度；W为组合权重。

3 典型线路车地通信比选评价分析

3.1 车地通信方案比选指标选取

高速铁路Wi-Fi系统车地通信指标体系分别从服务性能、成本投入和实施难度3个角度抽取12个指标。评价指标体系如表1所示。

表1 评价体系指标Tab.1 Indexes of the evaluation system

3.2 计算指标权重

根据对典型高速铁路线路试验得到的相应车地通信可观测数据进行评价计算。

（1）基于OWA算子进行赋权计算。基于行业调研，邀请4位铁路网络建设及评价分析行业专家对现有的评价指标进行重要性评分确权，评价的分值以0.5的整倍数为基准，同时规范评价分值在0 ～ 10分区间，以指标评价分值越大其指标越重要为标准进行评估。专家评分如表2所示。

表2 专家评分表Tab.2 Rating scale of experts

以评价体系中第一层级的服务性能U1为例进行OWA算子赋权计算。由表2，服务性能U1对应的决策数据为(9.0，8.0，8.5，9.0)，将其按照降序方式排列得到新的数列(9.0，9.0，8.5，8.0)，按公式 ⑶至公式 ⑷ 计算评价指标U1对应的修正权重 λ1= 0.125，λ2= 0.375，λ3= 0.375，λ4= 0.125，绝对修正权重= 8.687 5。

同理，计算成本投入U2、实施难度U3的绝对权重，最终得到Ui层一级指标的绝对权重= 7.3125，= 6.75。根据公式 ⑸，可得各层一级指标的相对修正权重分别为按照统一计算流程，基于OWA算子赋权的二级评价指标权重为(0.180，0.042，0.05，0.039，0.07，0.05，0.10，0.17，0.15，0.03，0.03，0.09)。

（2）基于差异驱动计算评价指标客观权重。首先对实测数据进行标准化处理，根据公式 ⒀ 至公式 ⒁ 对评价数据进行平移、补全等操作，得到预处理后的评价指标矩阵A。

参照定理1、定理2，计算评价矩阵的实对称矩阵，最大特征值为2.67，然后计算最大特征值对应的特征向量解，规范化处理后得到(U11，U12，U13，U14，U21，U22，U23，U31，U32，U33，U34)对应的权重值(0.11，0.01，0.07，0.12，0.09，0.09，0.08，0.09，0.09，0.08，0.08，0.09)。

（3）主客观权重集成计算。根据公式 ⒀ 得到最终评价指标的组合权重W = (0.148，0.022，0.062，0.072，0.083，0.070，0.094，0.130，0.122，0.051，0.051，0.094)。

不同的赋权方法对评价体系的指标侧重点不同。权重值对比分析如图2所示。指标4“速度适应性”和指标8“基础设施”在2种确权方法中评估结果差距最大，现车基础设备是否具备可复用性在主观评价中占比较大，这主要是由于投资者对车辆加装改造难度和费用比较关注所导致。组合赋权总体与客观赋权走向一致，验证了指标确权的有效性和科学性。

图2 权重值对比分析Fig.2 Comparative analysis of weight values

3.3 灰色关联系数确定

（1）选取序列。根据公式 ⒀ 和公式 ⒁，对原始数据进行标准化处理，得到Z1，Z2，Z33种备选方案的各指标数据rlk，其中l＝1，2，…，12， k = 1，2，3。rl0为每个指标参考序列的最优数据值。归一化处理后的决策矩阵表如表3所示。

表3 归一化处理后的决策矩阵表Tab.3 Decision matrix upon normalization

计算每个指标行归一化值rlk与Z0指标参考序列值rl0差值的最小绝对值，然后取各列的最小值min min | rl0- rlk| = 0。同样方式计算最大值max max | rl0- rlk| = 0.85。通过公式 ⒂，得到ξl1= (0.629 1.000 1.000 0.893 0.845 1.000 1.000 0.433 1.000 1.000 1.000 0.433)，ξl2= (0.673 0.394 0.621 1.000 0.333 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000)，ξl3= (1.000 0.365 1.000 0.893 1.000 0.773 0.561 0.791 0.680 0.680 0.630 0.791)。则E = [ξl1

（2）计算灰色关联度。由于各指标代表的权重不同，因此需要对各指标关联系数进行加权求和，由公式 ⒄ 得3种方案最终的加权关联度R = (γ1γ2γ3) = W [ξl1ξl2ξl3]T= (0.755，0.736，0.747)。

（3）分析评价。基于有序加权平均(OWA)算子和差异驱动模型对评价体系指标的权重进行综合赋权，同时利用灰色关联分析法进行指标间关联度分析。根据某铁路局集团公司车地通信评价指标的示例分析，得出3种车地通信方案的优先顺序：γ1＞ γ2＞ γ3。每种方案在不同维度都具有不同的优势和劣势，如卫星通信的时延比较大，对实时性业务无法提供可靠性保障；EUHT专网方案整体投资成本较高，对车辆改造的工程量大。综合多方面因素，最终确定了现阶段以运营商公网搭建车地通信最为合适。

4 结束语

以满足车地通信服务质量需求为导向，运用科学评价方法对某线路车地通信方案进行综合比选评价，科学合理地评价出现阶段最优的车地通信方案，保障了高速铁路Wi-Fi系统性能稳定。该评价方法既避免了决策者的主观偏好，又考虑到了客观数据的影响价值，该评价结果有利于提升工程项目实施管理效率，缩短项目建设周期，减少方案建设投资损耗，但在综合评价过程中对原始数据无量纲化处理方法需进一步改进优化。