覃 旺
（广州铁科智控有限公司，广州 510380）
地铁列车车载检修人员需在每日地铁运营结束后登乘列车，利用电脑读取车载单元当日的运行数据，并进行分析、诊断，确保车载单元的一切指标在规定范围内，保证列车的次日正常运行。由于列车登乘高度高、列车数量多、车载数据量大、车载数据读取和解析复杂，检修人员每晚的工作危险性大、劳动强度高、工作压力大，且面对日间列车运行出现的问题，往往不能及时找到问题原因，导致次日运行重复出现，影响运营服务质量。
为降低检修员工的检修风险，减轻检修压力，提高车载数据分析处理效率，快速定位列车故障点，控制运营维护成本，列车数据自动回传是必然的选择。要解决数据自动回传的问题，必须先打通车地通信传输通道。
目前，在轨道交通领域，车地通信主要采用Wi-Fi、LTE-M（LTE-Machine to Machine），以 及 毫 米 波、EUHT（Enhanced Ultra High Throughput）等手段。各通信方式的部署方式、优缺点分析如下。
1.1 Wi-Fi
部署方式：一般车头、车尾各部署一套或几套车载无线访问节点（AP），分为两套互相独立的A网、B网，车载AP之间通过车载交换网络互连，实现冗余；
轨旁每隔一定距离部署轨旁AP，AP覆盖区有一定重叠，无线控制器（AC）通过地面骨干网络将轨旁AP统一管理、统一配置，整条线路实现一张网全覆盖[1-3]。
缺点：成本高，要实现全线路覆盖，需在轨旁每隔几百米部署接收AP，加上后台AC，其固定投资费用较大；
小区切换过程中链路不稳定，存在丢包；
易受到外界电磁干扰。
1.2 LTE-M
部署方式：车头、车尾部署专用车载通信终端（TAU），通过车载网络实现冗余；
轨旁每隔一定距离部署无线基站（RRU)，通过漏缆实现信号覆盖，最终汇聚到核心网，实现CBTC数据可靠传输[4-6]。
缺点：部署成本高，需单独部署一套LTE网络，无法利用运营商网络，成本高昂；
信道带宽小，一般不超过20 Mbit/s，只能保证关键业务，无法保证车载监控等大容量数据传输。
1.3 毫米波
部署方式：以华为Airflash转储设备为例，其车头、车尾部署专用TAU，轨旁部署基站（RBS），采用60 GHz公有频段通信。数据首先通过车载网关汇聚，通过TAU发到RBS，再通过轨旁网络发送到后台服务器[7]。
缺点：部署成本高，RBS、TAU价格昂贵，且需要部署专用轨旁网络进行数据汇聚，投资巨大，无法全线路部署，仅能部署在折返线、停车场等少数几个地点，在有限的通信时间内进行数据落地操作；
通用性差，TAU只支持POE供电，无法直接接入业务系统，需定制专用网关进行适配，增加成本。
1.4 EUHT
部署方式：部署方式类似Wi-Fi[8-11]，在此不详细阐述。
缺点：部署成本高，部署设备数量与Wi-Fi相当，但EUHT相比成熟的Wi-Fi技术，在全线路部署成本更大；
抗干扰性差，与Wi-Fi存在同频干扰，在地铁复杂的电磁环境中，可能造成通信链路不稳定。
2.1 设计目的
针对上述4种通信方式的弊端，为提高地铁运营效率，降低设备部署成本，采用运营商5G SA通道是一个性价比较高的选择。本文基于华为MH5000模组，针对性开发一款5G车载通信板，利用运营商5G SA通道，解决车载数据自动下载问题。其应用示意如图1所示。
由安装于车载机柜的5G车载通信板定时读取车载系统的日常运行数据。5G车载通信板获取数据后，再通过运营商网络发送到云端的数据服务器，最终通过服务器的数据解析软件对车载运行数据进行计算和分析。
2.2 设计指标
考虑5G通道上下行带宽配比，以及车载业务视频数据量大、其他业务数据量较小的特点，对通信性能指标的要求是：静止状态下，按每路1 080P摄像头码流速率为8 Mbit/s计算，至少覆盖8路高清视频流上传；
运动状态下，按每路720P摄像头码流速率为2 Mbit/s计算，至少覆盖8路标清视频流上传。
由于列车可通过轨旁应答器精确定位，通信板定位功能仅作为列车定位的辅助功能，要求其指标满足北斗规定的民用定位精度即可。具体相关指标分配如下。
1）通信性能
静止状态：下行速率≥400 Mbit/s，上行速率≥ 75 Mbit/s，端到端时延≤ 25 ms；
运动状态：在不超过160 km/h速度条件下，下行速率≥ 200 Mbit/s，上行速率≥ 50 Mbit/s，端到端时延≤100 ms。
2）定位精度：定位精度＜10 m，支持北斗、GPS。
2.3 硬件总体架构
硬件结构如图2所示，系统采用Qualcomm IPQ4029+华为MH5000-31模块为最小系统搭建而成，采用单板机结构。板载硬件结构主要包括：CPU核心模块、5G模组、PHY芯片和GPS模块。其中5G模组主要负责数据的无线传输；
GPS模块负责获取、输出定位信息；
PHY芯片工作在物理层，是板卡对外的以太网通信接口；
CPU核心模块通过PHY芯片对车载数据进行读取，通过5G模组与基站进行无线通信，读取定位芯片的位置信息，监控电源、5G模组、GPS芯片、PHY芯片等状态，以及工作指示灯控制、串口调试等。
2.4 天线设计
地铁列车车载环境较为拥挤，设备繁多，要求天线安装结构必须体积小、防震动，易维护。为适应车载安装环境，将4根5G天线、1根GPS天线整合在一个安装结构中，形成一个帽状天线盒。天线盒底部固定3M胶防震，同时配以固定螺栓，固定到司机驾驶台上。
天线盒采用高透波率的材料，以及合理的罩内天线布局，可保证5G车载通信板在5G网络覆盖范围内，接收到的信号符合MH5000模组的信噪比要求[12-13]。天线盒示意如图3所示。
本文给出电源模块、CPU核心模块、5G模块、以太网接口模块、GPS模块等主要功能部分的电路设计参考，并做简单介绍。
3.1 电源模块
电源模块是通信板正常运行的基础。列车车载供电电压一般采用DC110 V，为保证操作安全，以及消除直接将强电引到电路板上可能产生的EMC风险，通信板从机箱电源转接板接入DC12 V电压，额定电流3 A，额定功耗36 W。电源功耗预留23.3%作为安全冗余，其电源分配拓扑如图4所示。
3.2 CPU核心模块
如图5所示，CPU核心模块主要包括CPU、DDR、Flash以及必要的外围电路。CPU作为整个板卡的控制核心，对各个子系统进行监控、管理；
同时，由于以太网接口模块和5G模块无法进行直接通信，需要通过CPU进行接口适配，要求CPU具备较高的性能。本方案选择IPQ4029 四核A7，主频可达717 MHz；
内存芯片采用台湾南亚NT5CC128M16I，提供 2 GB 的存储容量 ；
Flash芯片采用镁光MT29F1G08ABAEAWP，提供1 GB的存储空间。
3.3 5G模块
如图6所示，5G模块主要包括MH5000-31模组、SIM卡和天线阵列接口。MH5000-31模组通过USB3.0接口与CPU互联，USB3.0作为高达5 Gbit/s的高速数据接口，能覆盖1路千兆以太网业务容量，实现有线网口侧和无线空口侧的数据中转。
3.4 以太网接口模块
如图7所示，以太网接口模块主要包括PHY芯片、变压器、M12端子。PHY芯片采用QCA8075，支持1000BASE-T、100BASE-TX、10BASE-Te，对外提供10/100/1 000自适应网络接口；
PHY芯片与CPU通过SGMII接口互联，提供1.25 Gbit/s高速传输通道，将业务数据通过CPU传输到5G模组。
3.5 GPS模块
如图8所示，GPS芯片选用SL871GPS模块，支持北斗、GPS、GLONASS、QZSS协议标准。CPU通过串口与SL871GPS互联，实现定位数据读取以及控制指令下发。
为验证5G车载通信板在实际条件下是否满足车载数据传输要求，2020年夏，在广州地铁某试车线，选择某台车部署5G车载通信板以及天线，成功将车载信号数据上传至云服务器，实现车载信号数据的自动下载，并成功地获取列车定位信息。其装车效果如图9所示。
4.1 测试内容
本次测试，利用5G车载通信板作为数据采集端，数据先通过运营商网络发送到云端的中转服务器，再通过中转服务器发送到轨旁的测试电脑。测试步骤如下。
1）利用5G车载通信板获取业务系统的信号数据并上传至云服务器，并通过测试电脑测出5G车载通信板在行车条件下的通信带宽以及链路稳定性；
2）利用测试电脑的网络测试软件，测试5G车载通信板上下行极限带宽、时延和抖动；
3）测试5G车载通信板在行车环境下的定位精度。
4.2 实测结果
在试车线正常行车环境下，云服务器通过5G车载通信板能正常接收到车载信号数据。测试记录如表1、2所示。
表1 5G车载通信板试车线通信性能（SA制式）测试记录Tab.1 Test records on the performance of communication (SA mode) of the 5G board on the test line
表2 5G车载通信板试车线GPS性能测试记录Tab.2 Test records on the GPS performance of the 5G board on the test line
4.3 实验结论
根据试车线测试结果，可以看到5G车载通信板打通了车地通道，实现列车信号日志自动上传到云服务器的功能。在静止、运动时，上下行速率，时延，丢包率和抖动均达到设计指标，明显优于当前地铁的LTE-M网络（LTE-M网络速率在5～20 Mbit/s之间）。
本文针对广州地铁当前的痛点问题所设计开发的5G车载通信板，利用5G运营商SA通道实现车载信号数据自动下载，基本达到设计要求。下一步的优化方向是将5G车载通信板与运营商的边缘计算相结合，即利用运营商部署的边缘服务器代替云服务器，使数据处理过程更贴近前端，进一步提高车地通道的安全性以及数据解析的实时性。
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