title: Geometry Based Stochastic Radio Channel Modelling for Railway Communications
Creators: name: D'Amante, Ivan
Publisher: name: TU Wien
Year: 2023
Subjects: subject: Geometry based stochastic radio channel model
subject: radio channel measurements
subject: link level simulation
subject: ultra-reliable low-latency communication (URLLC)

description: Die Automatisierung des regionalen Schienenverkehrs mithilfe öffentlicher 5G URLLC- Netze verspricht eine kosteneffiziente und umweltfreundliche Transportlösung für Waren und Fahrgäste in ländlichen Gebieten, die mit dem Straßenverkehr konkurrenzfähig sein kann. Um die Zuverlässigkeit der Kommunikationsverbindung einer bestimmten 5G Ba- sisstation entlang einer Eisenbahnlinie zu untersuchen, ist ein effizientes, aber dennoch genaues numerisches Funkkanalmodell erforderlich. Das Modell sollte die spezifischen geometrischen Eigenschaften der Umgebung und deren Mehrwegeausbreitung berücksich- tigen. Hierfür werden ortsspezifische geometriebasierte stochastische Funkkanalmodelle (engl., geometry-based stochastic channel models (GSCMs)) verwendet, um Parameter wie Delay, Dopplerverschiebung und Pfadverlust zu bestimmen, gemeinsam mit der Berech- nung der szenariospezifischen zeitvarianten Frequenzantwort (engl., channel’s frequency response). Das hochmobile Kommunikationsszenario setzt sich aus einer drahtlosen Zug-zu- Schnittstelle (engl., T2I) Kommunikation sowie aus einer drahtlosen Kommunikationsver- bindung zwischen einer Basisstation und einer Steuerungseinheit für einen Bahnübergang zusammen.Der Schwerpunkt dieser Diplomarbeit liegt auf der Modellierung eines statischen Links zwischen einer Sendeantenne und einem massiven multiple-input multiple-output (MIMO)- Empfängersystem. Die Sichtverbindung (engl., line-of-sight (LOS)) zwischen Sender und Empfänger wird durch den Übergang einer Lokomotive für einen kurzen Zeitraum unterbro- chen. Um die Geometrie dieses Szenarios zu modellieren, wurden OSM-Daten, einschließlich der Platzierung von statischen, mobilen und diffusen Streuern, automatisch in das Matlab- basierte AIT-GSCM importiert. Zur Validierung des Modells werden die aus der Simulation gewonnenen zeitvarianten Leistungsprofile für Verzögerung (engl., PDP) und Dopplerver- schiebung (engl., DSD) sowie für den Pfadverlust mit gemessenen den Daten verglichen. Diese wurden während einer Messung in Sigmundsherberg, Niederösterreich, im Oktober 2021 aufgenommen. Beide Leistungsprofile werden durch Marginalisierung der lokalen Streufunktion (engl., LSF) berechnet, die eine lokale Stationarität des Schwundprozesses innerhalb einer zeitfrequenten Region voraussetzt. Der Einsatz eines zuverlässigen ortsspe- zifischen geometriebasierten stochastischen Funkkanalmodells ist daher von entscheidender Bedeutung, um 5G Kommunikationsysteme zu entwerfen, welche im Eisenbahnverkehr Operationen ermöglichen, die die höchsten Zuverlässigkeitsstandards verlangen, wie z.B. das Senden von Aufrechterhaltungsnachrichten (engl., keep-alive messages) mit der ge- ringstmöglichen Latenzzeit an eine zentralen Steuereinheit eines Bahnübergangs oder an andere selbstfahrende Züge.
description: The automation of railway branch lines utilizing public 5G ultra-reliable low latency com- munication (URLLC) networks promises to be a cost-efficient and environmentally friendly transportation solution for cargo and commuters in rural areas, capable of competing with road traffic. To assess the communication link reliability of a given 5G base station (BS) placed alongside a railroad, an efficient but still accurate numerical radio channel model is needed. The model should account for the specific geometrical properties of the surrounding environment and its multipath propagation. For this purpose, site-specific geometry-based stochastic channel models (GSCMs) are employed to provide realistic propagation path parameters, including delay, Doppler shift, and path loss, and to compute a scenario-related time-variant frequency response. The considered high-mobility railway communication scenario consists of a train-to-infrastructure (T2I) (train-to-5G BS) as well as of a BS-to-security element (level-crossing controller) wireless communication link. Having a site-specific radio channel model that aligns with the measurement data is crucial for assessing the reliability of the BS-to-level-crossing communication link and determining if it meets the quality of service (QoS) requirements for future time-sensitive safety railway operations. These operations are designed to ensure the highest reliability standards, such as sending keep-alive messages with the lowest possible latency to a central control unit or other partly autonomous moving trains. This objective maximizes railway transport safety and minimizes the risk of fatalities.This master’s thesis focuses on modeling the BS-to-level-crossing static communication link. To model the geometry of this railway scenario, OpenStreetMap (OSM) data, including the placement of static, mobile, and diffuse scatterers, has been automatically imported into the Matlab-based AIT-GSCM. To validate the model, the time-variant statistics in terms of the power delay profile (PDP) and the Doppler (power) spectral density (DSD) as well as the path loss are compared with data acquired during a measurement campaign conducted in Sigmundsherberg, Lower Austria, in October 2021. Both PDP and DSD are computed by marginalizing the local scattering function (LSF), which assumes local stationarity of the fading process within a time-frequency (TF) region. We found a strong similarity in the temporal evaluation of path loss and achieved a qualitative match in the PDP and DSD analyses.