Intelligent Radio Planning and Connectivity Optimization for Underground Public Transportation Systems Using Distributed Antenna Networks

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/futuretransp6050214
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Reliable wireless connectivity in underground public transportation can vary with train position because rolling stock modifies propagation paths and local interference conditions. This study proposes a transport-state-aware radio-planning framework for a three-node distributed antenna system (DAS) in a reference underground metro station. A three-dimensional 3.5 GHz reference station model, three operating states (empty station, train at platform, and train entering), a discrete set of 69 candidate antenna positions, and multi-objective placement/power optimization are combined to evaluate received power, SNIR, joint service coverage, and serving-area balance. The optimized configuration increased worst-state joint service coverage from 66.12% to 68.26%, improved worst-state P5 received power from −71.92 to −71.49 dBm, and reduced aggregate transmit power from 753.57 to 682.49 mW. The mean serving-area coefficient of variation decreased from 0.202 to 0.114. Threshold analysis showed that the optimized layout was advantageous at moderate and high SNIR requirements but not at a relaxed 5 dB criterion. The results support treating underground DAS deployment as a transport-state-aware infrastructure-planning problem rather than a static geometric-spacing problem.