一种用于应答器上行链路信号处理的滤波方法

文档序号:9276556阅读:664来源:国知局
一种用于应答器上行链路信号处理的滤波方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及铁路通信信号领域列车运行控制系统的点式应答器传输系统,尤其涉 及一种用于应答器上行链路信号处理的滤波方法。
【背景技术】
[0002] 点式应答器传输系统是基于电磁耦合原理的高速率点式地-车数据传输设备,由 安装在铁轨内的地面应答器向列控系统车载设备提供定位、线路参数、限速等信息,广泛应 用于高速铁路和城市轨道交通控制系统中。车载设备接收到应答器传输数据后,在解调、解 码前,需进行滤波处理,以减少空间杂散电磁波的影响。目前,滤波处理一般采用带通滤波 器来滤除带外噪声,实现上行链路信号与噪声分离。然而,由于应答器及BTM(应答器车载 传输模块,安装在列车上用以接收地面应答器的报文信息)安装、应用的电磁环境十分复 杂,BTM接收到的上行链路信号时常包含有宽频带的噪声干扰,无法通过现有的带通滤波器 有效去除,导致BTM接收性能下降,出现"丢点"、"全0报文","幽灵应答器"等现象,使得后 级的列控车载核心设备无法正确获取应答器报文信息,影响行车安全。在我国铁路京津城 际、武广客专以及北京地铁的一些线路中出现过这样的现象。提高应答器上行链路信号信 噪比并进一步提升BTM报文接收性能具有很重要的实际意义和应用价值。

【发明内容】

[0003] 为了提高应答器上行链路信号的信噪比,减少宽频带的噪声干扰,提升BTM报文 接收性能,本发明提供了一种用于应答器上行链路信号处理的滤波方法。
[0004] 一种用于应答器上行链路信号处理的滤波方法,包括如下步骤:
[0005] SlO :BTM的车载天线持续接收外部模拟信号;
[0006] S20 :将当前采样时段内的外部模拟信号转换为数字信号;
[0007] S30 :识别所述数字信号中是否包含特征频率;若所述数字信号中不包含所述特 征频率,则认为在所述当前采样时段列车未经过地面应答器,称为"未过点"时段,此时收集 的数字信号是噪声信号,执行步骤S40 ;若所述数字信号中包含所述特征频率,则认为在所 述当前采样时段列车正经过地面应答器,称为"过点"时段,此时收集的数字信号是包含噪 声信号的上行链路信号,执行步骤S50 ;
[0008] S40:存储所述采样时段内收集到的噪声信号,并基于所述采样时段内收集到的噪 声信号得到滤波算法的相应参数;在下一采样时段跳转至步骤S20 ;
[0009] S50 :在"过点"时段,调用上一"未过点"采样时段的噪声信号经步骤S40得到的 滤波算法的相应参数,利用所述滤波算法计算得到去噪的上行链路信号;将所述去噪的上 行链路信号发送给BTM ;在下一采样时段跳转至步骤S20。
[0010] 优选的,所述"识别所述数字信号中是否包含特征频率"是指:判断所述外部模拟 信号中代表逻辑0的频率的波幅是否超过对应该频率的第一预设门限,同时,判断所述外 部模拟信号中代表逻辑1的频率的波幅是否超过对应该频率的第二预设门限,如果所述外 部模拟信号在上述两个频率的波幅均超过对应的所述第一、第二预设门限,则认为处于"过 点"时段;否则,则认为处于"未过点"时段。
[0011] 优选的,步骤S40如下:S40 :存储所述采样时段内收集到的噪声信号以替代前一 采样时段内收集到的噪声信号,并基于所述采样时段内收集到的噪声信号得到滤波算法的 相应参数;在下一采样时段跳转至步骤S20。
[0012] 优选的,所述滤波算法是卡尔曼滤波算法,所述"滤波算法的相应参数"是R函数。
[0013] 优选的,卡尔曼"滤波算法的相应参数"是R矩阵;所述"基于所述采样时段内收集 到的噪声信号得到滤波算法的相应参数"包括如下过程:
[0014] 设噪声样本长度为N,噪声分别为X[0],X[1],..., X[N-1],则自相关函数 尺、[0]、A⑴大小为:
[0017] 设 AR 阶数 P = UJ
[0018] ai(l) = - /?、[l]//?、[()]
[0019] 其中a"l)为一阶AR模型参数,贝P棄声方差b为:
[0020] b = /?x[0](l-|a,(l)f)
[0021] b即为R矩阵。
[0022] 优选的,所述"利用所述滤波算法计算得到去噪的上行链路信号"包括如下步骤:
[0023] S51 :根据上行链路信号特性,推导出卡尔曼滤波参数A、C矩阵;
[0025] 其中,Ts为采样周期,Am为信号幅值,w p W2为对应角频率,w i= 2*pi*f p W2 = 2*?1村2,4、&分别为FSK代表逻辑0和逻辑1的信号频率,f 3. 951MHz,f 2= 4. 516MHz ; 矩阵 C = [1 0 1 0];
[0026] S52 :根据步骤S40,利用"未过点"时段噪声信号得到卡尔曼滤波相关参数矩阵R ;
[0027] S53 :设置卡尔曼滤波参数初始值Xg(O) Y p(0)及矩阵Q ; xg(())是初始估计值, P (〇)是初始后验误差协方差值,矩阵Q是激励噪声协方差矩阵;&0>设置为4行1列零矩 阵,P (〇)设置为4行4列零矩阵;
[0028] S54 :根据公式&k+;〇 = 计算状态预测值难+1);
[0029] S55 :根据公式p_(k) = A*p(k)*A<+Q计算先验误差协方差矩阵pT(k);
[0030] 356:根据公式6&+1)=?_〇〇*(:_1*(0?_(1〇*(:_ 1+1〇_1计算卡尔曼增益6〇^1);
[0031] S57 :根据公式 _叹(|<+ I) = A*;^(l<) + G(k+ l)(y(l<)-C* A*xg(k))计算状态的最优估计 值 +1). *
[0032] S58 :根据公式p(k+l) = (I-G(k+l)*C)*p1k)计算后验误差协方差矩阵p(k);
[0033] S59 :重复步骤S54到S58,至卡尔曼滤波完成,由一个1维的包含噪声信号的上行 链路数字信号的测量值向量y估计一个4维状态变量向量X ;系统状态变量随机差分方程 为 x(k+l) =Ax(k)+w(k);观测方程为 y(k+l) =C*x(k)+v(k);其中 w(k),v(k)分别为激 励噪声和观测噪声;通过卡尔曼滤波后,4维列向量.Vg与矩阵C的乘积作为去噪的上行链 路信号传输至BTM。
[0034] 优选的,所述滤波算法是自适应算法。
[0035] 优选的,利于所述自适应算法作为"滤波算法计算得到去噪的上行链路信号"的具 体说明如下:
[0036] "过点"时段获得的包含噪声信号的上行链路信号d(k),由期望信号s (k)和噪声 信号n(k)组成;"未过点"时段采集的噪声信号也称噪声估计信号x(k),x(k)是"未过点" 时段噪声信号经AR算法处理后得到的,e(k)为估计误差,也是去噪后信号,e(k)表示为
[0037] e (k) = s (k) +n (k) -X (k)。
[0038] 本发明不需要复杂的外部设备,利用"未过点"时段的噪声信号有效去除"过点"时 段的宽频带噪声信号,减小空间杂散电磁波、牵引电机、过分相干扰对应答器上行链路信号 的干扰,提升信号的信噪比,降低传输误码率,提高车地信号传输可靠性,提高列车运行效 率。
【附图说明】
[0039] 下面结合附图及实施方式对本发明作进一步详细的说明:
[0040]图Ia是本发明一个实施例的上行链路信号滤波系统流程图。
[0041]图Ib是本发明一个实施例的上行链路信号滤波系统流程图。
[0042] 图2是本发明一个具体实施例的卡尔曼滤波算法流程图。
[0043] 图3是本发明一个具体实施例卡尔曼滤波模块中AR噪声特性估计原理图。
[0044]图4是本发明滤波模块一个具体实施例的自适应滤波流程图。
[0045] 图5是本发明一个具体实施例的自适应滤波模块中噪声信号估计原理图。
当前第1页1 2 3 4 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1