一種用于應(yīng)答器上行鏈路信號(hào)處理的濾波方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及鐵路通信信號(hào)領(lǐng)域列車運(yùn)行控制系統(tǒng)的點(diǎn)式應(yīng)答器傳輸系統(tǒng)，尤其涉 及一種用于應(yīng)答器上行鏈路信號(hào)處理的濾波方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 點(diǎn)式應(yīng)答器傳輸系統(tǒng)是基于電磁耦合原理的高速率點(diǎn)式地-車數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備，由 安裝在鐵軌內(nèi)的地面應(yīng)答器向列控系統(tǒng)車載設(shè)備提供定位、線路參數(shù)、限速等信息，廣泛應(yīng) 用于高速鐵路和城市軌道交通控制系統(tǒng)中。車載設(shè)備接收到應(yīng)答器傳輸數(shù)據(jù)后，在解調(diào)、解 碼前，需進(jìn)行濾波處理，以減少空間雜散電磁波的影響。目前，濾波處理一般采用帶通濾波 器來(lái)濾除帶外噪聲，實(shí)現(xiàn)上行鏈路信號(hào)與噪聲分離。然而，由于應(yīng)答器及BTM(應(yīng)答器車載 傳輸模塊，安裝在列車上用以接收地面應(yīng)答器的報(bào)文信息）安裝、應(yīng)用的電磁環(huán)境十分復(fù) 雜，BTM接收到的上行鏈路信號(hào)時(shí)常包含有寬頻帶的噪聲干擾，無(wú)法通過(guò)現(xiàn)有的帶通濾波器 有效去除，導(dǎo)致BTM接收性能下降，出現(xiàn)"丟點(diǎn)"、"全0報(bào)文"，"幽靈應(yīng)答器"等現(xiàn)象，使得后 級(jí)的列控車載核心設(shè)備無(wú)法正確獲取應(yīng)答器報(bào)文信息，影響行車安全。在我國(guó)鐵路京津城 際、武廣客專以及北京地鐵的一些線路中出現(xiàn)過(guò)這樣的現(xiàn)象。提高應(yīng)答器上行鏈路信號(hào)信 噪比并進(jìn)一步提升BTM報(bào)文接收性能具有很重要的實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 為了提高應(yīng)答器上行鏈路信號(hào)的信噪比，減少寬頻帶的噪聲干擾，提升BTM報(bào)文 接收性能，本發(fā)明提供了一種用于應(yīng)答器上行鏈路信號(hào)處理的濾波方法。
[0004] 一種用于應(yīng)答器上行鏈路信號(hào)處理的濾波方法，包括如下步驟：
[0005] SlO :BTM的車載天線持續(xù)接收外部模擬信號(hào)；
[0006] S20 :將當(dāng)前采樣時(shí)段內(nèi)的外部模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)；
[0007] S30 :識(shí)別所述數(shù)字信號(hào)中是否包含特征頻率；若所述數(shù)字信號(hào)中不包含所述特 征頻率，則認(rèn)為在所述當(dāng)前采樣時(shí)段列車未經(jīng)過(guò)地面應(yīng)答器，稱為"未過(guò)點(diǎn)"時(shí)段，此時(shí)收集 的數(shù)字信號(hào)是噪聲信號(hào)，執(zhí)行步驟S40 ;若所述數(shù)字信號(hào)中包含所述特征頻率，則認(rèn)為在所 述當(dāng)前采樣時(shí)段列車正經(jīng)過(guò)地面應(yīng)答器，稱為"過(guò)點(diǎn)"時(shí)段，此時(shí)收集的數(shù)字信號(hào)是包含噪 聲信號(hào)的上行鏈路信號(hào)，執(zhí)行步驟S50 ;
[0008] S40:存儲(chǔ)所述采樣時(shí)段內(nèi)收集到的噪聲信號(hào)，并基于所述采樣時(shí)段內(nèi)收集到的噪 聲信號(hào)得到濾波算法的相應(yīng)參數(shù)；在下一采樣時(shí)段跳轉(zhuǎn)至步驟S20 ;
[0009] S50 :在"過(guò)點(diǎn)"時(shí)段，調(diào)用上一"未過(guò)點(diǎn)"采樣時(shí)段的噪聲信號(hào)經(jīng)步驟S40得到的 濾波算法的相應(yīng)參數(shù)，利用所述濾波算法計(jì)算得到去噪的上行鏈路信號(hào)；將所述去噪的上 行鏈路信號(hào)發(fā)送給BTM ;在下一采樣時(shí)段跳轉(zhuǎn)至步驟S20。
[0010] 優(yōu)選的，所述"識(shí)別所述數(shù)字信號(hào)中是否包含特征頻率"是指：判斷所述外部模擬 信號(hào)中代表邏輯0的頻率的波幅是否超過(guò)對(duì)應(yīng)該頻率的第一預(yù)設(shè)門限，同時(shí)，判斷所述外 部模擬信號(hào)中代表邏輯1的頻率的波幅是否超過(guò)對(duì)應(yīng)該頻率的第二預(yù)設(shè)門限，如果所述外 部模擬信號(hào)在上述兩個(gè)頻率的波幅均超過(guò)對(duì)應(yīng)的所述第一、第二預(yù)設(shè)門限，則認(rèn)為處于"過(guò) 點(diǎn)"時(shí)段；否則，則認(rèn)為處于"未過(guò)點(diǎn)"時(shí)段。
[0011] 優(yōu)選的，步驟S40如下：S40 :存儲(chǔ)所述采樣時(shí)段內(nèi)收集到的噪聲信號(hào)以替代前一 采樣時(shí)段內(nèi)收集到的噪聲信號(hào)，并基于所述采樣時(shí)段內(nèi)收集到的噪聲信號(hào)得到濾波算法的 相應(yīng)參數(shù)；在下一采樣時(shí)段跳轉(zhuǎn)至步驟S20。
[0012] 優(yōu)選的，所述濾波算法是卡爾曼濾波算法，所述"濾波算法的相應(yīng)參數(shù)"是R函數(shù)。
[0013] 優(yōu)選的，卡爾曼"濾波算法的相應(yīng)參數(shù)"是R矩陣；所述"基于所述采樣時(shí)段內(nèi)收集 到的噪聲信號(hào)得到濾波算法的相應(yīng)參數(shù)"包括如下過(guò)程：
[0014] 設(shè)噪聲樣本長(zhǎng)度為N，噪聲分別為X[0]，X[1]，...， X[N-1]，則自相關(guān)函數(shù) 尺、[0]、A⑴大小為：
[0017] 設(shè) AR 階數(shù) P = UJ
[0018] ai(l) = - /?、[l]//?、[()]
[0019] 其中a"l)為一階AR模型參數(shù)，貝P棄聲方差b為：
[0020] b = /?x[0](l-|a,(l)f)
[0021] b即為R矩陣。
[0022] 優(yōu)選的，所述"利用所述濾波算法計(jì)算得到去噪的上行鏈路信號(hào)"包括如下步驟：
[0023] S51 :根據(jù)上行鏈路信號(hào)特性，推導(dǎo)出卡爾曼濾波參數(shù)A、C矩陣；
[0025] 其中，Ts為采樣周期，Am為信號(hào)幅值，w p W2為對(duì)應(yīng)角頻率，w i= 2*pi*f p W2 = 2*?1村2,4、&分別為FSK代表邏輯0和邏輯1的信號(hào)頻率，f 3. 951MHz，f 2= 4. 516MHz ; 矩陣 C = [1 0 1 0];
[0026] S52 :根據(jù)步驟S40,利用"未過(guò)點(diǎn)"時(shí)段噪聲信號(hào)得到卡爾曼濾波相關(guān)參數(shù)矩陣R ;
[0027] S53 :設(shè)置卡爾曼濾波參數(shù)初始值Xg(O) Y p(0)及矩陣Q ; xg(())是初始估計(jì)值， P (〇)是初始后驗(yàn)誤差協(xié)方差值，矩陣Q是激勵(lì)噪聲協(xié)方差矩陣；&0>設(shè)置為4行1列零矩 陣，P (〇)設(shè)置為4行4列零矩陣；
[0028] S54 :根據(jù)公式&k+；〇 = 計(jì)算狀態(tài)預(yù)測(cè)值難+1);
[0029] S55 :根據(jù)公式p_(k) = A*p(k)*A<+Q計(jì)算先驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣pT(k);
[0030] 356:根據(jù)公式6&+1)=?_〇〇*(：_1*(0?_(1〇*(：_ 1+1〇_1計(jì)算卡爾曼增益6〇^1);
[0031] S57 :根據(jù)公式 _嘆(|<+ I) = A*;^(l<) + G(k+ l)(y(l<)-C* A*xg(k))計(jì)算狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì) 值 +1). *
[0032] S58 :根據(jù)公式p(k+l) = (I-G(k+l)*C)*p1k)計(jì)算后驗(yàn)誤差協(xié)方差矩陣p(k);
[0033] S59 :重復(fù)步驟S54到S58,至卡爾曼濾波完成，由一個(gè)1維的包含噪聲信號(hào)的上行 鏈路數(shù)字信號(hào)的測(cè)量值向量y估計(jì)一個(gè)4維狀態(tài)變量向量X ;系統(tǒng)狀態(tài)變量隨機(jī)差分方程 為 x(k+l) =Ax(k)+w(k);觀測(cè)方程為 y(k+l) =C*x(k)+v(k);其中 w(k)，v(k)分別為激 勵(lì)噪聲和觀測(cè)噪聲；通過(guò)卡爾曼濾波后，4維列向量.Vg與矩陣C的乘積作為去噪的上行鏈 路信號(hào)傳輸至BTM。
[0034] 優(yōu)選的，所述濾波算法是自適應(yīng)算法。
[0035] 優(yōu)選的，利于所述自適應(yīng)算法作為"濾波算法計(jì)算得到去噪的上行鏈路信號(hào)"的具 體說(shuō)明如下：
[0036] "過(guò)點(diǎn)"時(shí)段獲得的包含噪聲信號(hào)的上行鏈路信號(hào)d(k)，由期望信號(hào)s (k)和噪聲 信號(hào)n(k)組成；"未過(guò)點(diǎn)"時(shí)段采集的噪聲信號(hào)也稱噪聲估計(jì)信號(hào)x(k)，x(k)是"未過(guò)點(diǎn)" 時(shí)段噪聲信號(hào)經(jīng)AR算法處理后得到的，e(k)為估計(jì)誤差，也是去噪后信號(hào)，e(k)表示為
[0037] e (k) = s (k) +n (k) -X (k)。
[0038] 本發(fā)明不需要復(fù)雜的外部設(shè)備，利用"未過(guò)點(diǎn)"時(shí)段的噪聲信號(hào)有效去除"過(guò)點(diǎn)"時(shí) 段的寬頻帶噪聲信號(hào)，減小空間雜散電磁波、牽引電機(jī)、過(guò)分相干擾對(duì)應(yīng)答器上行鏈路信號(hào) 的干擾，提升信號(hào)的信噪比，降低傳輸誤碼率，提高車地信號(hào)傳輸可靠性，提高列車運(yùn)行效 率。
【附圖說(shuō)明】
[0039] 下面結(jié)合附圖及實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明：
[0040]圖Ia是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的上行鏈路信號(hào)濾波系統(tǒng)流程圖。
[0041]圖Ib是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的上行鏈路信號(hào)濾波系統(tǒng)流程圖。
[0042] 圖2是本發(fā)明一個(gè)具體實(shí)施例的卡爾曼濾波算法流程圖。
[0043] 圖3是本發(fā)明一個(gè)具體實(shí)施例卡爾曼濾波模塊中AR噪聲特性估計(jì)原理圖。
[0044]圖4是本發(fā)明濾波模塊一個(gè)具體實(shí)施例的自適應(yīng)濾波流程圖。
[0045] 圖5是本發(fā)明一個(gè)具體實(shí)施例的自適應(yīng)濾波模塊中噪聲信號(hào)估計(jì)原理圖。