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    基于EEMD的應(yīng)答器上行鏈路信號(hào)處理的研究

    2019-04-22 10:49:54張友鵬梁鵬飛
    鐵道學(xué)報(bào) 2019年3期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)答器調(diào)頻車載

    張友鵬, 梁鵬飛

    (蘭州交通大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院, 甘肅 蘭州 730070)

    應(yīng)答器作為列控系統(tǒng)中重要的點(diǎn)式車-地信息傳輸設(shè)備對列車的安全運(yùn)行有重要影響[1]。然而在高速鐵路復(fù)雜的電磁環(huán)境中,影響應(yīng)答器上行鏈路信號(hào)(Balise Uplink Signal,BUS)傳輸?shù)母蓴_因素很多,包括地面應(yīng)答器接收到列控車載設(shè)備應(yīng)答器傳輸模塊(Balise Transmission Module,BTM)天線發(fā)送的下行鏈路高頻電磁能量、強(qiáng)電磁干擾以及時(shí)刻產(chǎn)生的噪聲。這些因素影響應(yīng)答器的電磁傳輸過程,導(dǎo)致列車無法正常運(yùn)行。

    在移頻鍵控FSK信號(hào)檢測方面,陳滿堂等[2]利用相位推算法檢測信號(hào)并分析產(chǎn)生誤差的原因,孫艷朋等[3]在小波變換的基礎(chǔ)上利用小波包的方法對車載FSK信號(hào)進(jìn)行濾波處理,證明該方法的有效性,另外,有學(xué)者采用監(jiān)頻法、差分檢波法等檢測FSK信號(hào)。這些方法對檢測純凈的FSK信號(hào)非常有效,而當(dāng)噪聲較大時(shí),檢測性能就會(huì)下降。應(yīng)答器工作在噪聲強(qiáng)、干擾強(qiáng)的背景下,采用以上方法對其檢測無法得到精確的應(yīng)答器上行鏈路調(diào)頻信號(hào)(Balise Uplink-2FSK,BU-2FSK)。目前在BUS信號(hào)噪聲處理方面國內(nèi)還鮮有研究,采用新的方法對其進(jìn)行檢測具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和運(yùn)用價(jià)值。

    在對BUS信號(hào)特點(diǎn)以及應(yīng)答器系統(tǒng)工作原理進(jìn)行詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上,采用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 (Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)對BUS信號(hào)進(jìn)行處理,并進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法能夠有效檢測并提取BU-2FSK調(diào)頻信號(hào),提高車-地信息傳輸質(zhì)量,保障列車的安全運(yùn)行和行車效率。

    1 應(yīng)答器系統(tǒng)工作原理

    應(yīng)答器系統(tǒng)由地面、車載兩部分設(shè)備組成[4],其中地面設(shè)備包括:有源應(yīng)答器、無源應(yīng)答器和軌旁電子單元(Lineside Electronic Unit,LEU)。車載設(shè)備主要包括:車載天線、應(yīng)答器傳輸模塊BTM。其結(jié)構(gòu)框圖見圖1。

    應(yīng)答器系統(tǒng)工作原理為:當(dāng)列車通過地面應(yīng)答器上方時(shí),應(yīng)答器接收到列控車載設(shè)備BTM天線發(fā)送的下行鏈路27.095 MHz的高頻電磁能量作為工作電源,啟動(dòng)應(yīng)答器工作,循環(huán)發(fā)送應(yīng)答器報(bào)文,直至電能消失。

    2 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)算法原理

    經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 (Empirical Mode Decomposition,EMD)是對信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化處理的過程,根據(jù)信號(hào)頻率特征自適應(yīng)的分解為本征項(xiàng)和趨勢項(xiàng)[5-6],選擇合適的本征項(xiàng)能起到降噪的作用。但EMD在實(shí)際應(yīng)用中不同頻率的特征成分被分解到同1個(gè)內(nèi)稟模式函數(shù) (Intrinsic Mode Function,IMF)中,或者同一頻率成分出現(xiàn)在不同的IMF中,這種現(xiàn)象稱為模式混淆。一旦產(chǎn)生模式混淆,IMF沒有任何物理意義,EMD的性能也會(huì)下降。

    EEMD能夠較好的利用噪聲的統(tǒng)計(jì)特性和EMD的分解原則,有效的抑制EMD的模式混淆現(xiàn)象[7-8],因此,采用EEMD對BUS信號(hào)進(jìn)行分解。

    EEMD原理為[9-10]:在整個(gè)時(shí)頻空間中添加均勻分布的白噪聲,則與白噪聲尺度相關(guān)的信號(hào)將自動(dòng)映射。因?yàn)槊看伪环纸獾男盘?hào)都有白噪聲,而且添加的白噪聲每次都不相同,經(jīng)過足夠次數(shù)的分解后求平均值,噪聲將會(huì)消失。唯一不變的部分是信號(hào)本身。由原理可看出,EEMD分解一個(gè)復(fù)雜信號(hào)得到若干個(gè)IMF,選取適當(dāng)?shù)腎MF重構(gòu)能起到降噪的作用。

    3 基于EEMD的應(yīng)答器上行鏈路信號(hào)處理

    列車運(yùn)行時(shí),列控車載設(shè)備與地面應(yīng)答器之間相互傳輸信息,包括列控車載設(shè)備接收到地面應(yīng)答器發(fā)送的上行鏈路報(bào)文信息;地面應(yīng)答器接收到列控車載設(shè)備BTM天線發(fā)送的下行鏈路27.095 MHz的高頻電磁能量,由于列車運(yùn)行過程中產(chǎn)生的噪聲伴隨著BUS的傳輸,使得BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)更加難以提取。信號(hào)經(jīng)過降噪再進(jìn)行提取是傳統(tǒng)的2FSK信號(hào)檢測的基本方法,最常用的降噪方法為小波降噪,但這種降噪方法會(huì)出現(xiàn)閾值選擇的問題:如果閾值選擇的太大,使得降噪的效果不好,不能分離與提取BU-2FSK調(diào)頻信號(hào),如果閾值選擇的太小,又會(huì)丟失部分BU-2FSK調(diào)頻信號(hào),降低檢測的精度。

    EEMD是一種新的噪聲輔助數(shù)據(jù)分析方法,避免了基函數(shù)的選擇以及閾值選擇的問題[11-12],采用EEMD對BUS信號(hào)降噪處理,提取BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)。設(shè)BUS信號(hào)為x(t),算法求解具體步驟為[13]

    Step1將白噪聲序列添加到BUS信號(hào)x(t)中,得到M個(gè)加入噪聲后的信號(hào)x′(t)。

    Step2對其中一個(gè)x′(t)進(jìn)行分解,得到N個(gè)IMF分量。

    Step3重復(fù)Step1、Step2,將M個(gè)x′(t)全部分解。

    Step4計(jì)算N個(gè)IMF在M次試驗(yàn)之后的平均值作為最終的IMF。

    Step5分別作出N個(gè)IMF分量的快速傅里葉變換FFT頻譜圖,從中識(shí)別出各個(gè)頻率段所包含的頻率信息。

    Step6分別識(shí)別出BU-2FSK調(diào)頻信號(hào),27.095 MHz的高頻電磁能量信號(hào)以及噪聲信號(hào)。

    Step7最后重構(gòu)代表BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)的IMF,得到比較精確的BU-2FSK調(diào)頻信號(hào),并分析其FFT頻譜圖。

    4 仿真及結(jié)果分析

    初始化MATLAB編輯器,通過編程得到BUS原始信號(hào)x(t),見圖2(a),包含的成分主要有頻率分別為4.512、3.948 MHz的BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)以及27.095 MHz的高頻電磁能量,為無噪聲時(shí)BUS仿真信號(hào)表達(dá)式為

    x(t)=cos(2πf1×t)+cos(2πf2×t)+

    cos(2πf3×t)

    ( 1 )

    式中:t為時(shí)間;f1、f2、f3為頻率。

    圖2(b)為在x(t)中添加高斯白噪聲n(t)之后的BUS信號(hào),添加噪聲時(shí)的BUS仿真信號(hào)表達(dá)式為

    x′(t)=cos(2πf1×t)+cos(2πf2×t)+

    cos(2πf3×t)+n(t)

    ( 2 )

    在x(t)中加入n(t),對其分解、均得到N個(gè)IMF分量。分別作出各個(gè)IMF分量的FFT頻譜圖,分析各個(gè)頻率段包含的信息,識(shí)別出代表BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)的IMF分量,將其重構(gòu)。EEMD算法的建模流程見圖3。對BUS信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,分解結(jié)果見圖4。

    圖2中x′(t)為要進(jìn)行EEMD分解的BUS信號(hào),從EEMD函數(shù)的OUTPUT函數(shù)中可知,圖4中的第1個(gè)分量為原始數(shù)據(jù),能夠看出整個(gè)BUS信號(hào)已經(jīng)被噪聲“污染”,無法檢測出有用的BU-2FSK信號(hào),因此采用EEMD將BUS信號(hào)分解得到9個(gè)IMF分量。EEMD分解得到的各個(gè)IMF分量中包含BUS原信號(hào)的不同成分,對其進(jìn)行FFT頻率譜分析,得圖5所示的頻譜圖。

    圖4中IMF1~I(xiàn)MF10表示信號(hào)頻率從高到低依次排列。原信號(hào)的頻譜圖為IMF1分量。IMF2分量中包含的頻率最復(fù)雜,有下行鏈路27.095 MHz高頻能量、BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)以及噪聲信號(hào)。從圖4可見,原信號(hào)已經(jīng)被噪聲“污染”,除包含個(gè)別比較明顯的頻率特征之外,其余全部為噪聲頻譜。圖5(a)~5 (e)中IMF5分量的信號(hào)主頻約為27.1 MHz,對應(yīng)于地面應(yīng)答器接收到列控車載設(shè)備BTM天線發(fā)送的下行鏈路27.095 MHz的高頻電磁能量;圖5(f) ~5 (j)中IMF6、IMF7分量的信號(hào)主頻約為4.6、3.9 MHz,對應(yīng)于BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)。結(jié)合之前的分析可以得到,IMF6和IMF7這兩個(gè)分量應(yīng)為列控車載設(shè)備接收到地面應(yīng)答器發(fā)送的BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)。這說明BUS原信號(hào)的不同成分被分解在各個(gè)IMF分量中,具有實(shí)際的物理含意。

    圖5(a) ~5 (e)中IMF2、IMF3、IMF4分量的幅值存在于整個(gè)頻帶,因此其頻譜類似于噪聲頻譜,另外27.095 MHz的高頻電磁能量存在于這3個(gè)分量中,因幅值較小,在原信號(hào)分析中基本無法檢測,可經(jīng)過EEMD將其分解,表明通過EEMD分解能夠?qū)F(xiàn)場實(shí)際信號(hào)放大。

    采用EEMD對BUS原信號(hào)進(jìn)行分解,將信號(hào)的不同成分頻率分解到各個(gè)IMF分量中,從中提取并重構(gòu)有用的IMF分量。本文除IMF6和IMF7外,其余分量相對于BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)都屬于噪聲,因此去除噪聲重構(gòu)IMF6、IMF7兩個(gè)分量得到BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)見圖6。

    從圖6和圖2對比中,可見BUS原信號(hào)中含有復(fù)雜的干擾因素,波形“粗糙”,影響觀察和分析,而采用EEMD分解重構(gòu)后的信號(hào)基本還原了BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)特征,信號(hào)比較“干凈”,去噪效果顯著。

    圖7(a)為BUS原信號(hào)的FFT頻率譜。在分析圖6所示的BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)波形時(shí),信號(hào)特征不突出,為了更直觀的表示重構(gòu)信號(hào)的頻率分量,對其進(jìn)行FFT頻率譜分析,圖7(b)為重構(gòu)BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)的FFT頻譜圖。

    對比圖7(a)和圖7 (b),可見圖7(a)中3.9、4.6 MHz的頻率被淹沒在噪聲以及下行鏈路27.095 MHz高頻能量中,且幅值較小,無法有效的檢測及提取;圖7(b)中重構(gòu)后的BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)中3.9、4.6 MHz的頻率比較明顯且幅值較大,對應(yīng)圖中的兩個(gè)峰值。因此,圖6所示的信號(hào)即為BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)。

    5 結(jié)束語

    在分析車載設(shè)備與應(yīng)答器信息傳輸?shù)幕A(chǔ)上,采用EEMD對BUS信號(hào)分解。該方法能夠有效地分解BUS原信號(hào)的不同成分頻率,結(jié)合FFT變換識(shí)別BU-2FSK調(diào)頻信號(hào)并將其重構(gòu)。結(jié)果表明EEMD算法分解得到的IMF分量符合實(shí)際情況,在頻率幅值較小時(shí),EEMD分解能夠?qū)⑿盘?hào)放大,保證信號(hào)能夠被有效的檢測及提取。采用的基于EEMD的信號(hào)處理算法可以有效地提取出BU-2FSK調(diào)頻信號(hào),可供鐵路信號(hào)檢測以及保證列車的行車安全。

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