专利名称：基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰装置及方法
技术领域：
本发明属于信号处理领域，涉及到铁路信号的抗干扰装置及方法，具体涉及到一 种基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰装置及方法。
背景技术：
在铁路运输中，为了把列车的运输管理与信号设备关联起来，通常把钢轨作为信 号的传输导线，在一定的轨道区段两端的接缝上装有绝缘，一端送电，另一端受电，构成了 一段接一段的轨道电路。在我国，主要应用的有国产移频闭塞系统和法国UM71移频自动闭 塞系统。对于移频自动闭塞，在轨道线路中传输的轨道信号是采用移频键控方式的2FSK信 号，用轨道上传输不同信息的移频信号来控制信号机的显示，同时车载设备采集地面的轨 道电路信号信息，判断前方信号机状态。随着国内铁路的迅速发展，列车运行的速度越来越高，为了保障行车的安全，进而 对机车信号的高精度检测的要求也越来越高。机车上的测量系统从传感器获取的信号中， 往往包含噪声和许多与被测量信号无关的干扰信号，并且原始的测量信号经过传输、放大、 变换、运算及各种其他处理过程，也会混入各种不同形式的噪声，使信号发生某种程度上的 畸变，从而影响测量精度。所以，在检测端对机车信号进行检测判别之前，常常需要对信号 进行抗干扰处理，去除各种噪声及干扰信号，获得较纯净的信号，以保证机车信号能够准确 检测辨识。为解决以上检测信号受到干扰的问题，目前已有涉及到抗干扰的一些方法。除了 传统的频域滤波法，还有以下几种2001年，孙艳朋、贾利民在《铁道学报》上发表的《小波 包方法在车载FSK信号中的应用》，基于小波包变换在信号的去噪方面的优点，利用小波包 对车载FSK信号进行滤波处理，以消除信号中包含的噪声。姜彦儒、韩臻等在《铁道学报》 上发表的《基于分形维数的FSK信号检测》，以相空间重构的相关维数来近似分形维数，并 且以相关维数检测信号，以提高检测过程的抗干扰能力。2006年，柳艳红、马瑞军、魏学业在 《电子测量与仪器》上发表的《EMD算法在移频信号解调中的应用研究》采用EMD分解方法 消除FSK信号中的干扰信号。2009年，赵林海、邱宽民、穆建成在《铁道学报》上发表的《一 种基于竞争神经网络的铁路UM71信号频谱识别方法》在UM71信号检测中，引入竞争神经网 络模式识别技术，以此提高检测方法的抗干扰性能。但以上的各种方法存在以下不足传统的频域滤波法对移频信号频带内的噪声无 能为力，小波包滤波法与EMD方法在滤波上有着显著的效果，但对于与移频信号中混入与 其频谱相近的调幅信号或在移频信号能量较低的情况下，往往不能滤除移频信号中的干扰 分量。基于分形维数的方法以及竞争神经网络的检测方法计算复杂，而且在强噪声环境下 检测效果会受到较大的影响，造成检测失败。盲信号处理是当前信号处理领域中的一个热点，它具有可靠的理论基础和许多方 面的应用潜力。能够在对源信号基本特性等先验知识缺乏情况下，仅仅根据源信号间的统 计独立性特征，经过一系列数学变换，从混合信号中分离出各源信号的估计信号，最后通过
4分离出来的信号的特征来判定所需要的有用信号，该方法能够很好地解决轨道移频信号检 测端接收信号受到强干扰而淹没在干扰信号中难以分离的问题，为了提高盲源分离的稳定 性和可靠性，在进行盲源分离算法之前，采用小波降噪方法消除白噪声，以获得理想的分离 效果。
发明内容
本发明的首要目的是为了克服上述现有技术中存在的问题，提供一种基于盲源分 离的铁路移频信号抗干扰装置，该装置结构简单，对轨道信号进行高速采集和处理，能够实 时完成盲分离，提取出移频信号，确保检测端能对接收信号进行正确的检测；能够消除与移 频信号时域、频域都相互混叠的调幅信号的干扰，提高机车信号检测的信噪比，保证机车运 作安全可靠。本发明的另一目的在于提供一种基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰方法，主要 用于铁路轨道接收端，该方法先利用小波去噪技术滤除采集信号中的白噪声，以消除白噪 声的存在对盲源分离方法稳定性的影响，接着采用盲源分离方法从干扰信号中分离出移频 信号，该方法解决了轨道移频信号检测端接收信号受到强干扰而淹没在干扰信号中难以分 离的问题。本发明的首要目的通过以下方案实现基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰装 置，包括双通道采集及AD转换模块、时序控制�？�、执行抗干扰方法处理的数字信号处理 �？椋凰鏊ǖ啦杉癆D转换�？椴杉饭斓佬藕挪⒆怀墒中藕牛皇毙蚩刂颇？� 分别与双通道采集及AD转换�？�、数字信号处理�？榱�。所述时序控制�？槲狥PGA控制模块，且包括输入FIFO�？楹褪涑鯢IFO�？椋凰� 通道采集及AD转换�？橛胧淙隖IFO�？�、数字信号处理�？橐来蜗嗔樱皇中藕糯砟� 块的输出端连接到FPGA控制�？橹械氖涑鯢IFO模块，通过输出FIFO模块将处理后的移频 信号输出到检测端。所述双通道采集及AD转换�？榘阶椴杉白荒？椋孔椴杉白荒？� 均包括依次连接的传感器、放大器、50Hz的工频陷波器以及AD转换器；AD转换器与输入 FIFO�？榱�。所述数字信号处理�？榘ㄒ来蜗嗷チ拥氖荽娲⑵�、数字信号处理器以及程 序存储器，数字信号处理器与FPGA控制�？橄嗷チ�。本发明的另一目的通过以下方案实现基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰方 法，包括以下步骤:A、对η路采集信号采用小波去噪方法滤除白噪声；B、将步骤A得到的经 小波去噪后的η路信号进行白化处理；C、将步骤B经白化处理后的η路信号采用基于几何 变换的盲源分离算法，得出η路分离信号；D、对步骤C经过盲源分离算法得到的η路分离信 号进行FFT变换求得各自的频谱，再结合移频信号的频谱特点得到铁路轨道移频信号。在上述基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰方法中，优选η = 2。在上述基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰方法中，步骤A包括如下步骤Α1、选 取小波基和确定小波变换层数，对信号进行小波变换，得到信号的小波系数；Α2、采用固定 阈值准则确定去噪阈值，得到各层小波系数的阈值；A3、由步骤Α2求取的各层小波系数的 阈值，采用软阈值函数对小波系数进行处理，得到降噪后的小波系数；Α4、根据步骤A3所得
5到的经过降噪后的小波系数，进行小波逆变换，重构得到滤除白噪声后的混叠信号。在上述基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰方法中，所述小波基优选正交小波 基；所述小波变换层数为5层。在上述基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰方法中，步骤B包括如下步骤B1、将 两路信号分别作为输入信号矩阵的2行，构成一个2*N的矩阵，作为输入的混叠信号x(t)； B2、求矩阵x(t)的相关矩阵RX;B3、将矩阵x(t)的相关矩阵Rx进行特征分解，求得对角矩 阵A2和正交矩阵Q，其中，A2中的对角元素Λ2,衫，々,···人2是矩阵艮的特征值，矩阵Q的 列矢量是相关矩阵Rx的特征值所对应的标准正交特征矢量；B4、由步骤B3求出的对角矩阵 A2和正交矩阵Q，求得白化矩阵T ；B5、根据步骤B4求得的白化矩阵T，对信号χ (t)进行白 化。在上述基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰方法中，步骤C包括如下步骤C1、 对白化处理后的信号的散点图进行平移，将其左下角的顶点移到原点处，使其为非负信号； C2、对步骤Cl得到的信号的散点图在坐标面上进行旋转，使其对角线与横坐标轴平行，得 到旋转后的信号；C3、对步骤C2旋转后的信号的散点图继续旋转，使其一边平行于纵坐标 轴，从而分离出第一个源信号；C4、由步骤C3得到的第一个源信号，根据信号的统计不相关 性，从构成混叠信号的两路数字信号的任一路信号中去掉的分量，得到第二个源信号
戈(0
O本发明利用基于几何变换的盲源分离技术分离出轨道信号中的强干扰信号。本 发明采用的盲分离技术是基于均勻分布的源信号相互独立时其散点图具有的特殊形状以 及与坐标轴平行的几何性质，将混叠信号的散点图经旋转或白化后旋转以恢复独立时的形 状，从而实现源信号的分离提取。该盲源分离方法过程简单，分离时间短，能够实时分离出 接收端的轨道移频信号。为了提高盲信号分离方法的稳定性和可靠性，在进行盲分离方法 之前，采用小波去噪技术降低信号中的白噪声。本发明相对现有技术具有以下优势(1)本发明采用盲源分离算法，可以从强干扰信号背景中分离提取出移频轨道信 号，解决了现有技术在低信干比条件下难以滤除干扰信号的缺陷。采用工频陷波器滤除轨 道采集信号中工频干扰并采用小波去噪方法去除白噪声，提高了盲分离算法的稳健性和可 靠性，获得较理想的分离效果。(2)本发明所采用的基于几何变换的盲源分离算法仅仅利用了源信号的统计几何 特征，不需要应用信息熵、高阶统计量的计算，步骤简单，运算量�。俣缺瓤焖俣懒⒎至克� 法快，结合本发明抗干扰装置高速的数字信号处理器(DSP)，可以实时分离轨道移频信号。(3)本发明所采用的盲源分离方法中采用的是两个信号源，分离出两个信号，在盲 信号处理模型中是适定的，对分离结果进行FFT频谱辨识，盲信号处理结果的排序和信号 幅度不确定性不影响分离信号的判定，使该方法有很好的应用前景。(4)本发明中的抗干扰装置，采用FPGA进行时序控制并用高速数字信号处理器进 行算法处理，充分利用了 FPGA和DSP的优势，为抗干扰方法的实现提供了一个高效的平台。(5)与现有的铁路信号抗干扰方法相比，本发明能够消除与移频信号时域频域都 相互混叠的调幅信号的干扰，提高机车信号检测的信噪比，保证机车运作安全可靠。
图1是本发明抗干扰装置的框架图；图2是本发明抗干扰装置的结构示意图；图3是本发明抗干扰方法的流程图；图4是本发明中小波去噪方法的流程图；图5是本发明中对信号进行白化预处理的流程图；图6是基于几何变换的盲分离算法的流程图；图7是盲分离算法中求旋转角度的流程图；图8是盲分离算法求第二个分离信号的去相关系数流程图；图9是仿真实验中已知的FSK信号；图10是仿真实验中作为干扰信号的同频段的ASK信号；图11、12分别是仿真实验中接收到的二路混叠信号；图13、14分别是盲分离算法对混叠信号分离出来的二路信号。
具体实施例方式下面结合实施以及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。如图1所示，本发明基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰装置包括三个�？椋� 别为双通道采集及AD转换�？�、时序控制�？�、数字信号处理�？�。双通道采集及AD转换 �？椴杉饭斓佬藕挪⒆怀墒中藕牛凰鍪毙蚩刂颇？槲狥PGA控制�？椋野ㄊ� 入FIFO�？楹褪涑鯢IFO�？椋⒖刂普鲎爸玫氖毙颍中藕糯砟？橹饕葱锌垢扇� 方法处理。双通道采集及AD转换�？橛胧淙隖IFO�？�、数字信号处理模块依次相连接；数 字信号处理�？榈氖涑龆肆拥紽PGA控制�？橹械氖涑鯢IFO�？椋ü涑鯢IFO�？榻� 处理后的移频信号输出到检测端。如图2所示，本实施例中各个�？榈慕峁咕咛迦缦滤ǖ啦杉癆D转换�？榘阶椴杉白荒？椋孔椴杉白荒？榫� 括依次连接的传感器、放大器、50Hz的工频陷波器以及AD转换器，AD转换器与输入FIFO模 块连接。采集及转换�？槎怨斓佬藕挪杉�、放大、陷波处理后经AD转换成为两路数字信号； 其中，传感器与铁路钢轨相连，采集铁路的轨道信号，输入到放大器的输入端；放大器对轨 道信号进行限幅，以使输出的轨道信号幅度在工频陷波器和AD转换器正常工作的范围内； 工频陷波器用来抑制50Hz工频电流信号，滤除从传感器中传来的轨道信号中携带的工频 干扰，以避免工频噪声对后续信号处理的影响；AD转换器将轨道信号转换为数字信号，输 入到FPGA控制�？榈氖淙隖IFO�？橹�。进一步地，所述的AD转换器均采用大于IObit精 度的模数转换器。FPGA控制模块主要用来控制抗干扰装置的时序，对双通道采集与AD转换�？榧� 数字信号处理器的系统逻辑进行控制，具体为FPGA控制�？槎訟D转换器的时序进行配置 以及对数字信号处理�？榈氖荽娲⑵鹘械刂芬肼爰跋低掣次恍藕�、读写逻辑信号进行 控制。输入FIFO模块用来调整AD转换器的输出速率与数字信号处理�？榈氖淙胨俾实钠� 配。进一步地，FPGA控制�？橥饨覮ED灯，当FPGA控制�？橹械氖淙隖IFO�？榛蛘呤涑� FIFO模块存满数据时，点亮LED灯可以提示写满错误。
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数字信号处理�？榘ㄒ来蜗嗷チ拥氖荽娲⑵�(SDRAM)、数字信号处理器 (DSP)以及程序存储器(FLASH)，数字信号处理器与FPGA控制�？橄嗷チ�。数字信号处 理器(DSP)是高速浮点DSP，主要负责实现盲源分离算法以及信号预处理及小波去噪等相 关算法；DSP的数据总线与FPGA控制�？橹械氖淙隖IFO�？橄嗔樱邮淙隖IFO�？橹卸� 取信号样本，经过抗干扰方法处理后将移频信号输出至输出FIFO�？橹�。进一步地，FPGA 控制模块中的输入FIFO�？橛胧中藕糯砥�(DSP)之间的数据传输采用直接内存访问 (DMA)模式。程序存储器用于存储数字信号处理器的程序代码，DSP启动时通过Flash加载 程序代码进行工作。数据存储器SDRAM用于DSP在程序运行时存放数据，解决了 DSP内部存 储空间不足的问题。在本实施例中，数据存储器SDRAM包括四个缓存区(缓存区A，缓存区 B，缓存区C，缓存区D)，其中，缓存区A、B分别存储从FPGA控制�？榈氖淙隖IFO�？橹卸� 取的两路轨道信号样本，缓存区C、D分别存储盲信号分离方法分离后的两路信号样本。在 本实例中，每一次进行处理的数据样本数优选为N = 1024。如图3所示，本发明所提出的基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰方法，具体步 骤如下A、对两路采集所得数字信号分别采用小波去噪方法滤除白噪声；所述两路采集所 得数字信号分别存储在数据存储器缓存区a、B中。所述小波去噪方法采用小波阈值滤波算 法，选择合适的小波基和分解层数对信号进行小波变换得到信号各个尺度下的小波系数， 采用固定阈值原则设定阈值，再采用软阈值方法对小波系数进行处理，最后对阈值处理后 的小波系数进行小波重构，以滤除白噪声。B、将步骤A得到的经小波去噪后的两路数字信号进行白化处理。即对去除白噪声 后的混合信号进行预处理，目的是将信号变为不相关的信号，称为白化信号。C、将步骤B经白化处理后的两路数字信号采用基于几何变换的盲源分离算法，得 出两路分离信号。本发明采用的盲源分离算法是根据混叠之前的源信号的统计独立时其散 点图具有的特定形状及与坐标轴平行的性质，将混叠信号的散点图通过旋转恢复独立时的 形状，从而将源信号分离提取出来。D、对步骤C经过盲源分离算法得到的两路分离信号进行FFT变换求得各自的频 谱，再结合移频信号的频谱特点得到铁路轨道移频信号。上述抗干扰方法适用于η路采集信号的情况，基于几何变换的盲源分离算法可以 推广到多维的情况。在对多路信号进行白化，使其散点图恢复为独立时的形状，然后将白化 后的散点图通过Cn2次旋转变换，使其与坐标系中的各坐标轴平行，从而得到η个信号的分罔。如图4所示，上述方法中，步骤A所述采用小波去噪方法分别滤除两路数字信号的 白噪声，其所采用的小波阈值去噪方法的具体步骤如下Al、选取小波基和确定小波变换层数，对信号进行小波变换，得到信号的小波系数 W。本实施例中的小波基优先选取正交小波基“dbio”。小波变换层数对小波变换后的降噪 处理具有一定的影响，因为噪声的小波变换往往处于尺度比较低的层，而信号的小波变换 主要分布在尺度比较高的层，根据阈值滤波去噪的原理，小波变换层数越大效果越好，但是 也必须综合考虑计算量，本实施例中小波变换层数J = 5。A2、采用固定阈值准则确定去噪阈值，得到各层小波系数的阈值。固定阈值原则的依据是对于多维独立正态变量，当维数趋于无穷时，噪声系数幅值大于阈值σ-IniNm 概率趋于零，其中ο为噪声标准差，N为信号长度。所以，可设定阈值函数为τ = ayj2-In(N)其中，σ为噪声标准差，N为信号长度。信号长度已知，在本实施例中N = 1024 ； 而噪声标准差σ是未知的，需要对其进行估计，估计的方法是取小波系数在各个尺度下绝 对值的中值(Median absolute deviation)，然后将该中值除以常数0. 6475作为该尺度下 小波系数中噪声强度的估计，即σ j = Median (I Wj (k) |)/0· 6475，j = 1,2,3—J其中，Wj(k)为第j层的第k个小波系数。由以上两式可知，第j层小波系数的阈 值为 Tj=GjyIl ΗΝ)
οA3、由步骤A2求取的各层小波系数的阈值τ」，采用软阈值函数对小波系数进行处 理，得到降噪后的小波系数。软阈值函数，是把小波系数的绝对值与设定的阈值进行比较， 小于或等于阈值的系数置为0，大于阈值的点变为该点值与阈值的差值。其表达式如下所 示
\5&ι(ψ)(\ψ\-τ),\ψ\>τWT
T ( 0 \W]<t其中，sgn为符号函数，W表示原来的小波系数矢量，Wt表示采用阈值τ作处理后 的小波系数矢量。Α4、根据步骤A3所得到的经过降噪后的小波系数，进行小波逆变换，重构得到恢 复后的信号，即滤除白噪声后的混叠信号。上述方法中，步骤B是对经过小波滤除白噪声后的信号进行白化处理，白化处理 的流程图如图5所示，具体步骤如下Bi、将两路数字信号分别作为输入信号矩阵的两行，构成一个2*Ν的矩阵，作为输 入的混叠信号X(t)。B2、求矩阵χ (t)的相关矩阵Rx。
权利要求
基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰装置，其特征在于包括双通道采集及AD转换�？椤⑹毙蚩刂颇？�、执行抗干扰方法处理的数字信号处理�？椋凰鏊ǖ啦杉癆D转换�？椴杉饭斓佬藕挪⒆怀墒中藕牛皇毙蚩刂颇？榉直鹩胨ǖ啦杉癆D转换模块、数字信号处理�？榱�。
2.根据权利要求1所述的铁路移频信号抗干扰装置，其特征在于所述时序控制�？� 为FPGA控制�？椋野ㄊ淙隖IFO�？楹褪涑鯢IFO模块；双通道采集及AD转换�？橛胧� 入FIFO�？�、数字信号处理�？橐来蜗嗔樱皇中藕糯砟？榈氖涑龆肆拥紽PGA控制 �？橹械氖涑鯢IFO模块，通过输出FIFO�？榻砗蟮囊破敌藕攀涑龅郊觳舛�。
3.根据权利要求2所述的铁路移频信号抗干扰装置，其特征在于所述双通道采集及 AD转换�？榘阶椴杉白荒？椋孔椴杉白荒？榫ㄒ来瘟拥拇衅鳌⒎� 大器、50Hz的工频陷波器以及AD转换器；AD转换器与输入FIFO�？榱印�
4.根据权利要求2所述的铁路移频信号抗干扰装置，其特征在于所述数字信号处理 模块包括依次相互连接的数据存储器、数字信号处理器以及程序存储器，数字信号处理器 与FPGA控制�？橄嗷チ�。
5.基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰方法，其特征在于包括以下步骤A、对η路采集信号采用小波去噪方法滤除白噪声；B、将步骤A得到的经小波去噪后的η路信号进行白化处理；C、将步骤B经白化处理后的η路信号采用基于几何变换的盲源分离算法，得出η路分 离信号；D、对步骤C经过盲源分离算法得到的η路分离信号进行FFT变换求得各自的频谱，再 结合移频信号的频谱特点得到铁路轨道移频信号。
6.根据权利要求5所述的铁路移频信号抗干扰方法，其特征在于所述η= 2。
7.根据权利要求6所述的铁路移频信号抗干扰方法，其特征在于步骤A包括如下步骤Al、选取小波基和确定小波变换层数，对信号进行小波变换，得到信号的小波系数； Α2、采用固定阈值准则确定去噪阈值，得到各层小波系数的阈值； A3、由步骤Α2求取的各层小波系数的阈值，采用软阈值函数对小波系数进行处理，得 到降噪后的小波系数；Α4、根据步骤A3所得到的经过降噪后的小波系数，进行小波逆变换，重构得到滤除白 噪声后的混叠信号。
8.根据权利要求7所述的铁路移频信号抗干扰方法，其特征在于所述小波基为正交 小波基；所述小波变换层数为5层。
9.根据权利要求6所述的铁路移频信号抗干扰方法，其特征在于步骤B包括如下步骤Bi、将两路信号分别作为输入信号矩阵的2行，构成一个2*Ν的矩阵，作为输入的混叠 信号x(t)；B2、求矩阵x(t)的相关矩阵Rx;B3、将矩阵x(t)的相关矩阵Rx进行特征分解，求得对角矩阵A2和正交矩阵Q，其中， A2中的对角元素々，;I32,…人2是矩阵Rx的特征值，矩阵Q的列矢量是相关矩阵Rx的特征值所对应的标准正交特征矢量；B4、由步骤B3求出的对角矩阵A2和正交矩阵Q，求得白化矩阵T ； B5、根据步骤B4求得的白化矩阵T，对信号x(t)进行白化。
10.根据权利要求9所述的铁路移频信号抗干扰方法，其特征在于步骤C包括如下步骤Cl、对白化处理后的信号的散点图进行平移，将其左下角的顶点移到原点处，使其为非 负信号；C2、对步骤Cl得到的信号的散点图在坐标面上进行旋转，使其对角线与横坐标轴平 行，得到旋转后的信号；C3、对步骤C2旋转后的信号的散点图继续旋转，使其一边平行于纵坐标轴，从而分离 出第一个源信号；C4、由步骤C3得到的第一个源信号，根据信号的统计不相关性，从构成混叠信号的两 路数字信号的任一路信号中去掉的分量，得到第二个源信号^(0。
全文摘要
本发明涉及基于盲源分离的铁路移频信号抗干扰装置及方法，装置包括双通道采集及AD转换�？�、时序控制�？�、执行抗干扰方法处理的数字信号处理�？椋凰鏊ǖ啦杉癆D转换�？椴杉饭斓佬藕挪⒆怀墒中藕牛皇毙蚩刂颇？榉直鹩胨ǖ啦杉癆D转换�？�、数字信号处理�？榱�。本发明能够消除与移频信号时域频域都相互混叠的调幅信号的干扰，提高机车信号检测的信噪比；利用基于几何变换的盲源分离算法，能分离出混叠在移频信号中的调幅干扰信号或邻线干扰信号；在盲分离之前利用小波阈值去噪方法降低信号中包含的白噪声干扰，加强了盲分离算法的稳定性。
文档编号G01R23/02GK101949977SQ20101019428
公开日2011年1月19日 申请日期2010年6月2日 优先权日2010年6月2日
发明者傅予力, 刘震宇, 方韶茂, 谢胜利 申请人:华南理工大学
专业数控铣床产品供应商
20年生产经验，实力工厂，精工品质，质量有保障
