列车装载式GSM-R网络干扰监测系统研究

铁路数字移动通信系统（GSM-R）的性能极易受到无线电干扰的影响。而当前铁路GSM-R网络无线电干扰的监测手段以定期测试、事后分析为主，存在覆盖范围小、时效性低、人工投入大等不足。针对这些问题，提出基于列车装载式设备的铁路沿线GSM-R无线干扰监测系统的解决方案，能够对无线频谱及其他监测系统数据进行实时智能分析，自动识别干扰并给出预警，同时估算干扰源的位置。通过仿真试验，验证了该系统能够根据输入数据实现干扰识别。相对于传统的人工分析模式，该系统的干扰识别效率和准确率都得到提升，在提高GSM-R网络运维水平方面具有一定的应用价值。     

认知无线电网络的基于QoS的自适应频谱分配策略

评估认知无线网络的吞吐量和干扰性能。考虑到认知无线电网络应能提供包括语音、数据、视频、图像等多种业务的服务,这些业务具有不同的服务质量(QoS)要求,引入一种基于多因素多级模糊综合评估的QoS模型。基于此模型,给出认知用户对检测到的空闲频谱的划分方法,同时为激活认知用户提出一种自适应频谱分配策略。分析认知无线电网络在频率选择性环境下的吞吐量和干扰特性。仿真结果表明,本文提出的基于QoS的自适应频谱分配策略,其平均吞吐量和干扰性能优越于一些已经存在的频谱分配算法,同时保持有较低的算法执行复杂度。     

基于SDR的GSM-R网络频谱监测接收机技术研究

研究铁路无线电通信GSM-R网络中的干扰定义和干扰分类,并研究软件定义无线电(SDR)的关键技术。重点关注GSM-R网络频谱监测接收机技术,提出基于USRP和GNU Radio等SDR技术的GSM-R网络频谱监测接收机技术,并给出实际测试结果。     

自适应小波分析和多层卷积极限学习码器的轴承故障识别研究

针对滚动轴承振动信号由于强时变和强噪声等特性导致其故障难以辨识的问题,提出一种基于自适应小波分析(AWA)和多层卷积极限学习自编码器(MLCELAE)的滚动轴承故障识别模型.首先,提出一种新的轴承振动信号频谱边界检测方法,对信号频谱进行自适应分割,进而将信号分解为若干本征模态分量;然后选择较能反映轴承故障特征的模态分量并重构;最后构造卷积极限学习自编码器,并逐层堆叠建立深层网络MLCELAE,将信号样本输入MLCELAE进行自动特征学习与故障识别.试验结果表明:提出方法的平均故障识别准确率达到了98.48％,标准差仅为0.17,相比于其他方法在轴承故障识别准确率方面更具优势,适用于滚动轴承故障的自动识别.     

GSM-R互调干扰的研究

介绍我国公用蜂窝数字移动网络和铁路GSM-R网络频谱分配情况,简要说明互调干扰的来源,分析其频率分量的组合.以三阶互调干扰为主,分析其对铁路GSM-R的影响情况,提出对抗互调干扰措施的若干建议.     

增强的小区间干扰协调技术综述

与传统宏蜂窝网络架构相比,异构网络架构可以增加系统吞吐量,提高频谱效率,在4G/B4G(FourthGeneration/Beyond Fourth Generation)系统中提供泛在的用户体验。严重影响小区边缘用户吞吐量的小区间干扰是成功部署异构网络需要解决的难点。增强的小区间干扰协调技术可以分为3类:智能功率控制、跨层设计和协作多点传输。本文对各种技术的优缺点、性能、复杂度和存在的问题进行研究,指出了各种技术所面临的挑战和未来的发展方向。     

强干扰小信号检测的计算机仿真研究

强干扰、小信号的检测,是实现铁路信号可靠工作的重要研究领域。采用滤波加频谱分析的方法,可以克服时域检测无法克服的缺点,通过计算机仿真,可以看出干扰大于信号时,这种检测方法,仍能很好地完成信号的检测。     

基于DSP的信号高精度检测方法

在分析轨道电路FSK信号特点基础之上,提出了基于多相滤波器的频谱细化分析（ZOOM-FFT）技术接收并解调FSK信号的方法,结合数字信号处理技术,对FSK轨道电路信号进行频谱分析,可以有效地检测出轨道电路信号上下边频频率、中心频率和幅度,达到了实时性和精度高的要求。     

超偏载检测装置车号丢失问题分析

叙述超偏载检测装置车号丢失问题,从车号自动识别系统、电子标签、同频干扰、货车通过速度、轴距表升级等方面,分析车号丢失的成因及其检查方法,并对检修工作做了介绍,以有效提高超偏载检测装置运用的正确性、稳定性和可靠性。     

实时频谱分析仪在同频干扰监测中的应用

针对同频干扰,提出了运用实时频谱分析仪从频谱角度实现在线干扰监测并进行干扰告警的思路。通过模拟中国移动对GSM-R系统的同频干扰场景,证明了实时频谱分析仪可以分辨出在不同时间上共享相同频率的较强信号下面的低幅度信号,并得到了其进行同频干扰分析时的幅度分辨能力和时间分辨能力。     

一种分布式协同优化的认知无线电网络频谱检测算法

针对动态认知无线电网络中频谱检测性能与资源消耗之间的矛盾,提出一种分布式协同优化的频谱检测算法.设置双门限将认知用户分成可信组和非完全可信组.采用次梯度法对频谱检测效用函数进行分布式协同优化,动态调整能量检测阈值,提高动态变化网络环境中的非完全可信认知用户检测结果的准确性,并根据优化过程的收敛速率,从中选择参与协作的认知用户.最后融合中心通过加权融合获得频谱检测结果.仿真实验和分析表明算法在提高认知用户频谱检测准确性和检测速度的同时,降低了网络开销.     

CBTC应用环境下TD-LTE承载网络的QoS(服务质量)增强措施研究

从减少同频干扰和邻频干扰、增加频谱效率和数据传输速率、提高系统通用性和可靠性等技术优势出发,分析了TD-LTE(分时长期演进)技术应用于CBTC(基于通信的列车自动控制)系统的可行性与必要性。简要介绍了基于TD-LTE承载网络的CBTC系统框架,并分别从控制平面和业务平面对该框架的QoS(服务质量)机制进行了论述。针对CBTC系统的实施提出LTE(长期演进)系统核心网(EPC)冗余、LTE基站冗余与终端设备(CPE)冗余备份等措施,保障TD-LTE承载网络的QoS等级。     

一种新型接触网检测车杆位自动识别校正系统

通过对无线射频识别技术的原理进行分析,提出了一种基于无线射频识别技术的接触网检测车杆位自动识别校正系统方案。在接触网检测中可以实现杆位自动识别校正。在线路过渡时能自动识别线路名称,自动切换数据库,消除累积误差,可以提高接触网检测车杆位测试的精度,具有广阔的应用前景。     

基于频谱检测的短波认知用户性能优化

为保证短波通信传输可靠性,改善短波通信质量,提高短波通信频谱利用率,本文以Watterson短波信道模型为基础,研究基于频谱检测的短波认知用户性能优化方法。首先建立短波授权用户的业务量指数分布通信模型,在此基础上求取衡量认知用户检测性能的检测门限、检测概率和虚警概率之间的关系。重点分析一定授权用户干扰容限下,认知用户系统吞吐量最优化问题,通过数值理论简化得到可控参数的最优化近似解。最后在理想信道、好信道、中等信道和差信道上,分别从检测时间、数据帧长和授权用户业务量对认知用户系统吞吐量的影响进行评估。仿真结果验证了基于频谱检测的短波通信系统中存在可控参数的最优解。     

基于局部频谱细化的轨道移频信号高精度检测

轨道移频信号检测技术中多采用FFT的频谱分析方法,但是由于轨道移频信号的检测需要较高的频率分辨率,FFT的分析方法会影响到频谱分析的真实性.对此,引入局部频谱细化的方法对轨道移频信号的低频频率进行检测,并用MATLAB对算法进行仿真,仿真结果表明局部频谱细化法可以应用于轨道移频信号的检测中,且精度较高.     

OFDMA多跳中继网络中基于能效的频谱规划策略

OFDMA中继网络的频谱规划是解决小区内全部资源如何分配给3种链路(直传链路、基站到中继站链路和中继站到用户链路)有效使用的问题。现有的动态频谱规划策略都是根据链路负载需求或干扰情况等,以提高系统吞吐量为目标进行频谱规划。本文针对OFDMA多跳中继网络,综合考虑用户的速率需求、信道质量和干扰情况,以能效为优化目标提出一种基于能效的动态频谱规划策略。基于实际系统中离散的自适应调制编码AMC(Adaptive Modulation and Coding Scheme)建立能效最优化频谱规划模型,并采用最优化理论中的整数规划对模型进行求解。仿真结果表明,基于能效的频谱规划策略在保证用户速率需求的情况下可降低总发射能量,提高能量使用效率,并对用户不均匀分布场景有较强的适应性。     

认知的铁路应急自组织网络研究

随着高速铁路对通信系统安全性要求不断提高,及业务需求不断多样化,GSM-R网络将面临更多的技术挑战。本文针对某些基站网元由于突发事件而不能为终端提供无线服务的问题,提出组建基于认知无线电技术的铁路自组织网络,以达到应急通信的目的。在对铁路应急通信场景进行描述的基础上,提出认知的铁路应急自组织网络模型,分析了认知的铁路应急自组织网络面临的技术挑战,包括双模终端的设计、分簇算法、频谱侦听和铁路运营模式等,重点阐述了簇头选择和分簇频谱侦听技术的设计方法。     

图像自动识别技术在铁路的发展及运用

图像识别技术是人工智能的一个重要领域,利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价过程,在减轻人工劳力的同时,可以保存原始数据,方便查验和管理,具有其独特的优势。对图像检测系统在铁路中的应用情况及图像自动识别技术的需求、识别办法、技术条件等进行分析,并对其在铁路中的发展应用进行论述。     

铁路无线电干扰监测和台站数据管理系统应用研究

对铁路无线电台站数据管理、无线频谱管理、无线干扰监测的现状及存在问题进行分析,提出建设铁路无线电干扰监测和台站数据管理系统的建议,对系统需求、应用功能和系统架构进行阐述。     

基于OCR的CRTSⅢ型轨道板类型和编号自动识别技术研究

研究一种基于OCR技术的无砟轨道板类型和编号自动识别技术。采用工业相机对轨道板的喷绘区域进行拍照,获取原始影像,然后对影像进行目标区域提取、OSTU二值化、膨胀腐蚀等预处理操作,从而获取目标影像。利用Tesseract-OCR对目标影像进行字符识别、字符相似度计算和白名单设置,并对识别过程和识别结果进行控制和优化。轨道板类型和编号自动识别系统是轨道板智能检测系统的一部分,可为轨道板智能检测系统提供稳定可靠的识别结果,提高轨道板智能检测系统的自动化程度。