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基于全卷积神经网络的机车信号降噪

2021-06-06邢玉龙赵会兵朱林富

西南交通大学学报 2021年2期
关键词:信号模型

邢玉龙 ,王 剑 ,赵会兵 ,朱林富

(1. 北京交通大学电子信息工程学院,北京 100044;2. 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044;3. 北京交大思诺科技股份有限公司,北京 102206;4. 中国铁道科学研究院集团有限公司标准计量研究所,北京 100081;5. 中铁检验认证中心,北京 100081)

随着铁路运输要求的提高和技术的发展,机车信号的译码性能要求随之提高. 机车信号提取轨道电路传送的行车信息,经译码处理后不仅在司机室内复示地面信号,同时将译码结果提供给后级监控设备,如列车运行监控装置、自动停车装置等,车载安全计算机监控列车运行速度,当列车超速时强制输出制动[1]. 而机车信号的误译或掉码,将有可能造成行车信号升级或停车,严重影响运输安全和效率.

由现场调研可知,除机车信号自身设备故障的原因外,轨道电路信号在传输过程中受到多种不同类型的干扰影响而导致传输质量下降,这是导致机车信号误译或掉码的一个主要原因. 存在的干扰主要包括不平衡牵引电流带来50 Hz及其谐波干扰、邻线干扰、邻区段干扰、单频干扰、白噪声等. 因此,研究适合轨道电路信号及干扰的特点并具有较强降噪能力的机车信号处理算法是非常必要的.

国内针对机车信号抗干扰问题已做过一些研究,文献[2]利用B样条离散二制进小波变换对机车信号所记录的感应电压幅度包络进行降噪,从减小噪声幅度和增大信号幅度两个方面来优……

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