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题名基于改进DnCNN的机车信号抗干扰算法
被引量：8
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作者
杨世武
楚少童
刘淑贤
刘倡
熊奇慧
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机构
北京交通大学电子信息工程学院
中国银行股份有限公司软件中心(合肥)
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期73-81,共9页
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基金
国家重点研发计划(2020YFC2200704)
国家铁路局标准项目(22T051)。
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文摘
在高速和重载铁路牵引电流干扰严重区段,机车信号对于谐波干扰难以采用传统的时域或频域滤波方法有效抑制,导致掉码、延迟上码、误码等现象出现,影响运营效率.为此,本文首先改进去噪卷积神经网络(Denoising Convolutional Neural Networks,DnCNN),将网络中堆叠的单一尺度的卷积核替换为多尺度卷积核,在保证网络性能的同时降低网络深度,并通过残差学习方式得到预估的噪声分布,进而通过对消的方式抑制落入有效频带中的骚扰,使FSK(Frequency-shift Keying)信号低频幅值在有用频带附近最大化,提高信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR).通过将本方法与常见的信号去噪算法进行仿真对比分析,并利用现场实测信号解码验证,结果表明,该方法能提升信噪比约13 dB,可以更准确地提取FSK机车信号特征频率,为提高机车信号抗干扰性能提供了新的途径.
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关键词
机车信号
谐波骚扰
抗干扰算法
去噪卷积神经网络
多尺度卷积
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Keywords
cab signalling
harmony disturbance
anti-interference algorithm
denoising convolutional neural network
multiscale convolution
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分类号
U284
[交通运输工程—交通信息工程及控制]
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