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基于认知控制的应答器上行链路信号处理方法
| 论文题名： | 基于认知控制的应答器上行链路信号处理方法 |
| 关键词： | 信号处理;上行链路;应答器;认知控制;列车运行控制 |
| 摘要： | 随着铁路营业里程不断增加以及列车运行速度的不断提高，铁路信号设备需要有更高安全性、可靠性，应答器系统作为中国列车运行控制系统中不可或缺的关键设备，其传送信息的正确与否直接关系到铁路的行车效率以及运行安全。由于其安装环境的复杂性，应答器实际应用过程中，有时候会受到严重的电磁干扰，时常出现“丢点”、“幽灵应答器”、“报文不能解码”等情况，并可能导致列车紧急制动。国内外缺乏关于应答器上行链路信号处理方面的相关研究。因此，报文的研究具有重要的实际意义。 本文针对我国高速铁路应答器研究及应用中出现的问题，采用认知控制、卡尔曼滤波等方法对应答器上行链路信号进行了研究，主要完成的工作如下: 1)分析应答器系统基本原理，研究了实际应用中应答器上行链路信号处理流程，其中消噪方法为4.234MHz带通滤波器，解调方法包括非相干解调、过零点解调。 2)研究卡尔曼滤波算法原理，提出基于卡尔曼滤波算法的上行链路信号消噪模型，详细分析了消噪模型各部分原理，具体包含卡尔曼滤波参数的推导以及噪声特性的估计等，通过测试可以得到:采用本文提出方法可以使信噪比提升25dB到35dB，使误码率降低两个数量级，验证了消噪方法的性能优越性。 3)提出基于单频跟踪器的上行链路信号解调方法，其中单频跟踪器通过卡尔曼滤波算法或者自适应算法实现，通过与非相干解调、过零点解调的测试对比，可以得到:本文提出方法极大降低了误码率，验证其解调性能的优越性。 4)描述认知控制原理，并将其应用到上行链路信号处理过程中，提出基于认知控制的上行链路信号消噪、解调模型，通过引入Q学习，系统行为能够随着外界环境噪声的变化而不断调节，从而使系统性能达到最优，进一步优化了上行链路信号处理。 |
| 作者： | 吕城锦 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 赵会兵 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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