CN113131970A - 基于强化学习与光载无线技术的高铁电磁干扰规避*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于强化学习与光载无线技术的高铁电磁干扰规避***,具体为:分布于高铁沿线的无线接入终端通过天线将电磁信号接收并调制到光信号上,利用密集型波分复用器复用来自不同无线接入终端的上行光信号,经上行光纤链路远距离传输至中心站;上行复用光信号通过光电接收阵列中的波分解复用器解复用至阵列接收信道,利用阵列光电探测器完成电磁信号恢复,并接入多信道模数转换模块进行数字信号处理;集中式数据处理模块通过强化学习技术实现电磁干扰的主动式避免。本发明实时高效完成电磁干扰的主动式避免,尤其对于高铁沿线隧道、山区、高原等难以维护站点的电磁干扰极为有效,保障了高铁列车运行安全,提升运营效率。
Description
技术领域
本发明属于高铁电磁干扰规避技术领域,尤其涉及一种基于强化学习与光载无线技术的高铁电磁干扰规避***。
背景技术
当前,随着高速铁路的快速发展,高铁建设进入飞速增长的阶段,截至2020年2月全球高铁里程已经达到52484公里。因此,高铁列车的运行安全与运营效率愈发重要。高铁无线车地通信***负责速度超过300km/h及以上列车的调度、控制、通信等功能,是高速铁路的神经大脑。然而,在复杂的高铁通信环境中经常会出现违法基站、公网冲突、供电接触网等造成的持续或突发性电磁干扰,会引起列控***通信超时(中断),造成列车晚点、延误甚至安全事故等后果。因此,针对高铁沿线电磁干扰的检测与避免变得非常重要。
目前,针对高铁电磁干扰的检测与识别主要分为:高铁综合检测车移动式清频、电子学集中式干扰检测。高铁综合检测车在高铁“空窗期”进行移动式清频,具有效率低、非实时、成本高等缺点;电子学集中式干扰检测在高铁基站集中式完成干扰检测与识别,具有成本高、精度低等缺点。并且,以上两种方式均是对电磁干扰进行检测与识别,没有形成实时在线的智能干扰规避。
发明内容
为了对高铁车地通信***遭受的电磁干扰进行实时、在线避免,保障高铁列车运行安全,提升运营效率。本发明提供一种基于强化学习与光载无线技术的高铁电磁干扰规避***。
本发明的基于强化学习与光载无线技术的高铁电磁干扰规避***,包括集中式数据处理模块、光电接收阵列、电光发射阵列、上行光纤链路、下行光纤链路、密集型波分复用器、无线接入终端等。具体的:分布于高铁沿线的无线接入终端接收上行电磁信号并调制至不同波长的光载波上,通过密集型波分复用器复用至上行光纤链路,远距离传输至中心站;接着由光电接收阵列中的波分复用器一将光信号解复用至不同的光信道,通过阵列光电探测器PD恢复上行电磁信号,接入多通道模数转换模块一进行数字信号处理;集中式数据处理模块解调不同信道的上行通信信号,得到信道状态矩阵与学习奖励矩阵,多智能集合体通过信道状态矩阵与学习奖励矩阵实时、在线学习铁路沿线不同无线接入终端中的电磁环境,决策最佳干扰规避跳频动作,以避开受电磁干扰影响的频段并生成最佳干扰规避动作跳频矩阵,最后将干扰动作规避矩阵引入下行发射信号并接入电光发射阵列;在电光发射阵列中利用多通道数模转换模块二和阵列直调激光器DML将不同信道的下行通信数据调制不同波长的光信号上,通过波分复用器二复用至下行光纤链路;远距离传输至高铁沿线,经密集型波分复用器解复用至对应的无线接入终端,通过天线发射干扰规避后的下行通信信号。
进一步的,无线接入终端分为n个接入终端;每个无线接入终端由直调激光器、光电探测器、双工器以及天线组成。
进一步的,多智能集合体通过非监督强化学习算法在线学习高铁沿线电磁环境,决策最佳干扰规避跳频动作。
本发明的有益技术效果为:
发明利用了非监督强化学习算法和光载无线链路的独特优势,分布式接收与集中式处理,简化远端基站无线接入单元结构,实时高效完成电磁干扰的主动式避免,尤其对于高铁沿线隧道、山区、高原等难以维护站点的电磁干扰极为有效;非监督的强化学习算法在线学习铁路沿线复杂电磁环境,实时更新状态矩阵与奖励矩阵,做出最优的跳频干扰规避动作,并且对周期性和突发性的干扰皆有效。
附图说明
图1为本发明***框图。
图2为无线接入终端的结构示意图。
图3为多智能体强化学习流程图。
图4为干扰规避跳频示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方法对本发明做进一步详细说明。
本发明的基于强化学习与光载无线技术的高铁电磁干扰规避***如图1所示,包括集中式数据处理模块10、光电接收阵列20、电光发射阵列30、上行光纤链路40、下行光纤链路50、密集型波分复用器60、无线接入终端70等。
具体的:分布于高铁沿线的无线接入终端70接收上行电磁信号并调制至不同波长的光载波上,通过密集型波分复用器60复用至上行光纤链路40,远距离传输至中心站;接着由光电接收阵列20中的波分复用器一203将光信号解复用至不同的光信道,通过阵列光电探测器PD202恢复上行电磁信号,接入多通道模数转换模块一201进行数字信号处理。
进一步的,无线接入终端70分为n个接入终端701~70n。如图2所示,每个无线接入终端由直调激光器、光电探测器、双工器以及天线组成。
如图3所示,集中式数据处理模块10解调不同信道的上行通信信号,得到信道状态矩阵与学习奖励矩阵,多智能集合体通过信道状态矩阵与学习奖励矩阵实时、在线学习铁路沿线不同无线接入终端70中的电磁环境,决策最佳干扰规避跳频动作。
如图4所示,下行通信信号通过干扰规避跳频切换至未受电磁干扰影响的通信频段。多智能集合体针对铁路沿线多个无线终端生成最佳干扰规避动作跳频矩阵,最后将干扰动作规避矩阵引入下行发射信号,并结合下行通信数据,接入电光发射阵列30;在电光发射阵列30中利用多通道数模转换模块二301和阵列直调激光器DML302将不同信道下行信号调制到不同波长的光信号上,通过波分复用器二303复用至下行光纤链路50;远距离传输至分布于高铁沿线的无线接入终端70,通过密集型波分复用器60解复至对应的无线接入终端701~70n,通过天线发射干扰规避之后的下行通信信号。
综合以上陈述,本发明具有如下特征。1、利用光载无线链路的远端拉远结构优势,简化远端接入终端,仅负责分布式收发通信信号。2、利用基于微波光子学的光载无线链路大带宽、低损耗等特性,并结合智能强化学习算法,对高铁沿线的电磁干扰实施实时、在线的主动式避免,尤其是对于高铁沿线隧道、山区、高原等难以维护站点的通信***的干扰规避极为有效。
Claims (3)
1.基于强化学习与光载无线技术的高铁电磁干扰规避***,其特征在于,分布于高铁沿线的无线接入终端(70)接收上行电磁信号并调制至不同波长的光载波上,通过密集型波分复用器(60)复用至上行光纤链路(40),远距离传输至中心站;接着由光电接收阵列(20)中的波分复用器一(203)将光信号解复用至不同的光信道,通过阵列光电探测器PD(202)恢复上行电磁信号,接入多通道模数转换模块一(201)进行数字信号处理;集中式数据处理模块(10)解调不同信道的上行通信信号,得到信道状态矩阵与学习奖励矩阵,多智能集合体通过信道状态矩阵与学习奖励矩阵实时、在线学习铁路沿线不同无线接入终端(70)中的电磁环境,决策最佳干扰规避跳频动作,以避开受电磁干扰影响的频段并生成最佳干扰规避动作跳频矩阵,最后将干扰动作规避矩阵引入下行发射信号并接入电光发射阵列(30);在电光发射阵列(30)中利用多通道数模转换模块二(301)和阵列直调激光器(302)将不同信道的下行通信数据调制不同波长的光信号上,通过波分复用器二(303)复用至下行光纤链路(50);远距离传输至高铁沿线,经密集型波分复用器(60)解复用至对应的无线接入终端(70),通过天线发射干扰规避后的下行通信信号。
2.根据权利要求1所述的基于强化学习与光载无线技术的高铁电磁干扰规避***,其特征在于,所述无线接入终端(70)分为n个接入终端(701~70n);每个无线接入终端由直调激光器、光电探测器、双工器以及天线组成。
3.根据权利要求1所述的基于强化学习与光载无线技术的高铁电磁干扰规避***,其特征在于,所述多智能集合体通过非监督强化学习算法在线学习高铁沿线电磁环境,决策最佳干扰规避跳频动作。
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