铁路GSM-R干扰模型及快速干扰识别与判定方法

刘 瑞，赛景波

(北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京 100124)

GSM－R是一种基于GSM技术的铁路专用通信系统［1］，其与传统的GSM技术相比最突出的特点是，除了能提供一系列铁路语音通信业务外，还要能够传输与列车操作、控制和保护相关的指令［2］，并且保证列车在500 km/h的情况下仍能够进行高可靠性、高接通率、高传输质量的通信［3］。由此可以看出，GSM－R网络是保证铁路安全运输的重要系统［4］。其通信的安全性和可靠性直接影响到我国铁路、甚至整个国民经济的发展。与此同时，随着我国无线电通信的飞速发展，铁路沿线的电磁环境已经变得非常复杂，存在着多种通信的干扰。随着我国高速铁路的建设，传统的依靠电务试验车的人工发现干扰的方法普遍存在着监测时间长、反应速度慢等弊端，已经不能够及时地发现铁路上的通信干扰，无法满足高速铁路模式下干扰监测对于实时性和准确性的要求。另一方面，GSM－R系统工作场景种类多样，现场测试受人力物力影响较大［5］，所以提出一种新的方法用来补充和替代传统的运用人工来识别干扰的工作，以实现对于干扰的快速反应与判定。

1 GSM－R的干扰源

根据中国无线电管理委员会的规定，GSM－R的使用频率范围为上行885～889 MHz，下行 930～934 MHz，而实际通信中，有很多因素可以干扰到相应的频带。

1.1 CDMA带外干扰

我国CDMA系统的下行频段为870～880 MHz，与GSM－R系统的上行频段之间只有5 MHz的保护带。CDMA采用的是扩频通信技术，即把信号的频谱扩展到一个更宽的频带中去［6］，所以，CDMA系统的带外信号有可能会落在GSM－R通带范围内，当其幅值达到一定值时，就会干扰到GSM－R通信，影响GSM－R的通话质量。

1.2 GSM互调干扰

我国GSM 900M频段的下行频段为935～960 MHz，上行频段为890～915 MHz，与GSM－R频段非常接近，如果这两个网络系统布网不够理想，导致两个或多个GSM信号作为干扰信号同时加到GSM－R接收机时，由于非线性的作用，这些干扰信号的组合频率有时会恰好等于或接近GSM－R信号频率，当其幅值达到一定值时，就会形成GSM互调干扰，影响GSM－R通信。目前中国移动通信公司(CMCC)的GSM系统与铁路 GSM－R系统之间的干扰已经逐渐突显出来［7］，其中三阶互调最为严重。

1.3 高斯白噪声干扰

高斯白噪声是一种包含从负无穷到正无穷之间的所有频率分量，且各频率分量在信号中的权值相同的时变信号，当高斯白噪声的功率超过接收机的灵敏度时，会抬高接收机底噪，严重时会严重影响GSM－R的正常通信。

1.4 其他干扰

实际通信中，还会存在由不理想布网造成的GSM－R同频干扰、相邻信道间的邻频干扰、非法运营基站及大功率天线造成的非法干扰等影响GSM－R正常通信的干扰存在。

2 GSM－R监测系统硬件框图

系统硬件由天线、高频接收模块、第一级变频器、中频滤波器、第二级变频器、A/D转换器、DSP处理器组成，其组成框图如图1所示。

图1 GSM－R监测系统硬件框图

其中，高频接收模块用于接收GSM－R信号并对信号进行放大处理，第一级变频器用于对信号进行变频操作，输出频率为70 MHz的中频信号，中频滤波器用于对信号进行滤波和调理，第二级变频器用于对信号进行二次变频，输出当前GSM－R信号的零中频IQ信号，A/D转换器对信号进行模拟/数字转换，并将输出的数字信号送入DSP处理器，DSP调用存储器中的信号频域模板进行干扰识别与判定。

3 GSM－R干扰的识别方法

3.1 GSM－R的信号模板

GSM－R时域信号是随着调制信息的不同而变化的，发送不同的信息，其时域信号是不同的，所以GSM－R的时域信号不能够作为信号模板来进行比对。而GSM－R的频谱是相对稳定的，当发送不同信息时，其频谱包络近乎恒定，所以可以视其频域波形为GSM－R的信号模板。

GSM－R的信号频域模板可以通过多次实际测量后进行数据修正来生成模板，也可以通过MATLAB/Simulink来模拟生成模板，本文采用后者。由于GSM－R是基于GSM的一种通信方式，而GSM的调制方法为GMSK，所以，可以通过用Simulink来搭建一个标准的GMSK调制模型来生成和模拟GSM－R信号。

3.2 GMSK调制模型的搭建

本模型如图2所示，选用 Bernoulli Binary Generator(伯努利二进制序列发生器)模块产生原始输入信号;选用GMSK Modulator Baseband(基带GMSK调制器)模块对原始输入信号进行GMSK调制;选用Spectrum Scope(频谱仪)来显示GMSK调制后信号的频谱;选用Complex to Real-Imag(复数转实部－虚部)模块将复数输入转为实部和虚部输出，以便于对GMSK调制信号进行观察;选用To Workspace(输出至工作变量窗口)模块将GMSK数据导出到Workspace。

图2 GMSK的调制模型

模拟生成的GMSK时域波形如图3所示，模拟生成的GMSK频域波形如图4所示。通过进一步的数据修正即可生成GMSK模板。

图3 GMSK时域波形

图4 GMSK频域波形

3.3 GSM－R干扰的识别方法

对于GSM－R的干扰识别，主要采用最基本的减法操作，处理效率高，识别速度快，其流程如图5所示。

图5 GSM－R干扰识别流程

对应图5中的步骤，具体流程如下。

(1)取N(本文中N=512)个GSM－R采样数据组成的信号序列V，对V进行快速傅里叶变换，得到N点频域数据序列F，公式如下

其中，Fk为频域数据序列F的第k个数据，k=0，1，2，…，N－1;Vi为信号序列 V 的第 i个数据，i=0，1，2，…，N－1。

(2)将频域数据序列F分成通信信号S和底部噪声D两个序列，分离原则如下

当Fk＜C1时，Fk存入底部噪声序列D

当Fk＞C1时，Fk存入通信信号序列S

其中:数值C1为根据实际电磁情况设置的通信信号与底部噪声的分离阈值，通常取值为无业务信道在没有干扰情况下的底部噪声最大值;D和S为固定大小序列，体积均为，超出部分舍弃，不足部分补零。

(3)计算底部噪声序列D的平均值DAVR，判断当前底部噪声是否有干扰。

当DAVR≤C2时，说明当前底部噪声没有被干扰

当DAVR＞C2时，说明当前底部噪声受到干扰

其中，数值C2为根据实际电磁情况，设置的底部噪声干扰识别阈值，通常取值为无业务信道在没有干扰情况下的底部噪声的平均值。

(5)将归一化的通信信号序列～S与标准信号频域模板序列Std的对应数据相减后取绝对值，得到N 2点信号差值数据序列Sub1，公式如下

其中，Sub1k表示所述差值数据序列的第k个数据，k=0，1，2，…，1。

(6)将标准信号频域模板序列Std与归一化的通信信号序列～S做互相关计算，结果序列为COV。对标准信号频域模板Std做自相关，得到Std的自相关结果序列AUT。

(7)将所述的自相关结果序列AUT的每一个数据与所述的互相关结果序列COV的每一个数据相减后取绝对值，得到N点相关差值数据序列Sub2，公式如下

其中，Sub2m为相关差值数据序列Sub2的第m个数据，m=0，1，2，…，N－1。

(8)分别求取 Sub1和 Sub2的最大值 MS1和MS2，综合考察MS1和MS2，判断有没有干扰。

①当MS1＜C3且MS2＜C4时，则表明当前信号没有受到干扰。

②其他情况，则表明当前信号受到干扰。

其中，数值C3、C4为根据实际电磁情况设置的阈值，C3、C4的取值直接关系到干扰识别的灵敏度，，其中A为标准信号频域模板Std的最大值;B为标准信号频域模板Std的平均值;C3、C4的取值越小，灵敏度越高。

4 GSM－R干扰的判定方法

对于GSM－R干扰的干扰类型判定，分为对底部噪声部分干扰类型的判定和对通信信号部分的判定。

4.1 CDMA带外干扰的判定

由于CDMA的滚降特性强于GMSK，所以一般只是CDMA的带外成分会对GSM－R信号造成干扰，本文只讨论这种一般情况。

当GSM－R信号受到CDMA带外频率成分造成的干扰时，其频谱波形如图6所示。

图6 CDMA带外频率成分干扰GSM－R时的情况

通过分析可以得知，由于CDMA频段距GSM－R频段有一定距离，其幅值已经很微弱，所以其带外频率成分对GSM－R的通信信号造成的干扰不是很明显，而对于更加微弱的底部噪声造成的干扰则比较严重，底部噪声被抬高。此种情况下的底部噪声呈现出明显的衰减特性，这是由于CDMA的频段要低于GSM－R的频段，在GSM－R接收机中滤波器的作用下，越远离中心频率的信号，其幅值衰减越大，所以呈现出了图6中的这种频谱波形。

对于此种情况，对底部噪声的判定需要考虑到整体的衰减特性，而对于通信信号部分，仅靠单纯的与标准信号频域模板序列Std做差值比对并不能准确的判定为是CDMA干扰，需要进行进一步的处理。

由图6中可以看出，GSM－R通信信号受干扰情况并不严重，通过分析可以看出，将其与标准信号频域模板序列Std做互相关，所得出的结果会与标准信号频域模板序列Std的自相关结果类似。综上，可以得出对于CDMA带外干扰的识别方法，当同时满足以下条件时，可以认为是CDMA带外频率成分在对当前通信系统进行干扰:

4.2 GSM互调干扰的判定

当GSM－R信号受到GSM互调成分造成的干扰时，其频谱波形如图7所示。由图7可以看出，有一组GSM的频率互调产物落到了距离当前GSM－R载波200 kHz的地方，对当前GSM－R造成了严重的干扰。

图7 GSM互调成分干扰GSM－R时的情况

通过分析可以看出，由于GMSK信号在的频谱带宽为200 kHz，所以距离GSM－R载波的0～400 kHz的GSM－R信号均受到了干扰，而由于互调产物带外频率成分的影响，正常的GSM－R信号的底部噪声也受到了干扰。

此种情况下，GSM－R通信信号受干扰情况非常严重，通过分析可以看出，将其与标准信号频域模板序列Std做互相关，所得出的结果与标准信号频域模板序列Std的自相关结果会存在较大差异。综上，可以得出对于GSM互调干扰的识别方法，当同时满足以下条件时，可以认为是GSM的互调产物在对当前通信系统进行干扰:

4.3 高斯白噪声干扰的判定

当GSM－R信号受到高斯白噪声造成的干扰时，其频谱波形如图8所示。由图8可以看出，高斯白噪声对于GSM－R通信信号的干扰比较弱，但是对于底部噪声的干扰很强，可以看出底部噪声被明显抬高，于是对于底部噪声的判定，可以看做是高斯白噪声干扰识别的突破口。

图8 高斯白噪声干扰GSM－R时的情况

当同时满足以下两个条件时，可以认为是高斯白噪声在对当前通信系统进行干扰:

4.4 其他干扰

当识别出有干扰时，通过判定，若均不满足CDMA带外干扰、GSM互调干扰、高斯白噪声干扰的条件，则判定为其他干扰。下面举例说明，如图9所示情况。

图9 单一频率干扰GSM－R时的情况

图9所示是一个释放在距 GSM－R当前载波100 kHz处的单频干扰，由图9可以看出，此时底部噪声正常，通信信号部分有很明显的干扰。通过比对实际通信信号S与标准信号频域模板序列Std，可以准确表现出干扰的存在，而由于干扰信号带宽较窄，所以通过比对自相关结果序列AUT与互相关结果序列COV并不能准确描述出此种干扰，于是此种干扰并不能被准确的划分为是CDMA带外干扰、GSM互调干扰、高斯白噪声干扰中的某一种，所以，将以上三种干扰以外的干扰，统一识别为其他干扰。

5 结论

本文在分析了常见GSM－R干扰类型的基础上，提出了3种GSM－R干扰的典型模型，并基于最基本的减法运算，创新性地提出了一种快速地GSM－R干扰识别与判定的方法，且该方法可以根据实际电磁情况灵活地设置阈值，以达到所需的灵敏度，相对于固定阈值的方法，适应性较好。该方法可对GSM－R系统的常见干扰进行快速的识别与判定，但对于CDMA系统干扰GSM－R系统的情况，目前本文所述方法只能识别出CDMA带外干扰这一种情况。

同时，将铁路GSM－R干扰的识别扩展到了通信信号和底部噪声两个层次，相对于只看重通信信号层次进行干扰识别来说，无疑会使干扰判定更加准确。对于DSP这种专用于高速运算的芯片来说，基本的减法运算有效地降低了识别流程的复杂度，计算更加迅速，使得干扰的快速识别与判定更加容易实现，也更加有益于进一步的定位干扰与消除干扰。同时，由于采用可编程处理芯片完成干扰识别与判定的功能，极大地降低了硬件成本，经济效果突出。

［1］Baldini G，Nai F I，Masera M，et al.Early warning system for detecting GSM-R wireless interference in the high-speed railway infrastructure［J］.International Journal of Critical Infrastructure Protection，2010，3:140-156.

［2］Boschetti G，Mariscotti A，Deniau V.Assessment of the GSM-R susceptibility to repetitive transient disturbance［J］.Measurement:Journal of the International Measurement Confederation，2012，45(9):2226-2236.

［3］武心将，廖伟，杨庚.GSM-R无线路测系统的研究与实现［J］.江苏通信技术，2006，22(4):30-34.

［4］李坚，刘奎江，丁浩.GSM-R系统间邻频干扰案例的分析与处理［J］.铁道通信信号，2012，49(2):74-77.

［5］朱明伟.高速铁路环境GSM-R系统性能研究［D］.北京:北京交通大学电子信息工程学院，2011.

［6］尹晗芳，周克生.利用GPS定位GSM－R系统的干扰源［J］.电子测量技术，2007，30(7):122-124.

［7］Liujun Zhao， Xin Chen， Jianwen Ding. Interference clearance process of GSM-R network in China［C］∥2010 2nd International Conference on Mechanical and Electronics Engineering.Piscataway:IEEE Computer Society，2010:424-428.

［8］张志德，冯春苗，林霖.基于Simulink的CDMA通信系统原理仿真［J］.科技信息，2009，11:419-420.

［9］赵青.基于MATLAB的GMSK仿真系统设计［J］.南通职业大学学报，2010，24(4):102-106.

［10］彭伟军，宋文涛，罗汉文.GMSK在跳频通信中的应用及其性能分析［J］.通信学报，2000(11):41-47.

［11］张辉，曹丽娜.现代通信原理与技术［M］.西安:西安电子科技大学出版社，2003.

［12］胡光书.数字信号处理－理论、算法与实现［M］.北京:清华大学出版社，2003:33-38.