Purpose. The existing system of automatic locomotive signaling (ALS) was developed at the end of the last century. This system uses the principle of a numerical code which is implemented on the basis of relay engineering, and therefore, it is exposed to various types of interferences. Over the years, the system has been upgraded several times, but the causes of faults and failures in its operation are still the subject of research. It is known that the frequency and the phase modulation of signal has a higher interference immunity as compared to the amplitude modulation. Therefore, the purpose of the article is to study the possibility of using the frequency methods such as Fourier series expansion and wavelet decomposition to extract the informational component of the received code from ALS signals under the action of various types of interferences. Methodology. One can extract the information unavailable in time representation of the signal using the signal studies in the frequency domain. The wavelet decomposition has been used for this purpose. This makes it possible to represent the local characteristics of the signal and to provide time-frequency decomposition in two spaces at the same time. Due to the high accuracy of the signal representation it is possible to analyze the time localization of spectral components and eliminate interference components even in the case of coincidence of interference frequency with the signal carrier frequency. Findings. To compare informativity of the methods of Fourier expansion and wavelet decomposition it was studied the reference and noisy signal of green fire code using the software package MATLAB. Detailed analysis of the obtained spectral characteristics showed that the wavelet decomposition provides a more correct decoding of the signal. Originality. Replacing the electromagnetic relays in the ALS system by microprocessor hardware involves the use of some mathematical tool for decoding, in order to obtain more information about the code. More often than not, as a mathematical tool, the classical Fourier decomposition is used. But because of a number of drawbacks in this method, it was suggested to use the wavelet decomposition, which has a number of advantages and accounts the disadvantages of the Fourier transform. Practical value. The presented method of code signal research can be the basis for developing dynamic model of the ALS receiver and decoder using digital processing module, which will enable to increase the reliability and accuracy of extraction of the code information component.
Цель. Существующая система автоматической локомотивной сигнализации (АЛС) была разработана в конце прошлого века. В данной системе используется принцип числового кода, реализованный на базе релейной техники, в связи с чем она подвержена влиянию различных помех. За прошедшие годы система была неоднократно модернизирована, но причины сбоев и отказов в ее работе по-прежнему остаются предметом исследований. Известно, что частотная и фазовая модуляция сигнала имеет более высокую помехоустойчивость в сравнении с амплитудной модуляцией. Поэтому в работе была поставлена цель – исследовать возможность применения частотных методов, таких как разложение в ряд Фурье и вейвлет-преобразование, для извлечения из сигналов АЛС информационной составляющей о принимаемом коде в условиях действия различных помех. Методика. С помощью исследования сигнала в частотной области можно извлечь информацию, недоступную во временном представлении сигнала. Для этой цели было использовано вейвлет-преобразование, которое дает возможность представлять локальные особенности сигнала и обеспечивать частотно-временное разложение сразу в двух пространствах. Благодаря высокой точности представления сигнала появляется возможность анализировать временную локализацию спектральных компонент и исключить составляющие помех, даже в случае совпадения частоты помехи с несущей частотой сигнала. Результаты. Для сравнения информативности методов разложения Фурье и вейвлет-преобразования был исследован с помощью программного пакета MATLAB эталонный и зашумленный сигнал кода зеленого огня. Подробный анализ полученных спектральных характеристик показал, что вейвлет-преобразование дает более корректную дешифрацию сигнала. Научная новизна. Замена электромагнитных реле в системе АЛС на микропроцессорную аппаратуру предполагает применение какого-либо математического инструмента для дешифрации кода с целью получения о нем дополнительной информации. Чаще всего, как математический инструмент, используется классическое преобразование Фурье. Но, в силу наличия ряда недостатков в данном методе, было предложено использовать вейвлет-преобразование, которое имеет ряд преимуществ и учитывает недостатки преобразования Фурье. Практическая значимость. Приведенный метод исследования кодового сигнала можно положить в основу разработки динамической модели приемника и дешифратора АЛС с использованием модуля цифровой обработки, что даст возможность повысить надежность и достоверность извлечения информационной составляющей кода.
Мета. Існуюча система автоматичної локомотивної сигналізації (АЛС) була розроблена в кінці минулого століття. У даній системі використовується принцип числового коду, реалізований на базі релейної техніки, у зв’язку з чим вона схильна до впливу різних перешкод. За минулі роки система була неодноразово модернізована, але причини збоїв і відмов в її роботі, як і раніше, залишаються предметом досліджень. Відомо, що частотна і фазова модуляція сигналу має вищу завадостійкість в порівнянні з амплітудною модуляцією. Тому в роботі була поставлена мета – дослідити можливість застосування частотних методів, таких як розкладання в ряд Фур’є і вейвлет-перетворення, для вилучення із сигналів АЛС інформаційної складової про прийнятий код в умовах дії різних перешкод. Методика. За допомогою дослідження сигналу в частотній області можна витягти інформацію, недоступну в тимчасовому поданні сигналу. Для цієї мети було використано вейвлет-перетворення, яке дає можливість представляти локальні особливості сигналу і забезпечувати частотно-часове розкладання відразу в двох просторах. Завдяки високій точності представлення сигналу з’являється можливість аналізувати тимчасову локалізацію спектральних компонентів і виключити складові перешкод, навіть у разі збігу частоти перешкоди з частотою сигналу. Результати. Для порівняння інформативності методів розкладання Фур’є та вейвлет-перетворення було досліджено за допомогою програмного пакету MATLAB еталонний та зашумленний сигнал коду зеленого вогню. Докладний аналіз отриманих спектральних характеристик показав, що вейвлет-перетворення дає більш коректну дешифрацію сигналу. Наукова новизна. Заміна електромагнітних реле в системі АЛС на мікропроцесорну апаратуру передбачає застосування будь-якого математичного інструменту для дешифрування коду з метою отримання про нього додаткової інформації. Найчастіше, як математичний інструмент, використовується класичне перетворення Фур’є. Але, в силу наявності ряду недоліків в даному методі, було запропоновано використовувати вейвлет-перетворення, яке має ряд переваг і враховує недоліки перетворення Фур’є. Практична значимість. Наведений метод дослідження кодового сигналу можна покласти в основу розробки динамічної моделі приймача і дешифратора АЛС із використанням модуля цифрової обробки, що дасть можливість підвищити надійність і достовірність вилучення інформаційної складової коду.
APPLICATION OF FOURIER TRANSFORM AND WAVELET DECOMPOSITION FOR DECODING THE CONTINUOUS AUTOMATIC LOCOMOTIVE SIGNALING CODE.
ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ И ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ДЕШИФРАЦИИ КОДА АЛСН.
ЗАСТОСУВАННЯ ПЕРЕТВОРЕННЯ ФУР’Є І ВЕЙВЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕННЯ ДЛЯ ДЕШИФРАЦІЇ КОДУ АЛС
2017-02-13
Science and Transport Progress ; No. 1(67) (2017); 7-17
Aufsatz (Zeitschrift)
Elektronische Ressource
Englisch
Fourier transform , interference immunity , shift , automatic locomotive signaling , amplitude modulation , wavelet decomposition , scale , time-frequency domain вейвлет-преобразование , масштаб , амплитудная модуляция , автоматична локомотивна сигналізація , амплітудна модуляція , автоматическая локомотивная сигнализация , перетворення Фур’є , сдвиг , завадостійкість , преобразование Фурье , зрушення , вейвлет-перетворення , частотно-временная область , частотно-тимчасова область , помехоустойчивость
Metadata by SPU is licensed under CC BY 3.0
Scientific Periodicals of Ukraine | 2010
|Scientific Periodicals of Ukraine | 2016
|Алгоритмічні способи лінеаризації характеристики перетворення вимірювальних систем
DOAJ | 2018
|