Математическая модель компенсации межсимвольных искажений при передаче данных о состоянии перегонных устройств жат



Дата29.02.2016
өлшемі100.93 Kb.
#33279
УДК 656.25 + 06
Математическая модель компенсации межсимвольных искажений при передаче данных о состоянии перегонных устройств ЖАТ
В.Н. Иванченко, А.А. Сепетый, П.В. Николенко
РГУПС, РГУПС, РГЭУ (РИНХ), г. Ростов-на-Дону
Внедрение и эксплуатация перегонного комплекса АДК-СЦБ поставили перед разработчиками новую задачу повышения надежности и помехоустойчивости передачи диагностических данных от распределенных блоков автоматики БАп, размещенных в релейных шкафах на сигнальных точках [1].

Передача данных о состоянии устройств на сигнальной установке перегона должна отвечать следующим требованиям:

– повышение безопасности движения поездов;

– передача в реальном масштабе времени;

– цикл обновления информации о состоянии устройств ЖАТ – не более 1 с;

– объем передаваемых в цикле данных по дискретным и аналоговым параметрам устройств – до 120 байт;

– исключение межсимвольных искажений при передаче данных.

Цикл обновления данных в 1 секунду обусловлен временем работы контролируемых устройств и скорости обработки информации микропроцессорными модулями ИВК-ТДМ: процессы переключения реле – до 0,2 с; интервалы кодирования АЛС – от 1,6 до 2,2 с; время замедления на отпускание реле Ж – от 1,8 до 2,2 с; частота мигания переездных светофоров – 1,5 с; интервалы формирования результатов измерений для сигналов постоянного (переменного) тока – 50 мс, а для измеряемых в селективном режиме сигналов тональных РЦ – от 250 мс и более.

Для оценки объема передаваемых данных произведем расчет количества сигналов устройств перегона и путевой автоблокировки относительно типового проекта перегона ЧКАБ (рис. 1): рельсовая цепь и путевые устройства АЛС, устройства переезда, светофор сигнальной установки, устройства электропитания, дешифраторной ячейки, путевые устройства САУТ, КГУ, УКСПС и др.

На уровне блоков БАп осуществляется контроль перечисленных выше

устройств перегона, для которых суммарное количество дискретной и аналоговой информации формируемой и передаваемой в пакете данных в рабочем режиме составляет в среднем 60 байт, а в специальных режимах возрастает до 120 байт.

Рис. 1. Схема контроля устройств перегона в ПК АДК-СЦБ
Таким образом, для оценки скорости обмена средствами передачи данных получаем ограничение: не менее Vmin = 120·Nсу байт/с, где Nсу – число сигнальных установок с блоками БАп. Число сигнальных установок не превышает 30 и при среднем расстоянии до 1 км между релейными шкафами с блоками БАп получаем возможное максимальное расстояние для передачи данных до 30 км. Таким образом, минимальная скорость передачи должна быть не менее, чем Vmin = 120·30·8 = 28800 бит/с.

Кроме того, при решении вопросов проектирования передачи данных в существующих кабельных сетях необходимо предусматривать ограничения, создаваемые действующими схемами устройств АБ и совмещение жил кабеля для передачи разнородной информации, возможность передачи по линии ДСН, а также учитывать затухание и наличие помех в кабеле.

Например, ограничением при выборе существующих промышленных модемов типа SHDSL, DIALUP является перекрытие их спектра со спектром звуковых частот от 0,3–4 кГц, который используется для служебной связи электромеханика и дежурного по станции при устранении повреждений и плановых работах по техническому обслуживанию устройств перегона. Это определяет необходимость в «надтональных» модемах, действующих в спектре частот свыше 4 кГц. Это значит, что ограничение спектра передачи данных снизу величиной 5 кГц обеспечит совмещение со средствами голосовой связи.

Ограничение спектра передачи данных сверху необходимо в связи с быстрым ростом затухания сигнала при увеличении спектра передаваемых частот и роста взаимовлияния сигналов, передаваемых в парах жил одного кабеля.

Таким образом, диапазон частот, нужный для обеспечения передачи данных, должен удовлетворять требованиям: не пересекаться со звуковым диапазоном; минимизировать перекрестные помехи в кабеле; обеспечить дальность передачи до 25–30 км.

Располагая установленными выше параметрами передачи данных (время цикла; объем и скорость обмена; расстояние и спектры частот), представляется возможным решение основной математической задачи – задачи «формирования очередного импульса».

Переходя к основной задаче по формированию очередного импульса из передаваемой последовательности битов пакета сообщения между модемами в БАп и БАс, необходимо: при формировании передаваемых в линию сигналов не выходить за границы заданного спектра; обеспечить требуемую скорость передачи; ограничить и уменьшить взаимовлияние смежных передаваемых импульсов.

При увеличении скорости передачи и соответственно уменьшении длительности импульсного интервала [Tsym] возрастает вредное взаимовлияние смежных импульсов передаваемых данных. Взаимовлияние смежных импульсов можно представить в виде суммы кривых их огибающих f(t) и f(t + δi) при заданной функции передаваемого импульса f(t), где и .

Наглядно проблема взаимовлияния и необходимости компенсации этого влияния для соседних импульсов (межсимвольной интерференции) представлена на рис. 2 и 3.

На рис. 2 показано формирование огибающей с использованием функции  (1) на интервале времени  длиной 4Tsym с использованием оконной функции Хэннинга  (2). Сформированный импульс (3) передается в линию связи.

На рис. 3 показано формирование огибающей выходного сигнала (6) из последовательности информационных импульсов (1). Для наглядности элементарные составляющие в заданной последовательности (1) разбиты на неперекрывающиеся, для каждых последовательных четырех импульсов интервалы (2), (3), (4) и (5). Суммарный сигнал без учета помех и искажений в линии связи изображен в виде результирующей выходной последовательности импульсов (7) с выхода приёмника. Амплитуда результирующих импульсов (7) имеет величину разброса около 20 % в результате межсимвольной интерференции и при наличии фазово-частотных искажений значительно возрастает.

Таким образом, возникает необходимость в решении задачи компенсации влияния межсимвольной интерференции в передаваемой последовательности данных.

Математическую модель передаваемых сообщений и их взаимовлияния можно представить в векторно-матричном виде [2]. Передаваемое сообщение представим вектором , где  равен 1 или –1 для импульсов 1 или 0 соответственно, а индекс j определяет переданный смежный импульс для соответствующего импульсного интервала. Вектор передаваемого сообщения подвергается искажению из-за взаимного влияния импульсов  и друг на друга. Для оценки взаимного влияния импульсов и расчета значений вектора предискажения воспользуемся следующими характеристиками математической модели передачи данных.


Рис. 2. Формирование огибающей импульса
Поскольку форма передаваемых импульсов симметрична, то предполагаем, что импульс  оказывает влияние на значения соседних с ним импульсов  и  с коэффициентом k1 на значения импульсов  и  с коэффициентом k2 а также на значения импульсов  и  с коэффициентом k3 и т.д.

Таким образом, посланное при передаче сообщение  поступает в виде искаженного сигнала , где А– оператор, характеризующий передачу и процесс взаимовлияния передаваемых данных.

Предполагаем, что при оптимальном выборе формы сигнала импульса для значений коэффициентов взаимовлияния kj выполняются следующие условия:

– конечное число kj  отлично от нуля;

– коэффициенты взаимовлияния пренебрежимо малы в случае, если импульсы отстоят друг от друга более, чем на три импульсных интервала.



Рис. 3. Иллюстрация процессов приема-передачи

и межсимвольной интерференции
При данных предположениях ограничимся при формировании модели и проведении расчетов тремя смежными импульсами с коэффициентами влияния k1,  k2, и k3.

Представим в пространстве Rn оператор передачи и взаимовлияния А в виде симметричной n-мерной матрицы следующего вида:



А = .
Для получения на приемном конце распознаваемого вектора-результата передачи  необходимо компенсировать влияние оператора передачи А. Поэтому при необходимости передать вектор-сообщение , его целесообразно подвергнуть предискажению и передавать вектор :

,

где A-1 – обозначает матрицу обратную к матрице А.

При этом, в результате передачи предискаженного вектора получаем на приеме результат в виде вектора :

Обоснуем возможность внесения предискажений и дадим приближенные формулы для их вычисления. Для этого нужно убедиться в том, что матрица А имеет обратную. Представим А в виде , где E – единичная матрица, а матрица K имеет следующий вид:



Для доказательства обратимости матрицы А рассмотрим в пространстве  норму:



,

тогда норма оператора, задаваемого матрицей K имеет следующую оценку:






Из полученного неравенства следует, что норма удовлетворяет ограничению:

Если норма , то матрица  обратима, причем обратная к ней представляет собой сходящийся матричный ряд:



Данный матричный ряд является сходящимся ввиду известных оценок для нормы произведения матриц: .

Из этого следует, что .

Для частичной суммы n членов ряда: , выпишем оценку:



Поскольку при норме предел полученного отношения равен 0, то имеем:



В результате получаем сходимость ряда , сумма которого и является обратной матрицей.

Для проведения расчетов введем обозначение для элементов матриц K2 и K3 в виде  и  соответственно.

Вычисление элементов матрицы K2 дает следующие результаты:

ввиду симметричности матрицы K имеем ;

если













Таким образом, число ненулевых элементов в каждой вектор-строке матрицы K2 будет равно 13, что ограничивает число операций при программировании вычислений в микроконтроллерах.

Ввиду малости нормы  матрицы K для приближенного значения обратной матрицы  можно взять конечное число членов ряда и для проведения расчетов в качестве матрицы предискажения использовать следующую:.

Соответственно, для передачи сообщения за предискаженное значение можно взять его приближенное значение .

Выпишем для вектора  значение компоненты с номером i:



Для проведения оценки влияния коэффициентов в записанной формуле на симметричные значения  представим её в виде:




При условии значительного убывания коэффициентов k1, k2  и k3 :

и выборе можно оптимизировать, при необходимости вычисления, и пренебрегать влиянием на результат xi  членов вектора , при .

Кроме того, определим погрешность применения в качестве матрицы предискажения A-1, матрицы .

Определим насколько принятое сообщение  отличается от подлежащего приему сообщения :

Вычисление элементов матрицы K3 дает следующие результаты: ввиду симметричности матрицы K  имеем ;



если



















Тогда величина погрешности в i-ой компоненте имеет следующий вид:



При условии, что значения элементов  имеют порядок сотых долей, а все остальные слагаемые при высказанных предположениях будут иметь порядок тысячных долей. Поэтому разность в компоненте с номером i векторов и  будут составлять не более одной сотой.


Вывод


Дано решение задачи по компенсации межсимвольных искажений при передаче данных от БАп к БАс о состоянии перегонных устройств. Для этого разработана математическая модель в векторно-матричном виде в пространстве Rn. Оператор передачи и взаимовлияния A представлен в виде симметричной n-мерной матрицы, доказана возможность приближенных вычислений с применением матрицы предискажения . Оценка погрешности предложенной модели показала, что разность в компоненте с номером i векторов  и составляет не более одной сотой, что подтверждает достижение цели компенсации межсимвольных искажений и возможность применения предложенной математической модели и расчетных формул для практических приложений.
Библиографический список
1 Федорчук, А.Е. Новые информационные технологии: автоматизация технического диагностирования и мониторинга устройств ЖАТ (система АДК-СЦБ) : учебник для вузов железнодорожного транспорта / А.Е. Федорчук, А.А. Сепетый, В.Н. Иванченко. – Ростов н/Д : Рост. гос. ун-т путей сообщения, 2008. – 443 с.

2 Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. Информационная математика / В.А. Горбатов. – М. : Наука, Физматлит, 2000.


Bibliography
1 Fedorchuk, A.E. New information technologies: the automation of technical diagnostics Investment and monitoring devices lie (ADC-signaling system) : Textbook for Universities rail / A.E. Fedorchuk, A.A. Sepety, V.N. Ivanchenko. – Rostov-on-Don : Rostov State Transport University, 2008. – 443 p.

2 Gorbatov, V.A. The fundamentals of discrete mathematics. Information mathematician / V.A. Gorbatov. – Moscow : Nauka, Fizmatlit, 2000.

Достарыңызбен бөлісу:




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет