面向鐵路電磁干擾檢測的光子學技術集成系統與現場應用

白文林，鄒喜華，蔣靈明，田 勇，余 超，潘 煒

(1.西南交通大學 信息科學與技術學院，四川 成都 611756；2.北京全路通信信號研究設計院集團有限公司，北京 100070；3.中國鐵路成都局集團有限公司，四川 成都 610080；4.中國中鐵二院工程集團有限責任公司，四川 成都 610031)

近年來，隨著高速鐵路(以下簡稱“高鐵”)技術的快速發展，全世界的高鐵建設已經進入了飛速增長的階段，截至2020年2月全球運營高鐵里程已經達到52 484 km[1]。因此，高效和安全運營是高鐵建設和發展的基礎；以電磁環境安全為例，高速鐵路沿線的電磁干擾檢測對于增強運行安全和運營效率至關重要[2]，尤其針對速度等級300 km/h及以上、采用基于無線通信(如GSM-R)的列控系統的高鐵線路[3-5]。一旦出現電磁干擾或發生電磁攻擊，支撐無線車地通信的GSM-R[5]系統可能會被干擾或者中斷，極易影響到列控系統的正常運行；在故障導向安全原則下高鐵將被迫降速或停車，輕則導致延誤、堵塞，嚴重將導致交通事故。

傳統上，在鐵路運營天窗期通過巡檢列車探測電磁干擾，然后采用“五步干擾清除法”排除和清除鐵路沿線出現的干擾源[6-7]。然而，這種方法難以實現對電磁干擾的實時監測及處理，無法及時響應和應對。而且，在實際鐵路環境中經常出現一些突發干擾，例如：相鄰頻段公網GSM或CDMA產生的互調干擾，違法基站的異常干擾，受電弓與接觸網產生的瞬態噪聲干擾[8]等。對此，文獻[9]對GSM-R的互調干擾原理進行分析，提出檢測GSM-R互調干擾的方法；文獻[10]對高鐵沿線弱場區域的同頻干擾進行分析，提出一種網絡優化方法降低同頻干擾的影響；文獻[11]提出一種基于時域瞬時頻率直方圖的統計特性方法來檢測和預警GSM-R網絡內的同頻干擾；文獻[8]針對鐵路環境中的瞬態電磁噪聲進行時域統計分析，建立瞬態噪聲的重復頻率與GSM-R所需功率水平之間的關系，提高GSM-R系統的通信質量；文獻[12]針對高速鐵路信號系統的抗電磁干擾技術進行研究，提出多種信號系統、列控自動防護系統傳輸干線干擾故障的解決辦法；文獻[13]對動車組車載應答器傳輸模塊設備電磁干擾防護進行研究，提出科學合理的整改建議。然而，以上的研究都僅限于對鐵路環境內的部分電磁干擾進行研究分析，未形成寬帶的電磁干擾檢測系統，對所有列控設備的使用頻段進行實時檢測。文獻[14]基于軟件自定義無線技術提出一種GSM-R無線干擾的防護預警系統，通過頻譜感知技術完成干擾判定，然后經過鐵路專用網將判定結果傳輸至控制中心。該預警系統使用頻譜感知技術可以識別鄰道和帶外干擾，但是針對影響較為嚴重的帶內干擾會出現識別率降低的情況。另外，以GSM-R頻率網格化監測系統為例：已在武廣高鐵實施[15-16]，但成本(包含固定監測小站等硬件和系統軟件)高達約2 000萬，不利于進一步推廣應用。

微波光子MWP(Microwave Photonics)技術是連接光子技術與微波應用的紐帶，為多個行業領域提供了多學科融合的強大解決方案[17-19]。由于低損耗、大帶寬、電磁干擾免疫等特性，MWP技術在高鐵上也進行了很多的相關應用[20-22]，例如光載無線RoF(Radio-over-fiber)通信、電磁干擾探測、軌道傳感檢測等。尤其是，針對GSM-R系統的電磁干擾實現了遠端檢測及識別，滿足了高鐵建設上對長、短區域覆蓋，實時監測以及低成本的要求。但是，相關研究工作還有待于進一步深入(尤其是網絡化監測系統)，并逐步實現大規模推廣應用。

本文研發了一種光子學分布式、實時鐵路電磁干擾檢測系統。該系統集成了四種高性能技術(寬帶射頻光子前端、遠程RoF傳輸鏈路、密集型光波分復用技術、多域信號聯合處理)，實現了鐵路電磁干擾的分布式、遠程、實時、多域檢測功能和組網，進而在鐵路現場應用方面進行探索和創新。首先，將寬帶射頻光子前端分布于鐵路沿線的各個固定監測小站，完成電磁信號的采集與電光轉換。然后，通過遠程RoF傳輸鏈路長距離傳輸至中心站(鐵路車站或調度中心)實現中心化信號處理。其中，利用密集型光波分復用技術完成鐵路沿線各個監測點的光載波復用與中心站的光載波解復用。最后，在中心站恢復各個監測點接收的電磁信號，利用研發的鐵路電磁干擾檢測系統軟件完成多域(頻域、時域、空域)信號聯合處理，對電磁干擾信號進行實時分析判決，并完成動態報告顯示、存檔備份、實時查詢等。該光子學分布式的電磁干擾檢測系統已經在成渝高鐵和成昆二線分別進行了單點實驗測試和分布式網絡系統驗證。現場測試結果顯示，該系統可以成功地對鐵路環境中出現的帶內、鄰道和帶外干擾進行有效識別并做出預警。

1 基于光子學技術集成的電磁干擾分布式實時檢測系統

1.1 系統框架

該分布式實時電磁干擾檢測系統見圖1，它由寬帶射頻光子前端、遠程RoF傳輸鏈路、密集型光波分復用技術和多域信號聯合處理集4種高性能技術集成融合而成。寬帶射頻光子前端安裝在鐵路沿線或車站的固定監測小站的基站鐵塔上采集電磁信號，并通過電光轉換將電磁信號調制到光載波上。然后，利用密集波分復用技術DWDM(Dense Wavelength Diversion Multiplexing)結合光插分復用器OADM(Optical Add-Drop Multiplex)將不同監測小站處產生的不同波長(如λ1,λ2,…,λn)光載波復用到一根光纖上，構成多節點并行傳輸網絡。而后，通過遠程RoF傳輸鏈路將各節點寬帶射頻光子前端采集的電磁信號并行遠距離傳輸至中心站(車站或調度中心)。在中心站，光信號經DWDM解復后，借助高速光開關將所有波長信道以時分復用TDM(Time Diversion Multiplexing)方式依次輸入到光電探測器PD(Photodetector)中進行光電轉換，因而對各監測小站的信號實施周期性的分時解調處理。最后，通過高精度信號、頻譜分析儀、調制信號解調模塊和多種數字信號處理算法，對信號進行多域(頻域、時域、空域)聯合處理，進而利用研發的鐵路電磁干擾監測軟件對干擾信號同步進行多維度識別與判決，并實時顯示檢測報告。

圖1 基于光子學技術集成的分布式、實時鐵路電磁干擾檢測系統

1.2 寬帶射頻光子前端

寬帶射頻光子前端為自主研發，主要由接收天線、低噪放大器LNA、直接調制激光器DML和電源模塊組成。寬帶射頻光子前端模塊在GSM-R頻段(上行：885～889 MHz，下行：930～934 MHz)的歸一化幅頻響應見圖2，可以充分監測60 MHz帶寬(880～940 MHz)內的電磁信號干擾情況。而且，由于模塊頻率覆蓋范圍大，可以直接延伸至下一代鐵路無線通信系統 LTE-R[23](Long-term Evolution for Railway)的電磁干擾檢測。并且，本研究團隊已經研發四通道射頻光子前端模塊[20]，可以支撐多信道的寬帶射頻通信傳輸以及測向、定位的線性陣列式信號接收。

圖2 寬帶射頻光子模塊歸一化幅頻響應

研發的寬帶射頻光子前端中采用DML，其優勢在于(與外調制模塊相比)：在保障鐵路電磁檢測頻段范圍DC-10 GHz(擴展版到20 GHz)前提下，結構簡單、體積小、成本低，并且輸出功率高、調制效率高。這里，尤其以高調制效率、低成本為例加以說明。DML在閾值電流與飽和電流之間的區域內具有很寬的線性功率范圍和很高的外微分量子效率，因而在相同的電磁信號驅動下其調制效率相較于外調制可提高20 dB左右。研發的寬帶射頻光子前端成本優勢如表1所示，與傳統電子學固定監測小站[16]相比，成本降低1/4左右、頻率覆蓋范圍提高2倍以上；將它們安裝在鐵路沿線各固定監測小站，僅用于電磁信號的采集，大為壓縮了監測小站成本，而且可直接接入既有鐵路通信光纜，非常適合針對鐵路系統電磁干擾檢測的規模化應用。

表1 光子學與傳統電子學鐵路固定監測小站成本對比

1.3 遠程RoF傳輸鏈路

RoF傳輸鏈路根據傳輸的是基帶信號還是模擬信號，可以分為數字型和模擬型，本集成檢測系統采用模擬RoF鏈路。鐵路沿線各個監測小站的寬帶射頻光子前端直接將采集的模擬射頻電磁信號E(t)經DML調制到光載波上，形成微波光子信號強度(功率)Po為[24]

Po=Sl[I-Ith+E(t)]

( 1 )

式中：Sl為激光器的外微分量子效率；I為DML偏置電流；Ith為激光器閾值電流。然后，微波光子信號由遠端監測小站傳輸至中心站后，通過PD以平方律檢波恢復原始模擬電磁信號，以電流Io方式可表示為

Io∝RPDηPo∝RPDηSlE(t)

( 2 )

式中：RPD為PD的響應度；η為鏈路損耗。

因此，該遠程模擬RoF鏈路直接采集和傳輸模擬射頻信號，無需數字化處理、數模轉換、下變頻等復雜操作，極大簡化了遠端監測小站的結構，降低系統成本。另外，鏈路損耗、壓縮動態范圍CDR(Compression Dynamic Range)和無雜散動態范圍SFDR(Spurious-Free Dynamic Range)也是衡量遠程RoF傳輸鏈路的關鍵性能參數。根據試驗測試：該遠程RoF鏈路具有高線性傳輸特性[24]，10 km光纖傳輸下鏈路的CDR和SFDR分別為124 dB和94 dB/Hz2/3。因此，該模擬直調RoF傳輸鏈路相對于傳統電子學檢測系統的SFDR(例如80 dB/Hz2/3)[15]提升了14 dB，提供了低損耗、大動態范圍的遠程采集和傳輸功能。

1.4 密集型光波分復用技術

波分復用技術(Wavelength Diversion Multiplexing，WDM)是指在發送端將不同波長的光信號復用在一起通過一根光纖進行傳輸，在接收端將其解復用成不同波長的光信號并從不同端口輸出，極大增加了光纖的并行傳輸容量。密集型光波分復用技術DWDM是WDM的波長間隔進一步減少的版本，在C波段以0.4 nm或0.8 nm為波長間隔，最高可支持80路并行采集和傳輸。而且，DWDM技術結合OADM在各個監測小站靈活上載、下載特定波長光信號(其他波長不受影響)，通過單纖方式可以實現靈活的線性分布式組網，特別適用于鐵路場景下的遠程線性拓撲分布式網絡和系統。

1.5 多域信號聯合處理

在中心站，對鐵路沿線分布式網絡監測點采集的電磁信號進行集中式多域信號聯合處理。以下從頻域、時域、空域3個維度展開詳細論述。

(1) 頻域。采用高精度頻譜分析儀掃描寬帶電磁頻譜，實時分析瞬時頻譜信號；結合GSM-R典型頻譜模板，通過模式識別和機器學習等智能算法完成特定信號頻譜識別，監測監測小站區域內異常鄰道、帶外頻率的干擾源。

(2) 時域。利用高速信號分析儀監測電磁信號的星座圖、眼圖、誤差向量幅度(Error Vector Magnitude，EVM)等信息，監測站點小區內工作頻點的時域受干擾狀態，同時結合智能算法自動檢測并識別帶內、鄰道干擾源。另外，利用調制信號解調模塊分析電磁信號的合法全球小區識別碼 (Cell Global Identifier，CGI)[24]，包括Mobile Country Code (MCC)+Mobile Network Code (MNC)+Location Area Code (LAC)+Cell Identification (CI)，得到遠程監測站點監測區域內出現的全部授權基站位置，并根據移動網絡代碼MNC判別相鄰GSM-R小區信號或公網基站信號，從而識別并定位異常的授權鄰道、帶外干擾源。

(3) 空域。針對未授權的異常干擾源，通過光子學空域定位方案進行定位，見圖3，其分為光子學電磁信號到達角估計、干擾信號三角定位兩部分。首先，如圖3(a)所示，在每個遠程監測點利用多信道射頻光子前端以均勻線陣方式接收鐵路環境中的電磁信號，經光纖傳輸至中心站；在中心站，利用MUSIC估計算法估計每個監測點測定的干擾信號方向角，詳見文獻[26]。然后，利用分布于鐵路沿線的3個相鄰基站構建三角形結構，通過三角定位法進行精確定位，見圖3(b)。假定以三角形的BA邊方向為正北方向建立直角坐標系，分布于鐵路沿線的三個監測點坐標分別為A(xA,yA)、B(xB,yB)、C(xC,yC)，同一時刻3個監測點捕獲干擾信號E(x,y)，分別構成△ABE、△ACE、△BCE。首先，在△ABE中，根據到達角估計方法測得監測點A、B與干擾源E的到達角為θ1、θ2。由三角定理可得到干擾源坐標E1(x1,y1)，即利用2個監測點實現定位。

圖3 鐵路沿線干擾信號空域定位方案

( 3 )

為了進一步提高定位精度，同樣在△ACE、△BCE中得到E2(x2,y2)、E3(x3,y3)；然后，取三點E1、E2、E3坐標的平均值得到E(x,y)，從而提高定位精度。

最后，研發的鐵路電磁干擾監測系統軟件將上述多維信號處理功能固化和集成，在實現實時解調和分析的基礎上，還能夠實時更新顯示、服務器存檔備份、實時查詢等。

鐵路電磁干擾監測系統軟件設計界面見圖4，以GSM-R系統為例進行數據展示。該系統的電磁干擾檢測分為3個步驟：監測點配置、監測數據動態顯示、電磁干擾監測記錄查詢。

圖4 鐵路電磁干擾監測系統軟件

Step1 配置各個監測點的頻道號、上下行頻率、基站經緯度等信息。

Step2 分時對各個監測點進行頻域和時域數據采集處理，并實時顯示檢測報告。頻域：GSM-R信號的上、下行寬帶頻譜圖、頻點功率圖；時域：監測頻點的基站小區位置信息CGI、同頻載干比C/I、上下行眼圖、星座圖、EVM值等；同時根據干擾判定準則(表2)對每個監測點電磁干擾情況進行判定。并且，該監測軟件將所有監測數據實時保存至服務器數據庫，以供管理員查詢。

表2 干擾判定準則

Step3 在中心站實時查看各個監測點的電磁信號數據，見圖5。查詢內容包括4個方面：①監測點配置信息，各監測儀器初始化、監測點頻點、經緯度信息等的配置；②頻點監測信息，所有監測點的上下行頻率、峰值功率、EVM值和GSM-R信號頻點解調信息；③頻域、時域監測結果回放，所有監測點的寬帶頻譜圖、頻點功率圖、眼圖、星座圖的監測結果回放；④干擾報警記錄，實時顯示鐵路沿線出現異常干擾報警的監測點的所有監測數據，為干擾定位和排查提供依據。

圖5 電磁干擾監測記錄查詢

基于上述4種高性能光子學技術的集成創新，該電磁干擾檢測系統具有光子學的本征優勢。與傳統純電子學檢測技術相比，光子學技術集成檢測系統的關鍵指標如表3所示。光子學檢測系統在中心站采用高速信號和高精度頻譜分析儀(R&S FSV)，可以完成0.01～7 000 MHz的寬帶頻率檢測，相位噪聲低于電子學接收機，信號檢測的最小分辨率達到1 Hz，光子學鏈路在10 km光纖傳輸的無雜散動態范圍為94 dB/Hz2/3，而且，在干擾判定上，光子學方案增加了眼圖、星座圖、EVM值等時域檢測功能。

表3 光子學與傳統電子學檢測方案關鍵指標對比

2 現場試驗與應用

進而，我們在鐵路現場應用方面進行探索和創新，測試和檢驗研發的基于光子學的電磁干擾檢測系統。針對鐵路無線GSM-R系統，開展電磁干擾檢測線路現場試驗，分別在成都—重慶高速鐵路(成渝高鐵)和成都—昆明鐵路復線(成昆二線)米易—攀枝花段(米攀段)實施。在成渝高鐵中的簡陽南站完成單點現場試驗；在成昆二線米攀段中的攀枝花南、大尖峰和先鋒營3個站點完成分布式、星型網絡系統驗證，見圖6。

圖6 GSM-R電磁干擾檢測線路現場試驗方案

2.1 單點現場試驗

單點現場實驗鏈路見圖7，SMF為單模光纖；PD為光電探測器。由天線采集的電磁信號經低噪放大器放大之后被DML調制到光信號上。被調制的光信號經10 km單模光纖傳輸至PD進行拍頻，恢復原始采集的電磁信號。然后，利用解調板卡和信號分析儀對電磁信號進行頻域、時域分析處理。在簡陽南站軌道旁搭建測試鏈路，完成了對該站點GSM-R網絡內電磁信號的采集處理。試驗結果見圖8，分別為GSM-R下行信號的電譜圖、頻點圖和星座圖。在圖8(a)和圖8(b)中，紅線指向為站點GSM-R工作信號，下行工作頻率為932.6 MHz，頻點為1 012，基站小區識別碼CI為37388；在圖8(b)中檢測出另外兩個授權CI信號，經確認為該站點相鄰小區GSM-R基站信號；紅色圓圈表示出現的可疑信號，頻點為1 016，頻率為933.4 MHz，未檢測出授權CI，說明該可疑信號為帶外干擾；而且，由圖8(c)中的星座圖可以看出該站點信號質量好，可疑帶外干擾對其影響較小。

圖7 單點現場試驗鏈路

圖8 簡陽南站基站GSM-R下行信號測試結果

2.2 分布式、星型網絡線路現場試驗

在米攀段實施分布式、星形網絡GSM-R電磁干擾檢測，見圖9。先后選取了A攀枝花南站、B大尖峰站、C先鋒營站作為3個分布式線上監測點，形成完整的星形網絡結構。在每個監測點，將寬帶射頻光子前端放置在基站通信機房旁邊視野寬闊的高處，便于較好地采集電磁信號，并且由機房電源和光纖配線架完成供電和光波分復用。將監測點B作為中心站或中心節點，而分布式監測點A和C經光纜連接至監測點B，集中完成光電轉換和多域信號聯合處理。3個監測點寬帶射頻光子前端的現場布置場景分別如圖9中A、B、C所示，3個站點之間的線路距離分別為AB間距3.45 km, BC間距18.71 km, AC間距22.16 km。

圖9 分布式星型網絡監測點布置圖

然后，利用鐵路電磁干擾監測系統完成分布式監測點的電磁信號采集與處理。首先進行監測頻點的初始化配置，3個站點的配置信息如表4所示；然后對監測點A、B、C的電磁信號數據進行采集，并從頻域、時域、空域3個維度完成干擾信號的判決與定位；同時，實時顯示檢測報告并存儲至本地數據庫備份。

表4 監測站點配置信息

本檢測系統通過小區識別碼CI來判別分布式監測點區域內的正常信號與干擾信號。經測試中檢測得出三個站點基站的小區識別碼CI分別為A (37131)、B (37132)、C (37134)，與授權的CI一致，故無干擾信號。

此外，為模擬引入鄰道干擾、帶內干擾，進一步驗證該檢測系統對干擾的檢測能力，測試中利用矢量信號產生器(R&S SMBV100A)模擬生成電磁干擾信號。針對站點B，我們分別產生了GMSK調制格式的帶內干擾信號(930.4 MHz)和鄰道干擾信號(930.6 MHz)，形成帶內干擾和鄰道干擾。此時，檢測結果見圖10和圖11，當受到帶內干擾時，電譜圖和頻點圖未出現異常頻率，且眼圖模糊，星座圖分散；當受到鄰道干擾時，電譜圖和頻點圖出現相鄰的異常頻率(圖11中紅色圓圈)，眼圖、星座圖與帶內干擾相似，信號質量差。因此，該系統能夠有效識別GSM-R通信網絡影響最大的帶內干擾和鄰道干擾。

圖10 分布式星型網絡帶內干擾檢測結果

圖11 分布式星型網絡鄰道干擾檢測結果

另外，該光子學檢測系統的空域干擾源定位驗證見圖9，當站點B出現未授權的干擾信號時，首先利用光子學均勻線陣方法估計干擾源的二維方位角；并在站點A和站點C同時估計可疑干擾信號的方位角，結合3個站點之間的三角星型結構，共同對干擾源進行集中定位和后續清除。

3 結束語

針對鐵路沿線的電磁干擾問題，提出一種基于光子學的遠程分布式、實時、低成本、高精度的檢測系統，由4種高性能技術集成融合形成，并在鐵路現場應用中檢驗了其有效和重要價值。在線路現場中針對GSM-R系統電磁干擾的試驗中，該光子型鐵路電磁干擾檢測系統部署于成渝高鐵和成昆二線的區段，分別完成了單點現場測試和分布式星型網絡的現場驗證；通過頻譜圖、CI、眼圖、星座圖等信息成功地對鐵路系統內的帶內、鄰道和帶外干擾進行識別，并及時做出預警響應。