鐵路信息島毫米波與ICT融合信息傳輸平臺的研究

朱巖 戚建淮 劉航 崔宸 解亞飛

(1.中國鐵路北京局集團有限公司，北京 100000；2.深圳市永達電子信息股份有限公司，廣東 深圳 518055)

1 引言

近年來，中國鐵路獲得巨大發展，根據2022年1月4日召開的國鐵集團工作會議所透露信息，截至2021年底，國內鐵路營業里程已超過15萬公里，其中高鐵營業里程已超過4萬公里，當前高速鐵路已開始向智能化方向[1]發展，高鐵與通信技術的結合，是構建智能高鐵的基礎[2]。

由于中國地形復雜，鐵路（含高鐵）途徑很多地質條件復雜、與外界通訊條件惡劣的偏遠地區，如成渝高鐵、成貴高鐵、西成高鐵等，沿途穿越地質條件極度復雜的山區，橋隧相連。在隧道之間的路段上存在大量對外通訊條件極度惡劣的區域，在這些區域可以通過布置相關監控傳感器、信息處理及傳輸系統形成“信息島”。

由于很多信息孤島周邊地質條件復雜，特別是部分信息孤島處于地質不穩定地區，區域內易發生諸如地震、路面沉降、落石等可能引發行車事故的地質災害，客觀上需要及時將信息孤島中的監控數據傳遞出來，以方便外部數據中心通過對監控數據的分析，及時發現風險，做好災害及時預警或排除已發生的災害對路段的威脅，從而減少行車事故的發生，切實保障旅客生命安全，以避免或減少國家重要基礎設施及財產的損失。

針對信息島監控數據的轉儲需求，現有的傳輸方法及其缺點及問題如下：

（1）直接傳輸：線纜或架設無線通訊基站傳輸實施及維護困難，基礎投入成本高；采用衛星通訊傳輸成本高，且信號傳輸速度慢。

（2）人工轉儲：維護困難，成本高，且信息滯后。

（3）無效監控數據：信息島中傳感器會產生大量的無效數據（靜止不動的畫面、長期無明顯變化的振動、音頻數據等），數據轉儲時對無效數據的傳輸不但浪費時間及成本，也會影響數據中心對關鍵數據查找及分析的效率，因此需要對無效監控數據進行剔除。

針對以上問題，本文通過研究現有信息傳輸平臺的特點，結合毫米波相關應用技術，給出了一種信息島與外界進行間接信息交互的方案，通過信息島附近經過的高鐵或動車作為數據轉儲載體，將經過篩選的關鍵監控數據傳遞給外界的信息處理中心，并將信息處理中心的控制信息通過列車轉發給信息島地面信息接收裝置，從而實現信息島與外界有效的信息溝通。

2 現狀分析

通過以上對當前信息島的通訊條件及困難的分析，結合鐵路信息島周邊有高速列車定時經過的現實條件，采用列車作為載體，通過車地間高速數據傳輸實現信息島與外界的信息溝通是值得探討的問題解決思路。

關于車地間數據傳輸，當前已有方案實現了將部分列車視頻數據通過WLAN傳輸至地面信息系統[3]，但考慮到信息島過境列車通常處于高速行駛狀態，該方案的信號傳輸速率及穩定性均不理想。隨著5G通信技術的發展，其高可靠、低時延、大帶寬的特點在鐵路各領域拓展了很多新應用場景[4-6]，5G的應用不但可以實時監控動車組車載數據[7]，還可以實現大量車載數據在車地間的傳輸[8]。5G通信隨著傳輸頻段的增高，其傳輸速率隨之增大，通信距離縮短，毫米波是5G在高頻頻段的應用，可在特定區域內實現大量數據快速轉儲[9-13]，根據車地間數據傳輸的具體條件及需求可選擇數據實時上傳，或數據集中上傳的方式[14]，當所需傳輸或轉儲的數據量較大時，采用毫米波作為高速且大帶寬的車地間無線傳輸通道，是一個較好的選擇[15]。目前已有毫米波通訊方案可實現列車在進出站場過程中與地面之間數據的快速傳輸[8]，可以解決車速過快時車地之間大量信息傳輸問題。

3 系統方案

3.1 系統架構

根據信息島信息轉儲及分析的實際需求，參考已有解決方案，首先需要采用適當的毫米波通訊方案解決信息島與高速狀態下機車間大量監控數據的傳輸問題，同時需要使用適當的方法盡量減少所需傳輸監控數據的數據量，確保對關鍵監控數據進行轉儲。據此信息島毫米波ICT融合信息傳輸平臺的架構可自上而下分為數據中心、數據傳輸層、信息收集層。

3.1.1 數據中心

數據中心通過列車及通訊基站的中轉，接收信息島傳感器收集并經過邊緣計算節點初步篩選得到的監控及狀態信息，通過對數據進行智能分析確定信息島狀態；如需對信息島設備狀態進行調整（例如調整攝像頭拍攝角度，調整信息島通訊系統信號發送頻率、功率等），數據中心可將控制調整信息通過通訊基站及列車的中轉下達給信息島，由信息島邊緣計算節點自動進行工作狀態調整。

圖1 信息島毫米波ICT融合信息傳輸平臺系統架構圖

3.1.2 數據傳輸層

過境列車與外界通訊基站間可采用E波段毫米波進行信息傳輸；過境列車與信息島間采用V波段毫米波進行通訊；信息島內各傳感器與邊緣計算節點之間采用Wifi方式進行連接。

3.1.3 信息收集層

每個信息島配備至少一個邊緣計算節點及所屬的存儲單元，其配備的存儲單元可存儲各種信息島附近可能影響行車安全事件發生時各種傳感器典型監控信號特征；邊緣計算節點具備簡單的分析比對及數據篩選功能，可剔除無效監控數據，并優先傳輸轉儲可能造成更嚴重后果事件的監控數據。

3.2 重要功能

3.2.1 數據中心功能

數據中心可通過控制信息中轉的方式實現對信息島設備的主動維護及智能調度，可有效提升信息島設備運行的可靠性。對信息島上傳的監控信息通過大數據分析方式，準確識別信息島附近可能發生或已發生的影響正常行車的事件，從而提前或盡快處理問題，有效提升行車安全性。

3.2.2 列車數據中轉功能

以運行中的鐵路高鐵/動車為信息島與數據中心信息傳遞的中介，其步驟如下：

（1）列車到達通訊基站附近，與通訊基站E波段毫米波天線臨時建立無線數據鏈接，從數據中心查詢獲取前方運行線路附近的信息島狀態清單，將信息島狀態清單信息保存到列車內的數據存儲器上；數據中心同時將對信息島的操作指令發送給列車。

（2）列車經過信息島附近，與信息島的V波段毫米波天線臨時建立無線數據鏈接，與信息島進行數據交換，將來自數據中心的控制信息發給信息島，同時將信息島監控數據轉儲在列車上。

（3）當列車經過信息島到達下一個通訊基站附近時，將通過前面步驟獲取的信息島數據上傳到數據中心，可以釋放列車內數據存儲器該部分數據的存儲空間，繼續從數據中心獲取前方運行線路附近的信息島狀態清單，并接收數據中心對下一個即將經過信息島的控制信息。

（4）在列車離開信息島后，根據數據中心事先提供的時刻表，如果確定最近將與本車會車（相對開行）的列車先到達可中轉數據的通訊基站，可選擇在會車時通過雙方的毫米波收發裝置將監控數據轉發給對面的列車，由其中轉上傳數據中心。

3.2.3 信息島功能

（1）信息篩選：信息島對監控信息按照兩種方法進行篩查，首先可按照對行車安全影響嚴重性對監控信息進行分類，在轉儲時優先發送可能造成更嚴重后果事件的監控信息；其次為減小轉儲數據量，可剔除無效數據（靜止不動的畫面、長期無明顯變化的振動、音頻數據等）后,將關鍵監控數據進行轉儲，從而降低最終上傳數據量，提升轉儲效率。

（2）數據傳輸：信息島內的多個邊緣計算節點配有V波段毫米波收發基站，采用匯聚組網方式，基站間傳輸距離可達1公里，傳輸帶寬2.5G，主要用于基站間信息交換以及面向列車的信息交換。邊緣計算節點面向底層各傳感器采用Wifi鏈接，用于邊緣計算節點對底層傳感器信息收集或發送給底層傳感器控制信息。此外，為確保列車高速通過時與信息島之間信號傳輸的穩定性及完整性，一般采用多路徑冗余鏈接方式確保信號的傳輸。也即在整個傳輸的過程中，當某些通信鏈路因行車或遮擋斷開時，至少保持一條信息島與列車聯通的通信鏈路，以確保信息的收發能夠準確完成。

（3）數據中繼：對于部分距離鐵路較遠的信息島，可以利用距離鐵路較近的信息島對其數據進行中轉，這樣可以延長傳輸距離，從而增加信息島監控覆蓋范圍。

（4）休眠和喚醒：信息島附近環境大部分處于正常狀態，大部分傳感器只需要間歇性地觸發數據采集，數據通訊也僅為短時通訊，因此在不進行數據采集和數據通訊時信息島大部分設備可進入休眠狀態，按照設定的時間喚醒并進行數據采集和傳輸，在遇到突發事件時可根據觸發條件自動喚醒設備，進行監控及數據傳輸，可以有效減小消耗，并進一步減少需要轉儲的無效數據量。

4 關鍵方法及流程

信息島的邊緣計算節點可采用信息分級傳輸及無效信息剔除兩種方法對傳感器監控信息進行篩選，以確保轉儲時進行傳輸的均為關鍵數據。

4.1 信息分級傳輸方法

4.1.1 信息分級

根據安全事件對行車安全影響嚴重程度進行分類：例如影響到正常行車的落石、地基沉降等為嚴重事件；暴雨、大風等可能影響行車安全的事件為警戒事件；對行車安全影響不大的為普通事件。信息島的邊緣計算節點需事先存儲可能影響行車的各級別安全事件典型監控信號特征。

4.1.2 信息對比傳輸

信息島的邊緣計算節點收集附近傳感器監控信息，并將其與存儲器中各種典型安全事件監控信息進行比對，識別出相關安全事件后，按事件影響行車安全嚴重性進行傳輸優先級排序。嚴重性更高的事件傳輸優先級更高；多起相同嚴重性事件中，與邊緣計算節點存儲器中已有安全事件典型監控信號特征匹配程度更高的事件傳輸優先級更高。邊緣計算節點在列車經過時，優先傳輸優先級更高的事件監控信息，也即優先傳輸關鍵監控信息。

4.2 自適應卡爾曼濾波無效信息排除方法

信息島中各傳感器會產生大量的無效信息（靜止不動的畫面、長期無明顯變化的振動、音頻數據等）后，對其進行轉儲不但會浪費成本，而且會降低數據中心對關鍵數據查找及分析的效率。排除無效信息有助于篩選待傳輸的關鍵監控信息，這里給出自適應卡爾曼濾波方法進行無效數據剔除，具體方法如下（流程圖如圖2）：

圖2 自適應卡爾曼濾波無效信息排除方法流程圖

（1）計算當前時刻、前一時刻、更前某一時刻（觀測數據無突變）樣本觀測均值、均值變化閾值,si，當前時刻ti與前一時刻ti-1各自樣本觀測平均數據的差值為

μ：較長時段中所有觀測數據均值

S：較長時段中所有觀測數據標準差

n：監控數據樣本容量

（3）當|t|>|tα/2|，表明在該置信區間下，觀測數據發生了突變，標注該段觀測數據，此時因為長期無突變數據，卡爾曼濾波算法中的觀測噪聲Qi取值較小，無法用于跟蹤突變數據。需將Qi重置，以便使其能夠適應對突變后監控數據的跟蹤濾波，可設置

（4）當|t|≤|tα/2|，表明在該置信區間下，觀測數據未發生突變，則當前時刻ti與更前某時刻ti-m各自樣本觀測平均數據的差值為時，表明在當前時刻與更前某時刻之間監控數據發生較大漸變，標注該段觀測數據；當時，表明未發生較大漸變，由于也未發生突變，表明無需轉儲。Qi置零：Qi=0。

（5）進行卡爾曼跟蹤濾波算法，對監控數據進行跟蹤濾波。

（6）對上述已標注的監控數據進行轉儲（發生突變的監控數據+發生較大漸變的監控數據），注意標注時間等相關參數。

（7）繼續處理最新監控數據。

在本方法中卡爾曼濾波算法相關公式及參數說明如下：

其中，xi與xi-1為t及t-1時刻系統狀態；zi表示t時刻的觀測數據；Ai|i-1是狀態轉移矩陣；H是觀測矩陣；vi是測量噪聲，其協方差為R；wi是系統噪聲，協方差為Q。

預測和更新方程如下所示：

其中，是i-1時刻的最優估計數據；是在最優估計基礎上的預測數據；Pi-1是i-1時刻更新后的誤差協方差矩陣；是誤差協方差的預測值；Ki是i時刻的卡爾曼增益；是i時刻最優預測值；Pi是i時刻最優估計值。

5 方法測試

對信息島毫米波信息融合平臺的測試，需要從數據篩選與數據車地傳輸兩方面進行。

首先選擇對地面端監控視頻進行數據篩選測試。使用監控攝像頭對鐵路直道路段進行拍攝，攝像頭分辨率1080p，焦距750mm。取測試日期8:30至16:35分的監控視頻數據約7.98G，對視頻每隔30秒抽取一張截圖，獲得58200張截圖。對截圖采用自適應卡爾曼濾波器算法進行篩選，也即對當前截圖與此刻之前多張截圖的相似度進行打分，根據截圖得分是否超過算法的閾值判斷該時刻監控數據是否突變或較大的漸變。篩選得到發生突變的監控圖片695張，占總樣本量的1.194%，圖3上圖為8:30-16:35突變數據篩選結果，圖3下圖為14:40-14:56突變數據篩選結果，圖中每條線豎線代表某張圖片相對其他圖片的相似度分數，超過突變閾值表示該圖片相對其他圖片發生了突變；篩選得到發生較大漸變的監控圖片2843張，占總樣本量的4.885%，圖4上圖為8:30-16:35較大漸變數據篩選結果；圖4下圖為14:40-14:56較大漸變數據篩選結果，超過了漸變閾值表示該圖片相對其他圖片發生了較大漸變。最終統計發生突變或發生較大漸變的圖片為3507張，占總樣本量6.026%，其對應所需轉儲的有效監控視頻僅0.481G，可見本文提出的算法可有效減少所需轉儲的數據量。

圖3 監控數據突變篩選結果（上：8:30-16:35全部時間突變數據篩選；下：14:40-14:56局部時間突變數據篩選）

圖4 監控數據漸變篩選結果（上：8:30-16:35全部時間較大漸變數據篩選；下：14:40-14:56局部時間較大漸變數據篩選）

關于車地數據傳輸測試，選用E波段(71～76GHz/81～86GHz)毫米波基站，車載射頻接入節點設備與地面射頻接入設備間同時維持4條雙向通信鏈路，每條雙向通信鏈路占用4GHz頻寬，整個系統占用13GHz頻寬，地面射頻接入設備場強覆蓋平均電平值（RSSI值）為-41.6dBm，測得數據傳輸時延均值696μs，小區間鏈路切換時間均值60μs，切換成功率100%。

列車試驗行進速度80km/h，車地間上下行數據吞吐量測試結果見表1。

表1 80km/h車地間數據吞吐量測試

表1測試結果可滿足信息島數據車地間傳輸的需求，此外經測試V波段毫米波基站也可滿足傳輸需求。

因此，本文針對鐵路信息島與外界信息溝通的需求提出的基于毫米波與ICT融合信息傳輸方法是合理且可行的，后續還將在實際應用過程中對該平臺中的算法繼續優化，從而進一步優化對有效監控信息的篩選效果。

6 結語

本文提出的鐵路信息島毫米波與ICT融合信息傳輸平臺利用信息島附近經過的列車及外界通訊基站作為數據轉儲載體，將信息島篩選后的關鍵監控信息發送給外部數據中心進行分析，并將信息中心的控制信號通過通訊基站及列車轉發給信息島，從而實現信息島與外界數據中心的有效信息交互；信息島內通過自適應卡爾曼濾波方法排除無效監控數據，確保更有效地篩選出信息島的關鍵監控數據并轉發給數據中心，從而解決信息島監控數據量過大難以傳輸的問題。