铁路信息岛毫米波与ICT融合信息传输平台的研究

朱岩 戚建淮 刘航 崔宸 解亚飞

(1.中国铁路北京局集团有限公司，北京 100000；2.深圳市永达电子信息股份有限公司，广东 深圳 518055)

1 引言

近年来，中国铁路获得巨大发展，根据2022年1月4日召开的国铁集团工作会议所透露信息，截至2021年底，国内铁路营业里程已超过15万公里，其中高铁营业里程已超过4万公里，当前高速铁路已开始向智能化方向[1]发展，高铁与通信技术的结合，是构建智能高铁的基础[2]。

由于中国地形复杂，铁路（含高铁）途径很多地质条件复杂、与外界通讯条件恶劣的偏远地区，如成渝高铁、成贵高铁、西成高铁等，沿途穿越地质条件极度复杂的山区，桥隧相连。在隧道之间的路段上存在大量对外通讯条件极度恶劣的区域，在这些区域可以通过布置相关监控传感器、信息处理及传输系统形成“信息岛”。

由于很多信息孤岛周边地质条件复杂，特别是部分信息孤岛处于地质不稳定地区，区域内易发生诸如地震、路面沉降、落石等可能引发行车事故的地质灾害，客观上需要及时将信息孤岛中的监控数据传递出来，以方便外部数据中心通过对监控数据的分析，及时发现风险，做好灾害及时预警或排除已发生的灾害对路段的威胁，从而减少行车事故的发生，切实保障旅客生命安全，以避免或减少国家重要基础设施及财产的损失。

针对信息岛监控数据的转储需求，现有的传输方法及其缺点及问题如下：

（1）直接传输：线缆或架设无线通讯基站传输实施及维护困难，基础投入成本高；采用卫星通讯传输成本高，且信号传输速度慢。

（2）人工转储：维护困难，成本高，且信息滞后。

（3）无效监控数据：信息岛中传感器会产生大量的无效数据（静止不动的画面、长期无明显变化的振动、音频数据等），数据转储时对无效数据的传输不但浪费时间及成本，也会影响数据中心对关键数据查找及分析的效率，因此需要对无效监控数据进行剔除。

针对以上问题，本文通过研究现有信息传输平台的特点，结合毫米波相关应用技术，给出了一种信息岛与外界进行间接信息交互的方案，通过信息岛附近经过的高铁或动车作为数据转储载体，将经过筛选的关键监控数据传递给外界的信息处理中心，并将信息处理中心的控制信息通过列车转发给信息岛地面信息接收装置，从而实现信息岛与外界有效的信息沟通。

2 现状分析

通过以上对当前信息岛的通讯条件及困难的分析，结合铁路信息岛周边有高速列车定时经过的现实条件，采用列车作为载体，通过车地间高速数据传输实现信息岛与外界的信息沟通是值得探讨的问题解决思路。

关于车地间数据传输，当前已有方案实现了将部分列车视频数据通过WLAN传输至地面信息系统[3]，但考虑到信息岛过境列车通常处于高速行驶状态，该方案的信号传输速率及稳定性均不理想。随着5G通信技术的发展，其高可靠、低时延、大带宽的特点在铁路各领域拓展了很多新应用场景[4-6]，5G的应用不但可以实时监控动车组车载数据[7]，还可以实现大量车载数据在车地间的传输[8]。5G通信随着传输频段的增高，其传输速率随之增大，通信距离缩短，毫米波是5G在高频频段的应用，可在特定区域内实现大量数据快速转储[9-13]，根据车地间数据传输的具体条件及需求可选择数据实时上传，或数据集中上传的方式[14]，当所需传输或转储的数据量较大时，采用毫米波作为高速且大带宽的车地间无线传输通道，是一个较好的选择[15]。目前已有毫米波通讯方案可实现列车在进出站场过程中与地面之间数据的快速传输[8]，可以解决车速过快时车地之间大量信息传输问题。

3 系统方案

3.1 系统架构

根据信息岛信息转储及分析的实际需求，参考已有解决方案，首先需要采用适当的毫米波通讯方案解决信息岛与高速状态下机车间大量监控数据的传输问题，同时需要使用适当的方法尽量减少所需传输监控数据的数据量，确保对关键监控数据进行转储。据此信息岛毫米波ICT融合信息传输平台的架构可自上而下分为数据中心、数据传输层、信息收集层。

3.1.1 数据中心

数据中心通过列车及通讯基站的中转，接收信息岛传感器收集并经过边缘计算节点初步筛选得到的监控及状态信息，通过对数据进行智能分析确定信息岛状态；如需对信息岛设备状态进行调整（例如调整摄像头拍摄角度，调整信息岛通讯系统信号发送频率、功率等），数据中心可将控制调整信息通过通讯基站及列车的中转下达给信息岛，由信息岛边缘计算节点自动进行工作状态调整。

图1 信息岛毫米波ICT融合信息传输平台系统架构图

3.1.2 数据传输层

过境列车与外界通讯基站间可采用E波段毫米波进行信息传输；过境列车与信息岛间采用V波段毫米波进行通讯；信息岛内各传感器与边缘计算节点之间采用Wifi方式进行连接。

3.1.3 信息收集层

每个信息岛配备至少一个边缘计算节点及所属的存储单元，其配备的存储单元可存储各种信息岛附近可能影响行车安全事件发生时各种传感器典型监控信号特征；边缘计算节点具备简单的分析比对及数据筛选功能，可剔除无效监控数据，并优先传输转储可能造成更严重后果事件的监控数据。

3.2 重要功能

3.2.1 数据中心功能

数据中心可通过控制信息中转的方式实现对信息岛设备的主动维护及智能调度，可有效提升信息岛设备运行的可靠性。对信息岛上传的监控信息通过大数据分析方式，准确识别信息岛附近可能发生或已发生的影响正常行车的事件，从而提前或尽快处理问题，有效提升行车安全性。

3.2.2 列车数据中转功能

以运行中的铁路高铁/动车为信息岛与数据中心信息传递的中介，其步骤如下：

（1）列车到达通讯基站附近，与通讯基站E波段毫米波天线临时建立无线数据链接，从数据中心查询获取前方运行线路附近的信息岛状态清单，将信息岛状态清单信息保存到列车内的数据存储器上；数据中心同时将对信息岛的操作指令发送给列车。

（2）列车经过信息岛附近，与信息岛的V波段毫米波天线临时建立无线数据链接，与信息岛进行数据交换，将来自数据中心的控制信息发给信息岛，同时将信息岛监控数据转储在列车上。

（3）当列车经过信息岛到达下一个通讯基站附近时，将通过前面步骤获取的信息岛数据上传到数据中心，可以释放列车内数据存储器该部分数据的存储空间，继续从数据中心获取前方运行线路附近的信息岛状态清单，并接收数据中心对下一个即将经过信息岛的控制信息。

（4）在列车离开信息岛后，根据数据中心事先提供的时刻表，如果确定最近将与本车会车（相对开行）的列车先到达可中转数据的通讯基站，可选择在会车时通过双方的毫米波收发装置将监控数据转发给对面的列车，由其中转上传数据中心。

3.2.3 信息岛功能

（1）信息筛选：信息岛对监控信息按照两种方法进行筛查，首先可按照对行车安全影响严重性对监控信息进行分类，在转储时优先发送可能造成更严重后果事件的监控信息；其次为减小转储数据量，可剔除无效数据（静止不动的画面、长期无明显变化的振动、音频数据等）后,将关键监控数据进行转储，从而降低最终上传数据量，提升转储效率。

（2）数据传输：信息岛内的多个边缘计算节点配有V波段毫米波收发基站，采用汇聚组网方式，基站间传输距离可达1公里，传输带宽2.5G，主要用于基站间信息交换以及面向列车的信息交换。边缘计算节点面向底层各传感器采用Wifi链接，用于边缘计算节点对底层传感器信息收集或发送给底层传感器控制信息。此外，为确保列车高速通过时与信息岛之间信号传输的稳定性及完整性，一般采用多路径冗余链接方式确保信号的传输。也即在整个传输的过程中，当某些通信链路因行车或遮挡断开时，至少保持一条信息岛与列车联通的通信链路，以确保信息的收发能够准确完成。

（3）数据中继：对于部分距离铁路较远的信息岛，可以利用距离铁路较近的信息岛对其数据进行中转，这样可以延长传输距离，从而增加信息岛监控覆盖范围。

（4）休眠和唤醒：信息岛附近环境大部分处于正常状态，大部分传感器只需要间歇性地触发数据采集，数据通讯也仅为短时通讯，因此在不进行数据采集和数据通讯时信息岛大部分设备可进入休眠状态，按照设定的时间唤醒并进行数据采集和传输，在遇到突发事件时可根据触发条件自动唤醒设备，进行监控及数据传输，可以有效减小消耗，并进一步减少需要转储的无效数据量。

4 关键方法及流程

信息岛的边缘计算节点可采用信息分级传输及无效信息剔除两种方法对传感器监控信息进行筛选，以确保转储时进行传输的均为关键数据。

4.1 信息分级传输方法

4.1.1 信息分级

根据安全事件对行车安全影响严重程度进行分类：例如影响到正常行车的落石、地基沉降等为严重事件；暴雨、大风等可能影响行车安全的事件为警戒事件；对行车安全影响不大的为普通事件。信息岛的边缘计算节点需事先存储可能影响行车的各级别安全事件典型监控信号特征。

4.1.2 信息对比传输

信息岛的边缘计算节点收集附近传感器监控信息，并将其与存储器中各种典型安全事件监控信息进行比对，识别出相关安全事件后，按事件影响行车安全严重性进行传输优先级排序。严重性更高的事件传输优先级更高；多起相同严重性事件中，与边缘计算节点存储器中已有安全事件典型监控信号特征匹配程度更高的事件传输优先级更高。边缘计算节点在列车经过时，优先传输优先级更高的事件监控信息，也即优先传输关键监控信息。

4.2 自适应卡尔曼滤波无效信息排除方法

信息岛中各传感器会产生大量的无效信息（静止不动的画面、长期无明显变化的振动、音频数据等）后，对其进行转储不但会浪费成本，而且会降低数据中心对关键数据查找及分析的效率。排除无效信息有助于筛选待传输的关键监控信息，这里给出自适应卡尔曼滤波方法进行无效数据剔除，具体方法如下（流程图如图2）：

图2 自适应卡尔曼滤波无效信息排除方法流程图

（1）计算当前时刻、前一时刻、更前某一时刻（观测数据无突变）样本观测均值、均值变化阈值,si，当前时刻ti与前一时刻ti-1各自样本观测平均数据的差值为

μ：较长时段中所有观测数据均值

S：较长时段中所有观测数据标准差

n：监控数据样本容量

（3）当|t|>|tα/2|，表明在该置信区间下，观测数据发生了突变，标注该段观测数据，此时因为长期无突变数据，卡尔曼滤波算法中的观测噪声Qi取值较小，无法用于跟踪突变数据。需将Qi重置，以便使其能够适应对突变后监控数据的跟踪滤波，可设置

（4）当|t|≤|tα/2|，表明在该置信区间下，观测数据未发生突变，则当前时刻ti与更前某时刻ti-m各自样本观测平均数据的差值为时，表明在当前时刻与更前某时刻之间监控数据发生较大渐变，标注该段观测数据；当时，表明未发生较大渐变，由于也未发生突变，表明无需转储。Qi置零：Qi=0。

（5）进行卡尔曼跟踪滤波算法，对监控数据进行跟踪滤波。

（6）对上述已标注的监控数据进行转储（发生突变的监控数据+发生较大渐变的监控数据），注意标注时间等相关参数。

（7）继续处理最新监控数据。

在本方法中卡尔曼滤波算法相关公式及参数说明如下：

其中，xi与xi-1为t及t-1时刻系统状态；zi表示t时刻的观测数据；Ai|i-1是状态转移矩阵；H是观测矩阵；vi是测量噪声，其协方差为R；wi是系统噪声，协方差为Q。

预测和更新方程如下所示：

其中，是i-1时刻的最优估计数据；是在最优估计基础上的预测数据；Pi-1是i-1时刻更新后的误差协方差矩阵；是误差协方差的预测值；Ki是i时刻的卡尔曼增益；是i时刻最优预测值；Pi是i时刻最优估计值。

5 方法测试

对信息岛毫米波信息融合平台的测试，需要从数据筛选与数据车地传输两方面进行。

首先选择对地面端监控视频进行数据筛选测试。使用监控摄像头对铁路直道路段进行拍摄，摄像头分辨率1080p，焦距750mm。取测试日期8:30至16:35分的监控视频数据约7.98G，对视频每隔30秒抽取一张截图，获得58200张截图。对截图采用自适应卡尔曼滤波器算法进行筛选，也即对当前截图与此刻之前多张截图的相似度进行打分，根据截图得分是否超过算法的阈值判断该时刻监控数据是否突变或较大的渐变。筛选得到发生突变的监控图片695张，占总样本量的1.194%，图3上图为8:30-16:35突变数据筛选结果，图3下图为14:40-14:56突变数据筛选结果，图中每条线竖线代表某张图片相对其他图片的相似度分数，超过突变阈值表示该图片相对其他图片发生了突变；筛选得到发生较大渐变的监控图片2843张，占总样本量的4.885%，图4上图为8:30-16:35较大渐变数据筛选结果；图4下图为14:40-14:56较大渐变数据筛选结果，超过了渐变阈值表示该图片相对其他图片发生了较大渐变。最终统计发生突变或发生较大渐变的图片为3507张，占总样本量6.026%，其对应所需转储的有效监控视频仅0.481G，可见本文提出的算法可有效减少所需转储的数据量。

图3 监控数据突变筛选结果（上：8:30-16:35全部时间突变数据筛选；下：14:40-14:56局部时间突变数据筛选）

图4 监控数据渐变筛选结果（上：8:30-16:35全部时间较大渐变数据筛选；下：14:40-14:56局部时间较大渐变数据筛选）

关于车地数据传输测试，选用E波段(71～76GHz/81～86GHz)毫米波基站，车载射频接入节点设备与地面射频接入设备间同时维持4条双向通信链路，每条双向通信链路占用4GHz频宽，整个系统占用13GHz频宽，地面射频接入设备场强覆盖平均电平值（RSSI值）为-41.6dBm，测得数据传输时延均值696μs，小区间链路切换时间均值60μs，切换成功率100%。

列车试验行进速度80km/h，车地间上下行数据吞吐量测试结果见表1。

表1 80km/h车地间数据吞吐量测试

表1测试结果可满足信息岛数据车地间传输的需求，此外经测试V波段毫米波基站也可满足传输需求。

因此，本文针对铁路信息岛与外界信息沟通的需求提出的基于毫米波与ICT融合信息传输方法是合理且可行的，后续还将在实际应用过程中对该平台中的算法继续优化，从而进一步优化对有效监控信息的筛选效果。

6 结语

本文提出的铁路信息岛毫米波与ICT融合信息传输平台利用信息岛附近经过的列车及外界通讯基站作为数据转储载体，将信息岛筛选后的关键监控信息发送给外部数据中心进行分析，并将信息中心的控制信号通过通讯基站及列车转发给信息岛，从而实现信息岛与外界数据中心的有效信息交互；信息岛内通过自适应卡尔曼滤波方法排除无效监控数据，确保更有效地筛选出信息岛的关键监控数据并转发给数据中心，从而解决信息岛监控数据量过大难以传输的问题。