一种基于压缩感知的车载轨道移频信号快速压缩方法

摘要

本发明公开了一种基于压缩感知的车载轨道移频信号快速压缩方法，用于普速和高速列车上列车监控数据记录器(LKJ)、动态监测系统(DMS)以及主体化机车信号车载系统中的轨道移频信号的快速压缩。首先计算待压缩的车载轨道移频信号的稀疏度，根据稀疏度确定是否对其稀疏变换；然后利用高斯随机矩阵对稀疏系数进行压缩，得到压缩数据；最后对压缩数据解压缩时，只需利用压缩感知重构方法即可有效地恢复轨道移频信号。本发明对轨道移频信号压缩比大、实时性高，能有效减轻车载LKJ、DMS以及车载机车信号系统的存储负荷、有利于降低车载轨道移频信号的车-地间无线传输的带宽需求和传输时延，在高铁车载信号实时监测中具有广阔的应用前景。

主权项

1.一种基于压缩感知的车载轨道移频信号快速压缩方法，其特征在于：首先计算车载轨道移频信号的稀疏度，根据稀疏度确定是否对其稀疏变换；然后利用观测矩阵对稀疏系数进行压缩，得到轨道移频信号的压缩数据；在对压缩数据解压缩时，利用压缩感知重构方法恢复压缩前的轨道移频信号；其具体的压缩和解压缩方法如下包含如下手段：A所述的车载轨道移频信号的压缩步骤如下：(1.1)记车载轨道移频信号为x＝{x(i),i＝1,2,...,N}^T，计算其稀疏度K＝||x||₀，其中N为轨道移频信号x的序列长度，{·}^T为向量转置操作，||x||₀为x序列中非零元素的个数；(1.2)若K满足K≤N/100，置标记Flag=0，转到步骤（1.3）；否则，记Flag=1，计算稀疏度K＝||θ||₀，其中θ为x的FFT快速傅里叶变换系数，记为θ＝{θ(i),i＝1,2,...,N}^T＝FFT(x)；(1.3)选取观测维数M，满足且M＜＜N，构造满足压缩感知理论RIP特性的M行N列观测矩阵Φ，其中为向下取整运算，c为与重构精度相关的常数且$c\in (0,\frac{\ln 2·\ln N}{\ln N-\ln K});$(1.4)记轨道移频信号x的压缩数据为y＝{y(j),j＝1,2,...,M}^T，若Flag=0，则y＝Φ·x；否则y＝Φ·θ;由于M＜＜N，因此上述步骤实现了从轨道移频信号x到压缩数据y的高压缩比压缩;B所述利用压缩感知重构方法恢复轨道移频信号的步骤如下：(2.1)计算压缩数据y的重构稀疏系数：采用基于压缩感知的正交匹配追踪方法对压缩数据y进行优化求解，得到y的频域重构稀疏系数其中(2.2)记压缩数据y的重构数据为若Flag=0，则否则，对进行FFT反变换得到此时，即为重构(或恢复)的车载轨道移频信号。