CN105721006A - 机车信号去噪处理方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种机车信号去噪处理方法和系统，该方法包括：测量获取第一接收线圈与线圈公共端子间的第一机车信号，第二接收线圈与线圈公共端子间的第二机车信号，第一接收线圈与第二接收线圈串联，并由串联支路中间引出线圈公共端子；对第一机车信号和第二机车信号进行相减运算，获得噪声样本信号；根据噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，实际机车信号为第一机车信号与第二机车信号的和。由于获得的噪声样本信号能够很好地估计实际机车信号中的噪声信号特性，通过自适应滤波处理，能够提高机车信号的信噪比，在有效滤除噪声信号的同时，提高了机车信号的接收性能。

Description

机车信号去噪处理方法和系统

技术领域

本发明属于轨道交通技术领域，具体是涉及一种机车信号去噪处理方法和系统。

背景技术

为了对高速行驶列车进行有效控制，车载列控设备需要获得从地面控制中心发送的行车控制命令、前方列车的位置、速度、前方线路条件等信息，这些信息都是从地面发送到列车上，因此，地-车信息传输通道是列车运行控制系统的重要组成部分。连续式地-车信号传输系统包括轨道电路、机车信号设备以及列控车载设备等。

机车信号又称机车自动信号，是用设在机车司机室的机车信号机自动反映运行条件，指示司机运行的信号显示制度。为实现机车信号而装设的整套技术设备称为机车信号设备。为使车上设备和地面设备保持不间断的联系，轨道电路作为有源的发送设备，向钢轨发送表征行车信息的机车信号。该机车信号在钢轨中传输，钢轨周围即形成磁场，机车上的接收线圈中就感应出电势，转换成电压信号发送给机车信号主机。机车信号主机进行相关的信号处理后，指示司机相应的行车信息。

接收线圈接收到机车信号后，为了保证其中行车信息的获取精确性需进行滤波处理，以减少其他噪声的影响。目前，一般采用的滤波方式对频带外噪声的过滤效果较好，但是对于机车信号相同频带内的噪声干扰滤除效果不佳，使得机车信号的接收性能不佳。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种机车信号去噪处理方法和系统，用以滤除机车信号中携带的噪声信号，提高机车信号的接收性能。

本发明提供了一种机车信号去噪处理方法，包括：

测量获取第一接收线圈与线圈公共端子间的第一机车信号，以及第二接收线圈与线圈公共端子间的第二机车信号，其中，所述第一接收线圈与所述第二接收线圈串联，并由串联支路中间引出所述线圈公共端子；

对所述第一机车信号和所述第二机车信号进行相减运算，获得噪声样本信号；

根据所述噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，所述实际机车信号为所述第一机车信号与所述第二机车信号的和。

具体地，所述根据所述噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，包括：

根据公式(1)对所述噪声样本信号进行基于LMS算法的自适应滤波处理，获得经所述LMS算法的权值向量加权处理的噪声样本信号y(k)：

y(k)＝w^T(j)n(k)(1)

其中，y(k)为经所述权值向量加权处理的噪声样本信号；n(k)为所述噪声样本信号，w(j)为所述权值向量；

根据公式(2)，确定经所述自适应滤波处理后的误差信号e(k)：

e(k)＝s(k)-y(k)(2)

其中，e(k)为所述误差信号；s(k)为所述实际机车信号；

在所述误差信号e(k)大于预设阈值时，确定不需要更新所述权值向量，则根据公式(3)确定所述噪声样本信号的增益系数A(k)：

$A\left(k\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}w\left(j\right)---\left(3\right)$

根据公式(4)确定经所述增益系数A(k)增益处理后的噪声样本信号y₁(k)：

y₁(k)＝A(k)n(k)(4)

其中，j＝1,...,m，m为所述权值向量的维度，k＝1,...,n，n为大于或等于m的整数，每次迭代过程中所述k的取值个数等于所述m。

可选的，所述方法还包括：

在所述误差信号e(k)不大于所述预设阈值时，确定需要根据公式(5)更新所述权值向量：

$w(j+1)=w\left(j\right)+\frac{\mathrm{\α}}{\left|\right|n\left(k\right)|{|}^2+\mathrm{\β}}e\left(k\right)n\left(k\right)---\left(5\right)$

其中，0<α<2，β为任意小的正数。

具体地，所述根据所述噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，包括：

根据公式(6)滤除所述实际机车信号中的噪声信号，获得所述实际机车信号中的有用信号e₁(k)：

e₁(k)＝s(k)-y₁(k)(6)

其中，e₁(k)为所述有用信号。

可选的，所述方法还包括：

对所述有用信号进行译码处理，获得对应的机车指示信息并显示。

本发明提供了一种机车信号去噪处理系统，包括：

机车信号获取模块，用于测量获取第一接收线圈与线圈公共端子间的第一机车信号，以及第二接收线圈与线圈公共端子间的第二机车信号，其中，所述第一接收线圈与所述第二接收线圈串联，并由串联支路中间引出所述线圈公共端子；

噪声样本获取模块，用于对所述第一机车信号和所述第二机车信号进行相减运算，获得噪声样本信号；

滤波处理模块，用于根据所述噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，所述实际机车信号为所述第一机车信号与所述第二机车信号的和。

具体地，所述滤波处理模块包括：

加权处理单元，用于根据公式(1)对所述噪声样本信号进行基于LMS算法的自适应滤波处理，获得经所述LMS算法的权值向量加权处理的噪声样本信号y(k)：

y(k)＝w^T(j)n(k)(1)

其中，y(k)为经所述权值向量加权处理的噪声样本信号；n(k)为所述噪声样本信号，w(j)为所述权值向量；

误差处理单元，用于根据公式(2)，确定经所述自适应滤波处理后的误差信号e(k)：

e(k)＝s(k)-y(k)(2)

其中，e(k)为所述误差信号；s(k)为所述实际机车信号；

权值更新单元，用于在所述误差信号e(k)大于预设阈值时，确定不需要更新所述权值向量，则根据公式(3)确定所述噪声样本信号的增益系数A(k)：

$A\left(k\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}w\left(j\right)---\left(3\right)$

增益处理单元，用于根据公式(4)确定经所述增益系数A(k)增益处理后的噪声样本信号y₁(k)：

y₁(k)＝A(k)n(k)(4)

其中，j＝1,...,m，m为所述权值向量的维度，k＝1,...,n，n为大于或等于m的整数，每次迭代过程中所述k的取值个数等于所述m。

具体地，所述权值更新单元还用于：

在所述误差信号e(k)不大于所述预设阈值时，确定需要根据公式(5)更新所述权值向量：

$w(j+1)=w\left(j\right)+\frac{\mathrm{\&alpha;}}{\left|\right|n\left(k\right)|{|}^2+\mathrm{\&beta;}}e\left(k\right)n\left(k\right)---\left(5\right)$

其中，0<α<2，β为任意小的正数。

具体地，所述滤波处理模块还包括：

滤除处理单元，用于根据公式(6)滤除所述实际机车信号中的噪声信号，获得所述实际机车信号中的有用信号e₁(k)：

e₁(k)＝s(k)-y₁(k)(6)

其中，e₁(k)为所述有用信号。

可选的，该系统还包括：

译码显示模块，用于对所述有用信号进行译码处理，获得对应的机车指示信息并显示。

本发明提供的机车信号去噪处理方法和系统，在接收线圈的第一接收线圈与第二接收线圈的串联支路中间引出线圈公共端子，从而测量获取第一接收线圈与线圈公共端子间的第一机车信号，以及第二接收线圈与线圈公共端子间的第二机车信号。通过对第一机车信号和第二机车信号进行相减运算获得噪声样本信号，再将噪声样本信号作为自适应滤波处理的参考信号，对实际机车信号进行自适应滤波处理，以滤除由第一机车信号与第二机车信号组成的实际机车信号中的噪声信号。由于获得的噪声样本信号能够很好的估计当前实际机车信号中的噪声信号特性，通过自适应滤波处理，能够提高机车信号的信噪比，在有效滤除噪声信号的同时，有利于提高机车信号的接收性能。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的机车信号去噪处理方法的流程图；

图2为本发明中接收线圈的原理示意图；

图3为机车信号去噪处理方法的原理示意图；

图4为本发明实施例二提供的机车信号去噪处理方法的处理过程示意图；

图5为本发明实施例一提供的机车信号去噪处理系统的示意图。

具体实施方式

图1为本发明实施例一提供的机车信号去噪处理方法的流程图，如图1所示，该机车信号去噪处理方法包括：

步骤101、测量获取第一接收线圈与线圈公共端子间的第一机车信号，以及第二接收线圈与线圈公共端子间的第二机车信号，其中，第一接收线圈与第二接收线圈串联，并由串联支路中间引出线圈公共端子。

本实施例中，用于接收机车信号的接收线圈的结构如图2所示，该接收线圈由左侧的第一接收线圈和右侧的第二接收线圈串联而成，在两个接收线圈的中间，引出一个线圈公共端子。其中，第一接收线圈对应于一条轨道，第二接收线圈对应于另一条轨道，这两个接收线圈通过电磁感应的方式，接收轨道电路通过这两条轨道传输的机车信号。

因此，可以测量第一接收线圈与线圈公共端子间的信号，以获得第一机车信号，图2中分别以s₁(k)表示，测量第二接收线圈与线圈公共端子间的信号，以获得第二机车信号，图2中分别以s₂(k)表示。可以理解的是，由于第一接收线圈和第二接收线圈为串联关系，因此，实际接收到的机车信号，即实际接收信号为这两个机车信号的加和，以s(k)表示，即s(k)＝s₁(k)+s₂(k)。其中，k为对时间连续形式的机车信号进行离散采样后的离散采样变量，k＝1,...,n，即实际机车信号的离散数据长度为n。

值得说明的是，实际应用中，上述第一接收线圈和第二接收线圈是位于机车的第一轮对前方，机车信号采用频移键控的调制方式在轨道上传输。

实际应用中，电力牵引区段的两条轨道，既是传输机车信号的通道，又是牵引电流的回归通路，对机车信号造成较大干扰的噪声主要有牵引电流谐波干扰、脉冲干扰、高斯噪声等。由于这些噪声的影响，信号s₁(k)和s₂(k)中夹杂了有用信号与噪声信号。轨道电路发送的信号即机车信号在两条轨道中大小相同、传播方向相反，图2中以点和叉分别示意表示。而噪声信号的方向相同、大小不同。因此，定义第一接收线圈中有用信号为u₁(k)，噪声信号为n₁(k)，第二接收线圈中有用信号为u₂(k)，噪声信号为n₂(k)。则s₁(k)和s₂(k)可分别表示为：

s₁(k)＝u₁(k)+n₁(k)

s₂(k)＝u₂(k)-n₂(k)

从而，串联两路接收线圈得到的实际机车信号s(k)可表示为：s(k)＝s₁(k)+s₂(k)＝u₁(k)+u₂(k)+n₁(k)-n₂(k)

因为机车信号在两条轨道中大小相同，所以u₁(k)＝u₂(k)，则可记：u₁(k)＝u₂(k)＝u(k)，则s₁(k)＝u(k)+n₁(k)，s₂(k)＝u(k)-n₂(k)。

因此，串联两路接收线圈得到的实际机车信号s(k)还可表示为：s(k)＝s₁(k)+s₂(k)＝2u(k)+n₁(k)-n₂(k)。

步骤102、对第一机车信号和第二机车信号进行相减运算，获得噪声样本信号。

本实施例中，可以通过用第一机车信号s₁(k)和第二机车信号s₂(k)做差，得到噪声样本信号，以n(k)表示，即n(k)＝s₁(k)-s₂(k)＝n₁(k)+n₂(k)。

而实际机车信号s(k)中包含的实际噪声为n₁(k)-n₂(k)，本实施例提取出的噪声样本信号n₁(k)+n₂(k)与实际感应获得的机车信号s(k)中包含的实际噪声n₁(k)-n₂(k)相比，频率、相位都相同，只是幅度不同，因此需要增加一个增益，使噪声样本信号n(k)在幅度上逼近实际噪声。

步骤103、根据所述噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，实际机车信号为第一机车信号与第二机车信号的和。

本实施例中，采用的自适应滤波算法可以是基于改进的最小均方(LeastMeanSquare，简称LMS)算法，其中，改进点主要体现在：用LMS算法中m维权值向量总和来估计实际噪声信号与噪声样本信号之间的幅值的比值，记为增益A(k)。下面结合图3所示原理示意图，对自适应滤波处理过程进行说明。

如图3所示，输入1为实际机车信号s(k)，输入2为噪声样本信号n(k)，其中，s(k)＝s₁(k)+s₂(k)＝2u(k)+n₁(k)-n₂(k)，n(k)＝s₁(k)-s₂(k)＝n₁(k)+n₂(k)。

首先，根据公式(1)对噪声样本信号n(k)进行基于LMS算法的自适应滤波处理，获得经LMS算法的权值向量w(j)加权处理的噪声样本信号y(k)：

y(k)＝w^T(j)n(k)(1)

w(j)是一个m维向量，m的取值可根据实际需求而定，比如可以设定为4、6等。其中，j＝1,...,m。w(j)的初始值可以经验设定。

k＝1,...,n，n为大于或等于m的整数，每次迭代过程中k的取值个数等于m。

由上式可知，由于该权值向量是固定维度的向量，对噪声样本信号，或者说实际机车信号的滤波处理，是一个迭代的处理过程，每次迭代处理过程针对的是与权值向量相同维度的数据长度，比如当m＝4时，每次迭代过程针对4个离散数据值进行相应的运算，可理解为将k时刻及以前时刻共4个离散数据值作为k时刻的干扰样本的输入序列，与当前的权值向量进行点乘运算。随着k的变化，运算迭代进行。

进而，根据公式(2)，确定经自适应滤波处理后的误差信号e(k)：

e(k)＝s(k)-y(k)(2)

e(k)包含有用信号u(k)和滤波后的噪声n₁(k)-n₂(k)-y(k)，是有用信号u(k)的粗略近似。

本实施例中，在迭代处理的过程中，设置一个误差的阈值，当误差信号的值大于该阈值时，不进行权值向量的更新处理，直接进行后续增益的确定和本地迭代对应的有用信号输出处理过程。

即在误差信号e(k)大于预设阈值时，确定不需要更新权值向量，则根据公式(3)确定噪声样本信号的增益系数A(k)：

$A\left(k\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}w\left(j\right)---\left(3\right)$

根据公式(4)确定经增益系数A(k)增益处理后的噪声样本信号y₁(k)：

y₁(k)＝A(k)n(k)(4)

根据公式(6)滤除实际机车信号中的噪声信号，获得实际机车信号中的有用信号e₁(k)：

e₁(k)＝s(k)-y₁(k)(6)

其中，e₁(k)为有用信号。由前述分析可知，理想情况下，e₁(k)＝2u(k)。

相反的，在误差信号e(k)不大于预设阈值时，则需要进行权值向量的更新处理，需要根据公式(5)更新权值向量：

$w(j+1)=w\left(j\right)+\frac{\mathrm{\&alpha;}}{\left|\right|n\left(k\right)|{|}^2+\mathrm{\&beta;}}e\left(k\right)n\left(k\right)---\left(5\right)$

其中，0<α<2，可以控制算法的收敛速度；β为任意小的正数，是为了解决由于输入信号较小时除法引起的数值不稳定问题。

在根据公式(5)更新权值变量后，再进行根据公式(3)、公式(4)、公式(6)的滤波处理过程，以最终得到本次迭代过程对应的有用信号。

在针对本次迭代过程，得到对应的有用信号后，进行下一次迭代过程的处理，即更新k值，直到k值取到数据长度n为止，得到实际机车信号对应的全部有用信号输出。

为了对上述机车信号的滤波处理过程进行更为直观的理解，可以参考图4所示的处理过程示意图来理解。

可选的，在步骤103之后，还可以包括如下步骤104：

步骤104、对实际机车信号中的有用信号进行译码处理，获得对应的机车指示信息并显示。

在得到有用信号之后，对该有用信号进行数据处理，比如解调、译码等处理，得到对应的机车指示信息，以显示给机车司机，用于指导其行车控制。

本实施例中，在接收线圈的第一接收线圈与第二接收线圈的串联支路中间引出线圈公共端子，从而测量获取第一接收线圈与线圈公共端子间的第一机车信号，以及第二接收线圈与线圈公共端子间的第二机车信号。通过对第一机车信号和第二机车信号进行相减运算获得噪声样本信号，再将噪声样本信号作为自适应滤波处理的参考信号，进行自适应滤波处理，以滤除由第一机车信号与第二机车信号组成的实际机车信号中的噪声信号。由于获得的噪声样本信号能够很好的估计当前实际机车信号中的噪声信号特性，通过自适应滤波处理，能够提高机车信号的信噪比，在有效滤除噪声信号的同时，有利于提高机车信号的接收性能。

图5为本发明实施例一提供的机车信号去噪处理系统的示意图，如图5所示，该系统包括：机车信号获取模块11、噪声样本获取模块12、滤波处理模块13。

机车信号获取模块11，用于测量获取第一接收线圈与线圈公共端子间的第一机车信号，以及第二接收线圈与线圈公共端子间的第二机车信号，其中，所述第一接收线圈与所述第二接收线圈串联，并由串联支路中间引出所述线圈公共端子。

噪声样本获取模块12，用于对所述第一机车信号和所述第二机车信号进行相减运算，获得噪声样本信号。

滤波处理模块13，用于根据所述噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，所述实际机车信号为所述第一机车信号与所述第二机车信号的和。

具体地，所述滤波处理模块13包括：加权处理单元131、误差处理单元132、权值更新单元133、增益处理单元134、滤除处理单元135。

加权处理单元131，用于根据公式(1)对所述噪声样本信号进行基于LMS算法的自适应滤波处理，获得经所述LMS算法的权值向量加权处理的噪声样本信号y(k)：

y(k)＝w^T(j)n(k)(1)

其中，y(k)为经所述权值向量加权处理的噪声样本信号；n(k)为所述噪声样本信号，w(j)为所述权值向量。

误差处理单元132，用于根据公式(2)，确定经所述自适应滤波处理后的误差信号e(k)：

e(k)＝s(k)-y(k)(2)

其中，e(k)为所述误差信号；s(k)为所述实际机车信号。

权值更新单元133，用于在所述误差信号e(k)大于预设阈值时，确定不需要更新所述权值向量，则根据公式(3)确定所述噪声样本信号的增益系数A(k)：

$A\left(k\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}w\left(j\right)---\left(3\right)$

增益处理单元134，用于根据公式(4)确定经所述增益系数A(k)增益处理后的噪声样本信号y₁(k)：

y₁(k)＝A(k)n(k)(4)

其中，j＝1,...,m，m为所述权值向量的维度，k＝1,...,n，n为大于或等于m的整数，每次迭代过程中所述k的取值个数等于所述m。

具体地，所述权值更新单元133还用于：

在所述误差信号e(k)不大于所述预设阈值时，确定需要根据公式(5)更新所述权值向量：

$w(j+1)=w\left(j\right)+\frac{\mathrm{\&alpha;}}{\left|\right|n\left(k\right)|{|}^2+\mathrm{\&beta;}}e\left(k\right)n\left(k\right)---\left(5\right)$

其中，0<α<2，β为任意小的正数。

具体地，滤除处理单元135，用于：

根据公式(6)滤除所述实际机车信号中的噪声信号，获得所述实际机车信号中的有用信号e₁(k)：

e₁(k)＝s(k)-y₁(k)(6)

其中，e₁(k)为所述有用信号。

可选的，该系统还包括：译码显示模块14。

译码显示模块14，用于对所述有用信号进行译码处理，获得对应的机车指示信息并显示。

本实施例的机车信号去噪处理系统可以用于执行以上图1、图4所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：EPROM、RAM、FLASH、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种机车信号去噪处理方法，其特征在于，包括：

测量获取第一接收线圈与线圈公共端子间的第一机车信号，以及第二接收线圈与线圈公共端子间的第二机车信号，其中，所述第一接收线圈与所述第二接收线圈串联，并由串联支路中间引出所述线圈公共端子；

对所述第一机车信号和所述第二机车信号进行相减运算，获得噪声样本信号；

根据所述噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，所述实际机车信号为所述第一机车信号与所述第二机车信号的和。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，包括：

根据公式(1)对所述噪声样本信号进行基于LMS算法的自适应滤波处理，获得经所述LMS算法的权值向量加权处理的噪声样本信号y(k)：

y(k)＝w^T(j)n(k)(1)

其中，y(k)为经所述权值向量加权处理的噪声样本信号；n(k)为所述噪声样本信号，w(j)为所述权值向量；

根据公式(2)，确定经所述自适应滤波处理后的误差信号e(k)：

e(k)＝s(k)-y(k)(2)

其中，e(k)为所述误差信号；s(k)为所述实际机车信号；

在所述误差信号e(k)大于预设阈值时，确定不需要更新所述权值向量，则根据公式(3)确定所述噪声样本信号的增益系数A(k)：

$A\left(k\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}w\left(j\right)---\left(3\right)$

根据公式(4)确定经所述增益系数A(k)增益处理后的噪声样本信号y₁(k)：

y₁(k)＝A(k)n(k)(4)

其中，j＝1,...,m，m为所述权值向量的维度，k＝1,...,n，n为大于或等于m的整数，每次迭代过程中所述k的取值个数等于所述m。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述误差信号e(k)不大于所述预设阈值时，确定需要根据公式(5)更新所述权值向量：

$w(j+1)=w\left(j\right)+\frac{\mathrm{\&alpha;}}{\left|\right|n\left(k\right)|{|}^2+\mathrm{\&beta;}}e\left(k\right)n\left(k\right)---\left(5\right)$

其中，0<α<2，β为任意小的正数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，包括：

根据公式(6)滤除所述实际机车信号中的噪声信号，获得所述实际机车信号中的有用信号e₁(k)：

e₁(k)＝s(k)-y₁(k)(6)

其中，e₁(k)为所述有用信号。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述有用信号进行译码处理，获得对应的机车指示信息并显示。

6.一种机车信号去噪处理系统，其特征在于，包括：

机车信号获取模块，用于测量获取第一接收线圈与线圈公共端子间的第一机车信号，以及第二接收线圈与线圈公共端子间的第二机车信号，其中，所述第一接收线圈与所述第二接收线圈串联，并由串联支路中间引出所述线圈公共端子；

噪声样本获取模块，用于对所述第一机车信号和所述第二机车信号进行相减运算，获得噪声样本信号；

滤波处理模块，用于根据所述噪声样本信号，采用自适应滤波方法滤除实际机车信号中的噪声信号，所述实际机车信号为所述第一机车信号与所述第二机车信号的和。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述滤波处理模块包括：

加权处理单元，用于根据公式(1)对所述噪声样本信号进行基于LMS算法的自适应滤波处理，获得经所述LMS算法的权值向量加权处理的噪声样本信号y(k)：

y(k)＝w^T(j)n(k)(1)

其中，y(k)为经所述权值向量加权处理的噪声样本信号；n(k)为所述噪声样本信号，w(j)为所述权值向量；

误差处理单元，用于根据公式(2)，确定经所述自适应滤波处理后的误差信号e(k)：

e(k)＝s(k)-y(k)(2)

其中，e(k)为所述误差信号；s(k)为所述实际机车信号；

权值更新单元，用于在所述误差信号e(k)大于预设阈值时，确定不需要更新所述权值向量，则根据公式(3)确定所述噪声样本信号的增益系数A(k)：

$A\left(k\right)=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}w\left(j\right)---\left(3\right)$

增益处理单元，用于根据公式(4)确定经所述增益系数A(k)增益处理后的噪声样本信号y₁(k)：

y₁(k)＝A(k)n(k)(4)

其中，j＝1,...,m，m为所述权值向量的维度，k＝1,...,n，n为大于或等于m的整数，每次迭代过程中所述k的取值个数等于所述m。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述权值更新单元还用于：

在所述误差信号e(k)不大于所述预设阈值时，确定需要根据公式(5)更新所述权值向量：

$w(j+1)=w\left(j\right)+\frac{\mathrm{\&alpha;}}{\left|\right|n\left(k\right)|{|}^2+\mathrm{\&beta;}}e\left(k\right)n\left(k\right)---\left(5\right)$

其中，0<α<2，β为任意小的正数。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述滤波处理模块还包括：

滤除处理单元，用于根据公式(6)滤除所述实际机车信号中的噪声信号，获得所述实际机车信号中的有用信号e₁(k)：

e₁(k)＝s(k)-y₁(k)(6)

其中，e₁(k)为所述有用信号。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括：

译码显示模块，用于对所述有用信号进行译码处理，获得对应的机车指示信息并显示。