北京交通大学电磁兼容实验室主任闻映红教授：基于机器学习的电磁环境测量方法
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2021年9月26日，2021中国电磁兼容大会在北京会议中心成功举办。北京交通大学电磁兼容实验室主任闻映红教授应邀在会议上就“基于机器学习的电磁环境测量方法”做特邀报告。现将闻映红教授的报告分享给各位读者，以期促进本领域的技术进步。本号将陆续推送会议的部分专家报告，请读者持续关注。
闻映红，北京交通大学电磁兼容实验室主任，全国电磁兼容标准化技术委员会副主任委员，URSI中国委员会Commission E（电磁噪声与电磁干扰委员会）主席，现任北京交通大学詹天佑未来技术学院常务副院长兼党组织书记。
长期从事电气系统的电磁兼容理论和电磁干扰防护技术研究，尤其是在高速铁路的电磁兼容技术研究方面，取得广为认可的突出成果。针对高速动车组的电磁干扰源特性研究，提出了瞬态脉冲的统计特性研究方法，解决了瞬态脉冲的时域、频域和统计特性的同步实时测量问题；研究建立了高铁弓网离线电磁干扰模型，得到了弓网的电磁干扰特性与列车运行工况之间的关联性；研究提出了基于高速动车组整车的车载信号系统多级抗干扰理论，提高了车载信号系统的抗电磁干扰性能，多次解决了高铁运营线路上出现的故障问题，获得了较大的经济效益和社会效益。为此，获得第11届詹天佑铁道科学技术贡献奖和中国铁道学会铁道科技进步一等奖（排名第1）。
在使用传统电磁环境测量方法对磁浮系统进行测试时，存在电磁环境复杂、测试方法不易实现、测试结果易受干扰等困难。因此，对于磁浮列车整车的电磁辐射发射测量，目前在理论方法及实际操作上均存在诸多困难。
使用基于机器学习的电磁环境测量方法，一方面可减少现场测试的复杂性和降低测试的工作量，另一方面，多通道同步/异步测量技术和先进信号处理技术的应用，保证了对各骚扰源信号的重构精确性，为磁浮电磁兼容研究的开展提供了可靠的试验方法保障。