基于OFDM的铁路移动通信系统及越区切换方法

设计了一种基于正交频分复用（OFDM）技术的铁路移动通信系统,利用OFDM信号的宏分集改善铁路移动通信的传输性能。以同步网中采用时分信道的情况为例,给出几种可能的切换信道分配方案,将GSM-R等系统中影响通信可靠性的越区硬切换中断问题转化为＂数据提取及完整性检查＂,并讨论了采用现有OFDM通信特制构建该系统的可能性。     

DS—SSMA通信系统在瑞利衰落信道中分集算法的性能

讨论了直接序列扩频多址通信系统在瑞利衰落信道中分集算法的性能，推导了在等益组合和选择最大分集算法下通信系统的平均差错率。理论分析和数据模拟指出：在改善系统性能和降低复杂性方面，等增益组合分集算法优于选择最大分集算法。     

模糊理论在CDMA软切换中的应用

传统软切换一般采用常数阈值,若设置过小,则将占用过多的业务信道;设置过大,则软切换减少,掉话率增加。基于此,本文研究了模糊理论在码分多址移动通信系统软切换阈值中的应用及仿真技术。采用模糊软切换,通过剩余业务信道数量(CHrm)及与移动台连接的基站数量(noBS)输入获得软切换阈值,提出了输入T_DROP、CHrm,输出noBS采用三角形隶属函数及利用加权平均公式的解模糊方案。仿真结果表明,模糊软切换比传统软切换更灵活,它依靠系统环境动态地给出软切换阈值,降低了系统的呼叫阻塞率,提高了资源效率。     

剩余数系统扩频多址通信系统的性能估计

研究了剩余数系统扩频多址系统在多径Ｒａｙｌｅｉｇｈ慢衰落信道中采用最大比组合分集接收方式时，系统的差错性能。并且同Ｍ进制正交码扩频通信系统的差错性能进行了比较。     

多径信道下基于等增益合并的盲多用户检测

提出一种多径信道下基于等增益合并约束最优化的盲多用户检测算法，该算法在数学形式上可等效为等增益合并的形式，并可分别由于空间和最小最大滤波的方法来求解，此种算法的优点是不需要估计信道，其性能与信道信息在已知情况下的差别不大，与基于等增益合并的子空间算法相比，基于最小最大滤波的方法收敛速度快，性能更好。     

移动通信系统中一种新的联合分集方法

提出一种用匹配滤波器作为SIR(信干比,Signal to InterferencePowerRatio)估计方法的SIR加权后检测联合分集方法,估计和利用SIR作为加权因子以补偿严重的信道间干扰。其显著特点是,加权因子SIR是由匹配滤波器的输出和一个简单等式共同估计的,该简单等式表示匹配滤波器的输出与SIR之间的关系。在信道间干扰的环境下,在移动无线瑞利衰落信道中对BPSK信号传输的计算机模拟,证明分集性能的改进。计算机仿真证明,该方法的BER特性大大优于传统的联合分集方法。     

最大选择分集接收M进制正交码DS—CDMA扩频通信系统性能分析

研究了随机Ｍ进制正交码直接序列扩频码分多址信号经过多径瑞利频率非选择性衰落，在非相干ＲＡＫＥ接收机中采用最大输出信噪比选择或最大输出选择分集接收时系统的性能；给出了两种分集接收情况下的差错概率表达式。     

双选择衰落信道下OFDM系统基于梳状导频的变换域频率分集式信道估计

由于高速铁路无线信道表现出频率选择性和时间选择性衰落(双选择性衰落),正交频分复用(OFDM)在该信道上传输,需要实时跟踪估计信道变化,降低估计噪声。由于离散傅里叶变换具有快速算法IFFT/FFT,基于变换域的信道估计技术逐渐受到关注。通常,OFDM系统的梳状导频数多于信道冲击响应长度,导致变换域信道估计方法降噪比较困难。本文提出一种梳状导频变换域频率分集式信道估计方法,它通过联合若干分组的变换域信道估计,明显降低估计噪声,从而降低信道估计的均方误差(MSE)和系统的误码率(BER)。理论分析和仿真结果表明,在时不变信道中,当分集数为L,该方法对MSE的增益是10lg(L);在时变信道中,该方法出现"错误平底",但相对于传统变换域信道估计方法,性能仍有改善。     

直扩码分多址在Nakagami信道中误码率算法的改进

在无线移动通信中，许多实测数据表明Ｎａｋａｇａｍｉ分布较好地描述了多径衰落信道。本文研究ＤＳ－ＣＤ－ＭＡ系统在Ｎａｋａｇａｍｉ衰落信道下，应用相干接收时的误码性能基础上，对多径衰落信道中误码率算法作了改进。据理论计算和计算机仿真可以得出以下结论：（１）在多径衰落信道下，应用多径分集技术可以大大改善系统的性能；（２）在对ＤＳ－ＣＤＭＡ系统进行研究时，Ｎａｋａｇａｍｉ多径衰落信道模型可以更好地模拟都市     

高速铁路车地宽带通信软切换技术研究

LTE在高铁环境伴生了无法克服的高频次快衰落,LTE硬切换缝隙内的快衰落又伴生乒乓切换。针对LTE存在快衰落问题,提出了抗多普勒频移的空口技术;针对LTE硬切换缝隙问题提出了移动MPLS软切换技术。MPLS不是与LTE空口而是与抗频移空口技术结合形成移动MPLS系统。MPLS标签堆栈构建双层隧道,外层隧道利用FRR"先接通、后断开"实现软切换,消除切换缝隙;内层隧道封装IP包,与切换无关,实现业务无损切换。试验表明,移动MPLS软切换在高铁环境下可构建车地宽带大通道。     

关于基础制动单元中牙式离合器结构零件的加工工艺分析及加工方法改进、应用

在列车基础制动产品中,包括盘形制动单元和踏面制动单元在内,都广泛使用了牙式离合器结构。现以城轨踏面制动单元中的典型零件吊耳为例进行工艺分析,制定加工方案、进行工装和专用刀具设计,确保加工精度、提高加工效率。     

改进的货运量最优变权组合预测模型

提出一种改进的变权组合预测模型,实现货运量的短期和长期预测.该方法采用多元线性回归、二次指数平滑法、灰色模型、指数曲线外推方法分别对货运量进行预测,设计一个多项式的系数矩阵,建立组合预测模型.为了保证组合模型长期预测的稳定性,在进行长期预测时,在模型中增加了收敛条件.最后,通过引入松弛函数,避免求解方程时的病态,利用拉...     

灰色变权组合模型的货车车轮踏面磨耗预测

为探讨变权组合模型在货运专线车轮踏面磨耗趋势预测中的应用,采用基于灰色新息GM(1,1)模型、灰色离散GM(1,1)模型和指数平滑模型为一体的变权组合方法研究货运专线车轮踏面随走行公里的磨耗趋势,并与各单项模型预测结果和定权组合预测结果作对比,研究结果表明:应用组合方法比单纯应用单项预测模型方法更合理,预测结果更可靠,且变权组合预测模型优于定权组合预测模型,预测精度较高。本文所提出的变权组合预测方法能够很好地预测货运专线上车轮踏面的磨耗趋势,是一种研究运输专线上车辆轮对维护决策的有效方法。     

北京地铁车站结构抗震分析

针对我国城市轨道交通快速发展而地铁车站结构地震反应分析相对滞后的现状,以北京地铁14号线为背景,选取4种具有代表意义的车站结构断面形式,考虑结构使用过程中可能出现的各种荷载,采用地震系数法和反应位移法2种抗震计算方法进行专项抗震计算研究,得出在水平地震力作用下矩形和拱形框架结构断面车站的最不利受力位置,应有针对性通过增大构件截面尺寸、提高配筋率等措施加强薄弱部位的抗震设计,切实提高地铁车站结构的整体抗震性能。     

客运专线交流多机牵引道岔控制电路相关问题研究

通过对客运专线交流多机牵引道岔控制电路的分析,结合太中银新建铁路、秦沈列控改造工程、哈大客运专线等铁路项目现场开通及铁路运输需求,提出道岔控制电路存在的相关问题及建议方案.     

沙特南北铁路T梁设计

沙特南北铁路全线铁路桥梁均为20 m后张法预应力混凝土简支T梁。T梁设计采用AREMA规范、ASTM材料规范和UIC 71荷载规范等国际和美国规范,T梁设计计算采用德国SSF咨询公司的Ingenieure软件进行。详细叙述了T梁设计计算的过程。     

站内电码化与区间列控编码的CTCS-2级列控系统结合设计

结合太中银铁路项目,对站内电码化由继电器编码与区间列控电子编码的CTCS-2级列控系统结合设计进行分析,并给出解决措施。     

下穿铁路的承压引水隧洞设计

研究目的：白水江三级电站引水隧洞最大水头高度42m，下穿既有内昆铁路手扒岩隧道，距隧道边墙基底仅13．06m，引水隧洞在施工中易引起铁路隧道下沉及衬砌破坏，为保证既有隧道运营安全，需采用合理的施工方法和衬砌型式。 研究方法：利用3D-σ矿分析了引水隧洞对铁路隧道的影响，采用理论分析和ANSYS程序计算出衬砌内力，并分析爆破振动的影响。 研究结果：确定控制衬砌型式的荷载组合，并对正常使用状态的裂缝进行了控制。 研究结论：对于下穿铁路隧道的承压引水隧洞设计，首先要分析引水洞施工对铁路隧道的影响范围，合理地进行荷载组合，按基本组合进行承载能力极限状态检算，并采用标准组合进行正常使用极限状态的裂缝验算；对于承压引水隧洞，裂缝验算一般是配筋计算中的控制条件；引水隧洞的开挖引起铁路隧道周边的围岩变形位移小，内水压力是主要控制荷载，施工中应采用钢纤维喷射混凝土及时支护。     

围海吹填地段淤泥质地基真空联合堆载预压施工技术

吹填淤泥填海造陆技术在环境保护和经济效益上均具有巨大的优势,目前已被广泛应用于沿海地区的填海造陆工程中,而吹填淤泥土地基加固又是当前制约围海造陆工程建设的关键性技术难题之一。珠海高栏港铁路工程建设中,采用真空联合堆载预压法进行软基处理。分析了真空联合堆载预压法处理软基原理,阐述了真空联合堆载预压施工工艺及质量控制措施。实践证明,该技术特别适合处理分布有深厚淤泥和淤泥质土层的软土地基,能快速有效地加固这类地基。     

国内外组合式长大货物车的发展与运用前景

简要综述了国内外组合式长大货物车的现状和发展。分析了国外组合式长大货物车的主要技术特点,提出了我国组合式长大货物车在运用与发展中应关注的问题。