基于主曲线和自适应半径的多GPS轨迹数据融合算法

研究从大量低精度的GPS轨迹数据融合生成高精度GPS数据的快速有效算法,并产生若干关键数据点以简化描述GPS轨迹,具有提高数据精度、降低测量成本和减少数据存储空间的重要意义。本文依据K段主曲线、二分法、优化等理论方法,提出3种多GPS轨迹数据融合算法:最大距离融合算法MDA、数据分块算法DPA、自适应半径数据融合算法ARA。算法的仿真实验结果表明,ARA算法在数据精度、曲线光滑程度等方面明显优于其他两种算法。将3种算法应用于青藏铁路实测多轨迹GPS数据的融合,验证结果表明,ARA算法性能最优,平均横向误差在0.2m左右,约简率为2.01%,有效节约了数据的存储空间,能够较好地完成高精度轨迹的生成。     

变分曲线模型及其在轨道数据库生成中的应用研究

本文研究有限约束条件下的变分曲线模型及其在铁路列控轨道数据库中的应用,提出从GPS轨道数据中自动生成适合列车控制的数字轨道地图的方法、模型和算法。通过大量实测数据对算法和方法进行验证、比较和改进,针对大量轨道数据建立其数据约简的组合数学模型,分析实际列车运行时有限约束条件,研究曲线演化理论,采用基于变分曲线模型曲线形变的思想对数据进行约简和误差剔除,在满足一定的误差前提下快速自动获取少量关键数据来描述铁道轨迹,完善列控轨道数据库的自动生成与优化方法,实现基于GPS的列车运行控制系统的实时、精确定位。     

列车监控系统专用电子地图自动生成算法的研究

GPS是近年来得到广泛应用的定位系统,将先进的定位技术应用于铁路站场可实现调车的可视化、智能化监控,有利调车安全,提高调车效率。但是车站股道密集的特点决定了对定位数据高精度的要求,生成一张精确的电子站场图成为实现列车智能化监控的一个必要环节。本文针对调车作业产生大量重复轨迹的特点提出多轨迹融合的方法实现地图自动精确化和更新,并且对定位测量方法及弯轨的表示进行了讨论。初步的实验结果证明了算法的有效性。     

轨道交通GPS数据约简的数学模型与算法研究

利用实测轨道GPS数据生成电子地图是实现列控智能化的一个重要环节。为减少存储空间和提高列车定位的实时性,需要对大量GPS数据进行约简,找出其中的少量关键数据。通过数学建模和分析,轨道交通GPS数据约简问题是一个NP问题,难以求得最优解。本文提出一种启发式线性算法,并给出6个性能指标的定义。两个铁路区间的实测GPS数据用于对算法的性能指标进行分析比较。计算结果表明,该算法是有效的且运行速度较快。该算法能以较低的约简率在一定误差要求的前提下约简大量GPS数据。在误差约束为1 m时,约简率小于2%;误差约束为2 m时,约简率约为1%。随着轨道弯曲程度的增加,约简率有所增加。     

铁路CIR用GIS数据采集设备改进方案及应用

作为铁路通信业务的重要基础数据,铁路CIR用GIS数据目前面临采集设备性能老旧、功能单一、系统应用软件超期、采集精度低、采样间隔大、数据传输方式单一、安全措施不足、单模GPS定位等问题,因此需从软硬件两方面对采集设备进行改进。改进车载采集板卡硬件架构,实现高精度BDS/GPS双模定位,提高自动采集数据的精度及采集间隔,可支持数据加密及数据无线传输;软件方面支持高精度数据的存储及低精度数据的抽吸,预留5G-R模组;改进手持采集终端的软硬件,实现手动采集数据基于位置的实时校核,扩展数据类型,提高实用性和易用性。设备改进后,采集的GIS数据更精准、更丰富,提高了CIR业务运用效果,为智能铁路调度通信提供高精度GIS数据支撑。     

多轨迹GPS数据生成高精度列车控制用数字电子地图的方法

采用GPS进行列车定位是一种全新的列车定位方法。而建立生成各个车站和区间的数字电子地图是一项巨大的工程。针对高效率、低成本地生成列车控制用高精度电子地图，提出了多轨迹求径的概念，即利用低成本GPS接收机采集的线路轨迹数据，在关键点（POI点）坐标的约束下，拟合得出线路方程，用以生成数字电子地图。该算法在城市智能交通系统车载导航地图线路更新，未知区域线路探测等领域也有很好的应用前景。     

列车定位轨道电子地图数据约简算法研究

高效、高精度的轨道电子地图是实现列车定位及列车运行控制的重要基础。为了提高轨道电子地图数据的存储及使用效率,在地图生成过程中需要在保证精度的前提下对测量数据进行约简。本文在实测数据的基础上分析轨道地图测量数据特性,采用小波变换及距离判别的方法对异常测量数据进行剔除,提出一种基于垂距判定和三次B样条曲线拟合的数据约简算法用于地图生成。该算法利用垂距判定方法从异常值剔除的原始数据中选取一定数目的测量点构成轨道特征点集,并对其进行三次B样条拟合,通过对拟合曲线进行误差判别修正和补充特征点,完成数据最终约简及轨道地图生成。青藏线实测数据验证结果表明,在合理选择垂距限差的情况下,该算法能够有效约简原始地图测量数据,并保证所生成地图的精度水平。     

基于RTK-GPS/INS的列车组合定位方法研究

在铁路运输当中,单纯的卫星定位或惯性定位均无法提供更高的精度。因此,提出一种高精度的RTK-GPS和惯性平台相组合的定位导航系统,系统主要包括卫星接收基站、传感器输入部分、状态检测部分、数据融合部分和定位数据输出部分。在整体系统中,数据融合部分采用卡尔曼;传感器输入部分采用结合无损变换的粒子群算法改进的自适应RLS滤波;利用组合导航过程,对数据融合误差纠正方程进行学习,在卫星失锁情况中,利用学习结果持续对惯性测量单元滤波后的数据进行校正。对提出的数据融合算法和组合导航系统进行半实物验证和实物测试,结果表明:在有复杂干扰的列车运行环境中,在该算法和系统的配合下,可以基本满足较高精度的列车实时定位,在工程中具有一定的适应性和实际应用价值。     

基于改进非等时距灰色模型与PSO优化的轨道不平顺预测

基于轨道动检数据开展的轨道不平顺预测研究,可用于指导以预防为主的养护维修作业。将改进非等时距灰色模型与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合来实现轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)的高精度预测。在考虑TQI原始动检数据特征的基础上增加原始数据平滑优化、累加初始值优化和背景值优化等环节提出改进非等时距灰色模型。利用PSO算法的启发式搜索优势,以平滑优化参数、初始值优化参数、背景值优化参数为搜索目标,以预测平均相对误差为适应度函数,实现预测模型参数的自适应优化。在此基础上,基于优化参数计算得到拟合区间和外推区间上的TQI预测结果。选取沪昆线上行区段实测TQI数据对本文方法进行验证,并与既有TQI组合预测模型的预测结果进行了对比。研究结果表明,模型可有效捕捉TQI序列中的随机波动与实时演变趋势,在外推区间上的平均相对误差分别为2.04%和2.54%,预测性能优良;当TQI序列振荡特性显著时,本模型仍能保证预测结果的可靠性;与组合预测模型相比,该模型规避了残差修正、多算法融合等繁琐步骤,可通过有限优化环节提升预测精度,为轨...     

低成本列车组合定位系统容错算法设计

列车实时定位是列车控制系统的重要环节。在安全苛求的现代列车控制系统中,列车定位系统需要在实现高精度列车定位的同时具备容错能力,以保证系统安全。针对列车定位的安全性需求,从保障列车定位系统的容错性能出发,利用低成本GPS接收机、惯性测量器件以及里程计等定位传感器构成列车组合定位平台,给出列车组合定位系统的结构与功能,将小波变换方法用于组合系统故障检测并制定相应的故障隔离策略,以H∞鲁棒滤波为基础设计联邦结构的多传感器容错信息融合算法用于定位计算。利用自制轨道推车进行的实验及仿真结果表明,组合定位系统能够满足列车定位的精度要求,并具有较强的容错能力,能够在不同定位条件下保证定位高效与安全。     

基于多传感器信息融合的列车定位方法研究

针对城市轨道交通中列车定位问题,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的多传感器信息融合列车定位方法,建立了GPS/IPS/DR信息融合模型,对GPS/IPS/DR组合的信息融合定位进行了MATLAB仿真,结果表明,GPS/IPS/DR融合定位能提高列车的定位精度和可靠度,能很好的抑制传统列车定位中的积累误差.     

市域(郊)铁路快慢车运行停站策略优化

市域(郊)铁路具有高速、公交化运行的特点,相比在地铁线路上研究快慢车运行的停站策略,市域(郊)铁路具有多次越行的特征。首先分析市域(郊)铁路多次越行的原因,然后以多次越行对乘客待避时间的影响为基础,将乘客总出行时间最小作为优化目标,构建1︰N开行比例下快慢车停站策略的优化模型,并采用郊狼优化算法进行建模,最后基于实际线路运营数据进行仿真计算。结果表明：在满足发车间隔一定的条件下,相比于站站停运行方式,采用快慢车多次越行的停站策略,乘客在车总时间可减少22.25%,乘客总出行时间可减少8.82%,从而验证了市域(郊)铁路快慢车运行停站策略的有效性。     

考虑动车组周转和到发线运用的高速铁路列车运行图优化方法

以列车在车站的作业时间、动车组在终点站的接续时间和车站到发线数量为约束条件,以列车旅行时间和动车组接续时间最小化为目标函数,建立高速铁路列车运行图综合优化模型.模型求解算法主要采用了4种关键技术:以定序列车运行图优化方法化解列车作业时间冲突,以交换列车到发顺序化解到发线冲突,通过保持到发线运用紧张时段的列车到发顺序防止产生新的到发线冲突,运用匈牙利算法求解以动车组最小接续时间为目标的动车组周转方案.算例分析表明,运用给出的模型和算法能够达到整体优化高速铁路列车运行图的目的.     

铁路工程建设物资设备管理信息系统研发及应用

铁路工程建设物资设备管理信息系统采用"信息系统+管理办法"的模式,研究铁路建设期间各参建单位对于物资供应进度、物资供应质量、现场验收情况、物资使用追溯等方面的信息化监管问题。通过大数据智能算法,实现计划提报和物资供应的智能预警;应用移动手持终端、GPS定位技术和影像资料文件上传功能,加强现场物资验收检测质量管理。系统上线运行的结果表明,物资设备管理信息系统中大数据、移动办公和GPS定位技术等信息化手段的应用,能提高计划编制的合理性及准确性,降低施工现场的管理难度,有效监管现场人员到场情况,提高物资的验收质量。     

基于图论和面向对象的列控数字轨道地图研究

将全球定位系统(GPS)和地理信息系统(GIS)结合在一起应用于轨道交通中,可提高列车定位精度、减少轨旁设备、降低建设和维护成本。一份结构合理的数字轨道地图可以提高列车定位的实时性和准确性。本文主要研究数字轨道地图的模型、设计和验证。首先,结合拓扑关系数据模型和面向对象数据模型的优点,对数字轨道地图进行建模;基于图论和面向对象的数据结构的思想,利用空间数据和对象属性数据实现数字轨道地图的设计。其次,结合图的深度优先搜索算法,提出对数字轨道地图连通性、合理性和正确性进行验证的算法。最后,本文在VC++平台下实现数字轨道地图的功能,并采用丰沙线三家店车站现场采集的GPS数据对数字轨道地图进行实验验证。结果表明本文提出的设计方法是可行的。     

基于运行线可调的动车组周转计划优化研究

针对高速铁路动车组周转计划的优化问题,在列车运行图可作微调的前提下,用时间窗描述运行线的可行平移范围,构建接续网络,刻画运行线间的接续关系,考虑接续弧互斥约束和动车组交路平移累加约束,以可行动车组交路为决策变量建立求解问题的优化模型,并设计基于改进广义标号法的分枝定价算法求解。实例验证表明,通过对运行图进行微调,可以在一定程度上减少需要的动车组数量,从而达到动车组运用优化与运行图优化编制的相互协调。     

一种分布式协同优化的认知无线电网络频谱检测算法

针对动态认知无线电网络中频谱检测性能与资源消耗之间的矛盾,提出一种分布式协同优化的频谱检测算法.设置双门限将认知用户分成可信组和非完全可信组.采用次梯度法对频谱检测效用函数进行分布式协同优化,动态调整能量检测阈值,提高动态变化网络环境中的非完全可信认知用户检测结果的准确性,并根据优化过程的收敛速率,从中选择参与协作的认知用户.最后融合中心通过加权融合获得频谱检测结果.仿真实验和分析表明算法在提高认知用户频谱检测准确性和检测速度的同时,降低了网络开销.     

基于支持向量回归的地铁进站客流短时预测模型

基于准确的未来客流信息对地铁运营的重要性,研究客流预测的方法。选取支持向量机应用领域的一大分支——支持向量回归的方法对地铁进站客流进行短时预测,使用一种改进的粒子群算法进行参数寻优,从而构建客流预测模型。提出的模型以日期类型和所处时刻作为输入,可以提前预测未来一周的每15 min的客流。采取平均绝对百分比误差和均方根误差对模型的预测结果进行评估。使用广州杨箕车站进站客流数据进行实验,通过交叉验证确定验证参数选取的合理性,并将该模型与BP神经网络、KNN算法进行比较,实验表明模型预测结果的精度更高,稳定性更好。