基于GNSS移动基线的列车完整性监测

为满足下一代列控系统(NGTC)采用车载设备实现列车完整性监测，尽量减少地面设备的要求，本文提出基于全球卫星导航系统(GNSS)移动基线的列车完整性监测方法.列车头部和尾部分别安装列首、列尾天线，通过星间及两天线的站间载波相位差分消除传播路径和钟差等误差的影响；实时解算移动基线长度，并将其与参考车长比较，实现列车的完整性监测.为评估所提算法性能，在京沈高铁进行实验.实验结果显示，基于移动基线的最大车长误差在0.5 m以内，相较于单点定位的最大1.3 m误差有明显提升.     

城市道路排队车辆检测方法

针对城市道路环境下的排队车辆检测问题,提出一种基于边缘信息和局部纹理特征的综合检测方法。根据交通环境的特点,对比5种不同边缘检测方法的性能,采用Canny算法提取边缘信息,采用改进的LBP方法提取纹理特征,得到车辆的综合检测结果,提取车辆排队长度和车道占有率等交通参数。分别采用综合检测方法、高斯混合模型和帧差法处理快速路、交叉路口、阴雨天气、光线突变、大雪天气、浓雾天气等场景下的视频图像,并采用ROc曲线对检测性能进行量化评价。分析结果表明：在快速路和大雪天气场景中,3种方法检测性能基本相似,最佳检测率分别接近90．0％和60．0％,虚警率分别不超过5．0％和10．0％;在交叉路口场景中,3种方法的最佳检测率分别为77．1％、31．5％、13．6％,虚警率分别为16．5％、3．2％、19．0％;在阴雨天气场景中,3种方法的最佳检测率分别为65．2％、3．0％、62．4％,虚警率分别为10．5％、5．0％、56．5％;在光线突变场景中,3种方法的最佳检测率分别为62．0％、18．9％、39．7％,虚警率分别为10．8％、55．1％、36．0％;在浓雾天气场景中,当能见度较低时,3种方法的检测率和虚警率均接近于0。     

基于GNSS/INS的列车定位风险评估方法

全球卫星导航系统（global?navigation?satellite?system，GNSS）应用于列车运行控制系统位置服务时，需对其进行风险评估，以确保其满足安全相关的需求. 为此，首先建立一种基于卫星导航系统与惯导系统（inertial?navigation system，INS）融合的列车定位单元结构，通过分析传感器融合数据对故障进行检测及识别，并计算水平保护距离，结合水平位置误差、水平告警门限、告警时间等指标参数，对列车定位单元的工作状态进行识别；其次在此基础上分析由危险状态生成的风险事件，并计算列车定位单元危险侧失效率及故障概率；最后结合现场试验数据对所提出的风险评估方法进行测试验证. 验证结果表明:若误警率、漏检率均为1 × 10?7/h，水平告警门限为20 m，定位单元在相对开阔环境下的故障率为9.14 × 10?7/h，受限环境下的故障率为1.52 × 10?4/h；若运行线路对风险指标参数需求降低，则误警率、漏检率及水平告警门限也会增大，受限环境下的定位单元故障率也随之降低，在误警率、漏检率均为1 × 10?5/h，水平告警门限为100 m时，计算获得的受限环境下定位单元故障率为0. 因此，在对定位单元进行风险评估时需考虑不同线路对指标参数的需求.      

基于采样协方差矩阵的频谱感知判决门限优化

在认知无线电频谱感知算法中,传统的基于采样协方差矩阵特征值极限分布函数的频谱感知算法难以同时实现高检测概率和低虚警概率.在此基础上,提出了一种基于采样协方差矩阵的频谱感知判决门限优化方法.利用随机矩阵理论,分别得到了采样协方差矩阵最大特征值和最小特征值极限分布函数下的判决门限,并将两个判决门限的加权求和作为最终判决门限.仿真结果表明,在获得较高检测概率的情况下,优化判决门限仍可保持较低的虚警概率.     

基于CNS性能的平行航路纵向碰撞风险评估

为了研究通信导航监视(communicatio,navigation and surveillance,CNS)下的定位误差和纵向碰撞风险及其影响因素,在Reich模型的基础上,分析通信、导航和监视误差,推导出平行航路纵向重叠概率的计算公式.据此建立了基于CNS性能的平行航路纵向碰撞风险评估模型.算例表明,所给定的平行航路在RCP400、RNP10和RSP20条件下,碰撞风险为3.0×10~(-10),达到国际民航组织安全目标水平的要求.评估模型是可行的.     

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基于北斗导航系统实现列车定位具有显著的性能及成本效益.为确保其符合特定应用需求,需要对定位完好性进行有效监测.立足于对常规接收机自主完好性监测方法进行有效辅助,本文提出一种应用于北斗列车定位的接收机自主完好性监测可用性预测方法.该方法利用北斗导航系统历书信息,结合列车运行计划实施完好性监测离线计算,预先对实际行车过程中可能的完好性状况进行估计,为列车在途定位完好性监测计算提供先验信息,确保定位结果满足应用需求.采用现场试验数据验证了本文所提出方法的预测能力,在基于卫星导航的列车控制等系统领域具有重要的应用价值.     

TYLK-Ⅰ型车站列控中心系统的研究

车站列控中心是中国列车控制系统(CTCS)的地面设备之一,是铁路运行速度提高到200km/h的关键控制设备.本文在介绍CTCS结构和车站列控中心与其它关键信号设备连接的基础上,以TYLK-Ⅰ型车站列控中心系统为例,对其系统结构、主要功能及关键技术进行了分析和实现.车站列控中心根据调度命令、进路状态、线路参数等产生进路及临时限速等相关控车信息,通过有源应答器及轨道电路传送给列车.多次测试表明,TYLK-Ⅰ型车站列控中心完全能够满足在既有线提速到200km/h的条件下对列车实行安全控制的需求.     

反相流动注射化学发光法测定含巯基药物的含量

目的 建立一种快速、准确、高灵敏度的检测含巯基药物的化学发光分析方法.方法 在硫酸酸性介质条件下,高锰酸钾可与乙二醛产生化学发光,而含巯基药物对该化学发光有显著的增强作用,基于此现象建立了流动注射化学发光分析法测定含巯基药物的新方法.结果 实验对影响化学发光的可能因素和参数进行了优化,在优化的条件下,甲巯咪唑、卡托普利和乙酰半胱氨酸分别在1.0×10~(-8)～5.0×10~(-6)、7.0×10~(-8)～1.0×10~(-6)和3.0×10~(-8)～1.0×10~(-6)g/mL浓度范围内与相对化学发光强度成良好的线性关系,检测限分别为1.0、3.9、3.7ng/mL.结论 本方法已成功应用于3种含巯基药物制剂的含量测定,与药典方法比较,结果满意.     

基于多传感器的轨道区段占用解决方案

针对轨道电路分路不良的问题,提出一种基于多传感器的轨道区段占用解决方案.该方案利用红外对射、接近开关和测距3种传感器不同的安装方法来实现数据采集,基于D-S证据理论建立了轨道占用检测模型,并通过Petri网的轨道占用检测模型实现列车计轴,在上位机实现对轨道占用情况的判断,以此对铁路行车控制提供有效依据.分析表明,本文设计的轨道电路占用解决方案的危险侧失效概率达到10-7,MTBF(平均故障间隔时间)达到105 h,满足铁路应用的可靠性和安全性需求;与传统轨道电路相比,解决轨道区段占用问题的正确率提高了20%.      

认知无线电带宽频谱感知性能分析及优化

为了降低认知无线电中主用户受到的干扰,根据主用户状态的变化,通过将通信带宽分为感知频带和传输频带,建立了次用户在整个帧周期内进行带宽频谱感知的模型.该模型中,次用户在每个帧使用部分带宽进行频谱感知,其余的带宽传输数据.在限制主用户受到的干扰和次用户虚警概率的基础上,通过联合优化感知带宽比和检测概率,最大化次用户的频谱效率.使用MATLAB软件仿真模型的干扰概率和频谱效率,结果表明:相比传统的时间频谱感知,当虚警概率为0.5时,带宽频谱感知能够使主用户受到干扰的概率降低30%;当干扰概率为0.2时,带宽频谱感知能够使次用户的频谱效率提高0.3 (bit/s)/Hz.      

横风作用下高速列车-桥梁系统气动特性风洞试验

为研究高速列车在运营过程中的气动特性, 分析其气动特性变化机理, 设计了2种高速列车-桥梁系统的气动特性风洞试验方案; 开发并建立了适用于在风洞中的高速列车-桥梁系统试验方法与系统; 试验系统分为运动系统与数采系统2个部分; 运动系统基于惯性驱动原理, 以高速伺服电机为驱动力, 通过高强度旋转传送带将缩尺比为1∶8~1∶30的移动车辆模型在风洞中以最高速度50 m·s-1模拟真实运行环境中运行; 在运动系统的搭载下, 自主研发了一套数采系统, 并在风洞实验室中对有无横风作用下的列车进行了气动特性测试。分析结果表明: 试验方法与系统适用于加减速距离短、瞬时加速度大的试验场景, 且不受车辆外形与基础设施的限制, 可降低设计成本, 提高试验的安全与稳定性; 标准误差与平均值之比均不大于10%, 表明数采系统测试的车辆气动特性有较好的平稳性和可重复性, 能够精准得到列车在不同试验条件下的气动特性; 通过对比有无横风作用下的列车气动特性, 得到列车速度对车辆的气动特性影响极其重要; 列车高速移动时, 其因速度产生的气动影响远远大于横风, 且表面测点平均风压系数最大值可达-10, 反映了静态模型的试验方式不能够满足模拟列车高速运行时气动特性状态。      

基于车联网V2P 的行人碰撞风险辨识研究

为探索基于车联网V2P(Vehicle to Pedestrian)通信技术的行人碰撞风险辨识方法, 首先,在车联网环境下实时获取了目标位置、速度、运动方向等信息,并分析了典型人-车相 对运动场景中交通参与者的行为不确定性,进而提出了人-车碰撞区域随机几何模型;然后, 综合考虑了车联网系统的通信延时、定位误差、人-车相对运动不确定性等多因素的影响,建 立了人-车碰撞事故概率和冲突风险程度模型;最后,通过仿真实验分析了行车速度、通信延 时、定位精度等因素对行人碰撞风险辨识模型效果的影响,以及各因素间的相关性关系.本文 提出的方法对行人安全保护研究具有一定的参考价值,研究结果同时指出了车联网系统通信 延时与定位精度的技术要求.     

一种新的基于LPMD的散射路径识别算法

NLOS（non-line-of-sight）非视距误差是地面无线定位的主要误差来源.为了从NLOS散射信号中识别出单次散射路径和多次散射路径,提出了一种新的基于LPMD（line-of-possible-mobile-device）目标可能位置线的识别算法.该算法以所有LPMD线的交点来计算初步参考点位置,并通过距离初步参考点较远的一部分交点对剩余较近的交点做负期望补偿,以修正参考点的位置,同时使用参考点到各LPMD线的直线距离来构造散射路径类型判决表达式,进行单/多次散射路径判决.在不同的仿真参数条件下,分别对普通场景和特殊场景进行了散射路径识别仿真实验,结果表明,当侦测站和目标点之间的距离达到4 km时,本文算法的虚警和漏警概率分别只有3%和9%,比原有基于LPMD算法的分别降低了21%和8%.      

重大疫情下的列车动态编组与调度

为了降低疫情大爆发背景下旅客在乘坐城市轨道交通出行的过程中感染疾病的风险, 以列车编组与调度为研究对象, 提出重大疫情下基于虚拟编组的列车动态编组与调度方法; 为了提高城市轨道交通列车编组与调度的灵活性, 应用虚拟编组技术对城市轨道交通列车进行编组; 建立了基于客流的列车动态编组非线性规划模型, 对城市轨道交通列车的调度进行优化, 以提高城市轨道交通的运输效率, 降低车站人员密度, 进而降低疾病的感染风险; 应用改进的Wells-Riley模型进行感染分析; 应用基于社会力的行人运动模型对改进的Wells-Riley模型中的相关参数进行计算, 用于分析虚拟编组动态调度下旅客地铁出行全过程的感染风险; 使用MATLAB对虚拟编组制式下的传染概率进行仿真并与传统制式下的传染概率进行对比。研究结果表明; 虚拟编组技术可以显著提高城市轨道交通列车运输效率, 可将列车间追踪时间间隔缩短至34.6 s, 基于虚拟编组的列车动态编组与调度方法可以有效降低旅客的感染风险, 在相同条件下应用所提方法旅客的感染风险仅为传统方式的85.1%, 在车厢和通道中的感染风险分别为传统方式的50.0%和8.7%。如果将提出的方法配合错峰出行和客流控制及进站防疫检测等措施, 可以进一步降低旅客的感染风险。      

基于模型的CTCS-3级列控系统测试案例自动生成方法

为了提高CTCS-3级列控系统测试案例生成效率,提出了基于混合通信顺序进程(hybrid communication sequential process, HCSP)形式化模型和时间自动机(timed automaton, TA)形式化模型的列控系统测试案例自动生成方法;建立了列控系统运营场景的时序模型,分析了列控系统运营场景规范中时序功能的正确性;在时序模型的基础上,设计了满足全状态、全变迁和自定义-使用3种领域无关覆盖准则的列控系统测试案例自动生成算法,并以RBC(radio block center, RBC)切换场景为例,生成了100%全状态、全变迁和自定义-使用覆盖准则的测试案例套.从测试套数量、测试时间和内存消耗3个方面分析测试案例的生成效率表明:自定义-使用覆盖准则的测试案例套测试时间和内存消耗最小,分别为0.02 s和9.4 MB,本文方法提高列控系统测试案例生成效率最大达30%.      

基于贝叶斯建模的轨道占用识别方法

识别列车所在轨道,是列车运行控制系统必不可少的功能. 提出一种数字轨道地图辅助的基于贝叶斯建模的轨道占用识别方法. 首先,在考虑全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)与方向相关测量误差的基础上进行地图匹配,采用卡尔曼滤波算法处理速度测量值,通过加权求和的方式对GNSS与速度信息进行融合,获得列车沿轨道方向的一维位置;其次,对列车位置假设进行贝叶斯建模,计算在给定GNSS与速度测量的前提下所有可能的位置假设的概率;最后,与设置的假设概率阈值进行比较,对不同的识别结果进行分类. 实验结果表明,基于贝叶斯建模的轨道占用识别法能够减少剔除小概率假设所需的距离,与垂直投影法相比,该方法可以对列车所在轨道做出更确定的判断.     

基于空间序列级联的停车场场景语义分割算法

通过利用深度学习模型对停车场场景中的视觉信息进行处理,以辅助无人驾驶车辆进行自主泊车定位.针对目前用于停车场场景进行语义分割的方法不够成熟,FCN等方法不能满足自主泊车的定位需求,提出一种基于空间序列级联机制的语义分割方法,在停车场场景中,背景及车位线等标识物具有不同的像素区分难度,采用空间序列级联机制,使用浅层网络处理简单像素,使用深层网络处理较难像素,最后将两次结果进行叠加.采集了北京及上海等地共八个不同类型的停车场数据,人工标注40 000张图像构建了停车场场景数据集进行验证,实验表明,在分割精度方面,相比FCN方法,m Io U由69.3%提升到77.9%,速度由15.8 fps提升至35.7 fps.     

基于空间序列级联的停车场场景语义分割算法

通过利用深度学习模型对停车场场景中的视觉信息进行处理,以辅助无人驾驶车辆进行自主泊车定位.针对目前用于停车场场景进行语义分割的方法不够成熟,FCN等方法不能满足自主泊车的定位需求,提出一种基于空间序列级联机制的语义分割方法,在停车场场景中,背景及车位线等标识物具有不同的像素区分难度,采用空间序列级联机制,使用浅层网络处理简单像素,使用深层网络处理较难像素,最后将两次结果进行叠加.采集了北京及上海等地共八个不同类型的停车场数据,人工标注40 000张图像构建了停车场场景数据集进行验证,实验表明,在分割精度方面,相比FCN方法,mIoU由69.3%提升到77.9%,速度由15.8 fps提升至35.7 fps.     

基于概率分析的公路系统灾害风险研究

针对高寒地区公路系统遭遇雪灾规模大、持续时间长的特点，以黑龙江地区公路系统及其常遭遇的风吹雪灾害为研究对象，从灾害发生机理探究灾害形成的宏观条件；基于概率论思想，通过影响因素的联合概率密度函数，将致灾因子发生可能性、危险等级及危险强度三者联系在一起，阐明了致灾因子的危险性评价理论；在公路系统脆弱性评估的基础上，构建了适用于寒区公路系统的风吹雪灾害风险评估体系. 通过此体系对黑龙江省2017年2月份内的风吹雪事件进行评估，并将预测结果与省气象信息中心发布的道路预警进行对比. 结果表明:研究区公路网在评价时段内相对风险等级最高的是鹤岗-伊春线、绥化-大庆线的绥化段、哈同公路的哈尔滨和佳木斯段以及牡丹江市周边，其相对风险概率大于0.69，需要对此路段多加关注. 该研究在一定程度上为今后寒区公路网的雪灾救援及物资配置提供了参考，使得寒区防灾减灾任务更加具有针对性.      

岔桥相对位置对列车-道岔-桥梁耦合振动的影响

为确定合理的岔桥相对位置,建立了列车-道岔-桥梁耦合系统的振动分析模型,用数值模拟法,分析了350 km/h、18号渡线道岔布置于6×32 m的连续梁上,岔桥相对位置对列车、道岔及桥梁的各项动力特性的影响.结果表明:岔桥相对位置对最大动轮载、轮缘力、尖轨及心轨开口量、车体运行平稳性的影响不显著,对最大减载率、脱轨系数、钢轨动应力及桥梁振动加速度的影响较大;最优的岔桥相对位置是道岔辙叉部分布置在列车运行方向上距离第3跨桥墩1/8~1/4跨范围内.