RPR技术在城市轨道交通中的应用

城市轨道交通传输网络传送的信息主要有：专用电话(含各种调度电话、站间行车电话)，无线电话，公务电话，有线广播，闭路电视监控(含图像与控制信息)，时钟，电力监控(SCADA)，自动售检票信息(AFC)，列车自动监控信息(ATS)，火灾自动报警(FAS)，系统维护管理信     

铁路信号安全通信协议中消息验证码算法的安全性分析和改进

通过比较TDES算法与AES和SM4算法,分析铁路信号安全通信协议(RSSP-II)中消息验证码(MAC)算法的安全性弱点,提出采用以AES和SM4为核心的MAC改进算法,并对改进的算法进行半实物仿真实验。分析和实验结果证明:改进后的算法具有更高的实时性。     

铁路GPRS网Gb接口调测浅析

由于GSM-R无线网络采用不同厂家的设备,设备硬件构成、冗余方式不同,当GPRS核心网与无线网的调测出现问题时,需要通过接口信令的捕捉,对照协议规范分析.为此简要介绍Gb接口协议栈及主要的协议消息,探讨Gb接口规划、调测方法及各消息的作用,并就诺西设备接入核心网的故障排除进行分析.     

基于ZigBee-GPRS技术的城市轨道交通列车关键设备监测系统

在对关键设备的监测中,目前运营单位普遍采用串行通信技术(如RS 232、RS 485等)作为主要的数据传输手段。如果被监测设备离监测中心较远,则需要花费大量的人力物力铺设电缆、光缆及配套设施;并且由于通信距离长,一旦链路出现故障,难以在短时间内准确定位。国内一些科研院所及行业领军企业相继提出基于Zig Bee-GPRS(低功耗局域网协议-通用分组无线服务)模型的数据通信方式,并在农业微灌、油井监测、电力设备监测等系统得到成功应用。结合GPRS网络技术和Zig Bee传感器网络技术的优势,以嵌入式Linux系统为平台,提出一种适用于城市轨道交通列车关键设备监测的复合型Zig Bee-GPRS系统模型。与红外、蓝牙等技术相比,节约能耗,传输距离远;与传统有线传输方式相比铺设成本低。     

GSM-R网络运用质量体系与统计数据分析

正1GSM-R网络运用质量统计体系GSM-R网络运用质量统计体系以《铁路GSM-R数字移动通信维护暂行规则》(铁运[2011]121号)中GSM-R系统运用质量标准的相关规定为依据,由GSM-R网络性能质量标准、应用业务质量标准、GSM-R无线场强覆盖标准、GSM-R网络服务质量标准(QoS)4部分组成(见图1),对各项标准所定义指标进行数据采集,通过综合分析得到GSM-R质量运行情况。     

GSM-R系统功能验证

正随着高速铁路的发展,GSM-R数字移动通信系统(简称GSM-R系统)在铁路运输组织中的地位逐步提高。GSM-R系统的功能验证对保证铁路运输安全有重要意义,因此要了解GSM-R系统网络的构成与各网络设备所具有的功能,要熟悉铁路业务应用时GSM-R系统内部     

万吨组合列车综合试验分布式测试系统开发

文章分析了万吨组合列车综合试验的测试需求,详细介绍了该分布式测试系统的各个组成部分:基于GPRS的无线数字通讯网络、基于GPS的时钟同步方法、主控子系统、机车测试子系统、货车测试子系统的主要功能、技术优势、设计思路和硬件/软件实现方案。     

基于分组合并的多信道停等ARQ性能

从信道数、合并方式、分组丢失率、传输延迟等方面,分析了在Rayleigh衰落信道下具有分组合并的多信道停等ARQ性能.分析结果表明:对于多信道停等ARQ,需根据分组传输时间和往返延迟时间合理安排停等ARQ的信道数,以使ARQ系统性能达到最佳;根据信道质量,采用合适的分组合并方式可减少接收处理延迟;为获得恒定分组传输延迟和系统吞吐率,可根据分组丢失率要求和信道质量调整最大传输次数.     

A Semi-automatic Method Based on Statistic for Mandarin Semantic Structures Extraction in Specific Domains

This paper proposed a new method of semi-automatic extraction for semantic structures from unlabelled corpora in specific domains. The approach is statistical in nature. The extracted structures can be used for shallow parsing and semantic labeling. By iteratively extracting new words and clustering words, we get an inital semantic lexicon that groups words of the same semantic meaning together as a class. After that, a bootstrapping algorithm is adopted to extract semantic structures. Then the semantic structures are used to extract new key words and augment the semantic lexicon. The resultant semantic structures are interpreted by persons and are amenable to handediting for refinement. In this experiment, the semi-automatically extracted structures SSA provide recall rate of 84.5%.     

Incrementally Exploiting Sentential Association for Email Classification

Introduction Email classification can be cast into text classifi-cation (TC). Many methods have been proposed forTC, which can be extended to Email domain. Popularmethods include NaiveBayes, decision trees, supportvector machine (SVM) and association rule…