浅谈站场改扩建引起的信号过渡设计

针对铁路站场改扩建中的信号过渡设计，提出简单、有效、经济的解决方案。     

铁路信号应急联锁系统研究

从研制“信号应急联锁系统”的任务、目的、关键技术、总体结构和主要技术指标等方面，阐述研究的基本思路与实现，并对研究成果进行了分析和介绍。     

青藏铁路格拉段信号工程设计

青藏铁路格拉段信号工程设计,结合青藏高原特殊的自然环境和全新的运营管理模式,借鉴世界先进的信号技术,采用GSM-R和GPS卫星定位技术的ITCS列控联锁一体化车站控制系统,全线区间不设传统的轨道电路,而采用虚拟闭塞分区;分散自律调度集中系统作为行车调度指挥的技术手段,实现列车与调车作业的集中控制;道岔融雪分别由轨枕和道岔融雪加热变压器实施加热。格拉段信号网络基本分为三个层面,行车指挥系统单独组网并采用双网自愈结构,ITCS系统独享专用网络,微机监测和道岔融雪信息传输纳入综合环境监测公用数据传输网。     

铁路信号应急电源系统研究与实现

从铁路信号应急电源系统应满足的功能要求、技术方案、结构组成、主要技术指标等方面，阐述了研究的基本思路，并对研究成果进行了介绍。     

抓住机遇奋发有为为实现铁路"十一五"规划良好开局而努力奋斗--在2006年全路计划工作会议上的讲话(摘要)

“十五”期间,铁路在路网建设、装备现代化、既有线提速扩能改造、投融资改革、节能、环保等方面均取得了重大成就。本世纪头20年是我国发展的重要战略机遇期,在实现区域经济协调发展、建设资源节约型、环境友好型社会和建立现代化综合交通运输体系中,铁路将充分发挥骨干作用。在“十一五”规划目标下,铁路面临着加快快速客运网络建设、强化煤炭运输通道、扩展西部路网、优化东中部路网等建设任务。2006年是“十一五”开局之年,要抓住机遇,提高计划管理水平,重点完成项目前期工作、落实建设资金、基建任务以及装备现代化等方面的工作,为实现铁路跨越式发展目标做出贡献。     

MIMO-OFDM系统中的信道估计算法设计

MIMO-OFDM信道估计算法中,基于相位偏移导频结构的时域最小二乘算法,具有实现过程简便、精度高等特点,但是该算法需要通过复数计算完成。为了降低计算量、节省系统存储空间,对算法进行了两方面的改进:①提出一种由实数构成的新的导频结构;②根据新的导频结构,利用离散哈特莱变换提出新的信道估计算法。由于采用了离散哈特莱变换,算法只需要通过实数计算完成,能够有效降低计算复杂度。与通过复数计算的结果相比,算法没有造成计算精度的下降。采用Matlab软件进行仿真,验证了该导频结构和算法的有效性及可靠性。     

带保护线的全并联AT供电方式故障测距方案研究

提出了1种能够适合带保护线的全并联AT供电系统的故障测距方案.首先根据转移阻抗法推导出带保护线的全并联AT供电系统的测距公式,再找到带保护线的AT供电方式故障测距公式中阻抗的计算方法,解决了目前没有带保护线等值电路情况下的阻抗计算问题,最后运用Matlab/Simulink仿真验证故障测距公式的适用性.     

GESAMP危险化学品评估方法及应用

文中介绍了海洋环境保护科学联合专家组（GESAMP）和散装危险化学品的分级方法,详细阐述了分级体系中危险化学品对水生环境、人体健康和用海活动的影响等级的判定原则和依据,并介绍了评估结果在国际海运规则制定过程中的应用,以期为我国开展相关工作和研究提供参考.     

信息安全技术在沈阳地铁10号线信号系统中的应用研究

按照信息安全技术标准的要求,分析目前已运营的城市轨道交通信号系统在安全防护方面存在的问题。根据分析结果,建立沈阳地铁10号线信号系统的信息安全方案模型,并从技术和管理2个方面进行研究,使其满足信息安全等级保护三级的要求。     

A modified reinforcement learning algorithm for solving coordinated signalized networks

This study proposes Reinforcement Learning (RL) based algorithm for finding optimum signal timings in Coordinated Signalized Networks (CSN) for fixed set of link flows. For this purpose, MOdified REinforcement Learning algorithm with TRANSYT-7F (MORELTRANS) model is proposed by way of combining RL algorithm and TRANSYT-7F. The modified RL differs from other RL algorithms since it takes advantage of the best solution obtained from the previous learning episode by generating a sub-environment at each learning episode as the same size of original environment. On the other hand, TRANSYT-7F traffic model is used in order to determine network performance index, namely disutility index. Numerical application is conducted on medium sized coordinated signalized road network. Results indicated that the MORELTRANS produced slightly better results than the GA in signal timing optimization in terms of objective function value while it outperformed than the HC. In order to show the capability of the proposed model for heavy demand condition, two cases in which link flows are increased by 20% and 50% with respect to the base case are considered. It is found that the MORELTRANS is able to reach good solutions for signal timing optimization even if demand became increased.