检索结果-内蒙古大学图书馆

中国公路学报 2019年第6期32卷 283-292页

作者：陈俊杰上官伟蔡伯根王剑柴琳果北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

为了在单车超越车队的过程中缩短超车车辆与车队间通信范围,减少车队通信压力.锁定影响车辆入队的关键车队区块,同时通过将待进入关键区块的车队进行间隙优化调整,为驾驶人提供定制化换道入队引导服务,提出了基于驾驶人超车风格特征参... 详细信息

为了在单车超越车队的过程中缩短超车车辆与车队间通信范围,减少车队通信压力.锁定影响车辆入队的关键车队区块,同时通过将待进入关键区块的车队进行间隙优化调整,为驾驶人提供定制化换道入队引导服务,提出了基于驾驶人超车风格特征参数的车队内信息传输关键区块锁定算法,通过分析影响驾驶人换道入队位置范围的关键因素,将驾驶人换道入队过程分为本车道速度调整过程与入队速度调整过程,利用非参数贝叶斯算法获取驾驶人超车换道特征数据并提出基于关键区块所在车队位置序列的车辆间隙优化调整策略。研究结果表明:超车车辆加速度、与前车预计碰撞时间、与车队相对速度是影响驾驶人换道入队范围的关键因素;通过非参数贝叶斯算法将超车车辆运行数据分类获取的驾驶人换道入队驾驶操作基元.可准确提供驾驶人行为特征关键参数;通过将驾驶人换道特征分为48个子类型,可锁定驾驶人换道入队范围且车队关键区块范围随着超车车辆与车队速度差值不同在各个特征类型上呈现不同变化趋势;针对驾驶人入队特征对待进入车队关键区块的车辆间隙进行优化调整,不仅可以为驾驶人提供可接受的驾驶辅助信息.同时减少了车队间隙产生过程中车辆加速度范围,提升了车队运行的舒适性。

关键词：交通工程车队通信关键区块非参数贝叶斯间隙优化超车行为

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双向双车道超车行为的智能车队间隙控制优化

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交通运输工程学报 2019年第2期19卷 178-190页

作者：陈俊杰蔡伯根上官伟王剑柴琳果北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

建立了双向双车道环境下单车超越车队模型,分析了影响双向双车道超车危险区域范围的主要因素;设计了分步式单车超越车队算法,研究了安全间隙前后车速度、超车车辆入队速度与车队安全间隙范围四者之间的关系,提出了车辆入队所需最小安全... 详细信息

建立了双向双车道环境下单车超越车队模型,分析了影响双向双车道超车危险区域范围的主要因素;设计了分步式单车超越车队算法,研究了安全间隙前后车速度、超车车辆入队速度与车队安全间隙范围四者之间的关系,提出了车辆入队所需最小安全间隙的速度匹配方案;建立了单车超越车队算法的目标函数,设定最大允许超车时间内超车车辆与车队行驶距离最大,超车车辆超越车队车辆数最多,前、后车形成安全间隙过程中加速度、减速度最小;提出了基于改进粒子群的分级约束多目标优化方法,为单车超越车队算法中的三级车速引导提供了优化的速度引导方案。研究结果表明:双向双车道环境下超车危险区域范围与车队车辆数及对向车辆行驶速度成正相关关系;改进的粒子群优化算法相比传统算法具有更强的鲁棒性和更快的收敛速度,平均收敛时间缩短39.2%;在分步式单车超越车队过程中,车队车辆平均速度提升9.04%,即在车队间隙生成过程中,虽然部分车辆速度减小,但车队整体平均速度得到提升;超车车辆平均速度提升16.8%,即在超车过程中,不仅超车车辆的安全性得到保证,其运行效率也得到提升。

关键词：交通信息工程双向双车道智能车队单车超越车队算法安全间隙间隙优化分步式超车

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列控车载子系统故障时空特性分析及可靠性研究

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铁道学报 2019年第12期41卷 56-65页

作者：陈斌蔡伯根上官伟王剑北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京市电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044

针对列控车载子系统数据庞杂混乱等特点,引入数据空间模型概念,分别建立列控车载子系统物理空间特征数据模型和时间特征数据模型;以此为依据,设计一种基于时空特性分析的可靠性分析算法,对典型系统及设备可靠性进行分析。结果表明,在物... 详细信息

针对列控车载子系统数据庞杂混乱等特点,引入数据空间模型概念,分别建立列控车载子系统物理空间特征数据模型和时间特征数据模型;以此为依据,设计一种基于时空特性分析的可靠性分析算法,对典型系统及设备可靠性进行分析。结果表明,在物理空间特性方面,少数系统故障率较高,通信等四类故障约占全部故障的74%;在时间特性方面,系统群故障率波动较大,单系统月故障率约10%,故障次数与时间无明显依赖关系;选取的两类设备故障间隔时间均符合威布尔分布,通信设备和继电器设备可靠性下降到50%的时间分别约为200 h和100 h,通信设备可靠性优于继电器设备。本文提出的数据空间模型和时空特性分析能够较好地支持车载子系统的可靠性分析。

关键词：列车运行控制系统时空特性故障特征威布尔分布可靠性

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基于伪卫星的导航系统定位方法研究

基于伪卫星的导航系统定位方法研究

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第十二届中国卫星导航年会

作者：刘宇航蔡伯根巴晓辉电子信息工程学院北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心轨道交通控制与安全国家重点实验室电子信息工程学院北京交通大学中国科学院微电子研究所

随着"北斗三号"导航系统的建成,越来越多需要位置信息的设备可以利用北斗系统提供的高精度定位结果来完善自身服务。但是在建筑物遮挡、隧道内部等信号拒止环境下,卫星信号微弱,难以获取稳定的星历信息,为了在信号拒止环境下... 详细信息

随着"北斗三号"导航系统的建成,越来越多需要位置信息的设备可以利用北斗系统提供的高精度定位结果来完善自身服务。但是在建筑物遮挡、隧道内部等信号拒止环境下,卫星信号微弱,难以获取稳定的星历信息,为了在信号拒止环境下更好地使用卫星定位服务,本文提出了一种地基伪卫星系统和卫星导航系统相结合的位置解算方法,详细介绍了信号处理和位置解算的完整过程,设计软件接收机对伪卫星中频数据进行捕获、跟踪得到伪码相位信息,利用码相位计算得到伪距,使用最小二乘算法对伪距数据进行解算获得位置信息,并通过仿真结果验证了伪卫星/GNSS系统相对于只依靠GNSS卫星系统进行定位解算的优越性。

关键词：伪卫星捕获跟踪最小二乘伪距定位

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动态间隔可调整的列控系统自主感知关键技术及应用

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北京交通大学学报 2019年第1期43卷 31-41页

作者：蔡伯根朱强上官伟刘丹姜维王剑北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

为提高铁路运输效率、优化列车控制、降低铁路运营维护成本,提出一种动态间隔可调整的列控系统方案,分析列控系统自主感知关键技术和动态间隔调整原理.研究基于卫星导航和惯性导航的组合定位技术,在差分定位和数字轨道地图的辅助下,实... 详细信息

为提高铁路运输效率、优化列车控制、降低铁路运营维护成本,提出一种动态间隔可调整的列控系统方案,分析列控系统自主感知关键技术和动态间隔调整原理.研究基于卫星导航和惯性导航的组合定位技术,在差分定位和数字轨道地图的辅助下,实现列车连续无缝定位;研究基于三级告警机制的列车追踪预警方法和列车间隔动态调整策略.在京沈高速铁路进行了实测试验,结果表明:在列车高速运行环境下,差分定位误差均值为2.5m,数字轨道地图辅助的组合定位误差均值为1.5m,测试速度与列车实际速度误差±0.01%,满足动态间隔可调整的列控系统对列车运行状态精准、连续获取的需求.基于三级告警机制的列车追踪预警方法可以实时监测列车间隔变化并及时给出预警信号,为司机操作提供参考,保障列车安全运行.

关键词：列控系统动态间隔调整自主感知组合定位追踪预警

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基于间隙理论的智能车交叉口运行控制方法

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系统仿真学报 2019年第9期31卷 1875-1882页

作者：柴琳果蔡伯根上官伟王剑陈俊杰北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044

提出了基于间隙理论的智能车在交叉口控制方法,连接交叉口的道路被分为两个区域:状态计算区和状态调整区,当车辆进入状态计算区域时,路侧设备通过LOOSE(Location optimization onsequence evaluation)算法计算无碰撞时车辆需要达到的目... 详细信息

提出了基于间隙理论的智能车在交叉口控制方法,连接交叉口的道路被分为两个区域:状态计算区和状态调整区,当车辆进入状态计算区域时,路侧设备通过LOOSE(Location optimization onsequence evaluation)算法计算无碰撞时车辆需要达到的目标状态,然后通过COMPACT(Cooperativeoptimization method for previous allocation comparatively transforming)算法降低每条车道的排队长度,并结合车辆运动学模型给出车辆在状态调整区的运行策略。仿真结果表明,本文方法能够有效提高交叉口通行量,并且对均衡交通流具有更优的控制效率;较传统信号控制能够有效降低车辆平均延误。

关键词：智能交通交叉口控制间隙穿行车辆避碰

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铁路安全应用卫星导航信号空间可信区域识别方法

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北京交通大学学报 2019年第5期43卷 50-57页

作者：靳成铭蔡伯根王剑上官伟北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

卫星导航系统作为一种信息源,在铁路安全苛求系统中应用时需满足相应的可用性需求.针对铁路遮挡环境下导航卫星空间信号的可用性评估问题,提出了一种基于禁忌搜索的8-邻域区域生长算法,并得出可信的卫星导航信号可用区域.在此基础上,设... 详细信息

卫星导航系统作为一种信息源,在铁路安全苛求系统中应用时需满足相应的可用性需求.针对铁路遮挡环境下导航卫星空间信号的可用性评估问题,提出了一种基于禁忌搜索的8-邻域区域生长算法,并得出可信的卫星导航信号可用区域.在此基础上,设计了一套铁路导航定位应用环境下的空间信号本地可用性分析方案,并进行了实验验证.结果表明,在所选取的四个场景中,本文所提出的算法能够有效降低将遮挡识别为可见天空的风险,算法将可见天空识别为遮挡的误识率低于6.9%,漏识率低于2.1%,并支持风险等级的进一步降低,为铁路安全苛求系统提供可信的“保守”空间信号可用区域.

关键词：交通工程可见天空禁忌搜索 GNSS空间信号图像处理可用性可信性

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基于LSTM-BP级联网络的列控车载设备故障诊断

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北京交通大学学报 2019年第1期43卷 54-62页

作者：上官伟孟月月杨嘉明蔡伯根北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京交通大学北京市电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044

列控车载设备是保障高速列车行车安全、提高运输效率的核心组成部分,快速有效地诊断其故障类型具有重要意义.针对300T型列控车载设备故障文本数据的错综性和时序性,提出一种基于LSTM-BP级联网络模型的车载设备智能故障诊断方法.首先,采... 详细信息

列控车载设备是保障高速列车行车安全、提高运输效率的核心组成部分,快速有效地诊断其故障类型具有重要意义.针对300T型列控车载设备故障文本数据的错综性和时序性,提出一种基于LSTM-BP级联网络模型的车载设备智能故障诊断方法.首先,采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法优化BP神经网络提高模型的泛化能力;其次,利用长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的记忆特性,充分学习具有时序性的故障特征信息,解决BP神经网络模型难以准确诊断关机误报和引发故障等问题;最后,利用实际数据对模型进行多次试验分析,BR优化的神经网络模型分类准确率为85.06%;而LSTM-BP级联网络模型分类准确率达到95.10%,能够很好地解决对关机误报和引发故障诊断不准确的问题,验证了本文所提出的智能故障诊断方法的有效性.

关键词：交通信息工程及控制故障诊断 BP神经网络长短时记忆网络列控车载设备

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考虑卫星定位误差分布模型的列车定位安全边界估计方法

考虑卫星定位误差分布模型的列车定位安全边界估计方法

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第十一届中国卫星导航年会

作者：唐德璋陆德彪蔡伯根王剑刘江北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京交通大学电子信息工程学院北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室

随着近年来铁路的建设和卫星定位技术的发展,基于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的列车定位方式已经成为下一代列车运行控制系统的重要研究内容。铁路沿线环境复杂多变,GNSS定位性能受环境影响较大,定位误... 详细信息

随着近年来铁路的建设和卫星定位技术的发展,基于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的列车定位方式已经成为下一代列车运行控制系统的重要研究内容。铁路沿线环境复杂多变,GNSS定位性能受环境影响较大,定位误差特性随列车运行呈一定规律。本文研究基于GNSS的列车定位单元定位结果的安全边界问题,对京沈高铁实验中采集得到的大量历史数据进行了分析,

关键词：全球导航卫星系统列车定位误差分布安全边界

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基于深度数据的车辆目标检测与跟踪方法

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交通运输系统工程与信息 2018年第3期18卷 55-62页

作者：陆德彪郭子明蔡伯根姜维王剑上官伟北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(Li DAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数... 详细信息

现有基于几何特征的目标检测与跟踪方法误检率较高,目标跟踪过程中的漏检易导致错误的目标关联.针对这些问题,本文提出了一种基于激光雷达(Li DAR)深度数据的车辆目标检测与跟踪方法.根据激光雷达深度数据特性,采用一种基于栅格的参数自动化聚类(PAG)算法对原始数据进行处理,并在每个聚类中提取目标线段,获取目标特征.在此基础上对车辆目标进行识别,并计算得到目标的位置信息.采用卡尔曼滤波算法,制定滤波器管理策略,完成目标关联及状态估计.最后利用装备有一个前向激光雷达的实验车辆对提出的方法进行验证.实验结果表明,本文提出的方法可准确识别并跟踪多个车辆目标,避免错误的目标关联.

关键词：智能交通检测与跟踪特征提取车辆目标深度数据卡尔曼滤波

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