10.3969/j.issn.1001-8360.2017.02.011
基于最大期望算法的列车完整性检测方法
面向中国中西部低密度线路条件,基于GNSS的列车完整性检测系统是一种经济有效的列车完整性解决手段,也可作为制动管风压检测的辅助冗余检测方式,以进一步保障列车运行安全.针对列车运行过程中基于GNSS列车完整性检测系统问题建立完整性检测模型,模型包含列车完整状态及断裂状态下的系统时间动态转换过程.基于系统参数先验统计特性未知情况下的模型参数估计,提出基于最大期望算法的离线训练学习方法,得到列车完整性检测系统模型后验参数的极大似然估计.在列车完整性检测过程中,针对当前时刻的观测值,进行列车完整性所有状态的概率推理估计,采用高斯和滤波的方法实现状态的概率推理计算,选取最大概率下的列车完整性状态,实现列车完整性检测.结合现场测试及仿真数据,针对本文提出的列车完整性检测方法进行测试验证,结果证明了该方法的有效性.
铁路运输、全球卫星导航系统、列车完整性检测、最大期望算法、极大似然估计
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U283.2(铁路通信、信号)
国家国际科技合作专项2014DFA80260;国家自然科学基金U1334211 ,U1234205 ,61403021;中央高校基本科研业务费专项资金2015YJS021
2017-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
74-81,89
