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基于数据融合理论的轨道电路信号解调方法的研究

作　者: 刘伟宁
导　师: 赵林海
学　校: 北京交通大学
专　业: 智能交通工程
关键词: 无绝缘轨道电路数据融合解调 K-最近邻分类器自适应概率神经网络灰关联分析 D-S证据理论
分类号: U284.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 69次
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内容摘要

无绝缘轨道电路在当前中国列车运行控制系统中起着非常重要的作用,其信号中所包含的低频信息作为重要的列车运行控制信息,在保证行车安全等方面是至关重要的。目前,现有的轨道电路信号解调方法还不能完全满足铁路高速发展的要求。因此,本文在分析了轨道电路信号现有的解调方法的基础上,提出了基于数据融合理论的无绝缘轨道电路信号解调方法具有很强的现实意义。论文主要研究内容如下：首先,根据无绝缘轨道电路信号的频谱特点,构造表征不同调制低频情况下轨道电路信号的特征向量,并给出特征向量提取方案。其次,基于所构建的特征向量,将轨道电路信号的低频解调问题转换为模式识别问题,分别设计了基于K-最近邻分类、自适应概率神经网络和灰关联的模式分类器,通过衡量待分析信号的频谱特征与各相应特征向量的曼哈顿距离、相似概率和灰关联度来实现对轨道电路信号的解调。实验表明,上述三种方法具有较高的分类正确率。最后,为进一步提高解调性能,提出了基于D-S证据理论的集成解调算法。采取模糊隶属度函数对三种算法的分类依据进行基本概率分配,根据分配结果中支持度最大的焦元是否一致而选取无冲突或冲突证据合成规则进行合成,给出最终的分类结果。实验表明,本文设计的集成解调方法有较强的抗干扰能力且分类正确率高。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
1 绪论  10-16
  1.1 研究背景和研究意义  10-12
  1.2 轨道电路信号解调方法的研究现状  12-14
  1.3 主要研究工作及内容安排  14-16
2 无绝缘轨道电路与机车信号的基本构成及工作原理  16-24
  2.1 无绝缘轨道电路的基本构成及工作原理  16-17
    2.1.1 无绝缘轨道电路的系统构成  16-17
    2.1.2 无绝缘轨道电路的工作原理  17
  2.2 无绝缘轨道电路信号及其频谱  17-19
  2.3 机车信号设备及其记录数据信息  19-23
    2.3.1 机车信号的基本结构与工作原理  19-21
    2.3.2 机车信号记录器的记录数据信息  21-23
  2.4 本章小结  23-24
3 基于数据融合理论的轨道电路信号解调方法总体结构设计  24-32
  3.1 数据融合理论概述  24-25
  3.2 解调方法的总体结构  25
  3.3 基于无绝缘轨道电路信号频谱的特征向量的提取  25-29
  3.4 测试集的构造及算法性能的评价指标  29-30
  3.5 本章小结  30-32
4 基于KNN、APNN和GRA的轨道电路信号解调方法  32-56
  4.1 引言  32
  4.2 基于K-最近邻分类的轨道电路信号低频解调算法  32-42
    4.2.1 K-最近邻分类器的基本原理  33-35
    4.2.2 基于K-最近邻分类的解调算法的设计  35-37
    4.2.3 算例验证及性能分析  37-42
  4.3 基于自适应概率神经网络的轨道电路信号低频解调方法  42-49
    4.3.1 概率神经网络的基本原理  42-44
    4.3.2 基于自适应概率神经网络的解调算法的设计  44-47
    4.3.3 算例验证及性能分析  47-49
  4.4 基于灰关联分析的轨道电路信号低频解调算法  49-55
    4.4.1 灰关联分析基本原理  50-51
    4.4.2 基于灰关联分析的解调算法的设计  51-53
    4.4.3 算例验证性能分析  53-55
  4.5 本章小结  55-56
5 基于D-S 证据理论的集成解调算法的设计与实现  56-78
  5.1 引言  56-57
  5.2 D-S 证据理论的基本原理  57-60
  5.3 基于模糊理论的基本概率分配的生成  60-62
  5.4 基于D-S 证据理论的集成解调算法的设计  62-63
  5.5 算例验证及性能分析  63-77
    5.5.1 算例验证  63-67
    5.5.2 算法性能分析  67-77
  5.6 本章小结  77-78
6 结论与展望  78-80
  6.1 研究结论  78-79
  6.2 工作展望  79-80
参考文献  80-83
索引  83-90
作者简历  90-94
学位论文数据集  94

基于数据融合理论的轨道电路信号解调方法的研究

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