基于最大期望算法的列车完整性检测方法

• 作者: 上官伟 刘江 李四辉 王剑 蔡伯根 闻映红
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号
• 页码范围: 74-81,89
• 页数: 9页
• 分类号: U283.2
• 字数: 6468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2017.02.011

摘要

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.