基于感知机学习算法的地铁无线通信故障分析

• 作者: 傅伟清 吴磊 杨明来 程道来 邵跃堂 陈宇磊 黄晓杰
• 来源期刊: 城市轨道交通研究
• 学科: 交通运输
• 关键词: 地铁 无线通信 故障分析 日志数据 无线接入点 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 88-92,96
• 页数: 6页
• 分类号: U231.7
• 字数: 4976字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16037/j.1007-869x.2019.11.020

摘要

针对上海轨道交通11号线出现的车地无线通信失效的问题,对无线通信故障进行了研究.主要采用机器学习PLA算法(感知机学习算法)相关知识,对无线通信系统中列车运行时产生的日志数据进行分析研究,并使用AP(无线接入点)时间-状态曲线图、AP异常状态统计图和AP告警统计表等3种方式对轨旁通信设备AP运行状态信息进行统计及可视化展示.利用地铁公司提供的真实日志数据,验证了这种故障分析方式的有效性.该分析方式能够帮助地铁工作人员及时发现AP设备隐患、故障并维护,从而改善通信质量、提高通信效率,同时对其他地铁沿线通信故障分析也具有重要的借鉴意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程道来	上海应用技术大学轨道交通学院	49	84	4.0	6.0
2	杨明来	上海应用技术大学轨道交通学院	10	8	2.0	2.0
3	傅伟清	上海工程技术大学电子电气工程学院	3	0	0.0	0.0
4	吴磊	上海应用技术大学轨道交通学院	5	2	1.0	1.0
5	邵跃堂	上海工程技术大学电子电气工程学院	5	2	1.0	1.0
6	黄晓杰	上海应用技术大学轨道交通学院	5	2	1.0	1.0
7	陈宇磊	上海应用技术大学轨道交通学院	5	2	1.0	1.0