基于感知学习算法的地铁通信故障研究

• 作者: 孙亚非 李可 郭盛
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 地铁通信 无线通信 故障预测 感知学习算法 大数据分析 AP
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 94-99
• 页数: 6页
• 分类号: TN913-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.08.021

摘要

针对上海地铁11号线出现的车地无线通信失效的问题,提出一种基于感知学习算法的故障预测方法以改善通信状况.该方法主要采用感知学习算法(PLA)相关知识,对无线通信系统中列车运行时产生的日志大数据进行分析研究,并使用AP时间-状态曲线图、AP异常状态统计图和AP告警统计表三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,验证了这种故障预测方式的有效性.这种方式能够帮助地铁工作人员及时发现AP设备隐患,预测其故障并及时维护,从而改善通信质量、提高通信效率;同时对其他地铁沿线预测通信故障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	李可	燕山大学信息科学与工程学院	8	19	3.0	3.0
2	孙亚非	燕山大学信息科学与工程学院	2	1	1.0	1.0
6	郭盛	沧州职业技术学院信息工程系	13	6	2.0	2.0