论文摘要
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。
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类型: 期刊论文
作者: 陈宇磊,黄晓杰,邵跃堂,傅伟清,吴磊,程道来,杨明来
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
来源: 城市轨道交通研究 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 铁路运输
单位: 上海应用技术大学轨道交通学院,上海工程技术大学电子电气工程学院
基金: 上海申通地铁集团有限公司项目(JS-KY14R012),上海市科委地方院校能力建设项目(17090503500)
分类号: U231.94
DOI: 10.16037/j.1007-869x.2019.11.020
页码: 88-92+96
总页数: 6
文件大小: 1916K
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