基于TD-LTE的城轨全自动驾驶系统越区切换研究
发布时间：2021-11-12 09:39
随着城市化进程不断加快,城市人口也在迅猛增长。为了缓解人口压力,国内外各大城市也加紧了城市轨道交通建设与运营的步伐,城市轨道交通也因为方便快捷、舒适性佳的优势成为人们主要的出行方式之一。随着城市轨道交通无人驾驶技术的发展,FAO（Fully Automatic Operation,全自动驾驶）系统成为了未来城市轨道交通发展的方向。由于TD-LTE技术具有高速率传输和低延迟等优势,全自动驾驶系统也将采用TD-LTE（Time Division Long Term Evolution,分时长期演进）技术承载无线车地通信业务,保证列车在切换过程中能够实现不间断通信,从而保障乘客的生命安全。因此,对基于TD-LTE的城市轨道交通FAO系统的越区切换问题进行深入研究具有十分重要的意义。本文首先介绍了我国城市轨道交通的发展现状和越区切换问题的国内外研究现状,分析了城市轨道交通环境对越区切换的影响。介绍了全自动驾驶系统总体架构和TD-LTE技术的基本概念,阐述了越区切换的信令流程、TD-LTE车地无线通信系统的架构以及城市轨道交通环境常见的无线信道模型和A3事件。其次,针对城市轨道交通列车在越区切换...
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
全自动驾驶
基于TD-LTE的城轨全自动驾驶系统越区切换研究-10-EPC由S-GW(ServingGateway，服务网关)与MME(MobileManagementEntity，移动管理实体)构成。其中，S-GW是3GPP移动网络内的锚点，可以转发用户IP数据包，在E-UTRAN与EPC之间充当路由。MME主要负责承载管理移动性等控制信令、处理用户终端与EPC信令交互的控制节点、对NAS(Non-accessStratum，非接入层)信令进行加密与完整性保护等功能。E-UTRAN由若干个eNodeB(EvolvedNodeB，演进的NodeB)组成。eNodeB与EPC之间通过S1接口连接，多个eNodeB之间采用X2接口连接。作为TD-LTE网络结构中的接入网部分，其网络更加扁平，传输速率得到提高，能够满足城市轨道交通对信息传输速度的更高要求。图2.2TD-LTE网络结构TD-LTE技术不仅改变了以往的网络结构，使系统更加稳定，更是采用了OFDM、MIMO(Multi-InputMulti-Output，多输入多输出)以及HARQ(HybridAutomaticRepeatrequest，混合自动重传请求)等先进的技术[24]，极大地提高无线通信业务的安全可靠性。(1)OFDMOFDM是一种非常灵活和高效的调制技术，是所有主要无线和有线标准的核心[25]。它是一种多载波调制方式，主要思想是将信道分成若干子信道，然后将子信道调制成相互正交的子信道，再将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到每个子信道上进行传输。由于正交信号的频谱相互重叠，因此可以减少子信道之间的相互干扰。OFDM
兰州交通大学硕士学位论文-31-22222XX(t4t),X(t3t),X(t2t),X(tt)(3.8)Step3：根据短序列X1建立GM(1,1)模型，进行运算后得出一组新的预测序列11,11,21,31,41,5YY,Y,Y,Y,Y；同理，根据短序列X2建立GM(1,1)模型，进行运算后得出一组新的预测序列22,12,22,32,42,5YY,Y,Y,Y,Y；Step4：将预测后得出的服务小区及目标小区的预测序列Y1和Y2取均值，得均值序列1122Y"avg(Y)，Y"avg(Y)；Step5：以Y1为输入层神经元参数，Y1’为期望值，利用BP神经网络算法对灰色预测得到的序列进行修正，得到该时刻预测值Mn’；同理，以Y2为输入层神经元参数，Y2’为期望值，得到该时刻预测值Mp’；Step6：将得出的Mn’和Mp’取负值，再分别替换判决条件公式(2.5)中的Mn和Mp，则判决公式变为式(3.9)：""nyspMHM(3.9)eNodeB向UE发送测量控制消息从源基站与目标基站获取RSRP值，并取绝对值序列建立改进的GM(1,1)灰色预测模型处理测量报告(RSRP)RSRP满足A3判决条件触发切换并执行切换流程完成切换YN开始将得到的5组预测值取平均值将改进的灰色预测模型下得到的预测值及平均值放入BP神经网络中进行训练修正，得到预测值图3.3IGM-BP算法流程图
【参考文献】：
期刊论文
[1]LTE-M系统在同站台平行换乘车站覆盖方案的应用研究[J]. 张世铭. 铁路通信信号工程技术. 2019(12)
[2]城市轨道交通自主化全自动运行系统技术研究[J]. 郜春海. 铁道通信信号. 2019(S1)
[3]我国城市轨道交通信号系统发展历程的回顾与展望[J]. 郜洪民,陈宁宁. 铁道通信信号. 2019(S1)
[4]基于位置信息与波束赋形辅助的LTE-R切换算法研究[J]. 王瑞峰,席皓哲,姚军娟,吝天锁,郭博迪,臧浩月. 云南大学学报(自然科学版). 2019(06)
[5]改进遗传模拟退火算法优化BP算法研究[J]. 郭彩杏,郭晓金,柏林江. 小型微型计算机系统. 2019(10)
[6]基于无线通讯列车控制系统的全自动无人驾驶地铁系统研究[J]. 康海涛. 计算机测量与控制. 2019(05)
[7]基于IGWO-RBF的LTE-R切换算法研究[J]. 苏佳丽,伍忠东,丁龙斌,刘菲菲. 计算机工程与应用. 2020(08)
[8]城市轨道交通全自动运行系统的现状及展望[J]. 汪小勇. 城市轨道交通. 2019(02)
[9]基于改进GA-BP算法的节假日交通流量预测[J]. 陈晓利,王珂,彭金栓,李远哲. 公路交通技术. 2018(06)
[10]基于实数编码遗传算法的多波束天线优化设计[J]. 张新刚,薛兆璇. 微波学报. 2018(06)
博士论文
[1]大规模MIMO中继传输技术的性能研究[D]. 陈园园.南京邮电大学 2018
[2]CBTC系统车地通信切换策略研究[D]. 张雁鹏.兰州交通大学 2018
[3]城市轨道交通CBTC系统关键技术研究[D]. 刘晓娟.兰州交通大学 2009
硕士论文
[1]全双工通信下多普勒效应技术研究[D]. 张敏.南京邮电大学 2019
[2]基于遗传模拟退火算法的高速列车运行调整问题研究[D]. 汪臻.北京交通大学 2019
[3]基于TD-LTE的车地无线通信系统设计与实现[D]. 王鹏.西安电子科技大学 2019
[4]基于TD-LTE的CBTC系统车地通信越区切换性能分析与研究[D]. 刘雪玉.兰州交通大学 2018
[5]城市轨道交通全自动驾驶运营安全分析与列车运行模拟仿真[D]. 刘鹏翱.北京交通大学 2017
[6]LTE在城市轨道交通中应用的可靠切换技术研究[D]. 曹冰清.北京交通大学 2016
[7]LTE-M无线电波覆盖及切换性能研究[D]. 颜如月.北京交通大学 2016
[8]基于MIMO-OFDM的稀疏信道估计关键技术的研究[D]. 梅力丹.北京理工大学 2016
本文编号：3490651
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
全自动驾驶
基于TD-LTE的城轨全自动驾驶系统越区切换研究-10-EPC由S-GW(ServingGateway，服务网关)与MME(MobileManagementEntity，移动管理实体)构成。其中，S-GW是3GPP移动网络内的锚点，可以转发用户IP数据包，在E-UTRAN与EPC之间充当路由。MME主要负责承载管理移动性等控制信令、处理用户终端与EPC信令交互的控制节点、对NAS(Non-accessStratum，非接入层)信令进行加密与完整性保护等功能。E-UTRAN由若干个eNodeB(EvolvedNodeB，演进的NodeB)组成。eNodeB与EPC之间通过S1接口连接，多个eNodeB之间采用X2接口连接。作为TD-LTE网络结构中的接入网部分，其网络更加扁平，传输速率得到提高，能够满足城市轨道交通对信息传输速度的更高要求。图2.2TD-LTE网络结构TD-LTE技术不仅改变了以往的网络结构，使系统更加稳定，更是采用了OFDM、MIMO(Multi-InputMulti-Output，多输入多输出)以及HARQ(HybridAutomaticRepeatrequest，混合自动重传请求)等先进的技术[24]，极大地提高无线通信业务的安全可靠性。(1)OFDMOFDM是一种非常灵活和高效的调制技术，是所有主要无线和有线标准的核心[25]。它是一种多载波调制方式，主要思想是将信道分成若干子信道，然后将子信道调制成相互正交的子信道，再将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到每个子信道上进行传输。由于正交信号的频谱相互重叠，因此可以减少子信道之间的相互干扰。OFDM
兰州交通大学硕士学位论文-31-22222XX(t4t),X(t3t),X(t2t),X(tt)(3.8)Step3：根据短序列X1建立GM(1,1)模型，进行运算后得出一组新的预测序列11,11,21,31,41,5YY,Y,Y,Y,Y；同理，根据短序列X2建立GM(1,1)模型，进行运算后得出一组新的预测序列22,12,22,32,42,5YY,Y,Y,Y,Y；Step4：将预测后得出的服务小区及目标小区的预测序列Y1和Y2取均值，得均值序列1122Y"avg(Y)，Y"avg(Y)；Step5：以Y1为输入层神经元参数，Y1’为期望值，利用BP神经网络算法对灰色预测得到的序列进行修正，得到该时刻预测值Mn’；同理，以Y2为输入层神经元参数，Y2’为期望值，得到该时刻预测值Mp’；Step6：将得出的Mn’和Mp’取负值，再分别替换判决条件公式(2.5)中的Mn和Mp，则判决公式变为式(3.9)：""nyspMHM(3.9)eNodeB向UE发送测量控制消息从源基站与目标基站获取RSRP值，并取绝对值序列建立改进的GM(1,1)灰色预测模型处理测量报告(RSRP)RSRP满足A3判决条件触发切换并执行切换流程完成切换YN开始将得到的5组预测值取平均值将改进的灰色预测模型下得到的预测值及平均值放入BP神经网络中进行训练修正，得到预测值图3.3IGM-BP算法流程图
【参考文献】：
期刊论文
[1]LTE-M系统在同站台平行换乘车站覆盖方案的应用研究[J]. 张世铭. 铁路通信信号工程技术. 2019(12)
[2]城市轨道交通自主化全自动运行系统技术研究[J]. 郜春海. 铁道通信信号. 2019(S1)
[3]我国城市轨道交通信号系统发展历程的回顾与展望[J]. 郜洪民,陈宁宁. 铁道通信信号. 2019(S1)
[4]基于位置信息与波束赋形辅助的LTE-R切换算法研究[J]. 王瑞峰,席皓哲,姚军娟,吝天锁,郭博迪,臧浩月. 云南大学学报(自然科学版). 2019(06)
[5]改进遗传模拟退火算法优化BP算法研究[J]. 郭彩杏,郭晓金,柏林江. 小型微型计算机系统. 2019(10)
[6]基于无线通讯列车控制系统的全自动无人驾驶地铁系统研究[J]. 康海涛. 计算机测量与控制. 2019(05)
[7]基于IGWO-RBF的LTE-R切换算法研究[J]. 苏佳丽,伍忠东,丁龙斌,刘菲菲. 计算机工程与应用. 2020(08)
[8]城市轨道交通全自动运行系统的现状及展望[J]. 汪小勇. 城市轨道交通. 2019(02)
[9]基于改进GA-BP算法的节假日交通流量预测[J]. 陈晓利,王珂,彭金栓,李远哲. 公路交通技术. 2018(06)
[10]基于实数编码遗传算法的多波束天线优化设计[J]. 张新刚,薛兆璇. 微波学报. 2018(06)
博士论文
[1]大规模MIMO中继传输技术的性能研究[D]. 陈园园.南京邮电大学 2018
[2]CBTC系统车地通信切换策略研究[D]. 张雁鹏.兰州交通大学 2018
[3]城市轨道交通CBTC系统关键技术研究[D]. 刘晓娟.兰州交通大学 2009
硕士论文
[1]全双工通信下多普勒效应技术研究[D]. 张敏.南京邮电大学 2019
[2]基于遗传模拟退火算法的高速列车运行调整问题研究[D]. 汪臻.北京交通大学 2019
[3]基于TD-LTE的车地无线通信系统设计与实现[D]. 王鹏.西安电子科技大学 2019
[4]基于TD-LTE的CBTC系统车地通信越区切换性能分析与研究[D]. 刘雪玉.兰州交通大学 2018
[5]城市轨道交通全自动驾驶运营安全分析与列车运行模拟仿真[D]. 刘鹏翱.北京交通大学 2017
[6]LTE在城市轨道交通中应用的可靠切换技术研究[D]. 曹冰清.北京交通大学 2016
[7]LTE-M无线电波覆盖及切换性能研究[D]. 颜如月.北京交通大学 2016
[8]基于MIMO-OFDM的稀疏信道估计关键技术的研究[D]. 梅力丹.北京理工大学 2016
本文编号：3490651
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