列控数据的数据融合方法及仿真研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要内容及结构 | 第14-16页 |
| 2 列控数据的生成及处理分析 | 第16-34页 |
| 2.1 CTCS-3列控系统信息流的交互 | 第16-20页 |
| 2.1.1 列控系统概述 | 第16-18页 |
| 2.1.2 CTCS-3系统的数据交互 | 第18-19页 |
| 2.1.3 CTCS-3列车速度监控原理 | 第19-20页 |
| 2.2 列控系统下的列控数据分析 | 第20-26页 |
| 2.2.1 列控数据 | 第21-22页 |
| 2.2.2 临时限速信息 | 第22-25页 |
| 2.2.3 行车许可信息 | 第25-26页 |
| 2.2.4 线路描述信息 | 第26页 |
| 2.3 列控数据的融合模型搭建 | 第26-32页 |
| 2.3.1 临时限速信息融合模型 | 第27-28页 |
| 2.3.2 行车许可信息融合模型 | 第28-31页 |
| 2.3.3 线路描述信息融合模型 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 数据融合方法 | 第34-50页 |
| 3.1 数据融合概述 | 第34-37页 |
| 3.1.1 数据融合基本原理 | 第34页 |
| 3.1.2 数据融合的层次结构 | 第34-36页 |
| 3.1.3 数据融合的结构模型 | 第36页 |
| 3.1.4 数据融合方法 | 第36-37页 |
| 3.2 数据融合的传感器层融合理论 | 第37-45页 |
| 3.2.1 数据融合状态估计理论概述 | 第37-38页 |
| 3.2.2 经典卡尔曼滤波算法 | 第38-40页 |
| 3.2.3 容积卡尔曼滤波算法 | 第40-41页 |
| 3.2.4 滑动可变结构滤波算法 | 第41-44页 |
| 3.2.5 典型的融合滤波算法比较 | 第44-45页 |
| 3.3 数据融合的决策层融合理论 | 第45-49页 |
| 3.3.1 知识融合概述 | 第45-46页 |
| 3.3.2 知识融合的体系结构 | 第46-47页 |
| 3.3.3 基于融合规则的知识融合思路 | 第47-48页 |
| 3.3.4 基于融合规则的知识融合算法 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 列控数据的数据融合方法 | 第50-70页 |
| 4.1 列控系统传感器层的数据融合 | 第50-52页 |
| 4.1.1 高速列车测速模块研究 | 第50-51页 |
| 4.1.2 高速列车速度的处理现状 | 第51-52页 |
| 4.2 列控系统决策层的数据融合 | 第52-69页 |
| 4.2.1 行车许可信息融合 | 第52-59页 |
| 4.2.2 临时限速信息融合 | 第59-64页 |
| 4.2.3 线路描述信息融合 | 第64-65页 |
| 4.2.4 基于融合规则的决策层融合 | 第65-69页 |
| 4.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 5 列控数据的融合仿真分析 | 第70-80页 |
| 5.1 基于CKF-SVSF融合算法的测速模型 | 第70-73页 |
| 5.1.1 高速列车测速融合模型 | 第70-71页 |
| 5.1.2 CKF-SVSF融合算法概述 | 第71-73页 |
| 5.2 基于CKF-SVSF融合算法的仿真分析 | 第73-77页 |
| 5.3 本章小结 | 第77-80页 |
| 6 结论与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 结论 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 图索引 | 第86-88页 |
| 表索引 | 第88-90页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第90-94页 |
| 学位论文数据集 | 第94页 |
