| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 列车定位方法的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外列车定位方法的研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 多传感器信息融合的列车定位方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 无线传感器网络辅助的列车定位方法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 启发式算法优化的列车定位方法 | 第12-13页 |
| 1.2.4 电子地图匹配修正的列车定位方法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 列车定位方法的软硬件介绍 | 第16-32页 |
| 2.1 北斗卫星导航系统简介 | 第16-19页 |
| 2.1.1 北斗卫星导航系统的结构 | 第17-18页 |
| 2.1.2 北斗卫星导航系统的定位原理 | 第18-19页 |
| 2.1.3 北斗卫星导航系统的优势 | 第19页 |
| 2.2 GSM-R系统简介 | 第19-26页 |
| 2.2.1 GSM-R系统的结构 | 第19-21页 |
| 2.2.2 GSM-R系统的无线网络覆盖 | 第21-23页 |
| 2.2.3 GSM-R系统的定位原理 | 第23-26页 |
| 2.3 Simulink仿真工具箱应用 | 第26-31页 |
| 2.3.1 Simulink神经网络功能模块的应用 | 第27-28页 |
| 2.3.2 Simulink神经网络模型的应用 | 第28-29页 |
| 2.3.3 Simulink中S函数的应用 | 第29-31页 |
| 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于三次B样条曲线拟合的列车定位方法 | 第32-43页 |
| 3.1 三次B样条曲线拟合的原理 | 第32-34页 |
| 3.2 数据预处理与坐标转换 | 第34-36页 |
| 3.3 列车行驶路线拟合方法 | 第36-37页 |
| 3.4 列车运行位置识别方法 | 第37-39页 |
| 3.5 算法的实现与结果分析 | 第39-42页 |
| 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 模糊神经网络控制系统设计 | 第43-62页 |
| 4.1 BP神经网络的简介及应用 | 第44-51页 |
| 4.1.1 BP神经网络的结构 | 第44-46页 |
| 4.1.2 BP神经网络的学习算法 | 第46-49页 |
| 4.1.3 BP神经网络的构建 | 第49-51页 |
| 4.2 模糊控制理论的简介及应用 | 第51-61页 |
| 4.2.1 模糊控制的数学基础 | 第51-54页 |
| 4.2.2 模糊控制的原理 | 第54-55页 |
| 4.2.3 模糊控制与BP神经网络的结合 | 第55-56页 |
| 4.2.4 模糊神经网络控制器的设计 | 第56-61页 |
| 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于GSM-R的模糊神经网络列车定位方法 | 第62-72页 |
| 5.1 GSM-R网络覆盖强度和路径损耗分析 | 第63-66页 |
| 5.1.1 GSM-R网络覆盖强度 | 第63-64页 |
| 5.1.2 GSM-R传输路径损耗 | 第64-66页 |
| 5.2 基于GSM-R的模糊神经网络定位系统模型的建立 | 第66-68页 |
| 5.3 Simulink仿真结果分析 | 第68-71页 |
| 5.3.1 误差精度分析 | 第68-69页 |
| 5.3.2 定位时间分析 | 第69-71页 |
| 本章小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |