基于RapidIO和存储映射的高速互连网络

分析当前高速互连网络中同时存在的TCP/IP, GAMMA, InfiniBand, SCI等技术的实现机制,介绍RapidIO高性能总线技术。研究RapidIO协议和MPC8548处理器的相关技术,提出在RapidIO高速互连网络中实现存储映射的通信技术解决方案。     

基于StarFabric交换式总线的系统结构优化方法

提出一种基于StarFabric的交换式总线优化实时分布式计算系统结构的方法.针对传统航电网络共享式总线固有的缺点,采用交换式总线相结合的方式,优化航电网络系统结构,突破结点计算机的系统结构设计、实时高速总线设计、系统冗错软件设计等关键技术,构建了基于Pentium处理器和MPC8245 PowerPC处理器的分布式计算系统.该系统具有冗错和分布式计算能力,同时具有高速数据传输能力,能够完成高速实时计算.     

基于ZigBee技术的铁路站场集装箱追踪定位的研究

为了在基于ZigBee技术的铁路站场无线网络中实现对安装在集装箱上的无线节点的定位,研究设计一种采用接收信号强度指示（RSSI）值来进行无线节点位置的定位：采用一个未知节点向周围存在的ROUTER参考节点发送并接收确认的数据采集机制．通过对3个最近ROUTER的参考节点进行RSSI值采集与处理,从而实现对目标节点的定位。通过实验,验证了该数据采集和位置估算定位方法的有效性。     

基于B/S和C/S结构的铁路牵引供电综合管理系统的开发

针对铁路供电部门的特点,确定系统采用C/S和B/S混合体系结构。结合实际牵引供电管理过程,对系统功能、系统结构、数据库设计进行了描述。     

青藏铁路综合安全实时监测平台技术方案研究

分析了在青藏铁路特殊环境下综合安全实时监测平台应具备的功能,构建了该平台的体系架构.分析了平台对于实时数据的闭环处置流程,给出了平台建设的技术实现要点.综合安全实时监测平台的建设将为青藏铁路公司各相关部门或领导建立一个综合性的全面的公司运营安全情况视图,为领导的决策、安全管理及综合性维护等提供依据.将形成较为完整的铁路运营安全保障体系,实现对各类安全监控信息资源的综合、高效利用,填补高原铁路综合监控技术的空白.     

轨检仪处理水平轨缝信息的变化率滤波法

介绍了一种利用变化率滤波处理水平参数中轨缝信息的方法。由于该方法取代了原系统的数字滤波法处理水平参数中的轨缝信息,所以利用数字滤波器进行滤波对于稳态过程信号滤波能够起到最佳效果。而GJY轨检仪测得的水平参数是一个瞬态信号,因此采用了变化率滤波方法对水平轨缝信息进行处理,并在GJY-H系统中得到成功的应用,取得了良好的社会和经济效益。     

高铁场景下联合天线与IOS单元选择的分布式IOS-SM传输方案

针对高铁场景下封闭车厢带来的高信号穿透损耗导致传输速率下降问题,提出一种分布式智能全表面（intelligent omni-surface,IOS）辅助空间调制（spatial modulation,SM）的传输方案。首先,采用SM技术保证索引信息部分不受穿透损耗的影响;然后,为了减小远距离IOS车窗的高路径损耗和功率损耗,根据最大化接收信噪比原则对分布式IOS遍历选择,激活最佳IOS车窗传输SM调制信息。最后,为了减小缺失直视路径增益对系统容量性能的影响,基于功率损耗模型,采用天线移除原则和排序选择方式,对接收天线和IOS单元进行动态选择激活。仿真结果表明,相比于传统中继转发和可重构智能超表面-空间调制（reconfigurable intelligence surface-SM,RIS-SM）方案,所提方案更适合高铁通信场景。并且在功率损耗模型下,联合天线与IOS单元选择的分布式IOS-SM方案仍能够保证系统高性能传输。     

基于空间形态数据的铁路通信数字工程设计系统

建筑信息模型 (building information modeling, BIM)技术作为建筑业实现信息化数字化转型的核心技术, 在铁路建设全生命周期中具有很高的研究价值. 在铁路通信机械室内、站场、区间设计中, 将铁路通信实体的空间位置、形状、大小、关系等空间形态描述数据化, 结合铁路通信设计规范、相关铁路BIM标准以及专业实际设计需求, 研究开发出铁路通信数字工程设计系统. 本系统以空间形态数据为支撑, 铁路工程实体结构分解标准为基础, 在三维环境下实现了铁路通信机械室内机柜设备的智能布设, 站场通信沟槽线缆的路径规划, 区间通信信息点位置的准确布置. 系统进一步基于数字工程模型和图论基本原理, 实现了从数字工程模型中获取逻辑关系并生成通信逻辑网图. 经实际工程验证, 系统对铁路通信数字工程设计效率和准确率都有较大提升, 从工程源头实现了铁路通信工程数字化成果交付和应用, 促进了铁路通信工程项目全过程技术升级和数字化模式革新.     

基于红外通信技术与适配器的高速数据采集系统设计

针对高速数据传输稳定性较低、多源数据传输过程非线性干扰较大的问题,设计了基于红外通信技术与适配器的高速数据采集系统。使用系统高速数据采集层的多个高速适配器,完成各待采对象的高速信号数据采集,将其通过通信层的通信接口上传到红外通信模块,利用该模块将所得信号数据复原成真实数据后并传送到服务层,该层的多源数据融合模块运用主成分分析方法,融合接收到的全部数据,同时采用展示层的液晶显示模块,呈现完整的高速数据采集结果。实验结果表明：该系统在不同信号数据长度下,均能以较高采样速率完成不同类型数据的精确采集;该系统能保证各通信信道在不同通信距离下的高速数据传输稳定性,且所得高速数据融合结果能清晰、完整地呈现全部高速数据采集结果。     

面向轨道分割与侵入物检测的多任务学习

轨道车智能防护会涉及轨道车侵入物检测与行驶区域分割任务,在深度学习领域已有针对各任务的算法,却无法很好满足多任务情形时的需求.该算法使用轻量级卷积神经网络(CNN)作为编码器提取特征图,随之将特征图送到两个基于one-stage检测网络的解码器中,进而完成各自的任务.不同级别和尺度的语义特征在编码器输出的特征图中被融合,良好地完成像素级语义预测,在检测和分割效果上有明显提升.采用本算法的设备将掌握对新目标的识别检测判断与追踪,为提升轨道车行驶安全做出保障.