赵红礼
- 作品数：44 被引量：92H指数：5
- 供职机构：北京交通大学电子信息工程学院轨道交通控制与安全国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家重点实验室开放基金国家自然科学基金北京市科委项目更多>>
- 相关领域：电子电信交通运输工程自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于5G和云计算技术的列车运行控制系统
- 本发明提供了一种基于5G和云计算技术的列车运行控制系统。包括轨旁设备，通过轨旁传感器采集列车运行数据，将列车运行数据通过5G骨干网发送给地面设备，接收并执行地面设备下发的列车运行控制命令；车载设备，通过车载传感器采集列车...
- 朱力李阳王洪伟赵红礼唐涛
- 文献传递
- 应用于城市轨道交通车地综合承载系统的频谱分配方法
- 本发明提供了一种应用于城市轨道交通车地综合承载系统的频谱分配方法。该方法主要包括：将城市轨道交通沿线的物理无线接入点分解成多个虚拟无线接入点；将城市轨道交通车地综合承载系统中的各个业务分别分配一个所述虚拟无线接入点，根据...
- 朱力赵红礼蒋海林唐涛
- 地铁CBTC系统的无线测试被引量：7
- 2010年
- 论述无线传输在基于通信的列车控制(CBTC)系统中的创新和重要作用。对北京地铁10号线进行CBTC系统中的无线测试,包括无线传输测试、场强覆盖测试等,发现问题并提出改进措施,从而对CBTC系统的工程实施进行指导。
- 吴海峰赵红礼
- 关键词：地铁数据通信系统无线测试
- 用遗传算法优化WLAN设计被引量：1
- 2004年
- 在无线局域网设计中,如何确定接入点的位置从而以最少的接入点来完成网络覆盖是一个难点。文分析了WLAN的传播模型,并把遗传算法引入到WLAN的设计中。
- 赵红礼
- 关键词：遗传算法无线局域网
- 轨道交通系统中车地通信传输延迟的测量方法
- 本发明实施例提供了一种轨道交通系统中车地通信传输延迟的测量方法。该方法包括:在发送端和接收端之间进行CPU的定时计数器的时间同步，获取所述发送端与所述接收端之间的时间偏差δ<Sub>a</Sub>；所述发送端在设定的定时...
- 朱力赵红礼蒋海林唐涛
- 文献传递
- 基于有色Petri网的ETCS无线通信可靠性分析被引量：29
- 2008年
- ETCS-3级(欧洲列车运行控制3级系统)无线通信系统是一个动态、复杂的分布式系统,其性质和最终实现正确性的形式化验证具有重要意义。本文利用分层赋时有色Petri(CPN)网,综合随机信道恶化、越区切换、信道连接中断等无线信道失效模型,提出ETCS无线通信信道模型的分层结构,定义信道失效模型和概率传输延时,分析信道模型和数据传输的时间特性。分析结果表明,数据帧传输延时小于20s的通信可靠性为99.97%。因此,相继运行列车时距为1min时,数据帧传输延时小于20s的通信可靠性满足ETCS规范要求。
- 徐田华赵红礼唐涛
- 关键词：ETCS可靠性分析有色PETRI网无线通信
- 基于5G和云计算技术的列车运行控制系统
- 本发明提供了一种基于5G和云计算技术的列车运行控制系统。包括轨旁设备，通过轨旁传感器采集列车运行数据，将列车运行数据通过5G骨干网发送给地面设备，接收并执行地面设备下发的列车运行控制命令；车载设备，通过车载传感器采集列车...
- 朱力李阳王洪伟赵红礼唐涛
- 文献传递
- 应用于城市轨道交通车地综合承载系统的频谱分配方法
- 本发明提供了一种应用于城市轨道交通车地综合承载系统的频谱分配方法。该方法主要包括：将城市轨道交通沿线的物理无线接入点分解成多个虚拟无线接入点；将城市轨道交通车地综合承载系统中的各个业务分别分配一个所述虚拟无线接入点，根据...
- 朱力赵红礼蒋海林唐涛
- 文献传递
- 适用于全IP移动通信系统的比例资源调度算法
- 2006年
- 未来的全IP移动通信系统能够提供多种不同QoS要求的业务,资源调度对保证QoS和提高资源利用效率起关键作用。动态规划方法可以求解满足QoS保证的最优调度,但是它对运算速度和存储容量要求很高,难以在实际中应用。为此本文提出一种比例资源调度算法,将QoS保证映射为接纳控制阶段的比例资源分配。由于信道的相关特性已经在接纳控制阶段进行了考虑,而且资源分配比例是时不变的,因此将动态规划问题简化为线性规划问题。文中采用吞吐量最大化调度作为比较基准,仿真了比例资源调度算法的性能,结果表明:由动态规划转化为线性规划带来的性能损失很小;另外当平均信噪比较小时,调度增益较大,并且调度增益随用户数的增加而增大。
- 赵红礼
- 基于KNN多模型融合的高铁列车晚点预测方法
- 2022年
- 高速铁路列车运行过程中,由各种外部环境干扰或内部设备故障引发的列车晚点问题对铁路调度指挥与运营管理带来了极大的负面影响。为了更好地把握列车晚点情况,及时调整列车运行图,提高铁路行车指挥与运输服务的质量,本文提出了一种基于KNN多模型融合的列车晚点预测方法。本文采用神经网络、支持向量机和随机森林等机器学习方法,通过对荷兰铁路不同时间下的列车运行数据进行预处理、特征提取和特征选择,训练出了三个独立的列车晚点预测器。为了利用不同机器学习方法的互补预测特性,同时提高在异常交通条件下列车晚点预测模型的整体性能,本文采用基于KNN的多模型融合框架对三种基本预测器进行融合。研究结果表明,基于KNN多模型融合的智慧列车晚点预测方法的预测精度明显优于独立的机器学习模型。
- 赵红礼魏思雨王皓刘魁
- 关键词：列车晚点
