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原文传递 CBTC车地通信系统弹性分析与优化

论文题名：	CBTC车地通信系统弹性分析与优化
关键词：	城市轨道交通;列车控制系统;车地通信系统;资源配置;运营效率
摘要：	在城市轨道交通系统中，基于通信的列车控制系统（Communication-Based Train Control，CBTC）作为先进的信号系统，通过大容量、连续双向的车地无线通信系统实现列车与地面设备之间的信息交互，确保城市轨道交通系统的安全、高效运营。CBTC系统是安全苛求系统，对承担安全相关数据传输的车地通信系统可用性与可靠性有很高的要求。由于无线通信系统存在信道衰落、无线干扰和终端越区切换等影响系统性能的扰动，在CBTC系统中，车地通信系统服务质量（Quality of Service，QoS）会因为无线传输系统的扰动而降低，例如传输时延增大或发生数据包丢失等，影响CBTC系统中的数据传输性能的可信性。车地通信系统QoS的降低导致信号系统中控制信息与状态信息的延误，严重时会导致列车实施计划外的常用制动甚至紧急制动，降低列车运行过程平稳性和城市轨道交通运营效率。因此，提高车地通信系统QoS的可信性，减少由于无线通信环境扰动导致的车地通信QoS降低，同时在扰动发生后尽快恢复QoS水平，成为目前CBTC车地通信系统存在的主要问题。　　本文以CBTC车地通信系统为研究对象，通过引入车地通信系统弹性这一系统特性，描述车地通信系统QoS在无线传输环境扰动影响下的保持和恢复能力。本文通过提出结合通信系统和列车控制系统的控制策略，提高车地通信系统弹性，进而提高列车运行过程平稳性，提高城市轨道交通运营效率。　　本文分析了安全苛求的CBTC系统对车地通信系统传输性能可信性的需求，描述引入车地通信系统弹性的必要性。在分析了车地通信系统的扰动和受扰动影响的性能后，本文以传输时延、丢包率等无线通信系统QoS指标为基础定义了车地通信系统弹性，描述CBTC车地通信系统在信道衰落、无线干扰和越区切换等扰动影响下数据传输性能的保持和恢复能力。之后本文描述了车地通信系统QoS下降引起的列车控制信息延误所导致的计划外制动，并分析了车地通信系统弹性与CBTC系统列车运行平稳性的关系，提出了考虑传输时延和丢包的CBTC列车控制系统模型，定量的分析了车地通信系统弹性与CBTC系统性能的关系。为了减小车地通信系统性能降低对CBTC系统性能的影响，本文使用认知控制方法，分别针对基于无线局域网(Wireless Local Area Network，WLAN)和应用于城市轨道交通的长期演进技术（Long Term Evolution for Metro，LTE-M）的CBTC系统建立了认知控制模型。在认知控制模型中，使用加强学习的方法计算得到车地通信系统中参数策略。最优策略提高了车地通信系统弹性，优化了CBTC系统性能。　　论文的主要创新点如下: 　　1.根据系统弹性在工程领域内的应用，建立了车地通信系统弹性的理论框架。从扰动、受扰动影响的系统性能和量化指标三个方面，分析弹性对扰动影响下系统性能的保留和恢复过程的描述。基于CBTC系统特征，分析了安全苛求的CBTC系统对提供安全相关数据传输的车地通信系统全场景覆盖与一致性的需求。分析了车地通信系统QoS变化对列车运行过程的影响，阐述了研究车地通信系统弹性的必要性，定义了车地通信系统弹性的量化指标。　　2.建立了考虑车地通信系统性能的CBTC列车控制系统状态空间模型。状态空间模型考虑CBTC系统的列车运行过程，将列车位置和速度信息作为模型状态，将列车牵引力作为模型输出。通过分析车地通信系统QoS变化对列车运行过程的影响，建立了考虑车地通信系统传输时延和数据包丢失过程的状态空间模型，验证了模型的稳定性。通过状态空间模型，量化车地通信系统弹性与列车运行过程的关系，分析了车地通信系统弹性对CBTC系统列车运行平稳性和站间运行时间的影响。　　3.针对使用WLAN的CBTC系统，使用认知控制（Cognitive Control）方法，提出了基于MAC层重传限制自适应(Packet Retry Limit Adaption，PRLA)优化策略。论文将基于WLAN的CBTC系统建模为认知控制模型，模型中的信息差(Information Gap)由车地通信系统弹性组成，表示车地通信系统QoS变化导致的列车控制信息延误。通过使用Q学习方法，在每个通信周期计算MAC层重传限制，最优化信息差和控制系统性能组成的联合优化目标，进而减少由于车地通信系统QoS变化导致的计划外制动。仿真结果表明，本文提出的认知控制策略能够显著提高基于WLAN的车地通信系统弹性，同时提高CBTC系统列车运行的平稳性。　　4.针对使用LTE-M的CBTC系统，设计了使用D2D通信技术的车地通信系统，提出了基于无线资源管理的认知控制优化策略。论文分析了基于LTE-M的车地通信系统中车地通信链路和D2D通信链路的数据传输过程，建立了基于LTE-M的CBTC认知控制系统模型，其中信息差定义为基于LTE-M的车地通信系统弹性。通过计算每个通信周期的资源分配和功率分配最优策略，优化由信息差和控制系统性能组成的联合目标函数。深入的仿真结果表明，我们提出的基于无线资源管理的认知控制策略能够通过车地通信链路和D2D链路资源配置，减少车地通信系统QoS变化导致的列车控制信息延误，提高车地通信系统弹性和列车运行平稳性。
作者：	孙文哲
专业：	交通信息工程及控制
导师：	唐涛
授予学位：	博士
授予学位单位：	北京交通大学
学位年度：	2017
正文语种：	中文