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题名基于卷积神经网络的列车位置指纹定位算法研究
被引量：4
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作者
罗淼
党建武
郝占军
张振海
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机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
兰州交通大学铁道技术学院
西北师范大学计算机科学与工程学院
西北师范大学甘肃省物联网科学研究中心
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期42-50,共9页
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基金
国家自然科学基金(61762079,61763025)
甘肃省科技计划(22JR5RA378,18JR3RA104)。
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文摘
针对高速铁路隧道环境下采用位置指纹定位时定位精度低的问题,提出将深度卷积神经网络应用于列车位置指纹的定位中。首先采用2σ准则、模糊C均值聚类FCM及类数据加权,对采集到的下一代铁路通信系统LTE-R中的信号强度值进行预处理,降低异常值的影响,提高指纹数据的有效性;然后引入定时提前量,增强指纹特征值;接着将处理后的指纹数据量转换为灰度图片指纹条,基于图像样本建立FCM-CNN指纹定位模型;最后以现场实测数据为基础对定位模型进行测试验证。结果表明,相较于采用未经处理的数据作为样本的CNN模型及传统的位置指纹定位方法,基于FCM-CNN的列车位置指纹定位方法,提高了数据质量,在离线阶段具有较大的指纹采集间距,大幅减少了指纹采集工作量,模型训练时间较短,定位精度小于10 m的概率可达100%,满足列车在中密度线路对定位精度的要求。
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关键词
列车定位
模糊C均值聚类
卷积神经网络
参考信号接收功率
定时提前量
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Keywords
train positioning
FCM
convolutional neural network
reference signal received power
timing advance
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分类号
U283.2
[交通运输工程—交通信息工程及控制]
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