-
公开(公告)号：CN117082626B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310924694.7
申请日：2023-07-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W72/0457 , H04W72/1263 , H04W72/543
Abstract: 本发明提供一种列车无线通信网络的业务复用切片资源分配方法及系统，属于列车通信网技术领域，建立资源切片框架；分别对不同类型的列车业务、网络切片进行特征分析，分析不同类型切片的服务质量需求，并进行约束条件建模；建立以最小化系统带宽资源为目标并同时满足异构业务服务质量需求约束和系统可用最大带宽资源的优化问题；利用凸优化理论将优化问题化简为凸问题，化简引理合并多个约束条件；基于分布式对偶分解法求解目标优化问题，得到最优的资源分配策略。本发明可在单一网络中承载具有差异化服务质量需求的TCS和PIS两类列车业务；满足所有业务的QoS传输需求，得到最优的带宽分配表达式，并使带宽资源占用最小化。
-
公开(公告)号：CN112116207B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010858086.7
申请日：2020-08-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06N3/126
Abstract: 本发明实施例提供了一种多约束条件的列车运行调整的计算方法和装置，所述方法包括：S1，对基于遗传算法的高速列车运行调整问题进行建模；S2，根据建好的模型，构建综合考虑列车晚点时间和能耗的优化目标；S3，在约束条件下，根据所述优化目标，对列车进行调整。本发明可以在保证列车安全追踪距离与电能供应的情况下尽可能缩短晚点时间。
-
公开(公告)号：CN112084636A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010858087.1
申请日：2020-08-24
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种多列车协同控制方法和装置，所述方法包括：S1，建立城市轨道交通列车动力学模型；S2，对基于车车通信的城市轨道交通列车控制系统进行建模；S3，根据所述动力学模型和所述控制系统的模型，构建综合考虑列车编队距离收敛和速度收敛的优化控制目标；S4，基于人工势场法和卡尔曼滤波，根据所述优化控制目标，对多列车进行协同控制。本发明能够有效缩减列车追踪间隔。
-
公开(公告)号：CN110995383A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911243621.1
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/373 , H04B17/00 , H04W4/42
Abstract: 本发明提供了一种高速移动通信信道的快速仿真方法，首先根据高速铁路通信系统特性，综合考虑三种信道衰落类型路径损耗、阴影衰落以及小尺度衰落，得到对应信道参数；接着根据信道参数建立有限状态马尔可夫信道模型，划分接收信号信噪比区间以对应马尔可夫状态，设计距离区间及状态持续时间以合理的描述信道状态变化；接着推导马尔可夫模型参数，利用变量替换定理推导出符合任意移动速度条件下高速时变信道特征的信道稳态及暂态特性表达式信道；再根据马尔可夫信道稳态与暂态特性实现可以准确描述信道状态变化信息的快速时变信道仿真器；本发明提供的快速仿真方法，在低速和高速下都能准确捕获信道状态的转移。
-
公开(公告)号：CN118708251B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410708313.6
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F9/445 , G06F9/50 , G06N3/0499 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种用于港口设施监测的边缘计算任务卸载方法、系统及设备，属于移动边缘计算领域，包括：构建面向港口基础设施长期服役监测的边缘计算系统架构；建立本地计算和边缘计算模型，对港口基础设施长期服役监测任务进行特征分析以及本地计算和边缘计算建模；建立考量能耗敏感度差异下满足时延要求的时延能耗联合优化模型；建立基于深度强化学习方法求解最优计算任务卸载策略；依据最优卸载策略进行边缘计算任务卸载。该方法通过动态边缘计算任务卸载与算力分配算法对问题进行求解，得到了最优的任务卸载决策和算力分配方案，解决了用于港口设施监测的边缘计算任务卸载问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118942233B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410999215.2
申请日：2024-07-24
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种C‑V2X自治模式下考虑数据包丢包的车辆编队设计方法，属于蜂窝车联网与智能网联车辆技术领域；包括：首先提出蜂窝车联网自治模式下数据包丢包的理论分析模型，建模数据包成功交付概率与车辆编队车间间距之间的关系。紧接着，分析C‑V2X自治模式下数据包丢包对车辆编队队列稳定性的影响，推导出在保证车辆编队队列稳定性条件下最小车头时距的阈值表达式。最后，本发明给出高效车辆编队的设计策略，即通过增加与编组成员车通信的前车数目与提高数据包的成功交付概率，可以使车辆编队减小车头时距并提高道路容量。
-
公开(公告)号：CN116902038A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310862205.X
申请日：2023-07-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: B61L27/14
Abstract: 本发明基于乘客动态出行需求，建立面向灵活编组的时刻表和运行交路联合优化调整模型，并进一步基于模型预测控制(Model PredictiveControl，MPC)算法求解得到有效的运行调整策略。综合考虑了实际客流需求，通过推导列车发停车、交路运行情况、列车解编状态以及客运量之间的耦合关系，建立面向灵活编组的时刻表调整与运行交路调整模型。基于MPC算法设计了面向灵活编组的时刻表和运行交路联合调整模型求解算法，将优化问题转化为最优控制问题，在每个控制周期内求解优化问题以确定最优控制策略，实现了最小化滞留乘客的目标，得到了有效的运行调整策略。本发明相较于传统交路运行的列车运行调方法，有效降低了各个站点的乘客滞留，具有广阔的研究和应用价值。
-
公开(公告)号：CN112488491A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011352848.2
申请日：2020-11-26
Applicant: 北京交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
Abstract: 本发明提供了基于Petri网列控车载设备接入过程可靠性评估方法，包括：梳理逻辑流程，完成列控数据通信系统车载设备接入过程的流程设计；搭建列控数据通信系统测试平台，获取列控数据通信系统性能参数，同时对列控数据通信系统的车载设备接入过程建立DSPN基础模型，在列控数据通信系统性能参数的基础上对DSPN基础模型进行仿真，得到列控数据通信系统车载设备接入过程的可靠性指标；通过改变列控数据通信系统性能参数来分析影响可靠性指标的因素，完善列控数据通信车载设备接入过程的流程设计，判断车载设备接入过程和参数是否满足列控系统的可靠性要求。本发明具有普遍性，不只限于列控系统，可适用于不同的设备和通信系统接入流程。
-
公开(公告)号：CN108260085A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711373891.5
申请日：2017-12-19
Abstract: 本发明提供了一种基于位置的呼叫限制方法。该方法包括：根据铁路调度需求将铁路沿线区域的智能网系统划分成各个调度区，每个调度区内包含若干小区，当触发智能网系统中主叫用户对被叫用户的呼叫业务后，智能网系统中的SCP分别获得主叫用户和被叫用户所在的小区和调度区，搜寻包含主叫用户和被叫用户的区域，根据搜寻结果确定主叫用户对被叫用户的呼叫业务匹配成功或者失败。本发明的方法可以节省铁路沿线区域的智能网系统的资源，操作灵活简单，调度区动态匹配方式可以直接根据需要划分调度区，从而节省了铁路沿线区域的智能网系统的资源，提高系统效率，且操作更加简单灵活，不需要因为人员功能身份的增减而一一改动数据。
-
公开(公告)号：CN107645366A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710882156.0
申请日：2017-09-26
IPC: H04L1/00 , H04L27/00 , H04L27/36 , H04L27/38 , H04B17/336 , H04B17/391 , H04L25/02 , H04W52/24 , H04W52/26
Abstract: 本发明实施例提供了一种高速移动环境下的自适应调制传输方法。该方法包括：在离散时间移动通信系统建立快速时变信道模型得到平均信噪比，通过反馈链路将平均信噪比传送给发射机；发射机根据平均信噪比的变化建立使得系统平均频谱效率最大化且满足约束的优化方程，求解优化方程得到最优信噪比门限值，基于门限值划分信噪比衰落区域子区间，并确定子区间对应的自适应功率分配方案；发射机根据子区间选择最优调制传输策略并按照子区间对应的功率分配方案调整发射功率后发送下一数据帧。本发明实施例能够改善系统频谱效率，保证系统达到最优的平均吞吐量，解决了当发射机无法获得精确信道信息条件下，自适应调制编码传输性能显著下降的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.038 seconds)
