基于感知学习算法的地铁通信故障研究

摘要：

针对上海地铁11号线出现的车地无线通信失效的问题,提出一种基于感知学习算法的故障预测方法以改善通信状况.该方法主要采用感知学习算法(PLA)相关知识,对无线通信系统中列车运行时产生的日志大数据进行分析研究,并使用AP时间-状态曲线图、AP异常状态统计图和AP告警统计表三种方式对轨旁通信设备AP运行状态信息进行统计及可视化展示.利用地铁公司提供的真实日志数据,验证了这种故障预测方式的有效性.这种方式能够帮助地铁工作人员及时发现AP设备隐患,预测其故障并及时维护,从而改善通信质量、提高通信效率;同时对其他地铁沿线预测通信故障具有重要的借鉴意义.

关键词：地铁通信、无线通信、故障预测、感知学习算法、大数据分析、AP

所属期刊栏目：42

分类号：TN913-34;TP391

资助基金：国家自然科学基金项目60974018

在线出版日期：2019-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：94-99