基于卫星导航系统的列车动态定位安全应用性能评估方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61603027
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    陆德彪
  • 依托单位：
    北京交通大学
  • 学科分类：
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

With the development of global navigation satellite systems (GNSS), the GNSS static performance is improved significantly. The integration of GNSS and mobility technologies enables the possibility of GNSS-based train dynamic localisation method. The environmental conditions change continuously when the train travels along the line, signal quality of the GNSS terminal varies with that, this leads to the diversity of the performance results under different environmental scenarios. So, the establishment of the performance indicators and their quantitative evaluation results are the key foundation for the precise and reliable GNSS-based train dynamic localisation safety applications. This project sets off from the requirements of the train dynamic localisation safety applications, undertakes research topics on three problems as: the formal modelling of the performance indicators, safety integrity risk quantification based on localisation accuracy uncertainty measurement theory (GUM) and localisation performance repeatability test with offline environmental scenario simulation. The research results of this project will provide quantification basis for Beidou Navigation Satellite System (BDS) terminals to be applied in train dynamic localisation safety applications, thus lead safety-oriented railway system upgrade and development.
随着卫星导航技术的发展，卫星导航系统的静态定位性能显著提高。卫星导航与交通技术的融合使得基于卫星导航系统的列车动态定位实现成为可能。列车运行过程中所处的自然环境不断变化，卫星导航系统终端接收到的信号质量随之改变，这导致卫星导航系统在不同环境场景下的动态定位性能各有差异。因此，基于卫星导航系统的列车动态定位性能指标的确立及其量化评估是确保其安全应用精确可靠的关键基础。本课题从列车动态定位安全应用的需求出发，针对列车动态定位性能指标形式化建模、定位精度测量不确定度理论下的安全完整性风险量化以及离线环境场景仿真下的定位性能可重复性检验三个方面开展研究。本课题的研究成果将为北斗导航定位终端实现列车动态定位安全应用提供性能量化参考依据，有效服务于铁路安全导向的系统升级和发展。

结项摘要

列车运行过程中实时运行状态的感知是至关重要的基础信息之一。列车位置的精确实时获取是实现列车精准控制的基础。卫星导航系统的迅速发展为其在轨道交通列车安全定位领域提供了可能，结合我国下一代列车运行控制系统对列车可信定位的要求，本项目从基于卫星的列车定位单元性能指标体系、定位单元结构可靠性和安全完整性分析为基础，在基于卫星的列车安全动态定位性能评估尤其是精度、安全完整性评估方法，基于不确定度理论的可重复性测试方法共计3个方面开展了研究。项目取得的研究成果可概括为3个方面：1）提出了性能指标体系间的形式化映射建模方法，解决了面向用户层的指标量化描述问题；2）提出了误差建模环境场景分类下的量化估计方法，并建立了安全完整性风险评估流程架构；3）基于现场实测和实验室仿真两类方法提出了可重复性随机测试方法，并在京沈高铁辽沈段开展了试验验证。项目的研究成果为铁路现场、实验室仿真测试终端研制等提供理论和方法支持，对面向下一代列车运行控制系统列车自主定位技术的自主知识产权方面起到支撑作用，对形成中国首创的新型列控系统定位技术体系，服务川藏铁路等国家大型铁路工程项目具有积极作用。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（14）
专利数量（8）
DTM-Aided Adaptive EPF Navigation Application in Railways.
DTM 辅助的自适应 EPF 导航在铁路中的应用
  • DOI：
    10.3390/s18113860
  • 发表时间：
    2018-11-09
  • 期刊：
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jin C;Cai B;Wang J;Kealy A
  • 通讯作者：
    Kealy A
Hazard Rate Estimation for GNSS-Based Train Localization Using Model-Based Approach
使用基于模型的方法进行基于 GNSS 的列车定位的危险率估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Chinese Journal of Electronics
  • 影响因子：
    1.2
  • 作者：
    Lu Debiao;Tang Dezhang;Dirk Spiegel
  • 通讯作者：
    Dirk Spiegel
基于最大偏差准则的列车卫星定位完好性监测方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    铁道学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陆德彪;唐德璋;蔡伯根;王剑;上官伟
  • 通讯作者：
    上官伟
基于非参数贝叶斯模型的列车卫星定位方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    铁道学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘江;陈华展;蔡伯根;王剑;刘靖远;陆德彪
  • 通讯作者：
    陆德彪

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其他文献

基于虚拟应答器的GNSS列车安全定位及风险分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    铁道学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王剑;陆德彪;唐一哲;靳成铭
  • 通讯作者：
    靳成铭
基于等效阻抗模型的应答器下行链路传输性能评估方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    铁道学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李正交;蔡伯根;刘江;陆德彪;朱林富;刘浩
  • 通讯作者：
    刘浩
基于GNSS/INS的列车定位风险评估方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    西南交通大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴波前;蔡伯根;陆德彪;王剑
  • 通讯作者：
    王剑

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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