高速铁路GSM-R网络检测/监测数据分析关键技术研究

摘要

随着大数据时代的来临，信息共享、数据挖掘技术成为获取知识、创造财富、提高效率的重要工具。而在我国快速发展的高铁技术中，GSM-R网络已成为承载列控信息传输不可缺少的重要部分。本文重点研究了数据挖掘技术在高铁GSM-R网络检测/监测数据分析中的应用，针对GSM-R网络服务质量(QoS)测试综合评价问题、测试数据如何反映真实列控数据传输问题和C3（CTCS-3）降级故障类别自动诊断问题，通过深入分析GSM-R网络检测数据、接口监测数据，提出了有效解决方案，主要取得了以下研究成果:
　　1、针对目前GSM-R网络QoS测试中，各测试指标独立评价，缺乏综合评估手段的现状，提出综合评价GSM-R网络QoS测试结果的方法。应用K-means聚类算法、KNN分类算法建立基于历史测试数据的评价模型;同时，建立完全基于指标规范要求的评价模型;综合两个模型的评价结果，给出对GSM-R网络QoS测试的最终评价。所提出的综合评价方法可以合理地反映测试结果实际水平。
　　2、对GSM-R网络QoS测试原始数据进行分析:(1)研究CSD干扰测试数据传输与真实列控数据传输的关系，利用其相似性，建立干扰时间（干扰帧数）与真实列控数据传输时延之间的关系模型。(2)针对普遍应用在C3列控系统中的三类主流通信终端，利用(1)中得到的关系模型，通过干扰测试数据对比分析其在列控数据传输性能上的差别。为实际应用中通信终端的选择提供参考，同时对GSM-R网络动态检测工作的有效开展提出建议。(3)研究并解决了CSD传输时延测试中的持续丢帧问题，对现有GSM-R网络通信检测系统中的缺陷提出改进建议。
　　3、研究数据挖掘技术在C3降级故障分析中的应用，提出C3降级故障类别自动诊断系统整体框架及实现流程，对系统实现中的三大关键技术进行研究并给出解决方案。
　　(1) C3降级故障表示模型:通过对大量C3降级故障案例的研究分析，归纳总结出19种典型车地通信中断类型及其判断依据，在此基础上建立降级类别划分体系。从接口监测数据中提取描述C3降级故障的特征属性，作为条件属性集;以C3降级故障类别体系作为决策属性集，构成基于接口监测数据的C3降级故障表示模型。
　　(2)建立C3降级故障类别自动诊断模型:提出基于C4.5决策树的C3降级故障类别自动诊断算法模型，并应用基于条件信息熵的决策表约简算法进一步提高分类准确率。在Matlab平台上进行了算法实现，用实际发生的C3降级故障案例训练自诊断分类器，并对分类准确率进行验证。结果表明，该算法的分类准确率可达98.579％(±0.0009)，可以很好地解决C3降级故障类别自动诊断问题。
　　(3) C3降级故障类别自动诊断模型的更新:采用决策树算法可通过更新训练分类器所用的C3降级故障案例库，重新运行算法即可实现自动诊断分类模型的更新。
　　本文的研究工作为解决GSM-R网络测试综合评价、C3列控系统降级分析等重点难点问题提供了新方法、新思路。

目录

声明

致谢

摘要

缩略语对照表

1．绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状与发展动态

1．2．1 国外研究概况

1．2．2 国内研究概况

1．3 研究目标与研究内容

1．3．1 研究目标

1．3．2 研究内容

2．CTCS-3列控系统构成及车地无线通信系统工作原理

2．1 基于GSM-R网络的CTCS-3列控系统构成

2．2 GSM-R网络在CTCS-3列控系统主要运营场景的应用

2．2．1 注册与启动场景

2．2．2 等级转换场景

2．2．3 MA延伸场景

2．2．4 RBC切换场景

2．3 CTCS-3列控系统车地安全通信协议

2．3．1 安全功能模块

2．3．2 通信功能模块

2．3．3 检测数据传输协议与列控数据传输协议比较

2．4 列控通信链路保持相关的关键参数

2．5 小结

3．GSM-R网络QoS测试综合评价方法研究

3．1 GSM-R网络测试中反映车地通信质量的关键QoS指标

3．1．1 连接建立时延

3．1．2 连接建立失败概率

3．1．3 链路失效概率

3．1．4 传输干扰时间、传输无差错时间

3．1．5 用户数据传输时延

3．1．6 越区切换相关指标

3．2 GSM-R网络QoS测试综合评价方法

3．2．1 算法流程

3．2．2 数据预处理

3．2．3 指标相关性计算

3．2．4 历史数据等级划分

3．2．5 基于历史数据的评价分数计算

3．2．6 基于规范要求的评价分数计算

3．2．7 GSM-R网络QoS综合评价得分计算

3．3 小结

4．GSM-R网络CSD测试数据分析

4．1 干扰时间对列控数据(MA)传输的影响

4．1．1 干扰时间对HDLC帧传输的影响

4．1．2 干扰时间、MA传输时间及恢复时间之间的关系

4．2 不同通信终端列控数据传输质量对比分析

4．2．1 传输时延测试对比分析

4．2．2 切换测试对比分析

4．2．3 传输干扰测试对比分析

4．2．4 不同终端列控数据(MA)传输性能对比分析

4．3 CSD传输时延测试中持续丢帧问题分析

4．3．1 问题现象及原理分析

4．3．2 实验验证

4．3．3 测试方法改进建议

4．4 小结

5．CTCS-3降级故障类别判断方法研究

5．1 CTCS-3降级故障类别判断分析概述

5．1．1 GSM-R网络接口监测数据

5．1．2 CTCS-3降级故障类别判断关键点

5．2 CTCS-3降级故障关键特征

5．2．1 PRI接口关键特征

5．2．2 A接口关键特征

5．2．3 Abis接口关键特征

5．2．4 CTCS-3降级拆链分析

5．3 CTCS-3降级故障类别划分及判断方法

5．3．1 第Ⅰ类、Ⅱ类划分

5．3．2 第Ⅲ类划分

5．4 小结

6．CTCS-3降级故障自动诊断方法研究

6．1 CTCS-3降级故障自动诊断系统框架

6．2 CTCS-3降级故障自动诊断系统核心算法

6．2．1 C4．5决策树分类算法

6．2．2 基于粗糙集理论的特征选择算法

6．2．3 CTCS-3降级故障类别自动诊断算法流程

6．3 基于C4．5的CTCS-3降级故障类别自动诊断算法实现

6．3．1 数据来源

6．3．2 数据预处理

6．3．3 属性约简

6．3．4 算法验证

6．4 小结

7．结论及展望

7．1 结论

7．2 展望

参考文献

附录1 作者简历及科研成果

附录2 学位论文数据集