轨道交通机电设备监控系统结构优化问题分析

地铁线路建设完成之后,在投入正常的使用之前,需要对其功能和设施进行严格地监测,由于其中还存在一些问题需要采取有效的措施进行解决,比如机电设备监控系统当中包含的子系统比较多,每个子系统之间相互协作的功能也比较复杂,机电设备的调试时间不够长,各个专业进行合作的难度较大等问题;虽然有些地铁线路已经投入到日常使用之中,但部分功能和设备需要进行持续地严格监测和控制,以保证地铁的顺利运营以及人们的生命财产安全。本文就关于轨道交通机电设备监控系统结构优化问题进行分析和研究。

试析地铁综合监控系统联合调试目标设计与管理

随着社会的快速发展,社会主义经济发展也取得了很大的进步,人们的生活质量水平也在不断提升,人们对城市的发展需求也在逐渐上升。随着城市化进程的不断加快,城市交通的压力也越来越大,传统的城市交通类型已经远远不能满足人们出行的需要,所以地铁建设应运而生。由于地铁行驶安全、客容量较大、速度较快,所以备受人们的青睐,在未来的城市发展过程中地铁的发展将成为城市交通发展的大趋势。保障地铁更好的为社会发展需要,就需要做好地铁的管理工作,其中地铁综合监控系统联合调试工作是地铁管理工作的重要组成。本研究针对地铁综合监控系统联合调试目标的设计及管理工作展开了一系列的探究,首先分析了地铁设备联合调试理论,然后分析了地铁综合监控系统的联合调试目标研究,最后分析了地铁综合监控系统联调目标的管理优化,对于充分发挥地铁设施对城市发展的促进作用有一定的借鉴意义。

基于遗传算法的干扰态势下三维雷达网优化布站方法

面对日益加深的全方位全天时空天打击威胁,为弥补传统雷达组网布站方法在应对干扰能力有限、空间立体覆盖效果不足的缺陷,提高雷达布站的探测和生存能力,本文提出了一种基于遗传算法的干扰态势下三维雷达网优化布站方法。该方法首先建立了干扰态势下的空间干扰雷达威力范围模型,并从覆盖侧重程度、要地覆盖能力以及覆盖重叠性三个方面对组网雷达进行优化部署,结合遗传算法,实现了对要地区统筹兼顾、合理分配、突出重点的雷达资源布站域的三维立体探测防护,为构建全方位、立体化、多层级防护网络提供了思路。

基于卡方检验与SVM的多雷达抗欺骗干扰方法

针对各雷达相对目标的角度差异较小时传统方法(卡方检验)鉴别假目标能力较差的问题,提出了卡方检验与支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的自适应抗距离欺骗干扰方法。首先,根据满足卡方检验的组合个数判断是否需要进一步筛选;若需要进一步筛选,将航迹间的马氏距离(卡方检验量)、欧式距离、兰氏距离作为SVM的多特征输入,训练SVM;最后,将训练好的SVM用于识别真假航迹。仿真结果表明,该方法的真航迹识别率为95.5%,明显优于卡方检验以及改进的卡方检验方法。此外,该方法的训练时间短,识别时间与传统方法相当,实时性好,工程应用性强。