列车网络通信中交汇干扰处的优化方法研究-论文.pdf

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1、第31卷第9期计算机仿真2014年9月文章编号：1006—9348(2014)09—0174—04列车网络通信中交汇干扰处的优化方法研究李小玲，武宝珠，陈进强(南昌大学共青学院，江西九江332020)摘要：研究列车网络抗干扰通信问题。列车在双车交汇时，车内通信网络处在不同频段，形成混网通信环境，造成在交汇瞬间形成网络多频道选择，传统的车载移动网络设备通信网络在干扰下，容易发生网络频段选择错误，通信过程中断问题，网络通信效果不佳。提出利用网络通信信号分离抗干扰模型的列车通信中交汇处优化网络通信方法。采集列车交汇时的网络通信信号，并根据归并聚类相关原理，对网络通信信号进

2、行有效的分离，形成干扰分离。再利用能量均衡方法，针对同一列车中的网络通信信号进行传输。实验结果表明，利用改进后的通信模型进行列车通信，能够避免列车交汇时出现的通信混网问题，从而实现交汇处的准确通信，降低了通信的误码率、延时率和丢包率，同时提高通信的效率。关键词：列车网络通信；交汇；抗干扰；信号分离中图分类号：TP391文献标识码：BOptimizationMethodResearchinNetworkCommunicationWithTrainIntersectionInterferenceLIXiao—ling，WUBao—zhu，CHENJin—qiang(Go

3、ngqingcollege，NanchangUniversity，JiujiangJiangxi332020，China)ABSTRACT：Thispaperpresentsanoptimizationmethodofintersectioninterferenceintrainnetworkcommunicationbasedonnetworkcommunicationsignalseparationmode1．Thenetworkcommunicationsignalsintrainintersectionarecollected，andthenseparate

4、deffectlyaccordingtotheprincipleofmergingclusteringrelated，toformtheinterferenceseparation．Thenthemethodofenergybalanceisusedtotransfernetworkcommunicationsignalinthesametrain．Theexperimentalresultsshowthatthemodifiedcommunicationmodelcanavoidtheproblemofnetworkcommunicationmixedintrai

5、nintersection．Soitcanmaketheaccuratecommunicationinintersection，reducetheerrorrate，timedelayandpacketlossratesofcommunication，aswellasimprovetheefficiencyofcommunication．KEYWORDS：Traincommunication；Intersection；Anti-interference；Signalseparation1引言下，容易发生网络频段选择错误，通信过程中断问题，网络通随着网络通信技术的不断

6、发展和列车在全国范围内的信效果不佳。普及，列车上的网络通信问题已经成为网络通信领域需要研为了避免上述传统算法的弊端，提出了一种基于信号分究的热点问题J。在列车网络通信过程中，主流的网络通信离抗干扰算法的列车网络通信方法。采集列车交汇时的通方法包括基于最优热点定位算法的列车网络通信方法、基于信信号，并对通信信号进行有效的分离，从而实现交汇处列动态搜索算法的列车网络通信方法和基于过程控制算法的车通信信号的抗干扰处理；利用能量均衡方法，针对同一列列车网络通信方法_2。其中，最常用的是基于过程控制算车中的通信信号进行传输。实验结果表明，利用本文算法进法的列车网络通信方法J。

7、由于列车网络通信方法拥有极行列车通信，能够避免列车交汇时出现的通信混网问题，从为广阔的发展空间，因此，受到了很多专家的重视J【。而有效提高通信的准确性，为列车中的通信提供保障。利用传统算法进行列车网络通信，在双车交汇时，存在混网网络通信问题，列车在双车交汇时，车内通信网络处在2列车运行中网络通信原理不同频段，形成混网通信环境，造成在交汇瞬间形成网络多列车网络通信系统是一种以计算机网络为核心的分布频道选择，传统的车载移动网络设备通信网络在这种干扰式网络控制系统，主要利用过程控制原理，实现对列车的网络通信信号的有效传输，完成列车运行过程中的网络通信。其详细模型如下所