數(shù)據(jù)特征提取在高鐵車地傳輸中的應用研究.pdf

1、隨著高速列車的快速發(fā)展，高鐵運營的安全性和可靠性成為研究熱點。將高速綜合檢測列車的車載檢測數(shù)據(jù)通過車地通信系統(tǒng)實時傳輸至地面控制中心，是實現(xiàn)運行管理和輔助決策的重要途徑之一。檢測數(shù)據(jù)涉及多個學科內(nèi)容，數(shù)據(jù)量巨大，由于列車高速運行中的多譜勒頻移及小區(qū)切換等環(huán)境影響，導致車地無線信道帶寬受到較大限制，難以將大量車載檢測數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛婀芾碇行模@已成為高速鐵路運行維護的關(guān)鍵問題之一。本論文結(jié)合列車檢測業(yè)務的特點，通過在車地無線通信系統(tǒng)中增加車

2、載數(shù)據(jù)特征提取預處理模塊，對同一時間段內(nèi)用相同參數(shù)采集的的數(shù)據(jù)進行去冗余操作，降低車地通信傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，以適應車地無線通信的帶寬。
　　 針對車載檢測數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)進行去冗余處理，采用綜合知網(wǎng)和最長公共子序列的算法，提取文本的語義和語序特征，并計算文本之間的相似度，將相似度高于設定閾值的文本去除。針對車載檢測數(shù)據(jù)中的圖像格式的數(shù)據(jù)，首先采用離散余弦變換提取圖像的顏色特征，再綜合圖像的顏色和形狀特征，用模擬退火算法求解出最優(yōu)的特

3、征權(quán)值和相似度閾值并進行去冗余。針對波形數(shù)據(jù)，采用數(shù)學形態(tài)學的方法來提取波峰波谷特征及形態(tài)梯度特征。仿真結(jié)果表明，相比于TFIDF和LCS等傳統(tǒng)的特征提取算法，本文的去冗余指標F值能提高20％-30%。相比于顏色直方圖算法，能在控制運算時間的基礎上，F(xiàn)值提高了11%。與傳統(tǒng)的Hu形狀不變矩算法相比，運算時間減少了80%，F(xiàn)值提高了37%。相比于單個特征提取算法，綜合特征算法的F值能提高3%-9%。經(jīng)去除冗余的文本和圖像等檢測數(shù)據(jù)，能在不