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  • 简介:简要介绍国内外铁路下一代移动通信系统的研究现状,提出我国的LTE-R系统架构,主要包括EPC系统、无线接入网和用户设备。为实现语音业务,重点分析EPC的构成,引入IMS系统。对无线接入网的组成进行描述,并提出用户设备的分类和功能需求。对LTE-R系统架构研究具有参考意义。

  • 标签: LTE-R 系统架构 EPC 无线 用户设备
  • 简介:正钢轨是铁路线路中最为重要的设备之一,其主要作用是支撑并引导机车车辆的车轮,在列车运行中直接承受来自车轮的载荷和冲击。其状态是否完好直接关系到列车的运行安全。钢轨疲劳损伤后,主要表现为轨头磨耗,包括垂直磨耗、侧面磨耗等,这些损伤直接影响铁路的运营安全,因此对钢轨轨头轮廓进行定期检测十分重要。钢轨轮廓及磨耗检测系统(简称系统)正是基于这一目的研发的

  • 标签: 检测系统 钢轨 激光摄像 侧面磨耗 轮廓检测 控制计算机
  • 简介:列控中心作为铁路信号系统中的重要设备,通过以太网与临时限速服务器、联锁以及相邻列控中心等设备进行通信,从μCOS-II操作系统、TCP/IP协议栈、HTTP接口和非易失存储设备接口等几个方面来分析研究列控中心以太网板。

  • 标签: 以太网通信 μCOS-II操作系统 TCP/IP协议栈 FRAM接口
  • 简介:安全数据网系统是高铁信号系统数据交换的核心部分,重点阐述安全数据网系统的核心设备综合网管系统的功能及日常维护方法,包括功能原理、系统结构、技术要求和故障处理等方面。

  • 标签: 安全数据网 NMS EMS 故障分析
  • 简介:随着中国经济的不断发展,国民经济对于铁路的依赖程度越来越高。如何提高铁路运输的安全、效率和服务一直是中国铁路面临的主要难题。不仅如此,世界各国都在考虑这个问题。铁路运输的实践和研究证明:单靠扩大基础投资、增修高速铁路是不够的,必须从系统的观点出发用科学的手段把列车、线路和运营管理综合起来考虑,因此更加信息化、更加智能铁路运输系统便应运而生。

  • 标签: 铁路信息化 智能 铁路运输系统 中国经济 国民经济 扩大基础
  • 简介:根据中国铁路总公司铁路工程建设信息化总体方案,铁路BlM联盟组织理事会员单位,经广泛调查研究,认真总结实践经验,参考有关国际标准和国内外先进标准,并在广泛征求意见的基础上,制定了本指南。本指南包含前言、总则、属性集交换模板等三个部分,涉及桥梁、隧道、轨道、路基、站场、给排水、通信、信号、信息、电力、牵引变电、接触网、环境保护、土地利用、机务、车辆、动车组、景观、自然灾害及异物侵限监测等专业。本指南由铁路BIM联盟负责解释。在使用过程中如发现需要修改和补充之处,请及时将意见反馈给铁路BIM联盟。

  • 标签: 铁路工程建设 信息交换 指南 模板 编制 国际标准
  • 简介:对于现代人来说,无线电和计算机网络这两样一旧一新的东西并不会陌生,二者结合则产生了一样更新的东西:无线计算机网络,简称无线网络。人们一直在通过电视机、收音机、手机享受着无线电网络提供的电视台、电台、电讯的服务。如今,人们已经可以通过带有通讯功能的笔记本电脑、掌中型电脑和智能手机之类的移动数字终端来享受无线网络更加方便、快捷和广博的服务。无线网络自诞生以来,已被公认为可为用户提供前所未有的灵活性、便利

  • 标签: 工程建设管理 信息化 无线/移动应用技术 无线局域网 信息安全 公路工程
  • 简介:从高等教育信息化的概念与目的出发,简单分析我国高等教育信息化的特征与现状,教育信息化进程中存在的问题,信息技术的发展与教育新格局的演变。

  • 标签: 高等教育 信息化 发展
  • 简介:本文讨论了18信息驼峰推峰机车信号的时域及频域特性,分析了轨道移频信号的载频、低频调制频率及频率偏移等参数特征。

  • 标签: 驼峰 轨道电路 移频信号 频谱分析
  • 简介:随着国家产业结构的调整,各种交通运输方式对市场资源的竞争也越来越激烈.民航、水运,公路都在不断地发挥自身的优势,调整自己的营销战略,扩大市场份额.作为国民经济大动脉的铁路,更应顺应时代的要求,充分利用现代的信息手段,使更多的旅客、货主了解铁路,并通过铁路现代化的信息系统拓展其业务领域.

  • 标签: 信息思考 开放铁路运输 铁路运输信息
  • 简介:武汉市常规公交采用单一票制收费模式,刷卡字段中缺少下车的相关信息,无法直接得到公交乘客的出行路径.本文重点基于公交GPS数据和IC卡刷卡数据,建立公交刷卡乘客上、下车站点识别模型.其中上车站点识别包含基于GPS时间和IC卡刷卡时间识别2个模型,下车站点识别包含基于出行连续性和出行链识别2个模型.分别对比分析2个模型的优劣,并以实际数据试算得到的识别率为判别标准,选取较高者为最终识别模型.最终上车站点识别模型选取基于GPS时间识别,因为基于IC卡刷卡时间识别,站点序号基本对应不上,而基于GPS时间识别,站点识别率高达98.31%;下车站点识别模型选取基于出行链识别,因为基于出行链识别的识别率为70%左右,基于乘客出行连续性识别为50%左右.

  • 标签: 公交上车站点识别 公交下车站点识别 公交客流推算