1、铁道运输与经济RAILW AY TRANSPORT AND ECONOMY第 45 卷 第 10 期列车超视距信息推送策略与关联算法研究Train Over-the-horizon Information Push Method and Correlation Algorithm赵颖,罗浩,柳青红,关则彬ZHAO Ying,LUO Hao,LIU Qinghong,GUAN Zebin(中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所,北京 100081)(Institute of Computing Technology,China Academy of Railway Sciences
2、Corporation Limited,Beijing 100081,China)摘要:我国高速铁路运行环境复杂,人员及异物入侵等危险情况严重威胁高速列车的运营安全。列车运行速度快,司机目视范围有限,难以通过目视保证行车安全。利用5G网络大带宽低时延特性,将列车运行前方、司机可视范围外的线路环境视频快速传送至动车组司机室,可有效提高司机应急处置的及时性。调研分析多种动车组定位方式,从定位精度、时效性和实施难度等方面进行综合比选,确定从列控设备动态监测系统(DMS)获取动车组位置信息。研究提出一种超视距信息推送策略,综合考虑列车速度等级、制动距离、信息传输时延,提出超视距距离设置原则,并设计开发
3、一种高效低耗的车地关联算法。通过京张高速铁路列车超视距应用技术实车实线试验,验证了列车超视距信息推送策略与关联算法的准确性、高效性和可靠性。关键词:超视距;5G网络;列车定位;信息推送策略;关联算法Abstract:The operating environment of Chinas high speed railway is complex,and dangerous situations such as the invasion of personnel and foreign objects seriously threaten the operational safety of hi
4、gh speed trains.The fast running speed of trains and the limited visual range of drivers make it difficult to ensure driving safety through visual inspection.The timeliness of drivers emergency disposal can be improved by employing the characteristics of large bandwidth and low delay of the 5G netwo
5、rk to quickly push the line environment video in front of the train and outside the drivers visual range to the EMU cab.Meanwhile,this paper investigated and analyzed various positioning methods of EMU,conducted comprehensive comparison and selection from positioning accuracy,timeliness,and implemen
6、tation difficulty,and decided to obtain the EMU position information by adopting the DMS system.Additionally,it proposed a train over-the-horizon information push strategy.Considering the train speed level,braking distance,and information transmission delay,an over-the-horizon distance setting princ
7、iple was put forward,and a vehicle-ground correlation algorithm with high efficiency and low consumption was designed.Finally,the correctness,effectiveness,and reliability of the over-the-horizon information push strategy and correlation algorithm were verified through real line tests of train over-
8、the-horizon application technology at Beijing-Zhangjiakou High Speed Railway.Keywords:Over-the-horizon;5G Network;Train Location;Information Push Strategy;Correlation Algorithm文章编号:1003-1421(2023)10-0127-06 中图分类号:U285.4 文献标识码:ADOI:10.16668/ki.issn.1003-1421.2023.10.16引用格式:赵颖,罗浩,柳青红,等.列车超视距信息推送策略与关联算
9、法研究J.铁道运输与经济,2023,45(10):127-132.ZHAO Ying,LUO Hao,LIU Qinghong,et al.Train Over-the-horizon Information Push Method and Correlation AlgorithmJ.Railway Transport and Economy,2023,45(10):127-132.-127赵颖 等 列车超视距信息推送策略与关联算法研究0引言我国高速铁路规模大、覆盖不同气候和环境条件、运营场景复杂,自然灾害或人为破坏引起的人员及异物入侵等危险情况(以下简称“危情”)严重威胁高速列车的运营安全
10、。高速铁路列车速度快,时速350 km和250 km时的紧急制动距离分别达到6.5 km和3.2 km1-2,由于弯道及视野遮挡等原因,高速铁路列车司机目视距离有限,难以通过目视保证行车安全。若充分利用5G网络大带宽低时延特性,通过无线传输技术使运行中的动车组实时获得制动距离以外的线路视频影像,就能从一定程度上避免事故的发生。为此,中国国家铁路集团有限公司(以下简称“国铁集团”)立项开展“基于5G网络的列车超视距关键技术研究”,其目标是利用5G网络,将司机目视范围外的前方重点区段监控视频和安全监测信息3,随列车运行位置变化,依次传送至动车组司机室,同时,利用有线网络将危情信息和视频传送至调度终
11、端,辅助司机和调度超前研判突发风险,提前处置,以进一步提升列车运行安全性4。列车超视距应用技术架构如图1所示。由于动车组运行速度快,对危情处置的及时性具有很高的要求,研究科学合理的信息推送策略和高效的车地关联算法,有助于提高危情提示和处置的及时性。1列车寻位方式分析获取动车组实时位置信息是实现准确发送视频流和危情信息的前提。目前,列车定位技术主要有基于应答器的定位、基于卫星导航的定位、基于通信基站的定位等,例如列车自动防护系统(ATP)车载设备、列控设备动态监测系统(DMS)5、中国列车运行控制系统(CTCS)地面设备可实现基于轨道电路的列车定位6,铁路北斗应用系统实现了基于北斗和 GIS 相
12、结合的列车定位7-8,还可以利用 GSM-R 小区基站实现列车定位9。应用系统根据其应用需求、技术特征的不同,可以采用不同的列车定位技术。对于列车超视距业务而言,列车定位一是要适应铁路复杂的地形条件,特别是在隧道、山区等区域仍能提供定位服务;二是要尽量利用路内成熟应用系统的定位信息,避免重复的工作投入;三是要避免增加过多的定位辅助设备,减少建设成本。同时,铁路危情具有突发性特点,将危情信息准确及时地推送给高速运行的动车组,要求有较高的列车定位精度和时效性。动车组寻位方式汇总分析如表1所示。其中,由于CTCS系统的安全等级非常高,与其建立接口定位动车组的实施难度较大;北斗和GIS相结合的定位方式
13、虽然精度很高,但目前数据回传的时延较长;利用GSM-R小区基站定位的精度过低;利用DMS系统定位动车组的精度较高、数据传输时延较低,且更方便实施。因此,采用DMS系统定位动车组更符合超视距应用的需求。2超视距信息推送策略为保障在发生危情时动车组有足够的距离采取制动措施,需要设计科学合理的超视距信息关联距外服网服务器用户终端超视距应用DMS系统综合视频数据源铁路局集团公司内服网服务器武清主数据中心防火墙网络安全平台灾害监测提供高速铁路沿线实时视频提供列车定位信息提供安全监测实时报警信息5G公网调度终端车载终端图1列车超视距应用技术架构Fig.1Technical architecture of
14、train over-the-horizon-128赵颖 等 列车超视距信息推送策略与关联算法研究离和推送策略。2.1信息推送策略高速铁路综合视频监控系统的视频采集点覆盖高速铁路车站、区间、设备机房10。为保证动车组运行过程中,沿线各个视频画面均能有序、稳定地传送到司机室,超视距信息的关联推送策略需符合以下原则。(1)未发生危情报警时,将每个重点区段视频画面传送给超视距距离范围内、上下行方向、驶向该区段的第一列动车组;每个时刻向同一列动车组仅传送一路实时视频画面。(2)发生危情报警时,危情地点与动车组距离不受超视距距离限制,优先将危情信息和危情地点的视频画面传送到驶向危情地点的第一列动车组,并
15、锁定画面直至危情解除或驶离危情地点。2.2超视距距离超视距信息的关联距离,需根据动车组制动距离和数据处理传输的时延计算,保证在发生危及行车安全的险情时,动车组有足够的时间和距离采取措施,超视距距离11sOTH按如下规则计算。sOTH=sbraking+v(tDMS+ttrans+tdeal)式中:sOTH为超视距距离,km;sbraking为动车组常规制动距离,km;v 为动车组速度,km/s;tDMS为DMS系统列车定位数据传输延时,s;ttrans为超视距信息处理传输延时,s;tdeal为司机处置反应时间,s。为了使动车组在遇到危情时有足够的时间采取应急措施,超视距距离按动车组所在线路区间
16、的最高时速来计算,以350 km/h复兴号动车组为例,动车组常规制动距离约810 km12,动车组最高速度约0.1 km/s,DMS系统列车定位数据传输延时约为23 s,超视距信息处理传输延时约510 s,司机处置反应时间约10 s,带入公式计算得出超视距距离约为122 km,此距离可根据实际应用需求和动车组运行区段速度等级进行设置。3车地关联算法与实现要将超视距的危情和视频信息按以上策略推送给相应的动车组,需要对动车组的位置与危情/视频的位置做关联匹配。其中,动车组的位置信息取自DMS 系统,包括动车组所在的线路、公里标、上下行别等13,平均3 s更新一次;危情/视频的位置取自铁路综合视频监
17、控系统,主要是沿线摄像机所在的线路和公里标。假设每条线路上同时开行的动车组有m列,沿线摄像机数为n个,动车组位置每更新一次,需要对每列动车组进行遍历,将其位置与所有摄像机的位置做比对,查找其超视距距离范围内的摄像机,每秒钟的计算复杂度为O(mn)。以京张高速铁路北京北至太子城段为例,选取视频监控范围为铁路表1动车组寻位方式汇总分析表Tab.1Summary and analysis of EMU positioning methods定位方式定位原理定位信息接入位置增设设备接口定位精度时延可行性CTCS-3车载设备CTCS-3车载设备通过地面应答器和车轮传感器定位动车组的位置线 路、公 里 标
18、、百 米 标、车 次、车号等动车组接口(SIL4)20 m秒级技术可行实施难度大CTCS-2 TCC系统地面设备根据轨道电路输出的轨道区段占用状态实现列车定位线路、闭塞区间、车次、车号、列车转线等列控中心(TCC)安全隔离18套(等保4级)一个闭塞分区(平均1.8 km)约18 s技术可行实施难度大北斗+GIS铁路北斗应用服务平台从动车组车载信息无线传输系统获取动车组位置信息,同时与GIS结合,实现基于北斗+GIS的列车定位经纬度、公里标、车次等国铁集团北斗应用服务平台接口(等保2级)1030 m2 min时延较长GSM-R小区利 用 动 车 组 所 在GSM-R 小 区 基 站(BTS)的公
19、里标作为动车组的位置线路、公里标、车次等动车组GSM-R通信模块1.52.5 km秒级精度较低DMSDMS 实 时 采 集 ATP 设备、应答器、轨道电路等工作状态,其中包含动车组的位置信息线路、公里标、百米标、车次、车号、速度等国铁集团数据中心接口(等保2级)20 m23 s技术可行较易实施-129赵颖 等 列车超视距信息推送策略与关联算法研究正线、设置在沿线铁塔、隧道出入口、公跨铁桥梁、分相区等地点的重点区段摄像机共106台,平均间隔约 1.5 km;考虑同一时刻最多开行动车组6对,每秒钟的计算量为12106/3=424次。当有多条高速铁路线路同时开展超视距应用时,其计算量为所有线路计算量
20、的加和,计算效率仍有待提高。考虑到动车组运行过程中,其所在的里程为单向递增或递减,对沿线摄像机按其公里标从小到大进行排序,得到摄像机的集合C=C1,C2,Cn和其对应的里程KC1,KC2,KCn,动车组的里程KT,关联结果为动车组运行前方超视距距离范围内的第一个摄像机Cout,动车组里程每更新一次,进行一次关联计算。车地关联算法流程如图2所示。采用以上算法,当一条线路有m列车同时开行时,仅在首次运行时,平均计算复杂度为O(n2m),后续每次运算的计算复杂度为O(m)。以京张高速铁路北京北至太子城段为例,同一时刻最多开行动车组 6 对,沿线重点摄像机 106 个,首次关联的平均计算量为 636
21、次,后续每次运算量仅为12次,以京张高速铁路动车组全程运行时长为1 h为例,列车位置平均每3 s更新一次,每列动车组的运算次数约1 200次,每秒钟的平均计算量为(636+1 19912)/3 600=4.17次,是传统遍历算法每秒钟 424 次计算量的 0.98%,运算效率大大提升。4试验验证为验证列车超视距信息推送策略和关联算法的有效性和可靠性,在京张高速铁路 2 列智能动车组14开展了基于5G公网的超视距应用技术实车实线试验15,设置超视距距离为122 km,随着列车运行,可自动播放最新进入列车运行前方14 km内的摄像机视频画面,超视距信息关联试验数据如表2所示,超视距应用试验效果如图
22、3所示。针对车地关联算法软件运行对系统资源的占用情况,分别对京张高速铁路单列动车组试验和2列动车组同时开展试验。软件运行环境为:系统CPU,Intel(R)Xeon(R)Gold 5118 CPU 2.30 GHz 12 核;内存,62 G;操作系统,Red Hat Enterprise Linux Server release 7.7。超视距信息关联软件性能测试数据如表3所示。开始动车组向大里程方向运行否结束是设置摄像机索引i=0是1ii 否是设置摄像机索引i=n获取动车组最新里程KT否是是是否是否否否获取动车组最新里程KT获取动车组最新里程KT摄像机在动车组后方摄像机在动车组后方摄像机在超
23、视距范围内摄像机在超视距范围内遍历到最后一个摄像机遍历到最后一个摄像机i=i+1i=i-1i=0i=nKCi-KT 0-KCi-KT SOTH-图2车地关联算法流程Fig.2Algorithm flow of vehicle-ground correlation algorithm-130赵颖 等 列车超视距信息推送策略与关联算法研究试验表明,上述车地关联算法可正确关联动车组运行前方超视距范围内的摄像机,数据关联处理时间为毫秒级,且未对服务器CPU和内存造成压力,实现了预期目标。5结束语调研分析 ATP、CTC、北斗+GIS、GSM-R 小区和DMS等多种列车寻位方式技术特点,从定位精度、数据
24、时延、实施难度多个方面综合比选,提出利用DMS系统接入动车组位置信息。以超视距信息有序、稳定、准确地传送到动车组司机室为目标,研究确定了视频和危情推送策略,保证每路视频和危情能够及时推送给上下行方向第一列动车组,并根据动车组制动距离、信息传输时延和紧急处置反应时间,确定了超视距距离依据。利用动车组单向行驶的特征,对沿线摄像机进行排序,设计了一种高效的关联算法,大大提高运算的效率。现场试验表明列车超视距推送策略和关联算法正确、快速,实现了预期目标。列车超视距技术在京张高速铁路开展了实车试验,全面验证列车超视距应用各项功能,但京张高速铁路列车超视距应用试验场景相对单一、5G公网条件良好,考虑到我国
25、高速铁路路网密度大、运行场景复杂、移动网络传输能力差异等,应进一步研究并拓展列车超视距技术多场景适用性,并研发超视距视频码流压缩技术,以适应网络带宽受限场景。参考文献:1 中国铁路总公司.铁路技术管理规程(高速铁路部分)M.北京:中国铁道出版社,2014.2 章阳,吕宝佳,金哲.高速动车组制动距离及制动减速度参数研究J.铁道机车车辆,2020,40(3):11-16,42.ZHANG Yang,LYU Baojia,JIN Zhe.Research on Braking 表2超视距信息关联试验数据Tab.2Test data of train over-the-horizon informat
26、ion correlation序号1234567891011121314151617181920运行方向下行下行下行下行下行下行下行下行下行下行上行上行上行上行上行上行上行上行上行上行列车里程K31+441K34+647K35+839K37+517K41+020K41+248K43+845K44+273K46+728K49+917K144+898K141+671K138+501K137+576K135+630K132+325K130+088K129+352K128+272K124+039关联摄像机里程K45+296K48+246K49+746K51+469K54+841K55+073K57+7
27、36K57+736K60+556K63+891K130+913K127+813K124+763K123+613K121+664K118+564K117+486K117+114K115+056K111+556摄像机与列车间距/m13 85513 59913 90713 95213 82113 82513 89113 46313 82813 97413 98513 85813 73813 96313 96613 76112 60212 23813 21612 483表3超视距信息关联软件性能测试数据Tab.3Performance test data of over-the-horizon inf
28、ormation correlation software试验动车组1列2列CPU平均占用率/%45内存平均占用率/%1.41.5单条数据计算平均耗时/ms67图3超视距应用试验效果图Fig.3Effect of train over-the-horizon test-131赵颖 等 列车超视距信息推送策略与关联算法研究Distance and Deceleration Parameters of High Speed EMUJ.Railway Locomotive&Car,2020,40(3):11-16,42.3 马祯,包云,李俊波,等.高速铁路灾害监测大数据分析系统及应用研究J.铁道运输
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