基于K-means测距算法列车预警终端的研究

作者  刘硕  高一凡  程思晗

  摘要：随着生产任务不断增加,铁路货车运量不断加大，铁路列检作业现场和人员状态的盯控难以做到及时、全面，造成在一些制度执行、落实的过程中不能有效监管，出现作业人员违章作业、滞留天窗、早进晚出、超范围作业，一但发生人员未及时下道情况容易造成人车相撞事故造成人员伤亡。但现有的防护设备和防护方式无法满足当今现场作业防护需求。为了解决这一问题研究一款在列车接近时可以使作业人员得知列车信息进行预警的终端，提高现场作业防护水平保障作业人员安全。

关键词：列车预警  K-means测距算法 安全防护

0引言

近年来随着我国铁路快速发展和建设，铁路运营速度不断提高，路网快速扩张、运输规模持续扩大，铁路现场作业人员的人身安全日趋严峻和复杂，传统的防护方式因为自身的滞后性和落后已经无法满足现有的防护需求，我国铁路部门对安全的重视程度愈来愈高，出台了一系列的法案法规，相关的规章制度和防护模式也在不断完善，伴随着技术设备的更新迭代，新型的防护设备也在不断出现，但仍无法满足现有铁路的防护需求，因此在现有背景下轨道作业人员需要更好的防护设备，提高防护水平，保障轨道作业人员安全。

1传统防护方式存在的问题

为保障机车白天正常运行，铁路部门施工大都在“天窗期”（铁路天窗指的是为某

个区段线路施工和维修作业预留的时间，在此期间，这条线路上不会有列车通行，或调

整、抽减列车运行线）。目前，现场防护方式以人工盯防为主，驻站防护员向现场防护员通知来车信息，再由现场防护员通知线上作业人员下道避车来完成。在这个过程中，驻站防护员对线上作业人员是否及时下道避车是完全不知情的。作业人员违规操作不能及时预警，司机无法及时发现线上作业人员违规作业情况，驻站防护员通过时间间隔对讲确认作业人员位置与状态，无法实时获取作业人员的位置，并且无法确保反馈信息的准确性。因此单纯依靠人防、物防的传统防护方式，无法保障铁路作业人员安全。

2预警终端统设备构想

经资料查询发现，目前的防护手段主要由人工监测为主，当列车接近时驻站防护员在得到来车信息后，通知现场防护员再由现场防护员通知作业人员以达到防护目的。

根据人工检测的防护方式，我们决定通过设备接收列车的电磁信号让作业人员实时得知列车位置来优化人工监测的方式，终端设备可以接收列车LBJ(列车防护报警装置）发出的pocsag格式的电磁信号并进行解读获得列车车次、速度、位置等信息并搭载测距算法减小环境因素影响，在列车接近时自动报警，提醒轨道作业人员提高防护水平。

3测距算法在列车预警中的应用

本设备采用 K-means测距算法 ，k-means 测距算法是一种基于RSSI算法的优化算法，传统 RSSI 测距定位过程主要根据无线电传播特性，由无线电经典传播模型定义的路径衰减指数 n（一般取 1-4）和节点收集的信号强度，再根据无线电传播的公式计算获得节点之间的距离，最后选择合适的位置计算方法求得待定位节点的最终位置。但是，无线电信号传播过程中会受到障碍物、遮挡物、环境等因素导致信号随着距离的增加而减弱，导致 RSSI 的测量误差较大，定位精度降低。通过K均值聚类可以有效减少环境影响，保障列车在接近时数据的准确性。

终端接收列车LBJ(列车防护报警装置）发出的pocsag格式的电磁信号并进行解读获得列车车次、速度、位置等信息并通过 K-means测距算法减少环境因素影响的同时计算列车与作业人员的准确距离，在列车接近一定距离时自动报警。

图1测距算法流程图

 算法流程：

Step1：部署信标节点与未知节点。

Step2：锚节点广播信息，包括：ID，RSSI。

Step3：通过聚类算法动态分类路径衰减指数 n。

Step4：计算锚节点与未知节点间的距离。

Step5：由距离公式计算处未知节点坐标位置。

Step6：使用参数优化算法对结果优化。

Step7：输出优化，完成定位。

Step8：结束，锚节点与未知节点间的准确距离。

图2定位标准误差对比图                   图3定位横向误差对比图

4实践分析

本设备采用采用 K-means测距算法相较于传统的的算法在列车定位精度上有明显的提升，对于环境因素所造成的的影响能够很好的解决。终端设备可以实时接收列车的准确信息（列车车次、速度、位置）并通过算法的优化计算减少环境影响准确的计算出列车与人员之间的距离，在列车接近一定距离后自动报警。

5结论

本文提出一种基于K-means测距算法的列车预警终端，提出了一种智能化、高效化的列车接近报警方法，为减少铁路在轨作业人员因各种因素导致的人员伤亡提供了解决方案。同时算法的存在降低了环境因素的影响提高了数据的准确性，为列车预警提供了保障。

参考文献

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