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Enregistrement W2794184436 · doi:10.1109/tits.2017.2777982

Physics-Based Optimization of Access Point Placement for Train Communication Systems

2018· article· en· W2794184436 sur OpenAlexafffund
Xingqi Zhang, Alon Ludwig, Neeraj Sood, Costas D. Sarris

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Systems and Energy Efficiency
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSoftware deploymentPoint (geometry)WirelessComputer scienceCommunications systemOptimization problemPoint-to-pointEngineeringSimulationMathematical optimizationComputer networkTelecommunicationsAlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communication-based train-control (CBTC) systems are aimed at replacing conventional rail signaling with train control enabled by wireless communication between the train and a network of access points. The position of the access points has a significant impact on the performance of such a system. This paper presents an efficient optimization framework of access point placement through combining a site-specific electromagnetic simulator and an optimization algorithm. The aim of this approach is to select an optimal distribution of access points in order to maximize the coverage of the system. To that end, radio-wave propagation is modeled with the vector parabolic equation method, while the optimization of the access point location is pursued via the robust and well-convergent Hooke and Jeeves algorithm. Practical constraints and engineering considerations associated with the deployment of CBTC systems are taken into account. Numerical results are compared with experimental measurements in an actual CBTC deployment site, demonstrating the validity and usefulness of the proposed methodology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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