轨道交通凭借其运输量大、效率高和准点节能等优点已逐渐成为旅客出行的主要方式,在缓解出行压力和提高生活便捷性等方面发挥了重要作用。随着人工智能和大数据等新兴技术的发展,列控系统逐渐向着自动化、智能化和一体化等方向发展,车车通信作为下一代列控系统中的关键技术,受到了国内外研究学者的广泛关注。现有列控系统采用车地通信更新移动授权等信息保障列车安全运行,当信号设备发生故障,列车存在采取在列车自动防护系统切除人工目视行车的降级模式下运行的情况,此时列车与前车有相撞风险。与现有车地通信方式不同,车车通信不通过地面设备实现列车间的直接通信,可有效降低通信时延并提高通信速率与可靠性。因此,研究信号故障下的列车防撞方法对保障列车安全运行具有重要现实意义。本文围绕信号故障这一场景下基于车车通信对列车测距防撞方法展开研究,主要研究内容如下:首先,针对信号故障这一场景,提出基于车车通信的相邻列车主动测距方法。信号故障下列车与前车存在相撞的风险,需获取前车的位置对列车进行主动防护,因此基于信息传输到达时间提出车车通信下列车主动测距方法,可实现相邻列车间的直接通信并实时获取两车距离信息,并基于此刻画测距过程中列车的运行速度和信息传输时延等对测距精度影响的演化机理。通过不同运行速度场景下实测数据,验证所提主动测距方法的有效性。其次,针对信号衰减和噪声干扰等导致列车定位精度不足的问题,提出改进卡尔曼滤波算法对测距数据进行优化。原始测距数据与真实数据误差较大无法直接用于列车防护,基于粗大误差判别准则、差分进化算法和卡尔曼滤波等综合考虑提出改进卡尔曼滤波算法,可实现原始测距数据的粗大误差判别与剔除处理,和对处理后的数据滤波优化以提高测距精度。通过编程对实测数据滤波算法的移植,处理结果表明该算法能有效降低测距误差。最后,针对车车通信过程中存在误码、丢包和断链等现象导致安全隐患的问题,提出基于贝叶斯博弈的列车防撞方法。车车通信状态异常时列车获取的前车位置信息存在错误,基于贝叶斯博弈判别前车位置可信度并提出列车防撞方法,通过构建并最小化列车损失函数实现对前车位置的判别和最优动作策略的确定,基于修正错误后的前车位置更新移动授权并计算列车防护速度曲线对列车进行防护。通过搭建列车主动测距防撞仿真模块,验证所提列车防撞方法可有效保障列车运行安全。图69幅,表14个,参考文献73篇。