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摘要：城市轨道交通基于通信的列车控制(Communication Based Train Control, CBTC)系统通过车地通信实现列车和地面大容量、连续及双向的信息交互,从而保障了列车高效、可靠地运行。由于城市轨道交通的特殊性,其线路大部分分布在隧道中、高架桥上和城市中。当在隧道和城市中时,车地通信传输媒介采用自由空间或者漏泄电缆；而在高架桥上时,其传输媒介大多采用稳定性和抗干扰性更好的漏泄波导。当前,车地通信系统的网络设计基本是基于经验和工程原则,缺乏有效的信道模型的支持,车地通信网络规划不够完善,可能会导致车地通信系统性能的降低,主要包括切换性能和小区边缘区域性能。车地通信系统性能的降低在CBTC系统中表现为控制信息(主要是移动授权)的延迟。当延迟过大时,列车的正常运行策略就发生变化,严重的甚至会引起紧急制动,从而对CBTC的服务质量(Quality of Service,QoS)产生影响。本文以基于无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)的车地通信系统为研究对象,量化了车地通信系统性能对CBTC QoS的影响。同时,对不同传输媒介的传输性能进行了系统分析,建立了多矩阵有限状态马尔科夫信道模型。为了减小车地通信系统性能对CBTC QoS的影响,达到优化CBTC整体性能的目的,本文引入了认知控制,以多矩阵有限状态马尔科夫为基础,将通信系统和CBTC运营服务综合考虑。利用Q学习在每个通信周期获取车地通信系统最优的切换决策和通信参数自适应决策,在提升车地通信系统性能基础上提升了CBTCQoS。论文的主要创新点如下：1.基于城市轨道交通的运营特征,对CBTC QoS进行了总结和归纳。根据IEEE802.11协议簇,计算了车地通信系统的性能参数,结合列车控制原理量化了车地通信性能对CBTC QoS的影响。2.建立了针对漏泄波导和隧道的多矩阵有限状态马尔科夫信道模型。依据CBTC精确的列车定位,将无线覆盖区域划分为多个小区。在每个小区利用LLOYD-MAX的非均一量化理论以及赤池信息准则(Akaike Information Crite-rion, AIC),获得对应的状态转移矩阵。综合位置信息,建立能够精确跟踪实际信道的多矩阵有限状态马尔科夫信道模型。3.建立了CBTC应用场景下漏泄波导近场的信道模型,并给出了衡量近场辐射能力的计算方法。漏泄波导近场的大尺度衰落为线性,斜率近似为传输损耗,而小尺度衰落为Log-normal分布。对Log-normal的参数进行统计分析结合对应的位置信息,证明了漏泄波导的平稳性。4.将认知控制应用于CBTC系统中,综合考虑车地通信和CBTC QoS。以多矩阵有限状态马尔科夫为基础,计算车地通信系统性能,并获取信息差。根据认知控制的原理,建立了包括列车运行效率、列车能耗以及信息差的成本函数。引入加强学习,在每个通信周期选择最优的通信参数以及切换决策,优化车地通信系统的性能,进一步提升了CBTC QoS。深入的仿真表明,认知控制的应用在提升车地通信系统QoS的基础上,提升CBTC QoS。