【摘 要】
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为确保大数据量下列车状态数据传输有序、传输错误可修复,建立了列车状态监测设备树状组网模型,分析了树状拓扑列车在途监测系统应用的可行性,继而给出了支持自由挂载的车载
【机 构】
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北京交通大学交通运输学院,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
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为确保大数据量下列车状态数据传输有序、传输错误可修复,建立了列车状态监测设备树状组网模型,分析了树状拓扑列车在途监测系统应用的可行性,继而给出了支持自由挂载的车载设备组网算法,实现了基于以太网的数据传输和路由数据结构与算法在NS-2工具上的建模.仿真结果表明,树状网络延时主要受制于发送端与接收端所在网络的深度,相对于EXP流量模型和使用TCP协议,在树状网络中使用CBR流量模型与UDP协议能够获得更好的性能.
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