Attribution de cibles de sécurité imprécises dans les systèmes de localisation par satellite utilisés dans les opérations de signalisation ferroviaire.

Auteurs
Date de publication
2020
Type de publication
Article de conférence
Résumé Plusieurs acteurs européens des chemins de fer et du GNSS (Global Navigation Satellite System) se sont engagés à développer un système de positionnement sûr à bord des trains, comprenant des technologies de localisation par satellite, afin de permettre à l'ETCS (European Train Control System) de gérer plus efficacement le trafic ferroviaire. Des situations à risque connues peuvent survenir lors de l'exploitation de ce système, notamment lorsque les signaux GNSS sont perturbés. Aucun modèle d'erreur prédictif robuste n'existe aujourd'hui pour caractériser les dégradations dues aux phénomènes de propagation locale autour de l'antenne de réception du train. Différents mécanismes de détection des défaillances sont disponibles pour atténuer les risques. Néanmoins, ces procédés disponibles souffrent encore de défauts de sécurité principalement dus à des hypothèses de modèle fortes sur les distributions d'erreurs associées aux mesures du système. Les récents projets européens sur le GNSS ont adopté les principes de répartition existants pour attribuer des objectifs de sécurité, en termes de taux de danger tolérable (THR), aux fonctions gérant les événements redoutés dus au GNSS. Cependant, l'analyse descendante du processus d'allocation impose des exigences fortes pour les mécanismes dédiés développés (ou en cours de développement). L'article propose une méthode originale pour traiter les THRs non plus comme des valeurs nettes mais comme des intervalles pour prendre en compte les incertitudes aléatoires et épistémiques des modèles utilisés pour la détection des défaillances et l'effet environnemental. La méthode d'allocation proposée, basée sur les méthodes communes d'analyse par arbre de défaillance et de propagation par intervalles, prend en compte les incertitudes liées aux modèles et aux données, ajoutant ainsi de la polyvalence à la méthode d'allocation recommandée par la norme EN50126.
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