随着经济和社会的迅速发展,人们对轨道交通信息化、智能化的要求逐渐提升。目前,针对轨道交通无线通信场景中乘客运动与位置信息感知和安全接入控制的研究获得了广泛关注。智慧交通是智慧城市的重要组成部分,实现对轨道交通信息的智能感知及高效处理可协助缓解现代都市当中的交通拥堵现象,助力智慧城市建设。同时,设计轨道交通无线网络的安全接入控制机制可有效抵御攻击者的干扰与破坏,提高列车运行安全性。针对上述需求,本论文结合实测数据,设计完成了轨道交通无线通信场景中的智能感知与接入,服务于智慧交通。本论文的具体工作和贡献如下:首先,本文于北京铁路局选取真实轨道交通通信场景,配置测量设备。然后选择5.805GHz作为测量频段进行接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)和信道状态信息(Channel State Information,CSI)的实际测量。根据实测的列车参数,利用Sketch Up软件搭建和细化轨道交通场景模型。其次,设计列车停靠站台时基于轨迹分析的位置感知算法。基于测量所采集的RSS和CSI数据完成RSS轨迹模拟与数据过滤,进而使用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)提取乘客从车厢门进入或离开车厢时的独特运动模式。不仅可实现对乘客所处物理区域的判断,还可据此完成智能化的车载Wi-Fi接入。该服务的一个典型应用是可实现对列车车厢客流量的实时监测,从而为高峰时期的列车调度与应急管理系统建设提供数据。最后,为保障列车内部物联网终端设备的安全,设计基于位置感知的安全接入模型。考虑到该系统对确定终端位置的需求,分别提出了基于神经网络的安全接入算法和结合射线跟踪(Ray Tracing,RT)与神经网络的安全接入算法。前者的输入数据集由测量信息构建,并利用反向传播算法完成网络训练,最终实现对尝试接入车载接入点(Access Point,AP)的智能终端位置的准确判断,并结合已提出的接入模型实现基于神经网络的高准确度的安全接入算法。后者结合场景的三维模型并利用射线跟踪仿真器完成仿真。提取仿真得到的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)信道信息构建输入数据集,采用神经网络完成智能设备定位,实现了轻量级的安全接入算法,保障无线网络安全。