地图辅助北斗/惯导组合的列车轨道占用估计方法

卫星导航在铁路运输系统众多基于位置的应用服务中具有广阔的应用前景,我国自主建设的北斗卫星导航系统已正式开始提供区域服务,为卫星导航在铁路系统中的应用发展提供了重要契机。在采用卫星导航实现列车定位的过程中,列车轨道占用状态的估计识别是列车位置描述的重要内容和定位正确性必要前提,本文结合高速列车追踪接近预警系统这一应用背景,根据系统功能及性能的实际需求,提出一种基于地图辅助北斗/惯导组合的列车轨道占用估计方法,该方法利用地图辅助信息对北斗/惯导融合所需系统模型进行约束,并采用交互多模型估计策略将列车组合定位过程与轨道占用状态估计进行结合,有效实现了轨道占用识别的实时性和自主性。论文采用实际现场测试数据对所提出的轨道占用估计方法进行了验证,并通过与GPS模式的比较探讨了我国北斗卫星导航系统在铁路系统应用中的可行性和实际性能。     

一种基于轨道约束特性的地图匹配算法

目前利用北斗卫星来定位运动载体已成为国内的研究热点。对于铁路车辆来说,必须考虑定位的可靠性、可用性与安全性。除了使用北斗卫星定位之外,还必须结合其他定位手段,组成多源定位系统。本文将铁路列车的运行特性与地图匹配算法相结合,提出了一种具有轨道约束特性的地图匹配算法,通过算法仿真与现场试验证明了该算法的可行性。     

低成本列车组合定位系统容错算法设计

列车实时定位是列车控制系统的重要环节。在安全苛求的现代列车控制系统中,列车定位系统需要在实现高精度列车定位的同时具备容错能力,以保证系统安全。针对列车定位的安全性需求,从保障列车定位系统的容错性能出发,利用低成本GPS接收机、惯性测量器件以及里程计等定位传感器构成列车组合定位平台,给出列车组合定位系统的结构与功能,将小波变换方法用于组合系统故障检测并制定相应的故障隔离策略,以H∞鲁棒滤波为基础设计联邦结构的多传感器容错信息融合算法用于定位计算。利用自制轨道推车进行的实验及仿真结果表明,组合定位系统能够满足列车定位的精度要求,并具有较强的容错能力,能够在不同定位条件下保证定位高效与安全。     

“当前”模型自适应卡尔曼滤波在有轨电车定位中的应用

有轨电车常与地面其他交通工具混行,因此其准确定位是列车调度指挥和运输安全的重要保障。为节约成本,有轨电车系统一般采用GPS结合速度传感器等方式进行定位,而非大量铺设应答器,因此,GPS信号的处理对于列车定位精度的提高具有重要作用。从简化系统、节省费用、计算难度和精度等方面综合考虑,采用卡尔曼滤波方法对GPS定位信息进行修正。同时,为更好地描述列车运行状态,使其更贴近列车真实运动情况,采用机动加速度"当前"统计模型结合自适应卡尔曼滤波方法对有轨电车位置进行最优估计处理。通过Matlab仿真对在试验场地采集的GPS定位信息进行最优估计处理。仿真结果表明:采用"当前"模型下的自适应卡尔曼滤波算法后,列车定位结果能够更好地跟随其运动的真实轨迹,更接近其真实值,很好地提高了定位精度。     

用于列车定位的RAIM算法改进研究

针对北斗卫星导航系统应用于列车在定位过程中所存在的故障卫星导致定位结果不准确问题,在传统RAIM检测算法的基础上,提出一种新的用于列车定位的RAIM算法。该算法通过可见卫星数目、完好性告警限值的约束,判断改进算法的可用性,并在故障卫星检测过程中引入加权因子C以降低由于直接检测而引起的较高漏警率,实现对列车的精确定位。以青藏铁路数据为对象进行实例仿真,结果表明:改进的RAIM算法有效改善了列车定位精度,降低了检测过程中的漏警率,提高了北斗卫星导航系统在列车定位应用上的安全性及可靠性。     

基于改进H~∞滤波算法的列车组合定位方法研究

列车实时定位是列车控制系统的重要环节。针对列车定位系统中模型不确定性和外部干扰不确定性,提出了一种基于鲁棒估计理论的列车组合定位方法。给出了随机不确定多传感器融合系统的数学模型描述。根据离散系统有界实引理、Schur补定理及线性矩阵不等式求解技术,得到了一个针对该类多传感器系统H∞融合滤波器的存在性定理,并在该定理基础上得到基于H∞滤波理论和方法的分布式多传感器信息融合滤波器。仿真结果表明,该组合定位系统能够满足列车定位的精度要求,能够在不同定位条件下保证定位高效与安全,为提高列车组合定位系统的鲁棒性,进行了有益的尝试。     

基于扩展卡尔曼滤波的轨道垂向不平顺估计

轨道不平顺是影响列车平稳性和舒适度的关键因素,因此及时掌握线路状态对保证列车的运行安全具有重要意义。针对采用单个惯性量较难达到对不同波段不平顺的检测,通过观测多个惯性量,运用扩展卡尔曼滤波解决非线性离散系统的最优估计原理,根据车辆轨道耦合状态空间方程计算递推雅克比矩阵,并结合线性观测方程得到最优状态估计,实现轨道不平顺估计。在Matlab平台下,进行了实测轨道不平顺激励作用下的仿真,将仿真得到的观测值采用本文提出的方法进行轨道垂向不平顺估计,结果表明该算法具有很好的精确性。     

基于GNSS双差定姿的区间列车轨道占用判别方法研究

为解决区间列车轨道占用判别问题,满足CTCS-4级列控系统需求。提出一种基于GNSS双差定姿的区间列车轨道占用判别方法。建立列车GNSS双差定姿数学模型,在获取列车基线航向角的基础上,提出一种基于粒子滤波的风险敏感滤波算法,通过引入风险敏感因子来解决由于系统的不确定性而导致滤波器鲁棒性差以及发散问题,与此同时提出一种支持向量机的分类算法,通过对定位数据的分类来判别轨道占用情况。对可见卫星数量和HDOP值对轨道占用判别的影响做进一步研究,得出优化参数。实验表明该方法的可行性和有效性,为未来卫星定位技术在列车中的应用提供一定的参考价值。     

基于矢量跟踪的GPS/INS深耦合列车自主定位算法研究

为解决传统的GPS/INS松耦合方式在复杂列车定位环境下的性能恶化问题,结合矢量跟踪技术原理,设计并提出基于矢量跟踪的深耦合列车自主定位方法,给出深耦合列车自主定位算法实现流程,建立相应的信号跟踪滤波数学模型;针对复杂环境下的列车组合定位系统非线性问题,引入强跟踪滤波思想对传统的容积卡尔曼滤波算法进行改进以提升算法的稳定性与鲁棒性。以青藏线某区间列车运行数据为基础,通过计算机仿真验证了所提算法在复杂环境下实现列车自主定位过程的有效性与实用性。     

基于GPS/INS的列车组合定位关键技术分析

本文在确定列车定位组合方式的基础上,结合列车定位的特点,建立惯性导航系统的误差数学模型,并建立了列车组合定位系统的状态模型和量测模型.采用粒子滤波器对列车速度和位置的误差进行最优估计.仿真结果表明,该列车组合定位系统定位精度高,稳定性好.     

高速铁路列控系统列车位置在线估计算法研究

针对高速铁路列控系统的列车定位误差问题,首先分析不同型号ATP车载设备通过应答器的绝对定位信息进行距离误差校正的数据,验证列车定位相对误差的正态分布特性;其次提出列车的相对测距近似模型,并以最小二乘法进行在线参数辨识;最后建立列车位置更新的离散线性模型,以定位相对误差的噪声特性和最小二乘的相对测距近似模型为基础,利用多层降噪自动编码网络辅助的卡尔曼滤波算法直接对列车的相对位置在线估计从而得到绝对定位信息。利用ATP车载设备与高速动车组接口型式试验的现场数据进行仿真分析,仿真实验与实际误差校正的对比结果表明,文章提出的方法可以有效降低高速列车行走过程中的定位误差,对应均方根误差统计,整体改善程度至少达到34.39%。     

基于卫星定位的区间列车轨道占用检测方法研究

列车轨道占用检测是列车行车间隔控制的重要条件,已有的区间列车轨道占用检测方法是利用轨道电路或者计轴器等地面设备来确定的,建设和运营成本较高。本文提出了基于卫星定位GNSS(Globe Navigation Satellites System)的区间列车轨道占用监测方法,即在列车车头和车尾分别安装卫星定位接收机,通过分析卫星定位解算过程,建立评估定位风险的公式,分析不同置信区间、不同定位漏检率和误检率等因素,得出列车位置定位水平保护距离HPL(Horizontal Protection Level),结合地图匹配技术,得出列车在轨道上的占用估计,即利用列车车头与车尾的最不利位置来确定列车的轨道占用。     

基于FNN的GPS/SINS深耦合列车组合定位系统容错控制研究

为了提高基于GNSS的深组合列车定位系统的故障容错性能,本文结合模糊系统与神经网络的基本原理,提出基于FRBFNN的GPS/SINS深耦合列车组合定位系统故障诊断算法,建立FRBFNN列车组合定位故障诊断模型,应用免疫差分进化理论设计其相应的网络学习算法。针对列车组合定位故障隔离及系统重构问题,定义组合定位系统结构状态迁移规则,设计深耦合列车组合定位系统故障容错控制处理流程,使深组合列车定位系统的容错控制性能得到进一步提高。以青藏线某区间列车实际运行数据为基础,通过计算机仿真验证了所提模型及算法的有效性与实用性。     

高速列车测速测距系统滤波模型与融合策略研究

高速列车的测速测距系统是保障列车运行安全的关键要素。滤波算法的建模和分析是构建测速测距系统的一个重要前提。通过对列车测速传感器的工作原理以及观测方法进行分析,分别建立了基于卡尔曼滤波的等速模型和等加速模型,并在Matlab中对两种模型的滤波特点进行了仿真分析。同时初步探讨了适用于高速列车的多传感器融合策略。对实验室数据和现场采集数据的分析验证了两种滤波模型的有效性及各自特点。滤波模型的仿真分析与多传感器融合策略的研究为测速测距系统的开发提供了依据。     

基于GPS与惯性测量单元的列车组合定位系统

采用GPS接收机及惯性测量单元构成列车组合定位系统,系统包括传感器输入层、故障检测与隔离层、数据融合层和输出层4个部分。给出GPS接收机、惯性测量单元等定位传感器的位置解算方法;设计采用H∞鲁棒滤波方法的数据融合算法;采用小波变换方法进行组合系统故障检测,确定故障隔离及系统重构策略。对列车组合定位系统进行现场测试和仿真验证结果表明:在复杂的列车运行环境及干扰条件下,该系统能够实现高精度高可靠性的列车定位;定位误差较采用传统的Kalman滤波方法更为稳定;组合系统能够有效实现故障检测并根据故障隔离策略重构系统,保证定位输出的连续性,保障系统安全;具有较高的适应性和实际应用价值。     

基于模拟退火算法的列车自动调整能力研究

列车自动调整（ATR）系统是ATS系统中十分重要的一个环节,对保障行车效率起到了举足轻重的作用。本文首先仔细研究了列车调整多目标多约束的特点,再结合经验性方法对列车调整进行模型建立。然后利用模拟退火算法的收敛于全局最优解的特性对所建模型进行求解,并通过VS2010仿真平台对结论进行验证。     

基于克里金法的列车定位方法研究

为解决卫星观测视野不良或导航信号受干扰时,北斗定位解算失效导致列车失去定位,提出基于克里金法的场强定位方法对卫星导航定位方式进行有效替代.利用列车沿线性轨道固定往复运行且信号交织覆盖的特性,通过克里金法对采集的无线场强进行插值,能够在降低无线数据采集工作量的同时实现无线场强数据库快速建立和动态更新.通过Tower Co...     

基于简化鲁棒UKF的GNSS/INS紧组合列车定位方法

针对GNSS/INS组合列车定位中的信息融合非线性与传感器量测故障问题，为满足复杂多变列车运行场景下列车定位精度与鲁棒性的需求，提出一种基于简化鲁棒UKF的GNSS/INS紧组合列车定位优化方法。综合标准KF的时间更新与标准UKF的量测更新来构建简化UKF,在保证GNSS/INS紧组合列车定位精度的同时改善定位解算实时性。在简化UKF滤波框架内，引入故障检测与自适应调整因子构建简化鲁棒UKF,可以快速检测传感器量测故障导致的系统故障，并对故障历元的量测噪声协方差进行自适应调整降低滤波增益，使得滤波算法具有较强的鲁棒性。采用京沈高铁实测数据与故障仿真数据进行算法定位性能验证与评估，结果表明：基于简化UKF的GNSS/INS紧组合定位算法水平定位精度为2.686 5 m,与传统EKF滤波模型下的紧组合与松组合方法相比定位精度分别提高5.6%和15.0%。此外，提出的简化鲁棒UKF方法可以快速有效检测到不同类型的传感器量测故障，且大幅抑制传感器量测故障，优化复杂运行场景下的列车定位精度与鲁棒性。     

基于均衡运用原则的列车运营日计划编配研究

科学进行列车运营日计划编配对提高列车运营效率具有重要意义。提出了一种基于改进的最优-最差蚁群算法(BWAS)的车次车号匹配算法。对列车运营日计划表进行分析并对列车运营日计划编配问题进行描述;以车组号与车次匹配度最高为优化目标,以唯一性约束、早高峰指定车次约束、道岔转换最小时间约束、出库便捷性约束为约束条件,建立基于改进BWAS的列车运营日计划编配模型;结合实际车组、车次及股道信息进行仿真分析,结果表明,该算法可在短时间内收敛并使车组运用均衡性得到显著提升。     

基于北斗卫星载波相位平滑伪距的列车定位方法

随着我国北斗卫星导航系统的建设,北斗卫星已逐步具备应用于列车定位的能力。列车在铁路线上存在轨道占用区分的需求,北斗民用伪距定位对并行股道占用情况难以精确定位识别。采用北斗实时载波相位定位精度高,但需近距离基准站的差分信号和模糊度解算,不利于大范围内的实时应用。因此,本文结合北斗卫星伪距的无模糊度和载波相位的高精度特点,提出一种基于北斗载波相位平滑伪距的列车定位方法。该方法首先利用北斗组合相位伪距法探测与修复载波数据周跳,并采用修复后的载波相位数据平滑伪距。文中推导北斗载波相位平滑伪距的原理,分析不同平滑方法的特性和对应的噪声检验公式。采用实测数据计算两种平滑方式得到的结果表明:本文提出的方法能够有效快速探测与修复周跳,平滑伪距精度优于0.2m,满足北斗导航系统在铁路列车定位中的精度要求。