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。     

一种快速高精度GPS组合定位方法研究

为解决高速铁路采用GPS实现列车定位时因卫星信号中断而造成的定位差错问题,提出一种快速高精度GPS组合定位方法。在原有GPS卫星接收机的基础上结合里程计与三轴加速度陀螺仪传感器,一方面将列车高速行驶时卫星信号所产生的多普勒频移引入GPS卫星接收机,建立高速列车卫星信号捕获的数学模型,以提高信号捕获搜索效率;另一方面针对卫星定位数据中断时如何与捷联惯导/航位推算系统(SINS/DR)的数据相衔接的问题,提出基于LSKF算法的GPS/SINS/DR列车定位方法。仿真结果表明,该方法可实现卫星信号的快速捕获及高精度定位,对于提高采用GPS实现高速列车定位的质量有一定参考价值。     

基于多传感器信息融合的列车定位方法研究

针对城市轨道交通中列车定位问题,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的多传感器信息融合列车定位方法,建立了GPS/IPS/DR信息融合模型,对GPS/IPS/DR组合的信息融合定位进行了MATLAB仿真,结果表明,GPS/IPS/DR融合定位能提高列车的定位精度和可靠度,能很好的抑制传统列车定位中的积累误差.     

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。     

GPS/DR/GIS技术在基于GSM-R列车监控系统中应用

列车监控系统是IRS(智能铁路系统 )的主要组成部分。阐述了列车监控系统的基本组成。着重介绍了GPS/DR组合定位以及GIS在列车定位和监控中的作用 ,并探讨了用GSM R移动通信网实现GPS定位数据传输的有效性     

轨道电路补偿电容动态检测系统研究

利用以试验车为载体的动态检测方式对轨道电路补偿电容进行检测,能够对其工作状态进行实时监控、提高现场作业效率.本文选用GPS/DR/MM组合定位方法,为动态检测系统提供定位信息,采用自适应联合卡尔曼滤波算法对多传感器数据进行融合,以获得最优估计的定位数据的输出.通过仿真实验进一步证实,这种方法可以得到比单一定位方法更高的故障点定位精度.     

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。     

定位技术在列车调度监督系统中的应用

详细分析了在GPS／GIS环境下的调度监督系统中，关于列车动态位置的确定，即采，GPS／DR组合定位方式，利用模糊逻辑算法进行数据融合后，对获得的数据信息进行地图匹配并通过软件设计和较为精确的定位信息，实现列车动态轨迹的可视化。     

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。     

高速列车定位技术与组合定位系统研究

针对高速列车定位问题,比较分析多种定位技术的优缺点.对单一定位技术均存在一定局限性的问题,讨论基于多传感器信息融合的列车定位系统、基于GPS/INS/MM组合定位系统的工作原理,分析不同组合方式下定位的优缺点.在此基础上,针对我国高铁发展状况,为满足速度在300 km/h以上高铁列车对定位技术的要求,提出基于北斗卫星导航系统的组合定位控制系统结构,并对其性能进行分析.     

基于GPS和里程计的列车定位方法

列车测速轮对的空转/滑行和车轮磨损是影响车载里程计(ODO)测速、测距精度的主要原因。针对该问题,通过传感器定位特性分析,在列车里程计基础上引入GPS技术,构建车载组合定位系统。通过GPS和ODO的信息融合,建立空转/滑行和车轮磨损的检测与误差校正计算模型,完成相关检测和误差校正。仿真试验结果表明,所提出的列车定位方法是有效的,可以提高车载定位系统的自主定位能力。     

利用GPS／DR技术实现列车定位

首先介绍了常用的车辆定位技术GPS和航位推测法（DR），并分析各自的优抽屉点，然后提出用卡尔曼滤波（Kalman）技术来实现GPS和惯性传感器的组合定位。     

GPS/BDS/INS紧组合测量系统实现以及性能分析

推导了GPS/BDS/SINS紧组合Kalman滤波模型,并且使用C语言编制了相应的紧组合程序,通过跑车试验验证算法的可靠性。跑车结果表明GPS/BDS/INS紧组合能够增加可观测卫星的数量,并且能够有效改善单系统的观测精度。跑车实测结果表明GPS/BDS/INS紧组合的结果在北东天3个方向的RMS为2. 7,2. 1,2. 1 m,试验结果验证了算法的正确性。     

GPS／DR／GIS技术在基于GSM—R列车监控系统中应用

列车监控系统是IRS（智能铁路系统）的主要组成部分。阐述了列车监控系统的基本组成。着重介绍了GPS／DR组合定位以及GIS在列车定位和监控中的作用，并探讨了用GSM－R移动通信网实现GPS定位数据传输的有效性。     

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。     

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RTK-GPS/INS的列车组合定位方法研究

在铁路运输当中,单纯的卫星定位或惯性定位均无法提供更高的精度。因此,提出一种高精度的RTK-GPS和惯性平台相组合的定位导航系统,系统主要包括卫星接收基站、传感器输入部分、状态检测部分、数据融合部分和定位数据输出部分。在整体系统中,数据融合部分采用卡尔曼;传感器输入部分采用结合无损变换的粒子群算法改进的自适应RLS滤波;利用组合导航过程,对数据融合误差纠正方程进行学习,在卫星失锁情况中,利用学习结果持续对惯性测量单元滤波后的数据进行校正。对提出的数据融合算法和组合导航系统进行半实物验证和实物测试,结果表明:在有复杂干扰的列车运行环境中,在该算法和系统的配合下,可以基本满足较高精度的列车实时定位,在工程中具有一定的适应性和实际应用价值。     

基于小波变换的GPS周跳探测方法

研究了GPS定位理论中载波相位观测量及载波相位与伪距组合观测量的特点 ,给出了一种用小波变换探测GPS周跳的方法 ,通过分析得出了优于传统方法的结论。     

基于卡尔曼滤波的组合定位技术在现代有轨电车的应用研究

针对现代有轨电车定位系统实时性、高精确度等要求,结合有轨电车工程设计的需求,设计一种新的有轨电车定位系统。系统采用组合定位方式,以GPS定位为主、DR/RFID定位为辅,采用分段式组合定位技术,在满足有轨电车工程中造价低的特点的同时确保列车运行安全。利用坐标转换对数据进行融合,再通过卡尔曼滤波对定位数据进行优化,从而有效地提高有轨电车的定位精度。实验测试结果表明,该方法能够有效地减少有轨电车的定位误差,提高定位精度和系统稳定性,满足行车要求。     

基于GPS和虚拟卫星的列车完整性检查方法研究

将GPS和列尾装置结合可以构成一个冗余的列车完整性检查系统。在列车行驶过程中,由于在列车尾部车钩安装的GPS天线容易被车厢遮挡,常规卫星定位方法受到限制,无法利用GPS进行列车完整性检查。本文提出一种基于GPS和虚拟卫星组合定位完成列车完整性检查的方法。利用列车首部的定位信息确定一颗虚拟卫星,虚拟卫星和3颗可视卫星即可实现列尾定位解算,通过列车首部和列车尾部的位置信息实时地测算车长变化,达到检查列车完整性的目的。本文分析GPS和虚拟卫星组合定位模型,推导定位模型算法和列车完整性检查算法,并进行可行性分析和算法验证。实验表明,列尾定位精度达到3m以内,列车长度误差在10m以内,该方法可满足列车完整性检查的要求。