基于列车运行状态组合预测的虚拟应答器捕获方法

为进一步提高虚拟应答器（VB）技术在基于卫星定位的列车运行控制中的运用效果,分析常规VB捕获原理,从完善其不足的角度提出1种基于列车运行状态组合预测的新型VB捕获方法。首先,明确新型方法的捕获原理;其次,考虑列车运行状态的复杂性和规律性,采用交互多模型（IMM）结合容积卡尔曼滤波（CKF）的自适应IMM-CKF方法,对列车位置进行滤波估计和短期前向预测;然后,将长短期记忆方法引入列车运行状态预测问题,基于实时数据更新预测模型;最后,得到基于列车运行状态组合预测的VB捕获方法,有效改善常规方法中的VB漏捕获和捕获精度低等问题。基于京沈高铁现场试验数据,对比并验证新型方法和其他列车运行状态预测方法、VB捕获方法的性能。结果表明：尽管周期捕获计算平均用时较长,但新型方法下的VB捕获识别位置与下一个VB位置较近,不仅能保证100%的VB捕获率,而且在VB捕获误差均值上最大可实现70.23%的优化效果。