基于GNSS/DR/LTE-R的高速列车组合定位方法的研究及仿真

发布时间：2024-05-10 20:35

　　随着高速列车速度的不断提升,铁路运营部门对列车安全运行的要求也相应的提高。列车定位是列控系统控制列车运行、保障行车安全、提升铁路运输效率的关键技术,然而传统的列车定位方式过于依赖地面轨旁设备,已经不能满足未来列控系统对定位的需求。因此,本文结合下一代列控系统的发展趋势及相应的定位需求,提出了基于全球卫星导航系统(GNSS)、航位推算(DR)和LTE-R的列车组合定位方法,并以提高列车组合定位的精度和可靠性为目标,对相关信息融合算法进行了研究。首先,论文对列车组合定位系统的结构及定位流程进行了说明,并对GNSS和DR的定位原理及误差模型进行了研究。根据铁路沿线LTE-R通信基站分布特点,给出了基于信号到达时间差(TDOA)测量值和轨道线路信息实现列车无线定位的方法及相应的列车位置解算过程。其次,在研究组合定位信息融合方法的过程中,针对列车在加速、减速、转弯等运动状态变换过程中存在定位精度较低、稳定性差的问题,研究了基于交互式多模型的信息融合算法,即交互式多模型容积卡尔曼滤波(IMM-CKF)。同时,为了提高列车组合定位的容错能力,将交互式多模型算法与联邦滤波结合,研究了基于联邦交互式多模...

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 列车组合定位国内外研究现状
        1.2.1 国内研究现状
        1.2.2 国外研究现状
        1.2.3 研究现状总结
    1.3 论文研究内容及结构
第2章 GNSS/DR/LTE-R列车组合定位系统
    2.1 GNSS定位
        2.1.1 GNSS信号观测量
        2.1.2 GNSS定位误差分析
        2.1.3 GNSS定位原理
    2.2 DR定位
        2.2.1 DR定位原理
        2.2.2 DR传感器误差分析
    2.3 LTE-R定位
        2.3.1 无线定位方法概述
        2.3.2 基于LTE-R的列车定位原理
        2.3.3 LTE-R定位误差分析
    2.4 组合定位系统结构
    2.5 列车组合定位的信息融合
        2.5.1 信息融合结构
        2.5.2 信息融合过程
    2.6 本章小结
第3章 列车组合定位信息融合算法
    3.1 基础信息融合算法
        3.1.1 信息融合算法分析
        3.1.2 容积卡尔曼滤波
    3.2 交互式多模型算法
        3.2.1 IMM算法原理及流程
        3.2.2 IMM的模型集设计
        3.2.3 基于IMM的组合定位系统建模
    3.3 联邦交互式多模型算法
        3.3.1 联邦滤波器原理
        3.3.2 信息融合模式
        3.3.3 联邦IMM算法流程
    3.4 列车组合定位的联邦滤波器设计
        3.4.1 联邦滤波器结构
        3.4.2 故障检测与系统重构
        3.4.3 子滤波器系统模型
    3.5 本章小结
第4章 列车组合定位仿真设计与实现
    4.1 仿真系统设计
        4.1.1 仿真系统总体架构
        4.1.2 仿真系统界面
        4.1.3 仿真系统功能
    4.2 主要功能模块实现
        4.2.1 列车运动仿真模块
        4.2.2 GNSS仿真模块
        4.2.3 DR仿真模块
        4.2.4 LTE-R仿真模块
        4.2.5 信息融合模块
    4.3 本章小结
第5章 信息融合算法验证
    5.1 交互式多模型算法验证
    5.2 不同定位方式误差比较
    5.3 基于联邦滤波的列车组合定位容错验证
        5.3.1 基于联邦滤波的定位误差分析
        5.3.2 GNSS故障时的容错验证
        5.3.3 LTE-R故障时的容错验证
    5.4 本章小结
总结与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果



本文编号：3968984