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《兰州交通大学》 2018年
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基于交互式多模型算法的高速列车定位系统研究

高学泽  
【摘要】:精确的位置信息是高速列车实现安全高效运营的基础。以轨道电路法、查询/应答器定位、电子计轴器定位为代表的经典定位方法已不能满足这种需求;以GPS为代表的卫星定位方法虽然精度高、实时性好,但是它完全依赖于外界信号传输的特点使其在安全性和可靠性上存在巨大不足。本文对上述方法和基于TDOA定位原理的LTE-R定位系统进行了简要分析,着重研究滤波算法对定位精度的影响。滤波算法作为高速列车定位系统的重要组成部分,直接影响着系统最终的定位精度。在已有的相关研究中,重点通常集中在对牛顿迭代法、最小二乘法、Kalman滤波算法等经典滤波算法的使用或改进上,此外在仿真验证中所使用的高速列车运动模型大多为单一模型,未考虑它实际运动方式的多样性。因此本文在扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的基础上结合广泛应用在航天航空等高机动目标跟踪/定位(本文中“跟踪”与“定位”同义,都为获得目标的位置信息)领域中的交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)算法来提高滤波精度,进而提升高速列车定位系统的性能。论文的主要工作如下:(1)首先结合机动目标跟踪算法的基本理论和高速列车的运动特点,建立匀速直线运动(Constant Velocity,CV),匀加速直线运动(Constant Acceleration,CA),匀速率转弯(Coordinated-velocity Turn,CT)这三种运动模型,它们是提高滤波精度的基础,然后介绍了EKF和UKF这两种常用的滤波算法,最后在设定的仿真环境中对它们进行对比实验和分析,结果表明,在高速列车同时具有CV、CA、CT三种运动方式时,这两种滤波算法所得到定位结果有较大误差,为后文的改进算法提供了理论依据。(2)对比分析IMM-EKF和IMM-UKF这两种算法在高速列车定位系统中的滤波性能。为了适应高速列车运动方式的多样性,在分析IMM算法原理的基础上,将其分别与EKF和UKF算法结合设计形成IMM-EKF和IMM-UKF算法,并对它们进行了仿真分析。结果表明与基于单模型的EKF和UKF算法相比它们减小了滤波误差,提高了定位精度,其中IMM-UKF算法的精度要高于IMM-EKF算法。但是这些算法存在着在模型切换时刻前后误差增大的问题。(3)通过对算法的改进,减小了在模型切换时刻前后的误差。首先详细分析了造成IMM-EKF和IMM-UKF算法在模型切换时刻前后误差增大的原因,然后在此基础上提出了使用后验信息修正马尔可夫概率转移矩阵中各元素的AMP-IMM(Adaptive Markov Parameter Interacting Multiple Model)算法,该算法克服了马尔可夫矩阵中各元素为定值的弊端,最后在仿真实验中的对比分析表明,它在继承IMM-UKF算法优点的同时,减小了模型切换时刻前后的滤波误差,进而提高了相应时间段内的定位精度。以上研究内容通过理论和仿真实验相结合的方式,证明了IMM算法作为高速列车定位系统中滤波算法的优越性,为实现高速列车实时、精准定位提供了新的滤波算法。
【学位授予单位】:兰州交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:U284.48

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【参考文献】
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