【摘 要】
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基于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)和惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)组合的列车定位可以有效克服惯性导航误差随时间累积的缺点,为列车运行控制系统提供精确、连续、可靠的定位信息。卡尔曼滤波算法在系统状态空间模型及高斯统计特性假设下,能够基于导航卫星观测信息对惯性导航的累积误差进行校正和约束。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“面向列车运行控制的无缝定位方法研究(61873023)”;
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基于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)和惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)组合的列车定位可以有效克服惯性导航误差随时间累积的缺点,为列车运行控制系统提供精确、连续、可靠的定位信息。卡尔曼滤波算法在系统状态空间模型及高斯统计特性假设下,能够基于导航卫星观测信息对惯性导航的累积误差进行校正和约束。然而,在实际列车运行过程中,定位观测量的特性具有时变特征,常规卡尔曼滤波算法采用固定参数假设,无法适应动态变化而面临定位性能降级或滤波器发散问题。此外,卫星信号观测质量极易受列车运行环境影响,铁路沿线遮挡或信号干扰都会导致卫星信号观测条件受到限制,从而可能导致GNSS/INS组合定位性能受到影响。如何解决导航卫星观测条件受限问题、提升列车定位鲁棒性,已成为将北斗卫星导航系统用于列车控制等应用的关键因素。本文面向卫星信号受限观测环境下的实际需求,研究了鲁棒列车定位方法,构建了GNSS/UWB/INS紧组合列车定位框架,设计了具备观测噪声参数自适应能力的鲁棒无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法,并针对不同类型的卫星信号受限环境对所提出的列车定位框架与方法实施了验证。论文主要完成了以下研究工作:(1)分析了卫星定位主要误差来源以及处理方法,建立了GNSS和INS定位系统误差模型,设计了GNSS/INS紧组合列车定位框架。(2)基于抗差估计思想,提出一种鲁棒UKF定位融合估计算法,设计了基于观测新息的自适应滤波策略,提升对不同观测统计特性的鲁棒能力,并基于实际场景数据对所提出的参数自适应鲁棒UKF算法性能进行了验证与分析。(3)针对完全遮蔽、信号干扰两类典型卫星信号受限条件,引入超宽带(Ultra Wide Band,UWB)定位技术,设计了UWB/INS组合定位方法,提出了卫星信号干扰检测与排除算法,并基于现场数据和仿真实验对所提出方案的定位性能保障能力进行了验证。根据方法研究与实验验证结果,本文提出的参数自适应鲁棒融合估计方法在不同观测噪声特性条件下均能够达到良好的定位性能,UWB/INS组合定位模式的引入与卫星信号干扰检测排除机制的应用,能够有效改善列车定位对典型卫星信号受限条件的防护能力,对于促进北斗卫星定位在我国新型列车控制系统中的应用具有支撑意义。图78幅,表14个,参考文献55篇。
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