粒子濾波算法在高鐵列車組合定位中的應用研究.pdf

1、碩士學位論文粒子濾波算法在高鐵列車組合定位中的應用研究StudyonApplicationofParticleFilterinTrainIntegratedPositioningoftheHigh—SpeedRailway作者學科、堂指導完成姓名：專業(yè)：口丐：教師：日期：董墾熬援2Q!三生壘旦21旦蘭州交通大學LanzhouJiaotongUniversity蘭州交通大學碩士學位論文摘要列車運行控制系統(tǒng)的各個子系統(tǒng)，如ATP(Autom

2、aticTrainProtection，列車自動防護)、ATO(AutomaticTrainOperation，列車自動駕駛)和ATS(AutomaticTrainSupervision，列車自動監(jiān)控1等，都要應用列車位置信息。尤其在高速鐵路系統(tǒng)中，高精度的列車定位系統(tǒng)對于保證列車運行安全、提高列車運輸效率，具有重要的意義。目前國內的鐵路定位系統(tǒng)，主要包括測速定位系統(tǒng)、軌道電路定位系統(tǒng)和BaS(Ba1iseSystem，查詢應答器系統(tǒng))

3、系統(tǒng)。但測速定位由于車輪的磨損等原因，存在累計誤差；而軌道電路和BaS系統(tǒng)由于是不連續(xù)的定位系統(tǒng)，實時性較差。在導航定位系統(tǒng)中，提高單一傳感器的精度花費巨大，效果較差，多傳感器融合能綜合不同類型的傳感器的優(yōu)點。INS(InertialNavigationSystem，慣性導航系統(tǒng))系統(tǒng)存在累計誤差，而GPS(GlobalPositioningSystems，全球定位系統(tǒng))系統(tǒng)易受外界干擾。INS／GPS組合定位能相互彌補各自缺點，提供高

4、精度的定位信息，再融入能夠提供絕對位置信息的BaS系統(tǒng)，定位精度將進一步提高。本文先介紹了INS系統(tǒng)和GPS系統(tǒng)的基本原理，并根據位置、速度松組合模式形成了定位系統(tǒng)誤差控制的數學模型。在濾波方法方面，現行的融合濾波方法主要是KF(KalmanFilter卡爾曼濾波)方法，和EKF(ExpandKalmanFilter擴展卡爾曼濾波)方法，但兩種算法用于非線性系統(tǒng)時均存在局限。在這種情況下，適用于非線性系統(tǒng)的PF(ParticleFike

5、r，粒子濾波)引起了人們的廣泛關注。本文介紹了PF算法的基本原理及其基本缺點，在以往研究的基礎上，引入FIS(FuzzyInferenceSystem，模糊推理系統(tǒng))，形成了FAHAPF(TheFuzzyAdaptiveHybridAnnealedParticleFilter模糊自適應混合退火粒子濾波)算法，并仿真驗證，結果表明FAHAPF算法下跟蹤精度和收斂速度有所提高。本文最后在分析BaS系統(tǒng)的基礎上，形成了整體的融合結構和算法，并