原文传递
基于BDS/INS的列车多源信息融合定位模型及算法研究
| 论文题名： | 基于BDS/INS的列车多源信息融合定位模型及算法研究 |
| 关键词： | 列车组合导航;惯性导航系统;北斗卫星导航系统;多源信息融合;滤波算法 |
| 摘要： | 惯性导航系统（INS）与全球导航卫星系统（GNSS）两者结合可以互补各自的不足，具有非常广阔的应用前景，因此组合导航一直备受国内外相关研究领域所关注。组合导航应用研究中的一个重要方向就是数据融合滤波技术，应用该技术可以很好地提高组合导航系统的精度性和可靠性。当前，我国的北斗卫星导航系统（BDS）正在稳步发展之中，并且已经可以正常运营，所以研究基于BDS和INS的组合导航系统的列车多源信息融合定位应用，对我国高铁的发展来说，具有十分广泛的前瞻性、实用性和战略意义。 论文以CTCS3列控系统为背景，在对BDS和INS两种导航系统进行分析比较后，建立基于BDS和INS组合导航的列车多源数据融合定位模型。对标准卡尔曼滤波（KF）及在其基础上改进的一些滤波算法以及后来提出的粒子滤波（PF）等进行详细的分析，根据他们的优缺点提出一种优化的基于UKF和PF的非线性混合滤波算法，即改进的MUPF方法。本文将传统的一些滤波算法和MUPF算法分别应用在列车导航系统的仿真模型上，使用matlab工具把仿真结果图形化，有效验证了MUPF应用于BDS/INS中的性能。通过对仿真结果的分析和比较，表明改进的MUPF算法有效的解决了定位的精度问题，相比其他的滤波算法更能适应于BDS/INS组合导航，很好地提高了列车组合导航的可靠性和精度性。 |
| 作者： | 张翔 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 王更生 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华东交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
相关文献
检索历史
应用推荐
