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列车组合定位中改进CPF算法的研究
| 论文题名： | 列车组合定位中改进CPF算法的研究 |
| 关键词： | 列车组合定位;全球导航卫星系统;惯性导航系统;Kalman滤波;CPF算法 |
| 摘要： | 当前，科学家通过结合INS惯性以及GNSS卫星导航两种定位技术，提出了GNSS/INS新型定位技术，这种定位技术结合了INS和GNSS两种定位技术的优势，同时弥补了这两种定位技术的不足，不仅能够提高导航系统的可靠性，而且还能提高导航系统的精度，是一种具有广阔发展前景的新型定位技术，在导航设施开发中具有重要应用。在GNSS/INS定位技术开发中，重点就是进行信息融合技术的创新，研究新型滤波技术进行有效位置信息的提取，同时避免其他因素的干扰。 因此，本论文以CTCS3列控系统为背景，对基于GNSS/INS列车组合定位进行深入研究，分析在组合定位技术中使用的滤波结构和算法的有效性，详细分析粒子滤波、Kalman滤波等各种滤波算法的滤波性能和现存问题。针对上述滤波技术无法满足复杂的高速列车组合定位环境问题，提出基于改进CPF算法的列车组合定位信息融合技术。在粒子滤波框架中引入改进CPF算法，通过其进行重要性密度函数的生成，将马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法引入到重采样环节，通过这种改进来解决粒子退化问题，进而改进滤波性能。使用MATLAB对改进算法进行仿真，结果表明改进CPF具有更小的位置误差和速度误差，很好地提高了列车非线性运动过程中的定位精度。 |
| 作者： | 张敏 |
| 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： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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