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GNSS/INS紧组合列车自主定位融合算法研究
| 论文题名： | GNSS/INS紧组合列车自主定位融合算法研究 |
| 关键词： | 紧组合列车定位;矢量跟踪;强跟踪滤波;模糊神经网络;容错控制策略;非线性融合算法 |
| 摘要： | 随着列车运行速度的不断提高,列车定位环境变得越发复杂,因此要求列车定位系统具备足够的抗干扰性能以适应复杂的定位环境。GNSS/INS紧组合定位系统以较高的耦合度实现GNSS与INS的优势互补,有效提高组合定位系统在复杂环境下的定位性能。基于此,论文对GNSS/INS紧组合定位模式在列车定位中的应用进行研究分析。 论文首先介绍了GNSS/INS紧组合定位系统的国内外发展现状,对GNSS/INS的组合模式及相关技术进行了总结分析。考虑跟踪效率及系统处理能力,论文利用软件定义的GPS接收机及矢量跟踪技术的基本原理,提出了基于矢量跟踪的GNSS/INS紧组合列车定位系统结构方案,并建立了相应的数学模型。 针对GNSS/INS紧组合定位系统中的非线性问题,论文介绍了强跟踪滤波的概念,并结合新近提出的CKF算法,设计了具有较强鲁棒性能的新型非线性算法,同时对该算法的性能进行了分析,验证了该算法的鲁棒性能。 为提高GNSS/INS紧组合定位系统滤波器对传感器故障数据的适变能力,论文提出了基于T-S模型递归模糊神经网络的紧组合列车定位系统故障数据检测方案,并设计了相应的容错控制策略,实现对故障数据的隔离。 最后,论文研究设计了GNSS/INS紧组合列车定位仿真系统,并在该仿真系统的基础上对紧组合模式与松散组合模式的定位性能进行比较分析,同时分析了论文提出的非线性融合算法及容错控制方案的相关性能,对论文研究内容进行了验证。 |
| 作者： | 严细辉 |
| 专业： | 智能交通工程 |
| 导师： | 王剑 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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