【摘要】：針對在GNSS/INS列車組合定位中普遍采用的擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)、無跡卡爾曼濾波(UKF)等濾波技術(shù)無法滿足復(fù)雜的高速列車組合定位環(huán)境問題,研究了列車組合定位中改進(jìn)的容積粒子濾波(CPF)算法,提出了基于改進(jìn)CPF算法的列車組合定位信息融合技術(shù)。該算法采用馬爾科夫鏈蒙特卡洛(MCMC)移動方法來解決粒子退化問題,進(jìn)而提高濾波性能。使用Matlab對改進(jìn)算法進(jìn)行仿真,結(jié)果表明改進(jìn)CPF具有更小的位置誤差和速度誤差,提高了列車非線性運動過程中的定位精度。
[Abstract]:The extended Kalman filter (EKF),) and unscented Kalman filter (UKF), which are widely used in GNSS/INS train combination positioning, can not meet the complex environment problems of high-speed train combination positioning. The improved volumetric particle filter (CPF) algorithm in train combined positioning is studied, and the information fusion technology based on improved CPF algorithm is proposed. The Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is used to solve the particle degradation problem and the filtering performance is improved. Matlab is used to simulate the improved algorithm. The results show that the improved CPF has smaller position error and speed error, and improves the positioning accuracy in the process of nonlinear train motion.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61461019)資助
【分類號】：TN713

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本文編號：2425739