【摘要】：近年來,我國(guó)的鐵路建設(shè)經(jīng)歷了實(shí)質(zhì)性的增長(zhǎng),鐵路運(yùn)輸優(yōu)勢(shì)愈加明顯,但同時(shí)這種增長(zhǎng)也給鐵路的安全運(yùn)營(yíng)增加了巨大的壓力。在列車運(yùn)行過程中,列車實(shí)時(shí)位置信息的獲取是確保列車安全運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的有線列車定位方式能夠提供可靠的定位精度,但存在一些諸如成本高、部署復(fù)雜、維護(hù)困難等實(shí)際問題;全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)可以實(shí)現(xiàn)高定位精度并已經(jīng)廣泛應(yīng)用于包括鐵路在內(nèi)的車輛系統(tǒng),但是受到很多限制,比如列車可能經(jīng)常通過諸如隧道、丘陵地區(qū)、城市峽谷等GPS盲區(qū)�；跓o線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)的無線定位方式由于成本低、部署維護(hù)簡(jiǎn)單、無中心、自組織、多跳路由和動(dòng)態(tài)拓?fù)涞奶攸c(diǎn),在列車的跟蹤定位等領(lǐng)域體現(xiàn)出了巨大的潛力,并不斷被人們?nèi)ネ诰騽?chuàng)新。本文主要針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的列車定位進(jìn)行研究,以WSN、蒙特卡羅原理、近似貝葉斯濾波算法為理論基礎(chǔ)展開研究,提出了一種基于擴(kuò)展卡爾曼-粒子濾波的WSN列車定位算法(Extended Kalman-Particle Filter,EK-PF)。論文主要內(nèi)容和研究成果如下:(1)首先針對(duì)列車運(yùn)行壞境的復(fù)雜性,建立了WSN列車定位系統(tǒng)模型。通過在軌旁部署錨節(jié)點(diǎn)以及車頂?shù)木W(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn),完成了對(duì)列車定位的WSN構(gòu)建,在WSN定位系統(tǒng)模型部署方面通過不同的部署方式,實(shí)現(xiàn)錨節(jié)點(diǎn)的無盲區(qū)部署,保證任何時(shí)刻網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)均處于錨節(jié)點(diǎn)的通信覆蓋范圍之內(nèi)。為了建立錨節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)間的無盲區(qū)、實(shí)時(shí)雙向通信鏈路,計(jì)算出錨節(jié)點(diǎn)通信半徑的滿足條件。(2)由于蒙特卡羅WSN移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位存在粒子退化現(xiàn)象以及粒子濾波不適合線性運(yùn)動(dòng)觀測(cè)方程情況下的目標(biāo)定位等問題,本文采用擴(kuò)展卡爾曼濾波理論。在列車運(yùn)動(dòng)方程表示和數(shù)據(jù)處理方面,將網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)接收到的數(shù)據(jù)分類,記錄錨節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度及位置坐標(biāo),選擇適當(dāng)?shù)亩ㄎ诲^節(jié)點(diǎn)并計(jì)算出網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)到定位錨節(jié)點(diǎn)的距離,表示出列車的運(yùn)動(dòng)方程。利用擴(kuò)展卡爾曼濾波原理在線性環(huán)境(運(yùn)動(dòng)觀測(cè)方程)下的優(yōu)勢(shì),計(jì)算并選取適當(dāng)?shù)闹匾愿怕拭芏群瘮?shù)以解決粒子退化,并建立列車運(yùn)動(dòng)過程中的重采樣機(jī)動(dòng)模型,得到不同運(yùn)動(dòng)條件下的權(quán)值更新因子及更新權(quán)值,以提高列車的定位精度。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明,本文算法較傳統(tǒng)算法在定位精度、算法的魯棒性上均有所改善,能夠進(jìn)一步提高定位精度。(3)針對(duì)每次實(shí)驗(yàn)會(huì)受不同外界因素的影響而有可能產(chǎn)生較大誤差的問題,本文在選取出合適有效的定位錨節(jié)點(diǎn)后,進(jìn)一步采用重采樣以選出最優(yōu)的定位錨節(jié)點(diǎn),根據(jù)最優(yōu)定位錨節(jié)點(diǎn)結(jié)合本文算法可以進(jìn)一步提高定位精度。通過仿真實(shí)驗(yàn),相比粒子濾波定位算法,列車在直線運(yùn)動(dòng)模型和曲線運(yùn)動(dòng)模型下,本文算法的定位精度均提高了20%-28%左右,證明了算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【圖文】：

圖 1.1 論文結(jié)構(gòu)框架圖1 章介紹 WSN 網(wǎng)絡(luò)的基本概念、產(chǎn)生背景以及研究意義，列車定位算，以及論文各章節(jié)安排情況。2 章介紹了基于 WSN 的傳統(tǒng)列車定位算法，并對(duì)這些算法的性能進(jìn)行針對(duì)特定的列車運(yùn)行環(huán)境下粒子濾波算法中相關(guān)函數(shù)的選擇標(biāo)準(zhǔn)并給

圖 2.1 WSN 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖他監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，WSN 具有較為顯著的特點(diǎn)[21]，如部署；隨機(jī)部署的節(jié)點(diǎn)具有自組織能力，可以自組網(wǎng)絡(luò)；可以隨監(jiān)測(cè)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2736004