马尔可夫参数自适应IMM算法在列车定位中的应用

论文摘要

目前高速列车定位系统在列车加减速、转弯(以下简称机动)等过程中普遍存在着定位精度低、稳定性差等问题,采用交互多模型算法是解决此问题的一条可行途径。但由于传统交互多模型算法使用参数固定的马尔可夫概率转移矩阵,使得在模型切换过程中存在由模型滞后带来定位误差增大的问题。对此,采用模型误差压缩率在匀速运动(CV)、匀加速(CA)、匀速率转弯(CT) 3种运动模型间定义误差压缩率之比,并用此信息实现马尔可夫概率转移矩阵参数自适应调整。将其作为全球定位系统/惯性导航系统/直接数字化X射线摄影GPS/INS/DR组合定位系统的滤波算法,仿真结果表明:提出的算法在列车模型切换时刻前后的定位误差小于传统交互多模型算法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 高学泽,魏文军

关键词: 高速列车,组合定位,机动运行,交互多模型,马尔可夫转移矩阵,误差压缩率

来源: 传感器与微系统 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 数学,铁路运输

单位: 兰州交通大学自动化与电气工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61663020),甘肃省教育厅资助项目(2016B—036)

分类号: U284.48;O211.62

DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)01-0155-03

页码: 155-157+160

总页数: 4

文件大小: 882K

下载量: 165

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