基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法技术

技术编号:19743381 阅读:33 留言:0更新日期:2018-12-12 04:25
本发明专利技术公开了一种基于RTK‑GPS/INS列车组合定位方法,包括:获取卫星信息和IMU信息;通过评估卫星状态选取输出的卫星信息,得到卫星输出信号;对所述IMU信息基于PU‑RLS算法进行滤波处理,从而得到滤波后的IMU信息;将所述卫星输出信号和所述滤波后的IMU信息进行数据融合。采用了PU‑RLS算法滤波;PU‑RLS算法在有复杂干扰的列车运行环境中,可较高精度的实时定位列车的位置,从而达到抗干扰并提高定位精度的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法
本专利技术涉及列车定位领域,具体地,涉及一种基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法。
技术介绍
列车定位是列车运行控制系统的重要组成部分,快速、精确地获得列车的位置信息,是列车安全运行和管理的重要保障。我国列车运输提出的CTCS-4级列控系统的要求目标是:列车须通过自主定位获得位置信息,须大量减少传统、陈旧的轨旁设备,以此在提高铁路运输效率的同时,并减少铁路建设维护的成本。同时,铁道网络不断密集化,因此给列车定位精度提出了更高的要求。目前,很多列车采用了全球定位系统(GlobalPositionSystem,GPS),GPS能够实现高精度快速定位,但是,在铁路网密集化之后,单纯的GPS定位精度总是在5-10m之间,我国的相邻两个轨道之间的宽度为3m,因此在并行线路中依然不能满足列车的定位精度要求,基于卫星差分定位的系统能够进一步提高列车的定位精度,适合我国国情,采用卫星差分基准站设计和校准技术是提高列车定位的主要技术手段;然而,鉴于卫星定位依然不是自主式定位,它的动态性能一般,而且容易发生信号遮挡和干扰等问题,因而需要自主导航系统来提高这项技术。具有MEMS传感器的惯性导航系统(INS)不仅为这个问题提供节省成本的解决方案,而且实际证明了非常有效,该系统具有自主式、隐蔽性导航,工作环境不受介质限制,能提供丰富的导航信息,能连续提供多种导航参数(位置、速度、姿态、航向等)的输出信息以及导航数据输出率高等优点;但是,INS也存在其固有缺陷,如定位误差随时间积累,初始对准时间长,难以长时间独立工作。因此,从根本上型惯性测量单元(IMU)与差分GPS组合的导航定位系统具有广阔的应用前景。对于上述的这两部分传感器,采用单纯的数据融合,在一般情况下都可以获得较好的效果,然而考虑到列车运行当中的复杂环境,在卫星失锁的情况下,还是不能对INS的信息输出进行指导性修正,所以在这种情况下定位效果依然很差。对于IMU部分,国内外也不断提出了各种滤波算法,常见的处理方法有Kalman滤波、各种改进的Kalman滤波、小波阈值去噪、最小均方自适应滤波等等;但是,这些标准算法或滤波方法均有一定的缺陷,因此也就导致了自适应差、应对复杂环境滤波效果一般的问题,这也严重影响了惯性平台的定位效果,进一步会影响定位系统中的定位结果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于,针对上述问题,提出一种基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法,以实现至少部分的解决现有技术中存在的问题。为实现上述目的,本专利技术采用的技术方案是:一种基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法,包括:获取卫星信息和IMU信息;通过评估卫星状态选取输出的卫星信息,得到卫星输出信号;对所述IMU信息基于PU-RLS算法进行滤波处理,从而得到滤波后的IMU信息;将所述卫星输出信号和所述滤波后的IMU信息进行数据融合。优选的,所述将所述卫星输出信号和所述滤波后的IMU信息进行数据融合,包括:对数据融合误差纠正方程进行学习,得到学习结果;在卫星失锁情况下,利用所述学习结果持续对滤波后的IMU信息进行校正。优选的,所述PU-RLS算法包括:对遗忘因子λ进行建模,得到λ模型为;该模型代表了n时刻的遗忘因子值,其中ei代表了i时刻的滤波估计误差;δi代表了i时刻信号的信噪比,由i-1时刻滤波后的信号作为标准信号、滤波前的信号作为含噪声信号计算得到;λmin是第2时刻开始到n时刻之前的最小遗忘因子;ρ是敏感增益系数,描述了当前环境的平稳性,e(n-1)表示滤波前的信号误差量,n和i均表示时刻。优选的,所述PU-RLS算法包括:对于增益向量中的矩阵,结合无损变换UT以及输出变量的均值和协方差,得到RLS算法的非线性系统模型。优选的,所述PU-RLS算法包括,采用粒子群算法对遗忘因子λ进行优化。优选的,所述PU-RLS算法包括,采用粒子群算法对遗忘因子λ进行优化,包括:随机初始化粒子群;基于所述λ模型评估所述粒子群中每个粒子,得到全局最优值;判断所述最优值是否符合结束条件,若符合结束条件则结束;若不符合结束条件则更新每个粒子的速度和位置;评估每个粒子的函数适应值;更新每个粒子的历史最优位置;更新粒子群的全局最优位置;返回基于所述λ模型评估所述粒子群中每个粒子,得到全局最优值。优选的,所述粒子群优化算法中:加速系数设置为2.6,粒子速度能达到的最大值设置为10,结束条件设置为优化代数,此优化代数为动态的。优选的,所述通过评估卫星状态选取输出的卫星信息,得到卫星输出信号中,所述卫星状态,包括:卫星颗数或HDOP值。优选的,所述通过评估卫星状态选取输出的卫星信息,得到卫星输出信号,包括:若卫星颗数>10,则得到卫星输出信号为单点定位结果;若4<卫星颗数<10,则得到卫星输出信号为RTK差分结果;若卫星颗数<4,则舍弃卫星输出信号。优选的,所述对所述IMU信息基于PU-RLS算法进行滤波处理,从而得到滤波后的IMU信息,还包括:通过滤波前后的IMU信息学习误差方程。本专利技术的技术方案具有以下有益效果:本专利技术的技术方案,采用了PU-RLS算法滤波;PU-RLS算法在有复杂干扰的列车运行环境中,可较高精度的实时定位列车的位置,从而达到抗干扰并提高定位精度的目的。同时,利用组合导航,对数据融合误差纠正方程进行学习,在卫星失锁情况下,利用学习结果持续对滤波后的惯性测量单元的数据进行校正。进一步提高定位精度。下面通过附图和实施例,对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。附图说明图1为本专利技术实施例所述的基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法的流程图;图2为本专利技术实施例所述的粒子群优化流程图;图3为本专利技术实施例所述的列车组合定位系统的结构示意图;图4为本专利技术实施例所述的基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法的信息处理过程框图;图5为本专利技术实施例所述的车载测试设备示意框图;图6a和图6b为本专利技术实施例所述的对车载试验的东向、北向的速度误差分析图;图7a为本专利技术实施例所述的采用Kalman滤波的组合数据解算的结果分析图;图7b为本专利技术实施例所述的采用自适应RLS算法的组合数据解算的结果分析图;图7c为本专利技术实施例所述的采用PU-RLS算法的组合数据解算的结果分析图;图8为本专利技术实施例所述的采用PU-RLS算法在GPS信号失锁情况下的结果分析图;图9为本专利技术实施例所述的结合了磁悬浮列车现场测试数据的结果分析图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术,并不用于限定本专利技术。如图1所示,一种基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法,包括:S101:获取卫星信息和IMU信息;S102:通过评估卫星状态选取输出的卫星信息,得到卫星输出信号;S103:对IMU信息基于PU-RLS算法进行滤波处理,从而得到滤波后的IMU信息;S104:将卫星输出信号和滤波后的IMU信息进行数据融合。数据融合采用了简单卡尔曼滤波。优选的方案,将卫星输出信号和滤波后的IMU信息进行数据融合,包括:对数据融合误差纠正方程进行学习,得到学习结果;在卫星失锁情况下,利用学习结果持续本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于RTK‑GPS/INS列车组合定位方法,其特征在于,包括:获取卫星信息和IMU信息;通过评估卫星状态选取输出的卫星信息,得到卫星输出信号;对所述IMU信息基于PU‑RLS算法进行滤波处理,从而得到滤波后的IMU信息;将所述卫星输出信号和所述滤波后的IMU信息进行数据融合。

【技术特征摘要】
1.一种基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法,其特征在于,包括:获取卫星信息和IMU信息;通过评估卫星状态选取输出的卫星信息,得到卫星输出信号;对所述IMU信息基于PU-RLS算法进行滤波处理,从而得到滤波后的IMU信息;将所述卫星输出信号和所述滤波后的IMU信息进行数据融合。2.根据权利要求1所述的基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法,其特征在于,所述将所述卫星输出信号和所述滤波后的IMU信息进行数据融合,包括:对数据融合误差纠正方程进行学习,得到学习结果;在卫星失锁情况下,利用所述学习结果持续对滤波后的IMU信息进行校正。3.根据权利要求2所述的基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法,其特征在于,所述PU-RLS算法包括:对遗忘因子λ进行建模,得到λ模型为;该模型代表了n时刻的遗忘因子值,其中ei代表了i时刻的滤波估计误差;δi代表了i时刻信号的信噪比,由i-1时刻滤波后的信号作为标准信号、滤波前的信号作为含噪声信号计算得到;λmin是第2时刻开始到n时刻之前的最小遗忘因子;ρ是敏感增益系数,描述了当前环境的平稳性,e(n-1)表示滤波前的信号误差量,n和i均表示时刻。4.根据权利要求3所述的基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法,其特征在于,所述PU-RLS算法包括:对于增益向量中的矩阵,结合无损变换UT以及输出变量的均值和协方差,得到RLS算法的非线性系统模型。5.根据权利要求3所述的基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法,其特征在于,所述PU-RLS算法包括,采用粒子群算法对遗忘因子λ进行优化。6.根据权利要求5所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈光武杨菊花刘昊李文元程鉴皓张琳婧司涌波包成启
申请(专利权)人:兰州交通大学
类型:发明
国别省市:甘肃,62

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