基于GPS-INS列車組合定位數(shù)據(jù)融合算法研究.pdf

1、如今，隨著高速鐵路在國內(nèi)如火如荼的發(fā)展，列車的速度不斷地提高，國產(chǎn)動車組“和諧號”列車運營時速已超過300km/h。因此，由于高速列車復(fù)雜的定位環(huán)境，其定位參數(shù)的安全性和精確性越來越得到重視。基于GPS導(dǎo)航系統(tǒng)和INS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的組合系統(tǒng)能綜合單獨定位系統(tǒng)的定位優(yōu)勢，實現(xiàn)比獨立應(yīng)用任一系統(tǒng)時更好的定位性能，有效地提高了列車定位系統(tǒng)的綜合性能。
　　 因此，本論文對基于GPS/INS的列車組合定位系統(tǒng)進行研究分析，并重點研究組合

2、定位系統(tǒng)的濾波融合算法和組合濾波結(jié)構(gòu)。
　　 論文首先介紹了以GPS和INS慣導(dǎo)系統(tǒng)組合的導(dǎo)航系統(tǒng)在國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀，并對組合系統(tǒng)的濾波融合算法應(yīng)用現(xiàn)狀進行了綜述和分析。另外，針對列車的運行特點，對INS慣導(dǎo)系統(tǒng)和GPS進行誤差分析，并建立INS的位置和速度誤差數(shù)學(xué)模型。
　　 論文在總結(jié)擴展Kalman濾波算法不足的基礎(chǔ)上，引入H∞濾波理論對算法的魯棒性進行改進，在此基礎(chǔ)上針對不同時間段不同特征的噪聲影響研究基于H∞/

3、H2他的混合濾波算法，對混合濾波算法的精度和穩(wěn)定性進行分析;同時引入有限差分方法分析研究擴展Kalman濾波算法的精度;最后在擴展Kalman濾波算法的自適應(yīng)性和收斂性方面利用強跟蹤濾波的思想對其進行一定程度的改進，實現(xiàn)混合濾波算法在魯棒性、精確性、自適應(yīng)性和收斂性的綜合。
　　 在研究分析組合系統(tǒng)的組合方式基礎(chǔ)上，論文設(shè)計了系統(tǒng)的濾波結(jié)構(gòu)，從而導(dǎo)出組合系統(tǒng)的狀態(tài)模型和量測模型。
　　 最后，論文研究設(shè)計了基于GPS/I