探析数字轨道地图中列车gps定位优化算法研究

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1、北京交通大学硕士学位论文数字轨道地图中列车GPS定位优化算法研究姓名：王欢申请学位级别：硕士专业：交通信息工程及控制指导教师：陈德旺20090601中文摘要随着全球经济的快速增长，铁路运输在国民经济发展中的地位日趋重要。在轨道交通控制系统中，列车定位是一个关键性的环节，因此提高信息及时性、减少信息误差就显得尤为重要。目前的列车定位，主要是依靠轨道电路、查询应答器等地面设备来完成。然而，地面设备的使用成本高、安全性和可维护性差。以GPS(GlobalPositioningSystem)为代表的GNSS(GlobalNavigationSatel

2、liteSystem)定位技术也越来越多的应用到铁路领域当中。GPS定位有一个基本缺陷，即GPS卫星条件不完备时即认为GPS失效，无法进行正常定位。例如：用户(即列车)所在位置处有高大建筑物、桥梁、隧道等，或是将GPS应用于列车完整性检查时，在列车尾部车钩安装的GPS天线容易被车厢遮挡，这种情况下常规卫星定位方法受到限制。本文就此问题提出了一种基于数字轨道地图和最优化的列车定位算法，列车沿固定线路运行的特性决定了可以将轨道地图信息直接用于列车定位的解算过程。本文所描述算法的基本思想是将数字轨道地图看作一系列片段的有序组合，每个片段的头尾节点坐

3、标是经过精确测量的已知值，当可视卫星为三颗时，利用数字轨道地图中的片段和节点数据构造约束条件，首先确定列车位置所属的片段，然后经过坐标系的转换将该片段的头尾节点坐标值做成直线段方程，以此为约束条件，带入位置解算方程组中，用梯度优化算法解算非线性方程，用误差平方和最小条件约束方程结果，并将得到的结果与地图上的实际值进行比较。论文对所提出的定位方法进行了数学推导和仿真。该方法不同于以往的三星定位算法中忽略高程变化或引入虚拟卫星的方式，而是将数字轨道地图这一稳定信息源引入解算过程，有效避免了由参数初值设定而引入的误差。论文基于上述理论研究基础与算法

4、求解，在北京三家店车站进行了实际数据采集、处理与验证，实验结果表明，本文提出的方法在提高卫星定位精度与稳定性方面均具有较好的效果，适用于卫星不完备条件下的列车定位。关键词：GPS不完备；数字轨道地图；最优化方法分类号：U283．5，U228．4ABSTRACTWiththerapidgrowthoftheglobaleconomy,therailwaytransportationisbecomingmoreandmoreimportantinthedevelopmentofthenationaleconomy．Thetrainposition

5、ingplaysakeyroleinthetraincontrolsystem．Soitisparticularlyimportanttoimprovetherealtimeabilityofinformationandreducetheerror．Thecurrenttrainpositioningisdeterminedbythetrackcircuit,balise，etc，butⅡleyaredifficulttomaintain．GPS(GlobalPositioningSystem)，whichisakiIldofGNSS(Glo

6、balNavigationSatelliteSystem)positioningtechnology,hasbeenwidelyusedinthefieldofrailway．However,theinherentdefectofGPSisthatitisaconsideredfailureintheconditionofGPSincomplete．ThesystemCan’tcarryonpositioningprocessifthenumberofthevisiblesatellitesislessthan4．Forexample,the

7、trainistravellinginanarea埘thtallbuildingsaround，underbridgesorintunnels，andwhenGPSisusedtomonitorthetrain’Sintegrity,theavailabilityandaccuracyofGPS-basedsystemscsnbedegradedduetoblockingofthesatellitesignalsattheendofthetrain．Sonormalmethodsaleconstrainedunderthesespecialc

8、onditions．Thethesispresentsatrainpositioningalgorithmbasedonthedi西taltrackmapandop