文档名：BDS信号失锁下基于自适应因子图的列车组合定位模型
摘要：针对列车运行环境复杂,容易产生BDS信号失锁,影响BDS/IMU列车定位系统的精确性问题,提出了基于自适应因子图的BDS/IMU/OD列车组合定位模型.在BDS/IMU列车定位系统的基础上,引入里程计(Odometer,OD)定位技术,利用北斗卫星导航系统(BeidouNavigationSatelliteSystem,BDS)与惯性测量元件(InertialMeasurementUnit,IMU)、OD3类传感器获取列车量测信息,根据因子图理论,将多源量测信息描述为状态空间方程,抽象BDS、IMU、OD因子节点和先验因子,确定因子节点与变量节点之间的无向连接关系,建立多变量列车组合定位因子图模型,解算列车的位置信息.当BDS信号产生变化时,借助因子图的即插即用特性,提出了自适应因子算法,动态调整列车组合定位因子图模型结构.在BDS信息部分失锁时,利用BDS的部分信息,建立BDS/IMU/OD列车组合定位因子图模型,在BDS信息完全失锁时,转换为IMU/OD列车组合定位因子图模型,抑制BDS完全失锁造成的发散误差.利用卡尔曼算法、因子图算法、自适应因子图算法进行了列车定位的仿真分析,在BDS信息部分失锁时,自适应因子图模型的定位位置均方根误差比卡尔曼算法分别降低了52.3%、48.2%和42.7%,比因子图算法分别降低了34.8%、27.0%和25.2%.在BDS信息完全失锁时,自适应因子图模型的定位位置误差比卡尔曼算法分别降低了46.7%、46.7%和50%.自适应因子图算法提高了BDS信息失锁的情况下的列车定位精度,实现了不同传感器之间的即插即用,为构建高精确性、强鲁棒性、高可扩展性的列车组合定位系统提供模型支持.
Abstract：AimingattheproblemthatthetrainrunningenvironmentwascomplexandtheBDSsignalwaseasytoloselock,whichaffectedtheaccuracyoftheBDS/IMUtrainpositioningsystem,acombinedBDS/IMU/ODtrainpositioningmodelbasedonanadaptivefactorgraphwasproposed.OnthebasisoftheBDS/IMUtrainpositioningsystem,theOdometer(OD)positioningtechnologywasintroduced.TheBeidouNavigationSatelliteSystem(BDS)andtheInertialMeasurementUnit(IMU)andODthreetypeswereused.Thesensorobtainedthetrainmeasurementinformation,accordingtothefactorgraphtheory,describedthemulti-sourcemeasurementinformationasastatespaceequation,abstractedBDS,IMU,ODfactornodesandpriorfactors,anddeterminedtheundirectedconnectionrelationshipbetweenfactornodesandvariablenodes.Itestablishedamultivariatetraincombinationlocationfactorgraphmodel,andcalculatedthelocationinformationofthetrain.WhentheBDSsignalundergoeschanged,anadaptivefactoralgorithmwasproposedusingtheplugandplayfeatureofthefactorgraphtodynamicallyadjustthestructureofthetraincombinationpositioningfactorgraphmodel.WhentheBDSinformationwaspartiallyunlocked,aBDS/IMU/ODtraincombinationpositioningfactorgraphmodelwasestablishedusingthepartialinformationofBDS.WhentheBDSinformationwascompletelyunlocked,itwasconvertedintoanIMU/ODtraincombinationpositioningfactorgraphmodeltosuppressthedivergenceerrorcausedbythecompleteunlockingofBDS.UsingtheKalmanalgorithm,factorgraphalgorithm,andadaptivefactorgraphalgorithm,thesimulationanalysisoftrainpositioningiscarriedout.WhentheBDSinformationispartiallyoutoflock,therootmeansquareerrorofthepositioningpositionoftheadaptivefactorgraphmodelwillbereducedseparately52.3%,48.2%and42.7%thanthatoftheKalmanalgorithmwhichare34.8%,27.0%and25.2%lowerthanthefactorgraphalgorithm.WhentheBDSinformationiscompletelyoutoflock,thepositioningpositionerroroftheadaptivefactorgraphmodelis46.7%,46.7%and50%lowerthanthatoftheKalmanalgorithm,respectively.TheadaptivefactorgraphalgorithmcanimprovethetrainpositioningaccuracywhentheBDSinformationisoutoflock,anditcanrealizeplug-and-playbetweendifferentsensors.Thesystemprovidesmodelsupport.
作者：程相 王运明 王新屏 初宪武Author：CHENGXiang WANGYunming WANGXinping CHUXianwu
作者单位：大连交通大学自动化与电气工程学院,辽宁大连116028
刊名：铁道科学与工程学报
Journal：JournalofRailwayScienceandEngineering
年，卷(期)：2024, 21(3)
分类号：U284
关键词：列车组合定位 BDS信号失锁 因子图 BDS/IMU/OD 自适应因子
Keywords：traincombinationpositioning BDSsignallosslock factorgraph BDS/IMU/OD adaptivefactor
机标分类号：P228TP391U284.48
在线出版日期：2024年4月12日
基金项目：辽宁省科学技术计划项目，辽宁省教育厅基本科研项目，大连市高层次人才创新支持计划项目BDS信号失锁下基于自适应因子图的列车组合定位模型[
期刊论文] 铁道科学与工程学报--2024, 21(3)程相 王运明 王新屏 初宪武针对列车运行环境复杂,容易产生BDS信号失锁,影响BDS/IMU列车定位系统的精确性问题,提出了基于自适应因子图的BDS/IMU/OD列车组合定位模型.在BDS/IMU列车定位系统的基础上,引入里程计(Odometer,OD)定位技术,利用北斗卫星...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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