【摘 要】
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惯性导航系统(INS)与全球导航卫星系统(GNSS)两者结合可以互补各自的不足,具有非常广阔的应用前景,因此组合导航一直备受国内外相关研究领域所关注。组合导航应用研究中的一
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惯性导航系统(INS)与全球导航卫星系统(GNSS)两者结合可以互补各自的不足,具有非常广阔的应用前景,因此组合导航一直备受国内外相关研究领域所关注。组合导航应用研究中的一个重要方向就是数据融合滤波技术,应用该技术可以很好地提高组合导航系统的精度性和可靠性。当前,我国的北斗卫星导航系统(BDS)正在稳步发展之中,并且已经可以正常运营,所以研究基于BDS和INS的组合导航系统的列车多源信息融合定位应用,对我国高铁的发展来说,具有十分广泛的前瞻性、实用性和战略意义。论文以CTCS3列控系统为背景,在对BDS和INS两种导航系统进行分析比较后,建立基于BDS和INS组合导航的列车多源数据融合定位模型。对标准卡尔曼滤波(KF)及在其基础上改进的一些滤波算法以及后来提出的粒子滤波(PF)等进行详细的分析,根据他们的优缺点提出一种优化的基于UKF和PF的非线性混合滤波算法,即改进的MUPF方法。本文将传统的一些滤波算法和MUPF算法分别应用在列车导航系统的仿真模型上,使用matlab工具把仿真结果图形化,有效验证了MUPF应用于BDS/INS中的性能。通过对仿真结果的分析和比较,表明改进的MUPF算法有效的解决了定位的精度问题,相比其他的滤波算法更能适应于BDS/INS组合导航,很好地提高了列车组合导航的可靠性和精度性。
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