现代有轨电车组合定位关键技术研究

摘要

近年来，随着城市的快速发展和城市人口的不断增加，加之城市中汽车保有量的持续上升所造成的道路交通拥挤、环境污染问题日益突出。为解决上述问题，大力发展新型环保、载客量大的城市轨道交通就成为了必然的趋势。现代有轨电车以其投资少、建设周期短、运载量较大和高舒适度等优点，成为中小城市客运、大城市轨道交通延伸和补充的重要选择。要想保证有轨电车的运行控制系统、调度指挥系统、色灯信号系统等能够实现安全与高效的运行，就必须为现代有轨电车提供实时、可靠、高精度的列车位置信息。因此，对现代有轨电车定位技术的研究具有重要的实际意义。
　　单一定位技术的定位精度有限，提高其定位精度花费巨大，而基于多传感器的组合定位技术能够发挥其各自的优点，实现优势互补。本文正是基于上述组合定位技术的思想，将GPS(Global Positioning System,全球定位系统)和INS(Inertial Navigation System,惯性导航系统)综合起来设计一种适用于现代有轨电车的组合定位系统。
　　论文主要从现代有轨电车组合定位方式入手，选取适当的传感器，设计组合定位模型，并着重研究适用于有轨电车组合定位的信息融合方法。在研究分析目前所使用的各导航系统性能、特点的基础上，论文选取GPS和INS作为现代有轨电车组合定位系统的子导航系统。在建立 GPS/INS组合定位模型时，根据城市轨道实际工况，对 INS进行了简化，组合方式釆用位置、速度组合模式。论文分析了目前组合导航系统中所使用的数据融合算法，在总结常规Kalman滤波算法和H∞滤波算法不足的基础上，提出了一种基于强跟踪特性的H∞滤波算法，并将仿真结果与常规 Kalman滤波法、H∞滤波法的仿真结果做对比，得出结论，验证了改进的H∞滤波算法相对于常规 Kalman滤波算法和H∞滤波算法能获得更好的滤波效果。
　　为进一步提高现代有轨电车定位精度，在GPS/INS组合定位结构中继续融入感应环线，以修正定位信息。本文在分析感应环线设置位置及定位性能的基础上，针对现代有轨电车运行环境的特点，设计了修正后的有轨电车定位总体结构。另外采用改进的H∞滤波算法在GPS/INS/感应环线组合条件下进行仿真，结果表明该修正后的结构定位效果更优。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

1 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的主要研究内容

2 现代有轨电车各子定位系统分析

2.1 导航定位系统参考坐标系

2.2 惯性导航系统

2.3 GPS定位系统

2.4 两种导航系统的性能比较

2.5 小结

3 组合定位数据融合算法

3.1 数据融合技术

3.2 kalman滤波算法

3.3 H∞滤波

3.4 改进的H∞滤波

3.5 小结

4 基于GPS/INS列车组合定位系统建模与仿真

4.1 GPS/INS系统组合方式

4.2 现代有轨电车组合定位系统结构设计

4.3 现代有轨电车组合定位系统误差方程的建立

4.4 现代有轨电车组合定位系统数学模型的建立

4.5 组合定位数据融合算法仿真分析

4.6 小结

5感应环线在现代有轨电车定位中的应用

5.1 信息融合系统

5.2 感应环线

5.3 修正后的现代有轨电车定位总体结构

5.4 现代有轨电车定位总体结构的仿真分析

5.5 小结

结论

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果