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严重遮挡场景下AOA-ENN辅助列车定位的方法研究
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作者 武晓春 杨伟康 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2871-2883,共13页
铁路周边卫星遮挡情况复杂多变,当列车在隧道等严重遮挡场景下运行时,北斗卫星导航系统/捷联惯性导航系统(BDS/SINS)列车组合定位系统无法接收到卫星信号,导致列车定位误差累积甚至定位失效。为提高列车在严重遮挡场景下的定位精度,提... 铁路周边卫星遮挡情况复杂多变,当列车在隧道等严重遮挡场景下运行时,北斗卫星导航系统/捷联惯性导航系统(BDS/SINS)列车组合定位系统无法接收到卫星信号,导致列车定位误差累积甚至定位失效。为提高列车在严重遮挡场景下的定位精度,提出阿基米德优化算法优化的Elman神经网络(AOA-ENN)辅助BDS/SINS列车组合定位系统进行列车定位的方法。首先,在无迹卡尔曼滤波算法中引入新息理论得到自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),将其作为BDS/SINS列车组合定位系统的信息融合算法。其次,基于模糊C均值聚类算法(FCM)建立列车运行场景识别模型,依据环境特征参数对列车运行场景进行自主识别。最后根据场景识别模型的输出结果,当列车在开阔、低遮挡、高遮挡场景运行时,通过AUKF对BDS和SINS解算的定位信息进行融合来完成列车定位,同时将采集的列车定位数据加入训练集,对AOA-ENN进行在线训练;当列车在严重遮挡场景下运行时,BDS无法正常接收信号,利用训练好的AOA-ENN辅助列车组合定位系统进行定位,利用AUKF对AOA-ENN的预测信息和SINS解算的信息进行融合后输出定位结果。实验结果表明:在严重遮挡场景下,AOA-ENN辅助列车组合定位系统得到的定位成功率达到98.2%;通过不同优化算法和神经网络的仿真对比实验,验证了AOA-ENN在辅助列车组合定位系统定位时的优越性。所得成果为优化列车在隧道等严重遮挡场景下的定位精度提供了参考。 展开更多
关键词 列车组合定位系统 运行环境识别 自适应无迹卡尔曼滤波 阿基米德优化算法 ELMAN神经网络
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