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典型文献
基于CIPSO_EKF的GPS/BDS双模列车定位算法研究
文献摘要:
使用全球定系统/北斗卫星导航(Global positioning system/BeiDou navigation satellite system,GPS/BDS)双模导航系统定位列车时,根据双模观测量的特点,若卡尔曼滤波方法对列车位置解算,需对算法进行相应的调整;并且受多径效应影响,传统卡尔曼滤波算法的定位精度较低.针对这些问题,提出了混浊免疫粒子群优化算法以提高卡尔曼滤波输出精度.首先,利用混沌映射及免疫接种方法,对粒子群算法进行优化,再用优化后的粒子群算法对观测误差协方差矩阵寻优.然后,将最优参数提供给扩展卡尔曼滤波器,可有效减小因多径效应引起的观测值震荡对定位精度的影响.最后,通过实验验证并比较分析了采用EKF和CIPSO_EKF两种算法的列车定位结果.从北向、东向的位置、速度定位误差结果可以看出,CIPSO_EKF算法收敛速度更快,实时性更高,能有效抑制干扰,提高定位精度.
文献关键词:
全球定位系统/北斗卫星导航双模定位;混浊免疫粒子群优化算法;扩展卡尔曼滤波器;定位精度
作者姓名:
罗淼;党建武
作者机构:
兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学铁道技术学院,甘肃兰州730070
文献出处:
引用格式:
[1]罗淼;党建武-.基于CIPSO_EKF的GPS/BDS双模列车定位算法研究)[J].测试科学与仪器,2022(01):12-20
A类:
CIPSO,混浊免疫粒子群优化算法
B类:
EKF,GPS,BDS,列车定位,定位算法,算法研究,北斗卫星导航,Global,positioning,system,BeiDou,navigation,satellite,导航系统,系统定位,位列,列车时,滤波方法,列车位置,位置解算,多径效应,卡尔曼滤波算法,定位精度,输出精度,混沌映射,免疫接种,接种方法,粒子群算法,观测误差,协方差矩阵,最优参数,扩展卡尔曼滤波器,观测值,震荡,定位结果,北向,东向,定位误差,收敛速度,制干,全球定位系统,双模定位
AB值:
0.310033
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