联邦卡尔曼滤波技术在列车组合定位中的实践应用探究.pdf

2 0 1 5年 4月第 5 1 卷第 4期铁道通信信号 RAI L W AY S I GNALLI NG COMMUNI CATI ON Ap r i l 2 0 1 5 Vo L 5 1 No 4 联邦卡尔曼滤波技术在列车组合定位中的应用研究王晓军刘佳李辉李振武摘要列车定位技术已向组合方向发展组合定位能提高列车的定位精度及定位系统的稳定性其中数据融合算法是最关键的技术之一将 D GP S 差分 GP S 应答器 OD O 里程计定位系统的定位信息采用联邦卡尔曼滤波进行信息融合采用信息分配因子决定不同传感器定位信息在组合定位系统中所占的权值可有效利用各种定位技术的优势同时给出了算法的理论分析与仿真结果证明了融合算法的可行性关键词组合定位联邦卡尔曼滤波信息分配因子 Ab s t r a c t Tr a i n p o s i t i o n i n g t e c h n o l o g y h a s e v o l v e d i n t o t h e d i r e c t i o n o f i n t e g r a t e d p o s i t i o n i n g wh i c h c a n i mp r o v e t h e a c c u r a c y a n d s t a b i l i t y o f t r a i n p o s i t i o n i n g Th e r e i n t h e a l g o r i t h ms o f d a t a f u s i o n a r e t h e mo s t i mp o r t a n t t e c h n o l o g y i n t h e i n t e g r a t e d p o s i t i o n i n g s y s t e m Th e Fe d e r a t e d Ka l ma n F i l t e r i n g t O f u s e t h e d a t a f r o m DGPS b a l i s e a n d ODO p o s i t i o n i n g s y s t e ms d a t a s h a r i n g f a c t o r s a r e d e f i n e d t o d e t e r mi n e t h e we i g h t o f p o s i t i o n i n g d a t a f r o m t h e s e n s o r s i n t h e s y s t e m Th i s d a t a f u s i o n a l g o r i t h m c a n t a k e a d v a n t a g e s o f v a r i o u s p o s i t i o n i n g t e c h n o l o g i e s Th e o r e t i c a l a n a l y s i s a n d s i mu l a t i o n r e s u l t s a r e c o n d u c t e d t o p r o v e t h e p r a c t i c a b i l i t y o f t h e a l g o r i t h m Ke y wo r d s I n t e g r a t e d p o s i t i o n i n g Fe d e r a t e d Ka l ma n F i l t e r i n g I n f o r ma t i o n s h a r i n g f a c t o r s B OI 1 0 1 3 8 7 9 j i s s n l 0 0 0 7 4 5 8 2 0 1 5 0 4 1 5 0 0 7 随着列控系统及控制理论研究的深化列车安全正点快捷舒适高密度地不间断运行对列车定位系统的性能安全性以及成本效益等需求不断提高早期的列车定位方法如轨道电路定位电子计轴定位雷达测速定位等已无法满足列控系统的技术更新及运输效率的需求而且过于依赖地面设备无法平衡系统效益与成本效益 C T C S 2级列控系统中广泛应用的基于轮轴速度传感器应答器的定位方式也未能摆脱对地面设备的依赖且无法避免应答器报文丢失可能导致的列车制动影响行车效率为此提出了将 DG P S 王晓军辽宁铁道职业技术学院讲师2 1 0 7 0 0 辽宁锦州刘佳中国铁道科学研究院通信信号研究所助理研究员 1 0 0 0 8 1 北京李辉中国铁道科学研究院通信信号研究所副研究员 1 0 0 0 8 1 北京李振武沈阳电务段高级工程师1 1 0 0 3 2 沈阳基金项目国家发改委高速列车运行控制实验室建设项目之一收稿日期 2 0 1 5 一 O 1 0 8 差分 GP S 里程计 ODO和应答器定位技术组合的定位系统通过研究各种定位技术的优缺点提出采用联邦卡尔曼滤波算法 1 组合定位的构成组合定位由 DG P S定位应答器定位 ODO 定位构成 3种定位方式的优缺点如表 1所示 2 联邦卡尔曼滤波技术定位信号处理问题的核心是数据融合算法的设计当前应用最广泛的是以最优估计理论为基础的卡尔曼滤波算法其优势在于采用状态空间法在时域内设计滤波器用状态方程描述多维信号的动力学特征避开了在频域内对信号功率谱做分解带来的繁琐采用递推算法使滤波器的设计简单易行适用于任何平稳或非平稳随机向量过程的估计精度在线性估计算法中最高本研究选择卡尔曼滤波算法族中的联邦卡尔曼滤波算法可适用于一 1 7 铁道通信信号2 0 1 5 年第 5 1 卷第 4期表 1 3种列车定位技术的优缺点及定位原理传感器类型相差很大的环境条件 2 1 联邦卡尔曼滤波模型 D GP S OD O B a l i s e 组合定位系统能够实现定位导航信息的最优估计与相互校正采用联邦卡尔曼滤波结构的主要目的是简化系统复杂性提高整体精度联邦卡尔曼滤波模型如图 1 所示图 1 联邦卡尔曼滤波模型该模型取消了参考系统以 D GP S接收机作为传感器 1 oDO里程计做为传感器 2 应答器作为传感器 3 分别通过各自的局部滤波器主滤波器的口一O 即主滤波器无输入仅仅完成对各子系统估计的综合运算 2 2 联邦卡尔曼滤波算法对于联邦卡尔曼滤波而言局部滤波器的状态方程为 X 志 1 一走 X 尼 W 志 1 局部滤波器的量测方程为 Z 是一 H 愚 X 是 V 是 2 其中 X 忌为状态变量足为状态转移矩阵 W k 为零均值高斯白噪声属于过程噪声 Z 是为第 i 个传感器的观测值 H 足为第 i个传感器的量测矩阵 V 尼为独立于 W k 的量测噪声为零均值高斯白噪声主滤波器对局部滤波器的估计信息进行融合融合后得到全局最优估计一 1 8一值融合算法如下一 P 一 l 一 Q 3 l 一 P P 1 再由主滤波器对各局部滤波器进行信息反馈 f Pi 一 p i p Q 一卢 Q 4 一其中J8 为信息分配因子满足 J8 一1 R AI L WAY S I GNA L L I N G C 0MMUN I C ATI O N Vo 1 5 1 No 4 2 0 1 5 可以看出信息分配因子的取值对组合定位系统主滤波器的输出有很大影响所以需要将信息因子的取值与局部滤波器的性能联系起来找到衡量局部滤波器性能的指标并根据此指标来动态改变信息分配因子的取值在联邦卡尔曼滤波模型中第 i 个局部滤波器的协方差矩阵 P 可以分解为 P LA L 5 其中 A 一 d i a g f 1 2 为 P 的特征值 L 为特征向量矩阵 i 一1 2 3 由于特征值既可能为正值也可能为负值度另一条为联邦卡尔曼滤波的估计速度下方曲线为上方 2 条曲线的差值即估计误差从中可以看出估计误差较小满足试验要求为了不影响局部滤波器性能的估计采用 P P代替 P 进行特征值分解 P P L L 6 其中以 d i a g 2 2d J 1 2 信息分配因子可取半一 7 t r A 图 2 联邦卡尔曼滤波算法性能仿真图当信息分配因子不同时列车的位置估计如图 3所示从图 3中可以看出组合定位系统在不同情况下的定位效果与列车真实运行轨迹大致一致其中 t r A 一 1 2 2 1 2 2 2 3 可以证明上述信息因子分配策略满足 z 1 1 并且能在任何时候对局部滤波器进行性能跟踪比固定信息分配因子策略明显提高了系统的精度和可靠性 2 4 算法验证为了验证联邦卡尔曼滤波对信号的融合性能在系统试验之前首先进行算法性能仿真分析采用含有随机误差的信号作为 D GP S接收机与里程计的输出应答器信号作为中断信号每隔一段时间加入到滤波器中初始的信息分配因子为一 0 7 z 一0 3 一0 联邦卡尔曼滤波中的信息分配因子根据协方差矩阵的特征值进行自动调整随着时间的推移列车的速度估计如图 2所示图 2中上方曲线包含 2 条一条为列车真实速图 3 信息因子取不同值时列车的位置估计当 G P S信号丢失时信息分配因子口 1 此时采用 O DO与 B a l i s e 组合定位当列车经过应答器时可利用应答器定位更新列车里程信息 3 现场试验在完成组合定位系统的算法设计和硬件实现后将组合定位系统应用到列控系统动态仿真试验中现场试验结构如图 4所示现场试验环境主要由以下几部分构成 1 试验平台采用环行铁道小环且不需要设置地面信号 2 车载 A T P 采用 3 o o c型车载设备含 J R U 速度传感器连接转动轴并调整为 ATP 供电 3 仿真系统车载 R TU替换 3 0 0 C的 R TU 一 9一