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一种基于GNSS的站内列车精确定位方法: 收藏
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引用; 《铁道标准设计》2021年第2期65卷 165-172页; 作者：马梓尧王海峰齐志华张启鹤范宇北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081; 铁路车站道岔密集、站场环境复杂,基于GNSS的站内列车定位面临诸多困难,引入贝叶斯理论和卡尔曼滤波方法,提出一种站内列车精确定位方法。首先,在电子地图中用直线轨段来刻画站场轨道网络拓扑,推导出直线轨段占用识别的随机模型,结合电...; 铁路车站道岔密集、站场环境复杂,基于GNSS的站内列车定位面临诸多困难,引入贝叶斯理论和卡尔曼滤波方法,提出一种站内列车精确定位方法。首先,在电子地图中用直线轨段来刻画站场轨道网络拓扑,推导出直线轨段占用识别的随机模型,结合电子地图利用贝叶斯推断对列车直线轨段占用进行估计;利用卡尔曼滤波将GNSS位置信息与速度信息融合处理,去除GNSS信号质量不稳定所产生的定位误差,获得列车的精确位置。在实际铁路车站进行了列车行车GNSS数据采集,与常规的垂直投影列车定位方法进行仿真对比分析,结果表明,本文方法在完成直线轨段占用定位的实时性方面提升了17.6%,列车位置估计误差可以降低到1 m以内,满足列车在站内精确定位需求。; 来源：详细信息评论

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