摘要：列车连续、高精度定位需要惯性测量单元(IMU)提供可靠的姿态校正补偿数据,IMU输出的数据质量会受外部环境干扰、内部结构磨损等影响而降低,因此有必要对IMU性能指标参数及剩余使用寿命(RUL)预测开展研究。根据IMU组成结构与性能评价准则,选取IMU中陀螺仪和加速度计的随机误差指标表征设备性能状态,在对IMU多关键部件特征进行分析的基础上,设计基于非线性漂移Wiener过程的IMU性能退化模型,构建基于Copula函数的二元性能参量RUL联合分布函数;分别采用后向平滑(RTS)和期望最大化(EM)联合算法、极大似然估计(MLE)算法估计性能退化模型参数和Copula函数中未知参数,实现RUL的实时自适应更新预测。基于RUL预测方法对IMU剩余使用寿命进行预测,与列车定位系统中IMU的实际性能退化监测数据对比。结果表明,采用本文提出的算法,IMU失效前最后6个监测时刻RUL预测期望值的均方相对误差(MRE)为9.87%,相比基于陀螺仪寿命预测方法降低了3.27%。

摘要：针对列控车载子系统数据庞杂混乱等特点,引入数据空间模型概念,分别建立列控车载子系统物理空间特征数据模型和时间特征数据模型;以此为依据,设计一种基于时空特性分析的可靠性分析算法,对典型系统及设备可靠性进行分析。结果表明,在物理空间特性方面,少数系统故障率较高,通信等四类故障约占全部故障的74%;在时间特性方面,系统群故障率波动较大,单系统月故障率约10%,故障次数与时间无明显依赖关系;选取的两类设备故障间隔时间均符合威布尔分布,通信设备和继电器设备可靠性下降到50%的时间分别约为200 h和100 h,通信设备可靠性优于继电器设备。本文提出的数据空间模型和时空特性分析能够较好地支持车载子系统的可靠性分析。

摘要：快速测试导航接收机的性能,确保接收机正常工作是在铁路装备中应用卫星导航技术的前提,相应的卫星信号模拟技术是促进卫星导航相关设备研发、测试设备性能的重要手段。而传统的卫星导航信号模拟设备价格高昂,并且不能兼具场景设置的灵活性和设备的便携性。为解决上述问题,采用一种结合软件无线电思想,基于GPU与CPU异构并行计算架构的软件信号生成方法,并以生成GPS L1C/A信号为例,详细分析信号生成过程中的并行计算结构、GPU内存结构以及场景参数设置方法,实现了高带宽导航信号的实时生成。为验证信号生成方法针对铁路装备测试的实用性,使用京沈客运专线和国家铁道试验中心环形试验场的轨道坐标测量数据,设计了静态单点,加减速状态及弯道状态三个测试场景,实时生成信号并使用硬件接收机对信号进行定位解算,结果表明,生成信号的水平位置误差在2 m以内,速度误差小于0.05 m/s,定位误差在接收机误差范围之内,满足针对接收机进行测试的需求,为铁路装备测试提供了新的方案。

摘要：我国下一代列车运行控制中,列车位置主要通过融合以卫星定位为核心的多源定位信息得到。然而,卫星量测易受到钟跳或环境多源噪声等不确定因素影响,产生阶跃故障或瞬时粗大偏差等现象,导致传统扩展卡尔曼滤波估计失准且稳定性下降。通过分析常规滤波方法在列车位置估计中存在的问题,采用信息理论学习思想提出一种基于最大相关熵准则的自适应扩展卡尔曼滤波定位方法(AMCEKF);利用最大相关熵准则替换传统滤波中的最小均方差准则,选择高斯核函数作为代价函数,重构量测噪声,避免了量测噪声的先验高斯假设;设计基于Pseudo-Huber的核宽度自适应更新策略,解决核宽度对估计性能的制约问题。采用拉萨—林芝铁路实测数据进行测试,测试结果表明:在瞬时故障和阶跃故障场景下,AMCEKF均能够有效抑制故障量测带来的定位性能退化,具有较高的鲁棒性和估计精度;相比基于扩展卡尔曼滤波的定位结果,水平位置精度分别增加了56.5%和61.2%。

摘要：随着列车运行控制模式车载自主化、系统智能化发展需求的不断深化,新型列车运行控制系统的设计与运用对列车测速定位自主性、可信性的需求愈发显著。全球导航卫星系统因其具备覆盖范围广、定位精度高、全天候等优势,成为新型列车控制系统实施列车自主定位的重要发展应用方向。卫星导航系统存在显著脆弱性,来自铁路沿线运行环境的干扰会对列车定位感知性能形成严重威胁,因此,准确、及时检测并识别干扰的发生是实施有效防护并确保列车运行安全的关键。欺骗式干扰通过信号转发或者定制生成虚假卫星信号信息,可诱骗接收机终端使其解算出错误的定位结果,具有复杂性、隐蔽性和危害性,对特定设备的影响极大。基于此,研究并提出一种列车卫星定位欺骗干扰检测方法。首先,分析列车卫星定位面临的欺骗干扰特征;其次,提取对欺骗干扰敏感的观测量构建典型特征量;然后,设计包括样本集构建、离线模型训练、在线检测识别等环节的欺骗干扰检测总体方案,提出基于布谷鸟搜索算法改进BP神经网络的卫星定位欺骗干扰检测模型构建方法;最后,搭建列车卫星定位欺骗干扰测试环境,采用多种观测信息及特征实施干扰样本的CS-BP模型训练并将其用于识别特定形式欺骗干扰的存在与特征,结合不同类型欺骗干扰注入测试对所提出检测方法的性能进行验证与对比。研究结果表明:布谷鸟搜索策略能够扩大搜索范围,跳出局部最优并实现快速迭代收敛,且收敛寻优性能受参数条件影响较小;基于布谷鸟搜索改进BP神经网络的建模方法相对常规地图匹配残差门限检测及代表性机器学习方法具有更优建模性能,对不同种类卫星定位欺骗干扰模式的检测准确率更为稳定,在时间敏感度、精确度、F1分数等方面更具优势。研究成果对列车卫星定位及其应用的欺骗干扰检测与干扰防护具有重要支撑意义,可为新型列控系统中卫星定位感知技术的可信应用提供有效途径,能够减少设置应答器、轨道电路等轨旁设备,有效降低建设及维护成本,有效提升车载设备应对复杂定位观测环境的自主性、灵活性及安全性。

摘要：为了实现北斗B1C+B1I信号的联合生成,提出一种基于软件无线电和图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速的北斗B1宽带复合信号的实时生成方法,该方法针对单边带复数二进制偏移载波(single-sideband complex binary offset carrier,SCBOC)调制方式的信号体制进行设计,系统根据用户配置的接收机运动轨迹和星历文件,生成中频信号并通过射频端发射。为了进一步提升GPU并行运算速度,从优化设备内存结构、设计并行线程架构和统一计算设备架构流(compute unified device architecture stream,CUDA)加速3个方面,设计了基于异步运算的加速采样点数据计算的CUDA优化实现方案。测试结果证明,优化后的算法可以基于SCBOC调制实时生成北斗B1I+B1C信号,基于GTX3060的GPU平台,信号90 M采样率下能实现8颗卫星复合信号的实时生成。

摘要：针对卫星信号被遮挡造成GNSS定位结果不可靠的问题,引入惯导系统来保证定位的连续性,但其性能易受惯性测量单元MEMS-IMU的精度影响。首先,对MEMS-IMU器件误差进行建模并补偿,在此基础上,对有色噪声设计在线补偿方案。其次,针对卫星失锁时的位置丢失引入磁力计构造GNSS/INS/磁力计增强型组合定位系统,对观测量扩维并更新升级量测模型。最后,在不同的实验环境下进行测试验证,测试结果显示,在列车速度为25 m/s下设置10 s的卫星信号中断时间,北向、东向位置误差偏移量分别减少90%、70%;在50 s卫星信号中断时间内,列车位置能够有效保持并在卫星信号恢复时快速收敛。实验表明,基于误差补偿的磁力计增强型组合定位系统能够有效提高卫星可见性变化时的定位精度。

摘要：为提升高速铁路运输效率,降低列车运行能耗,减少延误及其传播影响,提出基于群体合作演化的列车运行优化方法。首先,在分析编队高速列车群体追踪运行过程的基础上,构建列车群体运行多目标优化模型;其次,构建编队列车追踪速度控制合作演化策略与延误场景下运行调整策略;然后,应用人群搜索算法与改进布谷鸟搜索算法,分别解决编队列车群体控制多目标优化与延误场景运行调整问题;最后,基于列车实际运行数据进行仿真验证。结果表明:编队列车群体合作运行相比传统运行模式,线路占用时间减少189 s,节能率达5.29%;编队列车运行延误经调整优化,延误列车减少2列,总延误时间减少377 s,消解列车运行较小延误,缓解后续列车延误传播。

摘要：提出了一种基于软件无线电和CUDA(Compute Unified Device Architecture)加速的GPS L1C/A信号生成方法,系统根据用户自定义轨迹和卫星星历产生中频信号,并通过USRP(Universal Software Radio Peripheral)在相应的射频频点发射,由此实现了实时卫星导航信号的播发。为了提升GPU的并行计算速度,从设备内存优化、并行结构优化、CUDA流加速三个角度来对算法进行改进,提出了一种基于异步运算思想的针对采样点数据加速计算的CUDA优化实现方案。测试结果表明,优化后的算法能够产生高速、实时的卫星信号,在RTX1050TI设备上,可以做到信号195 MHz采样率,10颗可见卫星情况下卫星信号的实时生成。