2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、自高速鐵路在我國(guó)投入建設(shè)以來,大量的新開線開始運(yùn)營(yíng),在方便國(guó)民出行的同時(shí)也帶動(dòng)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。但隨著高速列車運(yùn)行速度的提高也給列車運(yùn)行控制系統(tǒng)帶來了挑戰(zhàn),為了確保高速列車能夠安全高效的運(yùn)行,因此要求列車定位系統(tǒng)能夠提供高精度、高可靠性的定位信息并具備抗干擾性能。采用多種傳感器構(gòu)成的列車組合定位系統(tǒng)可以充分發(fā)揮各傳感器的性能優(yōu)勢(shì),同時(shí)提高系統(tǒng)對(duì)突發(fā)故障的容錯(cuò)性。因此,本論文針對(duì)基于GPS及關(guān)鍵應(yīng)答器的列車組合定位方式進(jìn)行研究分析,并對(duì)列

2、車組合系統(tǒng)的融合估計(jì)算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究。
  論文首先介紹了多傳感器列車組合定位系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,在綜合考慮各傳感器的特點(diǎn)的情況下提出GPS\INS和關(guān)鍵應(yīng)答器的列車組合定位方式,與傳統(tǒng)的GPS\INS組合方式相比,提高了組合系統(tǒng)的定位精度和抗干擾性;并對(duì)列車組合定位中信息融合的關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展進(jìn)行了研究。
  針對(duì)列車運(yùn)行模型的非線性特性,采用容積卡爾曼算法對(duì)組合定位系統(tǒng)進(jìn)行多傳感器信息融合;為了應(yīng)對(duì)列車定位系統(tǒng)在復(fù)雜運(yùn)

3、行場(chǎng)景下存在的外部不確定干擾,引入魯棒估計(jì)理論對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后的算法對(duì)未知干擾具有很好的抵抗性;同時(shí)為了解決改進(jìn)算法在迭代計(jì)算過程潛在的非正定性問題,采用奇異值分解取代原有的喬列斯基分解,使算法能夠在計(jì)算機(jī)應(yīng)用上更好的應(yīng)用。改進(jìn)后的基于奇異值分解的容積卡爾曼魯棒算法在魯棒性和精度上都有較大的提高。
  研究了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的組合方式以及濾波結(jié)構(gòu),綜合考慮實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度和性能對(duì)列車組合定位系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),并針對(duì)聯(lián)邦濾波結(jié)構(gòu)對(duì)

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