基于模糊自适应联合卡尔曼滤波算法的列车测速测距信息融合

• 作者: 樊泽园 董昱
• 来源期刊: 测试科学与仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 信息融合 联合卡尔曼滤波 模糊综合评判 列车测速测距
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 286-292
• 页数: 7页
• 分类号: TP873
• 字数: 1174字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8042.2018.03.011

摘要

高速列车的测速定位精度直接影响着列控系统的控制精度和行车效率,为了提高列车自主控车能力,本文以 GPS辅助速度传感器、雷达进行组合测速定位,以提高测速定位精度并减少对地面设备的依赖.针对卡尔曼滤波在统计特征变化时滤波精度下降的问题,运用模糊综合评判方法对子滤波器进行评价,根据滤波置信度动态调整信息分配系数,提高该系统的融合精度和容错性;当子滤波器处于次优状态则进行协方差成形自适应滤波,依据最小化代价函数获得误差协方差的调节因子,来提高实测残差方差和系统递推残差的匹配度,增强滤波精度.仿真结果表明,本文提出的改进滤波算法能够有效跟踪系统变化情况、明显增强滤波精度及提高测速定位精度.