【摘 要】
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同任一传统的单导航系统相比,组合导航系统定位精度更高、性能更好,组合导航系统是导航系统中主要研究方向,尤其是以惯性导航系统(INS)为辅的组合导航系统,随着世界各国交通
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同任一传统的单导航系统相比,组合导航系统定位精度更高、性能更好,组合导航系统是导航系统中主要研究方向,尤其是以惯性导航系统(INS)为辅的组合导航系统,随着世界各国交通事业的发展,将组合导航系统应用于铁路列车成为各国关注的焦点,基于多传感器信息融合的组合导航系统在所有国家都具有军事性的重要意义。本课题主要研究由北斗卫星导航系统(BDS)和捷联惯性导航系统(SINS)组成的导航系统的数据处理算法。首先阐述了捷联惯性导航系统和北斗卫星导航定位系统的结构、工作原理,分析了导致INS和BDS的产生误差的原因,简要介绍了 BDS和INS误差模型,叙述了 SINS与BDS的各自缺点,建立基于位置-速度的BDS/INS组合导航系统模型,并通过仿真证明了 BDS/INS组合导航定位系统的可行性。针对北斗信号失效情况,本文引入航位推算(DR)技术实现盲区定位,整个系统采用基于径向基神经网络(RBF)优化的联邦卡尔曼滤波器进行滤波估计,能够有效地抑制了由系统噪声统计特性不准确造成的滤波发散,针对组合导航系统的数据融合算法,本文提出了一种基于径向基神经网络(RBF)优化的联邦卡尔曼滤波器的数据融合方法,通过径向基神经网络(RBF)来实现自适应信息分配并执行数据融合的动态模拟,通过实验仿真结果,证明优化的联邦卡尔曼滤波器可以提高列车定位系统的定位精度、稳定性和容错能力。
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