CN111267910A - 基于速度加权滤波的列车实时定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于速度加权滤波的列车实时定位方法，包括位置数据采集、坐标投影、数据预处理和速度加权滤波步骤。本发明通过GPS定位装置，在列车本身定位效果较差的情况下，采用速度幅值加权滤波和速度方位加权滤波实时获取和修正列车位置信息。本发明简单易实现，在保证列车安全性能的前提下，针对列车的运行特性和GPS的测量精度，提高列车定位的准确性和可靠性，对于由GPS自身无规律的漂移和抖动现象所引起的定位精度问题有较好的改善。

Description

基于速度加权滤波的列车实时定位方法

技术领域

本发明涉及交通运输及控制技术领域，特别是一种基于速度加权滤波的列车实时定位方法。

背景技术

当前，对于列车定位一般选择在车轮上安装转速计的方式，通过计量轮子的转动周期从而求得当前速度和位置信息。但这种方式定位也会因为轮子打滑、空转、磨损、变形的影响，在测量的过程中存在累计误差和一定偏差，且这种计量方法是以保证列车安全运营为目的而设计，只给出了里程、速率等重要指标随时间的变化趋势，在进行列车能耗指标随里程、海拔等因素的变化规律时，单单靠转速计的数据不能满足研究的需求，需要融合更多的测速测距传感器。

GPS(全球定位系统)可以满足上述要求，不仅可以满足高采样率的问题，而且每次采集的数据类型包括经度、维度、速度、状态等数据，其充足的数据量和数据类型完全满足能耗和电能质量分析的要求。但由于列车安全性能的不断加强，车体的屏蔽作用以及车内电磁脉冲干扰的影响使得应用传统GPS技术对高速列车定位时会出现误差大、定位不准确等问题，表现在列车静止时会出现较低速度和经纬度变化、由GPS采集的数据不光滑等反常现象。因此，在利用GPS采集的速度和位置信息时，需要对其进行滤波处理以保证定位准确可靠。

在实际应用中采用单纯的滤波效果往往不好，需要结合列车的运行特性对滤波算法进行修正，如高铁行进过程中方位变化不会超过30°，GPS对速度低于0.5km/h就会失效等限制条件，这就对列车实时定位方法提出了新的可行路径。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于速度加权滤波的列车实时定位方法。

基于速度加权滤波的列车实时定位方法，包括：

步骤1：按照时间间隔T实时采集列车的GPS数据，包括经度信息lon_i、纬度信息lat_i和状态信息State_i，i为序号；其中，当GPS闭锁时State_i＝1，当GPS失锁时State_i＝0；

步骤2：将获得的球面坐标系投影到UTM直角坐标系；其中，横轴位置为UTME_i＝f(lon_i,lat_i)，纵轴位置为UTMN_i＝g(lon_i,lat_i)；形成观测向量VIEW_i＝(UTME_i,UTMN_i)；

步骤3：若State_i＝0，令置信因子K_s＝1，否则K_s＝0；

步骤4：通过速度加权滤波对列车实时定位，包括

4.1令初始状态向量STA₁＝(STAE₁,STAN₁)，STA₂＝(STAE₂,STAN₂)，其中，初始水平状态位置STAE₁＝UTME₁，STAE₂＝UTME₂，初始垂直状态位置STAN₁＝UTMN₁，STAN₂＝UTMN₂；令初始滤波向量Xkf₁＝(POSE₁,SPDE’₁,POSN₁,SPDN’₁)，Xkf₂＝(POSE₂,SPDE’₂,POSN₂,SPDN’₂)，其中，初始水平滤波位置POSE₁＝UTME₁，POSE₂＝UTME₂；初始水平滤波速度SPDE’₁＝0，SPDE’₂＝0；初始垂直滤波位置POSN₁＝UTMN₁，POSN₂＝UTMN₂；初始垂直滤波速度SPDN’₁＝0，SPDN’₂＝0；建立速度变化方向先验值CHA，初始CHA＝1；速度方位先验值PHA，初始

初始状态加权系数K_sf＝0.5；令i＝3；

4.2计算先验水平滤波速度SPDE_i＝(UTME_i-UTME_i-1)/T，先验垂直滤波速度SPDN_i＝(UTMN_i-UTMN_i-1)/T；

4.3计算先验速度幅值

4.4对先验速度幅值SPD_i赋予速度加权系数K_vf，具体为：

4.4.1若SPD_i＜0.5，令K_vf＝0.01，否则继续；

4.4.2计算速度变化方向后验值CHA’,CHA’＝sign(SPD_i-SPD_i-1)；若SPD_i＜5且CHA×CHA’＜0，则令K_vf＝0.1且将CHA’替换为CHA，否则令K_vf＝1；

4.5更新当前状态向量STA_i＝(STAE_i,STAN_i)，其中，

STAE_i＝STAE_i-1+K_vf×T×SPDE_i-1，

STAN_i＝STAN_i-1+K_vf×T×SPDN_i-1；

4.6利用状态加权系数K_sf和置信因子K_s修正水平滤波位置和垂直滤波位置，即POSE_i＝K_sK_sfSTAE_i+(1-K_sK_sf)UTME_i，

POSN_i＝K_sK_sfSTAN_i+(1-K_sK_sf)UTMN_i；

4.7修正水平滤波速度和垂直滤波速度，即SPDE’_i＝(POSE_i-POSE_i-1)/T，SPDN’_i＝(POSN_i-POSN_i-1)/T；

4.8计算速度方位后验值PHA’，

4.9如速度方位先验值PHA和速度方位后验值PHA’的差值的绝对值大于

则令Xkf_i＝Xkf_i-1；否则合成滤波向量Xkf_i，

Xkf_i＝(POSE_i,SPDE’_i,POSN_i,SPDN’_i)，并将PHA’替换为PHA；

4.10更新状态加权系数K_sf，具体为：

4.10.1计算观测向量VIEW_i和水平滤波位置POSE_i-1、垂直滤波位置

POSN_i-1的欧式距离d_vp，

4.10.2计算观测向量VIEW_i和VIEW_i-1的欧式距离d_vv，

4.10.3更新状态加权系数K_sf，K_sf＝d_vv/(d_vp+d_vv)；

4.11输出滤波向量Xkf_i；令i＝i+1，返回步骤4.2。

本发明通过GPS定位装置，在列车本身定位效果较差的情况下，采用速度幅值加权滤波和速度方位加权滤波实时获取和修正列车位置信息。本发明简单易实现，在保证列车安全性能的前提下，针对列车的运行特性和GPS的测量精度，提高列车定位的准确性和可靠性，对于由GPS自身无规律的漂移和抖动现象所引起的定位精度问题有较好的改善。

附图说明

图1是本发明的整体流程图。

图2是速度加权滤波策略具体流程图。

图3是对不同等级速度加权系数K_vf的确定流程图。

图4是根据列车速度方向的变化对滤波向量Xkf进行校验的流程图。

图5是观测向量和滤波向量相关性关系的确认方法图。

图6是GPS漂移现象加权滤波前后对比图。

图7是GPS抖动现象加权滤波前后对比图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进一步说明。

图1是本发明的整体流程图，主要包括数据采集、坐标投影和速度加权滤波模块。具体实施步骤为：

(1)位置数据采集：将车载式测速模块固定在高速列车GPS信号较好的区域并开始本次任务，以T的采样间隔对列车的经度信息lon_i、纬度信息lat_i和状态信息State_i进行实时采集，i为序号；其中GPS闭锁时，State_i＝1，GPS失锁时，State_i＝0；

(2)坐标投影：将GPS系统获得的球面坐标系投影到UTM直角坐标系，横轴位置为UTME_i＝f(lon_i,lat_i)、纵轴位置为UTMN_i＝g(lon_i,lat_i)，并形成观测向量VIEW_i＝(UTME_i,UTMN_i)。

(3)数据预处理：判断步骤(1)检测的运行信息State_i，若State_i＝0，则实测位置信息是不可信的，记置信因子K_s＝1，否则K_s＝0；

(4)速度加权滤波策略。

图2是速度加权滤波策略具体流程图，根据不同速度幅值和速度方向对应的加权滤波系数对当前速度信息进行适当更新，具体实施步骤为：

4.1)初始化，根据当前状态建立初始状态向量STA₁＝(STAE₁,STAN₁)，STA₂＝(STAE₂,STAN₂)，其中，初始水平状态位置STAE₁＝UTME₁，STAE₂＝UTME₂，初始垂直状态位置STAN₁＝UTMN₁，STAN₂＝UTMN₂；令初始滤波向量Xkf₁＝(POSE₁,SPDE’₁,POSN₁,SPDN’₁)，Xkf₂＝(POSE₂,SPDE’₂,POSN₂,SPDN’₂)，其中，初始水平滤波位置POSE₁＝UTME₁，POSE₂＝UTME₂；初始水平滤波速度SPDE’₁＝0，SPDE’₂＝0；初始垂直滤波位置POSN₁＝UTMN₁，POSN₂＝UTMN₂；初始垂直滤波速度SPDN’₁＝0，SPDN’₂＝0；建立速度变化方向先验值CHA，初始CHA＝1；速度方位先验值PHA，初始

初始状态加权系数K_sf＝0.5；令i＝3；；

4.2)解析速度，假定机车在每个采样点之间的近似保持匀速直线运动，根据步骤(2)获取的投影坐标位置确定当前投影速度信息，且满足先验水平滤波速度SPDE_i＝(UTME_i-UTME_i-1)/T，先验垂直滤波速度SPDN_i＝(UTMN_i-UTMN_i-1)/T；

4.3)计算先验速度幅值

4.4)对于不同区间的先验速度幅值SPD_i赋予不同等级的速度加权系数K_vf，具体为：

4.4.1)若步骤4.3)获取的速度幅值SPD_i＜0.5，则说明列车定位模块低于测量精度范围，此时，速度加权系数K_vf＝0.01，否则，进入步骤4.4.2)；

4.4.2)计算速度变化方向后验值CHA’,CHA’＝sign(SPD_i-SPD_i-1),若SPD_i＜5且CHA×CHA’＜0，则说明列车在低速区间且出现速度抖动情况，此时，速度加权系数K_vf＝0.1，并更新，将CHA’替换成CHA，否则令K_vf＝1；

4.5)更新当前状态向量STA_i＝(STAE_i,STAN_i)，其中STAE_i＝STAE_i-1+K_vf×T×SPDE_i-1，STAN_i＝STAN_i-1+K_vf×T×SPDN_i-1；

4.6)利用状态加权系数K_sf和步骤(3)获取的置信因子K_s修正滤波向量中的位置参数，POSE_i＝K_sK_sfSTAE_i+(1-K_sK_sf)UTME_i，POSN_i＝K_sK_sfSTAN_i+(1-K_sK_sf)UTMN_i；

4.7)根据匀速运动方程计算修正水平滤波速度和垂直滤波速度，且满足SPDE’_i＝(POSE_i-POSE_i-1)/T，SPDN’_i＝(POSN_i-POSN_i-1)/T；

4.8)计算速度方位后验值PHA’，

4.9)判断PHA与PHA’差值的绝对值是否大于

若列车速度方位变化大于

则说明位置变化是漂移引起的，则不更新滤波向量Xkf，令Xkf_i＝Xkf_i-1，否则合成滤波向量，Xkf_i＝(POSE_i,SPDE’_i,POSN_i,SPDN’_i)，并将PHA’替换成PHA；

4.10)更新状态加权系数K_sf，具体为：

4.10.1)根据步骤(2)采集的观测向量VIEW_i＝(UTME_i,UTMN_i)和上一时刻的滤波位置(POSE’_i-1,POSN’_i-1)计算两者的欧式距离d_vp，

4.10.2)根据步骤(2)采集的观测向量VIEW_i＝(UTME_i,UTMN_i)和上一时刻的观测向量VIEW_i-1＝(UTME_i-1,UTMN_i-1)计算两者的欧式距离d_vv，

4.10.3)根据步骤4.10.1)和步骤4.10.2)获取的欧式距离计算其状态加权系数K_sf＝d_vv/(d_vp+d_vv)。

4.11)输出向量Xkf_i，并令i＝i+1，返回步骤4.2)；

图3是对不同等级速度加权系数K_vf的确定，根据GPS测速精度对速度准确性进行调整，并对不同的速度等级给出了一种简单易行的速度加权系数。

图4是根据列车速度方向的变化对滤波向量Xkf进行校验，根据列车运动的一维性和平滑性判断GPS的测速准确性，并对不同列车运动特性的数据给出速度方向加权系数.

图5是观测向量和滤波向量相关性关系的确认方法，通过比较上一个采样点滤波向量和观测向量对当前观测向量的相关度判断列车速度的变动情况，并计算状态加权系数，对列车速度变动进行加权滤波。

为验证本方法的有效性，下面给出本发明的一个应用案例。

GPS以0.2s的采样间隔对列车位置信息进行采集，传统观测的位置信息与通过速度加权滤波得到的位置信息如图6～图7所示。

从图6可以看出，在列车静止时，传统观测的位置信息会出现一些细微的变动，导致测量的速度和位置信息不准确，特别是在分析列车在停站或者低速运行状态下尤为明显，经过速度加权滤波后，可以看出此时由于GPS静态漂移造成的位置变动现象已经消除，提升了测量效果。

从图7可以看出，列车在平滑的轮轨上运行时，传统观测的位置会出现抖动，产生毛刺，尖点，体现在列车运动变化比较剧烈，经过速度加权滤波后，可以看出此时列车运动轨迹变得很光滑，使得数据精度提高，实用价值增强。

Claims (1)

1.基于速度加权滤波的列车实时定位方法，其特征在于，包括：

步骤1：按照时间间隔T实时采集列车的GPS数据，包括经度信息lon_i、纬度信息lat_i和状态信息State_i，i为序号；其中，当GPS闭锁时State_i＝1，当GPS失锁时State_i＝0；

步骤2：将获得的球面坐标系投影到UTM直角坐标系；其中，横轴位置为UTME_i＝f(lon_i,lat_i)，纵轴位置为UTMN_i＝g(lon_i,lat_i)；形成观测向量VIEW_i＝(UTME_i,UTMN_i)；

步骤3：若State_i＝0，令置信因子K_s＝1，否则K_s＝0；

步骤4：通过速度加权滤波对列车实时定位，包括

4.1令初始状态向量STA₁＝(STAE₁,STAN₁)，STA₂＝(STAE₂,STAN₂)，其中，初始水平状态位置STAE₁＝UTME₁，STAE₂＝UTME₂，初始垂直状态位置STAN₁＝UTMN₁，STAN₂＝UTMN₂；令初始滤波向量

Xkf₁＝(POSE₁,SPDE’₁,POSN₁,SPDN’₁)，

Xkf₂＝(POSE₂,SPDE’₂,POSN₂,SPDN’₂)，其中，初始水平滤波位置POSE₁＝UTME₁，POSE₂＝UTME₂；初始水平滤波速度SPDE’₁＝0，SPDE’₂＝0；初始垂直滤波位置POSN₁＝UTMN₁，POSN₂＝UTMN₂；

初始垂直滤波速度SPDN’₁＝0，SPDN’₂＝0；建立速度变化方向先验值CHA，初始CHA＝1；速度方位先验值PHA，初始

初始状态加权系数K_sf＝0.5；令i＝3；

4.2计算先验水平滤波速度SPDE_i＝(UTME_i-UTME_i-1)/T，先验垂直滤波速度SPDN_i＝(UTMN_i-UTMN_i-1)/T；

4.3计算先验速度幅值

4.4对先验速度幅值SPD_i赋予速度加权系数K_vf，具体为：

4.4.1若SPD_i＜0.5，令K_vf＝0.01，否则继续；

4.4.2计算速度变化方向后验值CHA’,CHA’＝sign(SPD_i-SPD_i-1)；

若SPD_i＜5且CHA×CHA’＜0，则令K_vf＝0.1且将CHA’替换为CHA，否则令K_vf＝1；

4.5更新当前状态向量STA_i＝(STAE_i,STAN_i)，其中，

STAE_i＝STAE_i-1+K_vf×T×SPDE_i-1，

STAN_i＝STAN_i-1+K_vf×T×SPDN_i-1；

4.6利用状态加权系数K_sf和置信因子K_s修正水平滤波位置和垂直滤波位置，即POSE_i＝K_sK_sfSTAE_i+(1-K_sK_sf)UTME_i，

POSN_i＝K_sK_sfSTAN_i+(1-K_sK_sf)UTMN_i；

4.7修正水平滤波速度和垂直滤波速度，即

SPDE’_i＝(POSE_i-POSE_i-1)/T，SPDN’_i＝(POSN_i-POSN_i-1)/T；

4.8计算速度方位后验值PHA’，

4.9如速度方位先验值PHA和速度方位后验值PHA’的差值的绝对值大于

则令Xkf_i＝Xkf_i-1；否则合成滤波向量Xkf_i，

Xkf_i＝(POSE_i,SPDE’_i,POSN_i,SPDN’_i)，并将PHA’替换为PHA；

4.10更新状态加权系数K_sf，具体为：

4.10.1计算观测向量VIEW_i和水平滤波位置POSE_i-1、垂直滤波位置POSN_i-1的欧式距离d_vp，

4.10.2计算观测向量VIEW_i和VIEW_i-1的欧式距离d_vv，

4.10.3更新状态加权系数K_sf，K_sf＝d_vv/(d_vp+d_vv)；

4.11输出滤波向量Xkf_i；令i＝i+1，返回步骤4.2。

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