CN114013478A - 基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法及系统，所述方法包括：初始化仿真参数；模拟运行场景；根据所述运行场景，模拟列车运动状态数据；根据所述列车运动状态数据，模拟卫星导航信息、速度传感器信息、应答器位置信息和加速度计信息；设计融合算法，将模拟的所述卫星导航信息、所述速度传感器信息、所述应答器位置信息和所述加速度计信息进行融合滤波处理；保存上述仿真数据及结果，本发明通过模拟软件产生测试数据而不依赖硬件设备，在系统功能未完成时进行初步测试，大大降低定位算法的验证周期，有利于实现列车定位算法的快速迭代。
Description
技术领域
本发明涉及轨道交通技术领域，具体涉及一种基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法及系统。
背景技术
列车具有运行速度高、载重大、制动距离较长的特点，当发现前方异常(如有列车停车)，仅依靠肉眼观察不可避免会发生安全事故。列控系统通过技术手段管理列车运行，让列车保持运行间隔，即使前方列车突然停车，后车也不会造成“追尾事故”。而列车定位技术则在该系统中充当“人眼”功能。列车定位技术包含测量列车速度和确定列车位置两个方面功能。现有的中国列控系统(CTCS)体系综合列车车载和地面轨旁信息，车地共同实现定位。
现有技术中对于多传感器融合的新型列车定位系统，由于应用实例较少，缺乏试验数据，且多种传感器进行融合的定位系统相较于单一传感器定位系统更为复杂，使用传统的方法进行分析难以实现。
发明内容
本发明的目的是为了提供基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法及系统。旨在解决现有技术中对于多传感器融合的新型列车定位系统中缺少试验数据、多传感器融合的定位系统复杂现有方法难以进行分析的问题。
为达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：
一方面，本发明提供了一种基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，包括：
初始化系统中的仿真参数；
模拟运行场景；
根据所述运行场景，模拟列车运动状态数据；
根据所述列车运动状态数据，模拟卫星导航信息、速度传感器信息、应答器位置信息和加速度计信息；
设计融合算法，将模拟的所述卫星导航信息、所述速度传感器信息、所述应答器位置信息和所述加速度计信息进行融合滤波处理，得到仿真数据及结果；
保存上述仿真数据及结果，以分析设计算法的可行性、性能指标以及对出现的问题进行复现和分析。
优选的，所述仿真参数包括：单个仿真场景的持续时间、采样频率、单个仿真场景的运行次数和不同传感器叠加的噪声参数。
优选的，所述模拟运行场景的步骤包括：通过控制初速度、初始位置以及运行加速度，产生不同的列车运动状态和故障状态。
优选的，所述列车状态包括：低速运动、高速运动和低速高速间歇运动三种运动状态。
优选的，所述故障状态包括：速传故障、速传发生空转、卫星导航系统故障和卫星信号差中的任意一种或其组合。
优选的，若所述故障状态为多个，则所述模拟运行场景需要进行多次，以模拟不同的所述故障状态场景下的不同的列车运动状态。
优选的，模拟的所述列车运动状态数据包括：加速度值、速度值和走行距离值。
优选的，所述模拟列车的运动状态还包括：模拟列车在运动过程中的抖动，其具体为：在所述加速度值、所述速度值和所述走行距离值的基础上，叠加符合正态分布的随机噪声，以模拟真实的列车运动状态。
优选的，所述根据列车运动状态数据模拟卫星导航信息的步骤包括：根据所述列车运动状态数据，模拟得到列车位置和列车速度信息，并将得到的所述列车位置和所述列车速度信息叠加符合正态分布的随机噪声，以模拟卫星导航输出的位置和其速度信息。
优选的，所述根据列车运动状态数据模拟速度传感器信息的步骤包括：根据列车运动状态数据模拟得到列车速度信息，并将所述列车速度信息叠加符合正态分布的随机噪声，以模拟速度传感器输出速度信息。
优选的，所述根据列车运动状态数据模拟应答器位置信息的步骤包括：选取一固定间隔并叠加符合正态分布的随机距离，以模拟所述应答器的位置。
优选的，所述根据列车运动状态数据模拟加速度计信息的步骤包括：根据所述列车运动状态数据模拟产生的列车加速度信息，叠加符合正态分布的随机噪声，以模拟加速度计输出的加速度信息。
优选的，所述融合滤波处理中，所述卫星导航信息为所述卫星导航模拟的北斗位置和其速度信息；所述速度传感器信息为所述速度传感器模拟的速度信息；所述加速度计信息为所述加速度计测量的加速度值。
另一方面，本发明还提供了一种基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析系统，包括：
系统参数初始化模块，用于将所述系统中的仿真参数初始化；
运行场景模拟模块，其与所述系统参数初始化模块连接，所述运行场景模拟模块用于模拟产生不同的列车运动状态和故障状态；
列车运动状态数据模拟模块，其与所述运行场景模拟模块连接，所述列车运动状态数据模拟模块用于模拟列车的加速度值、速度值和走行距离值；
传感器信息模拟模块，其与所述列车运动状态数据模拟模块连接，所述传感器信息模拟模块包括相互并联的卫星导航信息模拟模块、速度传感器信息模拟模块、应答器位置信息模拟模块和加速度计信息模拟模块；
融合算法模拟模块，其与所述传感器信息模拟模块连接，用于对所述卫星导航信息模拟模块、所述速度传感器信息模拟模块、所述应答器位置信息模拟模块和所述加速度计信息模拟模块得到的信息数据进行融合滤波处理；
优选的，还包括存储模块，其与所述融合算法模块连接，所述存储模块用于仿真数据及结果的保存。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
通过模拟软件产生测试数据而不依赖硬件设备，在系统功能未完成时进行初步测试。
大大降低定位算法的验证周期，有利于实现列车定位算法的快速迭代。
根据系统实际运行环境，增加不同的测试场景以及进行故障场景模拟。
利用该分析方法搭建的测试系统具有场景可复现、数据可追溯、问题易于查找的优势。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图：
图1为本发明一实施例提供的仿真模拟系统整体结构示意图；
图2为本发明一实施例提供的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图1和图2和具体实施方式对本发明提出的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法及系统作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需要说明的是，附图采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施方式的目的。为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，请参阅附图。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
鉴于现有技术中对于多传感器融合的新型列车定位系统中缺少试验数据、多传感器融合的定位系统复杂现有方法难以进行分析的不足，提出一种基于蒙特卡洛仿真来分析这种基于多传感器融合的新型列车定位系统的方法及系统。运行中的列车位置在本质上是一个随机变量，因此通过基于蒙特卡洛概率模拟方法对列车位置进行概率建模及统计评价，能从整体和宏观上评价列车定位算法的性能。
一方面，如图2所示，本实施例提供了一种基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，包括：
步骤S1：初始化仿真模拟系统中的仿真参数，如单个仿真场景的持续时间T、采样频率Ns、单个仿真场景的运行次数N、不同传感器叠加的噪声相关参数。
步骤S2：判断本次运行场景的仿真次数是否达到设置值，如果达到设置值，则执行步骤S3；否则，则执行步骤S4。
步骤S3：更新测试场景计数。
步骤S4：根据当前的测试场景计数模拟当前测试场景，主要是模拟不同的故障状态。
步骤S5：根据不同的场景计数模拟不同的列车运动状态，典型的列车运动主要有低速运动、高速运动、低速高速间歇运动三种运动形式。
步骤S6：将步骤S5产生的列车位置、速度以及加速度信息叠加上不同的随机噪声，模拟列车在运行过程中发生的抖动，并以此作为列车运行信息的真实值，用作后续的误差分析。
步骤S7：将产生的列车真实位置、速度、以及加速度信息根据传感器的不同性质和性能叠加随机噪声，用来模拟不同传感器的测量值。
步骤S8：模拟待分析的融合算法，该算法通过处理不同传感器的测量值输出融合后的结果。
步骤S9：将结果可视化显示，并将真实列车数据、融合算法输出结果保存至本地，便于离线分析和查找问题。
步骤S10：判断是否所有场景均执行完毕，如果未执行完毕，则继续执行步骤S2，如果已执行完毕，则结束仿真。
另一方面，如图1所示，本实施例还提供了一种基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析系统，包括：
系统参数初始化模块，用于将所述系统中的仿真参数初始化。
所述的仿真参数包括：单个仿真场景的持续时间、采样频率、单个仿真场景的运行次数和不同传感器叠加的噪声参数。
运行场景模拟模块，其与所述系统参数初始化模块连接，所述运行场景模拟模块用于模拟产生不同的列车运动状态和故障状态。
所述运行场景模拟模块通过控制列车的初速度、初始位置以及运行加速度，产生不同的列车运动状态和故障状态。
所述故障状态包括：速传故障、速传发生空转、卫星导航系统故障和卫星信号差中的任意一种或其组合。
若所述故障状态为多个，则所述模拟运行场景需要进行多次，以模拟不同的所述故障状态场景下的不同的列车运动状态。
列车运动状态数据模拟模块，其与所述运行场景模拟模块连接，所述列车运动状态数据模拟模块用于模拟列车的加速度值、速度值和走行距离值。
为了更加真实的模拟列车运动状态，在运行场景模拟模块中产生的加速度、速度以及走行距离信息基础上，叠加了符合正态分布的随机噪声来模拟列车在运动过程中的抖动。
传感器信息模拟模块，其与所述列车运动状态数据模拟模块连接，所述传感器信息模拟模块包括相互并联的卫星导航信息模拟模块、速度传感器信息模拟模块、应答器位置信息模拟模块和加速度计信息模拟模块。
所述卫星导航信息模拟块根据所述列车运动状态数据得到的列车位置和列车速度信息，将得到的所述列车位置和所述列车速度信息叠加符合正态分布的随机噪声，以模拟卫星导航输出的位置和其速度信息。
所述速度传感器信息模拟模块根据所述列车运动状态数据模拟模块得到列车速度信息，并将所述列车速度信息叠加符合正态分布的随机噪声，以模拟速度传感器输出速度信息。
所述应答器位置信息模拟模块，按照固定间隔并叠加符合正态分布的随机距离来模拟应答器的位置，以模拟所述应答器的位置。
所述加速度计信息模拟模块，根据所述列车运动状态数据模拟模块得到的列车加速度信息，并将所述列车加速度信息叠加正态分布的随机噪声来模拟加速度计输出的加速度信息。
融合算法模拟模块，其与所述传感器信息模拟模块连接，以对所述卫星导航信息模拟模块、所述速度传感器信息模拟模块、所述应答器位置信息模拟模块和所述加速度计信息模拟模块得到的信息数据进行融合滤波处理。
根据设计的融合算法，将卫星导航模拟模块得到的北斗位置和速度信息、速度传感器模拟模块得到的速度信息、应答器位置信息模块得到的应答器位置、加速度计信息模拟模块测量的加速度值进行融合滤波处理，得到仿真数据及结果。
存储模块，其与所述融合算法模块连接，所述存储模块用于仿真数据及结果的保存，为了分析设计算法的可行性、性能的指标以及对出现的问题进行复现和分析，将系统仿真过程中产生的重要数据进行保存。
综上所述，本实施例通过模拟软件产生测试数据而不依赖硬件设备，可以在系统功能未完成时进行初步测试。本实施例大大降低定位算法的验证周期，有利于实现列车定位算法的快速迭代。本实施例可根据系统实际运行环境增加不同的测试场景以及进行故障场景模拟。本实施例利用该分析方法搭建的测试系统具有场景可复现、数据可追溯、问题易于查找的优势。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
应当注意的是，在本文的实施方式中所揭露的装置和方法，也可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本文的多个实施方式的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用于执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本文各个实施方式中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。
Claims (15)
1.一种基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，包括：
初始化仿真参数；
模拟运行场景；
根据所述运行场景，模拟列车运动状态数据；
根据所述列车运动状态数据，模拟卫星导航信息、速度传感器信息、应答器位置信息和加速度计信息；
将模拟的所述卫星导航信息、所述速度传感器信息、所述应答器位置信息和所述加速度计信息进行融合滤波处理，得到仿真数据及结果。
2.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，所述仿真参数包括：单个仿真场景的持续时间、采样频率、单个仿真场景的运行次数和不同传感器叠加的噪声参数。
3.如权利要求2所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，所述模拟运行场景的步骤包括：通过控制初速度、初始位置以及运行加速度，产生不同的列车运动状态和故障状态。
4.如权利要求3所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，所述列车状态包括：低速运动、高速运动和低速高速间歇运动三种运动状态。
5.如权利要求3所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，所述故障状态包括：速传故障、速传发生空转、卫星导航系统故障和卫星信号差中的任意一种或其组合。
6.如权利要求5所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，若所述故障状态为多个，则所述模拟运行场景需要进行多次，以模拟不同的所述故障状态场景下的不同的列车运动状态。
7.如权利要求6所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，模拟的所述列车运动状态数据包括：加速度值、速度值和走行距离值。
8.如权利要求7所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，所述模拟列车的运动状态还包括：模拟列车在运动过程中的抖动，其具体为：在所述加速度值、所述速度值和所述走行距离值的基础上，叠加符合正态分布的随机噪声，以模拟真实的列车运动状态。
9.如权利要求8所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，所述根据列车运动状态数据模拟卫星导航信息的步骤包括：根据所述列车运动状态数据，模拟得到列车位置和列车速度信息，并将得到的所述列车位置和所述列车速度信息叠加符合正态分布的随机噪声，以模拟卫星导航输出的位置和其速度信息。
10.如权利要求9所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，所述根据列车运动状态数据模拟速度传感器信息的步骤包括：根据列车运动状态数据模拟得到列车速度信息，并将所述列车速度信息叠加符合正态分布的随机噪声，以模拟速度传感器输出速度信息。
11.如权利要求10所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，所述根据列车运动状态数据模拟应答器位置信息的步骤包括：选取一固定间隔并叠加符合正态分布的随机距离，以模拟所述应答器的位置。
12.如权利要求11所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，所述根据列车运动状态数据模拟加速度计信息的步骤包括：根据所述列车运动状态数据模拟产生的列车加速度信息，叠加符合正态分布的随机噪声，以模拟加速度计输出的加速度信息。
13.如权利要求12所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析方法，其特征在于，所述融合滤波处理中，所述卫星导航信息为所述卫星导航模拟的北斗位置和其速度信息；所述速度传感器信息为所述速度传感器模拟的速度信息；所述加速度计信息为所述加速度计测量的加速度值。
14.一种基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析系统，其特征在于，包括：
系统参数初始化模块，用于将所述系统中的仿真参数初始化；
运行场景模拟模块，其与所述系统参数初始化模块连接，所述运行场景模拟模块用于模拟产生不同的列车运动状态和故障状态；
列车运动状态数据模拟模块，其与所述运行场景模拟模块连接，所述列车运动状态数据模拟模块用于模拟列车的加速度值、速度值和走行距离值；
传感器信息模拟模块，其与所述列车运动状态数据模拟模块连接，所述传感器信息模拟模块包括相互并联的卫星导航信息模拟模块、速度传感器信息模拟模块、应答器位置信息模拟模块和加速度计信息模拟模块；
融合算法模拟模块，其与所述传感器信息模拟模块连接，用于对所述卫星导航信息模拟模块、所述速度传感器信息模拟模块、所述应答器位置信息模拟模块和所述加速度计信息模拟模块得到的信息数据进行融合滤波处理，得到仿真数据及结果。
15.如权利要求14所述的基于蒙特卡洛仿真的列车定位分析系统，其特征在于，还包括存储模块，其与所述融合算法模块连接，所述存储模块用于所述仿真数据及结果的保存。
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