基于CKF的GNSS/INS列车组合定位鲁棒滤波算法

摘要：

针对列车组合定位融合估计的非线性以及鲁棒性问题,分析了GNSS/INS列车组合定位的基本原理和系统结构,给出了非线性滤波算法CKF的基本过程,通过将H∞鲁棒滤波思想应用于标准CKF,提出了一种基于CKF的新型鲁棒滤波算法,从滤波器收敛判别及误差H∞范数界鲁棒性判别两方面探讨了滤波器的自主状态监测,并采用青藏铁路实测数据对算法进行了验证.分析结果表明:在该实测数据条件下,所提算法平均估计误差与标准UKF、CKF相比,分别降低了7.13%、4.85%;约束水平从31.5到1 315.0时,估计误差均方根增大了8.56%,估计精度变化趋势较平缓,该算法有效.

关键词：列车定位、组合定位、全球导航卫星系统、惯性导航系统、求积卡尔曼滤波、H∞鲁棒滤波

所属期刊栏目：10

分类号：U284.48(铁路通信、信号)

资助基金：国家自然科学基金60736047;60634010;60870016;北京交通大学优秀博士生科技创新基金141056522;中央高校基奉科研业务费专项资金项目2009JBM005;2009JBM014;2009YJS020

在线出版日期：2011-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：102-107