多傳感器融合定位在高速鐵路的應用

2009年在武廣、鄭西等客運專(zhuān)線(xiàn)中，C3列控系統的應用，對高速鐵路列車(chē)定位技術(shù)提出了更高的要求。C3列控系統的主要技術(shù)原則中明確提出，列車(chē)的運營(yíng)速度達到350 km／h，最小追蹤間隔為3 min，并且300 km／h及以上動(dòng)車(chē)組不裝設列車(chē)運行監控裝置，在300 km／h及以上線(xiàn)路，CTCS-3級列控系統車(chē)載設備速度容限規定為超速2 km／h報警、超速5 km／h觸發(fā)常用制動(dòng)、超速15 km／h觸發(fā)緊急制動(dòng)。這些技術(shù)原則要求高速鐵路列車(chē)運行控制系統必須在任何時(shí)刻、任何地方都能確定列車(chē)的準確位置，包括列車(chē)的行車(chē)安全的相關(guān)間隔、速度、加速度及軌旁設備和車(chē)載設備資源的分配。由這些信息來(lái)確定是否需要采取制動(dòng)措施，保證安全間隔。目前，陀螺、加速度計、里程儀、GPS接收機等傳感器已經(jīng)普遍應用于列車(chē)測速定位系統。

　　1 高速鐵路技術(shù)的發(fā)展

　　高速鐵路技術(shù)的發(fā)展是多種多樣的，各個(gè)國家根據其路況、地形、運營(yíng)需求采用不同的定位技術(shù)。法國AS-TREE系統采用多普勒雷達進(jìn)行測速定位；北美ARES，PTC，PTS系統采用GPS(全球定位系統)進(jìn)行定位；歐洲ETCS、日本CARAT系統采用查詢(xún)／應答器和速度傳感器進(jìn)行定位；德國LZB系統采用軌間電纜進(jìn)行列車(chē)定位；美國AATC系統采用無(wú)線(xiàn)測距進(jìn)行定位。

　　根據中國鐵路地形、線(xiàn)路的復雜狀況及高速鐵路對列車(chē)定位技術(shù)的要求，文中提出了多傳感器組合定位的方案，選用GPS／DR／MM組合定位的方式，利用多傳感器組合定位技術(shù)信息互補的特點(diǎn)，采用卡爾曼濾波將所得信息進(jìn)行數據融合，得到比單一傳感器定位更精確的定位數據。

　　2 列車(chē)定位系統方案

　　該方案利用DR自主定位的特點(diǎn)，可以保證列車(chē)在任何地方、任何時(shí)候都可以輸出定位信息，而GPS的采用可以給DR提供初始位置數據，MM的運用滿(mǎn)足了系統對定位精度的需求。融合算法部分采用聯(lián)邦濾波算法，解決了其他濾波算法計算負擔重，容錯性能差的缺點(diǎn)。

　　2．1 列車(chē)定位方式的選擇

　　2．1．1 定位方式介紹

　　GPS是一種無(wú)線(xiàn)電導航系統。作為最早應用于導航定位系統的高新技術(shù)，有著(zhù)在全球范圍內、在任意時(shí)刻、任意氣象條件下為用戶(hù)提供連續不斷的高精度三維位置、速度和時(shí)間信息的特點(diǎn)。采用GPS定位時(shí)只需要在機車(chē)上安裝接收機即可，但在周?chē)钃跷锒嗟牡胤搅熊?chē)的定位精度會(huì )受到影響。并且，GPS對衛星故障十分敏感，一但一顆衛星失效，就會(huì )出現GPS性能惡化的情況。所以，不能單一的將GPS定位信息作為列控系統的位置參數。

　　DR是車(chē)輛定位導航中采用的一種比較經(jīng)典的算法。它由測量航向的傳感器和測量距離的傳感器構成。本方案中采用里程儀作為測量距離的傳感器，陀螺儀作為測量航向的傳感器。里程儀輸出的是脈沖信號。車(chē)輪每轉一圈，里程儀輸出固定數量的脈沖信號，通過(guò)累加一定時(shí)間內的里程儀的脈沖數目，可以計算出車(chē)輛在這一段時(shí)間內所駛過(guò)的距離，也可以計算出車(chē)輛行駛的速度。陀螺儀輸出航向角的角速率信息。將陀螺輸出的角速率信息積分可得到列車(chē)的相對轉角。與GPS相比，DR可以自主定位，不存在遮擋等問(wèn)題引起的列車(chē)定位信息遺失。但DR系統的初始位置無(wú)法自主得到，并且航跡推算是一個(gè)累加的過(guò)程，不同時(shí)刻的測量誤差和計算誤差都會(huì )累積起來(lái)，隨著(zhù)時(shí)間的推移，DR誤差是一個(gè)發(fā)散的過(guò)程。

　　2．1．2 定位方案

　　根據以上對GPS和DR定位特點(diǎn)的分析，本方案采取多傳感器組合定位技術(shù)，即各種定位技術(shù)互相補充的方案。在鐵路線(xiàn)路區間，當GPS信息連續時(shí)在機車(chē)頭部安裝的GPS接收機將GPS信息送給定位系統，GPS信息作為主信息，DR信息和查詢(xún)應答器信息作為校驗信息，三者聯(lián)合濾波后給出最優(yōu)的定位估計信息。

　　遇到“城市峽谷“等障礙區時(shí)，GPS信號會(huì )消失或減弱，這時(shí)采用DR信息作為主信息。GPS失效前一點(diǎn)位置正好可以作為DR的初始位置，有了初始位置以后，利用里程儀和陀螺儀就可以對下一時(shí)刻列車(chē)的位置做出估計。

　　列車(chē)進(jìn)入車(chē)站后，由于股道線(xiàn)間距很小，GPS和DR的定位精度已經(jīng)不能很好的表現出股道的差異，因此采用查詢(xún)應答器來(lái)獲得列車(chē)在站內的定位信息。此時(shí)查詢(xún)應答器信息作為主信息，而GPS信息和DR信息作為校驗信息。

　　2．2 數據融合方法

　　該方案最核心的問(wèn)題就是系統基于數據融合的定位算法的設計。在列車(chē)測速定位領(lǐng)域應用的數據融合方法有判斷檢測理論、估計理論、數據關(guān)聯(lián)等，而應用最廣泛的就是估計理論中的卡爾曼濾波方法。與其他估計算法相比，卡爾曼濾波具有顯著(zhù)的優(yōu)點(diǎn)：采用狀態(tài)空間法在時(shí)域內設計濾波器，用狀態(tài)方程就可以描述任何復雜多維信號的動(dòng)力學(xué)特性，避開(kāi)了在頻域內對信號功譜做分解帶來(lái)的麻煩，濾波器的設計簡(jiǎn)單易行，采用遞推算法。所以卡爾曼濾波能適用于任何平穩或非平穩隨機向量過(guò)程的估計，所得估計在線(xiàn)性估計中精度最佳。目前已經(jīng)開(kāi)發(fā)的濾波算法包括線(xiàn)性卡爾曼濾波，擴展卡爾曼濾波以及聯(lián)邦卡爾曼濾波。該方案采用聯(lián)邦卡爾曼濾波進(jìn)行數據融合。