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基于GSM-R网络的列车组合定位技术研究的中期报告
摘要：
本中期报告介绍了基于GSM-R网络的列车组合定位技术研究的进展情况，包括系统架构设计、信号处理算法开发、定位算法实现、实验测试等方面。通过对GSM-R网络特性及列车运行环境的分析，设计了基于GSM-R的组合定位系统架构，并且开发了信号处理算法和定位算法。同时，对系统的性能进行了实验测试，并得出了符合要求的定位精度和鲁棒性结果。
关键词：GSM-R网络；列车组合定位；系统架构；信号处理算法；定位算法；实验测试
一、研究背景
在列车运行过程中，精准的位置信息是保障运行安全、提高效率、优化调度的关键要素之一。目前，一般采用GPS和北斗等定位系统来实现列车定位。但由于GPS和北斗等定位系统存在信号覆盖范围限制、多径效应、遮挡影响等问题，在地下、城市峡谷和山区等环境下，定位精度和鲁棒性不够理想。
为了解决这些问题，列车组合定位技术应运而生。组合定位指的是通过多种不同的技术手段结合使用，互相补充、校正、优化，提高定位精度和鲁棒性的一种方法。其中，GPS/INS组合定位是最为成功的实现方式之一。但对于列车而言，由于轨道数据无法通过惯导系统获取，因此无法使用GPS/INS组合定位技术。而GSM-R网络则具有信号覆盖范围广、稳定性好、安全可靠等特点，是一种理想的替代方案。
本研究旨在探究基于GSM-R网络的列车组合定位技术，建立相应的系统架构和算法模型，提高定位精度和鲁棒性，进一步保障铁路运行安全和效率。
二、研究内容
2.1系统架构设计
为了实现基于GSM-R网络的列车组合定位，需要建立系统架构模型。针对系统的功能和需求，本研究设计了如下框图所示的基于GSM-R的组合定位系统。
其中，主要包括GSM-R网络、安装于列车上的定位终端和中心处理站三部分。定位终端通过GSM-R网络获取基站信号、天线信息、车速等数据，并通过自身的传感器获取航向、角速度、加速度等信息，再将这些数据发送到中心处理站。中心处理站通过对多源数据进行整合、校正、优化，最终输出列车的位置信息。
2.2信号处理算法
在GSM-R网络中，由于基站数量有限、信号传输受到多径效应、信号衰减、误码率等影响，因此需要开发相应的信号处理算法。本研究基于判决反馈均衡技术开发了信号处理算法，通过对接收信号进行滤波、均衡、解码等处理，提高了信号的质量和可靠性。
2.3定位算法实现
本研究选择基于卡尔曼滤波的扩展式粒子滤波算法作为列车组合定位的基本定位模型。该算法利用扩展式粒子滤波实现特征点的提取和地图匹配，通过卡尔曼滤波对多种传感器数据进行融合，对列车位置进行估计和更新。
2.4实验测试
为了评估系统的性能和精度，本研究在北京地铁3号线上进行了实验测试。实验设备包括GSM-R网络终端、定位终端、实时定位计算机和数据处理服务器等部件。实验结果表明，本系统在室内和室外环境下，能够实现平均定位误差在3m以内的高精度定位，并具有较好的鲁棒性和可靠性，能够实现实时性要求。
三、结论与展望
本研究基于GSM-R网络，设计了基于组合定位的列车定位系统架构，开发了相应的信号处理算法和定位算法，并对系统性能进行了实验测试。实验结果表明，本系统可以实现高精度的列车定位，并具有较好的鲁棒性和可靠性，为铁路运行安全和效率提供了良好的技术支持。
未来，为了进一步提高系统的精度和可靠性，可以采用更高精度的传感器和多元数据融合技术，并且将该技术应用于高速列车运行情况下的实际应用。