磁浮列车测速定位中的信息融合研究

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

磁浮列车测速定位中的信息融合研究

李晓龙, 刘锡良, 史黎明

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2013 > 42(1): 87-91

李晓龙, 刘锡良, 史黎明. 磁浮列车测速定位中的信息融合研究[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 87-91.

引用本文:

李晓龙, 刘锡良, 史黎明. 磁浮列车测速定位中的信息融合研究[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 87-91.

LI Xiao-long, LIU Xi-liang, SHI Li-ming. Information Fusion Research in Maglev Train Velocity and Position Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(1): 87-91.

Citation:

LI Xiao-long, LIU Xi-liang, SHI Li-ming. Information Fusion Research in Maglev Train Velocity and Position Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(1): 87-91.

磁浮列车测速定位中的信息融合研究

1.
同济大学铁道与城市轨道交通研究院上海杨浦区 201804;
2.
中国科学院电工研究所北京海淀区 100190

基金项目:

国家科技支撑计划(2009BAG11B02)

作者简介:
李晓龙(1964-),男,博士,副研究员,主要从事轨道列车牵引供电与节能方面的研究.

中图分类号: U237

Information Fusion Research in Maglev Train Velocity and Position Detection

1.
Research Institute of Railway and Mass Transit of Tongji University Yangpu Shanghai 201804;
2.
Institute of Electrical Engineering,Chinese Academy of Sciences Haidian Beijing 100190

摘要: 将信息滤波融合理论引入中低速磁浮列车测速定位领域, 在交叉感应回线的测速定位基础上增加雷达测速定位传感器和查询应答器, 以交叉感应回线和雷达传感器实现相对定位, 以查询应答器实现绝对定位, 从而得到多传感器信息融合测速定位, 可以显著提高中低速磁浮列车测速定位的精度和可靠性. 最后采用MATLAB仿真对结论进行了验证.
- 信息融合 /
- 卡尔曼滤波 /
- 测速定位 /
- 联邦卡尔曼滤波器
Abstract: In this paper, information filtering fusion theory is introducted into the field of low-speed maglev train speed and position detection. Beside the cross induction coil, radar speed sensors and balise are also adopted. The relative positioning is realized by the radar and cross induction coil, and the absolute positioning is realized by the balise. The information fusion comes true by this way. The accuracy and reliability of speed and position detection can be significantly improved. The final conclusion is verified by MATLAB simulation.
- information fusion /
- Kalman filter /
- speed and position detection /
- the federal Kalman filter

[1]	周瑞, 鲁翔, 卢帅, 李志强, 桑楠. 基于粒子滤波和地图匹配的融合室内定位 . 电子科技大学学报, 2018, 47(3): 415-420. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.03.015
[2]	孙伟, 段顺利, 闫慧芳, 丁伟. 基于卡尔曼平滑的AWKNN室内定位方法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(6): 829-833. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.06.005
[3]	宋召青, 王康. 基于后向差分Delta算子的卡尔曼滤波算法及其仿真 . 电子科技大学学报, 2016, 45(5): 767-771. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.05.010
[4]	周瑞, 袁兴中, 黄一鸣. 基于卡尔曼滤波的WiFi-PDR融合室内定位 . 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 399-404. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.015
[5]	闫涛, 赵文俊, 胡秀洁, 宋家友. 基于信息融合技术的航空电子设备故障诊断研究 . 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 392-395. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.013
[6]	刘翔舸, 王鹏新, 唐伯惠, 黄健熙, 陶欣. 集合卡尔曼滤波同化估算地表水热通量的研究 . 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 393-399. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.013
[7]	陈金广, 李洁, 高新波. 双重迭代变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(3): 359-363. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.03.006
[8]	屈剑锋, 柴毅, 郭茂耘. 无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 231-236. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.015
[9]	李万春, 魏平, 肖先赐. 复平面子空间分解的TOA无线定位方法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 361-363. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.007
[10]	荣健, 乔文钊. 基于模糊神经系统的多传感器数据融合算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 376-378,424.
[11]	陈培, 杨颖, 王云, 陈杰. 扩展卡尔曼滤波估计载波参数的算法研究 . 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 509-512. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.008
[12]	李绍荣, 付忠, 廖平. 滤波初值对测向定位的影响及其消除方法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 331-334.
[13]	李金海, 巴晓辉, 陈杰. 三阶卡尔曼滤波数字锁频环设计及性能分析 . 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 677-680,729.
[14]	李斌, 李文锋. 智能物流中面向RFID的信息融合研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1329-1332,1349.
[15]	衣晓, 何友, 关欣. 主被动结合的协同定位模型研究 . 电子科技大学学报, 2006, 35(4): 491-493.
[16]	郭科, 彭继兵, 许强. 滑坡多点监测数据综合信息的提取方法 . 电子科技大学学报, 2005, 34(1): 44-47.
[17]	补世荣, 羊恺, 罗正祥. 复杂耦合超导滤波器 . 电子科技大学学报, 2003, 32(4): 409-412.
[18]	陈艳琴, 罗大庸. 多信息融合技术及在无损检测中的应用 . 电子科技大学学报, 2003, 32(6): 661-664,668.
[19]	廖向前, 黄顺吉. GPS载波相位的周跳检测方法 . 电子科技大学学报, 1997, 26(6): 590-594.
[20]	王光泰, 周先敏, 徐继麟. 多传感器信息最优融合 . 电子科技大学学报, 1997, 26(5): 465-467.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 4280
HTML全文浏览量: 122
PDF下载量: 107
被引次数: 0

磁浮列车测速定位中的信息融合研究

1. 同济大学铁道与城市轨道交通研究院上海杨浦区 201804;

2. 中国科学院电工研究所北京海淀区 100190

基金项目:

国家科技支撑计划(2009BAG11B02)

作者简介:
李晓龙(1964-),男,博士,副研究员,主要从事轨道列车牵引供电与节能方面的研究.

收稿日期: 2012-06-13
修回日期: 2012-08-30
刊出日期: 2013-02-15

中图分类号: U237

关键词:

摘要: 将信息滤波融合理论引入中低速磁浮列车测速定位领域, 在交叉感应回线的测速定位基础上增加雷达测速定位传感器和查询应答器, 以交叉感应回线和雷达传感器实现相对定位, 以查询应答器实现绝对定位, 从而得到多传感器信息融合测速定位, 可以显著提高中低速磁浮列车测速定位的精度和可靠性. 最后采用MATLAB仿真对结论进行了验证.

English Abstract

李晓龙, 刘锡良, 史黎明. 磁浮列车测速定位中的信息融合研究[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 87-91.

引用本文:

李晓龙, 刘锡良, 史黎明. 磁浮列车测速定位中的信息融合研究[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 87-91.

LI Xiao-long, LIU Xi-liang, SHI Li-ming. Information Fusion Research in Maglev Train Velocity and Position Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(1): 87-91.

Citation:

LI Xiao-long, LIU Xi-liang, SHI Li-ming. Information Fusion Research in Maglev Train Velocity and Position Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(1): 87-91.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

期刊在线

编辑办公

友情链接

电子科技大学

版权所有 © 《电子科技大学学报》编辑部

地址: 成都市建设北路二段四号电子科技大学主楼中350室电话: 028-83202308,83207559 Email: xuebao@uestc.edu.cn

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发