列车组合定位中改进CPF算法的探讨
列车组合定位中改进CPF算法的探讨
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DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
张敏
中科院分区：
文献类型：
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作者：
王更生;张敏
针对在GNSS/INS列车组合定位中，普遍采用的扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等滤波技术无法满足复杂的高速列车组合定位环境问题，文章研究列车组合定位中改进的容积粒子滤波（CPF）算法，提出了基于改进CPF算法的列车组合定位信息融合技术。该算法采用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）移动方法来解决粒子退化问题，进而改进滤波性能。使用MATLAB对改进算法进行仿真，结果表明改进CPF具有更小的位置误差和速度误差，提高了列车非线性运动过程中的定位精度。