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摘要：列车定位是保障铁路运输和高效运营的关键。 针对我国铁路列车定位精度低、 实时性差的问题， 提出了一种基于GNSS/IMU/ODO组合的列车定位系统框架。 同时提出一种基于灰色神经网络的列车组合定位方法。 该方法建立了列车定位灰色预测模型， 利用灰色理论累加求和特性对数据进行粗预测处理， 以减小原始数据的噪声， 在此基础上引入RBF神经网络对灰色预测模型的残差序列进行修正。 与单一模型校正相比， 该方法能充分利用各个模型的优点， 在小样本、 贫信息的情况下依然可以获得很高的定位精度。 实验证明该方法实时性好、 精度高， 具有一定的应用价值。
关键词： 铁路运输； GNSS/IMU/ODO； 灰色神经网络； 列车定位
作者： 杨扬1,2， 陈光武1,2， 王婧雯3， 李成东4
作者单位： 1. 兰州交通大学 自动控制研究所， 甘肃 兰州 730070； 2. 甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室， 甘肃 兰州 730070； 3. 甘肃省教育厅教育考试院， 甘肃 兰州 730070； 4.卡斯柯信号有限公司, 北京 100160
刊名： 《测试科学与仪器》（英文）
Journal： Journal of Measurement Science and Instrumentation
年，卷(期)： 2019, (2)
在线出版日期： 2019年06月28日
页数： 7
页码： 143-149
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中国标准连续出版物号：ISSN 1674-5124 CN51-1714/TB
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