本发明提供了一种基于TDOA的列车定位追踪方法,其特征在于:所述头部终端实时获取k时刻追踪基站组所辖三个基站定位信号的下行链路信号,同时所述尾部终端实时获取k时刻追踪基站组所辖三个基站定位信号的下行链路信号,根据头部终端获取的下行链路信号和尾部终端获取的下行链路信号分别解算出k时刻头部终端和尾部终端各自对应的TDOA值;然后根据获取到的所述TDOA值采用UKF算法获取k时刻列车的头部终端所在位置的定位值(
1.一种基于TDOA的列车定位追踪方法,其特征在于:设列车运行的线路由多个追踪路段组成,每个追踪路段均设置有三个用于追踪列车的基站,将单个追踪路段对应的三个基站记为该追踪路段对应的追踪基站组;在列车的头部和尾部分别设置一个定位信号接收终端设备,将设置在列车头部的定位信号接收终端设备记为头部终端,将设置在列车尾部的定位信号接收终端设备记为尾部终端;将列车在k时刻所在追踪路段对应的追踪基站组记为x追踪基站组;所述列车定位追踪方法包括:所述头部终端实时获取k时刻所述x追踪基站组所辖三个基站定位信号的下行链路信号,同时所述尾部终端实时获取k时刻所述x追踪基站组所辖三个基站定位信号的下行链路信号,根据头部终端获取的下行链路信号和尾部终端获取的下行链路信号分别解算出k时刻头部终端和尾部终端各自对应的TDOA值;然后根据获取到的所述TDOA值采用UKF算法获取k时刻列车的头部终端所在位置的定位值(xk,yk),将k时刻列车的头部终端所在位置的定位值(xk,yk)作为列车的定位值;其中,所述UKF算法涉及的状态方程为:Xk=f(Xk-1)+Wk-1;所述UKF算法涉及的观测方程为:Zk=h(Xk)+Vk;其中,Xk为k时刻的系统状态向量,其定义为:其中xk和yk分别为k时刻列车头部终端所在位置的横坐标和纵坐标,vk和αk分别为列车在k时刻的速度和角度;f(Xk-1)为非线性状态方程函数,其定义为:其中,Xk-1为k-1时刻列车的系统状态向量,其中xk-1和yk-1分别为k-1时刻列车头部终端所在位置的横坐标和纵坐标,vk-1和αk-1分别为列车在k-1时刻的速度和角度;Δt为k-1时刻和k时刻二者间的时间间隔;Wk-1为k-1时刻的系统噪声向量;Zk为k时刻的系统测量向量,其定义为:其中,d2,1=d2-d1,d3,1=d3-d1,d′2,1=d′2-d′1,d′3,1=d′3-d′1,所述d1、d2和d3分别为列车头部终端到所述x追踪基站组所辖的第一基站、第二基站和第三基站的距离,所述d′1、d′2和d′3分别为列车尾部终端到所述x追踪基站组所辖的第一基站、第二基站和第三基站的距离;h(Xk)为非线性观测方程函数,其定义为:其中,x′k和y′k分别为k时刻列车尾部终端所在位置的横坐标和纵坐标;x1、x2和x3分别为所述x追踪基站所辖的第一基站、第二基站和第三基站三者所在位置的横坐标;y1、y2和y3分别为所述x追踪基站所辖的第一基站、第二基站和第三基站三者所在位置的纵坐标;其中,x′k=xk-Lcosα,y′k=yk-Lsinα,所述L为所述头部终端到尾部终端的距离;Vk为k时刻的测量噪声向量。
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