濾波器，用狀態(tài)方程就可以描述任何復(fù)雜多維信號(hào)的動(dòng)力學(xué)特性，避開了在頻域內(nèi)對(duì)信號(hào)功譜做分解帶來的麻煩，濾波器的設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單易行，采用遞推算法。所以卡爾曼濾波能適用于任何平穩(wěn)或非平穩(wěn)隨機(jī)向量過程的估計(jì)，所得估計(jì)在線性估計(jì)中精度最佳。目前已經(jīng)開發(fā)的濾波算法包括線性卡爾曼濾波，擴(kuò)展卡爾曼濾波以及聯(lián)邦卡爾曼濾波。該方案采用聯(lián)邦卡爾曼濾波進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。 

　　2．2．1 數(shù)據(jù)融合的聯(lián)合卡爾曼濾波模型

　　此濾波算法中，取βm=0，即主濾波器沒有信息輸入，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)，減少了運(yùn)算量。

　　2．2．2 系統(tǒng)濾波算法步驟

　　(1)由局部濾波器l處理GPS接收機(jī)輸出的列車位置信息，并給出狀態(tài)估計(jì)x1和估計(jì)誤差的協(xié)方差矩陣p1；
　　(2)局部濾波器2處理陀螺儀和里程儀輸出的角度信息x2和列車運(yùn)行距離信息，給出狀態(tài)估計(jì)和估計(jì)誤差的協(xié)方差矩陣p2；
　　(3)局部濾波器3處理查詢應(yīng)答器輸出的進(jìn)路長(zhǎng)度等信息，給出狀態(tài)估計(jì)x3和估計(jì)誤差的協(xié)方差矩陣p3；

　　(4)x1，x2，x3，及p1，p2，p3被送到主濾波器，并同主濾波器的狀態(tài)估計(jì)一起按式(1)和式(2)進(jìn)行融合，得到全局最優(yōu)估計(jì)和協(xié)方差矩陣

　　(5)利用主濾波器的最優(yōu)估計(jì)值對(duì)3個(gè)子濾波器的狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行重置。即
    

　　2．2．3 信息分配參數(shù)的選擇

　　不同的信息分配系數(shù)可以獲得聯(lián)邦濾波器的不同結(jié)構(gòu)以及不同的容錯(cuò)性能、濾波精度和計(jì)算量。本方案中設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)聯(lián)邦卡爾曼濾波器。利用 GPS接收機(jī)輸出的反映定位精度的參數(shù)為依據(jù)，自動(dòng)調(diào)整P值的大小。本定位系統(tǒng)根據(jù)GPS接收機(jī)的p值大小來決定取值。具體的自適應(yīng)算法為

　　2．3 地圖匹配

　　GPS和DR系統(tǒng)的組合導(dǎo)航在一定程度上提高了定位系統(tǒng)的精度和可靠性，但定位數(shù)據(jù)仍然存在一定誤差，并且當(dāng)GPS數(shù)據(jù)丟失時(shí)，DR系統(tǒng)的誤差會(huì)累積變大。在實(shí)際系統(tǒng)中通常采用地圖匹配算法來進(jìn)一步提高GPS和DR系統(tǒng)的精度。

　　地圖匹配的基本思想是將車輛定位軌跡與數(shù)字地圖中的道路網(wǎng)信息聯(lián)系起來，并由此相對(duì)于地圖確定車輛的位置。地圖匹配的算法分為兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立的過程：一是道路選擇，主要是對(duì)道路進(jìn)行分段，提取道路特征信息，然后采用適當(dāng)?shù)乃阉饕?guī)則和匹配算法根據(jù)當(dāng)前傳感器給出的車輛信息，在地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找一條最有可能的道路；二是道路匹配，將車輛當(dāng)前位置匹配并顯示在這條道路上，用于消除傳感器的定位誤差。

      3 結(jié)束語

　　針對(duì)高速鐵路列車運(yùn)行控制系統(tǒng)中的列車定位問題，提出了GPS／DR／MM組合定位的方案，利用卡爾曼濾波對(duì)多傳感器的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行融合之后再與電子地圖匹配，實(shí)時(shí)提供列車的定位信息。與單一傳感器定位方式相比，可以進(jìn)一步提高列車的測(cè)速定位精度，保證了高速列車安全、可靠的運(yùn)行。