GPS信号失锁下的列车组合定位方法

作者：王妍,陈永刚

摘要：针对列车在卫星信号失锁情况下定位精度低的问题,提出1种基于灰色模型(GM(1,1))和长短时记忆网络(LSTM)的全球定位系统(GPS)与捷联惯性导航系统(SINS)组合定位方法:使用GM(1,1)模型对传感器原始数据进行粗预测,以降低数据存在的误差;然后利用LSTM网络进行网络训练,并利用训练好的网络预测GPS信号失锁情况下的列车位置序列;最后通过模拟列车运行,分析不同参数对网络训练的影响,并且从模型输出对单个特征的预测效果的角度出发,与GM(1,1)-BP神经网络预测结果进行对比。结果表明,在GPS信号失锁情况下,GM(1,1)-LSTM网络预测的定位结果误差较小,能够满足列车定位的要求。

发文机构：兰州交通大学自动化与电气工程学院

关键词：列车定位运营安全卫星信号失锁灰色模型(GM)长短时记忆网络(LSTM)GM(11)-LSTM网络train positioningoperational safetysatellite signal lost lockgrey model(GM)long short term memory network(LSTM)GM(11)-LSTM network

分类号： P228[天文地球—大地测量学与测量工程]