铁路车站道岔密集、站场环境复杂,基于GNSS的站内列车定位面临诸多困难,引入贝叶斯理论和卡尔曼滤波方法,提出一种站内列车精确定位方法.首先,在电子地图中用直线轨段来刻画站场轨道网络拓扑,推导出直线轨段占用识别的随机模型,结合电子地图利用贝叶斯推断对列车直线轨段占用进行估计;利用卡尔曼滤波将GNSS位置信息与速度信息融合处理,去除GNSS信号质量不稳定所产生的定位误差,获得列车的精确位置.在实际铁路车站进行了列车行车GNSS数据采集,与常规的垂直投影列车定位方法进行仿真对比分析,结果表明,本文方法在完成直线轨段占用定位的实时性方面提升了17.6％,列车位置估计误差可以降低到1 m以内,满足列车在站内精确定位需求.
列控系统 轨道占用 GNSS 列车定位 贝叶斯推断