摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
1 绪论 | 第8-12页 |
1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
1.2 国内外组合定位技术研究现状 | 第9-10页 |
1.3 论文研究目的及所要解决的问题 | 第10页 |
1.4 论文组织结构 | 第10-12页 |
2 GPS技术和RFID技术 | 第12-21页 |
2.1 GPS定位原理及系统组成 | 第12-14页 |
2.1.1 空间星座部分 | 第12-13页 |
2.1.2 地面监控部分 | 第13页 |
2.1.3 用户设备部分 | 第13-14页 |
2.2 GPS定位中常用坐标系 | 第14-16页 |
2.2.1 地心惯性坐标系 | 第14页 |
2.2.2 测地坐标系 | 第14-15页 |
2.2.3 地心地固坐标 | 第15-16页 |
2.3 RFID概述 | 第16-19页 |
2.3.1 RFID系统的构成 | 第16-17页 |
2.3.2 RFID系统的基本原理 | 第17-18页 |
2.3.3 RFID的分类 | 第18-19页 |
2.4 列车定位方法的比较 | 第19-20页 |
2.5 小结 | 第20-21页 |
3 列车组合定位系统的方案设计 | 第21-29页 |
3.1 列车组合定位系统的总体结构 | 第21-24页 |
3.1.1 系统的功能模块设计 | 第22页 |
3.1.2 系统工作原理及模块化功能需求分析 | 第22-24页 |
3.2 列车组合定位系统定位方案设计 | 第24-28页 |
3.2.1 GPS在区间的定位 | 第24-26页 |
3.2.2 RFID定位 | 第26-27页 |
3.2.3 GPS/RFID定位数据处理设计 | 第27-28页 |
3.3 设计方案可行性分析 | 第28页 |
3.3.1 方案采用GPS技术的可行性分析 | 第28页 |
3.3.2 方案采用RFID技术的可行性分析 | 第28页 |
3.4 小结 | 第28-29页 |
4 列车定位系统数据处理算法研究 | 第29-47页 |
4.1 最小二乘法定位算法 | 第29-35页 |
4.1.1 最小二乘法基本原理 | 第29-30页 |
4.1.2 加权最小二乘法 | 第30-31页 |
4.1.3 列车的PVT解算 | 第31-35页 |
4.2 卡尔曼滤波算法 | 第35-45页 |
4.2.1 离散卡尔曼滤波 | 第35-38页 |
4.2.2 连续型卡尔曼滤波的离散化 | 第38-40页 |
4.2.3 扩展卡尔曼滤波 | 第40-42页 |
4.2.4 PVT解算的卡尔曼滤波模型 | 第42-45页 |
4.3 LS定位算法与卡尔曼滤波算法的比较 | 第45-46页 |
4.4 本章小结 | 第46-47页 |
5 GPS和RFID组合定位方案的数据处理与仿真 | 第47-55页 |
5.1 列车的定位数据处理模型 | 第47-50页 |
5.2 RFID位置信息对模型的更新及仿真 | 第50-54页 |
5.2.1 RFID位置信息对卡尔曼滤波模型的更新 | 第50页 |
5.2.2 卫星空间位置仿真及可见性判断 | 第50-53页 |
5.2.3 RFID位置信息辅助GPS定位仿真 | 第53-54页 |
5.3 本章小结 | 第54-55页 |
6 结论与展望 | 第55-57页 |
致谢 | 第57-58页 |
参考文献 | 第58-60页 |
附录A1 卫星某个时刻的全轨道平面分布仿真图 | 第60-64页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第64页 |