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基于GPS和RFID技术的列车组合定位方案设计及数据处理方法研究

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

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