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Positioning for Train-infrastructure Asset Health Status Monitoring within the SIA-project

Moradi, Ramin und Zheng, Yuheng und Hutchinson, Michael und Roth, Michael Helmut und Jahan, Kanwal und Goya, Jon und Alvarado, Unai (2020) Positioning for Train-infrastructure Asset Health Status Monitoring within the SIA-project. In: Proceedings of the 33rd International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation, ION GNSS+ 2020. 33rd International Technical Meeting of the Satellite Division of The Institute of Navigation (ION GNSS+ 2020), 2020-09-21 - 2020-09-25, Online. doi: 10.33012/2020.17636. ISBN 978-093640626-8.

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Offizielle URL: https://www.ion.org/gnss/virtual-abstract-view.cfm?paperID=8821

Kurzfassung

Railway infrastructure and vehicle maintenance expenditures are estimated to cost over 20,000M€ per year at European level. This indicates the demand for developing a low-cost system capable of providing prognostic information about the health status of the railway at the points of the interaction between the vehicle and the infrastructure (wheelset, pantograph, rail and catenary). To achieve these capabilities, SIA (System for vehicle-infrastructure Interaction Assets health status monitoring) is being developed by a consortium from five different European countries. Within the SIA system, events are captured by a network of sensors, which are time stamped and then accurately geo-referenced by the positioning sub-system of SIA. The positioning sub-system is based on EGNSS positioning algorithms tailored for the railway environment and comprises onboard as well as back-office processing. GNSS-based positioning in the railway environment is very challenging. Hence, Galileo with its advanced signal structure is utilized in SIA (in addition to GPS) to improve availability as well as accuracy. The onboard positioning algorithm has been developed based on a novel GNSS-IMU hybridized approach. The new approach can overcome frequent measurement gaps within the GNSS observations and maintain the accuracy level required by SIA system. An overview of the back-office positioning in SIA complements the presentation of the onboard processing.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/139228/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Positioning for Train-infrastructure Asset Health Status Monitoring within the SIA-project
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Moradi, RaminGMV NSLNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zheng, YuhengGMV NSLNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hutchinson, MichaelGMV NSLNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Roth, Michael HelmutM.Roth (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4812-346XNICHT SPEZIFIZIERT
Jahan, KanwalKanwal.Jahan (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0000-6977-239XNICHT SPEZIFIZIERT
Goya, JonCEITNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Alvarado, UnaiCEITNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2020
Erschienen in:Proceedings of the 33rd International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation, ION GNSS+ 2020
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.33012/2020.17636
ISBN:978-093640626-8
Status:veröffentlicht
Stichwörter:GNSS, positioning, railway
Veranstaltungstitel:33rd International Technical Meeting of the Satellite Division of The Institute of Navigation (ION GNSS+ 2020)
Veranstaltungsort:Online
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:21 September 2020
Veranstaltungsende:25 September 2020
Veranstalter :ION
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Schienenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V SC Schienenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Digitalisierung und Automatisierung des Bahnsystems (alt)
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Datenerfassung und Informationsgewinnung
Hinterlegt von: Roth, Michael
Hinterlegt am:14 Dez 2020 21:06
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:40

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