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Robust train localisation method based on advanced map matching measurement-augmented tightly-coupled GNSS/INS with error-state UKF

Liu, Dan und Jiang, Wei und Cai, Baigen und Heirich, Oliver und Wang, Jian und Wei, Shangguan (2023) Robust train localisation method based on advanced map matching measurement-augmented tightly-coupled GNSS/INS with error-state UKF. Journal of Navigation. Cambridge University Press. doi: 10.1017/S0373463323000097. ISSN 0373-4633.

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Offizielle URL: https://doi.org/10.1017/S0373463323000097

Kurzfassung

This paper presents a robust train localisation system by fusing a Global Navigation Satellite System (GNSS) with an Inertial Navigation System (INS) in a tightly-coupled (TC) strategy. To improve navigation performance in GNSS partly blocked areas, an advanced map-matching (MM) measurement-augmented TC GNSS/INS method is proposed via an error-state unscented Kalman filter (UKF). The advanced MM generates a matched position using a one-step predicted position from a UKF time update step with binary search algorithm and a point–line projection algorithm. The matched position inputs as an additional measurement to fuse with the INS position to augment the degraded GNSS pseudorange measurement to optimise the state estimation in the UKF measurement update step. Both the real train test on the Qinghai–Tibet railway and the simulation were carried out and the results confirm that the proposed advanced MM measurement-augmented TC GNSS/INS with error-state UKF provides the best horizontal positioning accuracy of 0 ⋅ 67 m, which performs an improvement of about 71% and 90% with respect to TC GNSS/INS with only error-state UKF and only error-state Extended Kalman filter in GNSS partly blocked areas.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/195107/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Robust train localisation method based on advanced map matching measurement-augmented tightly-coupled GNSS/INS with error-state UKF
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Liu, DanSchool of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jiang, WeiSchool of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Cai, BaigenSchool of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Heirich, Oliveroliver.heirich (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5191-5997NICHT SPEZIFIZIERT
Wang, JianSchool of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wei, ShangguanSchool of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:15 Mai 2023
Erschienen in:Journal of Navigation
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1017/S0373463323000097
Verlag:Cambridge University Press
ISSN:0373-4633
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Railway, GNSS, INS, tightly-coupled, UKF, Error state Kalman filter,
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 - TraCo - Train Control and Management
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Kommunikation und Navigation > Nachrichtensysteme
Hinterlegt von: Heirich, Dr.-Ing. Oliver
Hinterlegt am:01 Jun 2023 14:53
Letzte Änderung:01 Jun 2023 14:53

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