CN110646821A - 基于移动基线解算的列车完整性检测方法 - Google Patents

基于移动基线解算的列车完整性检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于移动基线解算的列车完整性检测方法。该方法包括：采用双差载波相位的方法消除掉卫星和接收机的时钟误差，以及与传播路径相关的电离层和对流层延迟误差，并用卡尔曼滤波估计列首列尾两天线之间的相对位置坐标，进而得到列首列尾两天线之间基线的长度；然后将解算的基线长度与预先给定的参考基线长度比较，判断二者的差值是否在阈值范围内。如果在阈值范围内，则代表列车的完整性状态正常，反之，则表明列车的完整性状态异常，可能存在脱钩情况。本发明基于解算的移动基线长度，并将其与参考长度比较，进而得到列车实时的完整性状态信息，具有连续性好、可靠性高的特点，能够有效降低列车完整性误警及漏警的概率。

Description

基于移动基线解算的列车完整性检测方法
技术领域
本发明涉及列车完整性检测技术领域，尤其涉及一种基于移动基线解算的列车完整性检测方法。
背景技术
列车的各节车厢之间是通过车钩物理连接在一起的，在列车行驶的过程中，需要频繁的加速和制动，长时间的作用会损坏车钩，因此车厢之间存在脱钩的风险。一旦列车脱钩，列车完整性检测***应该能立即给出报警信息，避免列车脱轨或与后车碰撞等事故发生。实际上，在列车进入闭塞分区之前，必须保证闭塞分区已经完全出清，上一列车在分区内没有任何遗留车厢。因此，列车完整性检测是列车运行控制***的重要部分，对于保证列车完整，避免追尾甚至脱轨事故的发生具有重要意义。
目前，现有技术中的列车完整性检测主要有以下三种方法：
1、通过轨道电路进行列车的占用检测方法，主要包括：当列车车轮压过钢轨时，影响轨道上的电流电压，导致继电器的状态的改变，根据检查继电器状态实现轨道占用检查。列车车钩分离后遗留的车厢可以通过轨道占用状态检测出来。
该方法的缺点为：基于轨道电路的检测方式必须在运行线路上铺设大量的地面设备，面临建设及维护成本高昂等问题。
2、通过制动风管压力判断列车完整状态的异常方法，主要包括：由于列车空气制动的制动管贯穿列车的全部车厢，车厢分离事故会造成风压管断裂漏风，进而导致列车制动气管的风压会急剧下降。车尾通过专用数字电台向机车发送车尾风管压力、车尾定位信息等，车载计算机将接收到的车尾风压与标准风压值进行比较以确定列车完整性。
该方法的缺点为：该方法一般两分钟进行一次自动查询，不能保证列车完整性检测的实时性；另外该方法需要公用通信通道，也容易造成通信干扰和冲突，导致通信的稳定性不高。
3、基于卫星导航定位的列车完整性检测方法，主要包括：在列车的头部车厢顶部(车头)和列车末节车厢顶部(车尾)内分别安装卫星导航(包括GPS、北斗、GLONASS等)天线，实时解算车头、车尾位置，通过车头、车尾的位置差估计列车长度，计算结果再与列车的实际长度比较，从而检测列车的完整性。
该方法的缺点为：在定位结果偏差较大时，导致计算的车头、车尾位置不准确，此时估计的车长误差很大，误警或漏警概率大。该方法的误差在10米左右，精度还不够高，不仅存在误警及漏警的安全隐患，也不利于铁路运输效率的提高。
发明内容
本发明的实施例提供了一种基于移动基线解算的列车完整性检测方法，以克服现有技术的问题。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。
一种基于移动基线解算的列车完整性检测方法，包括：
步骤S1、根据载波信号的传播过程，分别建立列车的车头和车尾的载波相位观测方程，对车头和车尾的载波相位观测方程做单差得到载波相位的单差方程，对不同卫星对应的载波相位的单差方程做单差得到双差载波相位的观测方程；
步骤S2、根据所述双差载波相位后的观测方程，建立卡尔曼滤波模型的***方程和量测方程，根据卡尔曼滤波模型估计每一时刻的列车的状态矢量，根据所述状态矢量中的车头和车尾处两天线的相对位置计算移动基线的长度；
步骤S3、计算出所述移动基线的长度与给定的参考长度之间的差值，判定所述差值是否小于给定的阈值，如果是，则判定列车的完整性状态正常；反之，则判定列车的完整性异常。
优选地，所述的步骤S1具体包括：
S11：根据载波相位的定位误差得到车头和车尾两天线的载波相位观测方程如下；
Figure BDA0002216739960000032
式中，φ代表载波相位测量值；λ是载波信号的波长；ρ是卫星到天线的真实距离；I是电离层延迟误差；T是对流层的延迟误差；f是载波的频率；δt是天线的钟差；dt是卫星的钟差；N是整周模糊度；ε是难以定量描述的误差总和，包括天线噪声等；i代表第i颗卫星；b,r分别代表车头的基准站和车尾的辅助站；
S12：对车头车尾两天线之间的载波相位做时间对齐处理，若车头车尾的载波相位时间对齐成功，则进入步骤S13；反之，则继续S12，进入下一次的时间对齐；
S13：车头车尾的载波相位观测量的时间对齐成功，进行双差载波相位消除误差处理，并作为S3移动基线计算的输入：
Figure BDA0002216739960000033
S14：根据S13,与天线位置相关的部分为
Figure BDA0002216739960000034
由以上推导，真实的双差距离
Figure BDA0002216739960000035
可以写成：
Figure BDA0002216739960000041
S15：选定基准天线和辅助天线，假定基准天线的坐标为(xb,yb,zb)，辅助天线的概略坐标为
Figure BDA0002216739960000042
用基准天线b的位置作为天线r的概略位置，将辅助天线r到卫星的距离在其概略位置处一阶泰勒展开，得到：
Figure BDA0002216739960000044
式中，从天线的实际坐标与概略坐标的偏差记为(Δx,Δy,Δz)，也即两天线之间的相对位置；
一阶泰勒展开的系数表示基准天线指向卫星的方向余弦参数，定义三个轴方向的余弦参数分别为(l,m,q)，则有：
Figure BDA0002216739960000045
s＝i,j
S16：将上式代入S14可得：
Figure BDA0002216739960000046
将所得的
Figure BDA0002216739960000047
的展开式代入S13可得：
S17：假设在当前历元中，两天线同时观测到的卫星数目为n,选取一颗参考卫星，则可以得到(n-1)个双差方程，联立这些方程并写成矩阵的形式，得到载波相位的双差观测方程式：
-λφ＝HX-λΝ
其中，φ向量由天线测得的载波相位的观测值两次作差获得；H矩阵的求解需要卫星的位置和基准天线的概略位置，卫星的位置由天线输出的卫星星历解算，辅助天线的概略位置采用基准天线的位置；X是待求的基线向量；Ν由(n-1)个双差整周模糊度组成。
优选地，所述的步骤S13中的双差载波相位消除误差包括以下步骤：
S131：将车头天线作为基准站，将车尾天线作为移动站，在基准站和移动站之间做站间差分消除与卫星和传播路径相关的误差，包括卫星的钟差，电离层和对流层的延迟误差；
Figure BDA0002216739960000051
式中，下标br表示在两天线之间作差的值；
天线同时跟踪多颗卫星的信号，假设同一时刻两天线观测到另一颗卫星j，同样得到卫星j对应的载波相位的单差方程：
Figure BDA0002216739960000052
S132：星间差分：将S131站间差分的基础上，选取高度角最好的一颗卫星作为参考卫星，将其他卫星对应的载波相位与参考卫星的载波相位之间做差，得到：
Figure BDA0002216739960000053
式中，上标ij表示在第i颗星和第j颗星之间作差。
优选地，选出高度角最大的一颗卫星作为参考卫星，卫星高度角的计算方法包括：
计算卫星在车头天线处的载体坐标系下的坐标，转换关系如下：
Figure BDA0002216739960000054
再计算卫星在车头天线处的高度角：
θ＝arctan(U2/(E2+N2))
式中，(Xs,Ys,Zs)是卫星在地心地固坐标系下的位置坐标；(E,N，U)是卫星以车头天线为中心的载体坐标系下的位置坐标；L和B分别是车头天线的经度和纬度；θ表示卫星的高度角。
优选地，所述的S15中的基准天线的位置用基于最小二乘原理的单点定位的方法求得。
优选地，所述的步骤S2中的根据双差载波相位的量测方程，建立卡尔曼滤波模型的***方程和量测方程，包括：
卡尔曼滤波模型的***方程为：
Xk＝AXk-1+Qk
式中，Xk是***的状态矢量；A是状态转移矩阵；Qk是***的过程噪声；
***的状态的维度是6+(n-1)，包括地心地固坐标系下三个坐标轴方向的相对位置，相对速率以及双差整周模糊度：
Figure BDA0002216739960000061
式中，表示三个方向的相对速率，并假定其服从一阶马尔可夫分布；
Figure BDA0002216739960000063
是双差整周模糊度组成的矩阵；
状态转移矩阵：
式中时间间隔ΔT＝0.1s；
***的噪声矩阵为：
Figure BDA0002216739960000065
式中τ是相关时间；
***的测量模型：
Zk＝HkXk+Vk
式中Zk是***的观测向量；Hk是量测矩阵；Vk是测量噪声，假定其为高斯白噪声，它的协方差矩阵是R。
***的观测矢量：
Figure BDA0002216739960000071
***的测量矩阵：
Hk＝[l(n-1)×1 m(n-1)×1 q(n-1)×1 0(n-1)×3 -λ·I(n-1)×(n-1)]
式中(l,m,q)由(n-1)余弦参数(l,m,q)的差组成的矩阵。
噪声协方差矩阵：
Figure BDA0002216739960000072
式中，参数σ是L1载波噪声的标准偏差，它的值为0.0008m。
优选地，所述的根据卡尔曼滤波模型估计每一时刻的列车的状态矢量，根据所述状态矢量中的车头和车尾处两天线的相对位置计算移动基线的长度，包括：
设根据卡尔曼滤波估计的状态向量X中车头和车尾处两天线的相对位置为(Δx,Δy,Δz)，则移动基线的长度L的计算公式为；
Figure BDA0002216739960000073
优选地，所述的步骤S2中的根据双差载波相位的量测方程，建立卡尔曼滤波模型的***方程和量测方程，还包括：
1)、当当前时刻的可见卫星与上一时刻相比减少时，得到失锁卫星的PRN号，在卡尔曼滤波模型的状态矩阵和协方差矩阵中除去该失锁卫星对应的值，再进行滤波解算。
2)、当当前时刻的可见卫星与上一时刻相比增加时；
步骤1：首先根据上一时刻的可见卫星的对应的矩阵滤波得到当前时刻车头和车尾两天线的相对位置(Δx,Δy,Δz)；
步骤2：用当前时刻车头和车尾两天线的相对位置(Δx,Δy,Δz)反解出增加卫星对应的双差整周模糊度
Figure BDA0002216739960000081
步骤3：用步骤2中解算出的双差整周模糊度
Figure BDA0002216739960000082
更新状态矩阵X；协方差矩阵P则保留对应的位置和速度部分，其余部分全部初始化；
步骤4：将更新处理后的矩阵X和P先滤波一次，进行平滑处理，再供下一时刻滤波使用。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例的移动基线解算的列车完整性检测方法，通过载波相位观测方程的两次作差消除了卫星和天线的钟差，电离层和对流层的延迟等误差，建立卡尔曼滤波观测方程。通过卡尔曼滤波算法动态估计两天线之间的相对位置，进而计算得到移动基线的长度。所解算得到的移动基线的精度高，与传统列车完整性检测方法相比，提高了列车完整性检测的可靠性，降低了误警和漏警的概率。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于移动基线解算的列车完整性检测方法的处理流程图；
图2为本发明实施例提供的一种移动基线解算的方法流程图；
图3为本发明实施例提供的一种将车头天线作为基准站，将车尾天线作为移动站的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种列车完整性正常与异常两种情况下对应的移动基线的长度。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
为了进一步减小解算车长的误差，本发明实施例提出了一种基于移动基线解算的列车完整性检测方法，该方法的处理流程如图1所示，包括如下的处理步骤：
步骤S1、采用基于双差载波相位消除卫星和天线的钟差，以及对流层和电离层的误差，得到双差载波相位的观测方程；
步骤S2、根据双差载波相位后的观测方程，建立卡尔曼滤波模型的***方程和量测方程；根据卡尔曼滤波模型估计每一时刻的状态矢量，根据状态矢量中的两天线的相对位置计算移动基线的长度
步骤S3、将计算得到的移动基线的长度与给定的参考长度比较，将二者的差值与给定的阈值作比较。若在阈值范围内，则认为列车的完整性状态正常；反之，解算的移动基线的长度与参考长度之间的差值超出阈值范围，则认为列车完整性异常。
进一步地，所述的步骤S1的具体处理过程包括：
图2为本发明实施例提供的移动基线解算的流程图。载波信号的传播受到卫星钟差、天线钟差、电离层延迟误差和对流层延迟误差等误差源的影响。根据载波信号的传播过程，车头和车尾两天线的载波相位观测方程可以写成
Figure BDA0002216739960000101
和
Figure BDA0002216739960000102
Figure BDA0002216739960000103
Figure BDA0002216739960000104
式中，φ代表载波相位测量值；λ是载波信号的波长；ρ是卫星到天线的真实距离；I是电离层延迟误差；T是对流层的延迟误差；f是载波的频率；δt是天线的钟差；dt是卫星的钟差；N是整周模糊度；ε是难以定量描述的误差总和，包括天线噪声等；i代表第i颗卫星；b,r分别代表车头的基准站和车尾的辅助站。
站间差分：如图3所示，将车头天线作为基准站，将车尾天线作为移动站，两天线之间(列车)的长度约为200m左右，远远小于卫星到两观测站之间的距离(约20200km)，因此可以认为卫星到两天线之间的传播路径是一样的，到达两天线的载波信号经过电离层和对流层延迟误差也一样。在基准站和移动站之间做站间差分可以消除与卫星和传播路径相关的误差，包括卫星的钟差，电离层和对流层的延迟误差；
对车头和车尾两天线之间做一次单差，得到的载波相位的单差方程为：
Figure BDA0002216739960000111
式中，下标br表示在两天线之间的单差值，
Figure BDA0002216739960000112
为车头和车尾两天线之间的载波相位的站间差分。
天线可以同时跟踪多颗卫星的信号，假设同一时刻两天线观测到另一颗卫星j，同样可得到卫星j对应的载波相位的单差方程：
Figure BDA0002216739960000113
星间差分：天线本身是不变的，在卫星之间再次做差后可以消除天线的钟差。在站间差分的基础上，选取高度角最好的一颗卫星作为参考卫星，将其他卫星对应的载波相位与参考卫星的载波相位之间做差，可以消除天线钟差等与天线有关的误差。
Figure BDA0002216739960000114
式中，上标ij表示在第i颗星和第j颗星之间作差。
上式中与天线位置相关的部分为
Figure BDA0002216739960000121
由以上推导，真实的双差距离
Figure BDA0002216739960000122
可以写成：
Figure BDA0002216739960000123
将辅天线到卫星的距离在基准天线位置坐标(xb,yb,zb)附近作一阶泰勒级数展开，得到：
Figure BDA0002216739960000124
Figure BDA0002216739960000125
式中，从天线的实际坐标与概略坐标的偏差记为(Δx,Δy,Δz)，也即两天线之间的相对位置。
一阶泰勒展开的系数表示基准天线指向卫星的方向余弦参数，定义三个轴方向的余弦参数分别为(l,m,q)，则有：
Figure BDA0002216739960000126
双差距离
Figure BDA0002216739960000127
可以进一步写成：
Figure BDA0002216739960000128
双差载波相位的观测方程可以写成：
Figure BDA0002216739960000129
在当前历元中，两天线同时观测到的卫星数目为n,选取一颗参考卫星，则可以得到(n-1)个双差方程，联立这些方程并写成矩阵的形式有：
-λφ＝HX-λΝ
其中，方程左端的φ向量可以由天线测得的载波相位的观测值直接作两次差获得；H矩阵的求解需要卫星的位置和基准天线的概略位置，卫星的位置可以由天线输出的卫星星历解算，辅助天线的概略位置采用基准天线的位置；X是待求的基线向量；Ν由(n-1)个双差整周模糊度组成。
上述卫星高度角的计算方法包括：
计算卫星在车头天线处的载体坐标系下的坐标，转换关系如下：
Figure BDA0002216739960000131
再计算卫星在车头天线处的高度角：
θ＝arctan(U2/(E2+N2))
式中，(Xs,Ys,Zs)是卫星在地心地固坐标系下的位置坐标；(E,N，U)是卫星以车头天线为中心的载体坐标系下的位置坐标；L和B分别是车头天线的经度和纬度；θ表示卫星的高度角。
进一步地，所述的步骤S2的具体处理过程包括：
所述的卡尔曼滤波包括时间更新和状态更新两个过程。***的状态矩阵是6+(n-1)维的，包括地心地固坐标系下三个坐标轴方向的相对位置，相对速率以及(n-1)维的双差整周模糊度。那么***状态向量X为：
其中，(Δx,Δy,Δz)表示地心地固坐标系下三个方向的相对位置；
Figure BDA0002216739960000133
表示三个方向的相对速率，并假定其服从一阶马尔可夫分布；
Figure BDA0002216739960000134
表示双差载波相位对应的整周模糊度。
***的量测向量Z为：
Figure BDA0002216739960000135
其中：
Figure BDA0002216739960000141
表示进行站间差分和星间差分后，载波相位两次作差后的值。
在卫星状况良好，可以进行定位的情况下，利用上述的载波相位的双差值作为量测输入，通过卡尔曼滤波处理对车头车尾天线之间相对位置、相对速率进行估计，进而通过相对位置解算移动基线的长度。
卡尔曼滤波包括两个主要的信息更新过程：时间更新和量测更新。
时间更新包括状态一步预测和一步预测均方误差的计算，计算公式分别如下：
其中，A表示状态转移矩阵，Xk-1表示k-1时刻的估计状态，
Figure BDA0002216739960000143
表示k时刻的一步预测状态，Qk表示噪声协方差矩阵，Pk -表示k-1时刻估计状态误差的协方差矩阵。
状态转移矩阵：
Figure BDA0002216739960000144
其中，时间间隔ΔT＝0.1s。
噪声矩阵可写为：
Figure BDA0002216739960000145
其中，τ是相关时间。
观测矩阵：
Figure BDA0002216739960000146
***的测量矩阵：
Hk＝[l(n-1)×1 m(n-1)×1 q(n-1)×1 0(n-1)×3 -λgI(n-1)×(n-1)]
式中(l,m,q)由(n-1)余弦参数(l,m,q)的差组成的矩阵。
噪声协方差矩阵：
Figure BDA0002216739960000151
式中，参数σ是L1载波噪声的标准偏差，它的值为0.0008m。
量测更新包括滤波增益、状态估计和估计均方误差的计算，计算公式分别如下：
Figure BDA0002216739960000152
其中，H表示***的量测矩阵，R表示***量测噪声协方差矩阵，Kk表示滤波增益，Z表示***的观测矩阵，Pk表示状态估计的均方误差，Xk表示估计的状态，由一步预测状态和量测更新两部分得到的状态组成，包括车头车尾两天线之间的相对位置、相对速率以及双差整周模糊度。
***的量测矩阵H为：
Hk＝[l(n-1)×1 m(n-1)×1 q(n-1)×1 0(n-1)×3 -λ·I(n-1)×(n-1)]
其中，(l,m,q)由卫星到基准站的方向余弦参数(l,m,q)的差组成的矩阵。0(n-1)×3是一个n-1行3列的零矩阵，I(n-1)×(n-1)表示一个n-1阶的单位矩阵，λ是载波信号的波长。
噪声协方差矩阵：
Figure BDA0002216739960000161
式中，参数σ是载波噪声的标准偏差，L1波段对应的值为0.0008m。
所述参考卫星的选择根据卫星的高度角选择卫星，将高度角最好的一颗卫星作为参考卫星。
卫星高度角的计算，首先计算卫星在车头天线处的载体坐标系下的坐标，转换关系如下：
Figure BDA0002216739960000162
再计算卫星在车头天线处的高度角：
θ＝arctan(U2/(E2+N2))
式中，(Xs,Ys,Zs)是卫星在地心地固坐标系下的位置坐标；(E,N，U)是卫星以车头天线为中心的载体坐标系下的位置坐标；L和B分别是车头天线的经度和纬度；θ表示卫星的高度角。
所述卫星位置的计算是根据广播星历计算卫星位置，包括以下步骤：
(1)计算卫星运动的平均角速度n。
首先根据广播星历中给出的参数
Figure BDA0002216739960000163
计算出参考时刻TOE的平均角速度n0：
Figure BDA0002216739960000164
式中，GM—为万有引力常数G与地球总质量M之积。
然后根据广播星历中给出的摄动参数Δn计算观测时刻卫星的平均角速度n：
n＝n0+Δn
(2)计算观测瞬间卫星的平近点角M
M＝M0+n(t-TOE)
式中，M0—为参考时刻TOE时的平近点角，由广播星历给出。
(3)计算偏近点角E
E＝M+e sin E
可用迭代法或微分方程改正法解此方程。
(4)计算真近点角f
Figure BDA0002216739960000171
式中，e—是卫星轨道的偏心率，由广播星历给出。
(5)计算升交距角u′
u′＝ω+f
式中，ω—为近地点角距，由广播星历给出。
(6)计算摄动改正项δu,δr,δi
广播星历中给出了下列6个摄动参数：Cuc,Cus,Crc,Crs,Cic,Cis，据此可以求出由于J2项而引起的升交距角u的摄动改正项δu、卫星矢径r的摄动改正项δu和卫星轨道倾角i的摄动改正项δi。计算公式如下：
Figure BDA0002216739960000172
(7)计算u′,r′,i0进行摄动改正
Figure BDA0002216739960000181
式中：a—为卫星轨道的长半径，
Figure BDA0002216739960000182
i0—为TOE时刻的轨道倾角，由广播星历中的开普勒参数给出；
Figure BDA0002216739960000183
—为i的变化率，由广播星历中的摄动参数给出。
(8)计算卫星在轨道面坐标系中的位置
在轨道平面直角坐标系中(坐标原点位于地心，X轴指向升交点)卫星的平面直角坐标为：
Figure BDA0002216739960000184
(9)计算观测瞬间升交点的经度L
参考时刻TOE时升交点的赤经为ΩTOE，升交点对时间的变化率
Figure BDA0002216739960000185
那么观测瞬间t的升交点赤经Ω应为：
Figure BDA0002216739960000186
其中
Figure BDA0002216739960000187
可从广播星历的摄动参数中给出。
设本周开始时刻(星期日0时)格林尼治恒星时为GASTweek，则观测瞬间的格林尼治恒星时为：
GAST＝GASTweek+ωet
式中：ωe—为地球自转角速度；t—为本周内的时间(s)。
这样就可求得观测瞬间升交点的经度值为：
Figure BDA0002216739960000188
令Ω0＝ΩTOE-GASTweek，则有：
Figure BDA0002216739960000189
(10)计算卫星在瞬时地球坐标系中的位置
已知升交点的大地经度L以及轨道平面的倾角i后，就可通过两次旋转方便地求得卫星在地固坐标系中的位置：
Figure BDA0002216739960000191
根据卡尔曼滤波估计的状态向量X中两天线的相对位置(Δx,Δy,Δz)进一步计算移动基线的长度L；
Figure BDA0002216739960000192
进一步地，所述的步骤S3的具体处理过程包括：
估计基线的实时长度，按实际经验预先给定参考长度和阈值，假定给定的参考长度为S，阈值为η。
如果解算的基线长度L满足|L-S|≤η成立，则认为列车的完整性状态正常；反之，如果基线长度L满足|L-S|≥η成立，则认为列车的完整性状态存在异常，应及时报警。
图3为本发明实施例提供的列车完整性与移动基线的示意关系。
在列车完整性正常的情况下，如图(a)所示，移动基线的长度应满足：参考长度-阈值≤移动基线的长度≤参考长度+阈值。
在列车完整性异常的情况下，如图(b)所示，移动基线的长度则会超出“参考长度±阈值”的范围。
在进行完当前时刻的滤波之后，依次进入下一时刻的滤波计算与基线解算。
在列车的实际运行过程中，跟踪到的可见卫星是不断变化的。卡尔曼滤波的状态矩阵X里面包含了卫星的双差整模糊度，误差协方差矩阵P里面包含了每颗卫星的误差信息，因此，在观测到的卫星变化时，对应的卡尔曼滤波的状态矩阵X和误差协方差矩阵P也要随之改变。
卫星的变化可分为以下三种情况，分别考虑：
1)减少卫星
此时的可见卫星与上一时刻相比减少，得到失锁卫星的PRN号，则在状态矩阵和协方差矩阵中除去该失锁卫星对应的值，再进行滤波解算。
2)增加卫星
步骤1：首先根据上一时刻的可见卫星的对应的矩阵滤波得到当前时刻两天线的相对位置(Δx,Δy,Δz)；
步骤2：根据式(11)，用当前时刻的相对位置反解出增加卫星对应的双差整周模糊度
Figure BDA0002216739960000201
步骤3：用Step 2中解算出的双差整周模糊度更新状态矩阵X；协方差矩阵P则保留对应的位置和速度部分，其余部分全部初始化；
步骤4：将更新处理后的矩阵X和P先滤波一次，进行平滑处理，再供下一时刻滤波使用。
3)卫星减少同时有其他卫星增加
先根据1)先作减星处理，再根据2)作加星处理。
综上所述，本发明实施例的移动基线解算的列车完整性检测方法，通过载波相位观测方程的两次作差消除了卫星和天线的钟差，电离层和对流层的延迟等误差，建立卡尔曼滤波观测方程。通过卡尔曼滤波算法动态估计两天线之间的相对位置，进而计算得到移动基线的长度。所解算得到的移动基线的精度高，与传统列车完整性检测方法相比，提高了列车完整性检测的可靠性，降低了误警和漏警的概率。
本发明基于解算的移动基线长度，并将其与参考长度比较，进而得到列车实时的完整性状态信息，具有连续性好、可靠性高的特点，能够有效降低列车完整性误警及漏警的概率。
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及***实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于移动基线解算的列车完整性检测方法，其特征在于，包括：
步骤S1、根据载波信号的传播过程，分别建立列车的车头和车尾的载波相位观测方程，对车头和车尾的载波相位观测方程做单差得到载波相位的单差方程，对不同卫星对应的载波相位的单差方程做单差得到双差载波相位的观测方程；
步骤S2、根据所述双差载波相位后的观测方程，建立卡尔曼滤波模型的***方程和量测方程，根据卡尔曼滤波模型估计每一时刻的列车的状态矢量，根据所述状态矢量中的车头和车尾处两天线的相对位置计算移动基线的长度；
步骤S3、计算出所述移动基线的长度与给定的参考长度之间的差值，判定所述差值是否小于给定的阈值，如果是，则判定列车的完整性状态正常；反之，则判定列车的完整性异常。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤S1具体包括：
S11：根据载波相位的定位误差得到车头和车尾两天线的载波相位观测方程如下；
Figure FDA0002216739950000011
式中，φ代表载波相位测量值；λ是载波信号的波长；ρ是卫星到天线的真实距离；I是电离层延迟误差；T是对流层的延迟误差；f是载波的频率；δt是天线的钟差；dt是卫星的钟差；N是整周模糊度；ε是难以定量描述的误差总和，包括天线噪声等；i代表第i颗卫星；b,r分别代表车头的基准站和车尾的辅助站；
S12：对车头车尾两天线之间的载波相位做时间对齐处理，若车头车尾的载波相位时间对齐成功，则进入步骤S13；反之，则继续S12，进入下一次的时间对齐；
S13：车头车尾的载波相位观测量的时间对齐成功，进行双差载波相位消除误差处理，并作为S3移动基线计算的输入：
Figure FDA0002216739950000021
S14：根据S13,与天线位置相关的部分为
Figure FDA0002216739950000022
由以上推导，真实的双差距离
Figure FDA0002216739950000023
可以写成：
Figure FDA0002216739950000024
S15：选定基准天线和辅助天线，假定基准天线的坐标为(xb,yb,zb)，辅助天线的概略坐标为
Figure FDA0002216739950000025
用基准天线b的位置作为天线r的概略位置，将辅助天线r到卫星的距离在其概略位置处一阶泰勒展开，得到：
Figure FDA0002216739950000026
Figure FDA0002216739950000027
式中，从天线的实际坐标与概略坐标的偏差记为(Δx,Δy,Δz)，也即两天线之间的相对位置；
一阶泰勒展开的系数表示基准天线指向卫星的方向余弦参数，定义三个轴方向的余弦参数分别为(l,m,q)，则有：
S16：将上式代入S14可得：
Figure FDA0002216739950000029
将所得的
Figure FDA00022167399500000210
的展开式代入S13可得：
Figure FDA0002216739950000031
S17：假设在当前历元中，两天线同时观测到的卫星数目为n,选取一颗参考卫星，则可以得到(n-1)个双差方程，联立这些方程并写成矩阵的形式，得到载波相位的双差观测方程式：
-λφ＝HX-λΝ
其中，φ向量由天线测得的载波相位的观测值两次作差获得；H矩阵的求解需要卫星的位置和基准天线的概略位置，卫星的位置由天线输出的卫星星历解算，辅助天线的概略位置采用基准天线的位置；X是待求的基线向量；Ν由(n-1)个双差整周模糊度组成。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的步骤S13中的双差载波相位消除误差包括以下步骤：
S131：将车头天线作为基准站，将车尾天线作为移动站，在基准站和移动站之间做站间差分消除与卫星和传播路径相关的误差，包括卫星的钟差，电离层和对流层的延迟误差；
Figure FDA0002216739950000032
式中，下标br表示在两天线之间作差的值；
天线同时跟踪多颗卫星的信号，假设同一时刻两天线观测到另一颗卫星j，同样得到卫星j对应的载波相位的单差方程：
S132：星间差分：将S131站间差分的基础上，选取高度角最好的一颗卫星作为参考卫星，将其他卫星对应的载波相位与参考卫星的载波相位之间做差，得到：
Figure FDA0002216739950000034
式中，上标ij表示在第i颗星和第j颗星之间作差。
4.根据权利要求3中S132所述方法，其特征在于，选出高度角最大的一颗卫星作为参考卫星，卫星高度角的计算方法包括：
计算卫星在车头天线处的载体坐标系下的坐标，转换关系如下：
Figure FDA0002216739950000041
再计算卫星在车头天线处的高度角：
θ＝arctan(U2/(E2+N2))
式中，(Xs,Ys,Zs)是卫星在地心地固坐标系下的位置坐标；(E,N，U)是卫星以车头天线为中心的载体坐标系下的位置坐标；L和B分别是车头天线的经度和纬度；θ表示卫星的高度角。
5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述的S15中的基准天线的位置用基于最小二乘原理的单点定位的方法求得。
6.根据权利要求3或4或5所述方法，其特征在于，所述的步骤S2中的根据双差载波相位的量测方程，建立卡尔曼滤波模型的***方程和量测方程，包括：
卡尔曼滤波模型的***方程为：
Xk＝AXk-1+Qk
式中，Xk是***的状态矢量；A是状态转移矩阵；Qk是***的过程噪声；
***的状态的维度是6+(n-1)，包括地心地固坐标系下三个坐标轴方向的相对位置，相对速率以及双差整周模糊度：
Figure FDA0002216739950000042
式中，
Figure FDA0002216739950000051
表示三个方向的相对速率，并假定其服从一阶马尔可夫分布；
Figure FDA0002216739950000052
是双差整周模糊度组成的矩阵；
状态转移矩阵：
Figure FDA0002216739950000053
式中时间间隔ΔT＝0.1s；
***的噪声矩阵为：
Figure FDA0002216739950000054
式中τ是相关时间；
***的测量模型：
Zk＝HkXk+Vk
式中Zk是***的观测向量；Hk是量测矩阵；Vk是测量噪声，假定其为高斯白噪声，它的协方差矩阵是R。
***的观测矢量：
***的测量矩阵：
Hk＝[l(n-1)×1 m(n-1)×1 q(n-1)×1 0(n-1)×3 -λI(n-1)×(n-1)]
式中(l,m,q)由(n-1)余弦参数(l,m,q)的差组成的矩阵。
噪声协方差矩阵：
Figure FDA0002216739950000056
式中，参数σ是L1载波噪声的标准偏差，它的值为0.0008m。
7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述的根据卡尔曼滤波模型估计每一时刻的列车的状态矢量，根据所述状态矢量中的车头和车尾处两天线的相对位置计算移动基线的长度，包括：
设根据卡尔曼滤波估计的状态向量X中车头和车尾处两天线的相对位置为(Δx,Δy,Δz)，则移动基线的长度L的计算公式为；
Figure FDA0002216739950000061
8.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述的步骤S2中的根据双差载波相位的量测方程，建立卡尔曼滤波模型的***方程和量测方程，还包括：
1)、当当前时刻的可见卫星与上一时刻相比减少时，得到失锁卫星的PRN号，在卡尔曼滤波模型的状态矩阵和协方差矩阵中除去该失锁卫星对应的值，再进行滤波解算。
2)、当当前时刻的可见卫星与上一时刻相比增加时；
步骤1：首先根据上一时刻的可见卫星的对应的矩阵滤波得到当前时刻车头和车尾两天线的相对位置(Δx,Δy,Δz)；
步骤2：用当前时刻车头和车尾两天线的相对位置(Δx,Δy,Δz)反解出增加卫星对应的双差整周模糊度
步骤3：用步骤2中解算出的双差整周模糊度
Figure FDA0002216739950000063
更新状态矩阵X；协方差矩阵P则保留对应的位置和速度部分，其余部分全部初始化；
步骤4：将更新处理后的矩阵X和P先滤波一次，进行平滑处理，再供下一时刻滤波使用。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112230250A (zh) * 2020-09-22 2021-01-15 北京自动化控制设备研究所 基于动态长基线差分模拟器的差分接收机测试评测方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101187550A (zh) * 2007-11-30 2008-05-28 北京交通大学 基于gps和虚拟卫星组合定位检查列车完整性的方法
CN101554878A (zh) * 2009-05-20 2009-10-14 北京交通大学 一种实现列车完整性远程监控的***和方法
CN104875773A (zh) * 2015-05-21 2015-09-02 中国铁路总公司 基于卫星通信和公共蜂窝通信的列车控制***
CN105189247A (zh) * 2012-12-31 2015-12-23 泰雷兹加拿大公司 用于列车控制***的列车末端和列车完整性电路
CN105634681A (zh) * 2015-12-23 2016-06-01 北京交通大学 一种基于mimo技术的城轨列车车地通信***传输方法
US20170043797A1 (en) * 2015-08-13 2017-02-16 Lockheed Martin Corporation Methods and systems of determining end of train location and clearance of trackside points of interest
CN106443746A (zh) * 2016-07-19 2017-02-22 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种低成本双天线gnss/ahrs组合测姿方法
EP3228519A1 (en) * 2016-04-04 2017-10-11 Thales Deutschland GmbH Method for safe supervision of train integrity and use of on-board units of an automatic train protection system for supervision train integrity
CN108205151A (zh) * 2018-01-10 2018-06-26 重庆邮电大学 一种低成本gps单天线姿态测量方法
CN108839677A (zh) * 2018-05-07 2018-11-20 中国铁路总公司 一种列车完整性检测方法和***
CN110239596A (zh) * 2019-06-17 2019-09-17 王俊峰 一种基于ctcs-3的移动闭塞列车控制方法及***

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101187550A (zh) * 2007-11-30 2008-05-28 北京交通大学 基于gps和虚拟卫星组合定位检查列车完整性的方法
CN101554878A (zh) * 2009-05-20 2009-10-14 北京交通大学 一种实现列车完整性远程监控的***和方法
CN105189247A (zh) * 2012-12-31 2015-12-23 泰雷兹加拿大公司 用于列车控制***的列车末端和列车完整性电路
CN104875773A (zh) * 2015-05-21 2015-09-02 中国铁路总公司 基于卫星通信和公共蜂窝通信的列车控制***
US20170043797A1 (en) * 2015-08-13 2017-02-16 Lockheed Martin Corporation Methods and systems of determining end of train location and clearance of trackside points of interest
CN105634681A (zh) * 2015-12-23 2016-06-01 北京交通大学 一种基于mimo技术的城轨列车车地通信***传输方法
EP3228519A1 (en) * 2016-04-04 2017-10-11 Thales Deutschland GmbH Method for safe supervision of train integrity and use of on-board units of an automatic train protection system for supervision train integrity
CN106443746A (zh) * 2016-07-19 2017-02-22 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种低成本双天线gnss/ahrs组合测姿方法
CN108205151A (zh) * 2018-01-10 2018-06-26 重庆邮电大学 一种低成本gps单天线姿态测量方法
CN108839677A (zh) * 2018-05-07 2018-11-20 中国铁路总公司 一种列车完整性检测方法和***
CN110239596A (zh) * 2019-06-17 2019-09-17 王俊峰 一种基于ctcs-3的移动闭塞列车控制方法及***

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张先春: "联动目标的北斗高精度定位技术研究与应用", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》 *
徐国亮: "《舰炮反导火控原理》", 30 November 2018 *
李黎: "采用GPS精密单点定位技术实时确定舰船位置与姿态", 《测绘科学》 *
王彦坤: "MIMU辅助双天线GPS组合测姿***研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *
靳文军: "基于GPS定位的列车完整性检查研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112230250A (zh) * 2020-09-22 2021-01-15 北京自动化控制设备研究所 基于动态长基线差分模拟器的差分接收机测试评测方法
CN112230250B (zh) * 2020-09-22 2023-12-05 北京自动化控制设备研究所 基于动态长基线差分模拟器的差分接收机测试评测方法

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Application publication date: 20200103

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