005 Применение фильтра Калмана для построения траектории движения тягового подвижного состава

Главная
/
Архив номеров
/
2020
/
№ 4, 2020
/
005 Application of Kalman filter for rolling stock track estimation to according GNSS

УДК 629.05                                           DOI 10.34649/AT.2020.4.4.005

Применение фильтра Калмана для построения траектории движения тягового подвижного состава

 

Иванов В.Ф., АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте», начальник отдела Математического обеспечения систем управления Центра систем управления и обеспечения безопасности движения, Россия, Санкт-Петербург

Хатымов Р.А., АО «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте», инженер-программист 2-й категории, Россия, Санкт-Петербург

Ключевые слова: расширенный фильтр Калмана, позиционирование, глобальная навигационная спутниковая система.

Аннотация. В статье рассматривается применение расширенного фильтра Калмана для оценки траектории движения тягового подвижного состава с учетом характерных для его движения особенностей. Приводятся примеры траектории движения, построенные по данным навигационной аппаратуры потребителей глобальных навигационных спутниковых систем, а также полученные в результате работы фильтра Калмана и делается их сравнение.

 

Application of Kalman filter for rolling stock track estimation
to according GNSS

Ivanov Vadim, JSC “NIIAS”, head of the Department of Mathematical support of control systems, Center for control systems and traffic safety, Russia, Saint Petersburg, e-mail: v.ivanov@vniias.ru  

Khatymov Renat, JSC “NIIAS”, category II software engineer, Saint-Petersburg, Russia, khatymovrenat@gmail.com

 

Keywords: advanced Kalman filter, positioning, global navigation satellite systems

Summary: The article discusses the use of the extended Kalman filter to estimate the trajectory of the rolling stock, taking into account the features characteristic of its movement. There are examples GNSS trajectory and estimated by Kalman filter are analyzed and compared.

398703_1357
издается с 1923 г.
Актуально.
Достоверно. Доступно.
Главное меню
Наши контакты
129272, Москва,
Рижская площадь, д.3
Свяжитесь с нами любым удобным способом
Звоните по номеру
Мы  находимся по адресу:
129272, Москва,
Рижская площадь, д.3
Электронная почта:
Скрытое поле:
Оставить заявку
это поле обязательно для заполнения
Ваше имя*
это поле обязательно для заполнения
Ваша почта*
это поле обязательно для заполнения
Ваш телефон:*
это поле обязательно для заполнения
Область ввода:*
это поле обязательно для заполнения
Политика*
Спасибо! Форма отправлена