本发明涉及列车定位技术领域，尤其涉及一种基于卫星定位环境场景误差特征的列车安全包络计算方法。
背景技术：
当前ctcs(中国列车运行控制系统，chinesetraincontrolsystem)-3级列控系统中确定列车位置主要通过车载速度传感器与应答器相结合的方式，基于全球卫星导航系统(globalnavigationsatellitesystem,gnss)的列车定位技术可提升列车定位的自主性，同时减少轨旁设备、降低建设和运营成本。
gnss信号空间传播为电磁波传播过程，传播路径会受到地表物体的反射、折射；接收机本身工作性能等方面的影响，会出现性能降级，列车定位结果的精度在动态环境下无法准确感知，因此常通过卫星定位接收机自主完好性监测(receiverautonomousintegritymonitoring,raim)技术，根据用户接收机的冗余观测值监测用户定位结果的完好性。通过raim技术可以计算当前定位结果的水平保护等级(horizontalprotectionlevel,hpl)，进行定位精度的评估。
列车沿线运行环境复杂，卫星信号易受到山谷、森林、隧道和车站等典型环境场景影响，导致gnss列车定位功能精度下降，甚至失效。为保证列车安全运行，需要根据运行环境的特征参数，合理计算列车定位安全占用包络，估计列车安全位置。
综上所述，基于gnss的列车定位需要基于大量先验定位数据分析，研究不同环境下定位误差的分布特征，并根据对应的分布模型、水平保护等级等，实现定位结果的安全包络估计，确定列车运行的安全位置。
技术实现要素：
本发明的实施例提供了一种基于卫星定位环境场景误差特征的列车安全包络计算方法，以实现对列车进行有效的定位。
为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。
一种基于卫星定位环境场景误差特征的列车安全包络计算方法，包括：
对基于全球卫星导航系统gnss的列车定位数据进行收集和分析，计算每个定位结果的误差值；
根据列车运行的铁路沿线场景对列车定位数据进行分割，根据每个定位结果的误差值计算不同场景下的误差平均值，拟合得到各个场景下的误差分布模型；
计算当前定位点与轨道之间的偏差距离，根据该偏差距离与当前场景下的误差分布模型和列车运行状态，通过多假设检验确定沿股道方向的当前场景下的列车定位结果的误差置信区间；
根据当前场景下的列车定位结果的平均误差、误差置信区间和水平保护等级，计算出单个列车车载天线位置对应的安全包络长度。
优选地，所述的对基于gnss的列车定位数据进行收集和分析，计算每个定位结果的误差值，包括：
收集基于gnss的列车定位数据，该列车定位数据包括：gnss定位结果和组合定位系统定位结果，对于定位结果，其误差值为：
其中，xgnss,ygnss是gnss定位结果在对应二维平面坐标系下的横纵坐标值，xintger,yintgr是组合定位系统定位结果在对应二维平面坐标系下的横纵坐标值。
优选地，所述的根据列车运行的铁路沿线场景对列车定位数据进行分割，根据每个定位结果的误差值计算不同场景下的误差平均值，拟合得到各个场景下的误差分布模型，包括：
根据列车运行的铁路沿线场景对列车定位数据进行分割，给定场景下的误差平均值计算方式如下：
其中n为对应场景下定位结果数据的总数量；
根据各个场景下的误差平均值和历史定位误差数据对各个场景下的定位误差分布特征进行研究，通过拟合得到误差分布模型的类型和参数，所述误差分布模型的类型包括：正态分布、对数正态分布和瑞莱分布，所述误差分布模型的参数包括对数正态分布值参数，将各个误差分布模型的参数进行分析，确定最佳拟合结果，将最佳拟合结果对应的误差分布模型的类型确定为当前场景下的误差分布模型。
优选地，所述的计算当前定位点与轨道之间的偏差距离，根据该偏差距离与当前场景下的误差分布模型和列车运行状态，通过多假设检验确定沿股道方向的当前场景下的列车定位结果的误差置信区间，包括：
通过接收机输出结果和电子轨道地图，计算当前定位结果与轨道之间的偏差距离d，并对当前沿股道方向的定位误差可能的范围区间提出多种假设：
h1:|l|∈[0,σ]
h2:|l|∈[σ,2σ]
h3:|l|∈[2σ,3σ]
……
hn:|l|∈[(n-1)σ,nσ]
其中|l|是沿股道方向误差绝对值，σ是当前场景下定位误差的标准差，由历史数据计算得到，每一种假设对应一个误差置信区间，假设hn对应的误差置信区间为[(n-1)σ,nσ]；
对每一种假设，计算其对应的置信度：
fn＝f(hn)×p(nσ)×w(hn)
其中，f(hn)表示假设hn下对应误差的可信度，p(nσ)表示对应置信区间的置信概率，w(hn)表示假设hn对应的权重值，fn表示假设hn的置信度；
假设hn下对应误差的可信度f(hn)的计算方法为：
其中，fs(x)为当前场景下误差分布模型的概率密度函数，n由对应假设决定；
对应置信区间的置信概率p(nσ)按照标准正态分布中的置信区间对应概率计算：
假设hn对应的权重值w(hn)的计算方法为：
其中，dist1、dist2分别为由误差置信区间推算出的当前列车位置在轨置信区间的两端点posconf1、posconf2与根据上一时刻定位结果、列车运行速度推算出的列车位置pospred之间的偏差；
计算所有假设对应的置信度大小，取其中置信度最大的假设，将该置信度最大的假设对应的误差置信区间确定为沿股道方向的当前场景下的列车定位结果的误差置信区间。
优选地，所述的根据当前场景下的列车定位结果的平均误差、误差置信区间和水平保护等级，计算出单个列车车载天线位置对应的安全包络长度，包括：
通过接收机获取当前可见卫星的分布情况，利用各卫星的仰角和方位角，得到观测矩阵：
其中，eli和azi分别是第i颗卫星的仰角和方位角，根据h矩阵计算每颗卫星的特征斜率：
其中a＝(hth)-1ht，s＝i-h(hth)-1ht，计算临界偏差值：
其中σ为gnss伪距测量误差的标准差，λ为非中心卡方分布的非中心化参数，当前场景下的列车定位结果的水平保护等级hpl通过下式计算：
hpl＝slopemax×pbias
取置信度最高的误差置信区间的假设中误差的最大值nσ，为当前场景下的列车定位结果的误差置信区间b_intvl，b_intvl＝nσ，在误差置信区间b_intvl基础上增加根据理想误差分布计算得到的保护裕量p_intvl，计算方法为：
其中n由多假设检验中成立的假设决定，
conf_intvl＝b_intvl p_intvl
基于gnss的列车定位安全包络s_bdy的计算方法为：
s_bdy＝dis_err hpl conf_intvl
测距误差dis_err为当前场景下的定位误差平均值。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例的基于卫星定位环境场景误差特征的列车安全包络估计方法，通过分析大量观测卫星定位历史数据，进行多假设检验和水平保护等级计算实现。通过列车运行典型环境场景下的误差分布特征和可见卫星信息参数，从而有效地进行列车安全包络估计，从而确定列车运行的安全位置。
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是本发明实施例提供的一种基于场景误差特征的列车安全包络估计方法的处理流程图。
图2是本发明实施例提供的一种对不同场景下误差分布模型拟合的示例示意图。
图3是本发明实施例提供的一种安全包络组成部分示意图。
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。
本发明实施例提供了一种基于卫星定位环境场景误差特征的列车安全包络估计方法，通过分析大量观测卫星定位历史数据，进行多假设检验和水平保护等级计算实现。通过列车运行典型环境场景下的误差分布特征和可见卫星信息参数，从而有效地进行列车安全包络估计。
本发明实施例的基于卫星定位环境场景误差特征的列车安全包络估计方法的处理流程如图1所示，包括以下处理步骤：
s1：对大量基于gnss的列车定位数据进行收集和分析，计算每个定位结果的误差值。
收集的数据包括两种：gnss定位结果(被测系统数据)和组合定位系统定位结果(参考系统数据)。对于单个定位结果，其误差值为：
其中，(xgnss,ygnss)和(xintger,yintgr)分别是gnss定位结果和组合定位系统定位结果在对应二维平面坐标系下的横纵坐标值。
s2：根据列车运行的铁路沿线场景，对数据进行分割。计算不同场景下的误差平均值，拟合得到对应场景下的误差分布模型。
给定场景下的误差平均值计算方式如下：
其中n为对应场景下定位结果数据的总数量。
对对应场景下定位误差分布特征进行研究，通过拟合得到误差分布模型的类型和参数。图2为本发明实施例提供的一种对不同场景下误差分布模型拟合的示例示意图，如图2所示，拟合基于三种类型的分布：正态分布、对数正态分布和瑞莱分布。根据给定场景下的历史定位误差数据，拟合得到三种分布模型的对数似然函数值(loglikelihood)等参数，对各个误差分布模型的参数进行分析，确定最佳拟合结果。对各个误差分布模型的参数进行分析的方法有多种，如剩余平方和检验、卡方检验等，这里通过matlab工具箱中的“distributionfitter”工具对计算得到的对数似然函数值进行分析，每个模型对应的该数值越大，则拟合效果越优秀，取其中对数似然函数值最大的模型为最佳拟合结果。
将最佳拟合结果对应的误差分布模型的类型确定为当前场景下的误差分布模型。
s3：计算当前定位点与轨道之间的偏差距离，根据该距离与当前场景下误差分布模型、列车运行状态，通过多假设检验确定沿股道方向的定位误差置信区间大小。
通过接收机输出结果和电子轨道地图，计算当前定位结果与轨道之间的偏差d，并对当前沿股道方向的误差可能的范围区间提出多种假设：
h1:|l|∈[0,σ]
h2:|l|∈[σ,2σ]
h3:|l|∈[2σ,3σ]
……
hn:|l|∈[(n-1)σ,nσ]
其中|l|是沿股道方向误差绝对值，σ是当前场景下定位误差的标准差，由历史数据计算得到。每一种假设对应一个误差置信区间，假设hn对应的误差置信区间为[(n-1)σ,nσ]。
对每一种假设，计算其对应的置信度：
fn＝f(hn)×p(nσ)×w(hn)
其中，f(hn)表示假设hn下对应误差的可信度，p(nσ)表示对应置信区间的置信概率，w(hn)表示假设hn对应的权重值，fn表示假设hn的置信度。
1.假设hn下对应误差的可信度f(hn)
f(hn)根据对应假设下误差最终的范围和对应场景下误差分布模型决定，定义如下：
其中，d为当前定位结果与轨道之间的偏差，fs(x)为当前场景下误差分布模型的概率密度函数(probabilitydensityfunction,pdf)，n由对应假设决定。
2.对应置信区间的置信概率p(nσ)
p(nσ)按照标准正态分布中的置信区间对应概率计算，即：
3.假设hn对应的权重值w(hn)
假设hn对应的权重值根据该假设下，基于误差置信区间和当前定位结果推算出的列车位置在轨置信区间端点，与根据上一时刻的定位结果和列车运行速度推算出的列车位置之间的偏差，以及沿轨道方向的误差分布模型得到：
其中，dist1、dist2分别为由误差置信区间推算出的当前列车位置在轨置信区间的两端点posconf1、posconf2与根据上一时刻定位结果、列车运行速度推算出的列车位置pospred之间的偏差。
计算所有假设对应的置信度大小，取其中置信度最大的假设，将该置信度最大的假设对应的误差置信区间确定为当前场景下的列车定位结果的误差置信区间。
s4：根据当前场景下的列车定位结果的平均误差、误差置信区间和水平保护等级，计算出单个列车车载天线位置对应的安全包络长度。
在完成多假设检验之后，需要综合平均误差、误差置信区间和gnss完好性领域常用的水平保护等级，构建单个车载天线位置对应的安全包络。对于误差置信区间，还将在其基础上增加根据理想误差分布计算得到的保护距离。
1.水平保护等级计算
通过接收机可以获取当前可见卫星的分布情况，利用各卫星的仰角和方位角，可以得到观测矩阵：
其中，eli和azi分别是第i颗卫星的仰角和方位角。进而，可以根据h矩阵计算每颗卫星的特征斜率：
其中a＝(hth)-1ht，s＝i-h(hth)-1ht。然后计算临界偏差值：
其中σ为gnss伪距测量误差的标准差，λ为非中心卡方分布的非中心化参数。最后水平保护等级可通过下式计算：
hpl＝slopemax×pbias
2.置信区间延伸
通过步骤s3可以得到置信度最高的误差置信区间的假设，取该假设中误差的最大值nσ为当前场景下的列车定位结果的误差置信区间b_intvl：
b_intvl＝nσ。
为保证误差置信区间的合理性，在其基础上增加根据理想误差分布计算得到的保护裕量p_intvl，计算方法为：
其中n由多假设检验中成立的假设决定，
conf_intvl＝b_intvl p_intvl
3.基于gnss的列车定位安全包络估计
图3是本发明实施例提供的一种安全包络组成部分示意图，根据图3，以列首为例，基于gnss的列车定位安全包络s_bdy通过测距误差dis_err(对应场景下的定位误差平均值)、水平保护等级hpl和误差置信区间conf_intvl计算得到：
s_bdy＝dis_err hpl conf_intvl
综上所述，本发明实施例的基于卫星定位环境场景误差特征的列车安全包络计算方法可以实现列车定位结果的安全包络估计，从而确定列车运行的安全位置。基于此方法的列车安全位置以及包络的确定，能够有效确定单列车所在的位置，更加准确地支持列车的运行和控制。通过多列车的安全位置及包络的确定能够缩小行车间隔，有效提高线路上列车运行的效率。
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，对于装置或系统实施例而言，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系统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。
本文用于企业家、创业者技术爱好者查询，结果仅供参考。
