基于LSTM网络辅助无迹粒子滤波的列车定位方法研究

针对列车在实际运行过程中,在通视性不良区域难以获得全球定位系统(Global Positioning System,GPS)信号,致使GPS/捷联惯性导航系统(Strapdown Intertial Navigation System,SINS)列车定位系统精度下降的情况,提出一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)的定位方法.在GPS信号有效的情况下,使用UPF1进行列车定位,并利用UPF1输出的位置速度信息训练LSTM1;当GPS信号缺失时,引入神经网络监督控制思想,使用训练好的LSTM1代替GPS信号,并将其与SINS输出信息作为反馈控制器UPF2的输入,使用UPF2的输入输出搭建神经网络控制器LSTM2;系统的输出由UPF2和LSTM2的输出共同决定,但随着LSTM2不断逼近系统模型,会取代UPF2决定最终输出结果.仿真结果证明,采用LSTM辅助UPF的方法可以满足列车定位的要求.