基于北斗三号卫星的铁路环境场景辨识方法研究

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)在铁路上的应用减少了传统列车定位技术对轨旁设备的依赖，降低了列车定位成本。铁路沿线的建筑物、路堑等环境对GNSS信号传播的阻挡和反射给列车的位置估计带来不确定性，降低GNSS定位性能。将遮挡程度用天空遮挡特性(Feature of Sky Occlusion, FSO)表示，FSO是使用卫星的方位角、高度角和信号强度估算的参数，反映了GNSS定位的降级程度和性能水平，可以作为定位性能评估和环境场景辨识以及进一步改善定位性能的指标。在GPS卫星数据的基础上增加了北斗三号卫星，提出了一种基于FSO和可见星的动态时间规整匹配方法。建立铁路场景的FSO参数模型库，将大量的历史铁路沿线GNSS观测数据应用于场景区段FSO建模，利用动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)算法将场景区段的FSO参数模型与FSO模型库进行匹配。利用了北京三家店站现场实验数据进行算法验证，验证结果表明基于DTW算法的场景匹配方法可以有效辨识铁路场景的类型。