基于自适应卡尔曼滤波的机车雷达测速方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于雷达近场测量技术领域，具体涉及机车速度的测量方法，特别涉及基 于自适应卡尔曼滤波的机车雷达测速方法，可实现复杂电磁环境和不同的铁路路基环境下 对机车速度稳定精确的测量。
【背景技术】
[0002] 速度信息对于确保机车的运行安全具有重要意义，车载雷达测速传感器在高速重 载机车上有着广泛的应用前景。在上个世纪七十年代，德国、法国、美国等已开始研发机车 及汽车测速雷达。经过多年的发展和改进，在上个世纪末，测速雷达已开始在高速铁路上商 业运营，在公路上的应用尤为广泛。其中德国在微型雷达前端的研发生产方面在世界上占 据领先地位。目前，在我国的铁路系统中，机车速度的测量主要是依靠光电传感器，这种光 电测速设备通过测量机车车轮或者一个刚性轴的转数来获得机车的速度值。光电传感器的 原理简单，容易实现，但是这种测速方法在车轮打滑、空转、以及车轮直径因磨损而发生改 变的情况下都会出现一定的系统偏差，不能满足高精度和高可靠性的要求。另外，由于磁悬 浮列车没有车轮，因此，传统的光电测速设备无法测量磁悬浮机车的速度。正是由于这些问 题的存在，雷达微波传感技术以非接触方式对机车速度测量成为了一种较好的选择。
[0003] 雷达测速是利用多普勒效应来测量车辆对地的相对速度。多普勒效应是指当发射 源和接收者之间有相对径向运动时，接收到的信号频率将发生变化。通过分析所获得的频 率偏移，根据多普勒雷达公式即可计算出车辆的实际运动速度。所以雷达测出的速度与机 车轮径无关，与车轮旋转的状态也无关，同时它是一种非接触式的传感器，无机械磨损，尤 其适宜高速、重载机车和无旋转车轮的磁悬浮列车。如果把雷达测速结果与光电测速结果 进行融合，就可以在现有国产监控设备不作任何改动的条件下，提供更为可靠的速度信号， 从而实现机车的精确定位、相位防溜、防滑、防空转等功能。
[0004] 虽然理论上多普勒测速雷达能够克服传统方式的缺点，稳定可靠，并能提供精确 的测量精度，但实际上由于受机车电磁环境、地理环境、雷达天线波束宽度和雷达天线安装 角度误差等因素的影响，现有的多普勒机车测速雷达的测量精度并不高，而且容易受到雷 达本身安装误差的影响，同时也不能克服不同路基环境所造成的测速误差。传统的滑动平 均方法将一段滑窗内的速度平均值作为最终的估计结果，在一定程度上减小了测速误差的 波动，但是当机车加速或者减速时，容易出现估计速度滞后的现象。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于针对上述机车雷达测速方法的不足，提出了一种基于自适应卡 尔曼滤波的测速方法，以避免现有的机车雷达测速精度容易受到机车电磁环境、不同路基 环境、波束天线宽度和雷达安装角度误差等诸多因素的影响，避免出现估计速度滞后的现 象，提尚测速精度。
[0006] 为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。
[0007] 基于自适应卡尔曼滤波的机车雷达测速方法包括以下步骤：
[0008] 步骤1，在机车静止时，在机车底部安装测速雷达；测速雷达具有两个天线，包括 位于测速雷达前部的前天线、以及位于测速雷达后部的后天线，前天线朝向机车的前方，后 天线朝向机车的后方；
[0009] 步骤2,当机车开始运行后，测速雷达向外发射信号，在k时刻前天线和后天线分 别获取对应的回波数据，k = 1，2,...；根据k时刻前天线和后天线分别获取对应的回波数 据，得出k时刻前天线回波数据的功率谱和k时刻后天线回波数据的功率谱；
[0010] 步骤3,根据k时刻前天线回波数据的功率谱和k时刻后天线回波数据的功率谱， 得出k时刻前天线回波数据的功率谱包络区域的频点重心fdl，k、以及k时刻后天线回波数 据的功率谱包络区域的频点重心f d2，k;得出k时刻前天线与水平面的夹角Θ l k、以及k时刻 后天线与水平面的夹角Θ 2，k;得出k时刻前天线得到的机车速度观测值z 1Λ、以及k时刻后 天线得到的机车速度观测值Z2.k:
【主权项】
1. 基于自适应卡尔曼滤波的机车雷达测速方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，在机车静止时，在机车底部安装测速雷达；测速雷达具有前后两个天线，前天 线朝向机车的前方，后天线朝向机车的后方； 步骤2,当机车开始运行后，测速雷达向外发射信号，在k时刻前天线和后天线分别获 取对应的回波数据，k = 1，2,...；根据k时刻前天线和后天线分别获取对应的回波数据，得 出k时刻前天线回波数据的功率谱和k时刻后天线回波数据的功率谱； 步骤3,根据k时刻前天线回波数据的功率谱和k时刻后天线回波数据的功率谱，得出 k时刻前天线回波数据的功率谱包络区域的频点重心fdl，k、以及k时刻后天线回波数据的功 率谱包络区域的频点重心f d2，k;得出k时刻前天线与水平面的夹角Θ l k、以及k时刻后天线 与水平面的夹角Θ 2 k;得出k时刻前天线得到的机车速度观测值z 1Λ、以及k时刻后天线得 到的机车速度观测值z2,k:
其中，λ表示测速雷达发射信号的载波波长；得出k时刻机车速度观测值zk，
如果k < 3,则k时刻机车速度的估计值Vk= z k，机车雷达测速过程完 毕，否则，则转至步骤4; 步骤4,当k多4时，根据k-Ι时刻机车的运动状态矢量Xlrt，得出k时刻机车的运动状 态的预测矢量χ?； ; k-Ι时刻机车的运动状态矢量Xlrf是3行的列向量，k-Ι时刻机车的运动 状态矢量的元素为k-Ι时刻机车的速度、k-Ι时刻机车的加速度和k-Ι时刻机车的加加速 度；设置k时刻增益矩阵Kk，Kk是大小为3X 1的矩阵；得出k时刻机车的运动状态矢量X k， Xt = L +心[Zi - ，H = [I O 0];得出k时刻机车速度的估计值vk，vk为k时刻 机车的运动状态矢量xk的第1个元素。
2. 如权利要求1所述的基于自适应卡尔曼滤波的机车雷达测速方法，其特征在于，在 步骤2中，对k时刻前天线获取的回波数据进行N点傅里叶变换和求模平方运算，得到k时 刻前天线回波数据的功率谱；对k时刻后天线获取的回波数据进行N点傅里叶变换和求模 平方运算，得到k时刻后天线回波数据的功率谱。
3. 如权利要求2所述的基于自适应卡尔曼滤波的机车雷达测速方法，其特征在于，在 步骤3中，得出k时刻前天线回波数据的功率谱包络区域的频点重心f dl，k、以及k时刻后 天线回波数据的功率谱包络区域的频点重心过程为：分别对k时刻前天线回波数据 的功率谱和后天线回波数据的功率谱进行对数加权处理，k时刻前天线回波数据中第i个 频点对应的功率谱幅度的对数加权处理后结果E f(i)k为：Ef(i)k= Pf(i)k· log2(i)，i = 1，2,. . .，N，N表示对回波数据进行傅里叶变换的点数；Pf (i)k表示k时刻前天线回波数据 中第i个频点对应的功率谱幅度； k时刻后天线回波数据中第i个频点对应的功率谱幅度的对数加权处理后结果Eb(i)k 为：Eb (i)k= Pb (i)k· Iog2⑴，Pb Wk表示k时刻后天线回波数据中第i个频点对应的功率 谱幅度； 利用以下公式得出k时刻前天线回波数据的功率谱包络区域的频点重心fdl，k、以及k 时刻后天线回波数据的功率谱包络区域的频点重心fd2，k:
其中，f(i)表示回波数据的功率谱的第i个频点。
4. 如权利要求1所述的基于自适应卡尔曼滤波的机车雷达测速方法，其特征在于，在 步骤3中，根据以下方程组，得出k时刻前天线与路面的夹角θ 1Λ、以及k时刻后天线与路 面的夹角92，k:
其中，Θ表示前天线的法线方向与后天线的法线方向的夹角。
5. 如权利要求1所述的基于自适应卡尔曼滤波的机车雷达测速方法，其特征在于，所 述步骤4的具体子步骤为： (4. 1)当k = 4时，得出k-Ι时刻机车的运动状态矢量X1^xlrf= [V 3 a3 b3]T，其中，上 标T表示矩阵或向量的转置，V3= z
T为每两个相 邻时刻的时间间隔；设定k-Ι时刻状态协方差矩阵PkfPlrt= I，I是大小为3X3的单位矩 阵； (4. 2)得出k时刻机车的运动状态的预测矢量Xir，& =Ria^1Xu，其中，Xk_1= [Vlrf &卜11315_1]1'，￥15_ 1表不1^-1时刻机车的速度，315_1表不1^-1时刻机车的加速度，13 15_1表不1^-1时 刻机车的加加速度；Fkllrt表示大小为3X3的状态转移矩阵； 计算得出k时刻预测误差协方差矩阵Rg =FtlI1Pp1F^^ + Qyi 4，其中，上标T表 示矩阵或向量的转置，Plrt表示k-Ι时刻状态误差协方差矩阵，Q ^表示设定的状态噪声协 方差矩阵； (4. 3)得出k时刻观测噪声的协方差Rk，当k彡L+1时，Rk= 1，L为设定的自然数，当 k>L+l时，k时刻观测噪声的协方差Rk为：
其中，vm表示m时刻机车的速度，z m表示m时刻机车速度观测值； 计算得出k时刻增益矩阵Kk，圮=J H.1. (Hg. HT + R*广； (4. 4)得到k时刻机车的运动状态矢量xk，Xit = \ + KjJzit - ;得出k时刻机 车速度的估计值Vk，Vk为k时刻机车的运动状态矢量X k的第1个元素； 得出k时刻状态协方差矩阵Pk，Pi. = (? - H)PA.; (4.5)令k的值自增1，返回至子步骤（4.2)。
【专利摘要】本发明属于雷达近场测量技术领域，特别涉及基于自适应卡尔曼滤波的机车雷达测速方法，其具体步骤为：(1)计算回波的功率谱；(2)抑制低频干扰；(3)利用频谱重心法预估机车多普勒频率；(4)进行雷达位置自校准与速度解算；(5)利用自适应卡尔曼滤波器进行滤波；(6)机车速度输出。本发明可实现机车速度的实时测量，测量速度无滞后，测量精度高。
【IPC分类】G01S13-92
【公开号】CN104635231
【申请号】CN201510076008
【发明人】苏涛, 靳标, 何学辉, 吴凯, 吴惠阳
【申请人】西安电子科技大学
【公开日】2015年5月20日
【申请日】2015年2月12日