U-Blox 6接收机解码与定位测试

U-Blox接收机的原始数据以自定义的UBX协议存储,使用时需要将其解码到标准RINEX格式。本文介绍了U-Blox 6接收机原始数据的数据包结构和解码原理,对实测数据成功进行了解码;并介绍了GPS定位的数学模型,对消参数法进行了详细的分析,对解码后的数据进行了静态/动态伪距单点定位和差分定位。定位结果显示,采用站间单差后点位误差减小50%,运动点位轨迹更加平滑,说明站间单差能显著提高定位精度。     

BDS/GPS实时动态网络伪距差分定位

针对基于单基准站的伪距差分定位方法中,随着流动站与基准站距离的增加,大气误差相关性减弱,定位精度将会降低的问题,该文采用网络伪距差分方法,利用网络将多个基准站的伪距改正数实时传输给流动站,并内插流动站改正数,提高定位精度的同时扩大差分范围。实验表明,该方法提高了常规伪距定位精度,实现了实时分米级定位,可满足大多数用户的导航定位需求。     

利用先验对流层延迟约束加快PPP重新收敛方法

针对卫星信号中断后PPP需要重新收敛的问题,根据对流层延迟参数在短期内变化不大的特点,利用PPP中断前估计的比较精确的对流层延迟参数作为先验信息,提出了一种附加先验对流层信息约束的PPP模型加快PPP的重新收敛。实验结果表明,附加先验对流层信息约束模型的PPP重新收敛过程明显快于传统模型。附加先验对流层延迟信息的标准差越小,约束条件越强,PPP的重新收敛就越快。     

基于Bernese非差的GNSS大网分布式解算

非差精密单点定位(PPP)是大规模GNSS网络数据处理的主要模式之一。分析了基于Bernese自动处理引擎BPE的非差定位解算流程,通过修改配置文本文件实现BPE功能自动调用。针对单机集中处理模式下解算规模受限、时效性差的问题,采用分布式技术,利用C#编程实现了GNSS精密单点定位的并行处理。采用IGS数据进行实验,算例结果表明:在分布式环境下调用Bernese自动解算功能进行并行数据处理,能够实现快速、准确的GNSS大网高精度PPP定位解算,计算效率明显提高。     

低功耗蓝牙手机终端室内定位方法

为满足高精度室内定位的需求,提出了基于地图匹配技术和指纹技术的高精度室内蓝牙定位方法。该方法以低功耗蓝牙手机终端为指纹采集和定位媒介,通过获取蓝牙信号强度参数,并与室内地图进行匹配处理,建立蓝牙信号指纹库。在定位阶段,通过手机终端获取附近蓝牙信号强度信息,与指纹进行对比。在位置计算过程中,采用地图匹配技术,通过空间叠加分析过滤后确定手机终端的空间位置。本文选取了一典型商业环境,通过测试,当蓝牙锚点部署密度间隔15 m时,平均定位精度在3 m以内。     

BeiDou、Galileo、GLONASS、GPS多系统融合精密单点

随着中国BeiDou系统与欧盟Galileo系统的出现以及俄罗斯GLONASS系统的恢复完善,过去单一的GPS导航卫星系统时代已经逐步过渡为多系统并存且相互兼容的全球性卫星导航系统(multi-constellation global navigation satellite systems,multi-GNSS)时代,多系统GNSS融合精密定位将成为未来GNSS精密定位技术的发展趋势。本文采用GPS、GLONASS、BeiDou、Galileo 4大卫星导航定位系统融合的精密单点定位(precise point positioning,PPP)实测数据,初步研究并分析了4系统融合PPP的定位性能。试验结果表明:在单系统观测几何构型不理想的区域,多系统融合能显著提高PPP的定位精度和收敛速度。4大系统融合的PPP收敛速度相对于单GNSS可提高30%~50%,定位精度可提高10%~30%,特别是对高程方向的贡献更为明显。此外,在卫星截止高度角大于30°的观测环境下,单系统由于可见卫星数不足导致无法连续定位,而多系统融合仍然可以获得PPP定位结果,尤其是水平方向具有较高的定位精度。这对于山区、城市以及遮挡严重的区域具有非常重要的应用价值。     

WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法

针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。     

面向室内WLAN定位的动态自适应模型

提出了一种面向无线局域网(wireless local area network,WLAN)位置指纹匹配定位的动态自适应模型,借助多个基站的实时数据为稳健室内定位提供更新的匹配数据库——radio map。基于基站与radio map采样点之间的空间关联性,将基站数据和radio map分别作为多层神经网络的输入和输出,动态更新radio map;利用多元数据异常探测技术检验基站数据捕获环境的时空变化;根据探测结果采用顾及室内布局的数值内插和再训练的方式更新模型,从而使其适应环境的时空变化。在室内动态环境中进行了多次验证试验。试验结果显示,在时变因素作用下,相比较传统方法,采用所提模型的定位方法的平均误差至少下降10%;在空间变化因素(以信标移动为例)作用下,其他方法平均定位误差大幅增加了至少165%,而采用所提模型方法的平均定位误差只增加了10%~20%,定位精度维持在3m左右(即原始精度)。结果证明采用了所提模型的定位系统能够自适应环境的时空变化而保持原有定位表现。不过,与传统位置指纹匹配定位方法相比,该模型带来了更多的计算负荷。     

星点亚像元细分定位精度分析

星点的精确定位为后续的导航解算提供数据支撑。基于高斯分布原理进行星点模拟,为星点定位提供图像数据。分别介绍了质心法和高斯曲面拟合法的亚像元细分定位原理,并研究系统误差、随机噪声、分割阈值、星等和星点坐标分布5个因素对星点定位精度的影响,分析两种方法的异同点。对模拟的星点进行定位分析发现,星点距离参考点越远定位误差越大,定位精度随噪声增大而降低。实验表明,相比高斯曲面拟合方法,质心法具有更好的实用性,其定位精度对星点的像元信息依赖性较小。     

几何精度因子对GRACE卫星几何轨道精度影响分析

分析了GDOP值与GRACE卫星几何轨道精度之间的关系,发现定轨精度较差的历元其GDOP值普遍较大甚至异常,进一步研究发现GDOP值异常现象是因剔除个别含有粗差的卫星而导致的,进而通过设置GDOP值阈值的方式剔除发生GDOP值异常的历元。实验结果表明,GDOP值阈值设置为50,将大于该阈值的历元剔除,能够有效抑制个别历元精度较差的情况,最终的RMS在地固系X,Y,Z3个方向分别为0.029m,0.043m,0.029m,实现了几何法厘米级精密定轨的目标。