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智能手机凭借其普遍性、便携性和低成本等优势,已成为大众用户导航与位置服务的主流终端载体,其多频多系统GNSS(global navigation satellite system)观测值的开放进一步激发了手机高精度定位的研究。然而,受限于消费级GNSS器件性能,手机卫星观测值呈现出信号衰减严重、伪距噪声大、粗差周跳多等问题;并且受城市复杂环境影响,手机GNSS定位的连续性、可靠性也难以保证。提出一种城市场景手机GNSS/ MEMS(micro-electro mechanical system)融合的车载高精度定位方案。首先,构建了速度约束的GNSS差分定位模型;然后,通过手机内置MEMS与车辆运动约束,在挑战环境下进行GNSS/MEMS融合精密定位。实验结果表明,在开阔和树荫场景下,速度约束方法可达到分米至米级定位精度,相比于常规方法分别提升了35.2%和78.9%;在高架场景下,GNSS/MEMS融合定位的精度和连续性均提升显著;在隧道场景下,MEMS推算位置累积误差约为2.5%。实验结果初步表明,手机GNSS具备开阔环境下的车道级定位能力,手机GNSS/MEMS融合可提升城市复杂环境下车载定位的精度和连续可用性。 相似文献
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准确、连续、可靠的位置信息是车载导航应用的基础条件,在不增加额外传感器的前提下,集成GNSS与MEMS及车载CAN总线传感器,并融入车辆运动约束信息,是最为简单有效且低成本的车载多源导航方案。在车辆运动约束中,合理配置相关参数是约束条件能否充分发挥作用的关键,本文重点针对车辆非完整性约束,采用多元回归和深度学习方法,构建了参数自主学习的车辆运动约束模型。同时,提出了在观测域直接学习侧向/垂向速度参数的新思路,相比原有方差域调参方法具有更好的约束效果。实测分析表明,相比于方差域调整参数的传统方法,在观测域进行参数自主学习的新模型具有显著的精度提升,采用多元回归模型的惯性推算误差在水平位置上减小了69.6%~81.2%,而利用深度学习则减小了60.0%~77.3%,同时,水平相对定位精度分别改善了75.2%和65.0%,新模型能够有效提升GNSS失效时车载定位精度维持能力。 相似文献
996.
基于GNSS系统的导航定位设备在封闭或受阻环境下导航精度受限,为此,提升地下空间或室内定位精度,摆脱对GNSS的依赖是当前的研究热点。针对该问题,本文研究了LiDAR+IMU+DMI多源传感器导航定位技术,通过将LiDAR控制标靶数据带入卡尔曼滤波方程,计算IMU+DMI组合的误差状态向量,限制其误差发散,从而获取设备的高精度位置。该技术能使移动检测设备完全摆脱对GNSS信号的依赖,实现地下封闭空间移动测量设备精确定位,便于地下空间检测。通过在武汉某地铁试验表明,本文算法适用于地下、室内空间封闭环境中无GNSS信号的移动测量设备高精度导航定位。 相似文献
997.
998.
1月9日,为适应海洋测绘及导航定位的开发和应用,进一步促进我国GPS定位技术的迅速发展,东海舰队海测船大队特邀请国家测绘研究所高工苗履丰来我部授课。 相似文献
999.
阐述了广义延拓插值法的基本原理,并探讨了其在30 s间隔的IGS精密卫星钟差产品的插值精度和其3个参数取值之间的关系.结果表明,当广义延拓插值法的单元域节点个数为3,逼近函数项数为4,延拓域节点个数为5时插值精度最好.其插值精度为0.031 ns,等效距离精度为9.3 mm. 相似文献
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