本文關鍵詞： GPS定位 能耗模型 室內外判別 城市峽谷 協同定位　出處：《中國科學院大學(中國科學院深圳先進技術研究院)》2017年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：GPS定位逐漸滲透到人們日常生活的各種應用場景,如交通運輸行業(yè)、室外定位導航、野生動物跟蹤、運動健康記錄等領域,并誕生了很多基于位置的服務。目前,基于GPS的定位技術已經被廣泛應用到車輛、手機等終端設備上,提供便捷易用的定位服務。然而,國內外的研究工作表明,GPS定位在實際應用場景仍然有兩個重大缺陷。首先,GPS定位過程涉及到大量的浮點運算,算法復雜度很高,導致GPS功耗極大。受到終端續(xù)航能力的限制,功耗問題仍然是GPS模塊長期連續(xù)運行的一個重要約束。其次,在城市峽谷等復雜環(huán)境下,GPS信號受到多徑干擾等影響,無法獲取正確的衛(wèi)星信息,產生了幾十米甚至上百米的定位誤差,不能滿足各種應用的定位需求。針對當前GPS定位技術存在的問題,本文主要做了三個方面的工作:·GPS定位能耗模型與低功耗設計:這一項工作首先研究了GPS模塊的通用綜合能耗機理,通過對主流芯片的黑盒子解剖,針對射頻前端、并行計算硬件、CPU能耗表征、關鍵任務分解和能耗因子分拆,建立了以核心計算單元為變量的能耗模型。這個模型涵蓋了科研和商用系統的基本架構,為定位算法理論研究和能耗優(yōu)化的系統實現提供橋梁。其次,在開源GPS接收機上,我們設計了各個軟件過程的測試用例,運行真實軌跡數據,來確定能耗參數的取值。最后,在能耗模型的基礎上,找到對定位功耗貢獻最大的單元,提出了一種選擇性跟蹤算法。它通過定位上下文選擇少數的優(yōu)質衛(wèi)星組合,減少同步衛(wèi)星數,并降低定位能耗。實際道路實驗表明,在犧牲少量定位精度時,定位功耗至少降低23.4%�！さ凸氖覂韧馇榫掣兄�:室內外檢測為移動設備的環(huán)境感知提供了非常有用的提示。本文提出了一種新的室內外判別方法Sat Probe,建立了可見衛(wèi)星數目與室內外狀態(tài)的聯系。Sat Probe設計了輕量級的衛(wèi)星存在性判斷算法,不需要通過大量的計算來獲得最終的GPS位置,就可以快速判定可見衛(wèi)星數目,實現超低功耗的室內外情境感知。實驗表明,Sat Probe的檢測精度高于前人的方法,在檢測能效和檢測時間上有超過一個數量級的性能提升。·城市峽谷中的高精度GPS定位:城市峽谷效應導致GPS定位精度受到嚴重影響。本文以共享單車為例,探討如何用多個節(jié)點的協同工作,來克服城市峽谷效應。具體地說,本文設計了一個共享單車網絡Bike Net,它將一些單車組織成一個單車網絡,讓路過的用戶參與眾包任務,打開手機上的無線電掃描器、加速度計和磁傳感器,機會式地測量單車節(jié)點之間的距離和方向,得到單車網絡的幾何圖形。然后,Bike Net將所有單車節(jié)點的衛(wèi)星觀測量都映射到一個種子節(jié)點。借助于高質量的、幾何多樣性的衛(wèi)星觀測量,種子節(jié)點能計算出精確位置,從而推算出網絡其他節(jié)點的位置。我們在居民區(qū)和商業(yè)區(qū)分別展開實驗測試。實驗表明,與傳統GPS和節(jié)點級協同定位相比,Bike Net的定位精度、適用范圍和抗干擾能力都有了顯著提高。
[Abstract]:GPS positioning technology has been widely used in many fields such as transportation industry , outdoor positioning navigation , wildlife tracking , sports health record and so on . In this paper , we have designed a shared single - car network , a single - car network , which can be used to measure the distance and direction between the single - car nodes . The experiment shows that the positioning accuracy , application range and anti - interference ability of the mobile phone are improved significantly compared with the traditional GPS and node - level cooperative positioning .

【學位授予單位】：中國科學院大學(中國科學院深圳先進技術研究院)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P228.4

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