發(fā)布時間：2020-10-10 11:17

　　 近幾年來,電子通訊技術(shù)突飛猛進,智能便攜的移動終端走入了千家萬戶。以智能手機、平板電腦、智能手表和智聯(lián)行車終端等設(shè)備為代表的智能終端已經(jīng)成為了現(xiàn)代大眾生活和行業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的部分。智能終端的位置服務(wù)極大促進了商品貿(mào)易、媒體傳播、交通運輸、工程建設(shè)、農(nóng)林種植等行業(yè)的快速轉(zhuǎn)型,并將逐漸對自然科學(xué)研究、環(huán)境資源勘測和軍隊信息化建設(shè)等領(lǐng)域產(chǎn)生更加深遠的影響。廣泛的應(yīng)用需求和開闊的發(fā)展前景,使智能終端的高精度定位技術(shù)逐漸成為了國內(nèi)外導(dǎo)航領(lǐng)域的研究熱點。早期的Android智能終端就可以輸出設(shè)備的位置信息,其水平方向上的定位精度能夠達到5-10米左右。但由于技術(shù)的限制,其定位算法流程并不公開,用戶只能得到系統(tǒng)輸出的定位結(jié)果,而無法直接讀取其GNSS(Global Navigation Satellite System)觀測數(shù)據(jù)。2016年,谷歌公司發(fā)布了 Android 7.0系統(tǒng),開始支持智能終端GNSS原始觀測數(shù)據(jù)的輸出。在Android智能終端上實現(xiàn)高精度定位,成為了一種新的可能。在此背景下,本文針對移動智能終端的高精度定位應(yīng)用需求,結(jié)合現(xiàn)階段國內(nèi)外已有的相關(guān)成果,系統(tǒng)性地研究了GNSS精密定位、捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)和低成本衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航的原理與方法,對Android智能終端的GNSS觀測值質(zhì)量和特性進行了全面評估,結(jié)合多普勒平滑濾波、載噪比隨機模型和勻加速運動學(xué)模型,設(shè)計了一種Android 智能終端 GNSS 實時動態(tài)差分定位(Real-Time Kinematic positioning,RTK)的優(yōu)化解決方法Smart RTK。該方法能顯著提升Android智能終端定位精度和連續(xù)性,在良好的觀測環(huán)境下能夠?qū)崿F(xiàn)水平方向分米級精度的Android智能終端動態(tài)定位。在此基礎(chǔ)上,研究進一步充分運用Android智能終端的陀螺儀和加速度計,采用針對低成本終端的簡化捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法,實現(xiàn)了 Android智能終端的Smart RTK/SINS組合導(dǎo)航技術(shù)。論文的研究工作和貢獻成果主要如下所示:(1)從衛(wèi)星信號載噪比、偽碼測距噪聲、載波相位觀測值噪聲、多普勒觀測值噪聲和載波相位周跳等幾個方面,較為全面地評估了 Android智能終端GPS(Global Positioning System)和 BDS(BeiDou Navigation Satellite System)觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量。實驗結(jié)果表明,在相同的較好的觀測環(huán)境下,Android智能終端的信號載噪比通常比專業(yè)級GNSS接收機更低,其偽碼測距噪聲RMS(Root Mean Square)可以達到4米左右,多普勒觀測噪聲RMS可以達到0.039 m/s左右,載波相位周跳發(fā)生比較頻繁。由此可知,受限于硬件成本和技術(shù)條件,Android智能終端的GNSS觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量欠佳,與專業(yè)的測量型GNSS接收機仍存在較大差距,亟待改善優(yōu)化。(2)提出一種Android智能終端GNSS動態(tài)差分定位的優(yōu)化解決方法Smart RTK。該方法采用多普勒平滑濾波,對獲取的偽距觀測值進行優(yōu)化處理,然后根據(jù)載噪比隨機模型對觀測值定權(quán)。在獲取初始信息后,采用勻加速運動學(xué)模型預(yù)測運動狀態(tài),逐歷元更新運載體的位置和速度等信息。為全面分析Android智能終端Smart RTK定位性能,研究分別設(shè)置了偽動態(tài)、步行和車載環(huán)境下的動態(tài)定位實驗。在偽動態(tài)實驗中,采用Smart RTK方法進行定位解算性能顯著優(yōu)于系統(tǒng)定位結(jié)果和常規(guī)RTK定位結(jié)果,能夠在短時間內(nèi)達到水平方向分米級精度。在步行動態(tài)實驗中,采用Smart RTK方法定位能夠連續(xù)輸出水平方向分米級精度的定位解,其水平方向定位精度較系統(tǒng)定位結(jié)果提升約82%,較常規(guī)RTK方法提升約56%。而在車載實驗中,Smart RTK定位也能達到水平方向分米級精度,較系統(tǒng)輸出的位置提升約59%,較常規(guī)RTK方法提升約49%。(3)采用針對低成本終端的衛(wèi)星/慣性組合導(dǎo)航簡化方法,實現(xiàn)了 Android智能終端的Smart RTK/SINS松組合導(dǎo)航。在城市峽谷、森林公園等較為復(fù)雜的觀測條件下,GNSS信號多路徑效應(yīng)影響加劇,接收機觀測噪聲顯著提高,可觀測的導(dǎo)航衛(wèi)星數(shù)量大幅削減,衛(wèi)星定位精度較差,難以輸出有效的定位解。Smart RTK/SINS松組合導(dǎo)航系統(tǒng),充分運用了 Android智能終端的慣性測量元件,使其定位性能得到顯著提升。在偽動態(tài)實驗中,Smart RTK/SINS定位東方向RMSE只有0.20米,北方向RMSE為0.30米,其水平方向定位精度比單純的GNSS定位提高約47%;在步行動態(tài)實驗中,Smart RTK/SINS水平方向定位精度約為2米左右,其水平方向定位精度比單純的GNSS定位提高約80%。
【學(xué)位單位】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP316;TN96
【部分圖文】：

亦即相對定位。這種定位方式通過對不同歷元、不同衛(wèi)星和不求差，達到消除空間相關(guān)誤差和公共參數(shù)的ＦＩ的，提高定位精度，站發(fā)送差分信息的不同，差分定位可分為位置差分、偽距差分和載術(shù)難度、定位精度和作用范圍也各有不同１８１。其中，載波相位差分、未知參數(shù)少、定位精度高，在大地測量等多個領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)測量方面，利用高精度數(shù)據(jù)處理軟件進行載波相位差分定位，可以至毫米級精度的相對定位。而在動態(tài)定位方面，短基線的載波相位達到厘米級精度［９ｉ。??實時動態(tài)差分定位技術(shù)（Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ?Ｋｉｎｅｍａｔｉｃ?Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ，?ＲＴＫ）ＳＳ接收機上最廣為流行的定位技術(shù)之一，它具備快速定位、精準ＲＴＫ測量工作，需要將基準站獲得的載波相位觀測值及站坐標通給周圍工作的多部移動觀測站［ｉａｕ］。由于兩個觀測站之間的誤差相而不斷削弱，這種定位技術(shù)的基線長度比較有限，難以實現(xiàn)大范圍距離大于５０ｋｎｉ時，測量型ＧＮＳＳ接收機的ＲＴＫ定位精度也只能達

在５ｍ？１０ｍ左右，而采用多普勒觀測值則能夠使平面定位精度提升到ｌｍ？２ｍ左右＾??如果進一步采用載波相位觀測值進行精密單點定位，則智能手機的平面定位精度能夠達到??分米級甚至厘米級水平，具體實驗結(jié)果如圖１．２所示??隨后，意大利地理空間信息研發(fā)中心的科研人員采用快速靜態(tài)差分定位算法，對智能??終端的定位精度進行了測試分析。實驗將Ｇｏｏｇｌｅ／ＨＴＣ?Ｎｅｘｕｓ?９與ｕ－ｂｌｏｘ芯片對比，分別測??試了不同基線長度時，兩者靜態(tài)差分定位的精度。研宄顯示，雖然采用快速靜態(tài)差分定位??的方式依然難以進行整周模糊度固定，但是Ａｎｄｒｏｉｄ智能終端能夠達到分米級甚至厘米級??的水平定位精度｜２３］。??２０１８年，加拿大卡爾加里大學(xué)的Ｐａｏｌｏ?Ｄａｂｏｖｅ等人通過實驗進一步驗證／?Ａｎｄｒｏｉｄ智??能終端ＮＲＴＫ定位的可行性，并分析了其定位精度。實驗中連續(xù)運行參考站站網(wǎng)絡(luò)??（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ?Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ?Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ?Ｓｔａｔｉｏｎ，ＣＯＲＳ）平均站間距離在?５０?ｋｍ左右。研究表明，??在這種情況下采用虛擬基準站（Ｖｉｒｔｕａｌ?Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ?Ｓｔａｔｉｏｎ

合導(dǎo)航方法。實驗結(jié)果表明，在不借助外界改正信息或觀測信息的情況下，采用該方法可??以實現(xiàn)水平方向亞米級精度的靜態(tài)定位。同時，在動態(tài)定位實驗中，這種定位方法的水平??方向精度也達到了?２米左右。其動態(tài)定位結(jié)果，具體如圖１．６所示［３１］。??３０?—?ＧＮＳＳ／ＰＤＲ??￡?２５?＼?－?ＧＮＳＳ?ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ??Ｉ?２０?Ｓｈｏｒｔ?ｔｕｎｎｅｌｓ?ＧＮＳＳ＿細??ｉ?�。�??冬?１３?１４?１５?１６?１７?１８?１９?２０?２１?２２??Ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ?ｐｏｉｎｔ??（ａ）?（ｂ）??圖１．６?ＧＮＳＳ／智能終端動態(tài)定位結(jié)果對比圖（黃：手機芯片輸出解：紅：ＧＮＳＳ定位解；綠：ＧＭＳＳ／ＰＤＲ??組合導(dǎo)航解；藍：參考位置）｜３ｉ｜??相比于純粹的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，ＰＤＲ步行航位推算的優(yōu)勢在于它能夠獲得更高的行人導(dǎo)??航精度。但是，這種方式最大的局限還是在于它僅適用于行人步行導(dǎo)航，而無法真正應(yīng)用??到車輛導(dǎo)航、騎行導(dǎo)航等其它場景中。因此，經(jīng)典的ＧＮＳＳ／ＳＩＮＳ的組合導(dǎo)航在實際使用??過程中的可用性要更強。在提高智能終端定位精度的前提下，它還能滿足用戶在復(fù)雜環(huán)境??下定位的實際需求。德國帕德博恩大學(xué)的研宄團隊搭建了一款基于Ａｎｄｒｏｉｄ智能手機的車??輛組合導(dǎo)航系統(tǒng)。在Ａｎｄｒｏｉｄ智能手機已有的ＧＰＳ位置信息和慣性導(dǎo)航元件觀測信息的基??礎(chǔ)上，實驗還采用藍牙技術(shù)將行車電腦與智能手機相連接，向手機傳輸汽車的實時運動速??度信息，然后運用類似于松組合的方式計算出ＳＰＰ／ＩＮＳ定位解。相比于當時智能手機輸出??的ＧＰＳ標準單點定位解
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本文編號：2835110