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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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全球导航卫星系统(GNSS)是以人造卫星为导航站的星载无线电导航系统,为陆、海、空、天等各种军民载体提供全天候、高精度的定位、速度和时间信息.普通智能手机用户从Android Nougat 7.0之后可以获取原始GNSS观测量,为了评估其定位精度.本文采用魅族Note9手机作为采集GNSS原始观测值的智能终端,利用Geo++ RINEX Logger软件收集数据,通过进行不同场景下的单点定位实验,对开阔地、严重遮挡和室内3种状态下的静态定位进行对比分析.同时,针对智能手机天线定位误差较大的弱点,采用精密天线对手机信号进行增强,并进行定位结果的分析.通过本文多组实验中对数据进行结算及误差分析,最终得出一些有益结论,可以为基于智能手机定位的应用开发提供重要参考. 相似文献
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本文基于智能手机GNSS观测值的质量和性质,利用手机载波相位观测值不确定度进行粗差处理,使用星间单差法消除智能手机伪距和载波相位观测值之间差值不固定特性的影响,针对手机观测值修改滤波过程中的观测值噪声方差数值,采用不固定载波相位整周模糊度的常加速度动态单频Kalman滤波模型实现实时PPP和RTK两种定位方法,提高手机实时GNSS定位精度。使用某智能手机进行验证,单频实时动态PPP定位在99s内达到稳定状态,平面定位精度为1.51 m,高程精度为2.79 m;RTK定位在27 s内达到稳定状态,平面定位精度为0.73 m,高程精度为0.78 m。测试结果表明目前智能手机的GNSS定位模块具有提供更加精准的位置服务能力,甚至在某些特定场景下具有实施测绘作业的潜能。 相似文献
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针对城市环境下卫星信号遮挡严重,智能手机全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)定位难以保证连续性和可靠性的问题,提出了一种基于智能手机内置传感器数据的GNSS/微机械惯性测量单元（microelectro-mechanical system inertial measurement unit,MEMS IMU)紧组合车载导航算法。算法使用惯性导航系统机械编排进行时间更新,在车辆运动模型约束的基础上,使用伪距、多普勒频移和载波相位时间差分计算的航向角作为观测值进行测量更新。采用3部不同型号的智能手机进行车载试验分析,结果表明：城市场景下紧组合滤波定位算法平面位置精度统计约为5～6 m,高程方向约为5 m,且在GNSS信号失锁的隧道场景下具有短时间推算功能。该算法受GNSS观测条件的影响较小,大幅提升了城市复杂环境下智能手机车载定位的连续性和可靠性。 相似文献
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随着位置服务的发展,人们对定位精度的需求不断提升. 目前智能手机定位主要依赖于全球卫星导航系统(GNSS)芯片所提供的芯片解,其精度仅为米级. 2016年,谷歌宣布允许开发者获取手机GNSS原始观测数据,为研究手机GNSS高精度定位算法提供了支持. 为探索智能手机多频多系统实时动态(RTK)的定位精度和可靠性,文中基于华为P40智能手机开展了静态和动态环境下的多频多系统RTK的定位性能分析. 结果表明:在静态环境下,智能手机多频多系统的RTK定位精度要优于芯片解,在东(E)、北(N)、天(U)三个方向的定位误差均方根(RMS)分别为0.20 m、0.39 m和0.31 m,比芯片解提高了57%、71%和75%;在动态环境下的定位精度依然能够达到分米级,相比于芯片解在E、N、U三个方向上的定位精度提高了37.84%、47.22%、53.68%. 相似文献
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北斗/全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）在开阔环境下可以提供连续可靠的高精度导航定位服务,但是在城市复杂场景下,GNSS多路径与非视距信号严重、粗差与周跳发生频繁,导航定位能力仍然存在不足。相较于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)方法,因子图优化能够充分利用历史观测,通过窗口内历元间约束与冗余观测信息共同抑制异常数据影响。构建了基于滑动窗口因子图优化的GNSS定位模型,通过验后残差迭代分析进行粗差探测,并从最小可探测误差、粗差探测成功率、定位精度提升等方面深入分析因子图优化与EKF的抗差性能。以城市复杂场景数据进行处理验证,结果表明,因子图优化的最小可探测误差减小了11.92%～32.56%,粗差探测成功率提升了3.84%～10.47%,GNSS定位精度提升了11.29%～25.99%。总体而言,对于城市复杂场景下的GNSS导航定位应用,因子图优化具备更好的抗差性能和定位精度,有望取代现有基于单历元观测值的EKF模型。 相似文献
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随着移动互联网的发展与智能手机的普及，大众用户对高精度位置服务的需求日益增加。目前Google公司Android操作系统已开放GNSS原始观测值接口，采用智能手机实现传统适用于专业设备的PPP、RTK等高精度定位成为可能，因此采用原始观测值进行智能手机高精度定位成为研究热点。本文基于协同精密定位服务平台提供的实时轨道、实时钟差与电离层产品信息，实现了智能手机的PPP高精度定位处理。通过实测验证表明：在理想观测条件下，主流智能手机小米8与华为P10实现PPP定位精度水平优于1 m，相对标准伪距单点定位精度分别提高36%和47%。 相似文献
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随着芯片技术的发展,智能手机已成为使用最普遍的一类全球卫星导航系统(GNSS)设备,其提供位置服务的能力逐步彰显. 为探究将手机作为专业GNSS设备的可行性,利用谷歌开放Android智能终端GNSS原始观测数据这一契机,设计并实现一款手机实时动态 (RTK)定位手机应用程序(APP),并基于该APP开展高精度定位应用试验. 结果表明:在静态条件下,手机RTK定位精度约达1 dm;在行人和车载动态条件下,可达平面亚米级、高程1~2 m的精度水平,RTK定位精度远高于内置芯片解,但稳定性略差于芯片解. 使用手机模拟RTK点测量,其平面精度约达1 m,基本满足地理信息采集和调查等亚米级到米级低精度专业应用的需求. 相似文献
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当前广泛使用的实时GNSS定位应用可分为两种：一种是低成本定位应用，其采用廉价的芯片和天线，广泛应用于手机、共享单车和公交车定位等方面；另一种是高精度GNSS定位应用，采用网络RTK技术并结合测量型天线和接收机，为高精度测量用户提供实时厘米级测量服务。随着物联网、5G等技术的发展，实时分米到亚米级的定位需求逐渐增多。原有的低成本GNSS定位技术无法达到这一精度要求，高精度定位的设备成本高昂，无法用于大众导航领域。因此，本文实现了一种基于CORS系统的低成本差分定位终端。该终端包括两个部分：外接设备和手机。试验表明，在接入CORS系统后，该设备水平方向的定位精度可以达到亚米级，对推进CORS系统的大范围应用具有一定的意义。 相似文献
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自动驾驶和智能交通要求载体的高精度定位,更要求载体之间的高精度协同控制。当前依靠增加传感器来提升载体定位精度的研究思路依然无法有效解决卫星信号长时间失锁的复杂情况。本文提出了基于GNSS/INS组合的载体协同高精度定位方法,通过建立载体之间的相对位置关系来实现载体间观测值的共享,从而提升载体的定位精度和可信度。试验结果表明,GNSS/INS组合的协同定位模式相比于单独定位模式能显著改善载体恶劣环境下的定位精度。 相似文献
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GNSS/INS组合导航系统定位精度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
GNSS/INS组合导航系统近年来得到了快速发展,应用领域越来越广泛。组合导航的定位精度是一个重要的研究方向,本文将应用于航空遥感领域的高精度GNSS/INS组合导航系统放置在地面平台上,采集试验数据,通过与NRTK定位结果比较,对组合导航系统定位精度进行分析,得出GNSS/INS组合导航系统的定位精度可达到厘米级的试验结论。 相似文献
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采用全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）模糊度固定解可提高GNSS/惯性导航系统（inertial navigation system，INS）组合导航定位精度，而在复杂环境下，单频GNSS难以实现完善的实时动态周跳探测，影响GNSS模糊度保持。研究了星间单差与站星双差的INS辅助GNSS单频周跳探测检验量，重点分析检验量的误差特性。分析得出检验量误差主要与INS增量误差有关，受接收机至待检星与参考星之间星地矢量夹角的影响。提出了选取两颗参考星并优选探测检验量的方法，降低方位角因素的影响，提高周跳探测性能。周跳探测的阈值在滑动窗口内估计，对INS误差被GNSS误差淹没的部分进行抑制，充分反映INS误差影响，阈值估计具有较强的自适应性。 相似文献
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CNS+GNSS+INS船载高精度实时定位定姿算法改进研究 总被引：2，自引：1，他引：1
天文导航（CNS）、卫星导航（GNSS）和惯性导航（INS）3种系统组合可提供高精度的定位定姿结果。实际工程中因INS长时间误差累积，以及系统硬件传输存在不可忽略的时间延迟，导致INS提供给CNS的预报粗姿态误差较大，恶劣海况下难以保障快速搜星，造成天文导航可靠性下降、姿态测量精度较低的问题。为此，本文提出了一种CNS+GNSS+INS高精度信息融合实时定位定姿框架，引入了等角速度外推措施，有效地解决了惯导信息延迟问题。通过高精度转台模拟恶劣海况下载体大角速度摇摆，验证了本文提出的改进算法的有效性。试验结果表明，该算法架构简单，性能可靠，显著提高了恶劣环境下星敏感器的快速、准确搜星能力，保障了三组合姿态测量的精度和可用性。 相似文献
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观测噪声提取是数据质量分析与随机模型构建的基础。当前手机GNSS观测噪声提取主要采用三阶差分法与历元间差分法,这些方法的提取结果都会受到卫星相关性和历元间相关性的影响。本文提出结合变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)提取手机观测噪声的方法。模拟分解试验表明:VMD能够较好地对混合信号进行分解。提取小米8手机GNSS观测噪声并进行分析,结果表明:GPS、BDS和Galileo 3系统伪距观测噪声计算结果一致,GLONASS系统伪距噪声大约是其他系统的两倍,四系统的载波观测噪声相当,手机GNSS观测噪声与Android系统版本无关。相比于高度角随机模型,载噪比随机模型更适用于手机GNSS定位。利用数据质量提取结果拟合载噪比随机模型,并进行定位试验。定位结果表明:相对于高度角随机模型,采用载噪比随机模型后手机伪距单点定位效果能提升25%以上。手机PPP平面定位结果能收敛至0.6 m以内,高程定位精度收敛至1.2 m以内。 相似文献