安卓智能终端精密定位关键技术研究

发布时间：2020-10-10 11:17

　　 近几年来,电子通讯技术突飞猛进,智能便携的移动终端走入了千家万户。以智能手机、平板电脑、智能手表和智联行车终端等设备为代表的智能终端已经成为了现代大众生活和行业生产中不可或缺的部分。智能终端的位置服务极大促进了商品贸易、媒体传播、交通运输、工程建设、农林种植等行业的快速转型,并将逐渐对自然科学研究、环境资源勘测和军队信息化建设等领域产生更加深远的影响。广泛的应用需求和开阔的发展前景,使智能终端的高精度定位技术逐渐成为了国内外导航领域的研究热点。早期的Android智能终端就可以输出设备的位置信息,其水平方向上的定位精度能够达到5-10米左右。但由于技术的限制,其定位算法流程并不公开,用户只能得到系统输出的定位结果,而无法直接读取其GNSS(Global Navigation Satellite System)观测数据。2016年,谷歌公司发布了 Android 7.0系统,开始支持智能终端GNSS原始观测数据的输出。在Android智能终端上实现高精度定位,成为了一种新的可能。在此背景下,本文针对移动智能终端的高精度定位应用需求,结合现阶段国内外已有的相关成果,系统性地研究了GNSS精密定位、捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)和低成本卫星/惯性组合导航的原理与方法,对Android智能终端的GNSS观测值质量和特性进行了全面评估,结合多普勒平滑滤波、载噪比随机模型和匀加速运动学模型,设计了一种Android 智能终端 GNSS 实时动态差分定位(Real-Time Kinematic positioning,RTK)的优化解决方法Smart RTK。该方法能显著提升Android智能终端定位精度和连续性,在良好的观测环境下能够实现水平方向分米级精度的Android智能终端动态定位。在此基础上,研究进一步充分运用Android智能终端的陀螺仪和加速度计,采用针对低成本终端的简化捷联惯性导航算法,实现了 Android智能终端的Smart RTK/SINS组合导航技术。论文的研究工作和贡献成果主要如下所示:(1)从卫星信号载噪比、伪码测距噪声、载波相位观测值噪声、多普勒观测值噪声和载波相位周跳等几个方面,较为全面地评估了 Android智能终端GPS(Global Positioning System)和 BDS(BeiDou Navigation Satellite System)观测数据质量。实验结果表明,在相同的较好的观测环境下,Android智能终端的信号载噪比通常比专业级GNSS接收机更低,其伪码测距噪声RMS(Root Mean Square)可以达到4米左右,多普勒观测噪声RMS可以达到0.039 m/s左右,载波相位周跳发生比较频繁。由此可知,受限于硬件成本和技术条件,Android智能终端的GNSS观测数据质量欠佳,与专业的测量型GNSS接收机仍存在较大差距,亟待改善优化。(2)提出一种Android智能终端GNSS动态差分定位的优化解决方法Smart RTK。该方法采用多普勒平滑滤波,对获取的伪距观测值进行优化处理,然后根据载噪比随机模型对观测值定权。在获取初始信息后,采用匀加速运动学模型预测运动状态,逐历元更新运载体的位置和速度等信息。为全面分析Android智能终端Smart RTK定位性能,研究分别设置了伪动态、步行和车载环境下的动态定位实验。在伪动态实验中,采用Smart RTK方法进行定位解算性能显著优于系统定位结果和常规RTK定位结果,能够在短时间内达到水平方向分米级精度。在步行动态实验中,采用Smart RTK方法定位能够连续输出水平方向分米级精度的定位解,其水平方向定位精度较系统定位结果提升约82%,较常规RTK方法提升约56%。而在车载实验中,Smart RTK定位也能达到水平方向分米级精度,较系统输出的位置提升约59%,较常规RTK方法提升约49%。(3)采用针对低成本终端的卫星/惯性组合导航简化方法,实现了 Android智能终端的Smart RTK/SINS松组合导航。在城市峡谷、森林公园等较为复杂的观测条件下,GNSS信号多路径效应影响加剧,接收机观测噪声显著提高,可观测的导航卫星数量大幅削减,卫星定位精度较差,难以输出有效的定位解。Smart RTK/SINS松组合导航系统,充分运用了 Android智能终端的惯性测量元件,使其定位性能得到显著提升。在伪动态实验中,Smart RTK/SINS定位东方向RMSE只有0.20米,北方向RMSE为0.30米,其水平方向定位精度比单纯的GNSS定位提高约47%;在步行动态实验中,Smart RTK/SINS水平方向定位精度约为2米左右,其水平方向定位精度比单纯的GNSS定位提高约80%。
【学位单位】：战略支援部队信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP316;TN96
【部分图文】：

亦即相对定位。这种定位方式通过对不同历元、不同卫星和不求差，达到消除空间相关误差和公共参数的ＦＩ的，提高定位精度，站发送差分信息的不同，差分定位可分为位置差分、伪距差分和载术难度、定位精度和作用范围也各有不同１８１。其中，载波相位差分、未知参数少、定位精度高，在大地测量等多个领域都得到了广泛应测量方面，利用高精度数据处理软件进行载波相位差分定位，可以至毫米级精度的相对定位。而在动态定位方面，短基线的载波相位达到厘米级精度［９ｉ。??实时动态差分定位技术（Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ?Ｋｉｎｅｍａｔｉｃ?Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ，?ＲＴＫ）ＳＳ接收机上最广为流行的定位技术之一，它具备快速定位、精准ＲＴＫ测量工作，需要将基准站获得的载波相位观测值及站坐标通给周围工作的多部移动观测站［ｉａｕ］。由于两个观测站之间的误差相而不断削弱，这种定位技术的基线长度比较有限，难以实现大范围距离大于５０ｋｎｉ时，测量型ＧＮＳＳ接收机的ＲＴＫ定位精度也只能达

在５ｍ？１０ｍ左右，而采用多普勒观测值则能够使平面定位精度提升到ｌｍ？２ｍ左右＾??如果进一步采用载波相位观测值进行精密单点定位，则智能手机的平面定位精度能够达到??分米级甚至厘米级水平，具体实验结果如图１．２所示??随后，意大利地理空间信息研发中心的科研人员采用快速静态差分定位算法，对智能??终端的定位精度进行了测试分析。实验将Ｇｏｏｇｌｅ／ＨＴＣ?Ｎｅｘｕｓ?９与ｕ－ｂｌｏｘ芯片对比，分别测??试了不同基线长度时，两者静态差分定位的精度。研宄显示，虽然采用快速静态差分定位??的方式依然难以进行整周模糊度固定，但是Ａｎｄｒｏｉｄ智能终端能够达到分米级甚至厘米级??的水平定位精度｜２３］。??２０１８年，加拿大卡尔加里大学的Ｐａｏｌｏ?Ｄａｂｏｖｅ等人通过实验进一步验证／?Ａｎｄｒｏｉｄ智??能终端ＮＲＴＫ定位的可行性，并分析了其定位精度。实验中连续运行参考站站网络??（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ?Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ?Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ?Ｓｔａｔｉｏｎ，ＣＯＲＳ）平均站间距离在?５０?ｋｍ左右。研究表明，??在这种情况下采用虚拟基准站（Ｖｉｒｔｕａｌ?Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ?Ｓｔａｔｉｏｎ

合导航方法。实验结果表明，在不借助外界改正信息或观测信息的情况下，采用该方法可??以实现水平方向亚米级精度的静态定位。同时，在动态定位实验中，这种定位方法的水平??方向精度也达到了?２米左右。其动态定位结果，具体如图１．６所示［３１］。??３０?—?ＧＮＳＳ／ＰＤＲ??￡?２５?＼?－?ＧＮＳＳ?ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ??Ｉ?２０?Ｓｈｏｒｔ?ｔｕｎｎｅｌｓ?ＧＮＳＳ＿细??ｉ?！：??冬?１３?１４?１５?１６?１７?１８?１９?２０?２１?２２??Ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ?ｐｏｉｎｔ??（ａ）?（ｂ）??图１．６?ＧＮＳＳ／智能终端动态定位结果对比图（黄：手机芯片输出解：红：ＧＮＳＳ定位解；绿：ＧＭＳＳ／ＰＤＲ??组合导航解；蓝：参考位置）｜３ｉ｜??相比于纯粹的惯性导航系统，ＰＤＲ步行航位推算的优势在于它能够获得更高的行人导??航精度。但是，这种方式最大的局限还是在于它仅适用于行人步行导航，而无法真正应用??到车辆导航、骑行导航等其它场景中。因此，经典的ＧＮＳＳ／ＳＩＮＳ的组合导航在实际使用??过程中的可用性要更强。在提高智能终端定位精度的前提下，它还能满足用户在复杂环境??下定位的实际需求。德国帕德博恩大学的研宄团队搭建了一款基于Ａｎｄｒｏｉｄ智能手机的车??辆组合导航系统。在Ａｎｄｒｏｉｄ智能手机已有的ＧＰＳ位置信息和惯性导航元件观测信息的基??础上，实验还采用蓝牙技术将行车电脑与智能手机相连接，向手机传输汽车的实时运动速??度信息，然后运用类似于松组合的方式计算出ＳＰＰ／ＩＮＳ定位解。相比于当时智能手机输出??的ＧＰＳ标准单点定位解
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本文编号：2835110