面向安卓的BDS/GPS与惯性信息融合定位研究与系统开发

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我国自主研发并全面建成开通服务的北斗卫星导航系统(Bei Dou Satellite Navigation System,BDS)能够提供高精度的定位与便捷短报文通信服务,被广泛的运用在军事、交通、农业、渔业、城市服务等不同领域。近些年来,基于智能手机的位置服务应用层出不穷,然而城市复杂环境下行人仅依靠智能手机定位芯片解算结果易产生定位偏移,有必要针对手机进行多传感器融合定位研究。论文围绕手机端GNSS(Global Navigation Satellite System)原始观测数据与惯性传感器信息的融合定位展开研究,进行了智能手机原始观测数据质量分析与定位性能评估、基于Helmert方差分量估计的组合系统随机模型优化、载波/多普勒平滑伪距、联合行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)的多源数据融合定位算法实现与系统开发,取得的主要研究成果如下:(1)对智能手机原始观测数据进行了质量分析与定位性能评估,采用测量型接收机与小米8、华为Mate30及40型号手机进行同步观测,比较分析了安卓双频智能手机与接收机的信噪比、卫星可见数目与连续性、PDOP(Position Dilution of Precision)值、多路径延迟、残差以及伪距单点定位均方根误差。经实测实验表明:目前市面上常见的双频或三频智能手机,无论是从信号质量、稳定性还是可见卫星数量,都与测量型接收机存在一定差距。(2)针对智能手机不同GNSS系统组合之间的定权问题,提出了基于高度角和信噪比信息的Helmert方差分量估计定权模型,论证了随机模型对观测数据处理的影响。结果表明:基于Helmert的高度角或信噪比随机模型能够合理调整GPS(Global Positioning System)/BDS系统组合的权比,采用基于Helmert方差分量估计的信噪比模型的定位性能较传统定权模型在E方向的位置精度上提升了2.5%。(3)针对智能手机原始观测数据中伪距观测值精度不足的问题,采用载波/多普勒平滑伪距方法改善原始伪距精度,重点阐述了华为Mate30智能手机伪距定位的性能以及平滑算法在手机上提升精度的效果,通过更加良好可靠的载波信息与多普勒值平滑来提升伪距定位精度,结果表明:在关闭占空比限制后的静态和动态实验中,进行载波相位平滑后的伪距单点定位策略在E方向、N方向和U方向的位置精度上分别提升了10.7%、5.6%、17.7%。进行多普勒平滑后的伪距单点定位策略在E方向和U方向的位置精度上分别提升了1.5%和4.7%,载波相位平滑结果优于多普勒平滑。(4)建立了基于卡尔曼滤波的GPS/BDS/PDR松组合融合定位算法,利用GPS/BDS双系统伪距单点定位获取的位置信息与PDR算法提供的步长和航向信息进行组合,解决了PDR随时间发散的问题,提高了GPS/BDS系统的可靠性,基于自主开发的融合定位系统进行了实验验证。结果表明,融合的定位算法在卫星遮挡严重、多路径效应影响的情况下,依赖PDR的辅助定位仍能够获得较为准确可靠的定位结果。融合后提高了系统的鲁棒性与精度,抑制单PDR算法误差随时间的发散,在E、N方向精度分别提升59.8%和42.3%,N方向精度最高提升82.3%。
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