论文部分内容阅读
随着城市环境中,一系列依赖于高精度定位服务的应用需求激增,如何提高低成本GNSS定位终端在城市区域的定位表现成为了一个热点研究课题。在建筑物密集且环境复杂的城市区域中,包括多路径干涉和非直射(non-line-of-sight,NLOS)信号的多路径效应会严重影响低成本终端的性能。为了低成本终端在城市区域中的定位能有更好的表现,本文以GPS和搭载双频定位芯片的智能手机终端为研究对象,围绕多路径效应的处理方法,展开了以下研究:1、研究了基于视觉的NLOS信号判别方法。结合移动定位终端,搭配手机鱼眼镜头来获取周围近似于半球的环境遮挡情况,探索了低成本、高集成度的数据采集模式。实现了基于测地膨胀的K-means遮挡分割策略,该策略首先使用膨胀形态学重建平滑了图像局部信息,在此基础上使用了K-means聚类算法对图像进行分割。通过实验,验证了此算法在低成本手机鱼眼镜头获取的图像上可以有效地分割出遮挡区域,达到结合鱼眼图像进行NLOS信号判别的目的。2、研究了加权模型对多路径效应的抑制效果。介绍了三种经典的加权模型,并进行了多次实验分析不同模型对于定位精度提升的帮助。基于其中效果较好的综合加权模型,探讨了NLOS信号降权策略对于定位精度的提升效果。3、研究了NLOS信号的改正算法。首先介绍了基于三维地图的城市峡谷(Urban Trench)算法,针对此算法中需预先估计接收机至左侧建筑物的距离与道路总宽度之比P的问题,提出了FE-Urban Trench算法。该算法结合综合加权模型,利用鱼眼镜头获取的天空图来辅助P值的估计,从而对NLOS信号进行改正,提高了跨街方向上的精度。经过多次实验验证,此算法在一定程度上能改善城市区域中的多路径效应问题。4、研究了L1L5双频融合对于智能手机终端定位性能提升的效果。在FE-Urban Trench算法的基础上,结合GPS中抗多路径性能较好的L5信号,以对L5升权的策略提出了基于双频融合的FE-Urban Trench算法,较传统伪距改正算法加入了对多路径干涉进行抑制的考虑。通过静态和动态实验,验证该算法对于定位精度有提升效果,得出了此策略能显著抑制城市多路径效应的结论。