Positioning accuracy improvement by extracting features of the urban environment with a focus on multipath of satellite signals

以卫星信号多路径为重点，提取城市环境特征，提高定位精度

• 批准号: 20K04386
• 负责人: 目黒 淳一
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Meijo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K04386/
• 关键词: 衛星測位; 位置推定; マルチパス; GNSS

2022年度において，任意の環境での衛星測位性能の予測を目的とし，三次元地図情報を活用した測位誤差の予測の検討を実施した．GNSSによる高精度な位置推定では，マルチパスによる測位性能の劣化が問題となっている．その発生要因や確率は専門家の感覚に依存しており，定量化が困難である．また，不可視衛星からは大きな誤差が発生することが多い．一方．不可視衛星を判定し，使用する衛星を決定する手法には，カメラや3Dマップの活用，電波伝搬をシミュレートする方法がある．しかし，これらの手法はカメラの正確な位置姿勢や，環境による遮蔽物の影響の正確なモデル化が必要であるなどの問題がある．不可視衛星を棄却すると測位誤差は小さくなることが知られているが，都市部環境下で同様に棄却すると，使用衛星数が大幅に減少し測位計算ができない問題もある．さらに，従来手法では実測のマルチパス信号の要因解析がされていないため，従来手法は衛星の可視/不可視といった状況証拠のみで誤差を含む衛星を判定しているに過ぎない．そこで本研究では，マルチパスの発生要因を解析可能にするため，二重差で疑似距離誤差を解析できるようにし，不可視衛星に注目して誤差の解析を行っている．具体的には，二重差を利用して擬似距離のマルチパス誤差を導出し，環境情報と併せてマルチパスの発生の程度や測位誤差をモデル化することで，衛星測位性能の予測を可能にする手法を提案している．評価試験では，実測データとほぼ同じ場所に予測したFix解が存在し，周囲環境を正しく考慮して衛星測位性能を予測できる可能性を確認することができた．

在2022财年，我们进行了一项研究，以使用三维地图信息来预测定位误差，以预测任何环境中卫星定位性能。在使用GNSS的高精度位置估计中，由于多学的定位性能而恶化是一个问题。这种情况的因素和概率取决于专家的意义，因此难以量化。此外，通常来自隐形卫星通常发生的大错误。另一方面。确定无形卫星并确定要使用的卫星的方法包括使用摄像头和3D地图，以及模拟无线电波传播。但是，这些方法存在问题，例如需要准确定位和取向相机，并准确地建模由于环境引起的屏蔽效果。众所周知，拒绝看不见的卫星会减少定位错误，但是如果在城市环境中拒绝它，则使用的卫星数量将大大减少，并且无法执行定位计算。此外，由于常规方法未分析实际测量的多径信号的因子，因此常规方法简单地确定了基于间接证据（例如可见/隐形卫星）的卫星。因此，在这项研究中，为了启用引起多完全径的因素的分析，我们使分析具有双重差异的伪造误差成为可能，我们专注于无形的卫星以分析错误。具体而言，我们提出了一种方法，该方法可以通过使用双重差异得出伪范围的多径误差来预测卫星定位性能，并建模多径出现和定位误差的程度以及环境信息。在评估测试中，有一个预测的修复解决方案在与实际数据几乎相同的位置，并且可以通过正确考虑周围环境来确认预测卫星定位性能的可能性。