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，为了预测任何环境中的卫星定位性能，使用三维图信息进行了定位误差的预测。根据GNSS的高化位置估计，由于多个超速而导致的定位性能的恶化是一个问题。发生和概率取决于专家的感官，因此很难量化。此外，通常会从看不见的观点出现大错误。另一方面。确定无形卫星并确定要使用的卫星的方法是模拟相机和3D地图的使用以及无线电波传播。但是，这些方法存在问题，例如相机的准确位置以及环境粘附的影响的准确建模。众所周知，解散无形的卫星将减少定位错误，但是如果在城市环境中被拒绝，使用的卫星数量将大大减少，无法计算位置。此外，由于常规方法未分析测量的多通信号的因子 - 通道信号分析，因此常规方法仅确定含有卫星可见性/隐形性证据的误差的卫星。因此，在这项研究中，为了启用多通道因素，可以通过双重差异分析伪距离误差，并通过重点关注隐形视图来分析误差。具体来说，通过使用双重差异来推导伪距离的多次误差，可以预测卫星定位性能，并模拟与环境信息结合使用的多距离和定位误差的程度。在评估测试中，在几乎与实际测量数据相同的位置预测了一个修复解决方案，并且可以通过正确考虑周围环境来预测卫星定位性能的可能性。