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．

2022财年，我们开展了一项利用3D地图信息预测定位误差的研究，旨在预测任意环境下的卫星定位性能。在使用GNSS的高精度位置估计中，由于多路径导致的定位性能恶化是一个问题。其发生因素和概率取决于专家的直觉，难以量化。此外，不可见的卫星经常会产生较大的误差。另一方面。识别隐形卫星并决定使用哪颗卫星的方法包括使用摄像机、3D 地图和模拟无线电波传播。然而，这些方法存在一些问题，例如需要相机的精确位置和方向以及对环境遮挡影响的精确建模。众所周知，如果拒绝不可见的卫星，定位误差将会减少，但如果在城市环境中这样做，所使用的卫星数量将显着减少，并且无法进行定位计算。此外，由于现有方法没有对实测多径信号的因素进行分析，因此只能根据卫星是否可见等旁证来判断哪些卫星存在误差。因此，在本研究中，为了能够分析造成多径的因素，我们采用双差法来分析伪距误差，并以不可见卫星为重点进行误差分析。具体来说，通过使用双差导出伪距的多径误差，并结合环境信息对多径发生的程度和定位误差进行建模，我们提出了一种预测卫星定位性能的方法。在评估测试中，预测的固定解与实际测量数据几乎处于同一位置，证实了正确考虑周围环境来预测卫星定位性能的可能性。