市街地における干渉信号の検知および抑制能力を有する高信頼GNSS/INS航法

高度可靠的 GNSS/INS 导航，能够检测和抑制城市地区的干扰信号

基本信息

批准号：
22K04367
负责人：
辻井利昭
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Osaka Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04367/
关键词：
GNSS（衛星航法）アレーアンテナスプーフィング慣性計測装置（IMU）マルチパスソフトウエア受信機電波干渉信号識別ドローン

GNSS（衛星航法）アレーアンテナスプーフィング慣性計測装置（IMU）マルチパスソフトウエア受信機電波干渉信号識別ドローン

项目摘要

本研究では,市街地における高信頼・高精度航法の実現を目指し，（1）アレー型ＧＮＳＳアンテナによる干渉信号の検知およびその抑制技術，（2）機械学習による電波環境把握技術，（3）電波に依らない慣性計測装置（ＩＭＵ）との複合技術，を主として研究する．キー技術となる（1）アレーアンテナ技術においては，ＭＵＳＩＣ法を応用して所望波である衛星信号や不要波である反射波・スプーフィング信号の到来方向を６素子アレーアンテナで推定することが出来た．アレーアンテナは基本的に素子数未満の信号源の方向しか推定できないが，ＧＮＳＳ信号の捕捉処理（逆拡散）をあらかじめ行なうことにより，所望の衛星番号以外の信号を雑音化することで，１０機以上の航法衛星が存在する場合でも方向推定ができることが特徴である．さらにＤＣＭＰ法（方向拘束付電力最小化法）を用いて，衛星方向を保護しつつ不要波にヌルを向けるアルゴリズムを開発したが，効果の検証は不十分なため次年度の課題である．（2）機械学習については，見通し外信号（ＮＬＯＳ)を検出し，信号に重み付けを行なうことにより測位精度を向上させることができた．ただし，静止受信機に対しては高いＮＬＯＳ検知率が得られたが，移動体については改良を要することが分かった．（3）GNSS/INS複合航法については上記重み付け手法を適用するアルゴリズムを開発したが，十分な効果は得られておらず，次年度にアルゴリズムや実験手法の改良に取り組む．

这项研究旨在在城市地区实现高度责任和高精度导航，主要是研究（1）技术，用于使用阵列型GNSS天线检测和抑制干扰信号，（2）使用机器学习的无线电波环境的技术，以及（3）与无线电设备无线电的惯用技术相结合的技术。在关键技术（1）阵列天线技术中，采用音乐方法来估计使用六元素阵列天线的所需卫星信号的到达方向以及不必要的反射波和欺骗信号。阵列天线基本上只能估计具有较少元素的信号源的方向，但是通过提前执行GNSS信号，可以将其他所需卫星数以外的信号变成噪声，即使有10个以上的导航卫星，也可以估算方向估计。此外，我们已经开发了一种算法，该算法可以使用DCMP方法（方向约束最小化方法）指示无效的卫星方向，但有效性不足，这是下一个财政年度的挑战。（2）关于机器学习，可以通过检测非关注信号（NLOS）并加权信号来提高定位精度。但是，尽管获得了固定接收器的NLOS检测率很高，但发现移动设备需要改进。（3）对于GNSS/INS复合导航，开发了采用上述加权方法的算法，但没有获得足够的效果，我们将致力于改善明年的算法和实验方法。