复杂城市环境下导航定位技术与位置服务应用.pdf

nf目录背景与意义技术与方法结果与分析L背景与意义数字地球-智慧地球（城市）时空位置信息%*DATA b O&ANALYTICS JVOCD智慧城市健彘新一代桎氤技术，施施既而丽、港逐、管理、服务智慧化的新理念和新模市。智慧城市=数字城市+物联网+云计算_)I智慧城市与物联网紧 I密相连，智慧城市的 I发展依托互联网的发 I展，而物联网的发展 I又与互联网导息相关,城市的发展离不开物 I联网和互联网的相互I作用。物联化互联化随着空间信息技术、IT与5G等出现 空间信息技术融合下的地理信息行业迅 猛发展，诸如智慧城市、智慧国土、空 间规划等新一代行业应用也在拉动空间 信息技术的发展。Artificial Intelligence 人工智能Big Data 大数据Cloud Computing 云计算市土划质通疗象 城国规地交医气 慧慧间慧慧慧慧 知日知m空知日知日知m知mIT新技术推动地理 空间信息 技术发展位置需求:导航定位无处不在LidarSurround viewForward facing camera无人驾驶Vehicle controllerLong range radar海夕卜现有确诊及各洲累计确诊周比 G分享全球卫星导航系统（GNSS）IGSO北斗2区域系统（BDS-2）2012年12月运行，由14颗卫星组成（5GEO+5IGSO+4MEO）RDSS+RNSS具有鲜明特色服务区域：泛亚太地区北斗3全球系统（BD-3）2020年全球组网完成，由35颗卫星组成（5GEO+3IGSO+27MEO）RDSS+RNSS一体化运行 增加Ka星间链路（自主导航）搭载新的星载氢钟（日15量级）-提高了一个量级1.1 智慧城A时空位置信息口 GNSS导航定位：智能交通、城市控制网.安全监测.室内外导航和智慧城市目前，全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术已经相当成熟，并已经 在军事、交通运输、测绘、高精度时间比对以及地震监测等领域中得到了广泛应用。U智慧城市一时空位置信息导航与位置服务：当前GNSS存在问题随着GNSS定位技术的发展，基于位置服务的应用越来越多，但是在城市峡谷、树木遮挡、室内外区111.2 如何解决城市复杂环境下时空位置难题城市复杂环境严重影响GNSS导航定位的精度和可用性SS脆弱性问题GNSS信号在城市复杂 环境中很容易被破坏，导致其精度低，可用性 和连续性较差。121.2如何解决城市复杂环境下时空位置难题 UXNB和GNSS的互补性强,各有优势定位原理相似.,利用测距信息进行空间后方交会 得到移动站的位置。适用环境互补:室外区域使用GNSS定位，室内 区域使用UWB定位，室内外交界处采用 GNSS/UWB 定位。GNSS卫星信号好GNSS信号V UWB信号xGNSS卫星信号差 6酷5信号，UWB信号xGNSS定位UWB定位GNSS信号x UWB信号V1313国内外研究现状 GNSSjge伪距spp：数十米伪距差分：分米、1-3米级精密定位：厘米级网络RTK:厘米级静态相对定位：毫米至厘米级1413国内外研究现状B-GNSS/UWB绐冷砂技术年份国内外研究情况2002O pshaug等将DGPS、GPS分别与UWB组合进行数据处理2007Fernandez-Madrigal等米用粒子滤波的方式来融合室内外父界区域的GPS和UWB数据2008Chui等首次提出真正意义上的GPS/UWB紧组合模型，在城市复杂环境下使用UWB任隅 测量值来增强GPS RTK2008Chui等还研究了基于伪距测量值的DGPS与UWB的紧组合模型2010MacGougan等提出并论证了在高精度应用下的GPS/UWB紧组合模型2010苏凯等采用SavitzkyGolay滤波器对DGPS与UWB进行融合2012郭春明等将DGPS与UWB进行组合，使用粒子滤波的方法进行数据融合2015Khan等提出GPS RTK和UWB松组合定位，来解决整周模糊度固定的问题2016郝雨时等在GNSS相对定位的基础上，建立GNSS/UWB组合定位模型，并米用Helmert 方差估计方法对两类传感器的观测值进行定权2018胡权等将G PS和UWB获取的位置信息作为卡尔曼滤波的量测信息处理来提高定位精度151-4主要研究目标 多系统GNSS与5NB紧组合开展了基于GNSS和UWB两类传感器技术的研究工作，重 点解决多系统GNSS无电离层组合PPP模型、GNSS/UWB 紧组合模型等关键技术多系统GNSS可以增加可用卫星数多系统GNSS可以增强卫星空间几何分布结构 UNB辅婀P快速收敛同时研究和对比了两种模型在模拟城市环境和真实城市 环境下的收敛时间还分析了单一系统及多系统的定位结果162、技术与方法2.1 GNSS定位技术A 精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)一般采 用双频消电离层组合的测码伪距观测值和载波相位观测 值，其观测方程表示如下：ps Z1 fp _ U2 fpHF 一一第一 一于；X V 红4宿于(J)r,IF f2 _于2 1/2 于2 2考虑和估计系统间偏差(Inter-system Biases,ISB),对应 GNSS PPP观测方程可表示为：户非s=psys,s+C.k+ISBsys+Msys,s,1 十找;r.lF 7 r r G r r PJF鲁.Q，gs+c.分+ISB”M sw T+今/M*；#潸个二JF 1 r r G r r rJF rJF/F172.2 WB定位方法基于VDG4的定位方法利用待测目标节点到基站的 到达时间差，结合基站的位 置来计算标签的位置基于TDO A的UWB定位模型观测方程:x-x)2+(y-r)2+(z-z)2-x-xy+(-7+(Z-zy+R线性化后的UWB观测方程:x-xz.RlX。-XR x-x 显XQ-X.yf 首f&Ri y-x 琮-yY0-Y Y0-Yi _z-z2z-z31 r nZ dx|dY dZZ0-z；._ z-z)勺熠区4悭二瓦4R,&+/该方法消除了目标节点的时钟误差，不需要标签和基站时间同步，只要在各个基站之间保持时钟同步182.3 GNSS/UWBf口紧组合模型和滤波算法观测方程、状态向量Psys=psys+/S琮s+Msys T+琮ss*=y+c tG+ISBs+Msys-T+2-Nsys+胃r r G r Dn,i=Rn-&+qiI=-u.3p+c-t I SB+Msys-T+#(psys=-u-8p+c-tG+ISBSS+ys-Nsys+Msys-T+喏 t r r G r duwb=-v 5p/构建误差状态向量：x=Sp 5tr bN if/对应的测量模型：Zk=HkXk+ekk N(0,4)/更新状态参数和协方差矩阵：Kk=PkHl(HkPkHRkyX%=k,k-lKk(Zk-HkX k,k-)Pk=(I-Kk)Pg(I-KN+K”k192.4 GNSSI5NB数据处理多系统GNSS/UWB紧组合定位系统的架构载波相位观测值误差改正模型伪距观测值精密轨道和 精密钟差产品GNSS无电离 层组合观测值预测的GNSS 测量值SPP接收机 概略位置卡尔曼滤波定位结果预测的UWB 测量值UWB数据 基站位置 TDOA观测值3、结果与分析1.开阔城市环境下观测实验与结果分析1.实验场景设置小车运动日志序号UTC小车状态信号状态15:53:30 7:14:19于Pointl处静止大约 一个半小时UWB信号不可用27:14:20 7:15:45从Pointl移动到 Point2运动过程中中断 GNSS信号以模拟 室内场景，UWB信 号可用37:15:46 8:34:55在Point2处静止大约 一小时GNSS和UWB信号 者B存在,且GNSS 信号中断两次48:34:56 8:36:21从Point2移动到 Point3仅GNSS信号可用213-1开阔城市环境下观测实验与结果分析-2.开阔天空环境下静态结果单系统GPS的平均可用卫星数为6.7,PDO P值为3.5;双系统 GPS+GLO NASS的平均可用卫星数为12.9,PDO P值为1.9 GNSS/UWB紧组合模型的定位结果更好，波动较小，稳定性较好8sqoM-oQqEnN dOCJd0o 5 o 5 o-5 o 5 o E)L l t o NE二 s e 山言0.51 0.0 Q.n-0.5-1.00.2 0.4 0.6 0.8 1Time(h)233J开阔城市环境下观测实验与结果分析二收敛性能分析卫星截止高度角设置为40。，以模拟城市复杂环境收敛模拟显示，GNSS/UWB紧组合模型在水平方向上约几分钟之内完成收敛而在垂直方向上可能需要15分钟以上O 50505050 ssciLSSo.L(E)1SB山(E)an0 5 0 5S 6。(E)utiONTime(min)GPS GPS/UWB0 5 0 56 6。(E)lltoN45305 0 5 0 0.6。1(E)dn5 0 5 06 6。1(E)lsewTime(min)243.1开阔城市环境下观测实验与结果分析B-5.GNSS信号中断时紧组合定位性能分析 GNSS信号中断了两次，中断发生在7:15和7:22，持续时间分别 为1分钟和6分钟GPS3 2 10 12 3-(E)5 T-7:7:30 7:45 8:00 8:15UTC hh:mm8:30，；I 5 L-4-r 厂 二 一LIJ.3 2 10 12 37-GPS/UWB7:30 7:45 8:00 8:15 8:30UTC hh:mm W 5 L f.ft-一 一 4 3 2 10 12 37-(E)GPS+GLONASSGPS+GLONASS/UWB7:30 7:45 8:00 8:15 8:30UTC hh:mm3 2 10 12 37-7:30 7:45 8:00 8:15UTC hh:mm8:30在GNSS信号发生中断之 后，单独的PPP模型需要 重新收敛，且初始收敛起 伏较大，导致定位精度显 著降低对于GNSS/UWB紧组合 模型来说，UWB能提供位 置约束，在初始阶段就能 保持在一个较好的精度，显著地加快了 PPP重新收 敛时间253.2.1实验场景设置四组数据的卫星分布空间几何构型不够完整三系统或四系统GNSS条件下，四组数据的平均可用卫星数增加到了 15颗以上，PDO P值小于2.0,明显优于双系统和单系统(c)C 组(d)D 组四组多系统GNSS/UWB静态实验的平均卫星数组别BBGBRBEBREGBRE4组9.4110.6913.5813.2217.4018.68B组7.469.0611.469.9713.9715.58C组9.6610.8012.8813.4716.6917.83口组9.359.9613.1213.3117.0817.68四组多系统GNSS/UWB静态实验的平均PDO P值组别BBGBRBEBREGBRE4组2.412.171.781.761.501.46B组2.812.662.222.191.891.84C组2.452.151.921.801.631.60口组3.232.802.012.031.671.66263-2复杂城市环境下观测实验与结果分析-2.GNSS+UWB单系统BDS PPP东方向存在未收敛的情况，收敛后 的位置误差RMS值较大，北、天顶方向的定位精度 为分米至亚米级四组BDS/UWB紧组合系统在初始阶段时能够快速达 到较好的精度水平，各个方向均完成了收敛，且北、东、天顶方向收敛后的平均位置误差RMS值分别为 7.06cm、7.13cm和 16.84cmo 0505050505050 LO.O.01O.6 0 1C5O.0 1(E)LOJONE=SB 山(E)dn0.5 1 1.5 2Time(h)(a)A 组.O.5.O.59.5959 1O.O.0-1O6-O.-1(E)InJONE二 SB 山0.5 1 1.5 2Time(h)(b)B 组wI GNSS PPPGNSS/UWBNEuNEUA绐14.28-34.706.266.2612.19B组14.72-64.409.509.5019.04C组17.6018.4025.707.337.3324.11口组3.87-49.215.215.4311.00050505050505 L60.g10.0.q10.0.(E)ON(E)Jse 山(U I)dn0.5 1 1.5 2Time(h)(c)C 组.O.5969.5.O.5.0 1O.O.-O.-1OO.0-1(E)ON(E)JSB 山0.5 1 1.5 2Time(h)(d)D 组273.2复杂城市环境下观测实验与结果分析3.JKGNSS+UWB四组数据基于双系统BDS+GPS PPP解算结果比双系统 BDS+GLO NASS 和 BDS+GALILEO的要差一些在双系统条件下，四组仅GNSS 解决方案的位置误差RM S值得到 了一定程度的提升，但是仍存在 未收敛的情况而四组GNSS/UWB解决方案收敛 后各方向的位置RMS值几乎都能 达到厘米级的精度_ _11001广”犷1-0505E 05 八甥JUi05一05 V GNSS/UWB紧组合模型在各方向上的收敛时间都有提升，且提升幅度较大，单独的GNSS PPP模型 需要长时间才能收敛，且波动较大 GPS+BDS+GLO NASS+GALILEO/UWB紧组合的定位性能最好，在北、东和天顶方向上的平均位 置误差RMS值分别为3.68cm、4.85cm和5.92cm，收敛时间缩短了20%40%左右。组别解算模式各方向收敛无0 cm所需时间NEU仅 GNSS19.735.533.2GNSS/UWB5.95.626.7B组仅 GNSS36.949.043.0GNSS/UWB14.30.0025.0C组仅 GNSS18.242.642.4GNSS/UWB18.116.433.0组仅 GNSS18.756.352.7GNSS/UWB18.51.336.7303.2复杂城市环境下观测实验与结果分析 7收敛速度为进一步分析四星座GPS+BDS+GLO NASS+GALILEO/UWB 紧组合 模型在复杂环境下的收敛性能，将每组数据分成 4段30分钟的数据，分别对每段数据以动态方式 进行处理可以看到四组GNSS/UWB解决方案的解算结果 在水平方向上几乎都能实现较快的收敛，且保持 的一个较好的精度但是天向的位置误差仍然存在较大的波动与多系统GNSS PPP模型相比，多系统G N SS/U WB紧组合模型具有更好的重收敛性能b31 Q.5.0.59,59 巧 Q.5.0巧 0.6。10.0.。160.。E)O NE=s e wE)dn0.5 1 1.5 2Time(h)E)O NE=sb 山(b)B 组E)O NE=se 山E)dn(a)A 组(c)C 组E)O NE二 s e wE)dp(d)D 组4、结论与展望4.1 结论在复杂城市环境下多系统GNSS/UWB导航定位精度可达到厘米级，具有更好的定位性能和 初始收敛速度。对于GNSS PPP而言，单系统和双系统的定位结果存在未收敛的情况；对于 GNSS/UWB而言，六种星座组合的定位结果均完成了收敛，收敛时间得到了缩短，且收敛 后的定位精度较好。多系统GNSS/UWB紧组合的性能较单系统GNSS/UWB紧组合性能更加优越，多个GNSS系 统能够有效改善GNSS PPP和GNSS/UWB紧组合的定位精度和可靠性。同时使用多个GNSS系统的数据和UWB数据可以显著提高在城市复杂环境下PPP的准确性、连续性和稳定性。32 室外复杂环境对QNSS/UWB组合导航的限制 UWB基站需要搭建，且一般搭建在室内 GNSS信号脆弱性 参数估计算法模型优化研究抗差卡尔曼滤波改进的卡尔曼滤波 基于其它组合9Pp数学模型的 G N SS/5NB紧组合理论研究非差非组合ppp视觉磁力计IMU口更多元的传感器融合应用33位置服务和智慧城市数字智慧城市将利用北斗遥感卫星技术融合物联网、大数据、国家PNT 系统，应用于智慧城市建设，实现万物互联、万物定位。通过海量信息智能处 理的城市，将极大提升居民的生活质量。物联网国家PNT系统大数据确北斗卫星导航系统遥感卫星实现万物互联.万物定位。智慧技术发展的机遇-技术发展驱动以互联网、大数据、人工智能、区块 链、5G为代表的新技术浪潮，推动新 一代信息化基础设施的建设，将有力 推动城市数字化进程，提升基础设施 智能化能力，为未来智慧城市建设带5G泛在连接能力海量数据处理能力5G+车联网协同发展进一步提升，基于 端+云技术架构，通过终端设备层、路侧设备层、平台层和应用层全栈覆盖，打造 人、车、路、网、云全方位协同体系。_)P物联网云计算人工智能实时感知 高速传输 自主学习 自主决策 自主协同 自动优化 自主控制北斗+遥感+5G/6G打通最后一公里:对于包括北斗在内的所有卫星 导航系统来说，存在一个共同难题，那 就是卫星信号穿透不了屋顶、桥面，一 旦信号被阻挡，那就束手无策 了。但是,人们&0%的位置服务需求恰恰是来自于室内地下北斗+RS O+5G/6G北斗+遥感那G的融合,相互配合形成“卫星主外.5G主内的局面，从而实现从室内到室外的无缝连 接，实现万物互联的时空信息应用与服务。以全球卫星导航系统为骨干,开展地下I地面空中I低轨星导航和遥感源无线基站技术融合,形成 与全球卫星导航系统中遥感空间信号兼容以及时空统一的天地一体化导除遥感增强网络,实现泛在的室 内外无缝导航和遥感。在大数据的综合背景下也带来了更多的发展机遇：一带一路：其战略计划的实施需要北斗卫星导航系统、激光雷达、卫星遥感等支撑大数据：数据量大、要素全、数据新和精度高，带来新的机遇互联网+:互联网+”能够对三维空间进行深入挖掘，并对多尺度数 据的一致性进行有效分析，从而为战略项目提供各项数据服务。止匕外，“互联网+”能够推动共享平台构建，从而有利于开展城市建 设以及地理空间等项目。命智能制造：无人驾驶、机器人等命位置信息服务（LBS）:LBS服务中融合了移动通讯、互联网络、空间定位、位置信息、大数据等多种信息技术，利用移动互联网 络服务平台进行数据更新和交互，实现万物互联。2）技术进步带来的机遇高性能计算机（量子计算机）+地理空间信息技术从而对广大的数据进行批处理和读取，以快速获得 一个较高精度的结果互联网技术+地理空间信息技术实现远程操作、监测边远地区的地理信息等通信技术+空间信息技术主要在宽带通讯、多媒体通讯、卫星通讯等新技术的应用以及迅速增长的需 要，为数据通信技术的发展创造了良好的外部环境虚拟现实技术+GIS:GIS与虚拟现实技术结合，提高了GIS图形显示的真实感和对图形的操作性