一种提高城市峡谷环境下接收机定位性能的新方法——GNSS信号预报

在城市的高层建筑密集区，由于GNSS信号容易受到遮挡，无人机和自动驾驶车辆的GNSS定位精度会急剧下降，然而GNSS信号预报为解决该问题提供了一个绝佳的方案。

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注：该博客是ION GNSS+ 2022会议中发表的一篇论文的总结，该论文的标题为：基于GNSS Foresight的密集城市峡谷环境下的GNSS定位性能评估。

为了保证无人机和自动驾驶车辆在密集城市峡谷环境下的安全运行，需要克服一个重大的技术难题。

高层建筑和其他障碍物对GNSS直射径信号产生的遮挡，使定位设备无法接收到可见星的折射径信号，从而降低了GNSS的定位精度。虽然GNSS接收机可以使用信号处理算法来降低直射径信号遮挡带来的影响，但这一方法并不足以应付所有的复杂环境。

如果想在城市中使用应急无人机、巡逻无人机或自动驾驶车辆，寻找更好的解决方案迫在眉睫。

在思博伦，我们相信GNSS预报可以发挥关键作用——在外场测试中，我们发现GNSS预报可以完美地克服由于直射径信号遮挡所引起的导航定位问题。

多径信号会影响GNSS定位精度——任何接收机都无法回避的问题

GNSS接收机在城市峡谷环境中必须应对的一个重大挑战就是多径问题。当信号没有被建筑物完全阻挡而是被反射或折射时，就会产生多径信号。如果接收机无法充分消减多径影响，接收机将无法解算出准确的位置信息。

许多接收机使用算法来检测并过滤掉多径信号，只考虑直射径信号来进行定位。然而，当车辆处于建筑物更为密集的城市峡谷环境时，随着多径信号数量的急剧增加，接收机区分直射径信号与多径信号的难度也就更大了。

通常，接收机必须借助于惯性测量单元（例如加速度计、陀螺仪和轮速传感器）来继续计算其位置，但是这些传感器只能在短时间内保持预期精度，随后就会产生位置漂移。

GNSS预报在对抗多径效应方面的价值

长期以来，思博伦一直坚信GNSS信号预报可以扫除多径信号这一障碍，确保在复杂的城市峡谷环境下得到预期的卫星定位精度。如果GNSS接收机可以提前感知环境中哪些信号受到多径的影响，其信号处理算法便可以更准确地区分直射径信号和多径信号，从而实现更准确的定位。

同样，通过对环境中的GNSS信号进行提前准确地预测，自动驾驶车辆或无人机便可以采取对应措施来避开GNSS信号受到严重干扰的区域，或者在信号干扰期间切换到备用导航解决方案。

对于自动驾驶车辆或无人机的运营规划来说，GNSS信号预报可以帮助运营商应对信号遮挡的问题。例如，在利用无人机进行建筑检查时，可以首先对于无人机能够安全飞行到建筑物四周的时间进行预测，随后根据这一预测来安排检查的时间表。

思博伦的GNSS Foresight可提供可靠的信号预报，从而提高接收机的定位性能

GNSS Foresight这一基于云平台的GNSS信号预报解决方案目前提供了两种预报形式，即实时预报和风险分析，为了证明GNSS Foresight解决方案的有效性与价值，思博伦在全球开展了多项测试，下图便是某一测试的结果。

在印第安纳波利斯进行的路测结果表明，在复杂的城市峡谷环境下，GNSS信号状况的变化速度极快，同时接收机在面临多径信号环境时其定位精度也会急剧恶化。

上面的三张图片显示了测试路线的鸟瞰图，路线从左侧开始只有几座低矮建筑物的空旷区域开始，然后进入建筑物密集的地区。在图中可以看到，GNSS Foresight工具以热力图的形式来表示卫星信号的DoP值。绿色和黄色区域表示DOP值较小，定位精度高，而红色和黑色区域表示DOP值较大，定位精度较低。红圈标注的是进入城区前的红绿灯路口。

最上面的图片显示了在测试开始前10分钟的行驶路线信号状况，当时路口的信号状况非常好。然而，中间的图片显示出，在测试10分钟后，由于导航卫星在天空中的位置发生了变化，导致路口处出现了更多的信号遮挡、更多的多径的信号，从而使得DOP急剧增大。

蓝线显示了测试接收机在路测过程中所输出的实际位置。当进入该路口时，输出的位置立即受到多径信号的影响，导致其精度显著下降，而且在经过几个街区之后都无法恢复——这对依赖GNSS定位的车辆来说这是一个重大的安全隐患。最下面的图片显示了10分钟后的信号环境，可以看到同一区域的信号受到了更严重的遮挡，并产生了更复杂的多径信号环境。

GNSS信号预报为解决城市峡谷多径问题提供了有效的解决方案

测试结果表明，即使是多模多频接收机也难以消减在密集城市环境中的多径信号所带来的影响，而信号预报则能有效地较少多径信号的影响，从而大大提高接收设备的定位性能。

此外，所有对无人机和地面车辆进行测试所得的结果都表明，思博伦的GNSS Foresight所做的信号预测和生成的DOP值热力图与接收机与接收到的真实外场信号密切相关。思博伦十分乐于与GNSS相关设备的开发商及用户分享和比较GNSS Foresight生成的数据，以证明Foresight工具预测的准确性和可靠性。

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