智能手机广域精密定位研究

智能手机作为位置服务的重要载体，由于其天线结构等因素，导致利用手机原始观测值进行定位不能满足高精度定位的需求。针对这一问题，提出了利用广域增强技术，提高手机单频原始观测值实时定位精度的方法。首先，针对手机观测值周跳较为严重的问题，对单频载波相位观测值进行了周跳探测。然后，利用手机观测值获取的伪距、载波相位以及IGS站播发的轨道和钟差改正实现增强定位。实验结果表明，定位精度收敛到1m约需要20min，收敛后水平方向和垂直方向精度分别提高了66.7%和28.9%，平面精度达到1.5m。     

一种非视距信号环境下智能手机速度平滑定位方法CSCD

随着智能手机的普及,基于智能手机的位置服务深刻地影响了人们的生活。通常,智能手机内嵌有全球导航卫星系统(GNSS)芯片,通过跟踪导航卫星信号获得载波频率、载波相位和码相位信息,从而解算位置和速度信息。对于单点定位(SPP)技术而言,位置主要由码相位计算确定,而速度信息主要由载波多普勒频移信息计算确定。在复杂城市环境下,GNSS信号可能会被周围的建筑物反射,形成非视距(NLOS)信号。NLOS信号会导致额外的传输路径,并引起数十米的位置误差。由于速度比位置更精确,通常使用卡尔曼滤波器(KF)进行基于位置-速度(P-V)动态模型的位置平滑。提出了一种因子图优化(FGO)方法来减少NLOS引起的位置误差,将时间相关历史测量值添加到FGO中以优化当前位置估计,并采用两种鲁棒策略来减小NLOS条件下的位置偏差。最后,使用智能手机采集实际场景数据集进行了实验,结果表明FGO方法在速度辅助下可以获得更好的定位结果。     

基于半参数估计的智能手机WiFi RTT定位方法

近年来，以智能、智慧为特征的新经济社会形态不断涌现，依托智能手机实现低成本高精度泛在定位的需求日益迫切。总体上看，以卫星导航传感器为核心，融合异构化测距信号是实现高精度定位的主要手段。在简要分析了WiFi-RTT测距信号质量的基础上，定量分析了WiFi-RTT系统的误差特点，利用半参数方法构造了WiFi-RTT定位的观测模型和随机模型，并通过实测数据对该方法的精度和可靠性进行了验证。试验表明：WiFi-RTT定位在静态和动态条件下可实现精度优于0.4m和0.6m的定位。相关研究对于推动智能手机的高精度定位应用具有重要参考价值。     

基于智能手机信息的行人无缝定位实现研究

微电子技术的日益发展促使智能手机传感器性能获得极大提升,智能手机逐步成为行人导航定位的关键设备,为人们提供各类位置增值服务。针对行人室内外一体化高精度导航需求,基于智能手机自身的多传感器实现了一套行人室内外无缝定位系统,并采用手机光、磁、惯性、卫星传感器信息融合优化了室内外判别性能。在Eclipse环境下基于Java语言设计实现了智能手机室内外无缝定位软件,实验结果表明,行人室内外无缝定位软件能够实现行人室内外无盲区、高精度定位。