面向復雜環境的自適應GNSS 接收機設計

周啟平

（安徽繼遠軟件有限公司，安徽 合肥 230088）

0 引言

城市化的快速發展，給城市應對行政、基礎設施、物流和運輸等問題帶來了一系列挑戰。針對如此高動態且要求嚴格的環境，準確可靠的定位、導航和定時（Positioning，Navigation and Timing，PNT）服務對于海上導航、交通安全、電力、鐵路、警務及農業等民用和軍事應用至關重要。全球導航衛星系統（Global Navigation Satellite System，GNSS）通過利用精密單點定位（Precise Point Positioning，PPP）技術，可以在開放環境下提供準確可靠的厘米級定位服務。定位導航界普遍使用多星座GNSS作為定位和導航的主要手段，然而在高動態的復雜環境中，由于信號阻塞、衰落/陰影、多徑（Multipath，MP）和干擾等因素，全球導航衛星系統的可用性、連續性和準確性可能會受到影響。在這種環境中，衛星信號被反射、散射、波動，有時被高層建筑的屋頂和墻壁、跨線橋和復雜的道路場景完全阻擋，使得定位信息不準確、不可靠且基本不可用，導致導航服務減少或無服務。

1 系統簡介

全球導航衛星系統由空間段、控制和監測段以及用戶段組成。GNSS 接收機通過處理接收到的GNSS 信號和估計行程時間，從導航信息中得到衛星位置(xk,yk,zk)，其中k表示衛星編號。接收機使用衛星位置來估計接收機與第k顆衛星之間的距離，即偽距，最終利用不同衛星的偽距得出用戶位置的最終估計值(x,y,z)。目前主流的高精度定位技術包括標準GNSS、差分全球衛星導航系統（Differential Global Navigation Satellite System，DGNSS）、實時查分定位（Real-Time Kinematic，RTK）、星基增強系統（Satellite-Based Augmentation System，SBAS）以及PPP 等，各定位方式的精度等級如表1 所示。

表1 定位方法精度等級比較

PPP 定位方法相比于其他方法具有一定優勢。其通過使用雙頻偽距和載波相位測量以及星歷校正可為用戶提供高精度定位。PPP 與標準定位服務的比較如圖1 所示。在PPP 中，需要針對電離層延遲、對流層延遲、時鐘偏差、多徑以及其他測量噪聲引起的誤差加以考慮。

圖1 標準定位服務與PPP 算法比較

上述提及的大多數誤差基本上為確定性誤差，可以通過可用模型進行誤差均衡。然而，由于其高動態性和隨機性，在許多情況下，多徑或非視距誤差等誤差難以消除。近年來，有多項研究提出了在不同層面上對多徑信號進行檢測、建模和抑制的技術，如天線、接收機、測量和位置。文獻［1］討論了一些抑制多徑的常見技術，其核心思想為：對受影響的測量結果進行去權重，采用雙極化天線，使用矢量跟蹤回路；基于導航處理器的技術，將一致性檢查應用于偽距測量。文獻［2］聚焦于仰角和載噪比來抑制多徑效應。文獻［3］使用雙極化天線來抑制多徑，提高定位精度。這些技術可以在一定程度上減小多徑誤差，但想要在開放環境中完全消除它們，對于導航接收機而言，面臨很高的挑戰。

在開闊環境下，PPP的平均定位誤差小于1 m［4］。對于弱信號環境，由于信號阻塞和MP/NLOS 導致導航服務中斷或性能下降的可能性很大，即使接收機配備了額外的誤差建模，也可能無法達到該精度水平。

針對衛星導航系統面臨的挑戰，本文全面研究了在低動態和高動態多徑環境中可能影響全球導航衛星系統性能的潛在漏洞，如開放環境、具有視距（Line of Sight，LOS）和非視距（Non Line of Sight，NLOS）信號的部分退化環境以及無視距信號接收的高多徑環境［5］。

本文針對可用性、信號特性、服務連續性和準確性等方面，對距離均方根差（Distance Root Mean Square，DRMS）、圓概率誤差（Circular Error Probable，CEP）和精度稀釋（Dilution of Precision，DOP）等特性進行詳細分析。為了提高接收機在高動態多徑環境下的性能，提出了一種基于自適應環境的導航算法，并將其應用于GNSS 接收機中，基于環境檢測和表征進行位置改進。

2 性能評估方法

為充分了解單星座和多星座GNSS 接收機在位置估計中遇到的問題，首先要對觀測信號模型進行評估。由于地面接收機接收到的GNSS 信號比背景噪聲弱，因此容易出現多種噪聲源和誤差源。用于位置估計的偽距方程可表示為

式中：ρk為接收機與第k顆衛星之間的偽距，k∈ {1 ,…,N}，N為可見衛星數（N≥4）；表示第k顆衛星與接收機之間的真實距離，Pk=(xk,yk,zk)為已知的第k顆衛星的位置，Pr=(x,y,z)為待估計的接收機位置，是第k顆衛星與空間效應相關的誤差；εcb=c(dt-dTk)為由時鐘偏差引起的誤差，其中dt為接收機鐘差，dTk為衛星鐘差；在使用多星座的情況下，必須考慮系統間偏差Bτ；為與第k顆衛星相關的環境誤差因素。

對于上述恒定誤差源，可通過相關抑制模型進行均衡。然而，由于工作環境具有隨機性和不可預測性，位置估計會受到嚴重影響。εek為與第k顆衛星相關的誤差因素，僅由環境引起的誤差建模為

式中：εβ為衛星可用性降低引起的誤差，εNLOS/MP為與NLOS 接收或多徑相關的誤差，εG為幾何結構不良引起的誤差［6］。

綜合上述誤差，式（1）的偽距方程可表示為

2.1 衛星可用性和阻塞系數

衛星可用性定義為在特定時間由GNSS 接收機在特定位置鎖定的衛星數量，并通過阻塞系數β進行量化。β通過比較特定觀測環境和開闊環境中鎖定衛星的數量估計得出，觀測環境包括室內、信號被遮擋甚至無信號等場所。阻塞系數β可表示為

式中：VSavg為晴空環境中檢測到的平均衛星數，BSavg為給定時間間隔內觀測環境中檢測到的平均衛星數［7］。

2.2 連續性和服務中斷

安全和安保關鍵應用要求對PNT 解決方案進行準確、及時和不間斷的估計。連續性可以定義為系統在沒有任何中斷或故障的情況下運行的能力。在本文中，連續性通過接收機鎖定的信號丟失來量化，信號丟失與否取決于信號強度（Signal Intensity，SI），而信號強度會受到非視距接收、多徑、衰落等因素的影響。在高動態的環境中，由于多徑、非視距和衰落等因素，信號強度可能會隨機波動，這使得接收機鎖定衛星變得困難。SI可表示為

式中：Pmax和Pmin分別為接收信號的最大和最小功率電平［8］。只要SI大于某一水平，就有可能發生失鎖事件。因此，SI可用于確定特定衛星信號失去鎖定的次數和連續性因子δ，δ表示為

式中：VStotal表示可見衛星的總數，BSloss表示發生失鎖事件的衛星總數。當(VStotal-BSloss)＜N時，GNSS 服務將發生中斷。

2.3 精度和準確度測量

GNSS 接收機的效率由其提供的精度和準確度來評估。準確度是指接近真實位置的程度，而精度是指接近平均值或真實位置的程度。

對于靜態GNSS 接收機，報告位置一般分散在某個區域，這種分散是由于測量誤差造成的。準確度和精度是用來分析接收機效率的關鍵參數。在本文中，所使用的準確度和精度測量如下所述。

2.3.1 準確度評估

為了分析和量化GNSS 性能，使用置信區域來測量準確度。在本文中，使用CEP 和DRMS 兩個因素來估計準確度。

（1）CEP。CEP 是在以天線真實位置為圓心的圓內，偏離圓心概率為50%的二維點位離散分布度量。CEP 表示為

式中：σx表示估計位置坐標(x,y)的標準差。

（2）DRMS。DRMS 是一種二維準確度評估度量，預計65%的測量位置位于置信區域內，DRMS表示為

式中：σ2表示估計位置坐標(x,y)的方差。置信區域半徑高度依賴于定位誤差，隨著誤差增加，半徑會增大，導致準確度降低。

2.3.2 精度稀釋

GNSS 接收機報告位置的精度可能會受到衛星幾何的影響，在軌衛星的數量和幾何位置會導致位置不確定性，一般采用DOP 來量化。位置DOP（Position Dilution of Precision，PDOP）是指由衛星的相對位置和衛星的幾何形狀引起的定位誤差。PDOP 值小于1，意味著良好的衛星幾何形狀。隨著PDOP 值開始增加，誤差也開始增大。PDOP 可表示為

3 自適應GNSS 接收機設計

在大多數情況下，GNSS 系統可以提供可接受的定位精度。然而，在高動態多徑等環境中，不同工作條件下GNSS 的性能具有較大差異。盡管組合導航系統可以在一定程度上提高系統可用性和準確性，但不能保證無處不在的定位和導航。因此，必須設計出一種可靠的模型來進一步提高GNSS 接收機性能。當前，對于提高GNSS 接收機性能的常見方法有：

（1）通過增加在軌衛星數量來顯著提高城市地區PNT 服務的可用性，但對于高度退化環境效果并不大；

（2）通過最小化MP/NLOS 對定位精度的影響，將MP/NLOS 信號視為干擾，降低在天線或接收機側的影響權重，可在一定程度上提高定位精度，但在衛星可用性有限的密集多徑環境中可能會導致信號中斷。

大多數研究方法主要依靠信號強度、衛星可用性及DOP 等信號特征來表征環境，但在多星座多頻率（Multi-constellation Multi-frequency，MCMF）情況下，信號強度對環境檢測效果有限，其原因有：MP或NLOS 對信號強度影響較大；在多星座的情況下，在信號級監測大量衛星會產生嚴重負荷；信號強度受到接收機效率、天線仰角等很多因素影響。因此，使用MCMF 系統時，信號強度并非合適的選擇。

本文提出一種基于復雜環境的自適應導航算法，以提高定位的可用性和準確性。該算法基于環境檢測和特征描述，使用MCMF 接收機配置進行測試。自適應導航算法與以往模型之間的主要區別在于，其沒有將信號強度用作環境檢測的關鍵參數，而是使用可用性和準確性度量來進行環境檢測和表征。自適應導航算法所使用的因素包括衛星可用性、阻塞系數、連續性系數以及PDOP?；趶碗s環境的自適應導航算法工作流和GNSS 接收機設計方案分別如圖2 和3 所示。

圖2 基于復雜環境的自適應導航算法工作流

4 結語

為了克服多星座GNSS 的可用性、準確性和精度問題，本文提出了一種自適應導航算法。該算法基于信號特征模型來識別低多徑、中多徑和高多徑環境以及阻塞系數。然后將所提出的自適應導航算法合并到GNSS 接收機中，根據檢測環境的最低性能水平指標來更新跟蹤環路參數，從而提高衛星在高動態多徑環境中的可用性、準確度和精度，同時不會在處理能力或額外成本方面給接收機帶來任何額外負擔，具有良好的應用價值。

圖3 GNSS 接收機設計方案