一种改进的手机阴影匹配定位方法

摘要：

基于城市三维(three-dimensional,3D)模型的阴影匹配(shadow matching,SM)方法能有效提高城市峡谷中过街方向的卫星定位精度;但是手机接收的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)波动过大,而且传统方法无法区分位于平行街道的位置,容易引起较大的跨街道误差.提出了一种改进的手机SM定位方法.首先,针对手机采集卫星信号的SNR波动过大的问题,提出采用低通滤波的方法减小SNR波动,从而提高卫星实测信号可见性分类的准确性及稳定性.在此基础上,针对跨街道误差问题,提出了基于SNR滤波的聚类阴影匹配(cluster shadow matching,Cluster-SM)方法,将高分候选点按照位置分组,并根据组内有效点的个数确定点集,从而确定用户的最终位置.实验结果表明,SNR滤波方法将SNR分类的错误率由5％～30％降低至0％～20％;基于SNR滤波的Cluster-SM方法将动态实验中传统卫星定位结果的精度由19.4 m提高至2.1 m,显著地提高了跨街道的手机定位精度,为车辆及行人导航等应用提供了参考.

关键词：阴影匹配;低通滤波;城市峡谷;全球导航卫星系统;手机定位

所属期刊栏目：46

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：国家重点研发计划2016YFB0501803

在线出版日期：2022-02-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1907-1915