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标题：基于最陡下降法的GNSS多路径信号抑制方法
作者：邱文旗，曾庆化*，许睿，刘建业，史进恒，孟骞
主题词：多路径抑制；最陡下降法；全球卫星导航系统；窄相关法；北斗
（图片来自作者）
, Qinghua Zeng
* , Rui Xu
, Jianye Liu
, Jinheng Shi
and Qian Meng
引用文章:
Qiu, W. Q., Zeng, Q. H., Xu, R. et al. A multipath mitigation algorithm for GNSS signals based on the steepest descent approach. Satell Navig 3, 14 (2022). https://doi.org/10.1186/s43020-022-00077-z
PDF文件下载链接：
https://satellite-navigation.springeropen.com/articles/10.1186/s43020-022-00077-z
Urban Navigation: NLOS mitigation in ranging code tracking
Multipath interference seriously degrades the performance of the Global Navigation Satellite System (GNSS) positioning in an urban canyon. Most current multipath mitigation algorithms suffer from heavy computational load or need external assistance.
To circumvent the deficiencies of existing methods, the authors deeply studied the influence of NLOS signal on the autocorrelation function of ranging code. They demonstrated that the peak position in the X-axis of the ranging code autocorrelation function does not move with the Non-Line-of-Sight (NLOS) signal when the Line-of-Sight (LOS) signal is not obstructed. Moreover, they took the lead in employing this law to mitigate the NLOS signal. The proposed algorithm outperforms the narrow-spacing correlation and the Multipath Estimated Delay Locked Loop (MEDLL) in terms of code multipath mitigation and computation time.
本文亮点
。
内容简介
在天线改进方面，需要使用昂贵且体积较大的天线；
在数据后处理方面，需要额外的信息辅助或大量静态观测数据；
在基于基带的多路径抑制策略中，面临着牺牲巨大的计算负荷换取更优异的多路径抑制性能的困境。
。
图文导读
I 多路径抑制性能短时测试
3
个接收机天线和
3
台接收机对真实信号进行采集。
实验方案如图
1
所示
。
实验配
置
LOS
信号可接收区域
多路径抑制性能短时测试架构
1
所示，天线
A
和
B
用于确认天线
C
接收到的卫星信号受到多路径干扰。
首先，将天线
A
和
B
放置在不同的带孔塑料桶中，以获得不同的
LOS
信号接收区域。
用来放置天线
A
的桶的上部覆盖锡箔，而用来放置天线
B
的桶的外围和底部包裹锡箔。
这些锡箔可以拒止卫星无线电信号。
图中，
C
的
LOS
信号接收区由
A
区和
B
区组成。
如果天线
A
接收到的卫星信号不在
A
区，则卫星信号被视为多路径信号。
类似地，如果天线
B
接收到的卫星信号不在区域
B
内，则卫星信号也被视为多路径信号。
天线
A
和
B
接收到的卫星状态如表
1
所示
。
天线
A
和天线
B
的卫星接收状态
PRN 3
和
17
只能通过天线
A
检测。
实际上，
PRN 3
和
17
都被天线
A
和
B
检测到。
这表明天线
C
接收到的
PRN 3
和
17
卫星信号受到多路径干扰。
对连接到天线
C
的
IP solutions
采样器采集的四组卫星信号进行了处理，跟踪结果如图
2
所示
。
多路径信号跟踪结果
2
中，从左到右卫星编号分别是
3, 17, 19
和
22
。
本文方法的跟踪精度优于
MEDLL
方法，而窄相关法的跟踪精度最差。
为了定量分析这三种方法的性能，对这三种方法在稳定跟踪状态下的跟踪误差进行统计，如表
2
所示
。
测距码跟踪误差
。
II 多路径抑制性能长时测试
因此，在实际短期测试的天线
C
处进行了两次长期测量。
第一次测量于
2021
年
7
月
14
日世界时（
UTC
）
03:40
至
06:10
进行。
第二次测量于
2021
年
7
月
15
日
03:36
至
06:06 UTC
进行，两个轨道周期为
23
小时
56
分钟。
卫星
PRN6
的测量
CNR
如图
3
所示
。
3
所示，第一次和第二次测量数据具有重复性，并且
0
到
9000s
内数据具有震荡性，这表明接收到的卫星
PRN6
的信号受到多路径干扰。
在第二次长期测量中，对连接到天线
C
的
IP solutions
采样器采集的该卫星的图中红色虚线矩形框内表示的
0-1200s
中频信号进行处理，处理结果如图
4
所示
。
卫星信号长时跟踪结果
4
展示的两个现象，首先，本文方法的跟踪误差幅度在整个跟踪阶段是稳定的，这与理论分析中本文方法不受多路径影响的事实一致。
其次，窄相关、
MEDLL
和本文方法跟踪
RMSE
分别为
0.088chips
、
0.031chips
和
0.016chips
。
本文方法的跟踪误差小于窄相关法和
MEDLL
法
。
III 多路径抑制跟踪环路运算效率测试
12
秒数据所花费的时间。这三种多路径抑制方法在
Intel
(
R
)
Core
(
TM
)
i5-9400F CPU@2.90GHz 8 GB RAM
上运行，计算时间如表
3
所示
。
处理
12s
卫星数据耗费计算时间
窄相关法和
MEDLL
方法相比，本文方法处理同样长的数据需要的时间最少。采用窄间距相关法离线处理
12s
数据需要
13.708s
，而采用本文方法离线处理同一数据只需要
10.390s
。与窄间距相关方法相比，该方法减少了
24.21%
的计算时间
。
作者简介
曾庆化 教授
南京航空航天大学 自动化学院 导航研究中心
作者简介
曾庆化，南京航空航天大学教授，博士生导师。主要从事惯性/卫星/视觉等多传感器信息数据智能融合定位导航理论与方法等方面的教学和科学研究工作。
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