GNSS卫星导航培训-北斗PPP-RTK快速精密定位与多源增强技术讲座

北斗PPP-RTK快速精密定位与多源增强汇报内容研究背景与意义星地一体增强PPP-RTK惯性/视觉增强PPP-RTK结论与展望12342研究背景与意义北斗三号全球卫星导航系统已于2020年7月正式开通，为全球用户提供全天候的时空信息服务北斗

GPSGalileoGLONASS自动驾驶、物联网、移动机器人等对时空信息服务的准确性、时效性和可靠性提出了更高的要求4研究背景与意义RTK

&PPP

技术RTK技术通过差分技术实现模糊度的快速固定与瞬时厘米级定位① 密集的参考站网，作业不灵活，成本高且范围受限NRTK可改善(一定程度)② 双向通讯，用户数量受限③ OSR改正数，对通信宽带要求高PPP技术单站解算获得静态厘米级、动态分米级的定位精度① 数十分钟的收敛时间② 精度与可靠性偏低PPP

AR可改善(一定程度)~10分钟的首次固定时间6研究背景与意义PPP-RTK技术PPP-RTK集成了PPP与RTK技术的优点，可实现高精度、实时、快速定位独特优势：① 广域、无缝、高精度定位② SSR改正数

广播式播发，降低通讯负担，私密性与安全性得到保障根据不同偏差特性分别建模，提升定位精度

独立的完好性指标，分别监测，弹性调整7GNSS信号遮挡多路径效应激光雷达高成本重复场景误差积累视觉惯性导航重复/单一纹理动态环境误差积累面向智能化载体日益复杂的应用场景，连续、可靠

、无缝

的高精度位置服务已成为产业应用的迫切需求，而单一传感器难以满足不同场景应用需求，多源传感器间的相互融合是当前的最佳解决方案，具有十分重要的研究意义与价值符合“更加泛在、更加融合、更加智能”的国家综合PNT体系的建设方向8多源融合定位技术研究背景与意义汇报内容研究背景与意义星地一体增强PPP-RTK惯性/视觉增强PPP-RTK结论与展望123498多频多系统PPP-RTK系统构建PPP-RTK高精度动态定位服务系统由服务端与用户端两部分组成星地一体化增强PPP-RTKUPD估计方法1sss1

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多系统实时UPD实时相位小数偏差估计原始观测方程构建1000-1012500EpochUPD

(Cycle)1000-1012500EpochNLWLGPS1000-101-202500EpochUPD

(Cycle)1000-101-202500EpochNLWLGalileo1000-20-101-202500EpochUPD(Cycle)1000-20-101-202500Epoch11NLWLBDS星地一体化增强PPP-RTKUPD估计方法1sss1

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实时相位小数偏差估计原始观测方程构建星地一体化增强PPP-RTK12电离层改正数建模精度对流层改正数建模精度固定解提取的大气延迟改正数精度可以达到厘米级

，满足模糊度固定的需求11区域增强改正数提取与建模大气增强改正数提取大气增强改正数内插支持内插与格网两种模式星地一体化增强PPP-RTK12PPP-RTK：实验设计实验路线 京承高速-北六环-G6高速-八达岭奥莱-G7高速实验数据 GPSL1/L2/L5,GalileoE1/E5a/E5b/E5/E6,BDS

B1I/B2I/B3I实验数据 NovAtel

OEM729接收机+Trimble天线参考坐标 SBG惯导设备PPK/INS后处理结果UPD估计 所有基站（29个）大气产品

北京市区10个基站（蓝色三角形）北京市参考站网分布（左）北京实验车辆行驶轨迹（中）实验车装备配置（右）实验时间 3/18/2021

1:32~5:14

GPST 采样率 1s星地一体化增强PPP-RTK13多频多系统PPP-RTK性能分析星地一体化增强PPP-RTKENUPPP0.7251.001.46双频

PPP-RTK

0.035

0.048

0.099多频

PPP-RTK 0.019 0.017 0.035双频多频定位精度（单位：m）PPP-RTK得益于高精度大气改正数增强，可以显著缩短收敛时间，快速达到厘米级定位精度多频数据能显著提升PPP-RTK的固定率、定位精度以及可靠性。在可用观测值较少的情况下，多频的改善十分明显汇报内容研究背景与意义星地一体增强PPP-RTK惯性/视觉增强PPP-RTK结论与展望123416实际应用需求使用GNSS单一传感器的导航系统已经逐渐不能满足城市复杂环境中高可靠、高精度定位的需求充分利用多种传感器(INS/Vision/LiDAR/UWB等)，完成对GNSS的增强多源融合导航增强城市峡谷 高架桥隧道入口林荫道17PPP-RTK/INS紧耦合滤波算法sPPP

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Z大气约束PPP-RTK/INS紧组合模型18状态方程：融合了GNSS钟差、电离层、对流层、模糊度参数、惯导零偏参数与导航参数量测方程：通过杆臂归算，将GNSS观测方程在惯导中心位置展开，构成紧组合滤波量测模型多源融合导航增强车载实验A定位序列（PPP-RTK固定率87.3% 95.3%）车载实验B定位序列（PPP-RTK固定率69.7% 88.3%）连续性：惯导信息填补了GNSS信号短时中断造成的定位结果缺失可靠性：惯导增强将重固定时间缩短到1~3

s，提升了PPP-RTK的固定率、定位精度与可用性车载实验A19车载实验B多源融合导航增强PPP-RTK/INS紧耦合滤波算法部分复杂环境 城市峡谷环境多源融合导航增强ENUENUPPP-RTK0.0210.0340.0951.4050.4342.003PPP-RTK/T-INS0.0180.0240.0460.0940.0590.091PPP-RTK/M-INS0.0210.0260.0550.4010.3980.50920PPP-RTK/MEMS结果开阔环境中，MEMS与T-INS（战术级）都可以改善PPP-RTK的定位结果MEMS在GNSS频繁中断过程中发散更快定位精度：PPP-RTK/MEMS：开阔环境中 厘米级部分遮挡环境

分米~米级开阔环境与部分遮挡环境定位精度统计（单位：m）Period

I

(5:56:00~6:32:27) PeriodII

(6:32:27~6:41:00)19多源融合导航增强PPP-RTK/INS/vision紧组合滤波算法在GNSS长时间中断情形下，惯性导航误差迅速累积，定位结果逐渐发散城市峡谷 高架桥 隧道视觉信息可以有效构建多个运动状态之间的数据关联，当GNSS出现中断或者失锁时，融合视觉信息能够进一步抑制惯导误差发散本质思想：将同一个被连续多帧影像跟踪到的静止特征点的观测量转化为多张影像之间的几何约束20多源融合导航增强PPP-RTK/INS/vision紧组合滤波算法在PPP-RTK/INS框架下，引入视觉原始观测，提出了一种基于滑动窗口的PPP-RTK/INS/Vision紧组合算法IMU维持状态更新，GNSS与相机观测值进行量测更新INS机械编排获得的位姿可用于辅助特征点的跟踪与匹配基于多状态约束的卡尔曼滤波（MSCKF）多源融合导航增强PPP-RTKGNSS严重遮挡环境中，MEMS-IMU的加入难以抑制定位结果的发散，进一步引入视觉观测信息可以明显提升定位精度，增强定位效果与战术级惯导相当21PPP-RTK/MEMS-IMUPPP-RTK/Tactical-IMUPPP-RTK/MEMS/VisionPPP-RTK/INS/vision紧组合滤波算法PPP-RTK/INS/Vision紧组合滤波算法22多源融合导航增强GNSS严重遮挡环境中，PPP-RTK/MEMS