A Multipath and Thermal noise joint error characterization and exploitation for low-cost GNSS PVT estimators in urban environment
Caractérisation et exploitation des erreurs conjointes de multitrajet et de bruit thermique pour les estimateurs PVT GNSS faible coût, en environnement urbain dense
Résumé
Achieving an accurate localization is a significant challenge for low-cost GNSS devices in dense urban areas. The main limitations are encountered in the urban canyons, consisting in a reduced satellite signal availability and a positioning estimation error due to the impact of Line-of-Sight and Non Line-of-Sight multipath phenomenon. This PhD study allows to understand the impact of the multipath phenomenon on the low-cost GNSS receivers and to prove the need of accurate assessment of the multipath error model affecting the GNSS measurements, especially in urban environment. It consists in the investigation, characterization, and finally, exploitation of the multipath error components affecting the pseudorange and pseudorange-rate measurements, of a single frequency, dual constellation GNSS receiver in the urban environment, operating with GPS L1 C/A and Galileo E1 OS signals. The first goal consists in providing a set of methodologies able to identify, isolate and characterize the multipath error components from the measurements under test. However, considering that the isolation of the multipath error is a complex operation due to the superimposed effects of multipath and thermal noise, the final method consists of isolating the joint contribution of multipath and thermal noise components. The isolated multipath and thermal noise error components are firstly classified depending the corresponding received signal /0 values, and, secondly, statistically characterized by means of Probability Density Function, sample mean and sample variance. Also, the temporal and spatial correlation properties of the isolated error components are calculated by means of a methodology which estimates the temporal correlations as a function of the receiver speed. In addition, an image processing methodology based on the application of a sky-facing fish-eye camera provides the determination of an empirical /0 threshold equal to 35 dB-Hz used to qualitatively identify the Non Line- Of-Sight and Line-Of-Sight received signal reception states. The resulting errors are characterized by a nonsymmetrical, positive biased PDF for a /0 lower than 35 dBHz, while they are characterized by a symmetrical and zero-centred PDF for a /0 higher than 35 dB-Hz. Correlation times for pseudoranges are ranged from around 5s for static and very low speed dynamics to around 1s for high-speed dynamics. Correlation times for pseudorange-rates ranged from around 0.5s for static and very low speed dynamics to around 0.2s for high-speed dynamics, due to the data-rate limitations. The second goal consists in exploiting the multipath and thermal noise error models and the LOS/NLOS received signal reception state estimation in a low-complex EKF-based architecture to improve the accuracy of the PVT estimates. This is obtained by implementing some techniques based on the measurement weighting approach to take into account the statistical properties of the error under exam and by the application of a time differenced architecture design to exploit the temporal correlation properties. Positioning performance of the tested solutions surpassed the performances of a simple EKF architecture and are comparable to the performances of a uBlox M8T receiver.
Fournir une localisation précise en environnement urbain dense reste un véritable défi pour des récepteurs GNSS grand public. Les limitations principales sont rencontrées dans les zones urbaines où il existe une réduction des signaux GNSS disponibles et la formation d’erreurs d’estimation de la position créées par la présence de lignes de vue directes (LOS) et lignes de vue indirectes (NLOS), générées par le phénomène de multi-trajets. Cette thèse de doctorat consiste en l’analyse, la caractérisation, et finalement, l’exploitation des composantes des erreurs de multitrajets qui affectent les signaux et mesures des récepteurs GNSS grand public lors de leur utilisation dans un environnement urbain dense. Nos travaux portent plus particulièrement sur l’identification, l’isolement et la caractérisation des erreurs de multitrajet à partir des mesures de pseudodistances. Les données ont été captées par un récepteur GNSS monofréquence et biconstellations, utilisant les signaux GPS L1 C/A et Galileo E1 OS. Nous avons également travaillé sur l’exploitation des erreurs de multi-trajet par un algorithme innovant basé sur une architecture de filtre de Kalman 6 étendu (EKF) pour améliorer la précision et la robustesse de l’estimation de la PVT en environnement urbain dense. Considérant que l’isolement des erreurs de multi-trajet est complexe à cause de la superposition des effets causés par les multi-trajets à ceux générés par le bruit thermique du récepteur, la méthode finale que nous avons utilisée consiste à isoler la contribution conjointe des erreurs de multi-trajet de celles liées au bruit thermique. Nous avons en plus utilisé une technique de traitement des images fournies par une caméra à grand angle (vision à 360°) pour obtenir une information empirique sur le seuil de rapport signal-bruit /0 déterminé pour identifier et discriminer de manière empirique les lignes de vues indirectes (NLOS) des lignes de vue directes (LOS). Les erreurs de multi-trajet et de bruit thermique sont d’abord classées en fonction des valeurs de /0 des signaux reçus, puis elles sont statistiquement caractérisées par leur fonction de densité de probabilité (PDF) moyenne et variance d’échantillonnage. Ensuite nous estimons les propriétés des corrélations spatiales et temporelles des erreurs isolées grâce à une méthode d’estimation des corrélations temporelles en fonction de la vitesse du récepteur GNSS en mobilité urbaine. Enfin, nous proposons un algorithme basé sur un filtre de Kalman étendu (EKF) qui exploite le modèle d’isolement des erreurs de multi-trajet et de bruit thermique, les propriétés de corrélation spatiales et temporelles, les estimations d’état de lignes de vue directes et indirectes, pour améliorer la précision de l’estimation PVT des récepteurs grand public utilisés en environnements urbains. L’information sur la connaissance du modèle des erreurs de multitrajet et de bruit thermique et des lignes de vue directes/indirectes est exploitée grâce à des techniques de pondération et de masquage de l’information utile/inutile. Les propriétés des corrélations temporelles et spatiales sont utilisées par une architecture de timedifferencing Kalman Filter. Cette étude permet de mieux comprendre l’impact des phénomènes de multi-trajet sur des récepteurs GNSS grand public, et d’apporter une meilleure prise en compte de modélisation des erreurs de multi-trajet qui affectent les mesures GNSS spécifiquement en environnement urbain.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence : CC BY - Paternité
Licence : CC BY - Paternité