Performance analysis of GNSS multipath mitigation using antenna arrays
Notice bibliographique
Résumé
Multipath affects the shape of the correlation function and results in biased pseudorange measurements and erroneous navigation solutions. Antenna array processing, which uses signal spatial characteristics, is an effective method to mitigate various types of interference signals. However, the performance of most of the distortionless beamforming techniques degrades in multipath conditions due to the correlation between the desired Line of Sight (LOS) signal and multipath signals. This paper characterizes the performance of different beamforming techniques to mitigate multipath signals through the processing and analysis of simulated and actual data. The main novelty is the investigation of multipath mitigation performance of practically realizable antenna array-based GNSS receivers when the beamforming process is completely integrated into the tracking module after de-spreading. Beamforming techniques such as Delay And Sum (DAS) beamforming, Minimum Power Distortionless Response (MPDR) with and without spatial smoothing are considered. A novel multi-antenna simulator test-bed is developed to generate multipath signals for a multi-antenna platform. A software multi-antenna GPS receiver incorporating different beamforming techniques is then developed to generate pseudorange measurements and position solutions. Carrier-to-Noise ratio (C/N 0 ), pseudorange errors and position solutions before and after beamforming are compared to show the effectiveness of different beamforming techniques to mitigate multipath. Results with simulated and actual GPS signals show improved performance using the MPDR beamformer with spatial smoothing. The utilization of spatial processing results in a pseudorange error reduction of up to 60 % and a position error reduction of up to 30 %.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».