An SVM Based Weight Scheme for Improving Kinematic GNSS Positioning Accuracy with Low-Cost GNSS Receiver in Urban Environments
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Notice bibliographique
Résumé
High-precision positioning with low-cost global navigation satellite systems (GNSS) in urban environments remains a significant challenge due to the significant multipath effects, non-line-of-sight (NLOS) errors, as well as poor satellite visibility and geometry. A GNSS system is typically implemented with a least-square (LS) or a Kalman-filter (KF) estimator, and a proper weight scheme is vital for achieving reliable navigation solutions. The traditional weight schemes are based on the signal-in-space ranging errors (SISRE), elevation and C/N0 values, which would be less effective in urban environments since the observation quality cannot be fully manifested by those values. In this paper, we propose a new multi-feature support vector machine (SVM) signal classifier-based weight scheme for GNSS measurements to improve the kinematic GNSS positioning accuracy in urban environments. The proposed new weight scheme is based on the identification of important features in GNSS data in urban environments and intelligent classification of line-of-sight (LOS) and NLOS signals. To validate the performance of the newly proposed weight scheme, we have implemented it into a real-time single-frequency precise point positioning (SFPPP) system. The dynamic vehicle-based tests with a low-cost single-frequency u-blox M8T GNSS receiver demonstrate that the positioning accuracy using the new weight scheme outperforms the traditional C/N0 based weight model by 65.4% and 85.0% in the horizontal and up direction, and most position error spikes at overcrossing and short tunnels can be eliminated by the new weight scheme compared to the traditional method. It also surpasses the built-in satellite-based augmentation systems (SBAS) solutions of the u-blox M8T and is even better than the built-in real-time-kinematic (RTK) solutions of multi-frequency receivers like the u-blox F9P and Trimble BD982.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle