城市分类场景的GNSS伪距随机模型构建及其定位性能分析

李岚; 朱锋; 刘万科; 张小红

doi:10.13203/j.whugis20220598

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城市分类场景的GNSS伪距随机模型构建及其定位性能分析

大地测量学与导航 | 更新时间：2026-11-05

- 城市分类场景的GNSS伪距随机模型构建及其定位性能分析
- GNSS Pseudorange Stochastic Model for Urban Scenes Classification and Its Positioning Performance Analysis
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第3期页码：545-553
- 作者机构：
  
  1.武汉大学测绘学院，湖北武汉，430079
  2.长沙金维集成电路股份有限公司，湖南长沙，410000
  3.武汉大学中国南极测绘研究中心，湖北武汉，430079
- 作者简介：
  
  李岚，硕士，主要从事城市环境GNSS误差分析及其高精度定位算法方面的研究。lilan1@whu.edu.cn
  朱锋，博士，副研究员。fzhu@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2020YFB0505803);国家自然科学基金(42104021);湖北省科技重大项目(2021AAA010)
- DOI：10.13203/j.whugis20220598
  中图分类号： P228
- 收稿：2024-02-10，
  
  纸质出版：2025-03-05
- 稿件说明：
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李岚,朱锋,刘万科，等.城市分类场景的GNSS伪距随机模型构建及其定位性能分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(3):545-553.

LI Lan,ZHU Feng,LIU Wanke,et al.GNSS Pseudorange Stochastic Model for Urban Scenes Classification and Its Positioning Performance Analysis[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(3):545-553.
李岚,朱锋,刘万科，等.城市分类场景的GNSS伪距随机模型构建及其定位性能分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(3):545-553. DOI：10.13203/j.whugis20220598

LI Lan,ZHU Feng,LIU Wanke,et al.GNSS Pseudorange Stochastic Model for Urban Scenes Classification and Its Positioning Performance Analysis[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(3):545-553. DOI：10.13203/j.whugis20220598

摘要

城市复杂场景容易引起全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）信号出现中断、衰减、多径和非视距严重等问题，难以保证GNSS定位服务的可用性、连续性与可靠性。为提高城市复杂场景下的GNSS定位性能，提出了一种精细构建城市分类场景GNSS随机模型的方法，利用高精度组合导航设备提供动态参考基准实现伪距误差精确提取，通过分析不同城市场景下的GNSS信号特征与影响因素，建立了分场景随机模型。实际车载测试表明，分场景随机模型能有效减弱部分定位粗差的影响，相比于经典高度角随机模型，水平、垂直定位精度分别提升16.76%、16.18%；相比经典信噪比随机模型，水平、垂直定位精度分别提升18.68%、17.72%。所提方法为实现复杂场景下随机模型的弹性优化提供了新思路。

Abstract

Objective

Harsh urban contexts may cause positioning problems

such as interruption

attenuation

and serious multipath error. It's difficult to ensure the availability

continuity and reliability of GNSS positioning services. To improve GNSS positioning performance in complex urban contexts

this paper proposes a method for constructing GNSS stochastic models adapting to different urban contexts.

Methods

First

GNSS signal characteristics in different contexts are analyzed to reveal the significant discrepancy of GNSS signals in varied contexts. Then

dynamic reference benchmarks provided by high-precision integrated navigation equipment are used to extract pseudorange error accurately. In addition

appropriate error statistic (median) and impact factor (C/N0) are selected after tests. Finally

the GNSS stochastic models adapting to different urban contexts are constructed using C/N0 and pseudorange error.

Results

The urban vehicle test shows that the stochastic model adapting to different urban contexts can effectively weaken the influence of some gross errors. Compared to elevation stochastic model

the positioning accuracy is improved by 16.76% and 16.18% in horizontal and vertical directions

and by 18.68% and 17.72% compared to C/N0 stochastic model.

Conclusions

Stochastic model reconstructed adapting to different environments can weight observations more realistic

thus improving GNSS positioning performance. It provides a new idea for resilient optimization of stochastic models in complex contexts.

关键词

Keywords

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