顾及局部最优的手机端GNSS阴影匹配定位算法

胡一帆; 李增科; 孙久运; 葛于祥; 邵克凡; 王一帆

doi:10.13203/j.whugis20220744

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顾及局部最优的手机端GNSS阴影匹配定位算法

大地测量学与测量工程 | 更新时间：2026-11-05

- 顾及局部最优的手机端GNSS阴影匹配定位算法
- Smartphone GNSS Shadow Matching Algorithm Considering Local Optimal
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第5期页码：856-865
- 作者机构：
  
  1.中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州，221116
  2.云南电网有限责任公司电力科学研究院电力遥感技术联合实验室，云南昆明，650214
- 作者简介：
  
  胡一帆，硕士，主要研究方向为GNSS阴影匹配算法。ts21160013a31@cumt.edu.cn
  李增科，博士，教授。zengkeli@yeah.net
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42274020);江苏省科技计划项目(BE2023692)
- DOI：10.13203/j.whugis20220744
  中图分类号： P228
- 收稿：2023-03-14，
  
  纸质出版：2025-05-05
- 稿件说明：
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胡一帆,李增科,孙久运，等.顾及局部最优的手机端GNSS阴影匹配定位算法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(5):856-865.

HU Yifan,LI Zengke,SUN Jiuyun,et al.Smartphone GNSS Shadow Matching Algorithm Considering Local Optimal[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(5):856-865.
胡一帆,李增科,孙久运，等.顾及局部最优的手机端GNSS阴影匹配定位算法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(5):856-865. DOI：,10.13203/j.whugis20220744

HU Yifan,LI Zengke,SUN Jiuyun,et al.Smartphone GNSS Shadow Matching Algorithm Considering Local Optimal[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(5):856-865. DOI：,10.13203/j.whugis20220744

摘要

受建筑物反射的卫星信号以及多路径效应的影响，城市复杂环境下全球导航卫星系统伪距单点定位误差通常高达数十米。阴影匹配算法利用3D城市模型进行卫星可见性预测与位置匹配，可降低伪距单点定位误差，但传统的阴影匹配算法未充分考虑实际观测环境与理想观测环境的不同，存在固定阈值打分、卫星利用率较低、选取高分候选位置不合理等问题。提出一种顾及局部最优的阴影匹配定位方法，依据固定区间信噪比确定局部候选区域，采用连续信噪比打分公式对候选位置点评分，归一化选取高分候选位置以及加权平均处理求得最终定位结果。与传统阴影匹配算法不同，连续信噪比打分和固定区间信噪比打分的结果具有不一致性，顾及局部最优的阴影匹配算法通过划分候选区域将二者相结合，这样就能在全局区域内不违背全局最优的同时，在局部范围内也满足连续信噪比打分结果最优，以获得既是全局最优又是局部最优的定位结果。在城市复杂环境下的静态实验中，顾及局部最优的阴影匹配算法相较于伪距单点定位与传统的阴影匹配算法，在定位精度上分别提升了75.68%和60.82%，绝对定位精度达到了5 m左右；动态实验中顾及局部最优的阴影匹配算法跨街方向的定位精度达到了1.36 m，显著提高了该环境下的手机端定位精度。

Abstract

Objectives

Under the influence of satellite signals reflected by buildings and multipath effect

global navigation satellite system (GNSS) pseudo-distance single point positioning error can be up to tens of meters in complex urban area

in order to improve GNSS positioning accuracy in urban area

a shadow matching algorithm is proposed. Shadow matching algorithm uses 3D city model for satellite visibility prediction and location matching

which can reduce the pseudo-distance single point positioning error and improve the positioning accuracy of the smartphone. However

the basic algorithm does not fully consider the influence of different observation environments

and there are still some problems such as fixed threshold scoring

low satellite utilization rate

and unreasonable selection of high-score candidate locations

and there is still a large space for improvement of its positioning accuracy.

Methods

We propose a shadow matching localization method considering local optimality. First

the unimproved shadow matching algorithm is used to determine the local candidate regions in the global candidate regions

then the continuous signal-to-noise raito scoring formula is used to score the local candidate regions. Finally

the scores of the local candidate locations are normalized

and the high score candidate locations are selected for weighted average processing to obtain the global and local optimal positioning results.

Results

Experimental results show that in the complex urban area

compared with the pseudo-distance single point positioning and the basic shadow matching algorithm

the localization accuracy of the locally optimal shadow matching algorithm in the static experiment is improved by about 75% and 50%

respectively

and the absolute positioning accuracy reaches about 5 m. In the dynamic experiment

the cross-street positioning accuracy of the shadow matching algorithm considering the local optimal reaches 1.36 m.

Conclusions

The shadow matching algorithm considering the local optimal can significantly improve the GNSS positioning accuracy of mobile phones in complex urban environments

providing a reference for vehicle and pedestrian navigation services.

关键词

Keywords

references

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