差分定位技術:原理、分類與應用場景

文章目錄

    • 簡介
    • 基本概念
      • 位置差分
      • 偽距差分
      • 載波相位
    • 差分定位技術
      • 精密單點定位(PPP)
      • 差分全球定位系統(DGPS)
      • 實時動態定位(RTK)
    • 應用場景
    • 總結

簡介

??差分定位(Differential Positioning)是一種高精度的定位方法,也被稱為相對定位。它通過使用兩臺或多臺GNSS(全球導航衛星系統)接收機,分別安置在基線的兩端,并同步觀測相同的GNSS衛星,從而確定基線在協議地球坐標系中的相對位置和基線向量。這種方法可以有效提高定位精度,尤其適用于需要高精度測量的場景。

輸入圖片說明

??差分定位技術針對傳統GNSS定位存在的三類誤差進行了優化。第一類誤差(如衛星軌道誤差、星歷誤差等)可以通過差分技術完全消除;第二類誤差(如大氣傳播延遲誤差)大部分可以消除,但其效果主要取決于基準接收機和用戶接收機之間的距離;第三類誤差(如接收機內部噪聲、多徑效應等)則無法通過差分技術消除。

??與絕對定位相比,差分定位能夠顯著提高定位精度。絕對定位受衛星軌道誤差、鐘同步誤差及信號傳播誤差等因素的影響,精度通常只能達到米級。而差分定位方法是當前GNSS測量定位中精度最高的一種方法,在大地測量、精密工程測量、地球動力學研究和精密導航等精度要求較高的測量工作中被廣泛采用。

基本概念

位置差分

??位置差分是一種最簡單的差分方法,適用于任何一種GPS接收機。它是指利用已知基站的位置和移動接收機的測量結果之間的差異來修正定位誤差。基站計算出其位置的真實值,并將其與接收到的GNSS信號計算出的值進行比較,從而得出修正值。

輸入圖片說明

工作原理

??安裝在基準站上的GPS接收機通過觀測4顆衛星進行三維定位,解算出基準站的坐標。由于存在軌道誤差、時鐘誤差、選擇可用性(SA)影響、大氣影響、多徑效應以及其他誤差,解算出的坐標與基準站的已知坐標會存在誤差。基準站利用數據鏈將此改正數發送給用戶站,用戶站接收并對其解算的用戶站坐標進行改正。通過這種方式,可以消除基準站和用戶站的共同誤差,例如衛星軌道誤差、SA影響和大氣影響等,從而提高定位精度。

適用場景
??位置差分法適用于用戶與基準站之間距離在100公里以內的場景。其優點是實現簡單,成本較低;缺點是定位精度相對較低,通常只能達到米級。主要用于實時差分定位系統(如DGPS和RTK)。通過基站的已知位置,可以有效地減少系統誤差,提高接收機的定位精度。

偽距差分

??偽距差分是指在GNSS定位中,利用偽距(即接收機到衛星的距離的測量值)之間的差異來進行修正。偽距是通過接收衛星信號的時間差計算出的,通常會受到多種誤差源的影響(如衛星時鐘誤差、大氣延遲等)。

工作原理
??偽距差分是目前用途最廣的一種技術。幾乎所有的商用差分GNSS接收機均采用這種技術。國際海事無線電委員會推薦的RTCM SC-104也采用了這種技術。

??在基準站上的接收機需要計算得到它至可見衛星的距離,并將此計算出的距離與含有誤差的測量值加以比較。利用一個α-β濾波器將此差值濾波并求出其偏差。然后將所有衛星的測距誤差傳輸給用戶(用戶站),用戶利用此測距誤差來改正測量的偽距。最后,用戶利用改正后的偽距來解出本身的位置,就可消去公共誤差,提高定位精度。

適用場景
??與位置差分相似,偽距差分能將兩站公共誤差抵消,但隨著用戶到基準站距離的增加又出現了系統誤差,這種誤差用任何差分法都是不能消除的。用戶和基準站之間的距離對精度有決定性影響。利用偽距差分方法,定位精度可達到亞米級。主要用于提高定位精度,特別是在實時動態定位(RTK)中,偽距差分和載波相位結合使用,可以顯著提高定位精度。

載波相位

??載波相位是通過測量接收機接收到的衛星信號的相位與已知參考相位之間的差異來計算的。由于載波頻率遠高于偽距信號的頻率,載波相位測量的精度通常比偽距測量更高。盡管載波相位測量具有高精度,但仍然會受到多種誤差源的影響,如多路徑效應、衛星時鐘誤差和大氣延遲等。因此,載波相位測量通常需要與差分技術結合使用,以消除公共誤差。

適用場景
??載波相位和偽距差分相輔相成。偽距差分可以消除一些公共誤差,而載波相位提供了更細致的測量,二者結合可以大幅提升定位精度。在實時動態定位(RTK)中,載波相位與偽距結合使用,可以顯著提高定位精度。RTK系統通過比較基站和移動接收機之間的載波相位差,能夠實現厘米級的定位精度。

差分定位技術

精密單點定位(PPP)

??精密單點定位(PPP,Precise Point Positioning)是一種利用全球若干地面跟蹤站的觀測數據計算出的精密衛星軌道和衛星鐘差,對單臺接收機(移動站)所采集的相位和偽距觀測值進行定位解算的方法。PPP能夠為世界上任何位置的用戶提供更可靠的、分米級甚至厘米級的定位精度。

工作原理
??PPP的關鍵在于使用了精密的衛星軌道和鐘差信息。這些信息通過全球地面跟蹤站網絡獲取,并通過地球同步通信衛星作為差分通信鏈路傳輸給用戶。用戶無需搭建本地參考站或進行數據后處理,即可在地球表面從北緯75°到南緯75°的范圍內獲得厘米到分米級的定位精度。PPP技術廣泛應用于高精度測量、航空導航和科學研究等領域。

輸入圖片說明
優勢
??PPP技術的優勢在于其全球可用性和高精度。它不需要本地基站的支持,因此特別適合于那些難以建立基準站的地區,例如海洋、沙漠和偏遠山區。此外,PPP技術的精度可以達到厘米級,能夠滿足大多數高精度定位需求。

差分全球定位系統(DGPS)

??差分全球定位系統(DGPS,Differential Global Positioning System)是一種增強GNSS(全球導航衛星系統)定位精度的技術。它通過使用基站和移動接收機之間的差分信息來修正GNSS信號中的誤差,從而提高定位的準確性。

工作原理
??DGPS系統中設有一個或多個已知位置的基站,這些基站接收衛星信號并計算出自己的偽距(即接收機到衛星的距離)。基站將其計算出的偽距與實際已知位置之間的差異(誤差)進行比較,得出誤差值。基站將這些誤差信息通過無線電或其他通信手段發送給附近的移動接收機。移動接收機接收到基站發送的誤差信息后,利用這些信息對自身的偽距測量進行修正,從而提高定位精度。

適用場景
??DGPS技術廣泛應用于海洋導航、港口作業、近海工程等領域。它能夠提供亞米級的定位精度,特別適合于需要高精度導航的海上作業環境。此外,DGPS還可以用于陸地測量和工程定位,尤其是在城市環境中,其抗干擾能力和定位精度都表現出色。

實時動態定位(RTK)

??RTK(Real-Time Kinematic,實時動態定位)是一種高精度的衛星導航定位技術,主要用于提供厘米級的定位精度。RTK技術利用載波相位測量和差分技術,適用于各種需要高精度定位的應用場景,如精密農業、測繪、無人駕駛等。

工作原理
??RTK的工作思路與DGPS相似,但其精度更高。基準站通過數據鏈及時將其載波觀測值及基準站坐標信息一同傳送給用戶站。用戶站接收GNSS衛星的載波相位與來自基準站的載波相位,并組成相位差分觀測值進行實時處理,從而得到精度比DGPS高得多的實時測量結果。這種方法的精度一般為2厘米左右。

輸入圖片說明
優勢
??RTK技術是GPS測量技術發展中的一個新突破。它由基準站接收機、數據鏈和流動站接收機三部分組成。在基準站上安置一臺接收機作為參考站,對衛星進行連續觀測,并將其觀測數據和測站信息通過無線電傳輸設備實時發送給流動站。

應用場景

??差分定位技術在多個領域得到了廣泛應用,以下是一些典型的應用場景及其對應的差分定位產品類型、精度、規格、價格和功耗。

細分領域產品類型精度規格價格功耗
智能駕駛模組厘米級車規級幾百元>100mA
輕出行(共享兩輪)模組亞米級工業級幾十元30mA
穿戴設備模組亞米級消費級幾十元10mA
無 人 機模組厘米級工業級幾百元30mA
無 人 機板卡厘米級工業級千元2W-3W
智 慧 城 市模組米級/亞米級工業級幾百元30mA
智 慧 城 市板卡毫米級工業級千元2W-3W

總結

??差分定位技術通過引入基準站和用戶站之間的相對定位原理,有效消除了傳統GPS定位中的系統性誤差,顯著提高了定位精度。從精密單點定位(PPP)到載波相位差分(RTK),差分定位技術涵蓋了從全球范圍的高精度定位到局部區域的實時厘米級定位,滿足了不同應用場景的需求。

??在實際應用中,差分定位技術廣泛應用于智能駕駛、輕出行、穿戴設備、無人機和智慧城市建設等領域。通過選擇合適的差分定位產品(如模組或板卡),并根據應用場景的需求調整精度、功耗和價格,差分定位技術能夠為各種高精度定位需求提供可靠的解決方案。

??隨著技術的不斷進步,差分定位技術的精度和可靠性將進一步提高,應用場景也將不斷拓展。未來,差分定位技術有望在更多領域發揮重要作用,為智能化、精準化的生活和工作提供支持。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/90064.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/90064.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/90064.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

tomcat的tar包轉換成rpm包的保姆級教程

環境說明 :centos 71. 安裝打包工具:yum install -y rpm-build rpmdevtools2. 創建 RPM 打包環境:rpmdev-setuptree?輸入之后是下面的結果~/rpmbuild/ ├── BUILD ├── RPMS ├── SOURCES ├── SPECS └── SRPMS?準備 Tomcat 源碼…

【牛客算法】小美的數組刪除

文章目錄 一、題目介紹二、解題思路三、解題算法實現四、算法分析4.1 代碼邏輯4.2 逆向遍歷求MEX的設計精妙之處4.2.1 逆向遍歷:解決MEX更新的連續性4.2.2 利用MEX的單調性4.2.3 空間復用與狀態壓縮4.2.4 與問題特性的完美契合4.2.5 總結:為什么說這個設計“妙”?五、算法復…

MyBatisPlus-01-環境初始化及簡單應用

文章目錄【README】【1】springboot集成mybatis-plus配置【1.1】目錄結構【相關說明】【1.2】代碼示例【pom.xml】【application.properties】【MybatisPlusNoteController】【UserAppService】【UserMapper】【UserPO】【建表語句】【2】演示【README】 本文代碼參見&#xf…

Web爬蟲編程語言選擇指南

剛學爬蟲的小伙伴常常為選擇那種語言來寫爬蟲而煩惱,今天我將總結幾種語言的優劣勢,然后選擇適合編寫 Web爬蟲 的編程語言。這就需要我們考慮開發效率、生態庫支持、并發性能等因素。以下是主流選擇及特點跟著一起看看吧: 1. Python&#xff…

學習日志06 python

加油,今天的任務是學習面向對象編程,設計一個簡單的寵物管理系統(寵物類、貓 / 狗子類),先做5道題目開啟學習狀態吧!1 setdefault()在 Python 中,setdefault() 是字典(dict&#xff…

基于Java+springboot 的車險理賠信息管理系統

源碼、數據庫、包調試源碼編號:S595源碼名稱:基于springboot 的車險理賠信息管理系統用戶類型:多角色,用戶、事故調查員、管理員數據庫表數量:14 張表主要技術:Java、Vue、ElementUl 、SpringBoot、Maven運…

MyDockFinder 綠色便攜版 | 一鍵仿Mac桌面,非常簡單

如果你既不想升級到Win11,又想體驗Mac桌面的高級感,那么MyDockFinder將是你的最佳選擇。這是一款專為Windows系統設計的桌面美化工具,能夠將你的桌面轉變成MacOS的風格。它提供了類似Dock欄和Finder的功能,讓你在不更換操作系統的…

Babylon.js 材質克隆與紋理共享:你可能遇到的問題及解決方案

在 Babylon.js 中,材質(Material)和紋理(Texture)的克隆行為可能會影響渲染性能和內存管理,尤其是在多個材質共享同一紋理的情況下。本文將探討:PBRMetallicRoughnessMaterial 的克隆機制&#…

信息素養復賽模擬1和模擬2的編程題標程

信息素養復賽模擬 11&#xff1a;樓層編號 #include<bits/stdc.h> using namespace std; int main(){int n, t;cin >> n >> t;int res 0;for(int i 1; i < n; i ){int x i;bool ok true;while(x){if(x % 10 t){ok false;}x / 10;}res ok;} cout &l…

Hadoop高可用集群搭建

Hadoop高可用(HA)集群是企業級大數據平臺的核心基礎設施&#xff0c;通過多主節點冗余和自動故障轉移機制&#xff0c;確保系統在單點故障時仍能正常運行。本文將詳細介紹如何基于CentOS 7搭建Hadoop 3.X高可用集群&#xff0c;涵蓋環境準備、組件配置、集群啟動及管理的全流程…

Next.js 實戰筆記 1.0:架構重構與 App Router 核心機制詳解

Next.js 實戰筆記 1.0&#xff1a;架構重構與 App Router 核心機制詳解 上一次寫 Next 相關的東西都是 3 年前的事情了&#xff0c;這 3 年里 Next 也經歷了 2-3 次的大版本變化。當時寫的時候 Next 是 12 還是 13 的&#xff0c;現在已經是 15 了&#xff0c;從 build 到實現…

Pillow 安裝使用教程

一、Pillow 簡介 Pillow 是 Python 圖像處理庫 PIL&#xff08;Python Imaging Library&#xff09;的友好分支&#xff0c;是圖像處理的事實標準。它支持打開、編輯、轉換、保存多種圖像格式&#xff0c;常用于圖像批量處理、驗證碼識別、縮略圖生成等應用場景。 二、安裝 Pi…

SQL Server從入門到項目實踐(超值版)讀書筆記 20

9.4 數據的嵌套查詢所謂嵌套查詢&#xff0c;就是在一個查詢語句中&#xff0c;嵌套進另一個查詢語句&#xff0c;即&#xff0c;查詢語句中可以使用另一個查詢語句中得到的查詢結果&#xff0c;子查詢可以基于一張表或者多張表。子查詢中常用的操作符有ANY、SOME、ALL、IN、EX…

【MySQL\Oracle\PostgreSQL】遷移到openGauss數據出現的問題解決方案

【MySQL\Oracle\PostgreSQL】遷移到openGauss數據出現的問題解決方案 問題1&#xff1a;序列值不自動刷新問題 下面SQL只針對單庫操作以及每個序列只綁定一張表的情況 -- 自動生成的序列&#xff0c;設置序列值 with sequences as (select *from (select table_schema,table_…

【Maven】Maven命令大全手冊:28個核心指令使用場景

Maven命令大全手冊&#xff1a;28個核心指令使用場景 Maven命令大全手冊&#xff1a;28個核心指令深度解析一、構建生命周期核心命令1. mvn clean2. mvn compile3. mvn test4. mvn package5. mvn install6. mvn deploy二、依賴管理命令7. mvn dependency:tree8. mvn dependency…

大語言模型(LLM)按架構分類

大語言模型&#xff08;LLM&#xff09;按架構分類的深度解析 1. 僅編碼器架構&#xff08;Encoder-Only&#xff09; 原理 雙向注意力機制&#xff1a;通過Transformer編碼器同時捕捉上下文所有位置的依賴關系# 偽代碼示例&#xff1a;BERT的MLM任務 masked_input "Th…

MySQL(120)如何進行數據脫敏?

數據脫敏&#xff08;Data Masking&#xff09;是指通過某種方式對敏感數據進行變形&#xff0c;使其在使用過程中無法識別原始數據&#xff0c;從而保護數據隱私。數據脫敏通常應用在開發、測試和數據分析等場景中。下面我們詳細介紹如何在Java應用程序中進行數據脫敏&#xf…

使用 Dockerfile 構建基于 .NET9 的跨平臺基礎鏡像

官方基礎鏡像準備 微軟官方 dotnet sdk 基礎鏡像&#xff1a; docker pull mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:9.0拉取 ubuntu 鏡像&#xff1a; docker pull ubuntu:24.04更多資源請參考&#xff1a; dotnet sdk images&#xff0c;https://mcr.microsoft.com/en-us/artifact/mar/…

C++ : 線程庫

C : 線程庫一、線程thread1.1 thread類1.1.1 thread對象構造函數1.1.2 thread類的成員函數1.1.3 線程函數的參數問題1.2 this_thread 命名空間域1.2.1 chrono二、mutex互斥量庫2.1 mutex的四種類型2.1.1 mutex 互斥鎖2.2.2 timed_mutex 時間鎖2.2.3 recursive_muetx 遞歸鎖2.2.…

idea的使用小技巧,個人向

idea的使用小技巧&#xff0c;個人向 一、前言二、過程1、顯示內存的使用情況2、去掉xml文件中的黃色背景3、顯示所有打開文件4、顯示工具欄到菜單下面5、使用JDK8 一、前言 每次重裝idea都需要重新設置一下&#xff0c;這里做個記錄。 這些技巧只是個人感覺的好用 演示用的…