Trong các hẻm núi đô thị của các siêu đô thị hiện đại, nguồn gốc chính của lỗi định vị GNSS không phải là độ trễ khí quyển, lệch đồng hồ vệ tinh hay sự không chính xác của ephemeris; đúng làđa đường. Khi tín hiệu vệ tinh phản xạ từ các tòa nhà, phương tiện và vỉa hè trước khi đến ăng-ten thu, các bản sao bị trễ tạo ra sẽ làm sai lệch quá trình tương quan và tạo ra sai lệch vị trí có thể vượt quá 10 mét trong những trường hợp nghiêm trọng.
Đối với các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác ở mức độ centimet, giữ làn đường cho xe tự động, dẫn đường bằng drone giao hàng và khảo sát chính xác, giảm thiểu đa đường không phải là nâng cao hiệu suất mà là yêu cầu cơ bản. Bài viết này xem xét vật lý của sự lan truyền đa đường, các kỹ thuật giảm thiểu cổ điển và các thuật toán thế hệ tiếp theo đang đẩy độ chính xác định vị đô thị lên giới hạn mới.
Vật lý của Urban Multipath
Đa đường xảy ra khi tín hiệu GNSS đến bộ thu qua nhiều đường truyền khác nhau: đường thẳng nhìn trực tiếp và một hoặc nhiều đường phản xạ. Trong môi trường đô thị, các bề mặt phản chiếu xuất hiện khắp nơi; Tường kính, thân xe kim loại, mặt đường ướt và kết cấu bê tông đều tạo ra các bản sao tín hiệu trễ với mối quan hệ pha phức tạp.
- Đa đường trễ ngắn:Các phản xạ từ các bề mặt gần đó (phương tiện, người đi bộ) đến trong vòng 50 nano giây sau tín hiệu trực tiếp, làm biến dạng đỉnh tương quan và tạo ra các sai lệch dưới mét khó phát hiện.
- Đa đường trễ dài:Các phản xạ từ các tòa nhà xa có thể đến muộn hàng trăm nano giây, tạo ra các đỉnh tương quan phụ rõ ràng mà các bộ thu tiên tiến có thể nhận diện và loại trừ.
- Phụ thuộc vào tần số:Tín hiệu L5, với tốc độ chip 10,23 MHz, cung cấp các đỉnh tương quan sắc nét hơn tín hiệu L1, khiến L5 vốn chịu được đa đường trễ ngắn, một lý do chính khiến các máy thu hiện đại ưu tiên kiến trúc đa băng tần.
Ở trung tâm thành phố Thượng Hải hoặc Manhattan, đường đa đường cũng không phải ngoại lệ; Đó là điều kiện vận hành bình thường. Một bộ thu được thiết kế chỉ dành cho hiệu suất trên bầu trời mở sẽ hỏng hóc nghiêm trọng trong những môi trường này.
Các kỹ thuật giảm thiểu cổ điển
Các nhà thiết kế bộ thu GNSS đã phát triển nhiều kỹ thuật để chống lại đa đường dẫn, mỗi kỹ thuật có sự đánh đổi riêng biệt giữa hiệu quả, chi phí tính toán và độ phức tạp phần cứng.
Khoảng cách tương quan hẹp:Bằng cách lấy mẫu hàm tương quan tại các độ lệch gần nhau quanh đỉnh (khoảng cách chip 0.1 thay vì chip 0.5 truyền thống), bộ thu có thể phân biệt tốt hơn các đỉnh đường truyền trực tiếp với các đỉnh rộng hơn, méo mó do đa đường tạo ra. Kỹ thuật này mang lại sự cải thiện 3-5 lần lỗi đa đường nhưng đòi hỏi tần số lấy mẫu và băng thông xử lý cao hơn.
Vòng khóa ước lượng độ trễ đa đường (MEDLL):Thuật toán theo dõi tiên tiến này mô hình hóa tín hiệu nhận được dưới dạng tổng các thành phần trực tiếp và phản xạ, ước lượng độ trễ, biên độ và pha của từng đường đi. Bằng cách tái tạo và loại bỏ các thành phần đa đường, MEDLL có thể giảm sai số định vị đô thị lên đến 70% so với các bộ tương quan tiêu chuẩn.
Giảm thiểu bằng AI Thế hệ mới
Các phương pháp mới nổi tận dụng học máy để giải quyết đa đường theo cách mà các thuật toán cổ điển không thể. Bằng cách huấn luyện mạng nơ-ron trên các bộ dữ liệu có nhãn về các điều kiện đa đường đã biết, các thiết bị thu có thể dự đoán vệ tinh nào có khả năng bị nhiễm bẩn dựa trên bối cảnh môi trường; Hình học hẻm núi đô thị, hướng phương tiện, thậm chí cả mô hình giao thông theo thời gian trong ngày.
Phần mềm máy thu mới nhất của Jumpstar tích hợp phát hiện đa đường theo ngữ cảnh, điều chỉnh trọng số động cho vệ tinh dựa trên xác suất phản xạ dự đoán. Trong các thử nghiệm thực địa tại các khu kinh doanh trung tâm ở Bắc Kinh, London và New York, phương pháp này đã giảm sai số ngang ở phân vị 95 từ 3,2 mét xuống còn 0,8 mét, đưa hiệu suất RTK đô thị đến gần với các tiêu chuẩn trên bầu trời mở.
Đối với các nhà tích hợp hệ thống triển khai GNSS trong môi trường thách thức, sự chuyển đổi từ giảm thiểu chỉ phần cứng sang các thuật toán hỗ trợ AI, nhận biết ngữ cảnh là một bước ngoặt lớn về độ tin cậy định vị có thể đạt được.
.png?imageMogr2/format/webp)
.png?imageMogr2/format/webp)
