权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

機械学習を利用したGNSSのインテグリティ予測

使用机器学习进行 GNSS 完整性预测

基本信息

批准号：
22KJ1391
负责人：
小林海斗
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Tokyo University of Marine Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ1391/
关键词：
衛星測位 RTK マルチパス機械学習 GNSS 3D地図

项目摘要

2021年度に作成したRTK測位におけるLOS(Line-On-Site)衛星とNLOS(Non-Line-On-Site)衛星の識別シミュレーションプログラムについてRTK測位の予測性能を改善するために改修を行った。まず3Dマップをより精密かつ最新のLOD2モデルへとアップグレードした。3Dマップには2021年度と同様PLATEAU Projectのモデルを使用している。2021年度段階ではRay-Casting法を用いた単純なLOS/NLOS判別だったが、Ray-Launching法を導入してRTKをFixさせにくくするマルチパスを発生させるNLOS衛星を識別する機能を追加した。また、先行研究をもとにLOSの中でも見通しでの観測が継続している衛星数をカウントする機能を追加した。これにより部分的にRTK可否の予測精度が向上・安定した。シミュレーション結果を用いたRTK性能予測では教師データとして実際の車両による走行計測データを追加で取得し、全部で7個の走行データを用いて予測手法の検証・改良を行った。RTK測位結果の予測にはk-NNとLogistic Regressionの２つの機械学習手法を使用しているが、これについて交差検証手法を用いて2つのアルゴリズムの妥当性を明確にした。具体的にはROC(Receiver Operating Characteristic）曲線の作成とAUC(Area Under Curve)の算出で予測性能を評価した。また、近年LEO（低軌道衛星）を用いた測位手法の検討が盛んなことから、本研究手法を応用してLEOを測位衛星として使用できた場合に都市部でRTK測位性能がどのように向上するかを検討を行っている。

In 2021, RTK positioning and LOS(Line-On-Site) satellite identification and NLOS(Non-Line-On-Site) satellite identification were completed, and RTK positioning and prediction performance were improved. The latest LOD2 video is available in 3D. 3D is the same as PLATEAU Project in 2021. 2021: Ray-Casting method is used to determine whether the satellite is LOS or NLOS. Ray-Launching method is used to determine whether the satellite is LOS or NLOS. The function of advance study and communication between satellites is added. The accuracy of RTK prediction is improved and stabilized. The results of RTK performance prediction were obtained by adding all 7 RTK performance prediction methods. The prediction of RTK positioning results is based on k-NN Logistic Regression and the appropriateness of using it is clarified. Specific ROC(Receiver Operating Characteristic) curve creation and AUC(Area Under Curve) calculation and prediction performance evaluation. In recent years, LEO (Low Earth Orbit Satellite) has been widely used in positioning techniques. This research method has been applied to RTK positioning performance in urban areas where LEO is used.