GPS从入门到放弃(十八) --- 多路径效应

本文深入探讨了GPS接收过程中多路径效应的概念、特性和影响,分析了反射信号如何造成观测值偏差,以及在不同环境下的具体表现。文章还介绍了多种抑制多路径效应的技术措施,包括环境选择、天线设计、信号处理技术等。

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GPS从入门到放弃(十八) — 多路径效应

概念

在GPS接收机接收卫星信号的过程中,除了接收到通过直线路径到达接收机的信号以外,还可能收到经接收机周围物体的反射再传播过来的卫星信号,这些反射的信号改变了传播方向、振幅、极化以及相位等,与直线信号产生叠加,从而使观测值偏离其真值而产生误差,这种现象称为多路径效应(Multi-Path Effect),有时也简称多径效应。

特性

  • 与直射波相比,多路径信号传播路径较长,因此会延迟到达接收天线。
  • 一般情况下,反射波功率会比直射波功率弱;当然也不排除直射波衰减严重甚至被遮挡的情况。
  • 一般来说光滑的地面、水面、盐碱滩、玻璃幕墙等反射系数很大,反射强烈。
  • 多路径效应误差受天线周围的环境影响很大,换一个地方可能就完全不一样了。
  • 基线两端的多路径效应不具有相关性,因此无法通过差分技术来消除。

影响

  • 在一般反射环境下,多路径效应对伪码测距的影响可达米级,对载波相位测距的影响可达厘米级。
  • 在高反射环境下,其影响将显著增大,常常导致接收的卫星信号失锁和使载波相位观测量产生周跳。
  • 多路径效应的影响,可以分为常数部分和周期性部分。其中常数部分,在同一地点将会日复一日地重复出现;周期性部分则周期性的出现。
  • 长延时的反射波影响小,短延时的反射波影响大。
  • 一般低仰角的卫星比高仰角的卫星多路径效应更大。
  • 多路径影响只能减弱,无法彻底消除。

抑制措施

可从多个方面来抑制多路径效应的影响:

  • 选择安置接收机天线的环境,避免反射强烈的环境,或者设置屏蔽反射波的设施。如为了防止从地面或楼面反射的卫星信号进入天线产生多路径误差,可在接收机天线下配置抑径板。
  • 选择造型适宜且屏蔽良好的天线,如采用扼流圈天线等。
  • 增加卫星截止仰角,但这样做的同时也会屏蔽掉低仰角的卫星信号。
  • 改进接收机信号处理技术,如采用窄相关技术、多路径削减技术以及削减多路径的延迟锁相环MEDLL等。
  • 在静态测量定位中,可以适当延长观测时间,削弱多路径效应的周期性影响。
  • 改善接收机的硬件电路设计,如选择合适的射频前端模拟滤波器。
### 如何在RTKLIB中计算多路径误差 #### 多路径效应简介 多路径效应是指卫星信号到达接收机天线的过程中,除了直射路径外还存在反射路径的现象。这些额外的路径会干扰原始信号,从而影响定位精度。 #### RTKLIB中的多路径处理机制 RTKLIB提供了多种方法来减轻和评估多路径的影响: - **观测数据质量控制**:通过设置严格的阈值筛选掉受污染的数据点。 - **平滑算法**:利用卡尔曼滤波器或其他时间序列分析技术对伪距测量进行平滑化处理,减少短期波动带来的噪声。 - **统计检测**:基于历史统计数据识别异常模式并标记可能存在的多路径事件。 为了具体实现上述功能,在配置文件(`rtk.conf`)中有几个重要的参数可以调整: ```plaintext pos1-sateph=0,1 # 使用广播星历和精密星历组合 pos1-posopt=8 # 启用多路径抑制选项 pos2-ionoopt=3 # 应用电离层模型校正 pos2-tropopt=2 # 对流层延迟改正方式 ``` 此外,还可以启用`solstatic`静态解算模式以及增加`arfilter`模糊度固定过滤强度等措施进一步提高抗干扰能力[^1]。 对于更深入的研究者来说,可以通过编写自定义脚本来提取特定时间段内的多径指标,并绘制图形直观展示变化趋势。下面给出一段简单的MATLAB代码用于读取RINEX格式观测文件并计算SNR(信噪比),它是衡量多路径程度的一个重要参量之一。 ```matlab % Load RINEX observation file into MATLAB workspace. rinexObsFile = 'example.21o'; obsData = rnxread(rinexObsFile); % Extract SNR values from all satellites across epochs. snrValues = []; for epochIdx = 1:length(obsData.Time) currentEpochSnr = obsData.SNR{epochIdx}; snrValues = cat(1, snrValues, currentEpochSnr); end % Plot average SNR over time. figure; plot(mean(snrValues)); xlabel('Time'); ylabel('Average Signal-to-Noise Ratio (dBHz)'); title('Temporal Variation of Average SNR Across All Satellites'); grid on; ``` 这段程序能够帮助研究人员快速获取关于站点周围环境特征的信息,进而采取针对性策略降低不利因素造成的偏差。
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