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Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux
www.ifsttar.fr
Institut françaisdes sciences et technologiesdes transports, de l’aménagementet des réseaux
Estimation des états de réception des satellites GNSS
pour une position plus précise
Sarab [email protected]
Sarab TAY - JNCT 2013130/05/2013
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PLAN
1. Contexte IFSTTAR
2. GNSS et les transports en environnement urbain
3. Solutions proposées
4. Conclusions et PerspectivesSarab TAY - JNCT 2013 230/05/2013
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I. Contexte IFSTTAR• Département « Composants et Systèmes »
(COSYS)• LEOST : Laboratoire Electronique, Ondes et Signaux
pour les transports1. Développer des solutions fondées sur les TIC
(communication, localisation, surveillance) avec une approche globale de la « mobilité intelligente ».
2. Accroître la qualité, la sécurité et l’optimisation des systèmes de transports routiers (voiture-autobus) ou guidés (trains, métros, tramways)
• Localisation et navigation
Sarab TAY - JNCT 2013 330/05/2013
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Localisation et navigation dans les transports
Pour l’usager Pour l’opérateur ou le gestionnaire
€€€
Pour le recueil de données
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• Exigence et garantie de précision • Les applications GNSS :• Améliorer la précision GNSS en environnements environnements
contraints contraints grâce à la connaissance des états de réception et des erreurs
• Evaluer, Améliorer et Valider les performances (précision, intégrité)
• Proposer des solutions opérationnelles, faible coût (si possible pas de capteurs sur l'infrastructure)
Sarab TAY - JNCT 2013 530/05/2013
GNSS dans les transports urbains
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GNSS dans les transports urbains
• En fonction des applications → performances attendues très variables
• Disponibilité du service
• Précision de la localisation
• Intégrité de l’information
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Thématique de recherche• GNSS dans le transport urbain (Juliette
Marais)• Recherche souvent guidée par les besoins
du ferroviaire• Difficultés liées à la fiabilité et la précision• Outil PREDISSATPREDISSAT (Breveté en 2006) :
Prédiction de la visibilité radioélectrique d’une constellation de satellites dans un environnement de transport
Sarab TAY - JNCT 2013 730/05/2013
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II. Réception en environnement urbain : Rappel GNSS
• Au moins 4 satellites
• Distance = c x Tp
• Pseudo-distance
Sarab TAY - JNCT 2013 830/05/2013
utropoj
uionoj
uuGPSj
uju wttcR ,,
R = Pseudo-distance
Rho = Distance géométrique
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Environnement de propagation
Sarab TAY - JNCT 2013 930/05/2013
• Effets 1. Masquage2. Multitrajets3. NLOS (Réflexion seule)4. Signal Bloqué
• Conséquences1. Imprécision2. Indisponibilité3. Intégrité
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Problème des multitrajets
• Masquage + mauvais environnement des satellites
→ paramètres pénalisant / fiabilité
• Objectif : • limitation de l’impact de la dégradation• Garantir une précision de localisation sans
abaisser la disponibilité du service
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Problématique
• Les performances dépendent de la qualité des mesures de pseudo-distances.
• Quel est le bruit sur les pseudo-distances ?
• Quels sont les modèles typiques d’erreurs ?
Sarab TAY - JNCT 2013 1130/05/2013
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III. Solutions proposées• En environnement contraint, les modèles
typiques d’erreurs utilisés (bruit blanc gaussien) ne sont pas réalistes
• Deux approches étudiées :1. Statistique (thèses de F. Nahimana & N. Viandier)
• Le système détermine seul quelle est la méthode de filtrage la plus appropriée
• Connaissance a priori• Analyse en direct
2. Déterministe ( Approche CAPLOC)
• Connaissant l’environnement, il est possible d’adapter le modèle d’erreur au plus juste
Sarab TAY - JNCT 2013 1230/05/2013
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1. Approche statistique
• Cas Nominal :
1 seul rayon reçu en visibilité direct
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 50
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
Pseudo-range errors (m)
Pro
babi
lity
of o
ccur
ence Méthodes classiques (Kalman) :
modèle d’erreur de pseudodistance blanc Gaussien
Méthodes classiques (Kalman) : modèle d’erreur de pseudodistance blanc Gaussien
Erreurs ~ bruit du récepteur
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Approche statistiqueP
réci
sion
Pré
cisi
on
iep
ie
t
1t
2t
nt
Trajet direct
Trajet réfléchi (biaisé)• Multitrajets :Si les erreurs sont très petites, on conserve le modèle LOS
• Signal Indirect : La distribution d’erreur n’est plus Gaussienne centrée
→ Les méthodes de Kalman (EKF) ne sont plus adaptées
Sarab TAY - JNCT 2013 1430/05/2013
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Approche statistique
• 1er cas :• Les états de réception sont connus (a priori)
thèse de F. Nahimana, 2009
• Utilisation d’une chaine de Markov - La simulation par tracé de rayons sur un trajet modélisé en 3D permet de calculer la/les matrice(s) de transition :
• Matrice de transition unique pour tout un trajet• Matrice de transition variable dans le temps
• Deux modèles de bruits sont définis : 1 pour les LOS, 1 pour les NLOS (mélange de Gaussiennes)
• Estimation par filtrage particulaire
Sarab TAY - JNCT 2013 1530/05/2013
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Approche statistique
• 2ème cas :• Les états de réception sont inconnus
thèse de N. Viandier, 2011
• Estimation conjointe du modèle d’erreur et de la position
• Processus de Dirichlet• Mélange de Processus de Dirichlet
• L’estimation se fait par l’intermédiaire d’un filtre particulaire Rao-Blackwellisé
Sarab TAY - JNCT 2013 1630/05/2013
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Performances (méthode 2) sur données réelles
(données réelles)Sarab TAY - JNCT 2013 1730/05/2013
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Résultats sur la précision
Perf. 2D Err. Moy. Dispo. à 3 m Dispo. à 5 m
Safedrive 14,85 m 10% 30%
JMS (GMM) 10,50m 18,21% 41,96%
RBPF (DPM) 7,13 m 36,36% 63,44%
• Performances obtenues à partir de mesures
(Méth. 1)
(Méth. 2)
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2. Approche déterministe :Projet Caploc
• Combinaison de l’analyse d’Images et la connaissance de la Propagation des signaux pour la LOCalisation.
• IFSTTAR / UTBM
• Objectif : faisabilité de l'apport de l'image et de la connaissance de l'environnement 3D
Sarab TAY - JNCT 2013 1930/05/2013
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Projet Caploc• Solution bas coût, sans infrastructure au sol• Reposant sur les signaux satellitaires seuls et
une connaissance de l’environnement local de la propagation de ces signaux
• Connaitre en temps réel les états de propagation des signaux pour corriger les imprécisions
Sarab TAY - JNCT 2013 2030/05/2013
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Classification des signaux GNSS par traitement d’images
• Localisation : • Détection déterministe des états de réception• Utilisation de cette connaissance pour une meilleure
précision
Sarab TAY - JNCT 2013 2130/05/2013
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Caploc / Localisation• 1ère piste : Exclure les NLOS ?
• Perspectives : Prendre en compte les signaux réfléchis
Sarab TAY - JNCT 2013 22
Positions calculées par EKF
30/05/2013
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Pondérer les signaux
Récepteur
Sarab TAY - JNCT 2013 2330/05/2013
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Pondérer les signaux
Sarab TAY - JNCT 2013 24
• Classiquement, on pondère avec l’élévation des satellites ou le SNR
• + avec CAPLOC : connaissance déterministe des états de réception• Travail en cours : déterminer les poids de
façon à optimiser l’usage de tous les satellites disponibles
30/05/2013
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IV. Conclusions et Perspectives • Utilisation des signaux GNSS, pour des fins de
géolocalisation, dans un milieu urbain et contraint • Amélioration de la précision de localisation GNSS
en environnement urbain • Utilisation des méthodes de filtrage et
modélisation des erreurs de pseudodistances• Réelle amélioration de la précision, ainsi que de
la disponibilité (contrairement aux méthodes d’exclusion)
Sarab TAY - JNCT 2013 2530/05/2013
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Conclusions et Perspectives
• Corrélation entre l’environnement (canal) de propagation et les performances du récepteurs
• Estimation par l’image (info sur la qualité des signaux satellites reçus)
Sarab TAY - JNCT 2013 2630/05/2013
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Merci de votre attention
Ifsttar
14-20 Bld. Newton
Cité Descartes
Champs sur Marne
77447 Marne-la-Vallée Cedex 2
FranceTél. +33 (0)1 81 66 80 00
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