Institut français des sciences et technologies des transports, de laménagement et des réseaux Institut français des sciences et technologies

Institut français des sciences et technologies des transports, de l’aménagement et des réseaux

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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

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• 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

Sarab TAY - JNCT 2013 1330/05/2013


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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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)

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