GNSS多路径效应抑制城市峡谷环境定位优化策略

在智能交通快速发展的今天，城市峡谷环境中的车辆定位精度已成为制约自动驾驶技术落地的关键瓶颈。数据显示，在30层以上的建筑密集区域，GNSS定位误差最高可达常规环境的15倍。

针对城市峡谷特有的信号反射特征，我们采用分层抑制策略。首先通过极化天线阵列技术，将信号接收方向图主瓣增益提升至8dBi的同时，将多路径反射信号的副瓣抑制比提高40%。实测表明，该技术可使L1频段的载波相位观测值标准差降低至0.015周。

动态环境建模技术突破传统静态模型的局限。基于改进的RANSAC算法，研发团队开发出三维建筑表面实时追踪系统，可在0.5秒内完成反射面特征提取。配合自适应卡尔曼滤波器，使移动状态下的伪距测量残差从2.8m缩减至0.6m。

多源数据融合方面，创新性地将IMU角速度数据与视觉SLAM特征点进行时空对齐。实验证明，在城市十字路口场景中，该方案可将定位连续性提升73%，即使在完全遮挡环境下仍能维持3秒的亚米级定位精度。

经过在重庆解放碑商圈的实地测试，优化后的组合定位系统在90%置信区间内的水平定位误差控制在0.35m以内，垂直方向误差小于0.8m。这为智能网联汽车在复杂城市场景的可靠运行提供了重要技术支撑。

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