論文の概要: PrNet: A Neural Network for Correcting Pseudoranges to Improve Positioning with Android Raw GNSS Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12204v1
• Date: Sat, 16 Sep 2023 10:43:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-24 03:45:05.475703
• Title: PrNet: A Neural Network for Correcting Pseudoranges to Improve Positioning with Android Raw GNSS Measurements
• Title（参考訳）: PrNet:Android Raw GNSS測定による位置決めを改善するために擬似空間を補正するニューラルネットワーク
• Authors: Xu Weng, Keck Voon Ling, Haochen Liu
• Abstract要約: MLP(Pragmatic Satellite-wise Multiple Layer Perceptron)を用いた擬似乱射バイアスの表現 位置接地真実と平滑化技術を用いて擬似乱射バイアスの目標値を算出する。 我々は、ニューラルネットワークによって修正された擬似範囲で位置を計算するために、モデルベースのローカライゼーションエンジンを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.909678289680922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a neural network for mitigating pseudorange bias to improve localization performance with data collected from Android smartphones. We represent pseudorange bias using a pragmatic satellite-wise Multiple Layer Perceptron (MLP), the inputs of which are six satellite-receiver-context-related features derived from Android raw Global Navigation Satellite System (GNSS) measurements. To supervise the training process, we carefully calculate the target values of pseudorange bias using location ground truth and smoothing techniques and optimize a loss function containing the estimation residuals of smartphone clock bias. During the inference process, we employ model-based localization engines to compute locations with pseudoranges corrected by the neural network. Consequently, this hybrid pipeline can attend to both pseudorange bias and noise. We evaluate the framework on an open dataset and consider four application scenarios for investigating fingerprinting and cross-trace localization in rural and urban areas. Extensive experiments demonstrate that the proposed framework outperforms model-based and state-of-the-art data-driven approaches.
• Abstract（参考訳）: 我々は,Androidスマートフォンから収集したデータを用いて,擬似乱射バイアスを緩和し,ローカライゼーション性能を向上させるニューラルネットワークを提案する。 提案手法は,Android の生測地衛星システム (GNSS) 測定から得られた6つの衛星受信者コンテキスト関連特徴であるMLP (Pragmatic Satellite-wise Multiple Layer Perceptron) を用いて,擬似乱射バイアスを表現した。 トレーニングプロセスの監視のために,位置接地真実と平滑化技術を用いて,擬似乱射バイアスの目標値を慎重に算出し,スマートフォン時計バイアスの推定残差を含む損失関数を最適化する。 推論プロセス中、ニューラルネットワークによって修正された擬似範囲で位置を計算するためにモデルベースローカライゼーションエンジンを用いる。 したがって、このハイブリッドパイプラインは疑似バイアスとノイズの両方に対応できる。 この枠組みをオープンデータセット上で評価し,都市部における指紋認証とクロストレースのローカライゼーションの4つのシナリオを考察した。 広範な実験により、提案フレームワークがモデルベースおよび最先端のデータ駆動アプローチよりも優れていることが示されている。

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