Détermination de positions précises à l'aide des données bifréquence issues de smartphones
Debelle, Mathilde
Promotor(s) : Warnant, René
Date of defense : 26-Jun-2019/27-Jun-2019 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/6956
Details
Title : | Détermination de positions précises à l'aide des données bifréquence issues de smartphones |
Author : | Debelle, Mathilde |
Date of defense : | 26-Jun-2019/27-Jun-2019 |
Advisor(s) : | Warnant, René |
Committee's member(s) : | Billen, Roland
Demoulin, Alain |
Language : | French |
Number of pages : | 87 |
Keywords : | [fr] GNSS [fr] Smartphone [fr] Dual-frequency [fr] Bifréquence [fr] Xiaomi Mi 8 |
Discipline(s) : | Physical, chemical, mathematical & earth Sciences > Earth sciences & physical geography |
Target public : | Researchers Professionals of domain Student General public Other |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Degree: | Master en sciences géographiques, orientation géomatique et géométrologie, à finalité spécialisée |
Faculty: | Master thesis of the Faculté des Sciences |
Abstract
[fr] Tous les smartphones sont capables de calculer leur position grâce à une puce GNSS. Actuellement, de nombreuses applications exploitent ce positionnement, même si sa précision et son exactitude peuvent être décamétriques (Zhang et al., 2018). Réussir à obtenir un positionnement de meilleure qualité aurait un impact sur l’économie mondiale (Humphreys et al., 2016).
Depuis mai 2016, les données brutes provenant des récepteurs GNSS des smartphones sont disponibles (GSA, 2018). Cet accès a permis de nombreuses améliorations en termes de précision et d’exactitude des positions.
En mai 2018, la société chinoise Xiaomi a sorti le premier smartphone possédant un récepteur bifréquence : le Xiaomi Mi 8 (Xiaomi, 2018).
Ce travail a pour objectif d’estimer la qualité des observables et le gain en précision et en exactitude qu’il est possible d’obtenir en utilisant un smartphone nouvelle génération possédant une puce GNSS bifréquence (L1-L5/E1-E5) comme le Xiaomi Mi 8.
La méthodologie utilisée est réalisée dans trois environnements différents : une cage de Faraday connectée à une antenne géodésique, le toit du bâtiment B5a de l’Université de Liège sur le campus du Sart-Tilman et un jardin de la commune de Neupré.
La qualité des observables est obtenue en réalisant des doubles différences et appliquant la loi de la propagation des erreurs.
Les performances du récepteur bifréquence du Xiaomi Mi 8 sont évaluées en comparant les positions calculées par ce récepteur et par ceux du Samsung S8 et de l’Huawei Mate 20 Pro.
Le gain en précision et en exactitude du positionnement avec les données brutes est obtenu en appliquant sur ces données mono et bifréquences différentes techniques de positionnement (Single Point Positioning (SPP), positionnement différentiel (DGNSS) et positionnement relatif) à l’aide du logiciel RTKLib.
Les résultats obtenus permettent de conclure que les observables du Xiaomi Mi 8 sont significativement plus précises que celles des smartphones d’anciennes générations. Cela est en partie lié à la capacité du récepteur à gérer la fréquence L5/E5. Les phases ont une précision de l’ordre du centimètre. Les codes, plus sensibles au multitrajet, ont une précision entre 0,10 et 10 mètres selon l’environnement.
En utilisant le logiciel RTKLib, l’apport de la deuxième fréquence n’améliore pas de manière significative les résultats de positionnement. Il peut même parfois les dégrader. Cependant, l’accès aux données brutes du Xiaomi Mi 8 permet d’obtenir, dans certains environnements, des positions ayant une précision et une exactitude centimétriques.
Certaines limitations induites par la méthode, les expériences et le logiciel RTKLib sont à prendre en considération lors de l’analyse de ces résultats.
[en] All smartphones are able to calculate their position thanks to a GNSS chip. Currently, many applications exploit this positioning, even if its precision and accuracy can be decametric (Zhang et al., 2018). Achieving better quality positioning would have an impact on the global economy (Humphreys et al., 2016).
Since May 2016, raw data from the GNSS receivers of smartphones are available (GSA, 2018). This access has enabled many improvements in terms of precision and accuracy of positions. In May 2018, the Chinese company Xiaomi released the first Smartphone with a dual frequency receiver: the Xiaomi MI 8 (Xiaomi, 2018).
The objective of this work is to estimate the quality of the observables and the gain in precision and accuracy that can be obtained by using a new generation Smartphone with a dual-frequency GNSS chip (L1-L5/E1-E5) such as the Xiaomi MI 8.
The methodology used is carried out in three different environments: a RF-shielded box connected to a geodetic antenna, the roof of the B5a building of the University of Liège on the Sart-Tilman campus and a garden of the Neupré municipality.
The quality of the observables is obtained by performing double differences and applying the law of the error propagation. The performance of the Xiaomi MI 8 dual frequency receiver is evaluated by comparing the positions calculated by this receiver and those of the Samsung S8 and Huawei mate 20 Pro. The gain in precision and accuracy of the positioning with the raw data is obtained by applying, on mono and dual-frequency raw data, different positioning techniques (single point positioning (SPP), differential positioning (DGNSS) and relative positioning) using the RTKLib software.
The results obtained allow to conclude that the observables of Xiaomi MI 8 are significantly more accurate than those of older generation smartphones. This is partly related to the receiver's ability to manage the L5/E5 frequency. The phases have precision of the order of the centimetre. The codes, more sensitive to multipath, have a precision between 0,10 and 10 meters depending on the environment.
Using the RTKLib software, the input of the second frequency does not significantly improve the positioning results. It can even degrade them sometimes. However, access to the raw data of the Xiaomi MI 8 allows to obtain positions with centimetric precision and accuracy depending on the environment. Some limitations induced by the method, the experiments and the RTKLib software must be taken into consideration when analyzing these results.
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