复杂环境下BDS场景精度等级聚类模型

针对实际复杂场景下北斗卫星导航系统(BDS)导航定位精度不足问题,提出一种基于美国国家海洋电子协会(NMEA)协议的BDS自适应场景迭代自组织数据分析技术(ISODATA)聚类算法,以辅助BDS终端针对不同场景采取合适精度的补偿策略,即从实时NMEA报文提取与BDS定位相关的环境特征指标进行场景聚类分析,依据BDS精度等级对导航场景进行自动分类和精度匹配,并采用有监督的k近邻算法(kNN)对ISODATA场景聚类结果的准确度进行评估。实验结合(上海)复杂城市环境下的实际路测数据,提取BDS导航场景聚类模型结果及相应的匹配精度等级,给出谷歌(Google)地图上再现7类典型场景下不同路段对应的12种自动聚类匹配精度,以及相应的定位精度偏差均值。实验结果表明:此聚类方法的均方误差多次迭代后效果明显优于其他聚类方法,根据本次路测可识别的精度聚类等级范围(最近0.02 m、最远约3 m)给出精度补偿的相对应的建议,也验证了模型的有效性。