Para aquellos que desean una alta precisión, pero no la necesitan a tiempo completo, las soluciones profesionales dedicadas de alta productividad pueden no estar justificadas en términos de costos.En estos casos, una suscripción de “posicionamiento como servicio” podría ofrecer un modelo de uso viable.Lograr un posicionamiento de precisión con solo un dispositivo móvil estándar, un flujo de corrección utilizando la conexión de datos del dispositivo móvil y una aplicación de posicionamiento de alta precisión produce una barrera muy baja para lograr una alta precisión.Por Stuart Riley, Herbert Landau, Victor Gomez, Nataliya Mishukova, Will Lentz y Adam Clare, Trimble Inc.Esperamos que para las aplicaciones profesionales que necesitan posiciones de precisión, un sistema dedicado que emplee un conjunto de chips GNSS personalizado y aplicaciones especialmente diseñadas siga siendo la solución adecuada.Sin embargo, queda claro que la ubicuidad de los dispositivos móviles de consumo, con una potencia informática cada vez mayor, robustez y un conjunto de funciones en expansión, presenta un terreno fértil para el nuevo desarrollo de sistemas de posicionamiento mejorados que no tienen requisitos profesionales estrictos.Los teléfonos móviles de consumo permitirán una gama de nuevos modelos de uso y aplicaciones con tecnología que mejora el rendimiento del posicionamiento.El objetivo del trabajo presentado aquí es evaluar qué nivel de rendimiento se puede lograr mediante el uso de motores patentados PVT (posición, velocidad, tiempo) que utilizan mediciones GNSS de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de medición GNSS de Android.En primer lugar, revisamos el rendimiento de medición y posicionamiento GNSS de un subconjunto de los teléfonos/tabletas Android actuales que se encuentran actualmente en el mercado.Luego, mostramos el rendimiento de la posición que se puede lograr utilizando un motor de precisión con mediciones de un conjunto de chips GNSS de doble frecuencia destinado al mercado de teléfonos celulares.Se espera que esta clase de dispositivo se integre en los dispositivos celulares de consumo en el mercado dentro de los próximos 1 a 2 años.Probamos varios dispositivos, incluido el Nexus 9 (que proporciona datos de fase) y varios otros dispositivos Android que implementan la nueva API.La mayoría de los dispositivos probados no admiten datos de fase;de los pocos dispositivos probados que proporcionan datos de fase, todos, excepto el Nexus 9, implementan ciclos de trabajo de energía GNSS.Este es un modo en el que el conjunto de chips GNSS solo está activo durante una fracción de cada segundo para reducir el consumo de energía.Esto da como resultado deslizamientos de ciclo en cada época, lo que hace que el procesamiento de fase portadora para la cinemática en tiempo real (RTK) sea inutilizable.Durante la prueba se observó una amplia gama de rendimiento en todos los dispositivos.La Figura 1 muestra el C/NO para un satélite GPS de gran altura recopilado al mismo tiempo desde dos modelos diferentes de Android que implementan la API de medición GNSS.Las unidades estaban ubicadas en un ambiente despejado a menos de un metro de distancia.Hay desvanecimientos profundos, muy probablemente causados ​​por trayectos múltiples deconstructivos.Figura 1. Comparación del C/NO de dos dispositivos Android diferentes.Sin embargo, los dispositivos muestran un rendimiento de seguimiento significativamente diferente: el dispositivo B informa una C/NO más de 10 dB más baja durante gran parte de la prueba y finalmente deja de informar las mediciones.Durante nuestro análisis, se probaron alrededor de seis dispositivos Android diferentes;no está claro si los dispositivos probados son típicos de una población más amplia de tipos de dispositivos.Antes de intentar posicionar con observables desde dispositivos Android se analizó la calidad de la medición.Como solo un subconjunto de los dispositivos actuales que admiten la API proporciona información de fase, queríamos evaluar tanto un motor RTK basado en fase como un motor de código basado en pseudorango/Doppler para determinar qué es posible con cada clase de dispositivo.Uno de los dispositivos probados fue un dispositivo Samsung S7.Proporciona pseudodistancia, Doppler y fase a través de la API de medición GNSS.Sin embargo, el teléfono implementa el ciclo de trabajo de energía, por lo que después de un breve período de funcionamiento, se habilitó el modo de ciclo de trabajo, lo que resultó en un deslizamiento del ciclo en la fase cada época.Para derivar una posición mejorada de esta clase de dispositivo, el pseudorango y Doppler se pueden alimentar a un motor de posicionamiento de fase de código.Afortunadamente, el Doppler proporcionado por el dispositivo es de calidad razonable, como se puede ver en la Figura 2.Figura 2. Observables GNSS de Android: Doppler frente a pseudodistancia diferenciada en el tiempo.En este análisis simple, se analizaron las mediciones de un solo satélite de alta elevación.El Doppler se traza junto con la pseudodistancia diferenciada convertida en ciclos L1.Se puede ver que, como era de esperar, el Doppler tiene un ruido mucho menor y, por lo tanto, se puede usar en un pseudorango más suave.Una forma sencilla de ver el ruido de pseudodistancia es sustraer la fase de la portadora de la pseudodistancia.Si no hay deslizamientos de ciclo, esto debería mostrar una divergencia ionosférica con el ruido dominado por el ruido de pseudodistancia.El nivel absoluto es arbitrario ya que incluye ciclos de portadores enteros.La Figura 3 muestra un ejemplo de un dispositivo Android.Figura 3. Observables GNSS de Android: pseudodistancia: fase de la portadora.Los datos se capturaron en el techo de un edificio en un entorno abierto.Hay una ligera tendencia a la baja debido a la divergencia ionosférica entre el código y la portadora, pero la métrica está dominada por el ruido de pseudodistancia.Para este ejemplo de un satélite GPS de gran altura, la desviación estándar es de 6,5 metros.A modo de comparación, un receptor de precisión conectado a una antena GNSS de precisión que proporcione un pseudorango no suavizado en este entorno tendría una desviación estándar de unos pocos decímetros.Otra forma de evaluar el rendimiento de la medición es formar residuos de doble diferencia.Los datos se registraron a partir de pares de dispositivos idénticos montados con una orientación común.Se utilizó un sistema RTK para medir el mismo punto en cada dispositivo.La ubicación de la lente de la cámara sobre la pantalla se usó como punto de referencia.Se calculó un vector preciso entre los dos puntos de referencia y se usó como verdad en un análisis residual de doble diferencia.Aunque no sabemos la ubicación precisa del centro de fase de la antena, debido a que la diferencia se realizó entre dos dispositivos que son del mismo modelo y tienen la misma orientación, el error en la ubicación del centro de fase es común y se cancelará.Se probaron varios pares de dispositivos montándolos en una tabla de madera sobre un trípode aproximadamente a la altura de la cintura.La configuración de prueba se muestra en la Figura 4.Figura 4. Configuración de prueba del dispositivo Android.La Figura 5 proporciona los residuos de pseudodistancia GPS L1 C/A de doble diferencia entre dos dispositivos Android.Vemos errores más allá de los 100 metros y una desviación estándar en todos los datos de 14,4 metros.Un sistema de precisión (RTK o RTX/PPP) utilizaría una base de calidad topográfica estándar o una red de bases y no un dispositivo Android para los datos de corrección.Figura 5. Pseudorango de doble diferencia de referencia corta, dispositivos Android.En consecuencia, en un modo operativo típico en el que un flujo de datos de precisión proporciona correcciones, la contribución en una diferencia doble del pseudorango en los dispositivos Android sería aproximadamente la mitad del residual de Android a Android observado en esta prueba o aproximadamente 7,2 metros para este ejemplo.A modo de comparación, se generó la misma métrica entre dos unidades GNSS de precisión conectadas a antenas en el mismo techo.Si bien los datos no eran del mismo período de tiempo, observamos un rendimiento muy constante a lo largo del tiempo.La Figura 6 muestra la misma diferencia doble de pseudodistancia en una línea de base corta durante 24 horas.Al comparar las Figuras 5 y 6, observe la diferencia en la escala en el eje residual del pseudorango.La desviación estándar de un par de dispositivos de precisión es de 53 centímetros (cm) o 27 veces menos ruido que un par de dispositivos Android de ejemplo.Figura 6. Pseudorango de doble diferencia de línea de base corta, dispositivos de precisión.Todos los teléfonos que brindan mediciones GNSS a través de la API de Android publican los datos de fase en el campo de rango delta acumulado.Un rango delta acumulado no es necesariamente una medición de fase completa;puede tener una fase de inicio arbitraria.Por ejemplo, en un receptor GNSS de precisión, si el receptor se sincroniza con un satélite y algún tiempo después sincroniza un segundo canal con el mismo satélite, la medición de fase de los dos canales puede tener un componente de ciclo entero diferente, pero el componente de subciclo sería lo mismo excepto por el ruido de seguimiento milimétrico.Si los dos canales proporcionan un rango delta acumulado, la compensación de fase inicial puede diferir hasta en un ciclo.De la población de dispositivos Android que publican la fase que hemos probado, no hemos observado ningún dispositivo que entregue una verdadera fase completa.Todos ofrecen un rango delta acumulado con un desplazamiento de fase arbitrario.Esto limita un motor de fase al procesamiento flotante y la corrección de ambigüedades no es posible.Los datos de la fase de Android recopilados del experimento descrito anteriormente se procesaron para proporcionar los residuos de portadores de doble diferencia.Esto se muestra en la Figura 7.Figura 7. Residuos de fase de doble diferencia de referencia corta, dispositivos Android.El eje y está en miliciclos (1000 miliciclos = 1 ciclo o aproximadamente 19 cm para L1 GPS).Los saltos se ven cuando el satélite de referencia cambia o cuando las mediciones tienen saltos de ciclo.En este caso la desviación estándar es de 342 miliciclos.Un residual de doble diferencia en un receptor de precisión en un entorno similar con una antena de alta calidad en una línea de base corta es un orden de magnitud menor que esto.Otra métrica útil para revisar es el número de resbalones de ciclo informados.Las Figuras 8 y 9 muestran una comparación de los intervalos de ciclo informados en GPS L1 C/A desde un dispositivo Android en comparación con los datos registrados en un receptor de precisión durante el mismo período de tiempo.El receptor tiende a deslizarse solo en ciclo a baja altura;el dispositivo tenía una máscara de cero grados.El ciclo del dispositivo Android GNSS se desliza en elevaciones más altas, probablemente como resultado de desvanecimientos profundos de trayectos múltiples debido a la antena más pobre.Figura 8. Boletas de ciclo, dispositivo Android.Figura 9. Resbalones de ciclo, dispositivo de precisión.En un documento de ION GNSS+ 2017, mostramos el rendimiento de posición alcanzable utilizando un motor RTK que se había personalizado previamente para operar con mediciones de conjuntos de chips GNSS de consumo.Operó en modo flotante debido al problema del subciclo encontrado en los datos de fase de los dispositivos Android.También demostramos el rendimiento de un motor PVT basado en código de precisión que tenía cambios en la estimación del error de medición a priori, un filtro Doppler Hatch/seudodistancia modificado y usamos datos SBAS para corregir la posición.Como muy pocos dispositivos Android actuales brindan información de fase, los dos motores se utilizaron para analizar lo que es posible hoy en día con el pseudorango y puede estar disponible en el futuro a medida que la fase esté disponible de manera más universal.Los datos se procesaron desde una tableta Nexus 9, el único dispositivo Android conocido que tiene desactivado el ciclo de trabajo de energía GNSS.La unidad no se modificó, por lo que se utilizaron las antenas GNSS integradas de la tableta Android.El rendimiento 2D se da en la Tabla 1.Tabla 1. Rendimiento 2D de la tableta Android Nexus 9.Solo se usaron mediciones de GPS L1 y GLONASS L1 y la solución flotante RTK brindó un rendimiento similar al de la solución de pseudodistancia.Esto se debe a una combinación de problemas, un ruido de pseudorango muy alto y una cantidad significativa de desfases de ciclo (consulte las Figuras 5 y 8).Solo se disponía de datos de una sola frecuencia y, aunque los motores utilizados se habían ajustado para datos de consumidores, no estaban diseñados específicamente para esta clase de datos.En los próximos dos años, se espera que los consumidores dispongan de conjuntos de chips mejorados que darán como resultado mejoras en el rendimiento de posicionamiento alcanzable.En mayo de 2017, Broadcom nos proporcionó un kit de desarrollo para su conjunto de chips GNSS BCM47755 multisistema L1/L5 de próxima generación.Esto nos permitió evaluar lo que puede ser posible cuando se integren conjuntos de chips GNSS mejorados en la próxima generación de dispositivos celulares.Figura 10. Sistema de desarrollo Broadcom BCM47755.El entorno de desarrollo incluía el conjunto de chips GNSS con un puerto de antena externo para poder comparar una antena equivalente a un teléfono celular y una antena de precisión.Esto nos permitió evaluar el impacto del rendimiento de la antena en los observables GNSS y los resultados de posicionamiento.El sistema de desarrollo de Broadcom GNSS se comunica a través de USB con un teléfono Samsung S7 y publica datos a través de la API de medición de Android GNSS para mantener el flujo de datos equivalente a un dispositivo celular integrado (consulte la Figura 10).En nuestro artículo de ION, mostramos los residuos típicos de doble diferencia de fase observados en los dispositivos Android actuales.El Broadcom BCM47755 originalmente brindaba un rendimiento similar, aunque también es compatible con GPS L5 y Galileo E5A.En noviembre de 2017, Broadcom proporcionó una actualización de firmware que resolvió los problemas de la fase del subciclo.Con el software Broadcom actualizado, los residuos de portadora de doble diferencia para GPS L1 en una línea de base cero cuando se diferencia un receptor de precisión a un Broadcom BCM47755 se muestran en la Figura 11.Figura 11. GNSS de precisión para residuos de fase de portadora de doble diferencia de línea de base cero de Broadcom BCM47755.La desviación estándar es de 45 miliciclos, que es aproximadamente 8,6 milímetros (mm).Esto es sustancialmente mejor que las implementaciones anteriores de la interfaz GNSS de Android (consulte la Figura 7) y suficiente para realizar la resolución de ambigüedades RTK.El resto de los resultados de este artículo se obtuvieron con el firmware mejorado junto con un nuevo motor de posición de precisión.Este motor se diseñó desde el principio para admitir mediciones GNSS con diferente calidad y, por lo tanto, puede procesar de manera más óptima los datos GNSS de Android.El efecto de las mejoras en el firmware de Broadcom y el cambio en el motor de procesamiento se puede ver si se comparan los resultados de nuestro documento ION con los datos de esta sección.Para intentar modelar lo que puede ser posible con un teléfono basado en un conjunto de chips de próxima generación, se utilizó una antena equivalente a un teléfono celular proporcionada por Broadcom en algunas de las pruebas con el sistema de desarrollo, como se muestra en la Figura 12. Este dispositivo tiene alimentaciones para L1 y L5.Los conjuntos de datos se recopilaron con el dispositivo GNSS BCM47755 multifrecuencia.Los datos se capturaron en el formato API de medición GNSS de Android y se convirtieron a archivos de formato propietario para su posterior procesamiento.Todos los datos se recopilaron en Sunnyvale, California.Se registraron y analizaron las mediciones de GPS L1/L5, Galileo L1/E5A, GLONASS L1 y BeiDou B1.El motor de posicionamiento preciso (PPE) permite realizar RTX y RTK en fase portadora y una solución basada en pseudorango utilizando las correcciones RTX.Las pruebas se realizaron utilizando una antena de precisión y una antena GNSS equivalente a un teléfono móvil.Estos conjuntos de datos se recopilaron en una línea de base cero con un receptor de precisión para permitir una comparación directa de los resultados con un receptor profesional.La primera prueba fue el 22 de noviembre de 2017, donde el chip Broadcom GNSS y el receptor se conectaron a la misma antena profesional.Como se ve en la Figura 13, ambos receptores GNSS brindan precisiones de nivel centimétrico después de un tiempo de convergencia.Con las constelaciones de satélites actuales, solo un tercio de los satélites GPS tienen L5 y solo alrededor de la mitad de la constelación de Galileo con capacidad E5 está en el espacio.Durante esta prueba de 3,5 horas, la cantidad de mediciones de doble frecuencia procesadas por el motor que utilizó el conjunto de chips Broadcom (datos que no son compatibles con L2) osciló entre 6 y 10 satélites (Figura 14).Figura 13. Rendimiento de RTK para un conjunto de datos de 3,5 horas muestreado el 22 de noviembre. Chip de Broadcom a la izquierda y chip de precisión a la derecha.Se utilizó una línea de base corta: antena de precisión.Figura 14. Número de mediciones de frecuencia dual GPS L1/L5 más Galileo E1/E5A utilizadas por la solución de posición basada en el conjunto de chips Broadcom: antena de precisión.Los tiempos de convergencia se midieron con herramientas de procesamiento posterior al dividir los conjuntos de datos en períodos de tiempo individuales.La Figura 15 muestra que el conjunto de chips GNSS de consumo puede obtener soluciones de ambigüedad fija, pero lleva mucho más tiempo (266 segundos frente a 4 segundos) para el 95 % de las inicializaciones.Sin embargo, el sistema corrige ambigüedades y proporciona posicionamiento a nivel de centímetros.Los mismos conjuntos de datos también se procesaron con RTX-Fast en California.Por lo tanto, los datos de la estación base fueron reemplazados por un flujo de corrección global/regional recibido de una fuente de datos basada en Internet (Figura 16).Figura 15. Rendimiento de inicialización de RTK, conjunto de datos muestreado el 22 de noviembre. Chip de Broadcom a la izquierda y receptor de precisión a la derecha: antena de precisión.Figura 16. Rendimiento de RTX para un conjunto de datos de 3,5 horas muestreado el 22 de noviembre (chip de Broadcom a la izquierda y chip de Trimble a la derecha): antena de precisión.La precisión horizontal para Broadcom alcanza los 10 cm, mientras que el receptor de precisión alcanza más de 3 cm.La degradación se debe en parte a la diferencia en la calidad de la fase de la portadora y al diferente número de satélites de doble frecuencia procesados.Los dispositivos de precisión brindan mediciones en E1/L1, L2 y L5/E5 y brindan al menos datos de frecuencia dual de GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou y QZSS.El conjunto de chips Broadcom probado proporcionó GPS de doble frecuencia y Galileo junto con GLONASS y BeiDou de frecuencia única;sin embargo, debido a la limitada constelación de BeiDou visible en California, no se utilizaron los datos de esta constelación.También se analizó la convergencia y se muestra en la Figura 17. A partir de los datos, generamos 24 ejecuciones de convergencia tomando una hora, cambiando progresivamente la hora de inicio en 5 minutos y ejecutando los datos con diferentes horas de inicio a través del motor PPE.Esto produjo 24 ejecuciones, que se tradujeron en un 68 % y un 95 % de convergencia estática mostrada.Figura 17. Rendimiento de convergencia RTX para un conjunto de datos de 3,5 horas muestreado el 22 de noviembre. Chip de Broadcom a la izquierda y chip de precisión a la derecha: antena de precisión.Figura 18. Rendimiento del código RTX para un conjunto de datos de 3,5 horas muestreado el 22 de noviembre y soluciones de fase RTK y RTX correspondientes: antena de precisión.La solución RTX-Fast para Broadcom alcanza un error horizontal de 30 cm en el 68% de los casos en aproximadamente 12 minutos.La convergencia RTX-Fast que utiliza datos GNSS de precisión es casi instantánea, como se puede ver a la derecha de las Figuras 16 y 17, y alcanza una precisión de centímetros.La solución de posición de código que utiliza el flujo de corrección RTX proporciona posicionamiento submétrico (Figura 18).Como resumen, los gráficos de la función de distribución acumulada (Figura 19) muestran las diferencias de rendimiento para este entorno estático, el 22 de noviembre.Figura 19. Gráficas CDF para las diferentes soluciones de posición del PPE: antena de precisión.Se realizaron pruebas similares utilizando una antena GNSS de teléfono celular externa, que es similar a la antena utilizada en un teléfono inteligente típico.El rendimiento de RTK muestra precisiones de nivel centimétrico y tiempos de convergencia razonables, que son ligeramente peores que los resultados con la antena profesional (Figuras 20–24).Figura 20. Posicionamiento RTK y rendimiento de inicialización para el chip Broadcom y la antena celular muestreados el 20 de noviembre: antena GNSS de teléfono celular.Figura 21. Posicionamiento RTX-Fast y rendimiento de convergencia para el chip Broadcom y la antena celular muestreados el 20 de noviembre: antena GNSS de teléfono celular.En general, como era de esperar, logramos un peor rendimiento cuando se conecta a la antena del teléfono celular GNSS para todos los diferentes modos de posicionamiento.Para la antena celular, también generamos soluciones de posición RTK de frecuencia única y RTX-Fast de frecuencia única y las comparamos con una solución de posicionamiento de código.Figura 22. Número de mediciones de frecuencia dual GPS L1/L5 más Galileo E1/E5A utilizadas por la solución de posición basada en el conjunto de chips Broadcom: antena GNSS de teléfono móvil.Los resultados presentados en este artículo capturaron datos GNSS usando la API de Android y luego postprocesaron los datos usando versiones para PC de los motores de posición.Una cantidad significativa de datos ha sido capturada y analizada utilizando este método.Con el propósito de una demostración en el mundo real, el PPE se implementó en una aplicación de Android para usar en dispositivos de teléfonos celulares.Este PPE puede proporcionar tecnología de posicionamiento basada en código, RTK y RTX en una sola biblioteca de PPE.La aplicación se ha probado en un Samsung S7 conectado al nuevo kit de desarrollo de chipset de Broadcom, así como en una tableta Nexus 9 que utiliza un chipset GNSS de generación anterior.Figura 23. Rendimiento del código RTX, el conjunto de datos muestreado el 20 de noviembre y las soluciones de fase RTK y RTX correspondientes: antena GNSS de teléfono celular.El trabajo futuro refinará esta solución y evaluará qué tan bien funciona el sistema cuando es móvil.Los datos recopilados en este artículo operaron en un entorno con una vista clara del cielo.Planeamos caracterizar lo que sucede cuando la plataforma se mueve con la dinámica de los peatones y los automóviles, así como los efectos del enmascaramiento del cuerpo y los desafíos con los cambios en el patrón de recepción de la antena GNSS cuando se sostiene el teléfono.Si bien este artículo ha destacado que la precisión submétrica y centimétrica se ha logrado en un entorno de laboratorio, hay muchos desafíos que abordar antes de que se pueda lograr la precisión centimétrica en un teléfono con un rendimiento adecuado para los usuarios en entornos del mundo real.Figura 24. Gráficos CDF para las diferentes soluciones de posición de PPE para el conjunto de datos de antena celular.Los desafíos incluyen rutas múltiples muy altas, diferencias significativas en el rendimiento de seguimiento entre diferentes dispositivos y altas tasas de desfases de ciclo.Dado que muy pocos dispositivos basados ​​en Android proporcionan una fase continua, se ha modificado un motor basado en pseudodistancia/Doppler para aceptar datos de Android.Según las pruebas con dispositivos existentes, es posible lograr soluciones de posición con una precisión de 1 a 2 metros en escenarios estáticos ideales.Esta es una mejora significativa en la precisión de los dispositivos basados ​​en Android.Figura 25. Motor PPE en un Samsung S7 con un kit de evaluación Broadcom BCM4775.Sin embargo, como se observaron diferencias de rendimiento entre diferentes dispositivos móviles, es necesario recopilar significativamente más datos en un conjunto más grande de dispositivos para revisar la repetibilidad de estos resultados preliminares de los dispositivos Android existentes.El kit de desarrollo Broadcom BCM47755 para un conjunto de chips GNSS de doble frecuencia destinado a teléfonos futuros nos ha permitido revisar el rendimiento de posición potencial que puede lograrse en un teléfono en unos pocos años.Al conectar este conjunto de chips GNSS de próxima generación a una antena GNSS típica de un dispositivo celular y comparar el rendimiento de una antena GNSS de precisión, hemos demostrado por primera vez que es posible generar posiciones de precisión a partir de un dispositivo GNSS de clase celular estático. en condiciones ideales a nivel centimétrico con una solución RTK y una solución PPP.Sin embargo, debido al ruido de medición significativamente más alto y la alta trayectoria múltiple de la antena GNSS del dispositivo celular, los tiempos de convergencia para alcanzar el nivel centimétrico siguen siendo un desafío;aunque al usar datos de fase de doble frecuencia de un conjunto de chips GNSS celular con un servicio PPE y RTX, la posición es muy rápidamente submétrica.El trabajo futuro se centrará en analizar cómo cambia el rendimiento cuando se opera en el entorno normal del usuario.Es necesario cuantificar los efectos sobre las mediciones del movimiento del usuario, el enmascaramiento del cuerpo y la desintonización de la antena cuando se sostiene el dispositivo.La tableta Nexus 9 utilizada en este artículo no tiene celular integrado.El kit de desarrollo de Broadcom se conecta al teléfono a través de un cable y tampoco está integrado en el teléfono.Estaremos evaluando lo que puede suceder con una unidad más integrada para asegurarnos de que las emisiones de dispositivos con celular integrado muy cerca de la antena GNSS no provoquen una mayor degradación.Dado que el rendimiento de la posición es muy sensible a la calidad de la antena, tanto por trayectos múltiples como por deslizamientos cíclicos debido a la baja C/NO y desvanecimientos profundos, también evaluaremos qué tan bien funciona el rendimiento de la antena GNSS basada en PCB, que es parte de el kit de evaluación BCM47755 coincide con los teléfonos actuales.Este artículo desarrolla aún más el trabajo que se mostró por primera vez en un documento de ION GNSS+ 2017, "En el camino hacia la precisión: observaciones con Android GNSS Observables".Trimble CenterPoint RTX es el servicio de corrección de reloj y órbita satelital que se utiliza aquí, lo que permite un posicionamiento similar a PPP con corrección de ambigüedad, lo que proporciona una convergencia de más de 4 cm con típicamente menos de 10 minutos.La funcionalidad RTX-Fast en Europa y partes de California utiliza modelos atmosféricos regionales para proporcionar más de 4 cm horizontales en menos de un minuto.Cuando en este artículo se mencionan receptores profesionales y de precisión y motores RTK, se trata de dispositivos Trimble, el receptor BD940 en algunos casos.Se utilizó una antena Trimble Zephyr 3 en muchas de las pruebas que se muestran aquí.Si disfrutó de este artículo, suscríbase a GPS World para recibir más artículos como este.© 2022 North Coast Media LLC, Todos los derechos reservados.