MobileGNSS-SPP

An EKF-based SPP system optimized for smartphone

MobileGNSS-SPP 是一个基于 RTKLIB 的开源单点定位（SPP）项目，专门针对智能手机 GNSS 芯片进行了优化。虽然项目最初为特定 GNSS 芯片设计，但其优化思路具有通用性和启发性，可广泛应用于其他 GNSS 硬件。该项目不以算法或框架的先进性为核心，而是聚焦于工程化实现以及算法在多样化场景下的鲁棒性，因此可作为从开源代码到工程化方案的参考路线图。

核心特性

• 智能手机优化 GNSS 处理：针对低质量数据的移动设备，优化算法以提升定位精度。
• 多样场景鲁棒性：在开阔高速公路到复杂城市峡谷等多种环境中经过广泛测试。
• 全面测试框架：提供 Python 工具集，用于批量处理、精度评估和深入数据分析。

算法优化

项目对 RTKLIB 核心代码（主要在 rtklib_src/pntpos.c 文件）进行了多项改进，以提升定位精度和鲁棒性：

• M估计（抗差估计）：采用迭代最小二乘法构建权阵 W，使用 Huber 核函数，并对大残差项进行截断处理以提高稳定性。
• 零速修正：优化静态或低速场景下的定位精度，适用于智能手机典型用例。
• SNR加权模型：对伪距和多普勒测量值均应用信噪比（SNR）加权，提升信号质量评估。
• 多路径误差补偿：基于芯片测试经验，补偿伪距残差中的多路径效应，增强复杂环境下的性能。
• 自适应 Q 矩阵：通过扩展卡尔曼滤波（EKF）预测速度与鲁棒加权最小二乘（RWLS）速度差值，动态调整 EKF 中速度协方差。
• 基于二次规划的代价最小化：采用二次规划优化方法，减少定位误差（该部分使用Python实现，仅针对后处理）。