Какова точность GPS? «Глобальная система позиционирования» уже давно применяется в различных вариантах использования: от умных носимых устройств до медицинских устройств и промышленных приложений. GPS (ГНСС США), конечно, наиболее распространена среди потребителей спутниковых навигационных систем (AKA, «сатнавс»), но возросший спрос на точное позиционирование требует соответствующей адаптации технологий, пишет Вестник ГЛОНАСС.

В сочетании с ростом числа устройств Интернета вещей с питанием от аккумуляторов необходимо уделять большое внимание точности технологий ГНСС, а также их влиянию на расход заряда аккумулятора.

Растущий спрос на точное позиционирование в реальном времени в приложениях IoT от умных домов до здравоохранения и носимых устройств – фактор весьма существенный. Носимые устройства, такие как фитнес-трекеры и медицинские устройства мониторинга, в частности, зависят от точных данных для отслеживания перемещений пользователя, мониторинга параметров здоровья и отправки оповещений в случае чрезвычайных ситуаций.

Это также проложило путь для таких технологий, как мульти-ГНСС и системы кинематического позиционирования в реальном времени (RTK). И GPS, и мульти-ГНСС используют спутники, с одним ключевым отличием: сколько спутников они используют для информации о местоположении. GPS обычно использует одну спутниковую систему, а мульти-ГНСС— несколько. Это означает, что их приёмники в конечном итоге получают информацию из нескольких источников.

Системы мульти-ГНСС появились как потенциальное решение для этого растущего спроса на более точное и надёжное позиционирование. Хотя GPS остаётся используемой спутниковой навигационной системой, дополнительные созвездия, такие как , российская ГЛОНАСС, китайская BeiDou и европейская Galileo, всё чаще интегрируются в устройства IoT для повышения точности позиционирования.

Технология мульти-ГНСС особенно полезна для повышения производительности устройств Интернета вещей, работающих в отдалённых районах, где сотовая связь ограничена или недоступна.

RTK-позиционирование – ещё одна технология, которая вызывает вопросы и влияет на точность. RTK использует определение дальности на основе несущей, а не кодовой, что позволяет достичь точности на уровне сантиметра.

RTK достигает этого высокого уровня точности путём коррекции сигналов ГНСС в реальном времени с использованием данных от фиксированной опорной станции. Опорная станция сравнивает своё известное положение с полученными данными ГНСС и отправляет данные коррекции на устройство IoT, что позволяет ему определять своё точное местоположение с исключительной точностью.

Модули ГНСС могут быть особенно энергоёмкими при выполнении непрерывного отслеживания или получении определения местоположения в сложных условиях. Для устройств с батарейным питанием, для которых важен срок службы батареи, поддержание точности ГНСС иногда может достигаться за счёт повышенного потребления энергии.

Такого рода компромисс может стать дилеммой для разработчиков устройств, пытающихся решить проблему поддержания уровня точности ГНСС, требуемого выбранным приложением, без истощения заряда батареи устройства. Чтобы решить эту проблему, новые технологии стремятся обеспечить энергоэффективное позиционирование.

Assisted- and Predicted-GPS (A-GPS и P-GPS). A-GPS и P-GPS обеспечивают уровни точности позиционирования GPS, но потребляют меньше энергии батареи, чем обычный GPS. Они получают доступ к данным спутниковой поддержки, хранящимся в наземной базе данных GPS, которая передается на устройство IoT через сеть LTE; затем устройство IoT может находить спутники за секунды, а не за минуты, экономя энергию.

Технология P-GPS основана на A-GPS, предоставляя более двух недель вспомогательных данных для устройства IoT. Результат – ещё большая экономия энергии для устройств, которые будут спать в течение длительных периодов времени.

Программные алгоритмы также могут играть свою роль, используя алгоритмы машинного обучения, например, для прогнозирования моделей движения устройства и активируя модуль GPS только при необходимости. Например, если носимое устройство обнаруживает, что пользователь неподвижен, оно может уменьшить частоту обновлений для экономии энергии.

Геозонирование – пример подхода на основе алгоритма, который снижает потребление энергии. Система геозонирования определяет виртуальные границы вокруг определённой области и активирует модуль ГНСС только тогда, когда устройство пересекает эти границы, что полезно для приложений отслеживания активов.