前言：挑战与机遇并存的定位时代

尽管现代GNSS系统已具备较高的覆盖能力，但在城市中心、地下停车场、山区峡谷等复杂环境中，信号衰减、多路径效应和遮挡现象仍严重制约定位精度与稳定性。为此，研究人员提出了一系列先进算法，其中以ALPS SSGM与SSAG为代表的技术正逐步成为解决难题的关键方案。

一、复杂环境下的定位瓶颈

1. 多路径效应：信号经建筑物反射后到达接收机，造成伪距误差，影响定位结果。

2. 卫星遮挡：高层建筑或地形遮挡导致可见卫星数量不足，无法满足四颗以上解算需求。

3. 动态干扰：电磁干扰、设备老化等因素导致信号失真，降低系统可靠性。

二、ALPS SSGM：从信号空间重构到精准建模

核心思想：SSGM不依赖传统的几何解算方法，而是构建一个“信号空间”模型，将接收到的卫星信号视为高维向量，通过主成分分析（PCA）、张量分解等手段提取有效特征。

优势体现：

  • 可识别并剔除受干扰信号，提高信噪比；
  • 在仅有3颗可见卫星时仍能实现稳定解算；
  • 支持多源融合（如结合惯性导航），实现长期漂移补偿。

典型应用案例：某城市地铁站内定位项目中，使用SSGM算法使定位误差从8米降至1.2米，显著提升了乘客导航体验。

三、SSAG：动态信号分析与自适应引导

工作流程：

  1. 实时采集各卫星信号强度、载噪比（C/N₀）、多普勒频移等参数；
  2. 基于机器学习模型判断信号可靠性；
  3. 自动切换至最优卫星组合或启用辅助传感器（如加速度计）；
  4. 生成“信号健康度评分”，指导定位策略调整。

创新价值：

  • 实现“软切换”而非“硬断开”，避免定位中断；
  • 适用于移动终端频繁进出遮挡区的场景；
  • 可集成于智能手机、车载系统等嵌入式平台。

四、两者协同机制展望

未来系统可设计为“双引擎驱动”架构：

  • SSAG负责前端信号筛选与状态监控；
  • SSGM负责后端高精度建模与误差修正；
  • 二者通过统一接口共享数据，形成闭环反馈。

例如，在自动驾驶车辆穿越隧道时，当卫星信号消失，SSAG立即触发惯性导航模式；出隧道后，由SSGM快速重建信号空间模型，实现无缝衔接。

总结：迈向智能化、自适应的下一代定位系统

ALPS SSGM与SSAG并非取代传统GPS/GNSS，而是对其能力的延伸与补充。它们共同推动定位技术从“被动接收”转向“主动感知与决策”。随着5G、AI、边缘计算的发展，这类融合型算法将在智慧城市、无人系统、物联网等领域发挥不可替代的作用。