スマートフォンAndroidの場所APIからのGNSS観測生成：既存のアプリ、問題、改善のパフォーマンス

スマートフォンから利用可能な正確な位置情報は、新しいロケーションベースのサービス（LBS）アプリケーションの開発に重要な役割を果たすことができます。2016年から、GoogleによるNougatバージョン（バージョン7）のリリース後、開発者は新しいアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）、つまりAndroid.Location（APIレベル24）を介してGNSS RAW測定にアクセスできました。ただし、新しいAPIは、ユーザー自身が生成する必要がある典型的なGNSS観測（擬似型、キャリア相、ドップラー観測など）を直接提供しません。GNSS観測生成のためにいくつかのアプリが開発されていますが、さまざまなデータ分析は、バイアスから生成されたGNSS観測の観測矛盾まで、これらのアプリから出力される品質の懸念を示しています。その後、品質の懸念は、サイクルスリップ検出、コードスムージング、最終的にはパフォーマンスの位置付けなどのGNSSデータ処理に影響します。この研究では、Android.Location API出力からのGNSS観測生成のアルゴリズムを最初に調査します。次に、広く使用されている2つのアプリ（Geo ++ Rinex LoggerおよびGNSSloggerアプリ）のパフォーマンスと、CSVファイルをReceiver Independent Exchange（Rinex）ファイルに変換する新しく開発されたもの（つまり、UOFC CSV2Rinexツール）のパフォーマンスを評価します。ポジショニングパフォーマンス分析も提供されており、新しく開発されたツールを使用したポジショニングの精度の向上を示しています。将来の仕事は、生成されたGNSS観測で特定された不正行為の潜在的な理由を見つけることをお勧めします。アプリ開発者との共同努力が必要になります。

Precise position information available from smartphones can play an important role in developing new location-based service (LBS) applications. Starting from 2016, and after the release of Nougat version (Version 7) by Google, developers have had access to the GNSS raw measurements through the new application programming interface (API), namely android.location (API level 24). However, the new API does not provide the typical GNSS observations directly (e.g., pseudorange, carrier-phase and Doppler observations) which have to be generated by the users themselves. Although several Apps have been developed for the GNSS observations generation, various data analyses indicate quality concerns, from biases to observation inconsistency in the generated GNSS observations output from those Apps. The quality concerns would subsequently affect GNSS data processing such as cycle slip detection, code smoothing and ultimately positioning performance. In this study, we first investigate algorithms for GNSS observations generation from the android.location API output. We then evaluate the performances of two widely used Apps (Geo++RINEX logger and GnssLogger Apps), as well as our newly developed one (namely UofC CSV2RINEX tool) which converts the CSV file to a Receiver INdependent Exchange (RINEX) file. Positioning performance analysis is also provided which indicates improved positioning accuracy using our newly developed tool. Future work finding out the potential reasons for the identified misbehavior in the generated GNSS observations is recommended; it will require a joint effort with the App developers.