DE112011100526T5 - GNSS-Signalverarbeitung mit regionaler Augmentationspositionierung - Google Patents

GNSS-Signalverarbeitung mit regionaler Augmentationspositionierung Download PDF

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Abstract

Verfahren und eine Vorrichtung zum Verarbeiten von GNSS-Daten, abgeleitet von Multi-Frequenz-Code- und Träger-Beobachtungen werden präsentiert, die Korrekturdaten zur Verfügung stellen zur Verwendung durch einen Rover, der sich innerhalb der Region befindet, wobei die Korrekturdaten umfassen: Die ionosphärischen Verzögerung über der Region, die troposphärische Verzögerung über der Region, die phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit und mindestens einen Code-Bias pro Satellit. In einigen Ausführungsformen enthalten die Korrekturdaten einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit. Verfahren und eine Vorrichtung zum Bestimmen einer präzisen Position eines Rovers, der sich innerhalb einer Region befindet, werden präsentiert, in denen ein GNSS-Empfänger betrieben wird zum Erhalten von Multi-Frequenz-Code- und Träger-Beobachtungen und Korrekturdaten zum Erzeugen von Rover-Korrekturen von den Korrekturdaten, und zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position unter Verwendung der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen. Die Korrekturdaten umfassen mindestens einen Code-Bias pro Satellit, einen MW-Bias fester Natur pro Satellit und/oder Werte, von denen ein MW-Bias fester Natur pro Satellit ableitbar ist, und eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren regionalen Netzwerkstationen und/oder nicht-ionosphärischen Korrekturen. Verfahren und Vorrichtung zum Codieren und Decodieren der Korrekturnachrichten, enthaltend Korrekturdaten, werden auch präsentiert, in denen Netzwerknachrichten Netzwerkelemente enthalten bezüglich im Wesentlichen allen Stationen des Netzwerks, und Cluster-Nachrichten Cluster-Elemente bezüglich Teilsätzen des Netzwerks enthalten.

Description

  • QUERBEZUGNAHME AUF VERWANDTE ANMELDUNGEN
  • Die Folgenden beziehen sich hierauf und sind hierin in ihrer Gesamtheit durch diese Bezugnahme enthalten: US-Provisional-Anmeldung für ein Patent Nr. 61/277,184, eingereicht am 19. September 2009 (TNL A-2585P); internationale Patentanmeldung PCT/US2009/059552, eingereicht am 5. Oktober 2009 (TNL A-2288PCT); US-Provisional-Anmeldung für ein Patent Nr. 61/195,276, eingereicht am 6. Oktober 2008 (TNL A-2288P); internationale Patentanmeldung PCT/US/2009/004471, eingereicht am 5. August 2009 (TNL A-2526PCT); internationale Patentanmeldung PCT/US/2009/004473, eingereicht am 5. August 2009 (TNL A-2525PCT); internationale Patentanmeldung PCT/US/2009/004474, eingereicht am 5. August 2009 (TNL A-2524PCT); internationale Patentanmeldung PCT/US/2009/004472, eingereicht am 5. August 2009 (TNL A-2523PCT); internationale Patentanmeldung PCT/US/2009/004476, eingereicht am 5. August 2009 (TNL A-2339PCT); US-Provisional-Anmeldung für ein Patent Nr. 61/189,382, eingereicht am 19. August 2008 (TNL A-2339P); US-Patentanmeldung 12/224,451, eingereicht am 26. August 2008, US-Patentanmeldungsveröffentlichung US 2009/0027625 A1 (TNL A-1789US); internationale Patentanmeldung PCT/US07/05874, eingereicht am 7. März 2007, internationale Veröffentlichung mit Nummer WO 2008/008099 A2 (TNL A-1789PCT); US-Patentanmeldung Nr. 11/988,763, eingereicht am 14. Januar 2008, US-Patentanmeldungsveröffentlichung US 2009/0224969 A1 (TNL A-1743US); international Patentanmeldung Nr. PCT/US/2006/034433, eingereicht am 5. September 2006, internationale Veröffentlichung Nr. WO 2007/032947 A1 (TNL A-1743PCT); US-Patent Nr. 7,432,853 , erteilt am 7. Oktober 2008; (TNL A-1403US); (TNL A-1403PCT); internationale Patentanmeldung Nr. PCT/US2004/035263, eingereicht am 22. Oktober 2004 und internationale Veröffentlichung mit der Nummer WO 2005/045463 A1 (TNL A-1403PCT; US-Patent Nr. 6,862,526 , erteilt am 1. März 2005 (TNL A-1006US); und US-Provisional-Anmeldung für Patent Nr. 61/396,676, eingereicht am 30. Mai 2010 (TNL A-2751P).
  • TECHNISCHES GEBIET
  • Die vorliegende Erfindung betrifft das Gebiet der globalen Navigationssatellitensysteme (GNSS). Insbesondere betrifft die vorliegende Erfindung Verfahren und eine Vorrichtung zum Verarbeiten von GNSS-Daten mit regionaler Augmentation für verbesserte präzise Punktpositionierung.
  • TECHNISCHER HINTERGRUND
  • Globale Navigationssatellitensysteme (GNSS) enthalten das globale Positionierungssystem (GPS), das Glonass-System, das vorgeschlagene Gallileo-System, das vorgeschlagene Compass-System und andere. Jeder GPS-Satellit überträgt kontinuierlich unter Verwendung von zwei Funkfrequenzen in dem L-Band, auf das Bezug genommen wird als L1 und L2, mit entsprechenden Frequenzen von 1575,41 MHz und 1227,60 MHz. Zwei Signale werden übertragen auf L1, eines für zivile Benutzer und das andere für Benutzer, die autorisiert sind durch das US Verteidigungsministerium (United States Department of Defense (DOD). Ein Signal wird übertragen auf L2, das nur vorgesehen ist für DoD-autorisierte Benutzer. Jedes GPS-Signal hat einen Träger bei der L1- und L2-Frequenz, einen Pseudozufallsnummern-(Pseudo Random Number(PRN))-Code und Satellitennavigationsdaten. Zwei unterschiedliche PRN-Codes werden übertragen durch jeden Satelliten: Einen Grob-Erfassungs-(C/A)-Code und einen Präzisions-(PY)-Code, der verschlüsselt wird für DoD-autorisierte Benutzer. Jeder C/A-Code ist eine eindeutige Sequenz von 1023 Bits, was jede Millisekunde wiederholt wird. Andere GNSS-Systeme haben genauso Satelliten, die mehrere Signale auf mehreren Trägerfrequenzen übertragen.
  • 1 stellt schematisch ein typisches Szenario des Stands der Technik dar zum Bestimmen der Position eines Mobilempfängers (Rover oder Mobileinheit). Der Rover 100 empfängt GPS-Signale von irgendeiner Anzahl von Satelliten in Sicht, wie zum Beispiel SV1, SV2 und SVM, gezeigt entsprechend mit 110, 120 und 130. Die Signale gehen durch die Ionosphäre der Erde 140 und durch die Troposphäre der Erde 150. Jedes Signal hat zwei Frequenzen L1 und L2. Empfänger 100 bestimmt von den Signalen entsprechende Pseudoentfernungen PR1, PR2, ..., PRM, zu jedem der Satelliten. Pseudo-Entfernungsbestimmungen werden gestört bzw. verzerrt durch Variationen in den Signalpfaden, die vom Durchgang der Signale durch die Ionosphäre 140 und die Troposphäre 150 resultieren, und von Multipfadeffekten, wie schematisch gekennzeichnet bei 160.
  • Eine Pseudoentfernung kann bestimmt werden unter Verwendung des C/A-Codes mit einem Fehler von ungefähr einem Meter, wobei ein ziviler Empfänger, der nicht den nur militärischen P/Y-Code verwendet, eine Rover-Position bestimmt mit einem Fehler im Bereich von Metern. Jedoch können die Phasen der L1- und L2-Träger gemessen werden mit einer Genauigkeit von 0,01–0,05 Zyklen (entsprechend zu Pseudo-Entfernungsfehlern von 2 mm bis 1 cm), was es erlaubt, eine relative Position des Rovers zu schätzen mit Fehlern in dem Bereich von Millimetern bis Zentimetern. Ein genaues Messen der Phase der L1- und L2-Träger erfordert ein gutes Wissen der Effekte der Ionosphäre und der Troposphäre für alle Beobachtungszeiten bzw. Observationszeiten.
  • Eine relative Positionierung erlaubt, dass Fehler eines gemeinsamen Modus (Gleichtakt) abgeschwächt werden durch Differenzieren der Beobachtungen des Rovers mit Beobachtungen einer Referenzstation eines bekannten Ortes nahe des Rovers, beispielsweise innerhalb 50–100 km. Die Referenzstationsbeobachtungen können gesammelt werden bei einer physikalischen Basisstation oder geschätzt werden von Beobachtungen eines Netzwerks von Referenzstationen. Siehe beispielsweise US Patent Nr. 5,477,458 ”Network for Carrier Phase Differential GPS Corrections” und US Patent Nr. 5,899,957 ”Carrier Phase Differential GPS Corrections Network”.
  • Präzise Punktpositionierung (PPP), auch genannt absolute Positionierung, verwendet einen einzelnen GNSS-Empfänger zusammen präzisen Satelliten-Orbit- und Zeitsignaldaten zum Verringern von Satelliten-bezogenen Fehlerquellen. Ein Dual-Frequenz-Empfänger kann den Effekt erster Ordnung der Ionosphäre für Positionslösungen von Zentimetern bis Dezimetern entfernen. Die Verwendbarkeit von PPP ist begrenzt durch das Bedürfnis, länger zu warten als gewünscht für die Gleitpositionslösung (Float Position Solution) zum Konvergieren auf Zentimetergenauigkeit. Anders zu relativen Positionierungstechniken, in denen Fehler eines gemeinsamen Modus eliminiert werden durch Differenzieren von Beobachtungen, verwendet PPP-Verarbeitung undifferenzierte Träger-Phasen-Beobachtungen, so dass die Mehrdeutigkeitsausdrücke korrupiert werden durch Satelliten- und Empfängerphasen-Biase. Verfahren wurden vorgeschlagen für eine Ganzzahl-Mehrdeutigkeitsauflösung in der PPP-Verarbeitung. Siehe beispielsweise Y. Gao et al., GNSS-Solutions: Precise Point Positioning and Its Challenges, Inside GNSS, November/Dezember 2006, Seiten 16–18. Siehe auch US-Provisional-Anmeldung für ein Patent mit Nummer 61/277,184, eingereicht am 19. September 2009 (TNL A-2585P).
  • Verbesserte GNSS-Verarbeitungsverfahren und eine Vorrichtung sind erwünscht, speziell zum Erreichen einer schnelleren Konvergenz auf eine Lösung, verbesserter Genauigkeit und/oder größerer Verfügbarkeit.
  • ZUSAMMENFASSUNG
  • Verbesserte Verfahren und eine Vorrichtung zum Verarbeiten von GNSS-Daten mit Augmentation für verbesserte präzise Positionierung werden präsentiert.
  • Einige Ausführungsformen der Erfindung stellen Verfahren und/oder eine Vorrichtung bereit zur Verarbeitung von GNSS-Daten, die abgeleitet werden von Multi-Frequenz-Code- und Trägerbeobachtungen werden präsentiert, die Korrekturdaten zur Verfügung stellen zur Verwendung durch einen Rover, der sich innerhalb der Region befindet, wobei die Korrekturdaten umfassen: die ionosphärische Verzögerung über der Region, die troposphärische Verzögerung über der Region, die Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit und mindestens einen Code-Bias pro Satellit.
  • Einige Ausführungsformen stellen Verfahren und eine Vorrichtung bereit zum Bestimmen einer präzisen Position eines Rovers, der sich innerhalb einer Region befindet, in der ein GNSS-Empfänger betrieben wird, zum Erhalten von Multi-Frequenz-Code- und Träger-Beobachtungs- und Korrekturdaten zum Erzeugen von Rover-Korrekturen von den Korrekturdaten und zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position unter Verwendung der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen.
  • In einigen Ausführungsformen umfassen die Korrekturdaten mindestens einen Code-Bias pro Satellit, einen MW-Bias fester Natur pro Satellit und/oder Werte, von denen ein MW-Bias fester Natur pro Satellit ableitbar ist, sowie eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren regionalen Netzwerkstationen und/oder nicht-ionosphärischen Korrekturen.
  • In einigen Ausführungsformen umfassen die Korrekturdaten mindestens einen Code-Bias pro Satellit, einen MW-Bias fester Natur pro Satellit und/oder Werte, von denen ein MW-Bias fester Natur pro Satellit ableitbar ist, sowie eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren regionalen Netzwerkstationen und einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satelliten, und/oder nicht-ionosphärische Korrekturen.
  • Einige Ausführungsformen stellen Verfahren und eine Vorrichtung bereit zum Codieren und Decodieren der Korrekturnachrichten, enthaltend Korrekturdaten, in denen Netzwerknachrichten Netzwerkelemente enthalten bezüglich im Wesentlichen aller Stationen des Netzwerks, und Cluster-Nachrichten enthalten Cluster-Elemente bezüglich Teilsätze des Netzwerks.
  • Einige Ausführungsformen stellen regionale Korrekturdaten-Ströme bereit, die gemäß der Verfahren vorbereitet wurden und passend sind für eine Übertragung und Verwendung durch Mobile-GNSS-Empfänger innerhalb eines Netzwerkbereichs.
  • Einige Ausführungsformen stellen Computerprogrammprodukte bereit, die Instruktionen verkörpern zum Ausführen der Verfahren.
  • KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • Diese und andere Aspekte und Merkmale der vorliegenden Erfindung werden einfacher verstanden aus den unten beschriebenen Ausführungsformen mit Bezug auf die Zeichnungen, in denen Folgendes gezeigt wird.
  • 1 stellt schematisch ein Szenario des Stands der Technik dar zum Bestimmen einer Rover-Position;
  • 2 stellt schematisch ein System gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 3 stellt schematisch einen Globalen-Netzwerkprozessor gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 4 stellt schematisch einen Regionale-Netzwerkprozessor gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 5 stellt schematisch einen Regionale-Netzwerkprozess gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 6 stellt schematisch eine erweiterte Präzise-Punkt-Positionierung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 7 stellt schematisch ein Erzeugen von Synthetikreferenzstationsdaten für eine erweiterte Präzise-Punkt-Positionierung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 8 stellt schematisch eine erweiterte Präzise-Punkt-Positionierung mit Differentialverarbeitung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 9 stellt schematisch eine erweiterte bzw. augmentierte Präzise-Punkt-Positionierung mit Differentialverarbeitung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 10 stellt schematisch eine erweiterte Präzise-Punkt-Positionierung mit Differentialverarbeitung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 11 stellt schematisch einen Aufbau von Synthetikreferenzstations-Beobachtungen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 12 stellt schematisch eine ionosphärische Hülle dar, sowie einen Teil einer troposphärischen Hülle, die die Erde umgibt;
  • 13 stellt einen geneigten Strahlpfad von einem Satellit zu einem Empfänger dar, der durch die Troposphäre geht;
  • 14 stellt die Beziehung zwischen Gesamtelektroneninhalt (Total Electron Content) entlang eines geneigten bzw. schrägen Pfads und einem vertikalen Gesamtelektroneninhalt dar;
  • 15 stellt dar, wie ionosphärische Parameter die Ionosphäre bei einem Durchgangspunkt relativ zu einem Referenzpunkt beschreiben;
  • 16 stellt schematisch ein Tropo-Skalieren gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar;
  • 17 stellt schematisch ein Beabstanden von Orten für geometrische Korrekturausdrücke dar, bestimmt gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 18 stellt schematisch ein lineares Modell zum Bestimmender geometrischen Korrektur bei einem Rover-Ort dar von geometrischen Korrekturen drei beliebigen Orten gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 19 stellt schematisch eine ionosphärische Verzögerung IPBS bei einem Physikalische Basisstations-Ort PBS dar, sowie eine ionosphärische ISRS bei einem Synthetikreferenzstations-Ort SRS;
  • 20 stellt schematisch eine Regionale-Korrekturnachricht-Codierung dar gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 21 stellt schematisch Cluster von regionalen Netzwerkstationen dar gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 22 zeigt ein Beispiel eines Rovers, der sich innerhalb eines regionalen Netzwerks mit Clustern gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung befindet;
  • 23 zeigt ein schematisches Diagramm eines Computersystems gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung; und
  • 24 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Empfängersystems gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
  • Teil 1: Einleitung
  • Verfahren und eine Vorrichtung gemäß einiger Ausführungsformen umfassen ein Zurverfügungstellen und/oder Verwenden von Korrekturdaten mit Rover-Beobachtungen von GNSS-Satellitensignalen für eine präzise Navigation oder Positionierung von einem Rover, der sich innerhalb einer Region befindet. Die Korrekturdaten umfassen (1) mindestens einen Code-Bias pro Satellit, d. h. einen MW-Bias fester Natur pro Satellit (oder Werte, von denen ein MW-Bias fester Natur pro Satellit ableitbar ist), (2) eine Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit, abgeleitet von den Netzwerk-Feste-Doppeldifferenz-Mehrdeutigkeiten, und (3) eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede der mehreren regionalen Netzwerkstationen und optional einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit, und/oder nicht-ionosphärische Korrekturen.
  • Die Korrekturen werden mindestens teilweise bestimmt von Code- und Träger-Phasen-Beobachtungen von GNSS-Satellitensignalen durch Referenzstationen eines Netzwerks, verteilt über die Region. Der Code-Bias wird abgeleitet von festen Mehrdeutigkeiten (beispielsweise doppelt differenziert) von dem regionalen Referenzstationsnetzwerk.
  • Die Korrekturen ermöglichen eine Rekonstruktion von Code- und Phasenbeobachtungen der Referenzstationen. Die Fähigkeit zum Rekonstruieren des geometrischen Teils (ionosphärenfreie Beobachtungskombinationen) basiert auf dem Phasen-angepassten geometrischen Korrekturausdruck pro Satellit. Dieser geometrische Korrekturausdruck kapselt die ganzahlige Natur der Mehrdeutigkeit ein und kompensiert den Orbit-Fehler und Satellitenzeitsignalfehler, der gesehen wird in dem regionalen Referenzstationsnetzwerk.
  • Falls m Stationen des regionalen Netzwerks n Satelliten beobachten, würde die Übertragungsbandbreite, die gebraucht wird zum Übertragen von m × n Beobachtungen und m × n Trägerbeobachtungen auf jede GNSS-Frequenz, unpraktisch sein. Einige Ausführungsformen der Erfindung verringern diese Bandbreitenanforderung wesentlich. Nur eine oder drei geometrische Korrekturen wird/werden übertragen von jedem von den n Satelliten gemäß einiger, Ausführungsformen. Nur ein Code-Bias wird übertragen von jedem der n Satelliten gemäß einiger Ausführungsformen. Nur ein troposphärischer Wert wird optional übertragen für jede der m Stationen. Der nicht-ionosphärische Teil der Regionale-Netzwerk-Korrektur umfasst die Code-Bias bzw. Biase, Phasen-angepasste geometrische Korrektur und die optionalen troposphärischen Werte.
  • In einigen Ausführungsformen basiert der ionosphärische Teil der Regionale-Referenzstationsnetzwerk-Korrektur auf einem Beobachtungsraum (Observations Space). Dies wird abgeleitet von der ionosphärischen Träger-Phasen-Dual-Frequenz-Kombination minus der Mehrdeutigkeit, bestimmt von einem Verarbeiten der Regionale-Netzwerk-Beobachtungen. Deshalb werden m × n ionosphärische Korrekturen optional übertragen zur Verarbeitung von Rover-Beobachtungen.
  • In einigen Ausführungsformen wird ein absolutes ionosphärisches Modell, das geschätzt wird von dem Netzwerk, oder ein globales/regionales ionosphärisches Modell wie WAAS, IONEX oder GAIM verwendet; ein ionosphärischer Phasen-Bias pro Satellit und pro Station wird abgeleitet zusammen mit der ionosphärischen Korrektur pro Satellit pro Station. Deshalb werden m × n ionosphärische Korrekturen plus n ionosphärische Phasen-Biase optional übertragen zur Verarbeitung von Rover-Beobachtungen. Träger-Phasen-Beobachtungen der Referenzstation des regionalen Netzwerks (beispielsweise auf Trägern L1 und L2) können vollständig rekonstruiert werden unter Verwendung des geometrischen Teils (Phasen-angepasste geometrische Korrektur und troposphärische Korrekturen) zusammen mit dem ionosphärischen Teil (ionosphärischen Korrekturen und optionalen ionosphärischen Phasen-Biasen). Falls die optionalen troposphärischen Korrekturen nicht bereitgestellt werden, kann die troposphärische Verzögerung am Rover in einer Rover-Verarbeitung geschätzt werden einhergehend mit den Kosten einer langsameren Konvergenz.
  • Eine Doppeldifferenz der rekonstruierten Beobachtungen bzw. Observationen der regionalen Netzwerkstationen mit rohen L1 und L2 Träger-Phasen-Beobachtungen des Rover-Empfängers resultiert in Mehrdeutigkeitswerten, welche nahe zu ganzen Zahlen sind.
  • Einige Vorteile dieses Ansatzes sind:
    • – keine Masterstation wird benötigt. Dies führt zu einem einfacheren Algorithmus zum Erzeugen von Synthetikreferenzstationsdaten und einer verringerten Last für eine Codierung und Decodierung der Korrekturnachrichten, wenn diese übertragen werden zur Verarbeitung von Rover-Beobachtungen.
    • – Multipfad-Abschwächung und Rauschverringerung. Der Phasen-angepasste geometrische Korrekturausdruck pro Satellit wird erzeugt unter Verwendung aller Stationen in dem regionalen Referenzstationsnetzwerk. Rekonstruierte Beobachtungen schwächen deshalb den Multipfad aller Stationen ab anstatt der inhärenten Abschwächung des vollständigen Multipfads und Rauschen einer Masterstation. Zusätzlich wird der ionosphärische Teil in einigen Ausführungsformen über die Zeit geglättet durch den Regionale-Netzwerk-Prozessor zum Verringern von Rauschen.
    • – Ein sanfter Übergang von nur globalen Netzwerkkorrekturen zu globalen Korrekturen, erweitert mit regionalen Korrekturen, wenn sich der Rover in eine Region bewegt, die abgedeckt wird durch ein regionales Netzwerk. Die regionalen Korrekturen fügen eine geometrische Korrektur pro Satellit zusammen mit ionosphärischen und/oder nicht-ionosphärischen Korrekturen hinzu. Wenn ein Rover sich in eine Region bewegt, die abgedeckt wird von einem regionalen Netzwerk, profitiert eine Verarbeitung der Rover-Beobachtungen sofort von den hinzugefügten regionalen Korrekturen.
    • – Bandbreitenverringerung. Bei einem regionalen Netzwerk von beispielsweise 80 Referenzstationen, die 12 Satelliten Nachverfolgen, sollte eine Übertragungsbandbreite von ungefähr 2200–2500 Bits/Sekunde eine Aktualisierrate von 10 Sekunden bereitstellen, selbst ohne Optimierungen (unten beschrieben), die möglich werden aufgrund des veränderten Informationsinhalts der Nachrichten.
  • Teil 2: Rekonstruieren von Code- und Träger-Phasen-Beobachtungen
  • Teil 2.1 Träger-Phasen-Beobachtungsdaten mit festen Doppeldifferenz-Mehrdeutigkeiten
  • GPS L1 und L2-Träger-Phasen-Beobachtungen können ausgedrückt werden als:
    Figure 00140001
    wobei
    Figure 00140002
    Figure 00150001
  • Die ionosphärenfreie Träger-Phasen-Beobachtung kann ausgedrückt werden als
    Figure 00150002
    wobei
    Figure 00150003
    die ionosphärenfreie Mehrdeutigkeit ist,
    Figure 00150004
    entsprechend die Empfänger- und Satelliten-ionosphärenfreien Satelliten-Phasen-Bias bzw. Biase sind, und
    Figure 00150005
    die Widelane-Mehrdeutigkeit ist.
  • Die ionosphärische Phasen-Beobachtung LI1, abgebildet auf Frequenz L1, kann geschrieben werden als
    Figure 00160001
    wobei
    Figure 00160002
    die ionosphärische Mehrdeutigkeit ist, und
    Figure 00160003
    entsprechend die Empfänger- und Satelliten-ionosphärischen Phasen-Biase sind.
  • Die Formeln werden vereinfacht durch Bilden der Einzeldifferenz (engl. single difference) von Beobachtungen von zwei Satelliten bei jeder Referenzstation zum Entfernen von Empfänger-Zeitsignal-Fehlern bzw. Empfänger-Zeitfehler und Empfänger-Phasen-Bias.
  • Die Einzeldifferenz L1- und L2-Träger-Phasen-Kombinationen sind
    Figure 00160004
  • Die Einzeldifferenz-ionosphärenfreie Phase wird dann ausgedrückt als
    Figure 00170001
  • Unter der Annahme, dass Einzeldifferenz-Ganzzahl-Mehrdeutigkeiten, geschätzt durch den Netzwerkprozessor, ∇ N w,∇ N 2 sind, kann der geschätzte Einzeldifferenz-ionosphärenfreie Satelliten-Phasen-Bias b s / c abgeleitet werden als
    Figure 00170002
    wobei
  • Figure 00170003
  • Falls die Satelliten-Orbits bzw. Umlaufbahnen und Zeitsignale bzw. Zeiten perfekt sind, und die troposphärischen Verzögerungen, die vom Netzwerk geschätzt werden, auch perfekt sind, und das Phasenrauschen ignoriert wird, ist die Beziehung des abgeleiteten Einzeldifferenz-(englisch Single Difference)-Ionosphärenfreie-Satelliten-Phasen-Bias b s / c zu dem ”wahren” Bias ∇b s / c
    Figure 00180001
  • Der abgeleitete Einzeldifferenz-Ionosphärenfreie-Satelliten-Phasen-Bias weist einen Versatz auf mit einer Linearkombination von Ganzzahl-Widelane und L2-Zyklen, falls die festen Mehrdeutigkeiten nicht gleich sind zu den ”wahren” Mehrdeutigkeiten. Falls die Doppeldifferenz-Mehrdeutigkeiten zwischen allen Referenzstationen korrekt festgelegt bzw. fest sind, ist diese Gleichung gültig für alle Stationen.
  • Ein Netzwerk-abgeleiteter ionosphärenfreier Phasen-Bias pro Satellit wird erzeugt durch Kombinieren der ionosphärenfreien Biase, die abgeleitet werden von allen Stationen (beispielsweise durch Durchschnittbilden oder kleinste Quadrate). In der Realität ist der Orbit bzw. Umlaufbahn, das Zeitsignal, das berechnet wird von einer Ephemeride, und eine geschätzte troposphärische Verzögerung nicht perfekt, und alle gemeinsamen Fehler, abgebildet auf eine Sichtlinie von Empfänger zu Satellit, werden absorbiert durch diesen Satelliten-Bias-Ausdruck. Da dieser Ausdruck die ganzzahlige Natur von Phasenbeobachtungen und eine reine geometrische Korrektur bewahrt, wird dieser Ausdruck auch eine Phasen-angepasste geometrische Korrektur genannt.
  • Die Einzeldifferenz-Ionosphärische-Phasen-Beobachtung kann ausgedrückt werden als
    Figure 00180002
  • Unter Ignorieren des Phasenrauschens und Annehmen, dass der Satelliten-Bias nicht getrennt werden kann von der ionosphärischen Verzögerung mit den Netzwerk-abgeleiteten Einzeldifferenz-Mehrdeutigkeiten, wird die abgeleitete L1-ionosphärische Verzögerung ausgedrückt als:
    Figure 00190001
  • Dies ist nicht die ”wahre” ionosphärische Verzögerung, aber wird verfälscht bzw. verzerrt (engl. biased) durch eine Kombination von Ganzzahl-Widelane, L2-Zyklen und einen ionosphärischen Phasen-Bias.
  • Alternativ kann, falls das absolute ionosphärische Modell mit den Netzwerkdaten geschätzt wird (beispielsweise wie in der US-Provisional-Anmeldung für ein Patent mit der Nummer 61/396,676, eingereicht am 30. Mai 2010, beschrieben, Anwaltsaktenzeichen TNL A-2751P, wobei der Inhalt von dieser hierin durch Bezugnahme enthalten ist), oder ein globales ionosphärisches Modell verfügbar ist (beispielsweise WAAS, GAIM oder IONEX), unter Verwendung von Gleichung (15), der Satelliten-ionosphärische Bias geschätzt werden mit einem Kleinste-Quadrate-Filter oder Kalman-Filter. Um eine Rankdefizienz zu vermeiden, kann ein Satelliten-Bias auf Null gesetzt werden oder eine Nullbedingung im Mittel (die Summe von allen Satelliten-Biasen gleich Null) kann verwendet werden.
  • Die L1-ionosphärische Verzögerung kann ausgedrückt werden als:
    Figure 00200001
    wobei ∇ b s / I der geschätzte Einzeldifferenz-Ionosphärische-Phasen-Bias ist.
  • Der Hauptunterschied zwischen Gleichung (16) und Gleichung (16a) ist der, dass in Gleichung (16a) der einzeldifferenzierte ionosphärische Satelliten-Phasen-Bias ∇b s / I geschätzt wird mit einem Ionosphärenmodell und ausgenommen wird von einer einzeldifferenzierten ionosphärischen Korrektur, während in Gleichung (16) der einzeldifferenzierte ionosphärische Satelliten-Phasen-Bias ∇b s / I inhärent enthalten ist in der ionosphärischen Verzögerung.
  • Im Prinzip ist es bei Gleichung (16) nicht notwendig, ein ionosphärisches Modell über das Netzwerk, soweit die Netzwerkmehrdeutigkeiten festgelegt werden können bzw. festgesetzt werden können, d. h. mit der MW-Kombination zum Festlegen von Widelane-Mehrdeutigkeiten und ionosphärenfreien Phasen-Kombination zum Festlegen von Narrowlane-Mehrdeutigkeiten, zu schätzen. Ein Vorteil dieses Ansatzes ist es, dass das System unempfindlich ist zu der Aktivität der Ionosphäre. Ein Nachteil ist es, dass die abgeleitete ionosphärische Korrektur nicht Bias-frei ist. Für eine Satellit-zu-Satellit-einzeldifferenzierte ionosphärische Korrektur ist der einzeldifferenzierte Satelliten-Ionosphärische-Phasen-Bias enthalten. Für eine undifferenzierte ionosphärische Korrektur ist ein Satelliten-Ionosphärischer-Phasen-Bias und ein Empfänger-Ionosphärischer Bias enthalten. Somit ist die ionosphärische Korrektur, die erzeugt wird mit Gleichung (16), nur konsistent in der Doppeldifferenz (engl. double difference). Dies bedeutet, dass die Berechnung der ionosphärischen Korrektur an einem Synthetikreferenzstations-(SRS)-Ort auf eine differentielle Art und Weise durchgeführt werden muss – Differenz zwischen dem SRS-Ort und einer nahen physikalischen Referenzstation (bezeichnet als physikalische Basisstation oder PBS (Physical Base Station)) und dann hinzugefügt wird zu der ionosphärischen Korrektur von einer der physikalischen Referenzstationen. Dies impliziert, dass die SRS-Daten nicht erzeugt werden können für einen Satelliten, für den Mehrdeutigkeiten nicht festgelegt sind an der PBS. Falls es nur einige wenige Satelliten in Sicht bei dem SRS-Ort gibt, oder die Satellitengeometrie schlecht ist, könnte dies zu einem großen Positionierungsfehlen für den Rover führen.
  • Im Gegensatz dazu ist die ionosphärische Korrektur, erzeugt mit Gleichung (16a), konsistent mit dem verwendeten absoluten Ionosphärenmodell. Durch Schätzen des Satelliten/Empfänger-Ionosphärischen-Phasen-Bias sind die abgeleiteten ionosphärischen Korrekturen konsistent im undifferenzierten Modus, so dass die Erzeugung einer ionosphärischen Korrektur an dem SRS-Ort nicht von irgendeiner physikalischen Referenzstation abhängig ist. Insoweit Mehrdeutigkeiten festgelegt sind für einen Satellit bei einigen Referenzstationen, kann die ionosphärische Korrektur erzeugt werden für den SRS-Ort. Wenn verwendet mit der ionosphärenfreien Korrektur pro Satellit, werden die erzeugten SRS-Daten vollständig synthetisch bzw. künstlich.
  • Mit abgeleitetem Einzeldifferenz-Ionosphärenfreien-Satelliten-Phasen-Bias und ionosphärischer Verzögerung/ionosphärischem Satelliten-Phasen-Bias können L1- und L2-Phasen-Beobachtungen vollständig rekonstruiert werden. Die rekonstruierte Einzeldifferenz-L1-Träger-Phase ist
    Figure 00220001
    und die rekonstruierte Einzeldifferenz-L2-Träger-Phase ist
    Figure 00220002
  • Durch Vergleich von Gleichung (17) und Gleichung (18) mit Gleichung (10) und Gleichung (11) kann gesehen werden, dass die rekonstruierten Einzeldifferenz-L1- und L2-Phasen die Originalphasen plus Offset bzw. Versatz einer ganzzahligen Mehrdeutigkeit sind.
  • Die obigen Formeln werden abgeleitet durch Satellit-zu-Satellit-Einzeldifferenzen. Diese treffen auf nicht-differenzierte Beobachtungen zu, falls ein Empfänger-abhängiger Bias hinzugefügt wird an jeden Satellit, der bei der Referenzstation beobachtet wird. Der Empfänger-Bias-Ausdruck wird absorbiert durch den Empfänger-Zeitsignal-Ausdruck.
  • Eine troposphärische Verzögerung wird geschätzt in dem regionalen Netzwerk unter Verwendung einer Zenitgesamtverzögerung (ZTD) pro Satellit, oder eines Troposkalierungsfaktors pro Station und unter Verwendung eines Standard Troposphärenmodells (beispielsweise Neill, Hopfield, etc.) und einer Abbildungsfunktion zum Abbilden einer troposphärischen Verzögerung für eine Sichtlinie von jeder Referenzstation zu jedem Satellit in einigen Ausführungsformen. Das a priori troposphärische Modell, das verwendet wird bei dem Regionale-Netzwerk-Prozessor, ist das gleiche, wie das, das verwendet wird in der Verarbeitung von Rover-Beobachtungen in einigen Ausführungsformen.
  • Die Beziehung zwischen der geschätzten troposphärischen Verzögerung zum Schätzen von einer Zenitgesamtverzögerung und Troposkalierung kann geschrieben werden als:
    Figure 00230001
    wobei:
    Figure 00230002
    Figure 00240001
  • Teil 2.2 Rekonstruieren von L1- und L2-Pseudoentfernungs-Beobachtungen
  • Für die Narrowlane-Pseudoentfernungs-Kombination PN werden Narrowlane-Code-Biase (beispielsweise abgeleitet von einem globalen Netzwerk) angewandt zum Erhalten von Widelane-Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten einer ganzzahligen Natur unter Verwendung eines Widelane-Trägers minus Narrowlane-Code-Filter; dies ist auch bekannt als die Melbourne-Wübbena-(MW)-Widelaning-Technik.
  • Die konstruierten Narrowlane-Code-Kombinationen sind Bias-frei im Sinn einer geometrischen Pseudoentfernungsmessung, falls der MW-Code-Bias geschätzt wird in dem Regionale-Netzwerk-Prozessor. Falls der MW-Code-Bias abgeleitet wird von einer anderen Quelle (beispielsweise einem globalen Netzwerk) und angewandt wird in dem Regionale-Netzwerk-Prozessor zum Bestimmen von Widelane-Mehrdeutigkeiten, sind die konstruierten Narrowlane-Codes auch Bias-frei. Während es nicht gefordert wird, dass der Narrowlane-Code Bias-frei ist, ist er in einigen Ausführungsformen Bias-frei.
  • Der Einzeldifferenz-Narrowlane-Code und Widelane-Phase können entsprechend geschrieben werden als
    Figure 00240002
  • Die Melbourne-Wübbena-Kombination ist gegeben durch
    Figure 00250001
    wobei ∇BNW der MW-Code-Bias ist, der beispielsweise abgeleitet wird durch den Globale-Netzwerk-Prozessor. Dieser MW-Code-Bias-Ausdruck ∇BNW ist eine Kombination von Code-Bias und Träger-Phasen-Bias und wird verwendet, wenn die Widelane-Mehrdeutigkeit in der Netzwerkverarbeitung festgelegt wird.
  • Narrowlane-Code-Beobachtungen und ionosphärenfreie Code-Beobachtungen können rekonstruiert werden entsprechend als
    Figure 00250002
  • Letztendlich können L1-Code-Beobachtungen und L2-Code-Beobachtungen entsprechend rekonstruiert werden als
    Figure 00250003
    wobei
    Figure 00250004
    ist.
  • Durch Verwendung dieser zwei Faktoren wird der MW-Code-Bias-Ausdruck gelöscht in der ionosphärenfreien Code-Kombination und ist nur vorhanden in einer Narrowlane-Code-Kombination.
  • Zusammenfassend folgt, dass der Regionale-Netzwerk-Prozessor Korrekturausdrücke erzeugt, die einen Code-Bias pro Satellit und mindestens eines von einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit und einer nicht-ionosphärischen Korrektur umfasst. Diese können enthalten:
    • – Einen Satelliten-abhängigen Bias-Ausdruck pro Satellit, abgeleitet von den Netzwerk-Festen-Doppeldifferenz-Mehrdeutigkeiten. Dieser Bias-Ausdruck schließt die ganzzahlige Natur der Mehrdeutigkeiten ein und kompensiert den Orbit-Fehler und Satellitenzeitsignalfehler, gesehen in dem regionalen Referenzstationsnetzwerk (Gleichung 13).
    • – Eine troposphärische Zenitgesamtverzögerung pro Station oder Troposkalierung pro Station (Gleichung 19).
    • – Eine ionosphärische Korrektur pro Station pro Satellit (Gleichung 16) oder alternativ eine ionosphärische Korrektur pro Station pro Satellit plus einem ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit. Gleichung (16a)
    • – Ein MW-Code-Bias-Ausdruck. Dieser Ausdruck kann abgeleitet werden von einem Globale-Netzwerk-Prozessor oder regionalen Netzwerk (Gleichung 22). Für eine Erklärung des Satelliten-abhängigen Bias-Ausdrucks, auch genannt ”unkalibrierte Phasenverzögerungen” (”UPD, uncalibrated phase delays”) siehe Ge at al, "Resolution of GPS carrier-phase-ambiguities in Precise Point Positioning (PPP) with daly observations", Jornal of Geodesy, Band 82, Nr. 7, Juli 2008, Seiten 401–412.
  • Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen von jeder Referenzstation in dem regionalen Netzwerk können rekonstruiert werden unter Verwendung dieser Korrekturen.
  • Teil 2.3 Erstellen von Synthetikreferenzstationsdaten zur Verarbeitung von Rover-Beobachtungen
  • Der Aufbau von Synthetikreferenzstations-(SRS)-Daten ist ähnlich zu der Rekonstruktion einer Pseudoentfernung und Träger-Phasen-Daten an einer Referenzstation, beschrieben in Teil 2.2 oben, außer, dass die troposphärischen Verzögerungen abgeleitet werden (oder interpoliert werden) von den Troposkalierungs-(Zenitgesamtverzögerung)-Korrekturen, und die ionosphärischen Verzögerungen abgeleitet werden (oder interpoliert werden) von den ionosphärischen Korrekturen, zugeführt von dem regionalen Netzwerk.
  • Beispielsweise werden erstellte Beobachtungen für einen SRS-Ort innerhalb der Region des regionalen Netzwerks gegeben durch
    Figure 00270001
    wobei
    Figure 00280001
    Figure 00290001
  • Synthetikreferenzstations-(SRS)-Beobachtungen werden in einigen Ausführungsformen erzeugt in einem SRS-Modul. Das SRS-Modul kann sich bei dem Regionale-Netzwerk-Prozessor (an der ”Serverseite”, beispielsweise in einem Server-Computer), bei dem Rover (bei der ”Rover-Seite”, beispielsweise in dem Rover-Prozessor oder in einem Client-Computer, der in Zusammenhang steht mit dem Rover), oder an irgendeinem anderen passenden Ort befinden.
  • Falls die SRS-Beobachtungen erzeugt werden bei dem Regionale-Netzwerk-Prozessor, kann die Ephemeride oder Ephemeriden, die verwendet werden zum Erzeugen von SRS-Korrekturen, exakt die gleiche sein wie die eine, die verwendet wird in der Netzwerkverarbeitung, und b s / c kann direkt verwendet werden zum Erzeugen von SRS-Beobachtungen.
  • Jedoch können, falls die SRS-Beobachtungen erzeugt werden an der Rover-Seite, eine Übertragungslatenz und Datengruppierung über die Kommunikationsverbindung von dem Netzwerkprozessor zu dem Prozessor der Rover-Seite es unpraktisch oder unmöglich machen, sicherzustellen, dass die gleiche Ephemeride verwendet wird, wenn nicht ein komplizierter Validierungsalgorithmus implementiert wird. Anstatt dessen wird in einigen Ausführungsformen eine geometrische Korrektur, die eine geometrische Entfernung für einen beliebigen Ort enthält, kombiniert mit (minus) Satellitenzeitsignalfehler und (plus) Satelliten-Bias, übertragen. Dieser geometrische Korrekturausdruck überträgt sich auf die Rover-Seite, den Orbit und Zeitsignal, verwendet auf der Serverseite, was den Bedarf vermeidet, eine Konsistenz eines Orbits und Zeitsignals zwischen Server-Seite und Rover-Seite aufrechtzuerhalten.
  • Zusätzlich kann, falls dieser geometrische Korrekturausdruck übertragen wird für drei willkürliche Orte (beispielsweise innerhalb der Region des regionalen Netzwerks), ein lineares Modell verwendet werden zum Kompensieren des Satelliten-Orbit-Fehlers für andere Orte (beispielsweise den ausgewählten SRS-Ort, welches ein Rover-Ort sein kann, der nur mit geringer Genauigkeit bekannt ist). Ein lineares Modell ist passend für diesen Zweck, weil der Orbit-Fehler, abgebildet auf die Sichtlinie, sehr linear ist über eine lokale Region.
  • Die korrigierte geometrische Entfernung bzw. Bereich, berechnet für einen gegebenen Ort i, wird geschrieben als:
    Figure 00300001
    wobei
  • Figure 00300002
  • Eine geometrische Entfernung ρ ⌣i und Satellitenzeitsignalfehler t ⌣s können berechnet werden (beispielsweise am Rover) für den gleichen Ort unter Verwendung der Übertragungsnavigationsnachricht des Satelliten (Übertragungsephemeride). Die Geometrische-Entfernungsdifferenz dρi zwischen der geometrischen Entfernung ρ ⌣i, berechnet von einer Übertragungsephemeride, angepasst für Übertragungssatellitenzeitsignalfehler t ⌣s und der geometrischen Korrektur Gi von dem regionalen Netzwerk für den gleichen Ort ist
    Figure 00310001
  • Mit Geometrische-Entfernungs-Korrekturwerten dri für drei Orte in der Netzwerkregion, wird ein lineares Modell verwendet in einigen Ausführungsformen zum Berechnen einer Geometrische-Entfernungs-Korrektur dρSRS für einen ausgewählten (SRS)-Ort innerhalb der Netzwerkregion. Die korrigierte geometrische Entfernung für den ausgewählten (SRS)-Ort ist dann
    Figure 00310002
    wobei
  • Figure 00310003
  • In diesem Fall braucht der Rover keinen präzisen Orbit und Zeitsignal bzw. Takt; Übertragungsorbit und Zeitsignalinformation ist ausreichend. Eine Beabstandung zwischen drei willkürlichen Orten sollte groß genug sein und mit guter Geometrie zum Minimieren des Fehlers eines Aufbauens des linearen Modells.
  • In einigen Ausführungsformen wird der geometrische Bias pro Satellit übertragen an das SRS-Modul (beispielsweise an den Rover) für jede Epoche von zu erzeugenden Synthetikreferenzstationsdaten. Gleichung (27) und Gleichung (28) können entsprechend umgeschrieben werden für den SRS-Ort als
  • Figure 00320001
  • Troposkalierung und ionosphärische Korrektur für den ausgewählten (SRS)-Ort werden berechnet beispielsweise unter Verwendung einer Interpolierung, Kleinste-Quadrate-Anpassung mit Troposkalierung und ionosphärischer Korrektur von den Referenzstationen. Während die Koordinaten der Referenzstation verwendet werden in der Troposkalierung und Restinterpolierung, ist eine Auflösung von 10 m bis 100 m ausreichend für diesen Zweck.
  • Ein Verfahren, das in einigen Ausführungsformen verwendet wird, ist das WLIM (Weighted Linear Interpolation Method), in dem ein lineares Modell, zentriert im SRS-Ort, unter Verwendung von einer Kleinste-Quadrate-Anpassung mit Korrekturen von mindestens drei Referenzstationen berechnet wird.
    Figure 00320002
    wobei
    Figure 00330001
  • Verwenden einer Kleinste-Quadrate-Anpassung ergibt eine Schätzung X, wobei
    Figure 00330002
    wobei
  • P
    eine Abstands-abhängige Gewichtungsmatrix ist,
    eine entsprechende Varianz einer Einheitsgewichtung: σ 2 / 0 , wobei
    Figure 00330003
    und eine Kovarianzmatrix Q für X ist:
    Figure 00330004
  • In einigen Ausführungsformen wird die Troposkalierungskorrektur für einen ausgewählten (SRS)-Ort erhalten durch Aufnehmen des konstanten Teils von dem Modell, weil das Modell zentriert ist bei dem SRS-Ort. Für eine ionosphärische Korrektur ist dieses Verfahren nur anwendbar, wenn die ionosphärische Verzögerung pro Satellit/pro Station berechnet wird mit Gleichung (16a).
  • In einigen Ausführungsformen wird/werden die Troposkalierungskorrektur und/oder ionosphärische Korrektur für einen ausgewählten (SRS)-Ort erhalten durch Nehmen der Differenz zwischen dem SRS-Ort und der nächsten Referenzstation zu dem SRS-Ort und durch Hinzufügen der entsprechenden Troposkalierungs/ionosphärischen Korrektur von dieser Referenzstation.
    Figure 00340001
    wobei
  • B
    = [0 ΔN ΔE] und ΔN, ΔE die entsprechende Nordkoordinatendifferenz und Ostkoordinatendifferenz zwischen SRS und der nächsten Referenzstation zu dem SRS-Ort sind, und
    r1
    die Troposkalierungs/ionosphärische Korrektur von der nächsten bzw. am Nähesten liegenden Referenzstation ist.
  • Teil 3: System Überblick
  • 2 stellt schematisch ein System 200 gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar. Referenzstationen eines globalen (weltweiten) Nachverfolgungsnetzwerks, wie zum Beispiel Referenzstation 205, 210, ... 215, sind um die Erde verteilt mit dem Ziel eine im Wesentlichen kontinuierliche Beobachtbarkeit von den meisten oder allen GNSS-Stationen aufzuweisen. Die Position von jeder Referenzstation ist sehr präzise, beispielsweise innerhalb weniger als 2 cm bekannt. Jede Referenzstation ist ausgestattet mit einer Antenne und verfolgt die GNSS-Signale nach, die übertragen werden von denen in Sicht bei dieser Basisstation befindlichen Satelliten, wie zum Beispiel GNSS-Satelliten 220, 225, ... 230. Die GNSS-Signale weisen Codes auf, die moduliert sind auf jeder der zwei oder mehreren Trägerfrequenzen. Jede Referenzstation des globalen Netzwerks erfasst GNSS-Daten 305, die für jeden Satellit in Sicht bei jeder Epoche Träger-Phasen-(Träger)-Beobachtungen von mindestens zwei Trägern, und Pseudoentfernungs-(Code)-Beobachtungen der entsprechenden Codes, moduliert auf mindestens zwei Trägern, repräsentieren. Die Referenzstationen enthalten auch die Übertragungsnavigationsnachricht mit Almanach und Ephemeriden der Satelliten von den Satellitensignalen. Der Almanach (Kalender) enthält die ungefähre Position von einem Satelliten des GNSS, während die sogenannten Übertragungsephemeriden präzisere Vorhersagen (ca. 1 m) bereitstellen von den Positionen der Satelliten und den Zeitsignalfehlern bzw. Zeiten der Satelliten (ca. 1,5 m) über spezifische Zeitintervalle.
  • GNSS-Daten, die gesammelt werden bei den Referenzstationen des globalen Netzwerks, werden übertragen über Kommunikationskanäle 235 an einen Globale-Netzwerk-Prozessor 240. Der Globale-Netzwerk-Prozessor 240 verwendet die GNSS-Daten von den Referenzstationen des globalen Netzwerks mit anderer Information zum Erzeugen einer globalen Korrekturnachricht, die präzise Satellitenpositions- und Zeitsignaldaten enthält, wie beispielsweise beschrieben in der US-Provisional-Anmeldung für ein Patent mit der Nummer 61/277,184, eingereicht am 19. September 2009 (TNL A-2585P). Die globale Korrekturnachricht wird übertragen zur Verwendung von irgendeiner Anzahl von GNSS-Rover-Empfänger. Die Globale-Korrekturnachricht wird übertragen, wie beispielsweise in 2 gezeigt, über Kommunikationskanäle bzw. Kanal 245 und eine Aufwärtsstrecke (Uplink) 250 und einen Kommunikationssatelliten 255 zur Übertragung über einen weiten Bereich; irgendein passendes Übertragungsmedium kann verwendet werden, einschließlich, aber nicht begrenzt auf, eine Funkübertragung oder Mobiltelefonverbindung. Der Rover 260 ist ein Beispiel eines GNSS-Rover-Empfängers mit einer GNSS-Antenne 265 zum Empfangen und Nachverfolgen der Signale von GNSS-Satelliten in Sicht an seinem Ort, und kann optional eine Kommunikationsantenne 72 aufweisen. Abhängig von dem Übertragungsband der globalen Korrekturnachricht, kann diese empfangen werden durch den Rover 260 über die GNSS-Antenne 265 oder Kommunikationsantenne 270. Das System von 1, wie soweit beschrieben, ist wie in der US-Provisional-Anmeldung für ein Patent mit Nr. 61/277,184, eingereicht am 19. September 2009 (TNL-A-2585P), beschrieben.
  • 2 zeigt zusätzliche Elemente eines Systems gemäß einiger Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. Referenzstationen eines regionalen (lokalen) Nachverfolgungsnetzwerks, wie zum Beispiel Referenzstation 280, 282, ... 284, sind verteilt innerhalb einer Region der Erde mit dem Ziel eines Beobachtens von GNSS-Satelliten, wenn sie über der Region sichtbar werden. Die Position von jeder Referenzstation ist sehr präzise, beispielsweise innerhalb von weniger als 2 cm, bekannt. Jede Referenzstation ist ausgestattet mit einer Antenne und verfolgt die GNSS-Signale nach, die übertragen werden durch die Satelliten, die in Sichtweite sind bei dieser Station, wie zum Beispiel Satelliten 220, 225, ... 230. Jede Referenzstation des regionalen Netzwerks erfasst GNSS-Daten, die für jeden Satellit in Sicht bei jeder Epoche Träger-Phasen-(Träger)-Beobachtungen von mindestens zwei Trägern und Pseudoentfernungs-(Code)-Beobachtungen der entsprechenden Codes, moduliert auf mindestens zwei Trägern, repräsentieren. Die regionalen Referenzstationen enthalten auch typischerweise die Übertragungsnavigationsnachricht mit Almanach und Ephemeriden der Satelliten von den Satellitensignalen.
  • Die GNSS-Daten, die gesammelt werden bei den Referenzstationen des regionalen Netzwerks, werden übertragen über Kommunikationskanäle 288 an einen Regionale-Netzwerk-Prozessor 290. Der Regionale-Netzwerk-Prozessor 290 verwendet die GNSS-Daten von den Referenzstationen des regionalen Netzwerks mit anderer Information zum Erzeugen einer Regionalen-Korrekturnachricht, enthaltend Korrekturdaten, wie unten beschrieben. Die Regionale-Korrekturnachricht wird übertragen zur Verwendung durch irgendeine Anzahl von GNSS-Rover-Empfänger innerhalb der Region des regionalen Netzes bzw. Netzwerks. Die Regionale-Korrekturnachricht wird übertragen, wie beispielsweise in 2 gezeigt, über Kommunikationskanäle bzw. Kanal 292 und eine Aufwärtsstrecke (Uplink), wie zum Beispiel Uplink 250 und einen Kommunikationssatelliten 255; wobei irgendein anderes passendes Übertragungsmedium verwendet werden kann, einschließlich, aber nicht begrenzend auf Funkübertragung oder Mobiltelefonverbindung. Die Regionale-Korrekturnachricht kann auch übertragen werden unter Verwendung eines Uplinks und/oder Kommunikationssatelliten, abgesehen von denjenigen, die verwendet werden für die Globale-Netzwerk-Nachricht.
  • Teil 3: Globale-Netzwerk-Korrekturen
  • 3 zeigt ein schematisches Diagramm, das Hauptkomponenten des Prozessflusses 300 eines Globale-Netzwerk-Prozessors 240 zeigt. Eine detaillierte Beschreibung wird bereitgestellt in US-Provisional-Anmeldung für ein Patent mit Nr. 61/277,184, eingereicht am 19. September 2009 (TNL A-2585P). Daten von dem globalen Netzwerk von Referenzstationen werden zugeführt ohne Korrekturen als GNSS-Daten 305 oder nach Korrektur durch einen optionalen Datenkorrigierer 310 als korrigierte GNSS-Daten 315, an vier Prozessoren: einen Code-Zeitsignal-Prozessor 23, einen Melbourne-Wübbena-(MW)-Bias-Prozessor 325, einen Orbit-Prozessor 330 und einen Phasen-Zeitsignal-Prozessor 335.
  • Der Datenkorrigierer 310 analysiert optional die Roh-GNSS-Daten 305 von jeder Referenzstation zum Überprüfen der Qualität der empfangenen Beobachtungen, und wo möglich, zum Korrigieren der Daten für Zyklusverrutschungen bzw. Zyklusverruckungen, welches Sprünge sind in den Träger-Phasen-Beobachtungen, die beispielsweise jedes Mal auftreten, wenn der Empfänger einen Arretierungsverlust (loss of lock) aufweist. Kommerziell verfügbare Referenzstationen detektieren typischerweise Zyklusverrutschungen und markieren die Daten demgemäß. Zyklusverrutschungsdetektion und Korrekturtechniken werden zusammengefasst in beispielsweise G. Seeber, SATELLITE GEODESY, 2. Auflage (2003), Seiten 277–281. Der Datenkorrigierer 310 wendet optional andere Korrekturen an. Obwohl nicht alle Korrekturen gebraucht werden für die Prozessoren, können sie nicht schaden, falls sie auf die Daten angewandt werden. Beispielsweise, wie unten beschrieben, verwenden einige Prozessoren eine Linearkombination von Code- und Träger-Beobachtungen, in der einige unkorrigierte Fehler sich aufheben bzw. gelöscht werden beim Bilden der Kombinationen.
  • Beobachtungen werden von Epoche zu Epoche bei jeder Referenzstation erfasst und übertragen mit Zeitetiketten (Time Tags) an den Globale-Netzwerk-Prozessor 240. Für einige Stationen kommen die Beobachtungen verspätet an. Diese Verzögerung kann sich im Bereich zwischen Millisekunden und Minuten befinden. Deshalb sammelt ein optionaler Synchronisierer 318 die Daten der korrigierten Referenzstationsdaten innerhalb einer vordefinierten Zeitspanne und gibt die Beobachtungen für jede Epoche als ein Satz an den Prozessor. Dies erlaubt Daten, die mit einer vernünftigen Verzögerung ankommen, eingebunden zu werden in einer Epoche von Daten.
  • Der MW-Bias Prozessor 325 nimmt entweder unkorrigierte GNSS-Daten 305 oder korrigierte GNSS-Daten 315 als Eingabe, da er die Melbourne-Wübbena-Linearkombination verwendet, die alles außer den Mehrdeutigkeiten und den Biasen der Phasen- und Code-Beobachtungen auslöscht. Deshalb sind nur Empfänger- und Satelliten-Antennenkorrekturen wichtig für den Widelane-Prozessor 325. Basierend auf dieser Linearkombination werden ein MW-Bias pro Satellit und eine Widelane-Mehrdeutigkeit pro Empfänger-Satelliten-Paarung berechnet. Die Biase sind glatt (nicht-rauschbehaftet) und zeigen nur einige Variationen mit geringer Rate in Abschnitten eines Tages auf. Die Widelane-Mehrdeutigkeiten sind konstant und können verwenden werden, solange keine Zyklusverrutschung auftritt in den Beobachtungen auf der entsprechenden Satelliten-Empfänger-Verbindung. Deshalb ist die Bias-Schätzung nicht sehr zeitkritisch und kann beispielsweise laufen mit einer 15-minütigen Aktualisierungsrate. Dies ist vorteilhaft, weil die Berechnungszeit anwächst mit der dritten Potenz der Anzahl der Stationen und Satelliten. Als Beispiel kann die Berechnungszeit für ein globales Netzwerk mit 80 Stationen ungefähr 15 Sekunden betragen. Die Werte von festen Widelane-Mehrdeutigkeiten 340 und/oder Widelane-Biasen 345 werden optional verwendet in dem Orbit-Prozessor 330 und/oder dem Phasen-Zeitsignal-Prozessor 335, und/oder werden zugeführt an einen Scheduler 355. Der MW-Bias-Prozessor 325 wird beschrieben im Einzelnen in Teil 7 der US-Provisional-Anmeldung für ein Patent mit Nr. 61/277,184, eingereicht am 19. September 2009 (TNL A-2585P), angehängt als Anhang A.
  • Einige Ausführungsformen des Orbit-Prozessors 330 basieren auf einer Vorhersage-Korrektur-Strategie. Unter Verwendung eines präzisen Kraftmodells und durch Starten mit einer Anfangsvermutung der bekannten Werte der Parameter des Satelliten (Anfangsposition, Anfangsgeschwindigkeit und Dynamische-Kraftmodell-Parameter), wird der Orbit bzw. Umlaufbahn für jeden Satelliten vorhergesagt durch Integrieren des nicht-linearen dynamischen Systems des Satelliten. Die Empfindlichkeitsmatrix, die die partiellen Ableitungen von der momentanen Position zu den unbekannten Parametern enthält, wird zur gleichen Zeit berechnet. Empfindlichkeiten des Anfangssatellitenzustands werden berechnet zur gleichen Zeit für die gesamte Vorhersage. Dies bedeutet, dass ein Starten mit einer Vorhersage für die ungekannten Parameter das Differentialgleichungssystem löst, wobei der Orbit zur momentanen Zeit oder in die Zukunft integriert wird. Diese Vorhersage kann linearisiert werden in die Richtung der unbekannten Parameter. Deshalb dienen die partiellen Ableitungen (Empfindlichkeiten) als ein Maß der Größe der Änderung in den momentanen Satellitenzuständen, falls die unbekannten Parameter verändert werden oder umgekehrt.
  • In einigen Ausführungsformen werden diese partiellen Ableitungen verwendet in einem Kalman-Filter zum Verbessern der Anfangsvermutung durch Projizieren der GNSS-Beobachtungen auf unbekannte Parameter des Satelliten. Diese präzise Anfangszustandsschätzung wird verwendet, um wieder das dynamische System des Satelliten zu integrieren und einen präzisen Orbit zu bestimmen. Eine Zeitaktualisierung des Anfangssatellitenzustands zu der momentanen Epoche wird von Zeit zu Zeit ausgeführt. In einigen Ausführungsformen werden ionosphärenfreie Mehrdeutigkeiten auch Zustände des Kalman-Filters. Die festen Widelane-Mehrdeutigkeitswerte 340 werden verwendet zum Festlegen der ionosphärenfreien Mehrdeutigkeiten des Orbit-Prozessors 330 zum Verbessern der Genauigkeit der geschätzten Orbits. Ein Satelliten-Orbit ist sehr glatt bzw. sanft und kann vorhergesagt werden für Minuten und Stunden. Die präzisen Orbit-Vorhersagen 350 werden optional weitergeleitet an den Standard-Zeitsignal-Prozessor 320 und an den Phasen-Zeitsignal-Prozessor 335, sowie einen Scheduler 355.
  • Ultraschnelle Orbits 360, wie zum Beispiel IGU-Orbits, die bereitgestellt werden durch den Internationalen GNSS-Servive (IGS), können verwendet werden als eine Alternative zu den präzisen Orbit-Vorhersagen 355. Die IGU-Orbits werden viermal am Tag aktualisiert und sind verfügbar mit einer dreistündigen Verzögerung.
  • Der Standard-Zeitsignal-Prozessor 320 berechnet Code-angepasste Satellitenzeitsignale 360 (auch genannt Standardsatellitenzeitsignale) unter Verwendung von GNSS-Daten 305 oder korrigierten GNSS-315, und unter Verwendung von präzisen Orbit-Vorhersagen 355 oder ultraschnellen Orbits 365. Code-angepasst bedeutet, dass die Zeitsignale bzw. Zeiten oder Takte ausreichend sind zur Verwendung mit ionosphärenfreien Code-Beobachtungen, aber nicht mit Träger-Phasen-Beobachtungen, weil die Code-angepassten Zeitsignale nicht die ganzzahlige Natur der Mehrdeutigkeiten beibehalten. Die Code-angepassten Zeitsignale 360, die berechnet werden durch den Standard-Zeitsignal-Prozessor 320, repräsentieren Zeitsignalfehlerdifferenzen zwischen Satelliten. Der Standard-Zeitsignal-Prozessor 320 verwendet die Zeitsignalfehler der Übertragungsephemeriden als Pseudo-Beobachtungen und steuert die geschätzten Zeitsignale auf GPS-Zeit, so dass sie verwendet werden können zum Berechnen (beispielsweise der exakten Zeit) der Übertragung des Signals eines Satelliten. Die Zeitsignalfehler ändern sich schnell, aber für die Verwendung mit Code-Messungen, die ziemlich rauschbehaftet sind, ist eine Genauigkeit von einigen Zentimetern genug. Deshalb ist eine ”Niedrigraten”-Aktualisierungsrate von 30 Sekunden bis 60 Sekunden adäquat. Dies ist vorteilhaft, weil eine Berechnungszeit ansteigt mit der dritten Potenz der Anzahl von Stationen und Satelliten. Der Standard-Zeitsignal-Prozessor 325 bestimmt auch Troposphärenzenitverzögerungen 365 als Beiprodukt des Schätzungsprozesses. Die Troposphärenzenitverzögerungen und die Code-angepassten Zeitsignale werden gesendet an den Phasen-Zeitsignal-Prozessor 335. Standard-Zeitsignal-Prozessor 320 wird beschrieben im Einzelnen in Teil 6 von der US-Provisional-Anmeldung für ein Patent Nr. 61/277,184, eingereicht am 19, September 2009 (TNL A-2585P).
  • Der Phasen-Zeitsignal-Prozessor 335 verwendet optional die festen Widelane-Mehrdeutigkeiten 340 und/oder MW-Biase 345 von Widelane-Prozessor 325 zusammen mit den Troposphärenzenitverzögerungen 365 und den präzisen Orbits 350 oder IGU-Orbits 360 zum Schätzen von einzeldifferenzierten Zeitsignalfehlern und Narrowlane-Mehrdeutigkeiten für jede Paarung von Satelliten. Die einzeldifferenzierten Zeitsignalfehler und Narrowlane-Mehrdeutigkeiten werden kombiniert zum Erhalten von einzeldifferenzierten Phasen-angepassten Zeitsignalfehlern 370 für jeden Satelliten (außer für einen Referenzsatelliten), welche einzeldifferenziert relativ zu dem Referenzsatelliten sind. Die Code-angepassten Zeitsignale mit niedriger Rate 360, die Troposphärenzenitverzögerungen 365 und die präzisen Orbits 350 oder IGU-Orbits 360 werden verwendet zum Schätzen von Code-angepassten Zeitsignalen mit hoher Rate 375. Hier ist der Berechnungsaufwand linear mit der Anzahl von Stationen und die dritte Potenz mit der Anzahl von Satelliten. Die sich schnell ändernden Phasen-angepassten Zeitsignale 370 und Code-angepassten Zeitsignale 375 sind beispielsweise verfügbar mit einer Verzögerung von 0,1 Sek bis 0,2 Sek. Die Phasen-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 370 und die Code-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 375 werden an den Scheduler 355 zusammen mit den MW-Biasen 340 gesendet. Der Phasen-Zeitsignal-Prozessor 340 wird im Detail in Teil 9 der US-Provisional-Anmeldung für ein Patent mit Nr. 61/277,184, eingereicht am 19. September 2009 (TNL A-2585P) beschrieben.
  • Der Scheduler 355 empfängt die Orbits (präzise Orbits 350 oder IGU-Orbits 360), die MW-Biase 340, die Phasen-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 370 und das Code-angepasste Zeitsignal mit hoher Rate 375. Der Scheduler 355 packt diese zusammen und gibt die verpackten Orbits und Zeitsignale und Biase 380 weiter an einen Nachrichten-Codierer 385, der eine Korrekturnachricht 390 im komprimierten Format zur Übertragung an den Rover vorbereitet. Eine Übertragung an einen Rover braucht beispielsweise ungefähr 10 Sek–20 Sek über eine Satellitenverbindung, kann aber auch durchgeführt werden unter Verwendung eines Mobiltelefons oder einer direkten Internet-Verbindung oder einer anderen passenden Kommunikationsverbindung. Eine Übertragung an einen Regionale-Netzwerk-Prozessor 290 geht auch über eine passende Kommunikationsverbindung. Der Scheduler 355 und ein Nachrichten-Codierer werden beschrieben im Detail in Teil 10 der US-Provisional-Anmeldung für ein Patent mit Nr. 61/277,184, eingereicht am 19. September 2009 (TNL A-2585P).
  • Teil 3: Regionale-Netzwerk-Korrekturen
  • 4 stellt schematisch einen Regionale-Netzwerk-Prozessor 400, wie zum Beispiel den Regionale-Netzwerk-Prozessor 290, gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar. Ein Datensynchronisierer 405 empfängt Referenzdaten von jeder Referenzstation des regionalen Netzwerks, wie zum Beispiel Referenzdaten 410, 415, ... 420 von entsprechenden Referenzstationen 280, 284, ... 286. Der Synchronisierer 405 empfängt auch präzise Satelliten-Orbits und Zeitsignale 425 von einem Globale-Netzwerk-Prozessor 300 oder einer anderen verfügbaren Quelle. Der Synchronisierer 405 empfängt auch optional MW-Biase 430, wie zum Beispiel MW-Biase 340 von dem Globale-Netzwerk-Prozessor 300; falls MW-Biase nicht zugeführt werden an den Regionale-Netzwerk-Prozessor 400 von einer externen Quelle, werden diese optional geschätzt in einem Regionale-Netzwerk-Prozessor 400.
  • Beobachtungen werden erfasst Epoche für Epoche bei jeder Regionale-Netzwerk-Referenzstation und übertragen mit Zeit-Etiketten (Time-Tags) an iterative Filter 440. Für einige Stationen können die Beobachtungen verzögert ankommen. Diese Verzögerung kann im Bereich sein zwischen Millisekunden und Minuten. Deshalb sammelt der optionale Synchronisierer 435 die Regionale-Netzwerk-Referenzstationsdaten innerhalb einer vordefinierten Zeitspannung und gibt die Beobachtungen für jede Epoche als einen Satz aus an das/die iterativen Filter 440. Dies erlaubt Daten, die mit einer vernünftigen Verzögerung ankommen, einbezogen zu werden in der Verarbeitung einer Epoche von Daten. Iterative Filter 440 können implementiert werden unter Verwendung von Kleinster-Quadrate, unter Verwendung eines einzelnen Kalman-Filters oder für eine bessere Berechnungseffizienz, wie faktorisierte Filter, die Techniken verwenden, die in US Patent Nr. 7,432,853 (TNL A-1403) beschrieben werden, sowie US-Patentanmeldungs-Veröffentlichung US 2009/0224969 A1 (TNL A-1743) und/oder US-Patentanmeldungs-Veröffentlichung US 2009/0027264 A1 (TNL A-1789). Falls als optionale faktorisierte Filter implementiert, wird der synchronisierte Datensatz 435 beispielsweise zugeführt an eine oder mehrere Bänke von Code/Träger-Filter 442, die Schätzungen erzeugen für die Code/Träger-Kombination und in Zusammenhang stehende statistische Information 444, an ionosphärische Filter 446, die Schätzungen produzieren für die ionosphärischen Kombinationen und in Zusammenhang stehender statistischer Information 484, an ein geometrisches Filter 450, das eine Schätzung erzeugt bzw. produziert für die geometrische Kombination und im Zusammenhang stehende statistische Information 452, und die Schätzungen werden kombiniert in einem Kombinierer 454. Quintessenzfilter (nicht gezeigt) können optional verwendet werden, falls die Referenzstationsdaten erhalten werden von GNSS-Signalen mit drei oder mehr Trägern, wie beschrieben in dem. US Paten mit Nr. 7,432,853 (TNL A-1403).
  • Das Array bzw. Feld von Schätzungen und in Zusammenhang stehender statistischer Information 458 von iterativen Filter(n) 440, was Gleitlösungs-Mehrdeutigkeitswerte enthält, wird zugeführt an ein ”Festleg”-Element 460. Einige Ausführungsformen eines ”Festleg”-Elements 460 verwenden irgendeine passende Technik, die in der Technik bekannt ist, wie zum Beispiel ein einfaches Runden, Bootstrappen, ganzzahlige Kleinste-Quadrate basierend auf der Lambda-Methode oder Best Integer Equivariant. Siehe beispielsweise P. Teunissen et al.; GNSS Carrier Phase Ambiguity Resolution: Challenges and Open Problems, In M. G. Sideris (Editor); Observing our Changing Earth, Inteernational Association of Geodesy Symposia 133, Spinger Verlag Berlin-Heidelberg 2009 und Verhagen, Sandra, The GNSS integer ambiguities: estimation and validation, Publications on Geodesy 58, Delft, 2005. 194 Seiten, ISBN-13: 978 90 6132 290 0. ISBN-10: 90 6132 290 1. Siehe auch die Diskussion über Mehrdeutigkeitsfestlegen im US Patent mit Nr. 7,432,853 . Der Ausdruck ”Festlegen”, wie er hier verwendet wird, ist vorgesehen, nicht nur ein Festlegen bzw. Festsetzen von Mehrdeutigkeiten auf ganzzahlige Werte zu enthalten unter Verwendung von Techniken, wie zum Beispiel Runden, Bootstrapping und Lambda-Suche, aber auch ein Bilden eines gewichteten Durchschnitts von Ganzzahlkandidaten zu enthalten, um die ganzzahlige Natur der Mehrdeutigkeiten beizubehalten, falls sie nicht auf ganzzahlige Werte festgelegt werden. Der Gewichtete-Durchschnitt-Ansatz wird im Einzelnen beschrieben in den unveröffentlichten Internationalen Patentanmeldungen PCT/US/2009/004471, PCT/US/2009/004472, PCT/US/2009/004473, PCT/US/2009/004474 und PCT/US/2009/004476, eingereicht am 5. August (TNL A-2339PCT) und US-Provisional-Anmeldung für ein Patent mit Nr. 61/189,382, eingereicht am 19. August 2008 (TNL A-2339P).
  • Ein Regionale-Korrekturdaten-Erzeugungselement 465 bereitet regionale Korrekturdaten 470 vor, die beispielsweise mindestens ein Code-Bias pro Satellit und mindestens eines von einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit bei mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen, einem optionalen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit und nicht-ionosphärischen Korrekturen umfasst. Die nicht-ionosphärischen Korrekturen umfassen beispielsweise eine troposphärische Verzögerung pro Regionale-Netzwerk-Station und/oder eine geometrische Korrektur pro Satellit.
  • 5 stellt schematisch einen Regionale-Netzwerk-Prozess 465 dar zum Erzeugen der regionalen Korrekturdaten 470 von Korrekturdaten 500 gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung. Mindestens ein Code-Bias pro Satellit 505 wird erhalten bei 510. Der Code-Bias pro Satellit kann bestimmt werden in dem Globale-Netzwerk-Prozessor, in dem Regionale-Netzwerk-Prozessor oder in einem anderen Prozessor. Eine ionosphärische Verzögerung 515 über eine Region, welche vollständig oder ein Teil der Region des regionalen Netzwerks sein kann, wird erhalten bei 520, und optional ein ionosphärischer Phasen-Bias pro Satellit. Die ionosphärische Verzögerung 515 kann bestimmt werden aus einem ionosphärischen Modell oder durch Schätzen einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit pro Station. Eine troposphärische Verzögerung 525 über eine Region, welche vollständig oder ein Teil der Region des regionalen Netzwerks sein kann, wird erhalten bei 530. Die troposphärische Verzögerung 525 kann bestimmt werden beispielsweise durch Schätzen einer Zenitgesamtverzögerung (ZTD) pro Regionale-Netzwerk-Station in dem Regionale-Netzwerk-Prozessor. Eine Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit 535 wird erhalten 540. Die Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit wird geschätzt, nach einem Festlegen von Mehrdeutigkeiten, in dem Globale-Netzwerk-Prozessor in dem Regionale-Netzwerk-Prozessor. Weitere Details der regionalen Korrekturdaten 470 werden unten erklärt.
  • Teil 3: Präzise Navigation/Positionierung mit Regionale-Netzwerk-Korrekturen
  • 6 stellt schematisch ein erweitertes Präzise-Navigations/Positionierungs-Szenario 600 gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar. Der Globale-Netzwerk-Prozessor 240 liefert Globale-Korrekturdaten 390 an den Regionale-Netzwerk-Prozessor 290. Globale-Korrekturdaten umfassen beispielsweise Phasen-angepasste Zeitsignale 370, Code-angepasste Zeitsignale 365, MW-Biase 345 und Satelliten-Orbit-Positions- und Geschwindigkeitsinformation 350. Der Regionale-Netzwerk-Prozessor 290 empfängt auch Daten von Regionale-Netzwerk-Stationen und erzeugt Regionale-Korrekturdaten 470. Regionale-Korrekturdaten umfassen beispielsweise MW-Biase (MW-Biase 345 von einer Globale-Korrekturnachricht 390 oder MW-Biase, geschätzt im Regionale-Netzwerk-Prozessor 290 oder MW-Biase, erhalten von irgendeiner anderen verfügbaren Quelle), eine Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit 535, geschätzt im Regionale-Netzwerk-Prozessor 290, ionosphärische Verzögerung pro Satellit pro Station, 515 und optional einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit und troposphärische Verzögerung pro Station 525.
  • Regionale-Korrekturdaten 470 von einer Verarbeitung an der Serverseite 605 werden geliefert, beispielsweise als codierte Regionale-Korrekturdaten 480, zur Verwendung in einer Verarbeitung an der Rover-Seite 610. GNSS-Signale vom GNSS-Satelliten 615, 620, 625 werden beobachtet bei dem Rover-Empfänger 630, was GNSS-Beobachtungsdaten 635 bereitstellt. Eine optionale Navigationsmaschine 640 schätzt eine grobe Position der Antenne des Rover-Empfängers 630, typischerweise ohne die Verwendung von Korrekturen. Diese grobe Position oder eine angenäherte Position des Rover-Empfängers 630, bekannt von einer anderen Quelle, wird verwendet als eine angenäherte bzw. ungefähre Rover-Position 645 beim Vorbereiten von regionalen Korrekturen (beispielsweise 715), passend für die ungefähre Position 645. Ein Zeitetikett 650 steht im Zusammenhang mit der ungefähren Rover-Position 650. Die GNSS-Beobachtungsdaten 635, ungefähre Rover-Position 645 und Zeitetikett 650 und regionale Korrekturdaten 470 (mit MW-Biasen optional direkt kommend von Globale-Korrekturdaten 390) werden zugeführt an einen Rover-Daten-Korrigierer 655. Der Rover-Daten-Korrigierer 655 wendet die Regionale-Korrekturdaten 470 mit MW-Biasen an auf die GNSS-Beobachtungsdaten 635 zum Erhalten von korrigierten Rover-Daten 660 für die ungefähre Rover-Position 645, welche in der Zeit den GNSS-Daten 635 entspricht. Ein Nicht-Differential-Prozessor 665, wie zum Beispiel eine Präzise-Punkt-Positionierungs-(PPP)-Maschine bzw. -Engine, schätzt eine Präzise-Rover-Position 670 von den korrigierten Rover-Daten 660.
  • Während der Rover-Daten-Korrigierer 655 und Nicht-Differenzial-Prozessor 665 in 6 gezeigt werden als sich innerhalb der Verarbeitung der Rover-Seite 610 befindend, kann einer oder beide von diesen irgendwo anders sich befinden, wie zum Beispiel bei der Verarbeitung der Server-Seite 605. Solch eine Konfigurierung kann in Situationen vorteilhaft sein, wo der Rover-Empfänger eine begrenzte Verarbeitungsleistung aufweist, und eine Zweiwegkommunikation aufweist mit einem sich in der Ferne befindlichen Computer mit verfügbarer Verarbeitungskapazität und/oder in Nachverfolgungsanwendungen (beispielsweise Nachverfolgungsort von mobilen Objekten oder Personen, die den Rover-Empfänger 630 tragen), wo ein Wissen über die präzise Position des Rover-Empfängers gebraucht wird an einem Ort, der von dem Rover-Empfänger fern liegt.
  • 7 stellt schematisch eine erweiterte präzise Navigation/Positionierung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar. GNSS-Daten 710 (beispielsweise GNSS-Daten 635), umfassend Code- und Träger-Beobachtungen, werden erhalten von dem Rover-Empfänger bei 705. Regionale-Korrekturdaten 470, die ein oder mehrere Code-Biase pro Satellit umfassen, zusammen mit ionosphärischen Korrekturen und/oder nicht-ionosphärischen Korrekturen und MW-Biasen, werden erhalten bei 710. Regionale Korrekturen 720 werden vorbereit bei 725. GNSS-Daten 710 und regionale Korrekturen 720 werden verwendet bei 730 zum Bestimmen eines präzisen Rover-Orts 735.
  • 8 stellt schematisch eine erweiterte präzise Navigation/Positionierung dar mit Differentialverarbeitung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung. Der Globale-Netzwerk-Prozessor 240 liefert Globale-Korrekturdaten 390 an den Regionale-Netzwerk-Prozessor 290. Globale-Korrekturdaten umfassen beispielsweise Phasen-angepasste Zeitsignale 370, Code-angepasste Zeitsignale 365, MW-Biase 345 und Satelliten-Orbit-Position- und Geschwindigkeitsinformation 350. Der Regionale-Netzwerk-Prozessor 290 empfängt auch Daten von Regionale-Netzwerk-Stationen und erzeugt Regionale-Korrekturdaten 470. Regionale-Korrekturdaten umfassen beispielsweise MW-Biase (MW-Biase 345 von einer Globale-Korrekturnachricht 390 oder MW-Biase, geschätzt im Regionale-Netzwerk-Prozessor 290 oder MW-Biase, erhalten von irgendeiner anderen verfügbaren Quelle), eine Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit 535, geschätzt im Regionale-Netzwerk-Prozessor 290, eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit pro Station 515 und optional einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit und troposphärische Verzögerung pro Station 525.
  • Regionale-Korrekturdaten 470 von einer Verarbeitung der Serverseite 805, werden geliefert, beispielsweise als codierte Regionale-Korrekturdaten 460, zur Verwendung in einer Verarbeitung der Rover-Seite 810. GNSS-Signale vom GNSS-Satelliten 815, 820, 825 werden beobachtet bei dem Rover-Empfänger 830, der GNSS-Beobachtungsdaten 835 bereitstellt. Eine optionale Navigationsmaschine bzw. Navigations-Engine 840 schätzt eine grobe Position bzw. ungefähre Position der Antenne des Rover-Empfängers 830, typischerweise ohne die Verwendung von Korrekturen. Diese grobe Position oder eine ungefähre Position eines Rover-Empfängers 830, bekannt von einer anderen Quelle, wird genommen als ein Synthetikreferenzstations-(SRS)-Ort 845. Ein Zeitetikett 850 steht in Zusammenhang mit dem SRS-Ort 845. Ein Synthetikreferenzstations-Modul 855 verwendet den momentanen SRS-Ort 845 und momentane Regionale-Korrekturdaten 470 zum Konstruieren eines Satzes von Synthetikreferenzstationsbeobachtungen 860 zur Verarbeitung von jeder Epoche von GNSS-Daten 835 in einem Differentialprozessor 865. Der Differentialprozessor 865 ist beispielsweise eine herkömmliche Echtzeitkinematik-(RTK, Real Time Kinematic)-Positionsmaschine eines kommerziell verfügbaren GNSS-Empfängers. Der Differentialprozessor verwendet die SRS-Beobachtungen 860 und die GNSS-Daten 835 zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position 870, beispielsweise bei jeder Epoche von GNSS-Daten 835.
  • In einigen Ausführungsformen werden die MW-Biase 345 vom Globale-Netzwerk-Prozessor 240 durch den Regionale-Netzwerk-Prozessor 290 gegeben und bereitgestellt and dem SRS-Modul 855 als ein Teil von regionalen Korrekturdaten 470. In einigen Ausführungsformen werden die MW-Biase 345 von dem Globale-Netzwerk-Prozessor 240 direkt von dem Globale-Netzwerk-Prozessor 240 an das SRS-Modul 855 als ein Teil von Globale-Korrekturdaten 390 gegeben, beispielsweise, wenn der Rover die Fähigkeit hat, Globale-Korrekturdaten 390 zusätzlich zu Regionale-Korrekturdaten 480 zu empfangen. In einigen Ausführungsformen werden die MW-Biase geschätzt durch den Regionale-Netzwerk-Prozessor 290 und bereitgestellt an das SRS-Modul 855 als Teil von Regionale-Korrekturdaten 470.
  • Während das SRS-Modul 855 und Differentialprozessor 865 in 8 gezeigt sind, dass sie sich innerhalb der Verarbeitung der Rover-Seite 810 befinden, kann einer oder beide von diesen sich irgendwo anders befinden, wie zum Beispiel bei der Verarbeitung der Server-Seite 805. Solch eine Konfigurierung kann vorteilhaft sein in Situationen, in denen der Rover-Empfänger eine Frequenz der Verarbeitungsleistung aufweist und eine Zwei-Weg-Kommunikation mit einem sich entfernt befindlichen Computer mit verfügbarer Verarbeitungskapazität aufweist und/oder wie in Nachverfolgungsanwendungen, in denen ein Wissen über die Position des Rover-Empfängers benötigt wird bei einem Ort, der entfernt liegt von dem Rover-Empfänger.
  • 9 stellt schematisch eine erweiterte präzise Navigation/Positionierung mit Differentialverarbeitung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar. In diesem Beispiel enthält die Verarbeitung der Server-Seite das SRS-Modul. Der Globale-Netzwerk-Prozessor 240 liefert Globale-Korrekturdaten 390 an den Regionale-Netzwerk-Prozessor 290. Globale-Korrekturdaten umfassen beispielsweise Phasen-angepasste Zeitsignale 370, Code-angepasste Zeitsignale 365, MW-Biase 345 und Satelliten-Orbit-Positions- und Geschwindigkeitsinformation 350. Der Regionale-Netzwerk-Prozessor 290 empfängt auch Daten von Regionale-Netzwerk-Stationen und erzeugt Regionale-Korrekturdaten 470. Regionale-Korrekturdaten umfassen beispielsweise MW-Biase (MW-Biase 345 von der Globale-Korrekturnachricht 390 oder MW-Biase, geschätzt im Regionale-Netzwerk-Prozessor 290 oder MW-Biase, die erhalten werden von irgendeiner anderen verfügbaren Quelle), eine Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit 535, geschätzt im Regionale-Netzwerk-Prozessor 290, ionosphärische Verzögerung pro Satellit pro Station 515 und troposphärische Verzögerung pro Station 525.
  • GNSS-Signale von GNSS-Satelliten 915, 920, 925 werden beobachtet durch den Rover-Empfänger 930, der GNSS-Beobachtungsdaten 935 bereitstellt. Eine optionale Navigationsmaschine schätzt eine grobe Position der Antenne des Rover-Empfängers 930, typischerweise ohne die Verwendung von Korrekturen. Diese grobe Position oder eine ungefähre Position des Rover-Empfängers 930, die bekannt ist von einer anderen Quelle, wird genommen als ein Synthetikreferenzstations-(SRS)-Ort 945. Ein Zeitetikett 950 steht im Zusammenhang mit einem SRS-Ort 945. Eine Verarbeitung der Server-Seite 905 enthält ein SRS-Modul 955, welches den momentanen SRS-Ort 945 verwendet und momentane Regionale-Korrekturdaten 470 zum Aufbauen bzw. Erstellen eines Satzes von Synthetikreferenzstations-Beobachtungen 960 zur Verarbeitung von jeder Epoche von GNSS-Daten 935 in einem Differentialprozessor 965. Der Differentialprozessor 865 ist beispielsweise eine herkömmliche Echtzeitkinematik-(RTK)-Positionierungsmaschine eines kommerziell verfügbaren GNSS-Empfängers. Der Differentialprozessor verwendet die SRS-Beobachtungen 960 und die GNSS-Daten 935 zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position 970, beispielsweise bei jeder Epoche von GNSS-Daten 935.
  • Quellen einer ungefähren Position eines Rover-Empfängers zur Verwendung als SRS-Ort 845 oder 945 enthalten ohne Begrenzung (a) die autonome Position des Rover-Empfängers, wie bestimmt durch Navigationsmaschine 840 oder 940 unter Verwendung von Rover-Daten 835, (b) eine vorherige präzise Rover-Position, wie zum Beispiel eine präzise Rover-Position, bestimmt für eine vorherige Epoche durch den Differentialprozessor 865 oder 965, (c) eine Rover-Position, bestimmt durch ein Inertialnavigationssystem (INS), co-lokalisiert mit dem Rover, (d) die Position eines Mobiltelefons(Zelle)-Turms in der Nähe eines Rovers, co-lokalisiert mit einem Mobiltelefon, das mit dem Turm kommuniziert, (e) Benutzereingabe, wie zum Beispiel ein Ort, der manuell eingegeben wird durch einen Benutzer, beispielsweise mit der Hilfe einer Tastatur oder einem anderen Benutzereingabegerät und (f) irgendeiner anderen gewünschten Quelle.
  • Unabhängig von der Quelle aktualisieren einige Ausführungsformen den SRS-Ort 845 oder 945 von Zeit zu Zeit. Der SRS-Ort 845 oder 945 wird beispielsweise aktualisiert: (a) nie, (b) für jede Epoche von Rover-Daten, (c) für jede n-te Epoche von Rover-Daten, (d) nach einem vorbestimmten Zeitintervall, (e) wenn der Abstand zwischen dem SRS-Ort 845 oder 945 und der ungefähren Rover-Antennen-Position von Navigationsmaschine 840 oder 940 einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, (f) wenn der Abstand zwischen der ungefähren Rover-Antennen-Position und der präzisen Rover-Position einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, (g) für jede Aktualisierung der ungefähren Rover-Antennen-Position oder (h) für jede Aktualisierung der präzisen Rover-Antennen-Position 870 oder 970. In einigen Ausführungsformen ist der SRS-Ort 945 nicht der gleiche wie die autonome Positionslösung, aber irgendwo nahe zu dieser.
  • 10 stellt schematisch eine erweiterte bzw. augmentierte präzise Navigation/Position mit Differentialverarbeitung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar. Bei 1005 werden der SRS-Ort und Zeitetikettinformation 1010 erhalten. Bei 1015 wird der SRS-Ort verifiziert als gegenwärtig, beispielsweise durch Vergleichen seines Zeitetiketts mit einem Zeitetikett der momentanen Epoche der Rover-Beobachtungen, die zu verarbeiten sind. Bei 1025 werden die Rover-Korrekturen 1030 für den momentanen SRS-Ort bestimmt von dem momentanen SRS-Ort und den Regionale-Korrekturdaten 470. Bei 1035 werden die momentanen SRS-Beobachtungen bzw. Observationen 1040 erstellt von den Rover-Korrekturen 1030. Bei 1045 wird der präzise Rover-Ort 730 bestimmt durch Differentialverarbeitung der momentanen SRS-Beobachtungen 1040 und den GNSS-Daten 635.
  • 11 stellt schematisch einen Aufbau ein Erstellen von Synthetikreferenzstations-Beobachtungen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung dar. Bei 1105 wird die Regionale-Korrekturnachricht 1110, empfangen von einem Übertragungskanal, wie zum Beispiel Kommunikationssatellit 255, decodiert. Das Decodieren packt Regionale-Korrekturdatenelemente aus, die eine geometrische Korrektur (Code-Bias) pro Satellit 1115, einen Troposkalierungswert (Zenitgesamtverzögerung) pro Station 1120 und eine ionosphärische Korrektur pro Satellit pro Station umfassen, und optional ionosphärische Phasen-Bias pro Satellit 1125. Ein SRS-Ort 1130 wird erhalten, wie oben beschrieben. Satelliten-Orbits und, Zeitsignale 1110 werden erhalten von der Übertragungs-GNSS-Satelliten-Navigationsnachricht oder präzisem Satelliten-Orbit und Zeitsignalinformation wird optional wieder erhalten bei 1140 durch Decodieren der Globale-Korrekturnachricht 390. MW-Biase 1142 werden erhalten von der Regionale-Korrekturnachricht 1110 über ein Decodieren der Regionale-Korrekturnachricht 1105 oder MW-Biase 1144 werden erhalten von der Globale-Korrekturnachricht 390 über den Globale-Korrekturnachricht-Decodierer 1140.
  • Ein Modul 1145 erstellt ionosphärenfreie Phasen-Beobachtungen 1150 für Satelliten in Sicht bei dem SRS-Ort unter Verwendung der SRS-Ortsinformation 1130 und der Satelliten-Orbit- und Zeitsignalinformation 1135 zum Berechnen einer Entfernung und der geometrischen Korrektur pro Satellit 1115 zum Korrigieren der berechneten Entfernung (Gleichung 32). Ein Modul 1155 bestimmt eine troposphärische Verzögerung 1160 für den SRS-Ort von der Troposkalierung pro Station 1120 (Gleichung 36, Gleichung 39). Ein Modul 1165 bestimmt eine ionosphärische Verzögerung 1170 für den SRS-Ort von der ionosphärischen Korrektur pro Satellit pro Stationsdaten optional ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit 1125 (Gleichung 36, Gleichung 39). Bei 1175 werden die SRS-Träger-Phasen-Beobachtungen 1180 erstellt für zwei (oder mehr) Träger-Frequenzen durch Kombinieren der ionosphärenfreien Phasen-Beobachtungen 1150 mit der troposphärischen Korrektur 1160 für den SRS-Ort und die ionosphärische Korrektur für den SRS-Ort 1175 (Gleichung 33, Gleichung 34). Bei 1185 werden die SRS-Code-Beobachtungen 1190 erstellt durch Kombinieren der SRS-Träger-Phasen-Beobachtungen 1180 mit MW-Bias 1142 oder MW-Bias 1144 (Gleichung 25, Gleichung 26). Die SRS-Träger-Beobachtungen 1180 und SRS-Code-Beobachtungen 1190 umfassen die SRS-Beobachtungen 1095 bei jeder Epoche.
  • Teil 4: Korrektur für atmosphärische Effekte
  • 12 stellt schematisch eine ionosphärische Hülle 1200 und einen Teil 1205 einer troposphärischen Hülle, die die Erde 1210 umgibt. Da, mit Erd-basierten Referenzstationen 1220, 1225, 1230, ... 1235 eines Netzwerks, wobei jede Signale von GNSS-Satelliten 1260, 1265, ... 1270 empfängt. Zur Erleichterung der Darstellung wird nur der Anteil 1205 der troposphärischen Hülle, die die Referenzstation 1220 umgibt, gezeigt. Die Troposphäre hat eine Tiefe von beispielsweise Null bis 11 km. Eine troposphärische Verzögerung beeinflusst die Signale, die empfangen werden durch jede Referenzstation auf eine Art und Weise abhängig von einer atmosphärischen Temperatur, Druck und Luftfeuchtigkeit in der Nähe der Referenzstation, sowie der Höhe des Satelliten relativ zu der Referenzstation. Der Fehler ist ungefähr 1 mm pro Meter auf Erdniveau, so dass der letzte Meter des Signalpfads zu der Referenzstation ungefähr 1 mm eines Fehlers in dem troposphärischen Modell gibt.
  • Verschiedene Techniken sind bekannt zum Modellieren einer troposphärischen Pfadverzögerung auf den Signalen. Siehe beispielsweise B. HOFMANN-WELLENHOF at al., GLOBAL POSITIONING SYSTEM: THEORY AND PRACTICE, 2. Auflage, 1993, Abschnitt 6.3.3, Seiten 98–106. Eine troposphärische Skalierung (Troposkalierung), die die atmosphärischen Parameter in einem Troposkalierungsparameter zusammenführt, kann implementiert werden in mindestens drei Arten. Ein erster Ansatz ist die Zenitgesamtverzögerung (ZTD) zu modellieren, die eine troposphärische Verzögerung in einer vertikalen Richtung relativ zu der Referenzstation repräsentiert als ein Wert, der einen Entfernungsfehler δr, beispielsweise 2,58 Meter, repräsentiert. Ein zweiter Ansatz ist, die Summe von Eins plus einem Skalierungsfaktor (1 + S) zum Modellieren bzw. ein Modell zu bilden, so dass eine troposphärische Verzögerung in der vertikalen Richtung T' = (1 + S)T gilt, wobei T eine Konstante ist, beispielsweise 1 + S = 1,0238. Ein bequemerer Ansatz ist es, direkt ein Modell von S zu bilden, beispielsweise S = 2,38%. Für den Zweck der vorliegenden Erfindung ist es ausreichend, als ”troposphärischen Effekt” all das zu behandeln, was unterschiedliche Signalfrequenzen auf die gleiche Art und Weise (nicht-dispersiv) beeinflusst.
  • 13 stellt einen geneigten Strahlpfad von einem Satelliten zu einem Empfänger dar, der durch die Troposphäre geht. Abgesehen davon, wenn ein Satellit direkt über einer Referenzstation ist, gehen Signalstrahlen durch die Atmosphäre in einem geneigten Pfad von Satellit zu Empfänger, wie in 13 gezeigt, wie zum Beispiel als Gerade-Line-Pfad 1310 von Satellit 1260 zu Referenzstation 1220. Der geneigte Pfad des Signalstrahls von einem gegebenen Satellit zu jeder Referenzstation geht durch die Troposphäre mit einem Winkel α, der unterschiedlich ist für jeden Satelliten in Sicht bei der Station. Die troposphärische Abbildungsfunktion ist deshalb unterschiedlich für jede Satellit-zu-Referenzstation-Kombination. Der Effekt der unterschiedlichen Neigungswinkel kann kompensiert werden durch Inbeziehungsetzen der Geometrie-abhängigen Zenitverzögerung Tα zu einem Geometrie-unabhängigen T90° (vertikal T) durch eine Abbildungsfunktion m(α):
    Figure 00580001
  • Abgesehen davon, wenn ein Satellit direkt über einer Referenzstation ist, gehen Signalstrahlen durch die Ionosphäre in einem geneigten Pfad von Satellit zu Empfänger, wie in 14 gezeigt, wie zum Beispiel der Gerade-Linie-Pfad 1405 von Satellit 1260 zu Referenzstation 1220. Dieser Neigungspfad wird explizit in Betracht gezogen durch die sogenannte Abbildungsfunktion
    Figure 00580002
    wobei ζ der Winkel des Signalstrahls ist zu der Linie, die rechtwinklig ist zu der ionosphärische Sphäre durch den Durchgangspunkt (beispielsweise Linie 1410). Da der Neigungspfad des Signalstrahls von einem gegebenen Satellit zu jeder Referenzstation durch die Ionosphäre mit einem unterschiedlichen Winkel geht, ist der Winkel unterschiedlich für jede Referenzstation. Die Abbildungsfunktion ist daher unterschiedlich für jede Satellit-zu-Referenzstations-Kombination. Dieser Effekt der unterschiedlichen Neigungswinkel kann kompensiert werden durch Inbezugsetzen des Geometrie-abhängigen Gesamtelektroneninhalts (TEC) zu einem Geometrie-unabhängigen VTEC (Vertikal-TEC) durch
    Figure 00580003
    Wie beispielsweise in 14 mit Bezug auf Referenzstation 1220 und Satellit 1260 gezeigt, entspricht der TEC, bestimmt entlang eines Neigungspfads 1405, den VTEC entlang der Linie 1410 rechtwinklig zu der ionosphärischen Sphäre 1415 beim Durchgang 1420.
  • Mit den relativen Koordinaten, die oben eingeführt wurden, und dem Konzept der Abbildungsfunktion, kann das ionosphärische Vorrücken über dem Netzwerkbereich geschrieben werden als (hier werden die hochgestellten i und j verstanden als Exponenten und nicht als Indizes)
    Figure 00590001
  • Das bedeutet, dass das ionosphärische Vorrücken über dem Netzwerkbereich ausgedrückt wird in Ausdrücken ihrer Taylor-Entwicklung (oder einem anderen Satz von orthogonalen Funktionen, wie zum Beispiel sphärischen Bessel-Funktionen). Für die meisten Zwecke, und wie hier dargestellt, kann die Erweiterung gestoppt werden bei der ersten Ordnung und die Terminologie a1,0 = aλ und a0,1 = aφ, kann eingeführt werden. Der Ausdruck a0,0 = I0 ist das ionosphärische Vorrücken am Referenzpunkt, während aλ und aφ die Gradienten in der Ionosphäre in Relativkoordinaten sind. Die Ionosphäre an den Durchgangspunkten wird deshalb ausgedrückt als
    Figure 00590002
  • Deshalb charakterisieren für jeden Satellit m in Sicht die Parameter (I m / 0 , a m / λ , a m / φ ) die Ionosphäre über dem Netzwerkbereich. Diese Parameter werden geschätzt zusammen mit der Träger-Phasen-Ganzzahl-Mehrdeutigkeit und Multipfadzuständen. Im Allgemeinen ist, falls die Entwicklung Gleichung (39) ausgeführt wird bis zur k-ten Ordnung, die Anzahl der Zustände, die eingeführt werden für die Ionosphäre (k + 1)(k + 2)/2. Die anderen Ausdrücke von Gleichung (39) (m m / n , Δλ m / n , Δφ m / n ) werden gegeben durch die Geometrie des Netzwerkes und die Position des Satelliten m.
  • 15 stellt dar, wie die Ionosphärenparameter (I m / 0 , a m / λ , a m / φ ) die Ionosphäre an einem Durchgangspunkt relativ zu einem Referenzpunkt beschreiben. Die Ionosphäre hat einen TEC von I m / 0 am Referenzpunkt mit einer Neigung a m / λ in Winkelrichtung λ und einer Neigung a m / φ in Winkelrichtung φ. Im Beispiel von 15 ist der TEC 1500 bei Durchgangspunkt 1505 die Summe eines Beitrags 1510 gleich zu I m / 0 , eines Beitrags 1520 basierend auf Neigung a m / λ und Winkelabstand von Durchgangspunkt 1505 von Referenzpunkt 1525 in Richtung λ, und eines Beitrag 1530 basierend auf Neigung a m / φ und dem Winkelabstand von Durchgangspunkt 1505 von Referenzpunkt 1525 in Richtung φ.
  • Während eine lineare Behandlung der Ionosphäre eine exzellente Verfügbarkeit liefert, erhöht sich eine Verlässlichkeit mit einem noch realistischeren Modell, welches die Dicke der Ionosphäre in Betracht zieht. Wie bekannt ist (beispielsweise von D. BILITZA, International Reference Ionosphere 2000, RADIO SCIENCE 2 (36) 2001, 261), weist die Elektronendichte der Ionosphäre ein gewisses Profil f(h) als eine Funktion der Höhe h auf, welche eine scharfe Spitze der Höhe zwischen 300–400 Kilometer über Erdniveau hat. Zum Berechnen den Elektroneninhalts, den ein Strahl von Satellit m zu Station n spürt, würde man das Integral berechnen
    Figure 00600001
    wobei s das Maß entlang der direkten Sichtlinie zwischen Satellit und Station ist. Es sei bemerkt, wie für das einfache Schalenmodell, das schon betrachtet wurde, f(h) = Δ(h – h0) (Dirac-Delta-Verteilung), dieser Ausdruck zurückgeht zu der vorherigen Abbildungsfunktion als
    Figure 00600002
  • Unter Verwendung passender Parameter für f(h) kann das Integral für alle Station-Satellit-Paare numerisch bei jeder Epoche berechnet werden. Für praktische Zwecke ist eine Näherung hinsichtlich eines Boxprofils völlig ausreichend und liefert Verbesserung über das Schalenmodell bzw. Hüllenmodell. Es wird ferner angenommen, dass die Gradienten in der Ionosphäre nicht von der Höhe abhängen. Diese Annahme kann leicht aufgeweicht werden durch Hinzufügen weiterer Gradientenzustände für unterschiedliche Höhen. Dass die finite Dicke der Ionosphäre ein wichtiges Merkmal des Modells ist, kann verstanden werden durch bildliches Vorstellen des Eintritts und Ausgangspunkts des Strahls eines Satellits niedriger Höhe, beispielsweise wie in 8 von der Veröffentlichung der US-Patentanmeldung US 2009/0224969 A1 gezeigt. Falls die Dicke der Ionosphärenhülle 200 Kilometer ist, kann der Eintrittspunkt und der Austrittspunkt getrennt sein um einige 1000 Kilometer. Mit typischen Gradienten von aλ, aϕ ~ 10–3 m/km, unterscheiden sich die Beiträge zur Berechnung des ionosphärischen Vorrückens stark von Eintrittspunkt zu Ausgangspunkt.
  • 16 stellt schematisch eine Troposkalierung dar.
  • 19 stellt schematisch eine ionosphärische Verzögerung IPBS an einem Physikalischen-Basisstations-Ort PBS und eine ionosphärische Verzögerung ISRS bei einem Synthethikreferenzstations-Ort SRS dar.
  • Teil 5: Nachrichten-Codierung und Decodierung
  • Es wird daran erinnert, dass eine Aufgabe eines Verfügbarmachens von Regionale-Korrekturdaten 470 zum Verarbeiten von Rover-Beobachtungen es ist, ein Neuerstellen von Regionale-Netzwerk-Beobachtungen- und/oder Erstellen bzw. Aufbau von Synthetikreferenzstationsbeobachtungen zu ermöglichen auf Grundlage der Regionale-Netzwerk-Beobachtungen. Einige Ausführungsformen mindern die benötigte Bandbreite und/oder Geschwindigkeit der Rover-Verarbeitung durch Codieren der regionalen Korrekturdaten, beispielsweise wie bei 475 in 4 gezeigt.
  • 20 stellt schematisch ein Codierschema einer Korrekturnachricht da gemäß einigen Ausführungsformen. Regionale-Korrekturdaten 470 werden aufgeteilt in Netzwerkelemente 2005, die für das gesamte regionale Netzwerk zutreffen beispielsweise 80 Referenzstationen, und Cluster-Elemente 2010, die für Teilsätze (”Cluster”) zutreffen von beispielsweise bis zu 16 Referenzstationen des regionalen Netzwerks. Die codierten regionalen Korrekturdaten 480 werden dann segmentiert in eine Netzwerknachricht 2015, die die Netzwerkelemente enthält, sowie eine Serie von Cluster-Nachrichten 2020, 2025, 2030, ... 2035, die die Cluster-Elemente von entsprechenden Stations-Clustern 1, 2, 3, ... n enthalten.
  • Die Netzwerkelemente 2005 enthalten beispielsweise ein Zeitetikett bzw. Zeitmarke, eine geometrische Korrektur pro Satellit, einen Ort eines beliebigen Punkts in dem Netzwerk, zu dem Korrekturen referenziert werden, MW-Biase und die Anzahl von Cluster-Nachrichten, die in der Epoche folgen, und optional einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit. Die Cluster-Elemente 2010 enthalten beispielsweise einen Troposkalierungswert pro Station, eine ionosphärische Korrektur pro Station pro Satellit, und die Stationsorte. Stationshöhe wird nicht benötigt, falls Korrekturen bezogen werden auf eine Standardhöhe, die einem Rover bekannt ist, der die Korrekturdaten empfängt. Die Stationsorte müssen nicht physikalische Stationsorte sein, aber können anstatt dessen virtuellen Stationsorte sein, für die die Korrekturen geschätzt werden von den Beobachtungen an den physikalischen Referenzstationen des regionalen Netzwerks.
  • 21 stellt schematisch Cluster von Regionale-Netzwerk-Stationen dar: Cluster 1 bei 2105, Cluster 2 bei 2110, Cluster bei 2115, Cluster 4 bei 2120. Jedes Cluster in diesem vereinfachten Beispiel hat vier Stationen, obwohl die Anzahl der Stationen von der Wahl eines Aufbaus abhängt. Cluster 1 hat Station 1-1, 1-2, 1-3 und 1-4; Cluster 2 hat Station 2-1, 2-2, 2-3 und 2-4; Cluster 3 hat Station 3-1, 3-2, 3-3 und 3-4; und Cluster 4 hat Station 4-1, 4-2, 4-3 und 4-4. Die Cluster-Elemente von Clustern 1, 2, 3 und 4 werden entsprechend verwendet zum Erstellen von Cluster-Nachricht 2125, 2130, 2135 und 2140.
  • In einigen Ausführungsformen hat eine Regionale-Korrekturnachricht-Epoche eine Netzwerk 2105, gefolgt von einer Serie von Cluster-Nachrichten 20102035, wobei die Anzahl und Sequenz von diesen von Epoche zu Epoche variieren kann. In einigen Ausführungsformen weist jede Korrekturnachricht-Epoche eine Netzwerknachricht und einen Teilsatz von Cluster-Nachrichten auf, wobei die Cluster in dem Teilsatz über eine Serie von Epochen rotieren. In einigen Ausführungsformen basiert die Reihenfolge von Clustern in der Korrekturnachricht-Epoche auf einer erwarteten oder geschätzten oder bekannten Anzahl von Rovern, die sich physikalisch in dem Cluster befinden. Beispielsweise:
    Figure 00630001
  • Ein Rover braucht nicht alle diese Cluster-Nachrichten zum Erstellen einer Synthetikreferenzstationskorrektur für seinen ungefähren Ort. 22 zeigt ein Beispiel, in dem ein Rover 2205 sich innerhalb eines regionalen Netzwerks mit Clustern 2210, 2220, 2230 und 2240 befindet, wobei jeder eine entsprechende Netzwerkstation (oder virtuelle Netzwerkstation) 2215, 2225, 2235, 2245 aufweist. Rover 2205 ist umgeben von Netzwerkstationen 2215, 2225 und 2235, die gut verteilt sind um ihn und innerhalb eines passenden Radius zum Vorbereiten von Korrekturen für den Ort des Rovers von ihren Beobachtungen bzw. Observationen (oder virtuellen Beobachtungen). Die Beobachtungen von der Netzwerkstation 2245 werden von dem Rover 2205 an seinem gegenwärtigen Ort nicht gebraucht. Falls der Rover sich beispielsweise gut in dem Cluster 2210 bewegt, wo er nicht länger Cluster-Elemente von Cluster 2220 oder 2230 braucht, kann der Rover die Cluster-Elemente nur von Cluster 2210 verwenden.
  • In einigen Ausführungsformen verwendet der Rover 2205 die Ortsinformation der Netzwerknachricht zum Erstellen einer Liste von Clustern, vergleicht seinen ungefähren momentanen Ort mit der Liste, um zu bestimmen, welche Cluster-Nachrichten benötigt werden zum Erstellen von Synthetikreferenzstationskorrekturen, die passend sind für seinen momentanen Ort, und erlangt die Cluster-Elemente von den entsprechenden Cluster-Nachrichten. Dieser Ansatz kann Speicher, Prozessorzeit und andere Ressourcen sparen, wenn Rover-Beobachtungen verarbeitet werden zum Bestimmen des präzisen Rover-Orts.
  • Wie oben mit Bezug auf Gleichung (30), Gleichung (31) und Gleichung (32) diskutiert, kann der geometrische Korrekturausdruck übertragen werden für die drei beliebigen Orte in dem Netzwerk. Alternativ kann der geometrische Korrekturausdruck übertragen werden für einen einzelnen beliebigen Ort in dem Netzwerk zusammen mit dem Delta (Differenz von diesem Ausdruck) für jeden von den zwei anderen beliebigen Orten in dem Netzwerk. Von diesen geometrischen Korrekturausdrücken (oder geometrischen Korrekturausdruck plus Deltas), erstellt der Rover ein lineares Modell zum Schätzen der geometrischen Korrektur, die anwendbar ist auf seinen ungefähren Ort.
  • 17 zeigt beispielsweise drei beliebige Orte 1705, 1710, 1715, für die die geometrischen Korrekturausdrücke bestimmt werden in dem Netzwerkprozessor. Ein Raum bzw. ein Abstand zwischen den drei beliebigen Orten sollte groß genug sein (beispielsweise 5 Grad geometrischer Breite und 5 Grad geometrischer Länge) und eine gute Geometrie aufweisen zum Minimieren von einem Fehler, wenn ein lineares Modell für einen Rover-Ort 1720 innerhalb des Netzwerks aufgebaut wird. 18 stellt schematisch ein lineares Modell dar zum Bestimmen der geometrischen Korrektur 1820 bei dem Rover-Ort 1720 von den geometrischen Korrekturen 1805, 1810, 1815 für einen gegebenen Satelliten bei entsprechenden beliebigen Orten 1705, 1710, 1715. Dieser Ansatz hilft zum Minimieren von Bandbreite durch Reduzieren der Anzahl von geometrischen Korrekturwerten, die gebraucht werden zum Erstellen der Korrekturen, die am Rover benötigt werden.
  • In einigen Ausführungsformen wird die Regionale-Netzwerkverarbeitung unabhängig ausgeführt durch mehrere Regionale-Netzwerk-Prozessoren zum Bereitstellen einer Redundanz. Betreiben der Regionale-Netzwerk-Prozessoren unabhängig (und möglicherweise mit nicht-identischen Sätzen von Netzwerkstationsbeobachtungen) bedeutet, dass Biase und Skalierungen sich unterscheiden können zwischen Regionale-Netzwerk-Prozessoren. In einigen Ausführungsformen enthält eine Netzwerknachricht einen Prozessoridentifizierer, so dass der Rover wissen wird, wie er passend reagieren soll, falls seine Quelle von Netzwerknachrichten sich ändert, beispielsweise durch Neusetzen seiner Filter, um ein Verwenden von nicht-kompatiblen Biasen und Skalierungen zu vermeiden. Einige Ausführungsformen enthalten einen Zyklusverrutschungsindikator, um dem Rover zu signalisieren, dass eine Zyklusverrutschung bzw. Zyklusverschiebung aufgetreten ist an einem Satelliten in der Regionale-Netzwerk-Verarbeitung, so dass der Rover die Mehrdeutigkeitswerte in seinen Filtern neu setzen kann. Um weitere Übertragungsbandbreite zu sparen, verwenden einige Ausführungsformen ein optionales allgemeines Modell ionosphärischer Korrektur, von dem die Cluster-Nachricht Delta-(Unterschieds-)-Werte gibt; der Rover verwendet das optionale Modell von der Netzwerknachricht mit den Unterschiedswerten von der/den Cluster-Nachricht(en) zum Erstellen der ionosphärischen Korrektur für die ungefähre Position bzw. Ort des Rovers, beispielsweise für den SRS-Ort.
  • Einige Ausführungsformen weisen eine Netzwerkkorrekturnachricht auf, die wie folgt strukturiert ist:
    Figure 00660001
    Figure 00670001
  • Einige Ausführungsformen weisen Cluster-Nachrichten auf, die wie folgt strukturiert sind (für m Satelliten und mit n Stationen pro Cluster):
    Figure 00670002
  • Teil 6: Empfänger und Verarbeitungsvorrichtung
  • 23 zeigt ein schematisches Diagramm eines Computersystems gemäß einigen Ausführungsformen der Erfindung. Das Computersystem 2320 enthält einen oder mehrere Prozessoren 2330, ein oder mehrere Datenspeicherelemente 2335, Programmcode 2340 mit Instruktionen zum Steuern des/der Prozessor(en) 2330, und Benutzereingabe/Ausgabe-Geräte 2445, was ein oder mehrere Ausgabegeräte 2350 enthalten kann, wie zum Beispiel eine Anzeige oder ein Lautsprecher oder ein Drucker, und ein oder mehrere Geräte 2355 zum Empfangen einer Benutzereingabe, wie zum Beispiel einer Tastatur oder einem berührungsempfindlichen Feld oder einer Maus oder einem Mikrofon.
  • 24 zeigt ein Blockdiagramm eines typischen integrierten GNSS-Empfängersystems 2400 mit GNSS-Antenne 2405 und Kommunikationsantenne 2410. Das Trimble R8 GNSS-System ist ein Beispiel von solch einem System. Das Empfängersystem 2400 kann als ein Rover oder Basisstation oder Referenzstation dienen. Das Empfängersystem 2400 enthält einen GNSS-Empfänger 2415, ein Computersystem 2420 und eine oder mehrere Kommunikationsverbindungen 2425. Das Computersystem 2420 enthält ein oder mehrere Prozessor 2430, ein oder mehrere Datenspeicherelemente 2435, Programmcode 2440 mit Instruktionen zum Steuern des/der Prozessor(en) 2430 und Benutzereingabe/Ausgabe-Geräte 2445, die ein oder mehrere Ausgabegeräte 2450 enthalten können, wie zum Beispiel eine Anzeige oder ein Lautsprecher oder ein Drucker, und ein oder mehrere Geräte 2455 zum Empfangen von einer Benutzereingabe, wie zum Beispiel einer Tastatur oder berührungsempfindlichen Feld, oder Maus oder Mikrofon.
  • Teil 7: Allgemeine Bemerkungen
  • Die erfinderischen Konzepte können durch eine große Vielfalt von Prozessen und Geräten verkörpert werden. Einige beispielhaften Ausführungsformen werden nun beschrieben. Es wird verstanden, dass diese vorgesehen sind, um darstellend zu sein und nicht den Umfang der Erfindung begrenzend.
  • Der Fachmann wird erkennen, dass die detaillierte Beschreibung der Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung nur darstellend ist und nicht vorgesehen ist, auf irgendeine Weise begrenzend zu sein. Andere Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung werden sich sofort dem Fachmann aufdrängen, der den Vorteil dieser Offenbarung genießt. Beispielsweise wird der Fachmann erkennen, während eine Minimal-Fehler-Kombination verwendet wird in den Beispielen, dass viele Kombinationen möglich sind, und dass eine Kombination die anders ist als eine Minimal-Fehler-Kombination, akzeptable, wenn auch weniger optimale Ergebnisse bereitstellen kann. Deshalb sind die Ansprüche nicht vorgesehen, beschränkt zu sein auf Minimal-Fehler-Kombinationen, wo dies nicht ausdrücklich gesagt wird. Bezug wird genommen im Einzelnen auf Implementierungen der vorliegenden Erfindung, wie sie in den begleitenden Zeichnungen dargestellt sind. Die gleichen Referenzindikatoren werden durchgehend in den Zeichnungen verwendet und der folgenden detaillierten Beschreibung, um auf gleiche oder ähnliche Teile Bezug zu nehmen.
  • Im Interesse der Klarheit sind nicht alle der Routinemerkmale der Implementierungen, die hierin beschrieben sind, gezeigt und beschrieben. Es ist ersichtlich, dass in der Entwicklung von irgendeiner solcher aktuellen Implementierungen, vielerlei Implementierungs-spezifische Entscheidungen gemacht werden müssen, um die spezifischen Ziele des Entwicklers zu erreichen, wie zum Beispiel Übereinstimmung mit Anwendungs- und Business-bezogenen Randbedingungen, und dass diese spezifischen Ziele von einer Implementierung zu einer anderen und von einem Entwickler zu einem anderen variieren werden. Über dies hinaus wird erkannt, dass solch eine Entwicklungsanstrengung komplex und zeitraubend sein kann, aber nichtsdestotrotz ein Routineprozess der Ingenieurswissenschaft für den Fachmann sein würde, der den Vorteil dieser Offenbarung genießt.
  • Gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung können die Komponenten, Prozessschritte und/oder Datenstrukturen implementiert werden unter Verwendung verschiedener Arten von Betriebssystem (OS), Computerplattformen, Firmware, Computerprogramme, Computersprachen und/oder Maschinen für einen allgemeinen Zweck. Die Verfahren können als ein programmierter Prozess ablaufen, der auf einem Verarbeitungsschaltkreis abläuft. Der Verarbeitungsschaltkreis kann die Form mehrerer Kombinationen von Prozessoren und Betriebssystemen oder alleinstehenden Gerät annehmen. Die Prozesse können implementiert werden als Instruktionen, die ausgeführt werden durch solch eine Hardware, durch Hardware alleine, oder durch eine Kombination davon. Die Software kann gespeichert werden auf einem Programmspeichergerät, das durch eine Maschine gelesen werden kann. Rechenelemente, wie zum Beispiel Filter und Bänke von Filtern, können sofort implementiert werden unter Verwendung einer Objekt-orientierten Programmiersprache, so dass jedes benötigte Filter nach Bedarf instanziert wird.
  • Der Fachmann wird erkennen, dass Geräte einer Natur eines weniger allgemeinen Zwecks, wie zum Beispiel festbedrahtete Geräte, Field Programmable Logic Devices (FPLDs), einschließlich Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) und komplexe programmierbare logischen Geräte (CPLDs, engl. Complex Programmable Logic Devices), Anwendungs-spezifische integrierte Schaltungen (ASICs, engl. Application Specific Integrated Circuits) oder ähnliche auch verwendet werden können, ohne den Umfang und Geist der erfinderischen Konzepte, die hierin offenbart sind, zu verlassen.
  • Gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung können die Verfahren implementiert werden auf einem Datenverarbeitungscomputer, wie zum Beispiel einem Personalcomputer, Workstation-Computer, Mainframe-Computer oder High-Performance-Server, auf dem ein OS, wie zum Beispiel Microsoft® Windows® XP und Windows® 2000 abläuft, die verfügbar sind von der Microsoft Corporation von Redmond, Washington, oder Solaris®, verfügbar von Sun Microsystems, Inc. von Santa Clara, Kalifornien, oder verschiedene Versionen des Unix-Betriebssystems, wie zum Beispiel Linux, das von einer Vielzahl von Händlern verfügbar ist. Die Verfahren können auch implementiert werden auf einem Mehrprozessorsystem, oder in einer Rechnerumgebung, die verschiedene Periphergeräte enthält, wie zum Beispiel Eingabegeräte, Ausgabegeräte, Anzeigen, Zeigegeräte, Speicher, Speichergeräte, Medienschnittstellen zum Transferieren von Daten an und von dem/den Prozessor(en) und ähnlichem. Solch ein Computersystem oder Rechnerumgebung können lokal vernetzt sein oder über das Internet.
  • Teil 8: Zusammenfassung der erfinderischen Konzepte
  • Zusätzlich zu dem Vorhergehenden können Ausführungsformen gemäß der Erfindung beispielsweise eines oder mehrere der folgenden umfassen:
  • Teil 8.A: Regionale-Augmentations-Netzwerk
  • (Verfahren)
    • 1. Ein Verfahren einer Verarbeitung von GNSS-Daten, abgeleitet von Beobachtungen an mehreren Stationen, die sich innerhalb einer Region befinden, von GNSS-Signalen von mehreren Satelliten über mehrere Epochen, wobei die GNSS-Signale mindestens zwei Trägerfrequenzen aufweisen, und die Beobachtungen Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen enthalten, umfassend:
    • a. Erhalten von mindestens einem Code-Bias pro Satellit;
    • b. Erhalten einer ionosphärischen Verzögerung über der Region;
    • c. Erhalten einer troposphärischen Verzögerung über der Region;
    • d. Erhalten einer Phasen-angepassten geometrischen Korrektur pro Satellit; und
    • e. Verfügbarmachen von Korrekturdaten zur Verwendung durch einen Rover, der sich innerhalb der Region befindet, wobei die Korrekturdaten umfassen: die ionosphärische Verzögerung über der Region, die troposphärische Verzögerung über der Region, die Phasen-angepasste-geometrische Korrektur pro Satellit und den mindestens einen Code-Bias pro Satellit.
    • 2. Das Verfahren nach 1, wobei ein Erhalten von mindestens einem Code-Bias pro Satellit ein Erhalten eines geschätzten Code-Bias pro Satellit von einem Globale-Netzwerk-Prozessor umfasst.
    • 3. Das Verfahren nach 1, wobei ein Erhalten von mindestens einem Code-Bias pro Satellit ein Betreiben eines Prozessors umfasst zum Schätzen eines Code-Bias pro Satellit von GNSS-Beobachtungen von Referenzstationen eines regionalen Netzwerks.
    • 4. Das Verfahren nach 3, wobei ein Betreiben eines Prozessors zum Schätzen eines Code-Bias Betreiben eines Prozessors umfasst zum Festlegen von Mehrdeutigkeiten und zum Schätzen von mindestens einem Code-Bias pro Satellit, was konsistent ist mit ganzzahligen Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten.
    • 5. Das Verfahren nach 4, wobei der Code-Bias einen MW-Bias umfasst, der konsistent ist mit ganzzahligen Trägermehrdeutigkeiten.
    • 6. Das Verfahren nach einem von 4–5, wobei der Satz von Mehrdeutigkeiten mindestens eines umfasst von: (i) Widelane-Mehrdeutigkeiten und (ii) L1- und L2-Mehrdeutigkeiten, (iii) L2E- und L2C-Mehrdeutigkeiten und (iv) einer Kombination von Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten, von denen Widelane-Mehrdeutigkeiten bestimmt werden können.
    • 7. Das Verfahren nach einem von 1–6, wobei ein Erhalten einer ionosphärischen Verzögerung über der Region ein Betreiben eines Prozessors umfasst zum Bestimmen der ionosphärischen Verzögerung. über der Region von einem Modell.
    • 8. Das Verfahren nach einem von 1–6, wobei ein Erhalten einer ionosphärischen Verzögerung über der Region ein Betreiben eines Prozessors umfasst zum Schätzen von den Beobachtungen einer ionosphärischen Verzögerung pro Station pro Satellit.
    • 9. Das Verfahren nach einem von 1–6, wobei ein Erhalten einer. ionosphärischen Verzögerung über der Region ein Betreiben eines Prozessors umfasst zum Schätzen von den Beobachtungen einer ionosphärischen Verzögerung pro Station pro Satellit und eines ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit.
    • 10. Das Verfahren nach einem von 1–9, wobei ein Erhalten einer troposphärischen Verzögerung über der Region ein Betreiben eines Prozessors umfasst zum Schätzen von den Beobachtungen einer troposphärischen Verzögerung pro Station.
    • 11. Das Verfahren nach 10, wobei die troposphärische Verzögerung pro Station eine Zenitgesamtverzögerung pro Station umfasst.
    • 12. Das Verfahren nach einem von 1–11, wobei ein Erhalten einer Phasen-angepassten geometrischen Korrektur pro Satellit ein Betreiben eines Prozessors umfasst zum Schätzen eines Satzes von Mehrdeutigkeiten für Satelliten, die beobachtet werden durch die Stationen.
    • 13. Das Verfahren nach einem von 1–12, wobei ein Erhalten einer Phasen-angepassten geometrischen Korrektur pro Satellit ein Betreiben eines Prozessors umfasst zum Schätzen einer geometrischen Korrektur, die die ganzzahlige Natur von Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten bewahrt.
    • 14. Das Verfahren nach einem von 1–13, wobei die Phasen-angepasste geometrische Korrektur einen Ganzzahl-Zyklus-Bias pro Satellit enthält.
    • 15. Das Verfahren nach einem von 1–14, wobei die Korrekturdaten mindestens eines umfassen von (i) einer ionosphärischen Verzögerung pro Station pro Satellit, (ii) einer ionosphärischen Verzögerung pro Station pro Satellit und einem ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit und (iii) einer troposphärischen Verzögerung pro Station.
    • 16. Das Verfahren nach einem von 1–15, wobei die Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit einen geometrischen Korrekturausdruck umfasst für jeden von drei Orten innerhalb der Region, von der eine geometrische Korrektur an einem beliebigen Ort innerhalb der Region bestimmt werden kann.
  • (Computerprogrammprodukt)
    • 17. Ein Computerprogrammprodukt, umfassend: ein Computer-verwendbares Medium mit Computer-lesbaren Instruktionen, die darin physikalisch verkörpert sind, wobei die Computer-lesbaren Instruktionen, wenn sie durch einen Prozessor ausgeführt werden, dem Prozessor ermöglichen, das Verfahren nach einem von 1–16 auszuführen.
    • 18. Ein Computerprogrammprodukt, umfassend einen Satz von Instruktionen, die, wenn in einen Prozessor geladen und durch einen Prozessor ausgeführt, dem Prozessor ermöglichen, das Verfahren nach einem von 1–16 auszuführen.
  • (Vorrichtung)
    • 19. Vorrichtung zum Verarbeiten von GNSS-Daten, abgeleitet von Beobachtungen an mehreren Stationen, die sich innerhalb einer Region befinden, von GNSS-Signalen von mehreren Satelliten über mehrere Epochen, wobei die GNSS-Signale mindestens zwei Trägerfrequenzen aufweisen, und die Beobachtungen Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen enthalten, umfassend:
    • a. mindestens einen Prozessor, der konfiguriert ist zum Erhalten von mindestens einem Code-Bias pro Satellit, einer ionosphärischen Verzögerung über der Region, einer troposphärischen Verzögerung über der Region und einer Phasen-angepassten geometrischen Korrektur pro Satellit; und
    • b. einen Kommunikationskanal zum Verfügbarmachen von Korrekturdaten zur Verwendung durch einen Rover, der sich innerhalb der Region befindet, wobei die Korrekturdaten umfassen: die ionosphärische Verzögerung über der Region, die troposphärische Verzögerung über der Region, die Phasen-angepasste-geometrische Korrektur pro Satellit und den mindestens einen Code-Bias pro Satellit.
    • 20. Die Vorrichtung nach 19, wobei der mindestens eine Prozessor den mindestens einen Code-Bias pro Satellit von einem Globale-Netzwerk-Prozessor erhält.
    • 21. Die Vorrichtung nach 19, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Schätzen eines Code-Bias pro Satellit von GNSS-Beobachtungen von Referenzstationen eines regionalen Netzwerks.
    • 22. Die Vorrichtung nach 21, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Festlegen. eines Satzes von Mehrdeutigkeiten und zum Schätzen von mindestens einem Code-Bias pro Satellit, der konsistent ist mit ganzzahligen Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten.
    • 23. Die Vorrichtung nach 22, wobei der Code-Bias einen MW-Bias umfasst, der konsistent ist mit ganzzahligen Trägermehrdeutigkeiten.
    • 24. Die Vorrichtung nach einem von 22–23, wobei der Satz von Mehrdeutigkeiten mindestens eines umfasst von: (i) Widelane-Mehrdeutigkeiten und (ii) L1- und L2-Mehrdeutigkeiten, (iii) L2E- und L2C-Mehrdeutigkeiten und (iv) einer Kombination von Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten, von denen Widelane-Mehrdeutigkeiten bestimmt werden können.
    • 25. Die Vorrichtung nach einem von 19–24, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Bestimmen der ionosphärischen Verzögerung über der Region von einem Modell.
    • 26. Die Vorrichtung nach einem von 19–25, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Schätzen von den Beobachtungen einer ionosphärischen Verzögerung pro Station pro Satellit.
    • 27. Die Vorrichtung nach einem von 19–25, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Schätzen von den Beobachtungen einer ionosphärischen Verzögerung pro Station pro Satellit und eines ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit.
    • 28. Die Vorrichtung nach einem von 19–27, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Schätzen von den Beobachtungen einer troposphärischen Verzögerung pro Station.
    • 29. Die Vorrichtung nach 28, wobei die troposphärische Verzögerung pro Station eine Zenitgesamtverzögerung pro Station umfasst.
    • 30. Die Vorrichtung nach einem von 19–29, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Schätzen eines Satzes von Mehrdeutigkeiten für Satelliten, die beobachtet werden durch die Stationen.
    • 31. Die Vorrichtung nach einem von 19–30, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Schätzen einer geometrischen Korrektur, die die ganzzahlige Natur von Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten bewahrt.
    • 32. Die Vorrichtung nach einem von 19–31, wobei die Phasen-angepasste geometrische Korrektur einen Ganzzahl-Zyklus-Bias pro Satellit enthält.
    • 33. Die Vorrichtung nach einem von 19–32, wobei die Korrekturdaten mindestens eines umfassen von (i) einer ionosphärischen Verzögerung pro Station pro Satellit, und (ii) einer ionosphärischen Verzögerung pro Station
    • 34. Die Vorrichtung nach einem von 19–33, wobei die Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit einen geometrischen Korrekturausdruck umfasst für jeden von drei Orten innerhalb der Region, von der eine geometrische Korrektur an einem beliebigen Ort innerhalb der Region bestimmt werden kann.
  • Teil 8.B: Rover-Positionierung mit regionaler Augmentation
  • (Verfahren)
    • 1. Ein Verfahren eines Bestimmens einer präzisen Position eines Rovers, der sich innerhalb einer Region befindet, umfassend:
    • a. Betreiben eines Empfängers zum Erhalten von Rover-Beobachtungen, umfassend Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen von GNSS-Signalen auf mindestens zwei Träger-Frequenzen,
    • b. Empfangen von Korrekturdaten, umfassend mindestens einen Code-Bias pro Satellit, mindestens eines von: (i) einem Feste-Natur-MW-Bias pro Satellit und (ii) Werten, von denen ein Feste-Natur-MW-Bias pro Satellit ableitbar ist, und mindestens eines von: (iii) einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerkstationen und (iv) nicht-ionosphärischen Korrekturen;
    • c. Erzeugen von Rover-Korrekturen von den Korrekturdaten, und
    • d. Betreiben eines Prozessors zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position unter Verwendung der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen.
    • 2. Das Verfahren nach 1, wobei der Code-Bias pro Satellit einen Code-Bias pro Satellit umfasst, der geschätzt wird durch einen Globale-Netzwerk-Prozessor.
    • 3. Das Verfahren nach einem von 1–2, wobei die ionosphärische Verzögerung pro Satellit eine ionosphärische Verzögerung umfasst, die von Beobachtungen von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen geschätzt wird.
    • 4. Das Verfahren nach einem von 1–2, wobei die ionosphärische Verzögerung pro Satellit geschätzt wird von einem Modell einer ionosphärischen Verzögerung über der Region.
    • 5. Das Verfahren nach 1, wobei die Korrekturdaten ferner einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen.
    • 6. Das Verfahren nach einem von 1–5, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen eine troposphärische Verzögerung für jede der mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfasst.
    • 7. Das Verfahren nach einem von 1–6, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen eine geometrische Korrektur pro Satellit umfassen.
    • 8. Das Verfahren nach einem von 1–7, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen umfassen, für jeden Satellit in Sicht an dem Empfänger, eine geometrische Korrektur, die einen Satellitenpositionsfehler und Satellitenzeitsignalfehler repräsentiert.
    • 9. Das Verfahren nach 8, wobei ein Erzeugen von Rover-Korrekturen von dem Datensatz ein Identifizieren jeder geometrischen Korrektur mit einem entsprechenden Satellit, beobachtet an dem Rover, umfasst.
    • 10. Das Verfahren nach einem von 8–9, wobei ein Verwenden der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position umfasst: Bestimmen einer geometrischen Entfernung pro Satellit unter Verwendung von mindestens einem von (i) einer Übertragungsephemeride und (ii) einer präzisen Ephemeride und, für jeden Satellit, Anwenden der geometrischen Korrektur auf die geometrische Entfernung zum Erhalten einer korrigierten geometrischen Entfernung pro Satellit.
    • 11. Das Verfahren nach einem von 1–10, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen für jeden Satellit in Sicht an dem Rover eine geometrische Korrektur für jeden der drei Orte in den Regionen umfassen, und wobei ein Erzeugen von Rover-Korrekturen von den Korrekturdaten für jeden Satellit in Sicht an dem Rover umfasst ein Bestimmen einer geometrischen Korrektur für einen ungefähren Rover-Ort von den geometrischen Korrekturen für die drei Orte.
    • 12. Das Verfahren nach einem von 1–11, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit an mehreren Regionale-Netzwerkstationen umfassen, und wobei ein Erzeugen von Rover-Korrekturen von dem Datensatz ein Interpolieren einer ionosphärischen Verzögerung für die grobe Position umfasst.
    • 13. Das Verfahren nach einem von 1–11, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit bei mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfassen, sowie einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit, und wobei ein Erzeugen von Rover-Korrekturen von dem Datensatz für jeden Satellit ein Interpolieren einer absoluten ionosphärischen Verzögerung für die grobe Position und ein Kombinieren mit dem ionosphärischen Phasen-Bias umfasst.
    • 14. Das Verfahren nach einem von 1–13, wobei der Datensatz eine troposphärische Verzögerung pro Satellit bei mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfasst, und wobei ein Erzeugen von Rover-Korrekturen von dem Datensatz ein Interpolieren einer troposphärischen Verzögerung für die grobe Position umfasst.
    • 15. Das Verfahren nach einem von 1–14, wobei ein Verwenden der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position umfasst: ein Kombinieren der Rover-Korrekturen mit den Rover-Beobachtungen zum Erhalten korrigierter Rover-Beobachtungen und Bestimmen der präzisen Rover-Position von den korrigierten Rover-Beobachtungen.
    • 16. Das Verfahren nach einem von 1–14, wobei ein Verwenden der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position umfasst:
    • a. ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden der mehreren Satelliten in Sicht bei einem ausgewählten Ort; und
    • b. differentielles Verarbeiten der Rover-Beobachtungen mit den simulierten Referenzstationsobservablen zum Erhalten der präzisen Rover-Position.
    • 17. Das Verfahren nach 16, wobei ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden der mehreren Satelliten in Sicht bei einem ausgewählten Ort ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen von mindestens einer simulierten Referenzstations-Träger-Phasen-Beobachtung für jeden von mehreren Satelliten, beobachtbar bei einem ausgewählten Ort, umfasst.
    • 18. Das Verfahren nach einem von 16–17, wobei ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden von mehreren Satelliten in Sicht bei einem ausgewählten Ort ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen von mindestens einer simulierten Referenzstations-Code-Beobachtung für jeden von mehreren Satelliten, beobachtbar bei dem ausgewählten Ort, umfasst.
    • 19. Das Verfahren nach einem von 16–18, wobei der ausgewählte Ort einer von (i) die grobe Position des Rovers und (ii) einem Ort innerhalb 100 m der groben Position des Rovers.
    • 20. Das Verfahren nach einem von 16–19, wobei ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden der mehreren Satelliten in Sicht bei einem ausgewählten Ort ausgeführt wird in einem Prozessor an einem Ort, entfernt von dem Rover.
    • 21. Das Verfahren nach einem von 16–19, wobei ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden der mehreren Satelliten in Sicht an einem ausgewählten Ort in einem Prozessor an dem Rover ausgeführt wird.
  • (Computerprogrammprodukt)
    • 22. Ein Computerprogrammprodukt, umfassend, ein Computer-verwendbares Medium mit Computer-lesbaren Instruktionen, die physikalisch darin verkörpert sind, wobei die Computer-lesbaren Instruktionen, wenn durch einen Prozessor ausgeführt, dem Prozessor ermöglichen, das Verfahren von einem von 1–21 auszuführen.
    • 23. Ein Computerprogramm, umfassend einen Satz von Instruktionen, die, wenn in einen Prozessor geladen und durch einen Prozessor ausgeführt, dem Prozessor ermöglichen, das Verfahren nach einem von 1–21 auszuführen.
  • (Vorrichtung)
    • 24. Vorrichtung zum Bestimmen einer präzisen Position eines Rovers, der sich innerhalb einer Region befindet, umfassend:
    • a. einen Empfänger, betriebsfähig zum Erhalten von Rover-Beobachtungen, umfassend Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen von GNSS-Signalen auf mindestens zwei Träger-Frequenzen,
    • b. einen Korrekturdatenempfänger, betriebsfähig zum Empfangen von Korrekturdaten, umfassend mindestens einen Code-Bias pro Satellit, mindestens eines von: (i) einem Feste-Natur-MW-Bias bzw. MW-Bias fester Natur pro Satellit und (ii) Werten, von denen ein MW-Bias fester Natur pro Satellit ableitbar ist, und mindestens eines von: (iii) einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerkstationen und (iv) nicht-ionosphärischen Korrekturen; und
    • c. mindestens einen Prozessor, betriebsfähig zum Erzeugen von Rover-Korrekturen von den Korrekturdaten, und betriebsfähig zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position unter Verwendung der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen.
    • 25. Die Vorrichtung nach 24, wobei der Code-Bias pro Satellit einen Code-Bias pro Satellit umfasst, der geschätzt wird durch einen Globale-Netzwerk-Prozessor.
    • 26. Die Vorrichtung nach einem von 24–25, wobei die ionosphärische Verzögerung pro Satellit eine ionosphärische Verzögerung umfasst, die von Beobachtungen von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen geschätzt wird.
    • 27. Die Vorrichtung nach einem von 24–25, wobei die ionosphärische Verzögerung pro Satellit geschätzt wird von einem Modell von einer ionosphärischen Verzögerung über der Region.
    • 28. Die Vorrichtung nach 24, wobei die Korrekturdaten ferner einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen.
    • 29. Die Vorrichtung nach einem der von 24–28, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen eine troposphärische Verzögerung für jede von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfasst.
    • 30. Die Vorrichtung nach einem von 24–29, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen eine geometrische Korrektur pro Satellit umfassen.
    • 31. Die Vorrichtung nach einem von 24–30, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen, für jeden Satellit in Sicht bei dem Empfänger, eine geometrische Korrektur umfasst, die einen Satellitenpositionsfehler und Satellitenzeitsignalfehler repräsentiert.
    • 32. Die Vorrichtung nach 31, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Identifizieren von jeder geometrischen Korrektur mit einem entsprechenden Satelliten, beobachtet an dem Rover.
    • 33. Die Vorrichtung nach einem von 31–32, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Bestimmen einer geometrischen Entfernung pro Satellit unter Verwendung von mindestens einem von (i) einer Übertragungsephemeride und (ii) einer präzisen Ephemeride und, für jeden Satellit, und zum Anwenden der geometrischen Korrektur auf die geometrische Entfernung zum Erhalten einer korrigierten geometrischen Entfernung pro Satellit.
    • 34. Die Vorrichtung nach einem von 24–33, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen für jeden Satellit in Sicht an dem Rover eine geometrische Korrektur für jeden der drei Orte in den Regionen umfassen, und wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Bestimmen, für jeden Satelliten in Sicht an dem Rover, einer geometrischen Korrektur für einen ungefähren Rover-Ort von den geometrischen Korrekturen für die drei Orte.
    • 35. Die Vorrichtung nach einem von 24–33, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit an mehreren Regionale-Netzwerkstationen umfassen, und wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Interpolieren einer ionosphärischen Verzögerung für die grobe Position.
    • 36. Die Vorrichtung nach einem von 24–35, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit an mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen und einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen, und wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Interpolieren, für jeden Satelliten, einer absoluten ionosphärischen Verzögerung für die grobe Position und Kombinieren mit dem ionosphärischen Phasen-Bias.
    • 37. Die Vorrichtung nach einem von 24–36, wobei der Datensatz eine troposphärische Verzögerung pro Satellit an mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfasst, und wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Interpolieren einer troposphärischen Verzögerung für die grobe Position.
    • 38. Die Vorrichtung nach einem von 24–37, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Kombinieren der Rover-Korrekturen mit den Rover-Beobachtungen zum Erhalten korrigierter Rover-Beobachtungen und zum Bestimmen der präzisen Rover-Position von den korrigierten Rover-Beobachtungen.
    • 39. Die Vorrichtung nach einem von 24–38, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden der mehreren Satelliten in Sicht bei einem ausgewählten Ort; und zum differentiellen Verarbeiten der Rover-Beobachtungen mit den simulierten Referenzstationsobservablen zum Erhalten der präzisen Rover-Position.
    • 40. Die Vorrichtung nach 39, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen von mindestens einer simulierten Referenzstations-Träger-Phasen-Beobachtung für jeden der mehreren Satelliten, beobachtbar an einem ausgewählten Ort.
    • 41. Die Vorrichtung nach einem von 39–40, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen von mindestens einer simulierten Referenzstations-Code-Beobachtung für jeden der mehreren Satelliten, beobachtbar an dem ausgewählten Ort.
    • 42. Die Vorrichtung nach einem von 39–41, wobei der ausgewählte Ort einer ist von (i) der groben Position des Rovers und (ii) einem Ort innerhalb 100 m der groben Position des Rovers.
    • 43. Die Vorrichtung nach einem von 39–42, wobei der mindestens eine Prozessor entfernt liegt von dem Rover.
    • 44. Die Vorrichtung nach einem von 39–42, wobei der mindestens eine Prozessor am Rover ist.
  • 8.C: Regionale Korrekturdaten
  • (Datenstrom)
    • 1. Ein Korrekturdatenstrom zur Verwendung beim Bestimmen einer präzisen Position eines Rovers, der sich innerhalb einer Region befindet, von Rover-Beobachtungen, umfassend Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen von GNSS-Signalen auf mindestens zwei Träger-Frequenzen, wobei der Korrekturdatenstrom mindestens einen Code-Bias pro Satellit, eine ionosphärische Verzögerung über der Region, eine troposphärische Verzögerung über der Region und eine Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit umfasst.
    • 2. Der Korrekturdatenstrom nach 1, wobei der Korrekturdatenstrom erzeugt wird durch Verarbeiten von GNSS-Daten, die abgeleitet werden von Beobachtungen an mehreren Stationen, die sich innerhalb einer Region befinden, von GNSS-Signalen von mehreren Satelliten über mehrere Epochen, wobei die GNSS-Signale mindestens zwei Träger-Frequenzen aufweisen und die Beobachtungen, Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen enthalten.
    • 3. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–2, wobei der Korrekturdatenstrom erzeugt wird durch Erhalten von mindestens einem Code-Bias pro Satellit, Erhalten einer ionosphärischen Verzögerung über der Region, Erhalten einer troposphärischen Verzögerung über der Region und Erhalten einer Phasen-angepassten geometrischen Korrektur pro Satellit.
    • 4. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–3, wobei der mindestens eine Code-Bias pro Satellit konsistent ist mit ganzzahligen Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten.
    • 5. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–4, wobei der Code-Bias einen MW-Bias umfasst, der konsistent ist mit ganzzahligen Träger-Mehrdeutigkeiten.
    • 6. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 4–5, wobei Mehrdeutigkeiten mindestens eines umfassen von: (i) Widelane-Mehrdeutigkeiten und (ii) L1- und L2 Mehrdeutigkeiten, (iii) L2E und L2C-Mehrdeutigkeiten und (iv) eine Kombination von Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten, von denen Widelane-Mehrdeutigkeiten bestimmt werden können.
    • 7. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–6, wobei die ionosphärische Verzögerung über der Region geschätzt wird von Beobachtungen einer ionosphärischen Verzögerung pro Station pro Satellit.
    • 8. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–6, wobei die ionosphärische Verzögerung über der Region erhalten wird von einem Modell.
    • 9. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–8, ferner umfassend einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit.
    • 10. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–9, wobei die troposphärische Verzögerung über der Region geschätzt wird von Beobachtungen einer troposphärischen Verzögerung pro Station.
    • 11. Der Korrekturdatenstrom nach 10, wobei die troposphärische Verzögerung pro Station eine Zenitgesamtverzögerung pro Station umfasst.
    • 12. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–11, wobei die Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit derart geschätzt wird, dass eine ganzzahlige Natur von Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten bewahrt wird.
    • 13. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–12, wobei die Phasen-angepasste geometrische Korrektur einen Ganzzahl-Zyklus-Bias pro Satellit enthält.
    • 14. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–13, umfassend mindestens eines von (i) einer ionosphärischen Verzögerung pro Station pro Satellit, und (ii) einer ionosphärischen Verzögerung pro Station.
    • 15. Der Korrekturdatenstrom nach einem von 1–14, wobei die Phasen-angepasste geometrische Korrektur pro Satellit einen geometrischen Korrekturausdruck umfasst für jeden von drei Orten innerhalb der Region, von der eine geometrische Korrektur an einem beliebigen Ort innerhalb der Region bestimmt werden kann.
  • Teil 8.D: Regionales Korrekturdatenformat
  • (Codierung – Verfahren)
    • 1. Ein Verfahren eines Vorbereitens einer GNSS-Korrekturnachricht, umfassend:
    • a. Empfangen von Korrekturdaten, die abgeleitet werden von Beobachtungen an mehreren Stationen, die sich innerhalb einer Region befinden, von GNSS-Signalen von mehreren Satelliten über mehrere Epochen,
    • b. Trennen der regionalen Korrekturdaten in Netzwerkelemente bezüglich im Wesentlichen aller der Stationen und Cluster-Elemente bezüglich Teilsätzen der Stationen, und
    • c. Erstellen einer Korrekturnachricht, umfassend mindestens eine Netzwerknachricht, enthaltend Netzwerkelemente und mindestens eine Cluster-Nachricht, enthaltend Cluster-Elemente.
    • 2. Das Verfahren nach 1, wobei die Korrekturnachricht eine Vielzahl von Korrekturnachrichtenepochen umfasst, wobei jede Korrekturnachrichtepoche eine Netzwerknachricht und mindestens eine Cluster-Nachricht umfasst.
    • 3. Das Verfahren nach einem von 1–2, wobei die Korrekturnachricht von einer ersten Korrekturnachrichtepoche Cluster-Nachrichten einer ersten Gruppe von Clustern umfasst, und die Korrekturnachricht von einer zweiten Korrekturnachrichtenepoche Cluster-Nachrichten einer zweiten Gruppe von Clustern umfasst.
    • 4. Das Verfahren nach einem von 1–3, wobei mindestens eine Cluster-Nachricht für jeden Teilsatz der Stationen enthalten ist in einer Serie von Korrekturnachrichtenepochen.
    • 5. Das Verfahren nach einem von 1–4, wobei die Netzwerkelemente mindestens eines von einer geometrischen Korrektur pro Satellit und einem Code-Bias pro Satellit umfassen.
    • 6. Das Verfahren nach 5, wobei die Netzwerkelemente mindestens eines von einem Zeitetikett, einem Ort eines Punkts in dem Netzwerk und einer Anzahl von folgenden Cluster-Nachrichten umfassen.
    • 7. Das Verfahren nach einem von 1–6, wobei die Cluster-Elemente mindestens eines umfassen von einer troposphärischen Skalierung pro Station, einer ionosphärischen Korrektur pro Station pro Satellit und einem Ort pro Station.
    • 8. Das Verfahren nach einem von 1–7, wobei die Korrekturdaten mindestens einen Code-Bias pro Satellit umfassen, sowie mindestens eines von einem MW-Bias fester Natur pro Satellit und Werten, von denen ein MW-Bias fester Natur pro Satellit ableitbar ist, und mindestens einem von: einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerkstationen und nicht-ionosphärischen Korrekturen.
    • 9. Das Verfahren nach einem von 1–8, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen und einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen.
    • 10. Das Verfahren nach einem von 1–8, wobei die Netzwerkelemente einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen und die Cluster-Elemente eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede der mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfassen.
  • (Codierung – Computerprogrammprodukt)
    • 11. Ein Computerprogrammprodukt, umfassend: ein Computer-verwendbares Medium mit Computer-lesbaren Instruktionen, die physikalisch darin verkörpert sind, wobei die Computer-lesbare Instruktion, wenn durch einen Prozessor ausgeführt, dem Prozessor ermöglichen, das Verfahren nach einem von 1–10 auszuführen.
    • 12. Ein Computerprogramm, umfassend einen Satz von Instruktionen, die, wenn sie in einen Prozessor geladen werden, und durch einen Prozessor ausgeführt werden, dem Prozessor ermöglichen, das Verfahren nach einem von 1–10 auszuführen.
  • (Codierung – Vorrichtung)
    • 13. Vorrichtung, umfassend einen Prozessor mit Instruktionen, die dem Prozessor ermöglichen, eine GNSS-Korrektur-Nachricht für eine Korrektur vorzubereiten, die abgeleitet wird von Beobachtungen bei mehreren Stationen, die sich innerhalb einer Region befinden, von GNSS-Signalen von mehreren Satelliten über mehrere Epochen durch Trennen der Regionalen Korrekturdaten in Netzwerkelemente bezüglich im Wesentlichen aller Stationen und Cluster-Elementen bezüglich Teilsätzen der Stationen, und Erstellen einer Korrekturnachricht, umfassend mindestens eine Netzwerknachricht, die Netzwerkelemente enthält und mindestens eine Cluster-Nachricht, die Cluster-Elemente enthält.
    • 14. Die Vorrichtung nach 13, wobei die Korrekturnachricht eine Vielzahl von Korrekturnachrichtepochen umfasst, wobei jede Korrekturnachrichtepoche eine Netzwerknachricht und mindestens eine Cluster-Nachricht umfasst.
    • 15. Die Vorrichtung nach einem von 13–14, wobei die Korrekturnachricht einer ersten Korrekturnachrichtepoche Cluster-Nachrichten einer ersten Gruppe von Clustern umfasst, und die Korrekturnachricht einer zweiten Korrekturnachrichtepoche Cluster-Nachrichten einer zweiten Gruppe von Clustern umfasst.
    • 16. Die Vorrichtung nach einem von 13–15, wobei mindestens eine Cluster-Nachricht für jeden Teilsatz der Stationen enthalten ist in einer Serie von Korrekturnachrichtepochen.
    • 17. Die Vorrichtung nach einem von 13–16, wobei die Netzwerkelemente mindestens eines umfassen von einer geometrischen Korrektur pro Satellit und einem Code-Bias pro Satellit.
    • 18. Die Vorrichtung nach 17, wobei die Netzwerkelemente mindestens eines umfassen von einem Zeitetikett, einem Ort eines Punktes in einem Netzwerk und einer Anzahl von folgenden Cluster-Nachrichten.
    • 19. Die Vorrichtung nach einem von 13–18, wobei die Cluster-Elemente mindestens eines umfassen von einer troposphärischen Skalierung pro Station, einer ionosphärischen Korrektur pro Station pro Satellit und einem Ort pro Station.
    • 20. Die Vorrichtung nach einem von 13–19, wobei die Korrekturdaten mindestens einen Code-Bias pro Satellit umfassen, sowie mindestens einen MW-Bias fester Natur pro Satellit und Werte, von denen ein MW-Bias fester Natur pro Satellit ableitbar ist, und mindestens eines von: einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit für jede einer Mehrzahl von Regionale-Netzwerk-Stationen, und nicht-ionosphärischen Korrekturen.
    • 21. Die Vorrichtung nach einem von 13–20, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede einer Mehrzahl von Regionale-Netzwerk-Stationen und einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen.
    • 22. Die Vorrichtung nach einem von 13–20, wobei die Netzwerkelemente einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen, und die Cluster-Elemente eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfassen.
  • (Decodierung – Verfahren)
    • 1. Ein Verfahren eines Vorbereitens Regionaler GNSS-Korrekturen von einer Korrekturnachricht mit mindestens einer Netzwerknachricht, enthaltend Netzwerkelemente bezüglich im Wesentlichen aller Stationen eines Netzwerks von Stationen, die sich innerhalb einer Region befinden, und mit mindestens einer Cluster-Nachricht, wobei jede Cluster-Nachricht Cluster-Elemente bezüglich einem entsprechenden Teilsatz der Stationen enthält, umfassend: Extrahieren von Netzwerkelementen von der mindestens einen Netzwerknachricht, Extrahieren von Cluster-Elementen von der mindestens einen Cluster-Nachricht, und Vorbereiten von den Netzwerkelementen und den Cluster-Elementen von Korrekturdaten, die passend sind zur Verwendung mit Rover-Beobachtungen zum Bestimmen einer präzisen Position eines Rovers innerhalb der Region.
    • 2. Das Verfahren nach 1, wobei die Korrekturnachricht eine Vielzahl von Korrekturnachrichtepochen umfasst, wobei jede Korrekturnachrichtepoche eine Netzwerknachricht und mindestens eine Cluster-Nachricht umfasst.
    • 3. Das Verfahren nach einem von 1–2, wobei die Korrekturnachricht von einer ersten Korrekturnachrichtepoche Cluster-Nachrichten einer ersten Gruppe von Clustern umfasst, und die Korrekturnachricht einer zweiten Korrekturnachrichtenepoche Cluster-Nachrichten einer zweiten Gruppe von Clustern umfasst.
    • 4. Das Verfahren nach einem von 1–3, wobei mindestens eine Cluster-Nachricht für jeden Teilsatz der Stationen enthalten ist in einer Serie von Korrekturnachrichtepochen.
    • 5. Das Verfahren nach einem von 1–4, wobei die Netzwerkelemente mindestens eines von einer geometrischen Korrektur pro Satellit und einem Code-Bias pro Satellit umfassen.
    • 6. Das Verfahren nach 5, wobei die Netzwerkelemente mindestens eines von einem Zeitetikett, einem Ort eines Punkts in dem Netzwerk und einer Anzahl von folgenden Cluster-Nachrichten umfassen.
    • 7. Das Verfahren nach einem von 1–6, wobei die Cluster-Elemente mindestens eines umfassen von einer troposphärischen Skalierung pro Station, einer ionosphärischen Korrektur pro Station pro Satellit und einem Ort pro Station.
    • 8. Das Verfahren nach einem von 1–7, wobei die Korrekturdaten mindestens einen Code-Bias pro Satellit umfassen, sowie mindestens einen MW-Bias fester Natur pro Satellit und Werte, von denen ein MW-Bias fester Natur pro Satellit ableitbar ist, und mindestens eines von: einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerkstationen und nicht-ionosphärischen Korrekturen.
    • 9. Das Verfahren nach einem von 1–8, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen und einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen.
    • 10. Das Verfahren nach einem von 1–8, wobei die Netzwerkelemente einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen und die Cluster-Elemente eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede der mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfassen.
  • (Decodierung – Computerprogrammprodukt)
    • 11. Ein Computerprogrammprodukt, umfassend: ein Computer-verwendbares Medium mit Computer-lesbaren Instruktionen, die physikalisch darin verkörpert sind, wobei die Computer-lesbaren Instruktionen, wenn durch einen Prozessor ausgeführt, dem Prozessor ermöglichen, das Verfahren nach einem von 1–10 auszuführen.
    • 12. Ein Computerprogramm, umfassend einen Satz von Instruktionen, die, wenn in einen Prozessor geladen, und durch einen Prozessor ausgeführt, dem Prozessor ermöglichen, das Verfahren nach einem von 1–10 auszuführen.
  • (Decodierung – Vorrichtung)
    • 13. Vorrichtung, umfassend einen Prozessor mit Instruktionen, die dem Prozessor ermöglichen, Regionale-GNSS-Korrekturen vorzubereiten von einer Korrekturnachricht mit mindestens einer Netzwerknachricht, enthaltend Netzwerkelemente bezüglich im Wesentlichen allen Stationen eines Netzwerks von Stationen, die sich innerhalb einer Region befinden, und mit mindestens einer Cluster-Nachricht, wobei jede Cluster-Nachricht Cluster-Elemente bezüglich einem entsprechenden Teilsatz der Stationen enthält, durch Extrahieren von Netzwerkelementen von der mindestens einen Netzwerknachricht, Extrahieren von Cluster-Elementen von der mindestens einen Cluster-Nachricht und Vorbereiten von den Netzwerkelementen und den Cluster-Elementen von Korrekturdaten, die passend sind zur Verwendung mit Rover-Beobachtungen zum Bestimmen einer präzisen Position eines Rovers innerhalb der Region.
    • 14. Die Vorrichtung nach 13, wobei die Korrekturnachricht eine Vielzahl von Korrekturnachrichtepochen umfasst, wobei jede Korrekturnachrichtepoche eine Netzwerknachricht und mindestens eine Cluster-Nachricht umfasst.
    • 15. Die Vorrichtung nach einem von 13–14, wobei die Korrekturnachricht von einer ersten Korrekturnachrichtepoche Cluster-Nachrichten einer ersten Gruppe von Clustern umfasst, und die Korrekturnachricht einer zweiten Korrekturnachrichtepoche Cluster-Nachrichten einer zweiten Gruppe von Clustern umfasst.
    • 16. Die Vorrichtung nach einem von 13–15, wobei mindestens eine Cluster-Nachricht für jeden Teilsatz der Stationen enthalten ist in einer Serie von Korrekturnachrichtepochen.
    • 17. Die Vorrichtung nach einem von 13–16, wobei die Netzwerkelemente mindestens eine geometrische Korrektur pro Satellit und einen Code-Bias pro Satellit umfassen.
    • 18. Die Vorrichtung nach 17, wobei die Netzwerkelemente mindestens eines von einem Zeitetikett, einem Ort eines Punktes in dem Netzwerk und einer Vielzahl von folgenden Cluster-Nachrichten umfassen.
    • 19. Die Vorrichtung nach einem von 13–18, wobei die Cluster-Elemente mindestens eines umfassen von einer troposphärischen Skalierung pro Station, einer ionosphärischen Korrektur pro Station pro Satellit und einem Ort pro Station.
    • 20. Die Vorrichtung nach einem von 13–19, wobei die Korrekturdaten mindestens einen Code-Bias pro Satellit umfassen, sowie mindestens eines von einem MW-Bias fester Natur pro Satellit und Werten, von denen ein MW-Bias fester Natur pro Satellit ableitbar ist, und mindestens eines von: einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen, und nicht-ionosphärischen Korrekturen.
    • 21. Die Vorrichtung nach einem von 13–20, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfassen und einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit.
    • 22. Die Vorrichtung nach einem von 13–20, wobei die Netzwerkelemente einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen, und die Cluster-Elemente eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfassen.
  • Anhang (Appendix) A
  • PROVISIONAL-ANMELDUNG FÜR EIN US PATENT
  • GNSS-SIGNALVERARBEITUNG MIT PRÄZISEN SATELLITENDATEN
  • QUERBEZUGNAHME AUF VERWANDTE ANMELDUNGEN
  • HINTERGRUND
  • KURZE ZUSAMMENFASSUNG
    • Abschnitt A: Melbourne-Wübbena-Bias-Verarbeitung |(11)|
    • Abschnitt B: Orbit-Verarbeitung |(26B)|
    • Abschnitt C: Phasen-angepasste Zeitsignalverarbeitung |(29)|
    • Abschnitt D: Rover-Verarbeitung mit Synthetisierten Basisstationsdaten |(38)|
    • Abschnitt E: Rover-Verarbeitung mit Mehrdeutigkeits-Festlegen |(48)|
  • KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • 1 zeigt eine High-Level-Ansicht bzw. Ansicht auf hoher Ebene eines Systems gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 2 zeigt eine High-Level-Ansicht eines Systems und Systemdaten gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 3 zeigt ein schematisches Diagramm einer Netzwerkprozessorarchitektur gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 4 zeigt ein schematisches Diagramm einer Datenkorrektur gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 5 zeigt eine schematische Ansicht einer Linearkombination von Beobachtungen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 6 zeigt eine schematische Ansicht eines generischen Kalman-Filter-Prozesses;
  • 7 zeigt ein schematisches Diagramm eines code-angepassten Zeitsignalprozessors bzw. Uhrprozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 8, 9 und 10 sind leer;
  • 11 zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessflusses gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 12 zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessflusses gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 13A zeigt Filterzustände eines undifferenzierten Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 13B zeigt Filterzustände eines einzeldifferenzierten Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 14 zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 15 zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 16 zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 17 zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 18 zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 19A zeigt einen Beobachtungsgraphen von GNSS-Stationen und Satelliten;
  • 19B zeigt einen abstrakten Graphen, der Stationen und Satelliten als Knoten bzw. Eckpunkte zeigt und Stations-Satelliten-Beobachtungen als Kanten;
  • 19C zeigt einen Minimum-Spanning-Tree des Graphen von 19B;
  • 19D zeigt einen Minimum-Spanning-Tree mit eingeschränkten Kanten;
  • 19E zeigt einen undifferenzierten Beobachtungsgraphen von GNSS-Stationen und Satelliten;
  • 19F zeigt einen Filtergraphen, der dem Beobachtungsgraphen von 19E entspricht;
  • 19G zeigt einen einzeldifferenzierten Beobachtungsgraphen von GNSS-Stationen und Satelliten;
  • 19H zeigt einen Filtergraphen, der dem Beobachtungsgraphen von 19G entspricht;
  • 19I zeigt einen Satz von Beobachtungsgraphen, der Bedingungen bzw. Randbedingungen in undifferenzierter und einzeldifferenzierter Verarbeitung vergleicht;
  • 20 zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 21A zeigt einen Spanning-Tree eines undifferenzierten Beobachtungsgraphen;
  • 21B zeigt einen Minimum-Spanning-Tree auf einem undifferenzierten Beobachtungsgraphen;
  • 21C zeigt einen Spanning-Tree auf einem einzeldifferenzierten Beobachtungsgraphen;
  • 21D zeigt einen Minimum-Spanning-Tree auf einem einzeldifferenzierten Beobachtungsgraphen;
  • 22 zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 23A zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 23B zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 24A zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 24B zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Filterprozesses gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 24C zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Filterprozesses gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 24D zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Filterprozesses gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 25A zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 25B stellt den Effekt eines Verschiebens von Biasen dar gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 25C zeigt ein schematisches Diagramm eines Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 26A zeigt ein schematisches Diagramm des Startens eines Orbit-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 26B zeigt ein schematisches Diagramm eines Orbit-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 26C zeigt ein schematisches Diagramm eines Orbit-Abbilders (Mapper) eines Orbit-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 26D zeigt ein schematisches Diagramm eines Orbit-Abbilders (Mapper) eines Orbit-Prozessors gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 27A zeigt ein Zeitdiagramm bzw. Taktdiagramm einer code-angepassten Zeitsignalverarbeitung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 27B zeigt ein Zeitdiagramm bzw. Taktdiagramm einer code-angepassten Zeitsignalverarbeitung gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 28A zeigt ein schematisches Diagramm eines code-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 28B zeigt ein schematisches Diagramm eines code-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 28C zeigt ein schematisches Diagramm eines code-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 29 zeigt ein schematisches Diagramm eines phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 30A zeigt ein schematisches Diagramm eines phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 30B zeigt ein schematisches Diagramm eines phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 30C zeigt ein schematisches Diagramm eines phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 31 zeigt ein schematisches Diagramm eines phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 32 zeigt ein schematisches Diagramm eines phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 33 zeigt ein schematisches Diagramm eines phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 34 zeigt ein schematisches Diagramm eines phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalprozessors einer hohen Rate gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 35 ist leer
  • 36 zeigt ein schematisches Diagramm eines Netzwerkprozessor-Computersystems gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 37 zeigt ein vereinfachtes schematisches Diagramm eines integrierten GNSS-Empfängersystems gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 38 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit synthetisierten Basisstationsdaten gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 39 zeigt eine Beobachtungszeitvorhersage bzw. Beobachtungszeitsignalvorhersage gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 40 zeigt ein schematisches Diagramm eines Prozesses zum Erzeugen synthetisierter Basisstationsdaten gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 41 ist leer
  • 42 zeigt ein schematisches Diagramm eines alternativen GNSS-Rover-Prozesses mit synthetisierten Basisstationsdaten gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 43 zeigt ein vereinfachtes schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit synthetisierten Basisstationsdaten gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 44 zeigt ein Zeitdiagramm eines GNSS-Rover-Prozesses einer niedrigen Latenz mit synthetisierten Basisstationsdaten gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 45 zeigt ein Zeitdiagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit hoher Genauigkeit mit synthetisierten Basisstationsdaten gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 46 zeigt ein schematisches Diagramm eines alternativen GNSS-Rover-Prozesses mit synthetisierten Basisstationsdaten gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 47 zeigt eine Leistungsfähigkeit eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung in Bezug zu einem GNSS-Rover-Prozess ohne Mehrdeutigkeitsfestsetzen bzw. Mehrdeutigkeitsfestlegen;
  • 48 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 49 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 50 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 51 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 52 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 53 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 54 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 55 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 56 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 57 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 58 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 59 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 60 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 61 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • 62 zeigt ein schematisches Diagramm eines GNSS-Rover-Prozesses mit einem Mehrdeutigkeitsfestsetzen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
  • Teil 1: Systemüberblick
  • Globale Navigationssatellitensysteme (GNSS) enthalten GPS, Galileo, Glonass, Compass und andere ähnliche Positionierungssysteme. Während die hier gegebenen Beispiele auf eine GPS-Verarbeitung gerichtet sind, sind die Prinzipien anwendbar auf irgendein solches Positionierungssystem.
  • Definition von Echtzeit: In diesem Dokument wird der Ausdruck ”Echtzeit” mehrmals erwähnt. Im Umfang der Erfindungen, die durch die folgenden Ausführungsformen abgedeckt sind, bedeutet dieser Ausdruck, dass es eine Aktion gibt (beispielsweise Daten werden verarbeitet, Ergebnisse werden berechnet), sobald die benötigte Information für diese Aktion verfügbar ist. Deshalb existiert eine gewisse Latenz, und dies hängt ab von verschiedenen Aspekten abhängig von der Komponente des Systems. Die benötigten Informationen für die Anwendung, die in diesem Dokument abgedeckt wird, sind gewöhnlich GNSS-Daten, und/oder GNSS-Korrekturen, wie unten beschrieben.
  • Die Netzwerkprozessoren, die in Echtzeit laufen, sind in der Lage, Ergebnisse für eine Epoche von Daten von einem Netzwerk eines Überwachens von Empfängern bereitzustellen (1a): Die Daten werden gesammelt von jedem der Überwachungsempfänger (typischerweise weniger als 1 msec); (1b) die Daten werden übertragen von jedem Empfänger an die Verarbeitungszentrale (typischerweise weniger als 2 sec); (1c) die Daten werden verarbeitet durch den Prozessor. Die Berechnung der Ergebnisse durch die Netzwerkprozessoren dauert typischerweise zwischen 0,5 und 5 Sekunden abhängig von dem Prozessortyp und der Menge an zu verwendenden Daten.
  • Es ist normal, dass Daten, die nicht gewissen Einschränkungen in der Übertragungsverzögerung (beispielsweise 3 sec) folgen, abgewiesen oder zwischengespeichert werden, und deshalb nicht sofort verwendet werden für die gegenwärtige Epochenaktualisierung. Dies vermeidet die Vergrößerung der Latenz des Systems im Fall, dass eine oder mehrere Stationen Daten übertragen mit einer nicht akzeptierbaren Verzögerungsmenge.
  • Ein Rover-Empfänger bzw. ein Mobileinheitsempfänger, der in Echtzeit läuft, ist in der Lage, Ergebnisse für eine Epoche von Daten bereitzustellen, nachdem die Daten durch einen Empfänger gesammelt sind (typischerweise weniger als 1 msec) und: (2a) die Korrekturdaten werden erzeugt durch die Verarbeitungszentrale (siehe 1a, 1b, 1c); (2b) die Korrekturdaten (falls benötigt) werden empfangen von der Verarbeitungszentrale (typischerweise weniger als 5 sec); (2c) die Daten werden verarbeitet (typischerweise weniger als 1 msec).
  • Zum Vermeiden oder Minimieren des Effekts der Datenlatenz, was hervorgerufen wird durch (2a) und (2b), kann ein Deltaphasenansatz verwendet werden, so aktualisierte Empfängerpositionen können berechnet werden (typischerweise in weniger als 1 msec) sofort nachdem die Daten gesammelt sind und mit Korrekturdatenströmen. Der Deltaphasenansatz wird beispielsweise beschrieben im US Patent 7,576,690 , erteilt am 18. August 2009, für U. Vollath.
  • 1 und 2 zeigen High-Level-Ansichten eines Systems 100 gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung.
  • Referenzstationen eines weltweiten Nachverfolgungsnetzwerks, wie zum Beispiel Referenzstationen 105, 110, ... 115, sind um die Erde verteilt. Die Position von jeder Referenzstation ist sehr präzise bekannt, beispielsweise innerhalb weniger als 2 cm. Jede Referenzstation ist ausgestattet mit einer Antenne und verfolgt die GNSS-Signale, die übertragen werden durch die Satelliten in Sicht bei dieser Station, wie zum Beispiel GNSS-Satelliten 120, 125, ... 130. Die GNSS-Signale weisen Codes auf, die auf jeweils der zwei oder mehreren Trägerfrequenzen moduliert sind. Jede Referenzstation erfasst GNSS-Daten 205, die für jeden Satelliten in Sicht bei jeder Epoche Träger-Phasen-(Träger)-Beobachtungen 210 von mindestens zwei Trägern repräsentieren, und Pseudoentfernungs-(Code)-Beobachtungen 215 der entsprechenden Codes, moduliert auf mindestens zwei Trägern. Die Referenzstationen erhalten auch den Almanach (Kalender) und Ephemeriden 220 der Satelliten von den Satellitensignalen. Der Almanach enthält die ungefähre Position von allen Satelliten des GNSS, während die sogenannten Übertragungsephemeriden genauere Vorhersagen (ca. 1 m) der Position der Satelliten bereitstellen, sowie den Zeitsignalfehler bzw. Taktfehler der Satelliten (ca. 1,5 m) über spezifische Zeitintervalle.
  • GNSS-Daten, die bei den Referenzstationen gesammelt werden, werden übertragen über Kommunikationskanäle 135 an einen Netzwerkprozessor 140. Der Netzwerkprozessor 140 verwendet die GNSS-Daten von den Referenzstationen mit anderer Information zum Erzeugen einer Korrekturnachricht, die eine präzise Satellitenposition und Zeitsignaldaten enthält, wie im Detail unten beschrieben. Die Korrekturnachricht wird übertragen zur Verwendung durch eine Anzahl von GNSS-Rover-Empfänger. Die Korrekturnachricht wird übertragen wie in 1 gezeigt, über ein Uplink bzw. Aufwärtsstrecke 150, und Kommunikationssatellit 155 zum Übertragen über einen weiten Bereich; irgendein anderes passendes Übertragungsmedium kann verwendet werden enthaltend aber nicht begrenzend auf Funkübertragung oder Mobiltelefonverbindung. Der Rover 160 ist ein Beispiel eines GNSS-Rover-Empfängers mit einer GNSS-Antenne 165 zum Empfangen und Verfolgen der Signale von GNSS-Satelliten, die in Sicht sind bei seiner Position, und weist optional eine Kommunikationsantenne 170 auf. Abhängig von dem Übertragungsband der Korrekturnachricht können sie empfangen werden durch Rover 160 über GNSS-Antenne 165 oder Kommunikationsantenne 170.
  • Teil 2: Netzwerkarchitektur
  • 3 zeigt ein schematisches Diagramm, das die Hauptkomponenten des Prozessflusses 300 eines Netzwerkprozessors 140 gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung zeigt. GNSS-Daten von dem globalen Netz von Referenzstationen 310 werden zugeführt ohne Korrekturen als GNSS-Daten 305 oder nach Korrektur durch einen optionalen Datenkorrigierer 310 als korrigierte GNSS-Daten 315, an vier Prozessoren: einen Standard-Zeitsignalprozessor 320, einen Melbourne-Wübbena-(MW)-Bias-Prozessor 325, einen Orbitprozessor 330 und einen Phasen-Zeitsignalprozessor 335.
  • Der Datenkorrigierer 310 analysiert optional die Roh-GNSS-Daten 305 für jede Referenzstation zum Überprüfen der Qualität der empfangenen Beobachtungen, und womöglich, zum Korrigieren der Daten für Zyklusverrutschungen (cycle slips), welches Sprünge sind in den Träger-Phasenbeobachtungen, die beispielsweise jedes Mal auftreten, wenn der Empfänger einen Arretierungsverlust (loss of lock) aufweist. Kommerziell verfügbare Referenzstationen detektieren typischerweise Zyklusverrutschungen und markieren die Daten demgemäß. Zyklusverrutschungsdetektion und Korrekturtechniken sind beispielsweise zusammengefasst in G. Seeber, SATELLITE GEODESY, 2. Auflage (2003) in Seiten 277–281. Der Datenkorrigierer 310 wendet optional andere Korrekturen an. Obwohl nicht alle Korrekturen benötigt werden für alle Prozessoren, schaden sie nicht, wenn sie auf die Daten angewandt werden. Beispielsweise, wie unten beschrieben, verwenden einige Prozessoren eine Linearkombination von Code- und Träger-Beobachtungen, in der einige unkorrigierte Fehler beim Bilden der Kombinationen gelöscht werden.
  • Beobachtungen werden erfasst epochenweise bei jeder Referenzstation und übertragen mit Zeit-Tags an den Netzwerkprozessor 140. Für einige Stationen kommen die Beobachtungen verspätet an. Diese Verspätung kann zwischen Millisekunden und Minuten Betragen. Deshalb sammelt ein optionaler Synchronisierer 318 die Daten der Korrigierten-Referenzstations-Daten innerhalb einer vorbestimmten Zeitspannung und gibt die Beobachtungen weiter für jede Epoche als einen Satz an den Prozessor. Dies erlaubt, dass Daten, die mit einer angemessenen Verspätung ankommen, in eine Epoche von Daten eingefügt werden.
  • Der MW-Bias-Prozessor 325 nimmt entweder unkorrigierte GNSS-Daten 305 oder korrigierte GNSS-Daten 315 als Eingabe, da er die Melbourne-Wübbena-Linearkombination verwendet, die alle bis auf die Mehrdeutigkeiten und die Bias der Phasen- und Code-Beobachtungen auslöscht. Deshalb sind nur Empfänger- und Satellitenantennen-Korrekturen wichtig für den Widelane-Prozessor 325. Basierend auf dieser Linearkombination werden ein MW-Bias pro Satellit und eine Widelane-Mehrdeutigkeit pro Empfänger-Satelliten-Paar berechnet. Die Bias (oder Biase) werden geglättet (nicht rauschbehaftet) und zeigen nur einige sub-tägliche Variationen mit geringer Rate. Die Widelane-Mehrdeutigkeiten sind konstant und können verwendet werden solange kein Zyklusverrutschen auftritt in den Beobachtungen an der entsprechenden Satelliten-Empfänger-Verbindung. Deshalb ist die Bias-Schätzung nicht sehr zeitkritisch und kann beispielsweise mit einer 15 minütigen Aktualisierrate laufen. Dies ist vorteilhaft, da die Berechnungszeit ansteigt mit der dritten Potenz der Anzahl der Stationen und Satelliten. Als Beispiel kann die Berechnungszeit für ein vernünftiges Netzwerk mit 80 Stationen um die 15 Sekunden sein. Die Werte der festen Widelane-Mehrdeutigkeiten 340 und/oder Widelane-Bias 345 werden optional verwendet in dem Orbitprozessor 330 und/oder dem Phasen-Zeitsignalprozessor 335, und/oder werden zugeführt an den Scheduler (Planer) 355. MW-Bias-Prozessor 325 wird im Detail in Teil 7 unten beschrieben.
  • Einige Ausführungsformen des Orbitprozessors 330 basieren auf einer Vorhersage-Korrektur-Strategie. Unter Verwendung eines präzisen Kraftmodells und Ausgehend von einer Anfangsannahme der unbekannten Werte der Parameter des Satelliten (Anfangsposition, Anfangsgeschwindigkeit und dynamische Kraft-Modell-Parameter) wird der Orbit von jedem Satelliten vorhergesagt durch Integration des nicht-linearen dynamischen Systems des Satelliten. Die Sensitivitätsmatrix, enthaltend die partiellen Ableitungen der gegenwärtigen Position zu den unbekannten Parametern wird zur gleichen Zeit berechnet. Sensitivitäten des Anfangssatellitenzustands werden berechnet zur gleichen Zeit für die gesamte Vorhersage. Dies bedeutet, dass mit einer Vorhersage für die unbekannten Parameter angefangen wird, das Differentialgleichungssystem wird gelöst, wobei der Orbit zu der gegenwärtigen Zeit oder in der Zukunft integriert wird. Diese Vorhersage kann linearisiert werden in Richtung der unbekannten Parameter. Deshalb dienen die partiellen Ableitungen (Sensitivitäten) als ein Maß der Größe der Änderung in den gegenwärtigen Satellitenzuständen, falls die unbekannten Parameter verändert werden oder umgekehrt.
  • In einigen Ausführungsformen werden diese partiellen Ableitungen verwendet in einem Kalman-Filter zum Verbessern der Anfangsannahme durch Projizieren der GNSS-Beobachtungen auf die unbekannten Parameter des Satelliten. Diese präzise Anfangszustandschätzung wird verwendet, um wieder das dynamische System des Satelliten zu integrieren und einen präzisen Orbit zu bestimmen. Eine Zeitaktualisierung des Anfangssatellitenzustands auf die gegenwärtige Epoche wird von Zeit zu Zeit ausgeführt. In einigen Ausführungsformen sind ionosphärenfreie Mehrdeutigkeiten auch Zustände des Kalman-Filters. Die festen Widelane-Mehrdeutigkeitswerte 340 werden verwendet zum. Festlegen der ionosphärenfreien Mehrdeutigkeiten des Orbitprozessors 330 zum Verbessern der Genauigkeit der geschätzten Orbits. Ein Satellitenorbit ist sehr gleichmäßig und kann für Minuten und Stunden vorhergesagt werden. Diese präzisen Orbitvorhersagen 350 werden optional weitergeleitet an den Standard-Zeitsignalprozessor 320 und an den Phasen-Zeitsignalprozessor 335, sowie an einen Scheduler 355.
  • Ultraschnelle Orbits 360, wie zum Beispiel IGU-Orbits, bereitgestellt durch den internationalen GNSS-Dienst (IGS) können verwendet werden als eine Alternative zu den präzisen Orbitvorhersagen 355. Die IGU-Orbits werden viermal täglich aktualisiert und sind verfügbar mit einer dreistündigen Verzögerung.
  • Standard-Zeitsignalprozessor 320 (Standard Clock Prozessor) berechnet code-angepasste Satellitenzeitsignale 360 (auch genannt Standardsatellitenzeitsignale), unter Verwendung von GNSS-Daten 305 oder korrigierten GNSS-Daten 315 und unter Verwendung präziser Orbitvorhersagen 355 oder ultraschneller Orbits 365. code-angepasst bedeutet, dass die Zeitsignale bzw. Uhrzeiten ausreichend sind zur Verwendung mit ionosphärenfreien Code-Beobachtungen, aber nicht mit Träger-Phasen-Beobachtungen, weil die code-angepassten Zeitsignale nicht die ganzzahlige Natur der Mehrdeutigkeiten bewahrt. Code-angepasste Zeitsignale 360 berechnet durch den Standard-Zeitsignalprozessor 320 repräsentieren Zeitsignal-Fehler-Unterschiede zwischen Satelliten. Der Standard-Zeitsignalprozessor 320 verwendet die Zeitsignalfehler der Übertragungsephemeriden als Pseudo-Beobachtungen und steuert die geschätzten Zeitsignale zu einer GPS-Zeit, so dass sie verwendet werden können zum Berechnen von beispielsweise der exakten Zeit der Übertragung des Signals eines Satelliten. Die Zeitsignalfehler ändern sich schnell, aber für die Verwendung mit Code-Messungen, die ziemlich rauschbehaftet sind, ist eine Genauigkeit von einigen Zentimetern genug. Deshalb ist eine ”Niedrige-Rate”-Aktualisierungsrate von 30 Sekunden bis 60 Sekunden adäquat. Dies ist vorteilhaft, weil eine Berechnungszeit ansteigt mit der dritten Potenz der Anzahl der Stationen und Satelliten. Der Standard-Zeitsignalprozessor bzw. Standard-Uhrzeitprozessor 325 bestimmt auch Troposphärenzenitverzögerungen 365 als ein Nebenprodukt des Schätzprozesses. Die Troposphärenzenitverzögerungen und die code-angepassten Zeitsignal bzw. Zeiten werden gesendet an den Phasen-Zeitsignalprozessor 335. Standard-Zeitsignalprozessor 320 wird im Detail in Teil 6 unten beschrieben.
  • Der Phasen-Zeitsignalprozessor 335 verwendet optional die. festen Widelane-Mehrdeutigkeiten 340 und/oder MW-Bias 345 von Widelane-Prozessor 325 zusammen mit den Troposphärenzenitverzögerungen 365 und den präzisen Orbits 350 oder IGU-Orbits 360 zum Schätzen einzeldifferenzierter Zeitsignalfehler bzw. Zeitfehler und Narrowlane-Mehrdeutigkeiten für jedes Paar von Satelliten. Die einzeldifferenzierten Zeitsignalfehler und Narrowlane-Mehrdeutigkeiten werden kombiniert zum Erhalten von einzeldifferenzierten phasen-angepassten Zeitsignalfehlern 370 für jeden Satelliten (außer für einen Referenzsatelliten), die einzeldifferenziert sind relativ zu dem Referenzsatelliten. Die code-angepassten Zeitsignale mit niedriger Rate 360, die Troposphärenzenitverzögerung 365 und die präzisen Orbits 350 oder IGU-Orbits 360 werden verwendet zum Schätzen von code-angepassten Zeitsignalen mit hoher Rate 375. Hier ist der Berechnungsaufwand linear zu der Anzahl der Stationen und zu der dritten Potenz der Anzahl der Satelliten. Die schnell ändernden phasen-angepassten Zeitsignale 370 und code-angepassten Zeitsignale 375 sind beispielsweise verfügbar mit einer Verzögerung von 0,1 sec–0,2 sec. Die phasen-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 370 und die code-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 375 werden gesendet an den Scheduler 355 zusammen mit den MW-Bias 340. Der Phasen-Zeitsignalprozessor 340 wird im Detail in Teil 9 unten beschrieben.
  • Der Scheduler 355 empfängt die Orbits (präzise Orbits 350 oder IGU-Orbits 360), die MW-Bias 340, die phasen-angepassten Zeitsignalen mit hoher Rate 370 und die code-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 375. Der Scheduler 355 packt diese zusammen und leitet die gepackten Orbits und Zeitsignale bzw. Zeiten und Biase 380 an einen Nachrichten-Encoder 385, der eine Korrekturnachricht 390 in einem komprimierten Format bereitet zur Übertragung an den Rover. Eine Übertragung an einen Rover dauert beispielsweise ungefähr 10 sec–20 sec über eine Satellitenverbindung, kann aber auch durchgeführt werden unter Verwendung eines Mobiltelefons oder einer direkten Internetverbindung oder einer passenden Kommunikationsverbindung. Der Scheduler 355 und Nachrichten-Encoder bzw. Nachrichten-Codierer werden im Einzelnen in Teil 10 unten beschrieben.
  • Teil 3: Beobachtungsdaten-Korrigierer
  • 4 zeigt ein schematisches Diagramm einer Datenkorrektur gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung. Ein optionaler Beobachtungskorrigierer 310 korrigiert die GNSS-Signale, die gesammelt werden bei einer Referenzstation für Versätze der Station aufgrund von zentrifugalen, gyroskopischen und Gravitations-Kräften, die auf die Erde wirken, des Orts des Antennenphasenzentrums der Station relativ zu dem Antennenanbringpunkt der Station, des Orts des Antennenphasenzentrums des Satelliten relativ zu dem Massezentrum des Satelliten, gegeben durch den Orbit des Satelliten, und Variationen dieser Phasenzentren abhängig von der Anordnung der Stationsantenne und der Satellitenantenne.
  • Die Hauptbeitragenden zu Stationsversätzen sind Gesteinsrindengezeiten bis zu 500 mm, Ozeangezeitenladungen bis zu 100 mm und Polgezeiten bis zu 10 mm. Alle diese hängen davon ab, wo sich die Station befindet. Eine genauere Beschreibung wird in McCarthy, D. D., Tetit, G. (Editoren), IERS Conventions (2203), IERS Technical Note No. 32 gegeben und Referenzen, die darin zitiert werden.
  • Ozeangezeiten, die hervorgerufen werden durch die Kräfte von astronomischen Körpern – hauptsächlich des Mondes – greifen an den losen Massen der Erde an, rufen auch hervor, dass die tektonischen Platte nder Erde hochgehoben und herabgelassen werden. Dieser gutbekannte Effekt zeigt sich als wiederauftretende Variationen der Orte der Referenzstationen. Die Gesteinsrindengezeiten werden optional berechnet für eine Netzwerkverarbeitung, sowie für eine Rover-Verarbeitung, da der Effekt nicht vernachlässigt werden sollte, und der Berechnungsaufwand klein ist.
  • Der zweitgrößte Effekt ist die Deformation der tektonischen Platten der Erde aufgrund der Last der Ozeane, was sich über Zeit mit den Gezeiten ändert. Ozeangezeiten-Ladungsparameter, die verwendet werden zum schnellen Berechnen des Versatzes einer Station über Zeit, hängen von dem Ort der Station ab. Der Berechnungsaufwand zum Ableiten dieser Parameter ist ziemlich hoch. Sie können berechnet werden für einen gegebenen Ort unter Verwendung von einem der gut bekannten Modelle, die verfügbar sind bei dem Online-Ocean-Tide-Loading-Service, der bereitgestellt wird durch die Onsala Space Observatory Ocean, http://www.oso.chalmers.se/~loading/, Chalmers: Onsala Space Observatory, 2009. Die Parameter mit geringerer Genauigkeit, beispielsweise von einer Interpolation eines vorberechneten Gitters, sind ausreichend für die hier diskutierten Anwendungen.
  • Der kleinste hier erwähnte Effekt ist der aufgrund von Polgezeiten. Dieser Versatz rührt vom Anheben einer tektonischen Platte her, was hervorgerufen wird durch die zentrifugalen und gyroskopischen Effekte, die erzeugt werden durch die polare Bewegung der Erde. Erdorientierungsparameter werden für diese Berechnung verwendet. Diese werden regelmäßig bei dem International Earth Rotation & Reference System Service aktualisiert, International Earth Rotation & Reference System Service, http://hpiers.obspm.fr/, L'Observatoire de Paris 2009, und sind nicht leicht zu berechnen. Dieser kleine Effekt wird deshalb optional in der Rover-Verarbeitung vernachlässigt.
  • Absolut kalibrierte Antennenmodelle werden verwendet zum Berechnen der Offsets und Variationen der Empfänger- und Satellitenantennen-Phasenzentren. Eine Beschreibung wird gegeben durch J. Kouba, A Guide to Using International GPS Service (IGS) Products, Geoodetic Survey Division Natural Resources Canada, Februar 2003. Kalibrierungsdaten, die gesammelt werden durch den IGS, werden verfügbar gemacht in Antex-Dateien bei http://igscb.jpl.nasa.gov/, 2009; Satellitenantennen-Offsetinformation wird beispielsweise in der IGS-Absolutantennendatei IGS05.atx gegeben.
  • Ein anderer Effekt ist das Antennenphasenwickeln (Phasen-Wind-Up). Falls eine Empfängerantenne sich relativ bewegt zu der Senderantenne, zeigen die aufgezeichneten Daten eine Phasenverschiebung. Falls dieser Effekt vernachlässigt wird, wird eine vollständige Drehung des Satelliten um die sendende Achse ein Fehler eines Zyklus in der Träger-Phase, detektiert am Empfänger, hervorrufen. Da die Orientierung des Satelliten relativ zu dem Empfänger meistens gut bekannt ist, kann dieser Effekt durch ein Modell dargestellt werden, wie beschrieben in Wu J. T., Hajj G. A. Bertiger W. I., & Lichten S. M., Effects of antenna orientation on GPS carrier phase, MANUSCRIPTA GEODAETICA, Volumen 18, Seiten 91–98 (1993).
  • Die Relativbewegung der Station und des Satelliten ist hauptsächlich aufgrund des sich auf einen Orbit bewegenden bzw. kreisenden Satelliten. Falls ein Satellit sich in den Schatten stellt ”eclipsing”, bedeutet dies, dass der Orbit des Satelliten den Erdschatten kreuzt und zusätzliche Umdrehungen des Satelliten um seine sendende Achse sind möglich. Beispielsweise weisen GPS-Block-IIA-Satelliten eine Mittagsdrehung und ein Schattenüberquermanöver auf, während GPS-Block-IIR-Satelliten eine Mittagsdrehung und eine Mitternachtsdrehung aufweisen. Falls die Sonne, die Erde und der Satellit fast co-linear sind, ist es schwer, die Richtung des Drehmanövers zu berechnen, und eine inkorrekte Richtung wird ein Fehler in der Träger-Phase eines Zyklus hervorrufen. Die Kurslage (yaw attitude) des Satelliten beeinflusst das Phasen-Wind-Up und die Satellitenantennenkorrekturen. Detaillierte Beschreibungen werden in Kouba, J. A. simplified yaw-attitude model for eclipsing GPS satellites, GPS SOLUTION (2008) und Bar-Server, Y. E., A new model for GPS yaw attitude, JOURNAL OF GEODESY, Volumen 70, Seiten 714–723 (1996).
  • Die Sonnenposition wird benötigt zum Berechnen des körperfesten Koordinatenrahmens des Satelliten, da die x-Achse definiert wird durch das Kreuzprodukt der Satellitenposition und der Sonnenposition. Dieses Koordinatensystem wird verwendet zum Berechnen der Kurslage, der Satellitenantennenkorrektur (Offset und Variationen, abgebildet auf Sinus der Sicht) und der Phasenwickelkorrektur bzw. Phase Wind-Up Korrektur. Die Mondposition wird auch gebraucht für die Gesteinsrindegezeiten. Wie die Position der Sonne und des Monds berechnet wird, wird beispielsweise gezeigt in Seidelmann, P. K. (Editor), Explanatory Supplement to the Astronomical Almanac, University Science Books, U. S. (1992).
  • Weitere Korrekturen können auch angewandt werden, obwohl diese von geringerem Interesse für das Positionierungsgenauigkeitsniveau sind, das vom Markt verlangt wird.
  • Zusätzliche Effekte wie Korrekturen für relativistische Effekte, ionosphärische und troposphärische Verzögerungen, müssen nicht betrachtet werden in dem optionalen Datenkorrigierer 310. Relativistische Korrekturen werden normalerweise angewandt auf die Satellitenzeitsignalen. Der größte Effekt erster Ordnung aufgrund der Ionosphäre wird eliminiert unter Verwendung einer ionosphärenfreien Kombination der GNSS-Beobachtungen, und der Effekt aufgrund der Troposphäre ist in einigen Ausführungsformen teilweise als Modell verfügbar und teilweise abgeschätzt.
  • Teil 4: Bilden von Linearkombinationen
  • 4.1 Grundlegende Modellgleichungen
  • Für Code P j / i,km und Träger-Phase Φ j / i,km Beobachtungen1
  • 1
    Die Modulationstypabhängigkeit in der Phasenbeobachtung wird unterdrückt durch Annehmen, dass die unterschiedlichen Phasensignale auf einem Frequenzband schon auf eine gemeinsame Basis innerhalb des Empfängers verschoben sind, z. B. wird von L2C angenommen, dass es –0,25 Zyklen verschoben ist zum Kompensieren der 90° Rotation der Quadraturphase, auf dem es moduliert wird.
    zwischen Empfänger i und Satellit j auf dem Frequenzband k und Modulationstyp m wird das folgende Beobachtungsmodell angenommen, das die Beobachtungen auf gewisse physikalische Quantitäten bzw. Größen bezieht.
    Figure 01250001
    mit
  • Figure 01250002
  • Figure 01260001
  • Beispiele der unterschiedlichen Modulationstypen (auch genannt Code-Typen) sind in dem Fall von GPS L1C/A, L1P, L1C auf einem L1-Frequenzband L2C, L2P auf einem L2-Frequenzband, und in dem Fall von Glonass L1C/A, L1P und L2C/A, L2P. Für das Glonass-Satellitensystem hängen die Wellenlänge λk und Frequenz fk auch von einer satellitenspezifischen Frequenzkanalnummer ab, so dass die Notation erweitert werden könnte auf λ (j) / k und f (j) / k . Zusätzlich haben auch speziell die Code-Empfänger-Bias bP,i,km auch einen Kanal und deshalb eine Satellitenabhängigkeit (wie gesehen werden kann in einer Null-Grundlinienverarbeitung mit ein wenig Mittlung über Zeit, so dass
    Figure 01270001
    Deshalb würde eine präzisere Formulierung für den Code-Empfänger-Bias sein b j / P,i,km = bP,i,km + Δb j / P,i,km .
  • Das Simbol Φ, das hier verwendet wird für Träger-Phasen-Beobachtungen, wird auch verwendet für die Zeitübergangsmatrix in dem Kalman-Filter-Kontext. Für beide Fälle ist Φ das Standardsymbol, das verwendet wird in der Wissenschaftsliteratur, und wir übernehmen diese Notation. Die Bedeutung von Φ wird immer aus dem Kontext klar sein.
  • Im Folgenden werden wir die zweite Ordnung
    Figure 01270002
    und die dritte Ordnung
    Figure 01270003
    von ionosphärischen Ausdrücken vernachlässigen, die typischerweise in dem Bereich von weniger als 2 cm sind (Norton, van Graas, Zhou, & Herdtner, 2008), (Datta-Barua, Walter, Blanch, & Enge, 2007). Auf diese Art und Weise gilt
    Figure 01270004
    Nur unter sehr strengen geomagnetischen aktiven Bedingungen können der zweite und dritte Ordnungs-Ausdruck mehrere 10 cm erreichen. Jedoch treten diese Bedingungen nur für ein paar Tage in vielen Jahren auf. Die ionosphärischen Ausdrücke höherer Ordnung können in Betracht gezogen werden durch ionosphärische Modelle auf Grundlage der Appleton-Hartree-Gleichung, die den Phasenindex der Brechung einer rechtsdrehenden circularpolarisierten Wellenausbreitung durch die Ionosphäre zu der Wellenfrequenz fk, der Elekrondichte und dem Erdmagnetfeld in Bezug setzt. Näherungen zu der Appleton-Hartree-Gleichung erlauben es, die Parameter I j / 2i , I j / 3i der ionosphärischen Ausdrücke der zweiten und dritten Ordnung zu ionosphärischen Schätzparameter I j / i := I j / 1i der ersten Ordnung in Bezug zu setzen, was ein Maß des Gesamtelektroneninhalts entlang des Signalausbreitungspfads ist. Daher können ionosphärische Ausdrücke höherer Ordnung korrigiert werden auf Grundlage der Beobachtungsdaten auf mindestens zwei Frequenzen.
  • Im Folgenden werden wir oft über ionosphärenfreie (IF) Linearkombinationen sprechen. Jedoch sei bemerkt, dass diese Linearkombinationen nur den ionosphärischen Ausdruck der ersten Ordnung löschen und deshalb nicht vollständig ionosphärenfrei sind.
  • Linearkombinationen von Beobachtungen
  • Durch Kombinieren mehrerer Codes P j / i,km und Trägephasen Φ j / i,km Beobachtungen auf eine lineare Art und Weise
    Figure 01280001
    können einige der physikalischen Größen eliminiert werden von der Linearkombination LC, so dass diese Größen nicht geschätzt werden müssen, falls die Liniearkombination verwendet wird als die Beobachtungseingabe für einen Schätzer. Auf diese Art und Weise sind einige Linearkombinationen von spezieller Wichtigkeit.
  • Einzelunterschieds-(SD)-Beobachtungen zwischen zwei Satelliten j1 und j2 eliminieren alle Größen, die nicht satellitenabhängig sind, das heißt, die nicht einen Satellitenindex j aufweisen.
  • Unter Definition
    Figure 01290001
    werden die Zwischensatelliten-SD-Beobachtungen formal erhalten durch Substituieren jedes Indexes j durch j1 und j2 und Ignorieren aller Ausdrücke ohne einen Satellitenindex j.
  • Figure 01290002
  • Auf diese Art und Weise wurden der Empfängerzeitsignal- und Empfänger-Bias-Ausdruck in der Linearkombination eliminiert.
  • Auf die gleiche Art und Weise eliminieren Einzel-Differenz-Beobachtungen zwischen 2 Empfänger i1 und i2 alle Größen, die nicht empfängerabhängig sind, das heißt, die keinen Empfängerindex i haben.
  • Durch Erzeugen der Differenz zwischen zwei Empfängern i1 und i2 hinsichtlich der Zwischensatelliten-Einzeldifferenz-Beobachtungen (4) und (5) werden Doppeldifferenz-(DD)-Beobachtungen erhalten, die auch alle empfängerabhängigen Ausdrücke von (4) und (5) eliminieren.
  • Durch Definieren von
    Figure 01300001
    werden die DD-Beobachtungen formal erhalten von (4) und (5) durch Substituieren jedes Index i durch i1i2 und Ignorieren aller Ausdrücke ohne einen Empfängerindex i.
  • Figure 01300002
  • Auf diese Art und Weise wurden auch die Satellitenzeitsignale bzw. Satellitenzeit und die Satelliten-Biase in der Linearkombination eliminiert.
  • Im Folgenden nehmen wir an, dass alle Code-Beobachtungen P j / i,km dem gleichen Modulationstyp entsprechen, so dass der Modulationstypindex m unterdrückt werden kann.
  • Für unsere Zwecke sind zwei Linearkombinationen, die eine ionosphärische Verzögerung der ersten Ordnung
    Figure 01300003
    auf unterschiedliche Arten auslöschen, sind von spezieller Wichtigkeit, die iono-freie Linearkombination für Code und Träger-Phase und die Melbourne-Wübbena-(MW)-Linearkombination Φ j / i,WL – P j / i,NL bestehend aus dem Widelane-(WL)-Träger-Phasen-
    Figure 01300004
    und Narrowlane-(NL)-Code
    Figure 01300005
    Beobachtungen mit Wellenlängen
    Figure 01300006
    und
    Figure 01300007
    (Melbourne, 1985), (Wübbena, 1985),
    Figure 01310001
    so dass
    Figure 01310002
    wobei der ionosphärische Ausdruck in der WL-Phase gelöscht wird mit dem ionosphärischen Ausdruck in dem NL-Code aufgrund
    Figure 01320001
  • Vernachlässigen des gewöhnlichen nicht als Modell dargestellten Multipfads m j / i,MW und Zufallsrauschausdrücke ε j / i,MW vereinfacht Gleichung (10) zu
    Figure 01320002
    oder in einer Zwischen-Satelliten-Einzeldifferenz-(SD)-Version zu
    Figure 01320003
  • Es sei bemerkt, dass der Satellitenbias sich auslöscht in der Doppeldifferenz-(DD)-(zwischen Empfängern und zwischen Satelliten)-Melbourne-Wübbena-(MW)-Beobachtung,
    Figure 01320004
  • Deshalb werden die DD-WL-Mehrdeutigkeiten
    Figure 01320005
    direct beobachtet durch die DD-MW-Beobachtungen.
  • Die iono-freie Linearkombination hinsichtlich Code
    Figure 01330001
    und
  • Figure 01330002
  • Vernachlässigen des gewöhnlichen nicht als Modell dargestellten Multipfads m j / P,i,IF , m j / Φ,i,IF und Zufallsrauschenausdrücke ε j / P,i,IF , ε j / Φ,i,IF , vereinfacht (14) und (15) zu
    Figure 01330003
    oder in einer Zwischen-Satelliten-Einzeldifferenz-(SD)-Version zu
    Figure 01340001
  • Die iono-freie Wellenlänge λIF hängt nur ab von dem Verhältnis der involvierten Frequenzen, die für unterschiedliche GNSS in Tabelle 1 und Tabelle 2 aufgelistet sind. Tabelle 1
    Figure 01340002
    Tabelle 2
    Figure 01340003
  • Definieren von F1, F1 ∊ N durch
    Figure 01340004
    wobei gcd eine Abkürzung ist für den größten gemeinsamen Teiler (greatest common divisor), es folgt für die iono-freie Wellenlänge
    Figure 01350001
  • Die Faktoren F1, F2 sind aufgelistet für unterschiedliche GNSS-Frequenzkombinationen zusammen mit den resultierenden iono-freien Wellenlängen in Tabelle 3. Tabelle 3
    Figure 01350002
  • Da für die meisten Frequenzkombinationen die iono-freie Wellenlänge λIF zu klein ist für eine verlässliche Mehrdeutigkeitsauflösung (die Frequenzkombination L2–L5 ist eine zu bemerkende Ausnahme), ist die folgende Beziehung zwischen der iono-freien Mehrdeutigkeit N j / i,IF und die Widelange-Mehrdeutigkeit N j / i,WL von spezieller Wichtigkeit. Durch Verwenden der Definitionen
    Figure 01360001
    kann der iono-freie Mehrdeutigkeitsausdruck umgeschrieben werden als
    Figure 01360002
  • Deshalb kann, sobald die Widelane-Mehrdeutigkeit N j / i,WL festgelegt wurde auf eine ganze Zahl basierend auf der Melbourne-Wübbena-Linearkombination (11), die Beziehung (24) verwendet werden für eine ganzzahlige Auflösung der unbeschränkten Narrowlane-Mehrdeutigkeit N j / i,1 (speziell wenn λNL >> λIF, siehe Tabelle 3),
    Figure 01370001
  • Wir nennen N j / i,1 die unbeschränkte oder freie Narrowlane-Mehrdeutigkeit, da sie auftritt in (24) in Kombination mit der Narrowlane-Wellenlänge λNL und nicht abhängt davon, ob die festgelegte Widelane bzw. weite Spur gerade oder ungerade ist. Da NNL = NWL + 2N2 (siehe (23)), hat NNL immer aus Konsistenzgründen den gleichen geraden/ungeraden Status wie NWL und ist deshalb schon zu einem gewissen Maße eingeschränkt.
  • Teil 5: Kalman-Filter-Überblick
  • Einige Ausführungsformen des Standardzeitsignalprozessors 320, des MW-Bias-Prozessors 325, des Orbit-Prozessors 230 und des Phasenzeitsignalprozessors 335 verwenden einen Kalman-Filter-Ansatz.
  • 6 zeigt ein Diagramm des Kalman-Filter-Algorithmus 600. Die Modellbildung, die den Kalman-Filter-Gleichungen unterliegt, bezieht den Zustandsvektor xk zum Zeitschritt k (enthaltend die unbekannten Parameter) auf die Beobachtungen (Messungen) zk über die Entwurfsmatrix Hk und auf den Zustandsvektor zum Zeitschritt k – 1 über die Zustandsübergangsmatrix Φk-1 zusammen mit einem Prozessrauschen wk-1 und Beobachtungsrauschen vk, von dessen Kovarianzmatrizzen angenommen wird, dass sie als Qk, Rk entsprechend bekannt sind. Dann sagen die Kalman-Filter-Gleichungen den geschätzten Zustand x ^k-1 voraus zusammen mit der Kovarianzmatrix Pk-1 über die Zustandsübergangsmatrix Φk-1 und Prozessrauscheingabe, beschrieben durch Kovarianzmatrix Qk-1 zu Zeitschritt k, was in einem vorhergesagten Zustand x ^ – / k und vorhergesagten Kovarianzmatrix P – / k resultiert. Die vorhergesagte Zustandsmatrix und Zustands-Kovarianzmatrix werden dann korrigiert durch die Beobachtung zk in der Kalman-Filter-Messaktualisierung, wo die Verstärkungsmatrix Kk eine zentrale Rolle in der Zustandsaktualisierung spielt, sowie in der Zustands-Kovarianzaktualisierung.
  • Teil 6: Code-angepasster Zeitsignalprozessor
  • Die geschätzten absoluten code-angepassten Satellitenzeitsignale bzw. Satellitenzeiten mit niedriger Rate 365 werden verwendet in Positionierungslösungen, beispielsweise zum Berechnen der präzisen Sendezeit des GNSS-Signals und auch zum Erhalten einer schnellen Konvergenz von Gleitpositionslösungen (float position solutions), beispielsweise in einer präzisen Punktpositionierung. Für eine Sendezeitberechnung kann eine ungefähre, aber absolute, Satellitenzeitsignalfehlerschätzung verwendet werden. Selbst die Satellitenzeitsignale bzw. Satellitenzeiten von der Übertragungsnachricht sind gut genug für diesen Zweck. Jedoch ist die Qualität der einzeldifferenzierten Paare von Satellitenzeitsignalfehlern wichtig zum Erreichen einer schnellen Konvergenz in Positionierungsanwendungen. Für diesen Zweck wird ein Zeitsignalgenauigkeitsniveau von ca. 10 cm gewünscht.
  • Einige Ausführungsformen verwenden qualitätsgesteuerte ionosphären-freie Kombinationen von GNSS-Beobachtungen von einem globalen Nachverfolgungsnetzwerk, optional korrigiert für bekannte Effekte, zum Schätzen (meistens) ununterbrochener absoluter code-angepasster Satellitenzeitsignalfehler.
  • Die Roh-GNSS-Referenzstationsdaten 305 werden optional korrigiert durch einen Datenkorrigierer 310 zum Erhalten von korrigierten Netzwerkdaten 315, wie im Teil 3 oben beschrieben.
  • Für jede Station werden ionosphären-freie Kombinationen, die abgeleitet werden von einer Beobachtung von Signalen mit unterschiedlichen Wellenlängen (beispielsweise L1 und L2), und die übertragenen Zeitsignalfehlervorhersagen verwendet als eine Eingabe für das Filter:
    Figure 01390001
    wobei
    Figure 01390002
    Figure 01400001
  • Die geometrische Entfernung ρ s / r bei jeder Epoche kann berechnet werden von einem präzisen Satelliten-Orbit und einem präzisen Referenzstationsort. Die entsprechenden Rauschausdrücke ε s / P,r,IF und ε s / Φ,r,IF sind nicht die gleichen für Code- und Träger-Beobachtungen. Differenzieren der Phasenbeobachtung und Code-Beobachtung führt direkt zu einer ungefähren Schätzung der Trägermehrdeutigkeit N s / r , obwohl beeinflusst durch Messrauschen ε s / P,r,IF und ε s / Φ,r,IF :
    Figure 01410001
  • Deshalb wird als eine Eingabe für das Filter dieser Unterschied Φ s / r,IF – P s / r,IF , die Phasenmessung Φ s / r,IF und die übertragene Satellitenzeitsignalfehlervorhersage Δt s / brc verwendet. Dieser Unterschied Φ s / r,IF – P s / r,IF ist eine Pseudomessung für die Mehrdeutigkeiten, die durch Modellbildung als Konstanten dargestellt werden. Da aufgrund der Biase die Gleit-Mehrdeutigkeit bzw. Gleit-, Zahl-Mehrdeutigkeit nicht wirklich eine Konstante ist, repräsentiert der geschätzte Wert die Mehrdeutigkeit zusammen mit einem konstanten Teil der Biase. Der nicht-konstante Teil der Biase wird in den Restwerten enden. Diese Näherung führt zu akzeptablen Ergebnissen, solange die Biase mehr oder weniger konstante Werte sind. Die konvergierten Gleit-Mehrdeutigkeiten werden verwendet zum Definieren des Niveaus der Zeitsignalfehler.
  • Sobald die Mehrdeutigkeiten konvergiert sind, stellt die Phasenmessung Φ s / r,IF eine Messung für die Zeitsignalfehler und die Troposphäre bereit. Für die Troposphäre T s / r = (1 + cT,r)T ^ s / r ist es ausreichend, nur einen Skalierungsfaktor pro Empfänger cT,r zu schätzen. Eine Abbildung auf unterschiedliche Höhen wird berechnet unter Verwendung eines Troposphärenmodells T ^ s / r . Von dem Skalierungsfaktor kann angenommen werden, dass er über die Zeit variiert wie ein Random-Walk-Prozess.
  • Für die Satellitenzeitsignale wird ein linear-zeitdiskreter Prozess angenommen.
    Figure 01420001
    mit den Random-Walks w s / 1 und w s / 2 , überlagert auf dem Zeitsignalfehler Δt s / P und der Zeitsignalfehlerrate Δt . s / P . Die Empfängerzeitsignale sind gewöhnlich nicht so präzise wie die Satellitenzeitsignale und oft unvorhersagbar. Deshalb werden die Empfängerzeitsignale durch ein Modell dargestellt als weißes Rauschen, um irgendein Verhalten auszuweisen, das sie zeigen könnten.
  • Das System der Empfänger- und Satellitenzeitsignale ist unbestimmt, falls nur Code- und Phasen-Beobachtung verwendet werden. Deshalb können alle Zeitsignalschätzungen einen gemeinsamen Trend aufweisen (eine arbiträre Funktion, die zu jedem der Zeitsignale bzw. Uhren hinzugefügt wird). In einer Einzeldifferenz löscht sich bzw. hebt sich dieser Trend auf und jedes Einzelunterschiedszeitsignal ist korrekt. Um diesen Mangel an Information zu bewältigen, können die Übertragungszeitsignalfehlervorhersagen verwendet werden als Pseudo-Beobachtungen für die Satellitenzeitsignalfehler, um das System nahe an GPS-Zeit zu halten.
  • Die Annahme eines Random-Walks hinsichtlich der Zeitsignalrate ist gleich zu der Annahme eines Random-Runs hinsichtlich des Zeitsignalfehlers selbst. Optional wird ein quadratisches Zeitsignalfehlermodell verwendet, um Änderungen in der Zeitsignalrate als Modell darzustellen. Dieser zusätzliche Parameter für die Zeitsignalratenänderungen kann auch als ein Random-Walk durch ein Modell dargestellt werden. Die Rauscheingabe, die verwendet wird für das Filter, kann abgeleitet werden durch eine Analyse der Zeitsignalfehler unter Verwendung von beispielsweise der (modifizierten) Allan-Abweichung oder der Hadamard-Varianz. Die Allan-Abweichung wird beschrieben in A. van Dierendonck, Relationship between Allan Variances and Kalman Filter Parameters, PROCEEDINGS OF THE 16TH ANNUAL PRECISE TIME AND TIME INTERVAL (PTTI) SYSTEMS AND APPLICATION MEETING 1984, Seiten 273–292. Die Hadamard-Varianz wird beschrieben in S. Hutsell, Relating the Hadamard variance to MCS Kalman filter clock estimation, 27TH ANNUAL PRECISE TIME AND TIME INTERVAL (PTTI) APPLICATIONS AND PLANNING MEETING 1996, Seiten 291–301.
  • Es gibt viele verschiedene Ansätze, das unterbestimmte Zeitsignalsystem bzw. Uhrensystem zu bewältigen neben einem Hinzufügen der übertragenen Satellitenzeitsignalfehler als Pseudo-Beobachtungen. Einer ist es, einen von den Satelliten- oder Empfänger-Zeitsignalfehlern festzulegen auf die Werte einer beliebig ausgewählten Funktion (beispielsweise 0 oder zusätzliche Messungen eines guten Empfängerzeitsignals). Ein anderer ist es, das Mittel aller Zeitsignale festzulegen auf einen Wert, beispielsweise auf das Mittel von übertragenen oder ultraschnellen Zeitsignalfehlern, wie es durchgeführt wird in A. Hausschild, Real-time Clock Estimation for Precise Orbit Determination of LEO-Satellites, ION GNSS 2008, Sept. 16–19, 2008, Savannah, Georgia, Seiten 9 ff. Dies wird in Betracht gezogen beim Ableiten der Zeitsignalmodelle bzw. Uhrenmodelle; das Systemmodell und das Rauschmodell legen den Zeitsignalfehlerunterschied fest auf den festgelegten Zeitsignalfehler und nicht länger auf den ursprünglichen Zeitsignalfehler.
  • 7A zeigt ein schematisches Diagramm eines ”standard”-code-angepassten Zeitsignalprozessors 320 gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung. Ein iteratives Filter, wie zum Beispiel ein Kalman-Filter 705 verwendet beispielsweise ionosphären-freie Linearkombinationen 710 der Referenzstations-Beobachtungen und Zeitsignalfehlermodelle 715 mit Übertragungssatelliten Zeitsignalen 720 als Pseude-Beobachtungen zum Schätzen von code-angepassten (standard) Satellitenzeitsignalen einer geringen Rate 365, troposphärischen Verzögerungen 370, Empfängerzeitsignalen 725, Satellitenzeitsignalraten 730 (optional) ionosphären-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten 374 und (optional). ionosphären-freien Code-Träger-Biasen 372.
  • Weitere Verbesserungen können durchgeführt werden für die Qualität der Zeitsignale bzw. Uhren. Einzelne Unterschiede der geschätzten Zeitsignalfehler können eine langsame Drift aufzeigen aufgrund übrigbleibender Fehler in den korrigierten Beobachtungen, Fehlern in den Orbits und einer Langzeitdrift der Biase. Nach einiger Zeit stimmen die Einzelunterschiede der geschätzten Zeitsignalfehler nicht länger überein mit einem code-angepassten Zeitsignal bzw. Uhr. Um solch einer Drift Rechnung zu tragen, wird die Diskrepanz zwischen Code- und Phasenmessungen optional geschätzt und angewandt auf die geschätzten Zeitsignalfehler. In einigen Ausführungsformen wird dies durchgeführt durch Einrichten eines zusätzlichen Filters, wie zum Beispiel Filter 735 von 7A, mit nur einem Bias pro Satellit und einem pro Empfänger, um die ionosphären-freien Code-Träger-Biase 372 zu schätzen, wie gekennzeichnet durch ”Option 1”. Die Empfänger-Biase werden als Modell dargestellt beispielsweise als Prozesse eines weißen Rauschens. Die Satelliten-Biase werden modelliert bzw. als Modell dargestellt beispielsweise als Random-Walk mit einem passenden kleinen Eingangsrauschen, weil nur Variationen mit geringer Rate der Satelliten-Biase erwartet werden. Beobachtungen, die für dieses Filter verwendet werden, sind beispielsweise eine ionosphären-freie Code-Kombination 740, verringert durch die troposphärische Verzögerung 370, die Satellitenzeitsignalfehler 365 und die Empfängerzeitsignalfehler 725, geschätzt in dem obigen standard-code-angepassten Zeitsignalfilter 705. Anstatt eines Einrichtens des zusätzlichen Filters, wie zum Beispiel Filter 730, werden die iono-freien Code-Träger-Biase in einigen Ausführungsformen modelliert als zusätzliche Zustände in dem code-angepassten Zeitsignal-Schätzfilter 705, wie gekennzeichnet durch ”Option 2”.
  • Teil 7: MW-(Melbourne-Wübbena)-Bias-Prozessor
  • Teil 7.1 MW-Bias: Motivation
  • Die Entfernungssignale, die emittiert werden durch Navigationssatelliten und Empfangen durch GNSS-Empfänger, enthalten einen Teil, für den Verzögerungen in der Satelliten-Hardware verantwortlich sind. Diese Hardware-verzögerungen werden gewöhnlich Satelliten-Biase oder unkalibrierte Verzögerungen genannt. In einer differentiellen GNSS-Verarbeitung spielen die Satelliten-Biase keine Rolle, wenn sowohl Empfänger die gleichen Code-Signale (beispielsweise im Fall von GPS beide L1C/A oder beide L1P) empfangen. Jedoch sind die Biase immer wichtig für Precise-Point-Positioning-(PPP, präzise Punktpositionierung)-Anwendungen, wo die präzise Positionierung eines einzelnen Rover-Empfängers erreicht wird mit der Hilfe von präzisen Satellitenzeitsignalen bzw. Satellitenzeitsignalen und präzisen Orbits, die bestimmt werden auf Basis eines globalen Netzwerks von Referenzstationen (wie beispielsweise durch den internationalen GNSS-Service (IGS)) (Zumberge, Heflin, Jefferson, Watkins, & Webb, 1997), (Héroux & Kouba, 2001). Hier kann das Wissen über Satelliten-Biase es ermöglichen, undifferenzierte (zwischen Satelliten einzeldifferenzierte) Ganzzahl-Mehrdeutigkeiten ab Rover aufzulösen, was der Schlüssel ist zu einer schnellen Hochpräzisionspositionierung ohne eine Referenzstation (Mervart, Lukes, Rocken, & Iwabuchi, 2008), (Collins, Lahaye, Héroux, & Bisnath, 2008).
  • Gewöhnlich wird von den Satelliten-Biasen angenommen, dass sie fast konstant sind über Zeitperioden von Wochen (Ge, Gendt, Rothacher, Shi, & Liu, 2008), und ihre Variationen können vernachlässigt werden (Laurichesse & Mercier, 2007), (Laurichesse, Mercier, Berthias, & Bijac, 2008). Unsere eigenen intensiven Studien zeigten durch Verarbeiten in den hier vorgeschlagenen Weg von GPS-Daten eines globalen Netzwerks von Referenzstationen über mehrere Monate, dass es täglich sich wiederholende Muster in der Melbourn-Wübbena-(MW)-Linearkombination von Satelliten-Biasen von Größen bis zu ungefähr 14 cm über 6 Stunden2
  • 2
    Nichtsdestotrotz ist die tägliche Wiederholbar der MW-Satelliten-Biase gewöhnlich im Bereich von 2 bis 3 cm, was mit der Literatur konsistent ist.
    gibt, sowie Drifts über einen Monat von bis zu ungefähr 17 cm, und manchmal plötzliche Bias-Niveau-Änderungen (von beliebiger Größe) von individuellen Satelliten innerhalb von Sekunden (beispielsweise GPS PRN 24 am 2008.06.26). Deshalb wird die Echtzeitschätzung von Satelliten-Biasen als ein dynamisches System in einem sequentiellen Kleinste-Quadrate-Filter (wie beispielsweise einem Kalman-Filter ((Grewal & Andrews, 2001), (Bierman, 1977)) und die Übertragung von diesen Biasen zu PPP-basierten Rover-Empfängern (zusätzlich zu präzisen Satelliten-Zeitsignalen und Orbits) wichtig für eine Ganzzahl-Mehrdeutigkeitsauflösung beim Rover.
  • Teil 7.2 MW Bias: Prozessfluss
  • 11 zeigt ein schematisches Diagramm eines Prozessflusses 1100 für einen MW-Satelliten-Bias und WL-Mehrdeutigkeitsbestimmung gemäß einiger Ausführungsformen. GNSS-Beobachtungsdaten 305 hinsichtlich Code und Träger-Phasen auf mindestens zwei Frequenzen von einer Anzahl von Referenzstations-Empfängern werden verwendet als die Haupteingabe in den Prozess. Diese Beobachtungen werden optional korrigiert bei 310 für Effekte, die eine Schätzung von irgendwelchen Modellparametern nicht benötigen. Unter den Korrekturen, die typischerweise in PPP-Anwendungen für die MW-Linearkombination verwendet werden, sind speziell die Empfänger- und Satelliten-Antennen-Offsets und Variation von Wichtigkeit. Ionosphärische Ausdrücke höherer Ordnung heben sich in dieser Linearkombination nicht auf. Die optional korrigierten GNSS-Beobachtungsdaten 315 werden dann weitergeleitet an ein Modul 1105, das Linearkombinationen 1110 der Code- und Phasenbeobachtungen auf zwei Frequenzen erzeugt. Die bestimmten MW-Beobachtungskombinationen 1110 werden dann eingegeben in ein sequentielles Filter 1115, wie zum Beispiel ein Kalman-Filter), das MW-Beobachtungen Φ j / i,WL – P j / i,NL mit den Schätzparametern in Bezug setzt, das heißt, die MW-Satelliten-Biase b j / MW 1120, WL-Mehrdeutigkeiten N j / i,WL 1125 und optionale MW-Empfänger-Biase b i / MW 1130 über Gleichung (11) in dem nicht-differenzierten Fall oder über Gleichung (12) in dem Zwischen-Satelliten-Einzeldifferenz-Fall.
  • Wichtig ist, dass eine Prozessrauscheingabe hinsichtlich der MW-Satelliten-Biase b j / MW sicherstellt, dass die Biase über die Zeit variieren können. Aufgrund des periodischen Verhaltens der Satelliten-Biase können die Biase optional auch als Modell durch harmonische Funktionen dargestellt werden, beispielsweise als
    Figure 01480001
    wobei αj die Position des Satelliten j in dem Orbit (beispielsweise αj könnte das Argument des Breitengrads sein oder die wahre Anomalie) definiert und b j / 0 , b j / 1 , b j / 2 die geschätzten Parameter sind, die viel weniger Prozessrauschen brauchen als ein einzelner Parameter b j / MW und können deshalb ferner den Schätzprozess stabilisieren.
  • Zusätzlich zu den Beobachtungsdaten werden eine einzelne MW-Bias-Bedingung 1140 und mehrere Mehrdeutigkeitsbedingungen 1145 eingegeben in das Filter [935]. Diese Bedingungen bzw. Randbedingungen sind zusätzliche beliebige Gleichungen, die beispielsweise folgende Form annehmen
    Figure 01490001
    und die hinzugefügt werden zu dem Filter mit einer sehr geringen Beobachtungsvarianz von beispielsweise 10–30 m2. Die Bedingungen stellen sicher, dass das System der Lineargleichungen in dem Filter 1115 nicht unterbestimmt ist, so dass die Varianzen der Modellparameter sofort der gleichen Größenordnung sind, wie die Beobachtungsvarianz. Sie müssen auf eine vorsichtige Art und Weise gewählt werden, so dass das System der linearen Gleichungen nicht überbeschränkt wird durch Einschränken einer Doppel-Differenz-WL-Mehrdeutigkeit, die direkt gegeben wird durch die MW-Beobachtungen (siehe Gleichung 13). Durch Beschränken der Mehrdeutigkeiten auf eine willkürliche ganze Zahl, kommt Information über die ganzzahlige Natur der Mehrdeutigkeiten in das System. In einem Kalman-Filter-Ansatz, wo das System von Gleichungen in (11) oder (12) (optional zusammen mit (31)) erweitert wird durch beliebige bzw. arbiträre Gleichungen für die Anfangswerte von allen Parametern, so dass immer eine gut definierte Gleit-Lösung (mit Varianzen der Größe der Anfangsvarianzen) existiert, ist es bevorzugt, die Mehrdeutigkeiten zu beschränken auf die nächste ganze Zahl der Kalman-Filter-Gleit-Lösung.
  • Die geschätzten MW-Satelliten-Biase 1120 werden entweder direkt verwendet als die Prozessausgabe oder nach einem optionalen zusätzlichen WL-Mehrdeutigkeits-Festlegschritt. Deshalb werden die geschätzten WL-Mehrdeutigkeiten 1125 optional in ein Mehrdeutigkeitsfestlegmodul 1135 gegeben. Die resultierenden festgelegten WL-Mehrdeutigkeiten 340, die entweder festgelegt sind auf ganze Zahlen oder Fließkommawerte) werden verwendet als die zweite Prozessausgabe. Optional werden die festen WL-Mehrdeutigkeiten 340 zurückgeführt in das Filter 1115 (oder in eine Filterkopie oder ein sekundäres Filter ohne Mehrdeutigkeitszustände (vergleiche 24A 25D) zum Bekommen einer Satelliten-MW-Bias-Ausgabe 1120, die konsistent ist mit ganzzahligen WL-Mehrdeutigkeiten.
  • Die MW-Satelliten-Biase 1120 werden beispielsweise transferiert über den Scheduler 355 an Rover-Empfänger, wo sie beim Festlegen von WL-Mehrdeutigkeiten am Rover helfen. Netzwerk-WL-Mehrdeutigkeiten 1125 oder 340 können weitergeleitet werden an den Phasen-Zeitsignalprozessor 335 und Orbitprozessor 330, wo sie beim Festlegen von iono-freien (IF) Mehrdeutigkeiten helfen, wenn die Referenzstationsdaten 305 von dem gleichen Empfängernetzwerk in diesen Prozessoren verwendet werden. Alternativ werden, anstatt der Netzwerk-WL-Mehrdeutigkeiten 1125 oder 340, MW-Satelliten-Biase 1120 transferiert an den Orbitprozessor 330 und Phasen-Zeitsignalprozessor 335 zum Ableiten von WL-Mehrdeutigkeiten in einem stationsweisen Prozess für die Netzwerkempfänger in der gleichen Art und Weise wie es am Rover durchgeführt wird. Dann helfen die abgeleiteten WL-Mehrdeutigkeiten beim Festlegen von IF-Mehrdeutigkeiten. Mit solch einem Ansatz können GNSS-Daten von unterschiedlichen Referenzstationsnetzwerken verwendet werden in den unterschiedlichen Prozessoren.
  • 12 zeigt ein schematisches Diagramm einer Verarbeitungsarchitektur 1200 gemäß einiger Ausführungsformen. Code- und Träger-Phasen-Beobachtungen 1205 (beispielsweise von Referenzstationsdaten 305) auf mindestens zwei Frequenzen von einer Anzahl von Referenzstationsempfängern, werden eingegeben in einen Linearkombinierer 1210, der einen Satz von Melbourne-Wübbena-(MW)-Linearkombinationen 1220 erzeugt, eine solche WM-Kombination für jede Stations-Satelliten-Paarung von Code- und Träger-Phasen-Beobachtungen auf zwei Frequenzen. Falls mehr als zwei Frequenzen verfügbar sind, können mehrere MW-Kombinationen erzeugt werden für eine einzelne Stations-Satelliten-Paarung bzw. Paar. Diese MW-Beobachtungen werden dann eingegeben in einen Prozessor 1225, der mindestens MW-Biase pro Satellit 1230 abschätzt, sowie WL-Mehrdeutigkeiten pro Stations-Satelliten-Paar 1235 auf Grundlage von Modellbildungsgleichungen (11) in dem undifferenzierten Fall oder (12) in dem Zwischen-Satelliten-Einzeldifferenz-Fall (beide optional zusammen mit (31)). Der Prozessor ist gewöhnlich ein oder mehrere sequenzielle Filter, wie zum Beispiel ein oder mehrere Kalman-Filter. Da er auch aus mehreren Filtern bestehen kann, wird hier der allgemeinere Ausdruck Prozessor verendet. Prozessrauschen 1240, das eingegeben wird auf die MW-Satelliten-Biase in dem Prozessor, erlaubt es von Epoche zu Epoche zu variieren, selbst nach der Konvergenzphase eines Filterns. Die Ausgaben des Prozesses sind die geschätzten Satelliten MW-Biase 1230 und Netzwerk-WL-Mehrdeutigkeiten 1235.
  • Deshalb stellen einige Ausführungsformen ein Verfahren eines Verarbeitens eines Satzes von GNSS-Signaldaten bereit, die abgeleitet werden von Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen an mehreren Empfängern von GNSS-Signalen der mehreren Satelliten über mehrere Epochen, wobei die GNSS-Signale mindestens zwei Trägerfrequenzen aufweisen, umfassend: Bilden einer MW-(Melbourne-Wübbena)-Kombination pro Empfänger-Satelliten-Paar bei jeder Epoche zum Erhalten eines MW-Datensatzes pro Epoche; und Schätzen von dem MW-Datensatz pro Epoche eines MW-Bias pro Satellit, was von Epoche zu Epoche variieren kann, und eines Satzes von WL-(Widelane)-Mehrdeutigkeiten, wobei jede WL-Mehrdeutigkeit einem entspricht einer Empfänger-Satelliten-Verbindung und einer Satelliten-Empfänger-Satelliten-Verbindung, wobei der MW-Bias pro Satellit durch ein Modell dargestellt wird als eines von (i) einem einzelnen Schätzparameter und (ii) einem geschätzten Offset plus harmonischen Variationen mit geschätzten Amplituden.
  • Übertragungssatelliten-Orbits 1245, die in der Navigationsnachricht enthalten sind, werden optional verwendet, beispielsweise bei groben Empfängerpositionen 1250, um die ankommenden Beobachtungen auf einen minimalen Elevationswinkel zu verringern, unter dem ein Satellit bei einer Station gesehen wird. Die Empfängerpositionen 1250 werden optional als eine zusätzliche Eingabe ausgegeben oder können alternativ abgeleitet werden wie es in der Technik bekannt ist von den Code-Beobachtungen und dem Übertragungssatelliten-Orbit. Die Beschränkung auf Beobachtungen einer minimalen Elevation bzw. Höhe können durchgeführt werden an irgendeiner Position vor einem Eingeben der Beobachtungen bzw. Observationen in dem Prozessor. Jedoch verhindert ein Ausführen der Beschränkung direkt nach einem Einbringen der Code- und Träger-Phasen-Beobachtungen in den Prozessunnötige Berechnungen.
  • 13A und 13B zeigen entsprechend die Zustandsvektoren für die undifferenzierten (= null-differenzierten (ZD)) und einzeldifferenzierten Ausführungsformen, die Parameter auflisten, die zu schätzen sind. Der ZD-Zustandsvektor 1310 umfasst n Satelliten-Bias-Zustände, b j / MW , eine Anzahl von Mehrdeutigkeitszuständen N j / i,WL , die über Zeit mit der Anzahl von Satelliten sich ändern, die bei den. Stationen sichtbar sind, und im Empfänger-Bias-Zustände bi,MW. Der SD-Zustandsvektor 1320 umfasst n Satelliten-Bias-Zustände
    Figure 01530001
    zu einem festen Referenzsatelliten j0, der entweder ein physikalischer bzw. körperlicher oder ein künstlicher Satellit sein kann. Zusätzlich umfasst der SD-Zustandsvektor die gleiche Anzahl von Mehrdeutigkeitszuständen wie in dem ZD-Fall. Jedoch repräsentiert hier jede Mehrdeutigkeit eine SD-Mehrdeutigkeit zu einem physikalischen oder künstlichen Satelliten. Jede Station kann ihre eigene Auswahl eines Referenzsatelliten aufweisen. In dem SD-Fall werden keine Empfänger-Bias-Zustände benötigt, so dass es immer m weniger zustände in dem SD-Zustandsvektor 1320 gibt, als in dem vergleichbaren ZD-Zustandsvektor 1310. Weitere Details über künstliche Referenzsatelliten folgen in Teil 7.4.
  • Teil 7.3 MW-Prozess: Korrigieren und Glätten
  • 14 zeigt einen Prozess 1400 mit dem Zusatz einer Beobachtungskorrektur zu dem MW-Prozess von 12. Einige Ausführungsformen fügen das Beobachtungsdaten-Korrigiermodul 310 von 3 hinzu. Code- und Träger-Phasenbeobachtungen 1205 auf mindestens zwei Frequenzen von einer Anzahl von Referenzstationen (beispielsweise von Referenzstationsdaten 305) werden korrigiert in dem optionalen Beobachtungsdatenkorrigierer 310 für Effekte, die eine Schätzung von irgendeinem Modellparameter nicht benötigen (speziell Empfänger- und Satelliten-Antennen-Offsets und Variationen und ionosphärische Effekte höherer Ordnung). Das Wissen über die Übertragungssatelliten-Orbits 1245 und grobe Empfängerpositionen 1250 wird für dies verwendet. Die korrigierten Beobachtungsdaten 1310 werden dann optional zugeführt in dem Prozess von 12 zum Erstellen von MW-Satelliten-Biasen 1330 und Wideline-Mehrdeutigkeiten 1335.
  • In 15 werden Code- und Träger-Phasen-Beobachtungen 1205 auf mindestens zwei Frequenzen von einer Anzahl von Referenzstationen (beispielsweise von Referenzstationsdaten 305) optional korrigiert in dem Beobachtungsdatenkorrigierer 310, dann in einem Linearkombinierer 1210 kombiniert zum Bilden von Melbourne-Wübbena-Linearkombinationen 1220 und letztendlich geglättet über mehrere Epochen in einem Glätter (Smoother) 1410 zum Bilden von geglätteten Melbourne-Wübbena-Kombinationen 1420. Alternativ kann ein Glätten ausgeführt werden auf den ursprünglichen Beobachtungen oder irgendeiner anderen Linearkombination der ursprünglichen Beobachtungen vor einem Erzeugen der MW-Linear-Kombination. In jedem Fall werden die resultierenden geglätteten MW-Beobachtungen eingegeben in den Prozessor 1225 zum Schätzen von MW-Satelliten-Biasen 1430 und WL-Mehrdeutigkeiten 1435 wie in den Ausführungsformen von 12 und 14.
  • Glätten bedeutet, mehrere Beobachtungen über Zeit zu kombinieren, beispielsweise durch eine einfache Durchschnittsbildungsoperation, um eine Beobachtung mit verringertem Rauschen zu erhalten. MW-Glätten wird durchgeführt zum Verringern des Mehrpfadfehlers, der in (10) vorliegt, was nicht explizit durch ein Modell in dem Prozessor 1225 dargestellt wird, wie in den Modellgleichungen bzw. Modellbildungsgleichungen (11) und (12). Glätten wird motiviert durch die Erwartung, dass die MW-Beobachtung fast konstant über kurze Zeitperioden ist, da die MW-Beobachtung nur aus Hardware-Biasen und einem (konstanten) Mehrdeutigkeitsausdruck besteht. Ein vernünftiges Glättungsintervall ist beispielsweise 900 Sekunden. Ein zusätzlicher Vorteil eines Glättens der MW-Beobachtung ist dass eine Beobachtungsvarianz abgeleitet werden kann für die geglättete Beobachtung von den Eingangsdaten durch die Varianz des Mittelwerts,
    Figure 01550001
    wobei xi die MW-Beobachtung bei Glättungsepoche t ist und n die Anzahl der Beobachtungen ist, die verwendet wird in dem Glättungsintervall. Zum Sicherstellen, dass diese Varianz wirklich einen Multipfad bzw. Mehrpfad reflektiert, und nicht nur eine zu kleine Anzahl von möglichen unverlässlichen Beobachtungen in dem Glättungsintervall, ist es vorteilhaft, eine geglättete Beobachtung zu akzeptieren als Filtereingabe, nur wenn eine minimale Anzahl von Beobachtungen verfügbar ist, beispielsweise 80% des theoretischen Maximums. Es sei bemerkt, dass die statistischen Daten, die den Mittelwert darstellen und Varianz der Melbourne-Wübbena-Beobachtung, zurückgesetzt werden müssen im Fall einer nicht-reparierten Zyklusverrutschung, da diese Beobachtung einen Mehrdeutigkeitsausdruck enthält. Natürlich benötigt eine Zyklusverrutschung auch ein Zurücksetzen der entsprechenden Mehrdeutigkeit in dem Filter.
  • Falls ein Glätten durchgeführt wird durch eine einfache Durchschnittsbildungsoperation über ein festes Zeitintervall, impliziert ein Glätten unterschiedliche Datenraten in dem Prozess. Beobachtungen 1205 kommen mit einer hohen Datenrate herein, während geglättete MW-Beobachtungen 1420 weitergeleitet werden an den Prozessor mit einer niedrigen Datenrate. Diese Art von Glättung hat den Vorteil, dass Beobachtungen, die in dem Prozessor eingegeben werden, nicht korreliert sind, und deshalb auf eine mathematisch korrekte Art und Weise gehandhabt werden können. Die Alternative eines Verwendens irgendeiner Art von einem (gewichteten) gleitenden Durchschnitt erlaubt es bei einer einzelnen (hohen) Datenrate zu bleiben, aber hat den Nachteil, dass die resultierenden geglätteten Beobachtungen mathematisch korreliert werden.
  • Teil 7.4 MW-Prozess: MW-Bias-Bedingung
  • 16 zeigt einen Prozess 1600 mit der Hinzufügung von einer oder mehreren MW-Bias-Bedingungen zu dem Prozess von 15, die ähnlich hinzugefügt werden können zu denen in 12, 14 gezeigten Ausführungsformen. Mindestens eine MW-Bias-Bedingung 1605 wie (32) wird eingegeben in den Prozessor zum Reduzieren des Rangdefekts in Modellgleichungen (11) oder (12).
  • Der Rangdefekt in (11) oder (12) wird ersichtlich durch Zählen der Anzahl von Beobachtungen und der Anzahl von Unbekannten in diesen Gleichungen. Beispielsweise wird es in (11), falls es i = 1, ..., m Stationen und j = 1, ..., n Satelliten gibt, und es angenommen wird, dass alle Satelliten bei allen Stationen gesehen werden, m·n Melbourne-Wübbena-Beobachtungen geben. Jedoch gibt es zur gleichen Zeit auch m·n unbekannte Mehrdeutigkeiten N j / i,WL zusätzlich zu m Empfänger-Biasen bi,MW und n Satelliten-Biasen b j / MW , was in m·n + m + n Unbekannten resultiert. Deshalb kann das System von Gleichungen, definiert durch (11), nur gelöst werden, falls die Anzahl der beliebigen Bedingungen bzw. Randbedingungen, die eingeführt werden in das System, die Anzahl von Unbekannten ist minus der Anzahl von Beobachtungen, d. h. (m·n + m + n) – (m·n) = m + n.
  • Die meisten dieser Bedingungen sollten Mehrdeutigkeitsbedingungen sein, wie die folgende Betrachtung demonstriert. Für n Satelliten können n – 1 unabhängige Zwischen-Satelliten-Einzeldifferenzen erzeugt werden. Auf die gleiche Art und Weise können von m Stationen m – 1 Zwischen-Stations-Einzeldifferenzen abgeleitet werden. In einer Doppeldifferenz (DD, Double Difference) zwischen Stationen und Satelliten werden diese unabhängigen Einzeldifferenzen kombiniert, was in (m – 1)·(n – 1) = m·n – (m + n – 1) Doppeldifferenz-Beobachtungen resultiert. Da wie in (13) die DD-Mehrdeutigkeiten eindeutig bestimmt werden durch die DD-MW-Beobachtungen, sollte die Differenz zwischen den m·n Mehrdeutigkeiten in (11) und den m·n – (m + n – 1) eindeutigen DD-Mehrdeutigkeiten beschränkt werden, was in m + n – 1 Mehrdeutigkeitsbedingungen resultiert. Deshalb sollten von den m + n benötigten Bedingungen alle außer einer Mehrdeutigkeitsbedingungen sein. Die übrigbleibende beliebige Bedingung sollte eine Bedingung bzw. Einschränkung hinsichtlich der Biase sein.
  • Diese Aussage bleibt in dem allgemeineren Fall wahr, wenn nicht alle Satelliten bei allen Stationen gesehen werden, und daher die Anzahl von benötigten Bedingungen nicht länger gezählt werden kann in der gezeigten einfachen Art und Weise. Die Bedingung hinsichtlich der Biase selbst ist eine beliebige Gleichung wie (32) oder allgemeiner der Form
    Figure 01580001
  • In dem Einzeldifferenzfall (12) ist die Bedingung hinsichtlich der Biase einfacher. Der Zustandsvektor der Satelliten-Biase enthält nicht alle möglichen SD-Biase aber nur die unabhängigen. Dies wird erreicht durch Verwenden eines beliebigen Referenzsatelliten und Auswählen als Zustände nur der SD-Biase für die Referenz. Um vorbereitet zu sein für ein Ändern eines Referenzsatelliten im Fall, dass der alte Referenzsatellit nicht mehr beobachtet wird, ist es bevorzugt, auch einen Zustand für den Referenzsatelliten zu haben. Jedoch muss der SD-Bias der Referenz zu sich selbst Null sein.
  • Figure 01580002
  • Diese Gleichung wird als eine Bedingung hinzugefügt. Es sei bemerkt, dass jedoch die SD-Bias-Zustände nicht notwendigerweise interpretiert werden, als SDs für einen physikalischen Referenzsatelliten. Es ist auch möglich, einen künstlichen Referenzsatelliten mit einem Bias zu haben, der auf die Biase der physikalischen Satelliten Bezug nimmt (dies stellt sicher, dass der künstliche Satellit verbunden ist mit den physikalischen Satelliten)
    Figure 01590001
  • Durch Spezifizieren beliebiger Werte für aj, b (mit mindestens einem aj ≠ 0) und Einfügen (37) als eine Bedingung in (12), kommt die Information über den Bias der Referenzstation in das System.
  • Mit Wissen über MW-Satelliten-Biase (wie sie abgeleitet werden von dem hier vorgeschlagenen System) von einer unterschiedlichen Quelle, ist es auch vernünftig, mehr als eine Bias-Bedingung in das System einzuführen. Beispielsweise ist es, falls alle MW-Satelliten-Biase beschränkt sind, in einem Einzeldifferenz-Ansatz nicht notwendig, irgendwelche Mehrdeutigkeitsbedingungen in das System einzuführen, da (12) geschrieben werden kann als
    Figure 01590002
  • Deshalb werden alle SD-Mehrdeutigkeiten
    Figure 01590003
    eindeutig bestimmt mit Wissen über die SD-MW-Satelliten-Biase. Es ist exakt diese Beziehung, die einem Rover-Empfänger hilft, seine WL-Mehrdeutigkeiten aufzulösen mit der Hilfe der hier abgeleiteten MW-Satelliten-Biase.
  • In dem undifferenzierten Ansatz wird eine Mehrdeutigkeitsbedingung pro Station eingeführt, wenn die MW-Satelliten-Biase für alle Satelliten eingeführt werden als Bedingungen in das System.
  • Alle Bias-Bedingungen zum Handhaben des Rangdefekts in Modellgleichungen (11) oder (12) werden umgangen, falls eine zusätzliche Mehrdeutigkeitsbedingung anstatt dessen eingeführt wird. Jedoch ist diese zusätzliche Mehrdeutigkeitsbedingung nicht beliebig. Sie wird ausgewählt, so dass die Doppeldifferenzbeziehung (13) erfüllt wird. Jedoch enthält (13) nicht den nicht als Modell dargestellten Multipfad und bestimmt nur einen Fließkommawert bzw. Gleitpunktwert für die DD-Mehrdeutigkeit. Deshalb ist ein Ableiten eines ganzzahligen DD-Mehrdeutigkeitswerts von (13) fehleranfällig.
  • Um besser zwischen beliebigen Mehrdeutigkeitsbedingungen und Mehrdeutigkeitsbedingungen, die die DD-Mehrdeutigkeitsbeziehung (13) erfüllen müssen, zu unterscheiden, nennen wir gewöhnlich die zweite Art von Bedingungen Mehrdeutigkeitsfestlegungen (ambiguity fixes). Während Bedingungen beliebig sind, und nicht abhängen von der tatsächlichen Beobachtung, tun dies Festlegungen. Bedingungen können nicht durchgeführt werden für einen falschen Wert, Festlegungen können dies. Welche der Bedingungen beschränkt werden auf einen beliebigen Wert, wird in Teil 7.6 beschrieben.
  • Teil 7.5 MW-Bias-Prozess: WL-Mehrdeutigkeitsbedingungen
  • 17 zeigt einen Prozess 1700 mit der Hinzufügung von einer oder mehreren WL-Mehrdeutigkeitsbedingungen zu dem Prozess von 16, was ähnlich hinzugefügt werden kann zu den in 12, 14 und 15 gezeigten Ausführungsformen. Mindestens eine WL-Mehrdeutigkeits-Ganzzahlbedingung 1705 wie in Gleichung (33) wird in den Prozessor 1225 gegeben, um weiter den Rangdefekt in Modellgleichungen (11) oder (12) zu verringern. Wie für 16 ist die korrekte Anzahl von arbiträren bzw. beliebigen Mehrdeutigkeitsbedingungen in einem Netzwerk mit i = 1, ... m Stationen und j = 1, ..., n Satelliten, m + n – 1, wobei alle Satelliten bei allen Stationen gesehen werden. Jedoch werden in einem globalen Netzwerk mit Referenzstationen, die über die gesamte Erde verteilt sind, nicht alle Satelliten bei allen Stationen gesehen. Für diesen Fall wird ein Auswählen der korrekten Anzahl von beliebigen Mehrdeutigkeitsbedingungen und Bestimmen der exakten Kombinationen, die nicht beschränkt sind durch die DD-Mehrdeutigkeitsbeziehung (13), beschrieben in Teil 7.6.
  • Obwohl die beschränkten bzw. eingeschränkten Mehrdeutigkeiten, die nicht eingeschränkt sind durch die DD-Mehrdeutigkeitsbeziehung (13), eingeschränkt werden könnten auf irgendeinen Wert, um den Rangeffekt in den Modellgleichungen (11) oder (12) zu verringern, ist es wünschenswert, diese Mehrdeutigkeiten einzuschränken auf einen ganzzahligen Wert, so dass die ganzzahlige Natur der Mehrdeutigkeiten in das System kommt. Dies hilft später, wenn für die übrigbleibenden uneingeschränkten Gleit-Mehrdeutigkeiten ganzzahlige Werte gesucht werden, die konsistent sind mit (13) und bei welchen diese Mehrdeutigkeiten festgelegt werden können.
  • In einem Kalman-Filter-Ansatz, wo Gleichungen (11) oder (12) erweitert werden durch Gleichungen für die Anfangswerte dieser Parameter, gibt es immer eine gut definierte Gleitlösung für alle Parameter (die jedoch eine große Varianz aufweist, falls die Anfangsvarianzen der Parameter auch mit großen Werten ausgewählt wurden). In diesem Fall ist es vernünftig, die Mehrdeutigkeiten einzuschränken auf die nächste ganze Zahl von ihrer Kalman-Filter-Gleitlösung, da dies das Filter auf die geringste Art und Weise stört und die Lösung ausgibt, die am nächsten zu den Anfangswerten der Parameter ist. Es ist auch vorteilhaft, die Mehrdeutigkeiten eine nach der anderen einzuschränken, wobei nach jeder Bedingung die aktualisierte Gleit-Mehrdeutigkeit der nächsten einzuschränkenden Mehrdeutigkeit nachgesehen wird. Solch ein Prozedere hilft beim Stabilisieren des Filters in Fällen von Netzwerkausfällen, wo viele Mehrdeutigkeiten verloren gehen, Empfänger-Biase durch Modell dargestellt werden als Weißrauschen-Parameter und gerade schon konvergierte Satelliten-Biase einen definierten Wert aufweisen.
  • Teil 7.6 MW-Bias-Prozess: Bestimmen von WL-Mehrdeutigkeitsbedingungen
  • 18 zeigt einen Prozess 1800 mit der Hinzufügung eines Bestimmens von einer oder mehreren WL-Mehrdeutigkeitsbedingungen für den Prozess von 17, so dass ein Unter- und Über-Beschränken der Modellgleichungen (11) oder (12) vermieden wird.
  • Ein Unter-Beschränken bedeutet, dass nicht genügend Bedingungen eingeführt wurden, um den Rangdefekt in (11) oder (12) zu bewältigen. Ein Über-Beschränken bedeutet, dass beliebige Bedingungen eingeführt werden, die inkonsistent sind mit der DD-Mehrdeutigkeitsbeziehung (13). Deshalb kann ein System zur gleichen Zeit über- und unter-beschränkt sein.
  • Die MW-Beobachtungseingabe 1420 definiert einen Beobachtungsgraphen 1805, d. h. eine Anzahl von Kanten, die gegeben ist durch beobachtete Stations-Satelliten-Verbindungen. Auf Grundlage dieses Graphen wird ein Spanning-Tree (ST) bzw. Aufspannbaum 1815 erzeugt durch einen ST-Erzeuger 1810, der alle Stationen und Satelliten verbindet (in dem undifferenzierten Fall (11)) oder nur alle Satelliten (in dem Zwischen-Satelliten-Einzeldifferenzierten-Fall (12)) ohne ein Einführen von Schleifen. Der resultierende ST 1815 definiert die WL-Mehrdeutigkeitsbedingungen 1705, d. h., welche WL-Mehrdeutigkeiten beschränkt sind.
  • 19A zeigt bei 1900 wie beobachtete Stations-Satelliten-Verbindungen als abstrakten Graphen interpretiert werden können, d. h. eine Anzahl von Knoten verbunden durch Kanten. Die Stationen im unteren Teil von 19A und die Satelliten im oberen Teil von 19A werden als Knoten identifiziert und die Stations-Satelliten-Paare (jedes Paar entspricht Beobachtungen bei einer Station eines Signals eines Satelliten) als Kanten. Der abstrakte Graph 1910 von 19B unterscheidet nicht näher zwischen Stationen und Satelliten und zeigt anstatt dessen die Kanten als Verbindungen zwischen Knoten bzw. Eckpunkten.
  • In der Graphentheorie ist ein Baum (tree) ein Graph ohne geschlossene Schleifen. Ein Beispiel wird bei 1920 in 19C gezeigt, wo der Baum mit dicken Linien markiert ist. Ein Spanning-Tree auf einem Graphen ist ein Baum, der alle Knoten, wie in 19C, verbindet (oder spannt).
  • Anstatt eines Aufbauens des Spanning-Trees auf Grundlage des gegenwärtigen Beobachtungsgraphen kann dies alternativ basieren auf allen Stations-Satelliten-Mehrdeutigkeiten, die gegenwärtig in dem Filter sind. Diese Mehrdeutigkeiten entsprechen Stations-Satelliten-Verbindungen, die observiert bzw. beobachtet wurden in der Vergangenheit, aber die nicht notwendigerweise noch in der gegenwärtigen Epoche beobachtet bzw. observiert werden. Wir nennen die Stations-Satelliten-Verbindungen, die definiert werden durch die Filter-Mehrdeutigkeiten, den Filtergraphen. Es sei bemerkt, dass es ein wenig beliebig ist, für wie lange Mehrdeutigkeiten in dem Filter gehalten werden, wenn sie nicht länger beobachtet werden. Falls ein festes Schlitzmanagement für die Mehrdeutigkeiten in dem Filter verwendet wird, das eine maximale Anzahl von Mehrdeutigkeiten für jede Station hält, so dass eine neu beobachtete Mehrdeutigkeit bei einem aufsteigenden Satelliten die älteste Mehrdeutigkeit heraus wirft, falls alle Schlitze schon verwendet werden, muss diese Zeit eines Haltens einer gewissen Mehrdeutigkeit nicht spezifiziert werden. Es wird unterschiedlich sein für jeden Satelliten bei jeder Station. Jedoch garantiert solch ein Schlitzmanagement, dass nach einiger Zeit jede Station die gleiche Anzahl von Mehrdeutigkeiten hält.
  • Im Allgemeinen enthält der Filtergraph mehr Stations-Satelliten-Verbindungen als der Beobachtungsgraph. Er enthält zusätzlich Stationen, die nicht mehr beobachtet werden (was oft auftritt für kurze Zeitperiode in einem globalen Netzwerk) Satelliten, die nicht länger bei einer Station beobachtet werden (beispielsweise da ein Satellit unbrauchbar wurde für eine kurze Zeitperiode) oder nur Stations-Satelliten-Verbindungen, die unter den Höhenabschnitt gefallen sind. Das Arbeiten an dem Filtergraphen ist von spezieller Wichtigkeit, wenn das später beschriebene Mehrdeutigkeitsfestlegen auch durchgeführt wird an den Filtergraphen, und Mehrdeutigkeitsbedingungen und Festlegungen hinzugefügt werden zu dem ursprünglichen Filter und nicht zu einer Filterkopie.
  • In dem einzeldifferenzierten Beobachtungsgraphen 1960 von 19G werden gewöhnliche zwei Satelliten verbunden durch mehrere Kanten, da die zwei Satelliten gewöhnlich bei mehreren Stationen beobachtet werden. Jede Kante, die zwei Satelliten verbindet, entspricht einer (mindestens in der Vergangenheit) beobachteten Satelliten-Stations-Satelliten-Verbindung, d. h. einer Einzeldifferenz-Beobachtung. Natürlich enthält auch der SD-Filtergraph 1970 von 19H mehr Kanten als der SD-Beobachtungsgraph 1960.
  • Das Beschränken der Mehrdeutigkeiten, bestimmt durch einen Spanning-Tree über die Beobachtung oder den Filtergraphen, kann ein Unter- und Über-Beschränken von Modellgleichungen (11) oder (12) verhindern. Dies wird dargestellt für den undifferenzierten Fall in 19D. Ein Spanning-Tree (ST) auf dem Beobachtungsgraphen oder Filtergraphen verbindet alle Knoten ohne ein Einführen von Schleifen (siehe hervorgehobene Kanten in 19C). 19D zeigt bei 1930 zusätzlich zu den Spanning-Tree-Kanten (in dunklem Grau), die auf einem beliebigen ganzzahligen Wert beschränkt werden, auch eine Einzelsatelliten-Bias-Bedingung S1, gezeigt in dunklen Grau. Der Satelliten-Bias wird visualisiert als ein Kreis, da sein Beitrag zu der Beobachtung der gleiche für alle Empfänger-Beobachtungen dieses Satelliten ist.
  • Ein Beschränken der ST-Kanten zusammen mit einem zusätzlichen Satelliten-Bias S1 erlaubt es, das unterbestimmte Linearsystem von Gleichungen (11) zu lösen: die Beobachtung R1-S1 zusammen mit der Satelliten-Bias-Bedingung S1 und der Mehrdeutigkeitsbedingung R1-S1 erlaubt es, Empfänger-Bias R1 eindeutig zu lösen (vergleiche Gleichung (11)). Sobald Empfänger-Bias R1 bekannt ist, erlaubt die Beobachtung R1-S2 zusammen mit der Mehrdeutigkeitsbedingung R1-S2, Satelliten-Bias S2 zu lösen bzw. nach Satelliten-Bias S2 aufzulösen. Auf die gleiche Art und Weise können alle anderen Empfänger- und Satelliten-Biase berechnet werden mit der Hilfe der ST-beschränkten Mehrdeutigkeiten. Die Aufspanneigenschaft des ST stellt sicher, dass alle Satelliten- und Empfänger-Biase erreicht werden, während die Baumeigenschaft sicherstellt, dass es keine Schleifen gibt, die beschränken würden. Sobald alle Satelliten- und Empfänger-Biase bekannt sind, können die übrigbleibenden Mehrdeutigkeiten (beispielsweise R2-S1, R2-S4 und R2-S5 in 19D) direkt berechnet werden von den übrigbleibenden Beobachtungen einem nach dem anderen.
  • In dem SD-Fall, gezeigt in 19G und 19H, ist die Argumentation ziemlich ähnlich. Ein Beschränken eines SD-Satelliten-Bias auf einen beliebigen Wert (beispielsweise Beschränken des Bias eines physikalischen Referenzsatelliten auf Null), kann den SD-Satelliten-Bias des nächsten Satelliten bestimmen mit der Hilfe einer SD-Beobachtung zwischen dem ersten und zweiten Satelliten und der Mehrdeutigkeitsbedingung von dem SD-Spanning-Tree zwischen den zwei Satelliten (vergleiche Gleichung (12)): Sobald der zweite Satelliten-Bias bekannt ist, kann der dritte Bias berechnet werden. Auf die. gleiche Art und Weise werden alle anderen Satelliten-Biase bestimmt mit der Hilfe der SD-Spanning-Tree-Bedingungen. Durch Hinzufügen einer Mehrdeutigkeitsbedingung pro Station zu einem beliebigen Satelliten, können alle übrigbleibenden SD-Mehrdeutigkeiten (einzeldifferenziert gegen einen stations-spezifischen Referenzsatelliten) in dem Filter nacheinander gelöst werden.
  • Die Beziehung, die dieser Beschreibung zwischen einem undifferenzierten (= null-differenzierten (ZD)) Spanning-Tree 1975 und einem SD-Spanning-Tree 1980 unterliegt, ist in 19I gezeigt. Ein Verbinden jeder Station mit einem einzelnen Satelliten durch Einführen einer Mehrdeutigkeitsbedingung pro Satellit und Hinzufügen zu diesen Bedingungen derjenigen, die gegeben sind durch einen ST auf dem SD-Beobachtunggraphen (oder Filtergraphen), definiert die gleichen Bedingungen, die gegeben werden durch einen ST auf einem ZD-Beobachtungsgraphen (oder Filtergraphen) 1985. Ein Aufbauen eines Spanning-Trees auf einem Graphen ist kein einzigartiger Prozess. Für einen gegebenen Graphen existieren viele Bäume, die den Graphen aufspannen. Um die Erzeugung eines Spanning-Trees eindeutiger zu machen, wird die Verwendung eines Minimum-Spanning-Trees (mit Bezug auf einige Kriterien) in Teil 7.7 vorgeschlagen.
  • Teil 7.7 MW-Bias-Prozess: Minimum-Spanning-Tree
  • 21A zeigt bei 2110 einen Spanning-Tree (ST) auf einem undifferenzierten Beobachtungsgraphen. 21B zeigt bei 2120 einen Minimum-Spanning-Tree (MST) (Cormen, Leiserson, Rivest, & Stein, 2001) auf dem undifferenzierten Beobachtungsgraphen von 21A. 20 zeigt den ST-Erzeuger 1810 von 18, der ersetzt wird durch einen MST-Erzeuger 2010. Zum Aufbauen eines MST auf einen Graphen hat jede Kante eine Kantengewichtung, die in einem sogenannten gewichteten Graphen resultiert. Der MST wird definiert als der Spanning-Tree mit dem gesamten Minimalkantengewicht. Die Kantengewichtung kann auf verschiedene Arten zugeordnet werden. Ein möglicher Weg basiert auf der gegenwärtigen Empfänger-Satelliten-Geometrie und verwendet deshalb die Stationspositionen 1250 und die Satellitenpositionen 1245 als Eingaben. Die Verbindungen zwischen den groben Empfängerpositionen 1250, den Übertragungssatelliten-Orbits 1245 und den MST-Erzeuger 2010 sind in 20 gezeigt.
  • Die Kanten in dem undifferenzierten Beobachtungsgraphen oder Filtergraphen sind gegeben durch Stations-Satelliten-Verbindungen. In einigen Ausführungsformen ist die Kantengewichtung der geometrische Abstand von Empfänger zu Satellit oder eine satellit-elevationswinkel-verwandte Größe (wie der inverse Elevationswinkel oder der Zenitabstand (= 90°-Elevation)).
  • Die Kanten in dem einzeldifferenzierten Beobachtungsgraphen oder Filtergraphen sind gegeben durch Satelliten-Empfänger-Satelliten-Verbindungen, die zwei unterschiedliche Satelliten über eine Station verbinden. In einigen Ausführungsformen ist die Kantengewichtung der geometrische Abstand von Satellit zu Empfänger zu Satellit, oder eine Kombination der Elevationen bzw. Höhen, unter denen die zwei Satelliten vom Empfänger gesehen werden. In einigen Ausführungsformen ist die Kombination der zwei Elevationen die Summe der inversen Elevationen, die Summe der Zenitabstände, die minimale inverse Elevation oder der minimale Zenitabstand.
  • In 21A und 21B werden die ST- und MST-Kanten markiert mit einem ”X”. Der ST 2110 in 21A und der MST 2120 in 21B sind identisch, und der ST 2130 in 21C und der MST 2140 in 21D sind identisch, was die Tatsache zeigt, dass jeder ST erhalten werden kann als ein MST durch Definieren von passenden Kantengewichtungen.
  • Ein MST ist gut definiert (d. h. er ist eindeutig) falls alle Kantengewichtungen unterschiedlich sind. Zuordnen der Gewichtungen zu den Kanten erlaubt eine Kontrolle hinsichtlich wie der Spanning-Tree erzeugt wird. In Ausführungsformen, die geometrisch-basierende Gewichtungen verwenden, wird der MST erzeugt auf eine Art und Weise, dass höchste Satelliten (mit kleinstem geometrischen Abstand und kleinstem Zenitabstand oder kleinstem Wert von 1/Elevation) bevorzugt werden. Dies sind auch die Stations-Satelliten-Verbindungen, die am wenigsten beeinflusst werden durch den nicht als Modell dargestellten Multipfad. In diesen Ausführungsformen bevorzugen die Gewichtungen solche Kanten zum Beschränken, die den geringsten Multipfad in andere Verbindungen schieben sollten, wenn die. Mehrdeutigkeiten auf ganzzahlige Werte beschränkt werden. In Ausführungsformen, die Stations-Satelliten-Verbindungen mit niedriger Elevation und mit hohem Multipfad zum Beschränken verwenden, wird der Multipfad zu Verbindungen verschoben mit Satelliten von höherer Elevation. Dies kann zu dem nicht-intuitiven Effekt führen, dass Mehrdeutigkeiten hinsichtlich Satelliten höherer Elevation schwieriger werden, auf einen ganzzahligen Wert festzulegen.
  • Erzeugen eines MST auf einem gegebenen gewichteten Graphen ist eine Standardaufgabe in den Computerwissenschaften, für die sehr effiziente Algorithmen existieren. Beispiele sind Algorithmen von Kruskal, Prim und Boruvka.
  • 22 zeigt eine alternative Art und Weise eines Auswählens der Kantengewichtungen des Beobachtungsgraphen oder Filtergraphen, auf dem der MST (definierend die beschränkten Mehrdeutigkeiten) erzeugt wird. In einigen Ausführungsformen werden die Kantengewichtungen abgeleitet von der Mehrdeutigkeitsinformation in dem Filter, d. h. von den Werten der WL-Mehrdeutigkeiten 1435 oder von den Varianzen 2210 der WL-Mehrdeutigkeiten oder von beiden.
  • Eine besonders interessierende Kantengewichtung, die in einigen Ausführungsformen verwendet wird, ist der Abstand der entsprechenden Mehrdeutigkeit zu ihrem nächsten ganzzahligen bzw. integer Wert. Auf diese Art und Weise wählt der MST die Mehrdeutigkeiten zum Beschränken aus, die den Beobachtungs/Filtergraphen aufspannen, und die so nah wie möglich an einer ganzen Zahl sind. Deshalb werden die Zustände in dem Prozessor beeinflusst auf eine minimale Art und Weise durch die Bedingungen für eine ganze Zahl. Ein zusätzlicher Vorteil ist, dass die Bedingungen der letzten Epoche auch favorisiert werden in der neuen Epoche, da der Abstand zu einer ganzen Zahl Null ist, was von einem Über-Beschränken des Filters abhält, wenn die Bedingungen direkt angewandt werden auf das Filter, und keine Filterkopie verwendet wird. Das gleiche Ziel wird erreicht durch Verwenden der Varianz der Mehrdeutigkeit als eine Kantengewichtung. Beschränkte Mehrdeutigkeiten weisen eine Varianz der Größe der beschränkenden Varianz auf, beispielsweise 10–30 m2 und werden deshalb in der MST-Erzeugung in einigen Ausführungsformen favorisiert. In einigen Ausführungsformen wird jede Kombination von Mehrdeutigkeitsabstand zu ganzer Zahl und Mehrdeutigkeitvarianz verwendet als eine Kantengewichtung. In einigen Ausführungsformen wird die Kombination einer Kantengewichtung, abgeleitet von der Stations-Satelliten-Geometrie und von der Mehrdeutigkeitsinformation, verwendet. In einigen Ausführungsformen wird beispielsweise in der ersten Epoche eine geometrisch motivierte Gewichtung ausgewählt (zum Minimieren von Effekten von nicht durch Modell dargestelltem Multipfad und zum Sicherstellen, dass Bedingungen in dem System für eine lange Zeit bleiben) und in späteren Epochen wird eine mehrdeutigkeits-abgeleitete Gewichtung (zum Vermeiden einer Über-Beschränkung) ausgewählt.
  • Teil 7.8 MW-Bias-Prozess: WL-Mehrdeutigkeitsfestlegen
  • 23 zeigt ein Festlegen der WL-Mehrdeutigkeiten bevor sie gesendet werden (beispielsweise zur Verwendung in dem Phasen-Zeitsignalprozessor 335 oder Orbit-Prozessor 300). In einigen Ausführungsformen werden die WL-Mehrdeutigkeitszustandswerte 1435 weitergeleitet zusammen mit mindestens den WL-Mehrdeutigkeitsvarianzen 2210 von dem Filter an ein Mehrdeutigkeitsfestlege-2305-Modul. Das Mehrdeutigkeitsfestlegemodul 2305 gibt die festen WL-Mehrdeutigkeiten 2310 aus.
  • Das Mehrdeutigkeitsfestlegemodul 2305 kann auf eine Vielzahl von Arten implementiert werden:
    Schwellenwert-basiertes Ganzzahlrunden: in einigen Ausführungsformen überprüft ein einfaches Festelegemodul jede individuelle Mehrdeutigkeit zum Bestimmen, ob sie näher an einer ganzen Zahl ist als ein gegebener Schwellenwert (beispielsweise mehr als a = 0,12 WL-Zyklen). Falls auch die Standardabweichung der Mehrdeutigkeit unter einem zweiten gegebenen Schwellenwert (beispielsweise σ = 0,04 so dass a = 3σ) ist, wird die Mehrdeutigkeit gerundet auf die nächste ganze Zahl zum Festlegen. Mehrdeutigkeiten, die diese Festlegekriterien nicht erfüllen, bleiben unfestgelegt. In einigen Ausführungsformen wird der Satellitenelevationswinkel, der der Mehrdeutigkeit entspricht, in Betracht gezogen als ein zusätzliches Festlegekriterium, so dass beispielsweise nur Mehrdeutigkeiten über 15° festgelegt werden.
  • Optimierte Sequenz, Schwellenwert-basiertes Ganzzahl-Bootstrapping: Ein ein wenig fortschrittlicher Ansatz, der in einigen Ausführungsformen verwendet wird, legt Mehrdeutigkeiten in einer sequentiellen bzw. nacheinander folgenden Art und Weise fest. Nach dem Festlegen von einer Komponente des Mehrdeutigkeitsvektors wird die Festlegung neu eingeführt in das Filter, so dass alle anderen nicht schon festgelegten Mehrdeutigkeitskomponenten beeinflusst werden über ihre Korrelationen zu der festen Mehrdeutigkeit. Dann wird die nächste Mehrdeutigkeit überprüft zum Erfüllen der Festlegekriterien von einem Abstand auf eine ganze Zahl und Standardabweichung. In einigen Ausführungsformen wird die Sequenz zum Überprüfen von Mehrdeutigkeitskomponenten auf eine optimale Art und Weise ausgewählt durch Anordnen der Mehrdeutigkeiten mit Bezug auf eine Kostenfunktion, beispielsweise Abstand zu Ganzzahl plus dreimal Standardabweichung. Auf diese Art und Weise werden zuerst die verlässlichsten Mehrdeutigkeiten festgelegt. Nach jeder Festlegung wird die Kostenfunktion für alle Mehrdeutigkeiten neu evaluiert. Nach diesem wird wieder die Mehrdeutigkeit mit den kleinsten Kosten überprüft, ob die Festlegekriterien erfüllt werden. Der Festlegeprozess stoppt, wenn der beste Mehrdeutigkeitsfestlegekandidat nicht die Festlegekriterien erfüllt. Alle übrigbleibenden Mehrdeutigkeiten bleiben unfestgelegt.
  • Ganzzahl-Kleinste-Quadrate, (verallgemeinertes) partielles Festlegen: Ein mehr durchdachter Ansatz, der in einigen Ausführungsformen verwendet wird, zieht die Kovarianzinformation der Mehrdeutigkeiten von dem Filter in Betracht. Der beste Ganzzahlkandidat N1 ist der nächste Ganzzahlvektor zu dem Kleinste-Quadrate-Gleit-Mehrdeutigkeitsvektor N ^ ∊ Rv in der Metrik, die definiert wird durch den Mehrdeutigkeitsteil der (unbeschränkten) Zustandskovarianzmatrix
    Figure 01720001
    die beide erhalten werden von dem Filter, d. h.
  • Figure 01730001
  • Jedoch ist, da die Beobachtungseingabe an das Filter nur zu einem gewissen Ausmaß präzise ist aufgrund eines Messrauschens, auch der resultierende geschätzte Gleit Mehrdeutigkeitsvektor N ^ nur verlässlich zu einem gewissen Ausmaß. Dann kann ein leicht unterschiedliches N ^ zu einem unterschiedlichen N ∊ Zv führen, das (39) minimiert. Deshalb wird in einigen Ausführungsformen der beste ganzzahlige Kandidat bzw. Ganzzahlkandidat ausgetauscht mit beispielsweise dem zweitbesten Ganzzahlkandidat durch eingeben von anderen rauschbehafteten Messungen (beispielsweise von anderen Empfängern) in das Filter. Zum Identifizieren der verlässlichen Komponenten in dem Mehrdeutigkeitsvektor, die festgelegt werden können auf eine eindeutige ganze Zahl mit einer hohen Wahrscheinlichkeit, wird die minimierte Größe
    Figure 01730002
    verglichen in einigen Ausführungsformen unter den besten Ganzzahlkandidaten in einem statistischen Test wie dem Verhältnistest. Falls Ni der i-te beste (i > 1) Ganzzahlkandidat ist, impliziert dies, dass
    Figure 01730003
  • Der Quotient in (40) ist eine Zufallsvariable, die einer F-Verteilung folgt. Einige Ausführungsformen folgen im Grunde nach der Beschreibung in (Press, Teukolsky, Vetterling, & Flannery, 1996). Die Wahrscheinlichkeit, dass Fi so groß sein würde wie es ist, falls
    Figure 01740001
    kleiner ist als
    Figure 01740002
    wird bezeichnet als Q(Fi|v,v) dessen Beziehung zu der Beta-Funktion und präzisen Algorithmusbestimmung gegeben ist in (Press, Teukolsky, Vetterling, & Flannery, 1996). Mit anderen Worten ist Q(Fi|v,v) das Signifikanzniveau, bei dem die Hypothese
    Figure 01740003
    abgelehnt werden kann. Deshalb kann jeder Kandidat, für den beispielsweise Q(Fi|v,v) ≥ 0,05 gilt, als vergleichbar gut wie N1 erklärt werden. Der erste Kandidat i0 + 1, für den
    Figure 01740004
    gilt, ist als signifikant schlechter als N1 akzeptiert.
  • Dann können alle die Komponenten
    Figure 01740005
    die den gleichen Wert aufweisen, in Betracht gezogen werden als verlässliche Ganzzahlfestlegungen. Die Komponenten, in denen diese Mehrdeutigkeitsvektoren sich unterscheiden, sollten nicht auf eine ganze Zahl festgelegt werden. Jedoch können unter diesen Komponenten gewisse Linearkombinationen existieren, die die gleichen sind für alle Vektoren
    Figure 01740006
    Diese Linearkombinationen können auch verlässlich festgelegt werden auf eine ganze Zahl.
  • In einigen Ausführungsformen wird eine Bestimmung der besten Ganzzahlkandidatenvektoren ausgeführt über das effiziente LAMBDA-Verfahren (Teunissen, 1995).
  • 23B zeigt, dass die WL-Mehrdeutigkeiten ausgesendet werden (beispielsweise zur Verwendung in dem Phasen Zeitsignalprozessor 335 oder Orbit-Prozessor 300). In einigen Ausführungsformen werden die Komponenten des hochdimensionalen Mehrdeutigkeitsvektors festgelegt auf Gleitwerte bzw. Fließkommawerte, die gegeben werden durch eine Linearkombination der besten Ganzzahlkandidaten.
  • In diesen Ausführungsformen werden die WL-Mehrdeutigkeitszustandswerte 1435 zusammen weitergeleitet mit der Mehrdeutigkeits-Varianzkovarianz-Matrix 2210 von dem Filter an ein Ganzzahlmehrdeutigkeits-Suchmodul 2320. Das Ganzzahlmehrdeutigkeits-Suchmodul 2320 gibt eine Anzahl von Ganzzahlmehrdeutigkeits-Kandidatensätzen 2323 aus, die dann weitergeleitet werden an ein Mehrdeutigkeitskombinierermodul 2325, das auch die Kleinste-Quadrate-Mehrdeutigkeitsgleitlösung 1435 und die Mehrdeutigkeits-Varianz-Kovarianz-Matrix 2210 von dem Filter als eine Eingabe bekommt. Die Kleinste-Quadrate-Mehrdeutigkeitsgleitlösung 1435 wird verwendet zusammen mit der Mehrdeutigkeits-Varianz-Kovarianz-Matrix 2210 zum Bilden einer Gewichtung für jeden Ganzzahlmehrdeutigkeitskandidaten. In dem Mehrdeutigkeitskombinierermodul 2325 werden die gewichteten Ganzzahlmehrdeutigkeitskandidaten aufsummiert. Die Ausgabe ist ein fester WL-Mehrdeutigkeitsvektor 2330, der dann weitergeleitet werden kann an den Phasen-Zeitsignalprozessor 335 und Orbit-Prozessor 330. Zum Ableiten der Gewichtungen für die Ganzzahlmehrdeutigkeitsvektoren sei bemerkt, dass der Kleinse-Quadrate-Mehrdeutigkeitsgleitvektor N ^ der Erwartungswert einer multidimensionalen Gausschen-Wahrscheinlichkeitsfunktion p(N) ist, d. h.
  • Figure 01760001
  • Deshalb ist ein Mehrdeutigkeitserwartungswert, der die ganzzahlige Natur der Mehrdeutigkeiten erkennt, gegeben durch
    Figure 01760002
  • Da die Summierung über das gesamte Ganzzahlgitter N ∊ Zv nicht in der Praxis berechnet werden kann, ist die Summe in einigen Ausführungsformen eingeschränkt auf die besten Ganzzahlmehrdeutigkeitskandidaten.
  • Figure 01760003
  • Die p ⌣(Ni) sind die gewünschten Gewichtungen für die besten Ganzzahlmehrdeutigkeitskandidaten. Die Mehrdeutigkeitskandidaten selbst können auf eine effiziente Art und Weise mit dem LAMBDA-Verfahren bestimmt werden (Teunissen, 1995).
  • Teil 7.9 MW Bias-Prozess: Unter Verwendung von festen WL-Mehrdeutigkeiten
  • 24A zeigt eine Ausführungsform 2400. Auf diese Art und Weise werden die geschätzten MW-Biase 1430 konsistent gemacht zu den festen WL-Mehrdeutigkeiten 2330. Die MW-Satelliten-Biase mit festgelegter Natur von dem Netzwerk werden transferiert an den Rover-Empfänger, wo sie beim Festlegen von WL-Mehrdeutigkeiten helfen.
  • Die festen WL-Mehrdeutigkeiten 2330 können in den Prozessor 1225 auf mehrere unterschiedliche Arten eingeführt werden. 24B, 24C und 24D zeigen Details dieser möglichen Realisierungen des Prozessors 1225, die sich in der Art eines Zurückführens der festen WL-Mehrdeutigkeiten in dem MW-Bias-Schätzprozess unterscheiden.
  • In der Ausführungsform 2400 umfasst der Prozessor 1225 ein einzelnes sequentielles Filter 1410 (wie zum Beispiel ein Kalmann-Filter, das Zustände 2415 für Satelliten-MW-Biase hält, sowie Zustände 2420 für WL-Mehrdeutigkeiten und – im Fall des undifferenzierten Beobachtungsmodells (11) – auch Zustände 2425 für Empfänger-WM-Biase. In dem einzeldifferenzierten (SD) Beobachtungsmodell (12) treten keine Empfänger-Bias-Zustände auf. Zusätzlich zu diesen Zuständen, die die Werte der Kleinste-Quadrate-Besten-Lösung der Modellparameter für die gegebenen Beobachtungen enthalten, enthält das Filter auch Varianz-Kovarianz-(VC)-Information 2430 der Zustände. Die VC-Information wird gewöhnlich als eine symmetrische Matrix gegeben und zeigt die Ungewissheit in den Zuständen und ihre Korrelationen. Sie hängt nicht direkt ab von den Beobachtungen, aber nur von der Beobachtungsvarianz, Prozessrauschen, Beobachtungsmodell und Anfangsvarianten. Jedoch kann, da die Beobachtungsvarianz abgeleitet wird von den Beobachtungen, wenn ein Glätten ermöglicht ist (siehe Teil 7.3), es auch eine indirekte Abhängigkeit der VC-Matrix 2430 auf die Beobachtungen geben.
  • Die Filtereingabe umfasst MW-Beobachtungen (beispielsweise geglättete MW-Beobachtungen 1420) und Satelliten-MW-Bias-Prozessrauschen 1240 (siehe Teil 7.2), eine MW-Bias-Bedingung 1605 (siehe Teil 7.4), Ganzzahl-WL-Mehrdeutigkeitsbedingungen 1705 (siehe Teil 7.5) und optional Verschiebungen von einem Bias und einem Mehrdeutigkeitsverschieber 24 (diskutiert in Teil 7.10).
  • Die Filterausgabe von primärer Wichtigkeit umfasst die Satelliten-MW-Biase 1430, die (Gleit)-WL-Mehrdeutigkeiten 1430 und den (unbeschränkten) WL-Mehrdeutigkeitsteil 2210 der VC-Matrix 2430. Die Mehrdeutigkeitsinformation wird weitergeleitet an ein Mehrdeutigkeitsfestlegemodul (siehe Teil 7.8), das (Gleitzahl oder Ganzzahl) festgelegte WL-Mehrdeutigkeiten 2310 ausgibt. Diese festgelegten bzw. festen WL-Mehrdeutigkeiten 2310 werden ausgegeben zur Verwendung in dem Orbit-Prozessor 330 und dem Phasen-Zeitsignal-Prozessor 335. Zusätzlich werden die festen WL-Mehrdeutigkeiten 2310 wieder eingeführt in das Filter durch Hinzufügen von diesen als Pseudobeobachtungen mit einer sehr kleinen Beobachtungsvarianz (von beispielsweise 10–30 m2). Die resultierenden Satelliten-MW-Biase 1430 werden ausgegeben an den Rover und optional an den Orbit-Prozessor 330 und den Phasen-Zeitsignal-Prozessor 335. Da sie konsistent sind zu den festen WL-Mehrdeutigkeiten, nennen wir sie feste MW-Biase.
  • Es sei bemerkt, dass, falls eine Mehrdeutigkeit auf eine falsche ganze Zahl festgelegt wurde, die falsche Mehrdeutigkeit in dem Filter 2410 bleiben würde bis zu einer Zyklusverrutschung bzw. Zyklusverruckung, bei der eine Mehrdeutigkeit auftritt oder sie aus dem Filter geworfen wird (wie zum Beispiel, wenn sie nicht mehr beobachtet wurde für eine gewisse Zeitperiode oder eine andere Mehrdeutigkeit ihren Mehrdeutigkeitsschlitz im Filter 2410 übernommen hat). Falls dies auftreten würde, würden die MW-Biase für eine lange Zeit gestört werden. Jedoch ist ein Vorteil dieses Ansatzes, dass auch Mehrdeutigkeitsfestlegungen in dem Filter bleiben, die festgelegt wurden auf eine ganze Zahl, wenn die Satelliten bei hohen Elevationen beobachtet wurden, aber mittlerweile auf niedrige Elevationen sich bewegt haben und nicht mehr festgelegt werden könnten oder dass sie sogar nicht länger beobachtet werden. Diese Mehrdeutigkeitsfestlegungen beim Einstellen von Satelliten kann die Lösung von MW-Biasen sehr stabilisieren.
  • Es sei auch bemerkt, dass eine Gleit-Mehrdeutigkeit nicht mit einer sehr kleinen Varianz festgelegt werden sollte (von beispielsweise 10–30 m2) in dem einzelnen Filter 2410, da auf diese Art und Weise neue Beobachtungen die Mehrdeutigkeitszustände nicht mehr verbessern können durch ein Näherheranbringen von diesen an eine ganze Zahl. In einigen Ausführungsformen wird die Gleit-Mehrdeutigkeit festgelegt mit einer Varianz, die abhängt von ihrem Abstand zu einer ganzen Zahl, so dass die Beobachtungsvarianz zu Null tendiert, wenn der Abstand zu der nächsten ganzen Zahl zu Null tendiert und zu Unendlich tendiert, wenn der Abstand zu der nächsten ganzen Zahl zu 0,5 tendiert. Jedoch sind zum Festlegen von Gleit-Mehrdeutigkeiten die Ansätze, die in Ausführungsformen von 24C und 24D verwendet werden, passender.
  • In der Ausführungsform 2440 von 24C umfasst der Prozessor 1225 zwei sequentielle Filter 2445 und 2450, wobei der Prozessfluss für das erste Filter 2445 fast identisch ist mit dem Filter 2410 von 24B. Der Unterschied ist der, dass keine besten WL-Mehrdeutigkeiten 1430 zurückgeführt werden in das Filter 2445. Anstatt dessen wird, jedes Mal, wenn neue feste WL-Mehrdeutigkeiten 2310 verfügbar sind, beispielsweise nach jeder Beobachtungsaktualisierung), eine Filterkopie 2450 des ersten Filters 2445 gemacht und dann werden die festen WL-Mehrdeutigkeiten 2310 eingeführt als Pseudobeobachtungen in die Filterkopie 2450. Das Originalfilter 2445 bleibt somit unberührt, so dass keine falschen Festlegungen in dieses eingeführt werden können. Die Filterkopie 2450 gibt feste Satelliten-MW-Biase 2455 aus (beispielsweise als MW-Biase 345).
  • Ein Nachteil dieses Ansatzes ist, dass nur gegenwärtig beobachtete Mehrdeutigkeiten festgelegt und in die Filterkopie 2550 eingeführt werden können. Alle vorherigen Mehrdeutigkeitsfestlegungen gehen verloren. Jedoch ist dies ein bevorzugter Weg einer Verarbeitung, wenn der gesamte Mehrdeutigkeitsraum auf einmal so wie es bei dem Ganzzahl-Kleinste-Quadrate-Partiellen-Festlegen- und Ganzzahlkandidaten-Kombinationsansätzen durchgeführt wird (siehe Teil 7.8), analysiert wird.
  • Ausführungsform 2460 von 24D zeigt einen alternativen Ansatz zum Zuführen der festen WL-Mehrdeutigkeiten in dem Schätzprozess. Hier werden die festen WL-Mehrdeutigkeiten 2310 weitergeleitet an ein Mehrdeutigkeitssubtrahiermodul 2665, das die MW-Beobachtungen 1420 um die Mehrdeutigkeiten verringert. Die resultierenden mehrdeutigkeits-verringerten MW-Beobachtungen 2670 werden in ein zweites Filter 2475 eingegeben, das keine Mehrdeutigkeitszustände aufweist, aber nur Satelliten-MW-Bias-Zustände 2480 und – in dem undifferenzierten Ansatz (11) – auch Empfänger-MW-Bias-Zustände 2485. Dieses zweite Filter 2475 braucht nur eine einzelne MW-Bias-Bedingung 2490 und Prozessrauschen auf Satelliten-MW-Biasen 2480 als zusätzliche Eingaben. Im Fall, dass Biase verrückt bzw. verschoben werden in dem ersten Filter 2440, müssen sie auch verrückt werden in dem zweiten Filter 2475.
  • Das zweite Filter 2475 gibt feste Satelliten-MW-Biase 2450 aus.
  • Es sei bemerkt, dass in diesem Ansatz die Mehrdeutigkeiten nicht fest sind mit einer sehr kleinen Beobachtungsvarianz (von beispielsweise 10–30 m2), aber nur mit der gewöhnlichen Beobachtungsvarianz der MW-Beobachtungen. Durch Einfügen von Beobachtungen über Zeit mit der gleichen festen Mehrdeutigkeit, wird die schwache Mehrdeutigkeitsbedingung mehr und mehr enger gezogen. Alle vorherigen Mehrdeutigkeitsfestlegungen bleiben zu einem gewissen Ausmaß in dem Filter. Eine falsche Festlegung, die detektiert wird nach einiger Zeit, wird herausgemittelt bzw. geglättet werden. Deshalb ist es auch ziemlich vernünftig, Gleit-Mehrdeutigkeits-verringerte WM-Beobachtungen in das Filter einzugeben.
  • Da das zweite Filter 2475 keine Mehrdeutigkeitszustände aufweist, die die Mehrzahl der Zustände in dem ersten Filter bilden, ist das zweite Filter 2475 sehr klein und kann mit einer sehr hohen Rate von beispielsweise jeder Sekunde aktualisiert werden ohne in irgendwelche Leistungsfähigkeitsprobleme zu kommen. Deshalb werden in einigen Ausführungsformen die Original-MW-Beobachtungen ohne irgendein vorheriges Glätten eingegeben in dieses Filter.
  • Teil 7.10 MW-Bias-Prozess: Verschieben von MW-Biasen
  • 25A zeigt eine Ausführungsform 2500, in der der Prozess, beschrieben in Teil 7.8, erweitert wird durch ein Externe-Satellit-MW-Bias-Verschiebermodul 2505. Der Ausdruck extern bedeutet, im Gegensatz zu dem Verschiebermodul, das in 25C gezeigt ist, wo die Verschiebung angewandt wird auf das Filter. Es sei bemerkt, dass alle die Mehrdeutigkeitseinschränkungs- und Festlegebezogene Schritte sowie die Korrektur und Glättungsschritte optional sind.
  • Das Biasverschiebermodul 2505 verschiebt die Satelliten-MW-Biase 1430 zum Erzeugen von Satelliten-MW-Biasen 2510 in einem gewünschten Bereich von mindestens einem WL-Zyklus. Dies ist möglich, da, wie aus Gleichung (11) gesehen, eine Verschiebung in einem Satelliten-Bias um n WL-Zyklen absorbiert wird durch die WL-Mehrdeutigkeiten, die diesem Satellit entsprechen, beispielsweise
    Figure 01820001
  • Ähnliche Verschiebungen sind für Empfänger-Biase möglich.
  • 25B zeigt den Einfluss eines Verschiebens von MW-Biasen, wie in Gleichung (44). Jede MW-Kombination ist in 25B als der Abstand zwischen einem Empfänger (beispielsweise einem der Empfänger 2525, 2530, 2535, 2540) und einem Satelliten 2545 gezeigt. Dieser Abstand bzw. Distanz wird repräsentiert durch die Summe eines Empfänger-Bias, (welches der gleiche ist für alle Satelliten und deshalb als ein Kreis um den Empfänger wie 2550 visualisiert wird), eines Satelliten-Bias (welches der gleiche ist für alle Empfänger und deshalb als ein Kreis 2555 um den Satelliten visualisiert wird) und einer Mehrdeutigkeit (die abhängt von dem Empfänger-Satelliten-Paar und deshalb visualisiert wird als ein Balken 2560 für das Paar von Empfänger 2525 und Satellit 2545). Verringern des Satelliten-Bias durch die Wellenlänge von einem WL-Zyklus (wie gezeigt durch einen kleineren Kreis 2565) erhöht alle verwandten Mehrdeutigkeiten um die Wellenlänge von einem WL-Zyklus. Die Empfänger-Biase sind unberührt durch diese Operation.
  • Ein Vorteil eines Verschiebens von Satelliten-MW-Biasen in einen definierten Bereich ist der, dass auf diese Art und Weise die Biase codiert werden können mit einer festen Anzahl von Bits für eine gegebene Auflösung. Dies erlaubt es, die notwendige Bandbreite zum Transferieren von Satelliten-MW-Biasen an den Rover zu reduzieren, was in einigen Ausführungsformen über teure Satellitenverbindungen getan wird.
  • Obwohl alle Satelliten-Biase
    Figure 01830001
    abgebildet werden können für eine gewisse feste Zeit, beispielsweise in dem Bereich [–0,5, +0,5[ wird es bevorzugt, diesen Bereich weiter zu erstrecken, beispielsweise auf [–1, +1[, um häufige Sprünge in den MW-Satelliten-Biasen zu vermeiden, wenn sie den definierten Bereich verlassen. Aufgrund des oszillierenden Verhaltens von MW-Satelliten-Biasen, können die Satelliten-Biase an der Grenze des definierten Bereichs nahezu –0,5 oder +0,5 oft diesen Bereich verlassen. Beispielsweise wird ein Bias, der sich zu –0,5 – ε bewegt, dann abgebildet auf ±0,5 – ε. Dann oszilliert der Bias zurück zu +0,5 + ε und wird dann zurück abgebildet auf –0,5 + ε. In der Praxis wurde herausgefunden, dass mit einem Bereich von [–1, +1[ Bias-Sprünge vermieden werden können für mehrere Monate.
  • Es sei bemerkt, dass MW-Bias-Sprünge auch gehandhabt werden können bei dem Rover durch Vergleichen des letzten empfangenen MW-Bias-Werts mit dem vorherigen. Falls die Werte sich um ungefähr einen Zyklus unterscheiden, wird ein Bias-Sprung detektiert, und der korrekte Bias wird rekonstruiert. Die Situation wird durch die Tatsache verkompliziert, dass die WL-Mehrdeutigkeiten, die konsistent sind mit verschobenen Satelliten-MW-Biasen, verwendet werden in dem Phasenzeitsignalprozessor zum Bestimmen von iono-freien (IF) Biasen, die auch gesendet werden an den Rover. Rekonstruieren des MW-Bias an dem Rover nach einem Sprung benötigt auch eine Anpassung des IF-Bias durch ½(λWL – λNL).
  • 25C zeigt eine Alternative zu dem Externe-Satellit-MW-Bias-Verschiebermodul 2505 von 25A. Satelliten-MW-Biase 1430 und WL-Mehrdeutigkeiten 1435 werden an ein internes Verschiebermodul 2580 gesendet, das auf Grundlage von Gleichung (44) Verschiebungen für MW-Biase und WL-Mehrdeutigkeiten bestimmt, so dass die Biase auf dem gewünschten Bereich abgebildet werden. Dann werden alle diese Verschiebungen angewandt auf die Bias- und Mehrdeutigkeitszustände in dem Filter. Auf diese Art und Weise müssen Biase nur einmal verschoben werden, während in dem Ansatz von 25A die Verschiebungen jedes Mal wiederholt werden, wenn Satelliten-MW-Biase ausgegeben werden.
  • Jedoch sei bemerkt, dass unverschobenen und verschobenen WL-Mehrdeutigkeiten nicht erlaubt wird, verwendet zu werden zur gleichen Zeit in einem einzelnen Filter. Dies ist beispielsweise wichtig, wenn WL-Mehrdeutigkeiten weitergeleitet werden an den Orbit-Prozessor 330 zum Festlegen von IF-Mehrdeutigkeiten. Falls feste IF-Mehrdeutigkeiten neu eingeführt werden in das einzelne ursprüngliche Filter (und keine Filterkopie wie in 24C verwendet wird), kommen WL-Mehrdeutigkeiten von unterschiedlichen Epochen zusammen in dem Filter. Es muss sichergestellt werden, dass die WL-Mehrdeutigkeiten von verschiedenen Epochen die gleichen sind. Falls dies nicht der Fall ist, wird die entsprechende IF-Mehrdeutigkeit zurückgesetzt.
  • Teil 7.11 MW-Bias-Prozess: Numerische Beispiele
  • Das Verhalten von täglichen Lösungen für MW-Satelliten-Biase wurde überwacht über eine Zeitperiode von 61 Tagen im Juni und Juli 2008 und der Unterschied von jeder täglichen Lösung zu dem ersten Tag dieser Periode (Juni 1). PRN 16 wurde gewählt als der Referenzsatellit mit Biaswert 0. Alle Biase wurden abgebildet in dem Intervall [0,1]. Drifts von verschiedenen Grölen in den Satelliten-Biasen sind klar detektierbar. Alle der größeren Drifts treten auf für Block IIA Satelliten. Individuelle Satelliten zeigen Drifts von ungefähr 0,2 WL-Zyklen innerhalb eines Monats. Diese Werte würden eine Motivation sein für eine Satelliten-Bias-Aktualisierung von vielleicht einmal pro Tag. Jedoch gibt es für PRN 24 einen plötzlichen Bias-Sprung am 26. Juni von fast 0,2 WL-Zyklen. Das Auftreten von solchen Ereignissen demonstriert die Wichtigkeit von einer Echtzeitschätzung und Übertragung von MW-Satelliten-Biasen.
  • In einem anderen Beispiel wurden die MW-Satelliten-Biase für die Zeitperiode von Oktober 02 bis 14, 2008 kontinuierlich verarbeitet in einem Kalman-Filter. Wieder wurde PRN 16 als die Referenz ausgewählt. Das Ergebnis zeigt, dass jeder Satellit sein eigenes tägliches Muster mit einer Art von Wiederholung schon nach 12 Stunden aufweist (die Zeit, die ein GPS-Satellit für eine Umdrehung braucht). Die Variationen der Satelliten-Biase sind bis ungefähr 0,16 WL-Zyklen innerhalb 6 Stunden. Der Unterschied der MW-Satelliten-Biase zu den Werten, die sie 24 Stunden vorher hatten, zeigt, dass die Tag zu Tag-Wiederholbarkeit gewöhnlich unter 0,03 WL-Zyklen ist. Jedoch reflektiert diese Tag zu Tag-Wiederholbarkeit nicht gut die größere Innertagesvariation der MW-Satelliten-Biase.
  • Die gefilterten Satelliten-WL-Biase sind abhängig von ihrer Prozessrauscheingabe. Mit einer Rauscheingabevarianz zwischen 10–6 und 10–7 quadrierten WL-Zyklen pro Stunde, wird das periodische Verhalten und die plötzliche Bias Niveau-Änderung am 26. Juni gut gezeigt. Mit geringerer Rauscheingabe werden diese Muster nicht detektiert. Aufgrund dieser Analyse wird eine Prozessrauscheingabevarianz von 5·10–7 quadrierten WL-Zyklen pro Stunde auf Satelliten-WL-Biasen empfohlen.
  • Teil 7.12 MW-Bias Prozess: Referenzen
    • Bierman, G. J. (1977). Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation. New York: Academic Press, Inc.
    • Collins, P. (2008). Isolating and Estimating Undifferenced GPS Integer Ambiguities. Proceedings of ION-NTM-2008, (Seiten 720–732). San Diego, Calif.
    • Collins, P., Gao, Y., Lahaye, F., Héroux, P., MacLeod, K., & Chen, K. (2005). Accessing and Processing Real-Time GPS Corrections for Precise Point Positioning – Some User Considerations. Proceedings of ION-GNSS-2005, (Seiten 1483–1491). Long Beach, Calif.
    • Collins, P., Lahaye, F., Héroux, P., & Bisnath, S. (2008). Precise Point Positioning with Ambiguity Resolution using the Decoupled Clock Model. Proceedings of ION-GNSS-2008. Savannah, Georgia.
    • Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2001). Kapitel 23: Minimum Spanning Trees. In Introduction to Algorithms (Zweite Auflage, Seiten 561–579). MIT Press und McGraw-Hill.
    • Datta-Barua, S., Walter, T., Blanch, J., & Enge, P. (2007). Bounding Higher Order Ionosphere Errors for the Dual Frequency GPS User. Radio Sci., 43, RS5010, doi:10.1029/2007RS003772.
    • Ge, M., Gendt, G., Rothacher, M., Shi, C., & Liu, J. (2008). Resolution of GPS carrier-phase ambiguities in Precise Point Positioning (PPP) with daily observations. Journal of Geodesy, Band 82, Seiten 389–399.
    • Grewal, M. S., & Andrews, A. P. (2001). Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB. New York: Wiley-Interscience.
    • Héroux, P., & Kouba, J. (2001). GPS Precise Point Positioning Using IGS Orbit Products. Phys. Chem. Earth (A), Band 26 (Nr. 6–8), Seiten 572–578.
    • Laurichesse, D., & Mercier, F. (2007). Integer ambiguity resolution on undifferenced GPS phase measurements and its application to PPP. Proceedings of ION-GNSS-2007, (Seiten 839–448). Fort Worth, Texas.
    • Laurichesse, D., Mercier, F., Berthias, J., & Bijac, J. (2008). Real Time Zero-difference Ambiguities Fixing and Absolute RTK. Proceedings of ION-NTM-2008, (Seiten 747–755). San Diego, Calif.
    • Melbourne, W. (1985). The case for ranging in GPS-based geodetic systems. Proceedings of the First International Symposium on Precise Positioning with the Global Positioning System. Band 1, Seiten 373–386. Rockville, Maryland: US Dept. of Commerce.
    • Mervart, L., Lukes, Z., Rocken, C., & Iwabuchi, T. (2008). Precise Point Positioning With Ambiguity Resolution In Real-Time. Proceedings of ION-GNSS-2008. Savannah, Georgia.
    • Morton, Y., van Graas, F., Zhou, Q., & Herdtner, J. (2008). Assessment of the Higher Order Ionosphere Error on Position Solutions. ION GNSS 21st International Meeting of the Satellite Division. Savannah, GA, USA.
    • Press, W. H., Teukolsky, S. A., Vetterling, W. T., & Flannery, B. P. (1996). F-Distribution Probability Function. In Numerical Recipes in C (Seite 229). Cambridge University Press.
    • Schaer, S. (2000, May 09). IGSMAIL-2827: Monitoring (P1-C1) code biases. Heruntergeladen von http://igscb.jpl.nasa.gov/mail/igsmail/2000/msg00166.html.
    • Teunissen, P. (1995). The least-squares ambiguity decorrelation adjustment: a method for fast GPS integer ambiguity estimation. Journal of Geodesy, Band 70, Nr. 1–2, Seiten 65–82.
    • Wübbena, G. (1985). Software Developments for Geodetic Positioning with GPS using TI 4100 code and carrier measurements. Proceedings of the First International Symposium on Precise Positioning with the Global Positioning System. Band 1, Seiten 403–412. Rockville, Maryland: US Dept. of Commerce.
    • Zumberge, J., Heflin, M., Jefferson, D., Watkins, M., & Webb, F. (1997). Precise point positioning for the efficient and robust analysis of GPS data from large networks. Journal of Geophysical Research, Band 102 (Nr. B3), Seiten 5005–5018.
  • Teil 8: Orbit Prozessor
  • Präzise (zentimetergenaue) Orbits erlauben eine präzise Satellitenzeitsignalschätzung und präzise Positionierung. Eine Orbit-Genauigkeit bzw. Umlaufgenauigkeit hat einen direkten Einfluss auf die Endpositionsgenauigkeit des Rovers, der präzise Satelliten-Orbits und Zeitsignaldaten bzw. Uhrendaten a, die hierin beschrieben sind, verwendet.
  • Teil 8.1 Option 1: Verwendung von IGS-veröffentlichten ultraschnellen Orbits bzw. Umlaufbahnen
  • Der internationale GNSS-Service (IGS) stellt vorhergesagte Satelliten-Orbits bereit, die über das Internet heruntergeladen werden können. Eine Beschreibung dieser Orbits kann in J. KOUBA, A GUIDE TO USING INTERNATIONAL GPS SERVICE (IGS) PRODUCTS, Geodetic Survey Division, Natural Ressources Canada, Februar 2003, 31 Seiten und bei http://igscb.jpl.nasa.gov/components/prods.html gefunden werden.
  • Die IGS ultraschnellen (vorhergesagten) Orbits, auch genannt IGU-Orbits, werden erzeugt und viermal am Tag zur 3., 9., 15., 21. Stunde des UTC-Tags veröffentlicht. IGS beansprucht eine 5 cm Orbit-Standardabweichung, obwohl unsere Analysen gezeigt haben, dass individuelle Satelliten-Orbit-Fehler bis zu 60 cm betragen können. In einem Fall haben wird einen 2 m Fehler gesehen.
  • Marktbedürfnisse für kommerzielle Positionierungsdienste verlangen präzise Orbits mit Fehler geringer als 3 cm und mit hoher Verlässlichkeit und Verfügbarkeit. Die gegenwärtig verfügbaren IGU-Orbits erfüllen diese Anforderungen nicht. Nichtsdestotrotz sind sie nützlich entweder für Positionierungsanwendungen, wo die Anforderungen weniger verlangend sind oder als eine Gegenüberprüfung zum Detektieren von Bruttofehlern in Orbits, die wie unten geschätzt werden.
  • Teil 8.2 Option 2: Bestimmung von Satelliten-Orbits in Echtzeit
  • Unter Bezugnahme auf 1 werden Observationsdaten in Echtzeit gestreamed von global verteilten GNSS-Referenzstationen, wie zum Beispiel Referenzstation 105, 110, 115, an einen Netzwerkprozessor 140. In einigen Ausführungsformen schätzt der Netzwerkprozessor die Satelliten-Orbits in Echtzeit unter. Verwendung eines Kalman-Filter-Ansatzes in einer numerisch stabilen UD-Filter-Implementierung, wie in G. Bierman, Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation, Academic Press, Inc., New York, 1977. Hier im Folgenden bezieht sich der Ausdruck Echtzeit auf ein Verarbeiten sofort nachdem Beobachtungsdaten verfügbar sind, typischerweise in weniger als einer Sekunde. Der zeitabhängige Filterzustand x(t) wird auf die folgende Art und Weise eingestellt
    Figure 01910001
    wobei
    xcr(t) der Vektor ist mit allen Empfängerzeitsignalfehlern im Netzwerk. Jede Station hat mindestens ein Zeitsignal-Offset, aber kann auch Drift und Drift-Raten aufweisen, abhängig von der Art und Stabilität der Stationsuhr bzw. des Stationszeitsignals. Die Empfängerzeitsignale werden durch ein Modell gebildet beispielsweise als Weißrauschprozesse oder als stochastische Prozesse (beispielsweise, random walk, Gauss Markov) abhängig von der Art und Stabilität des Stationszeitsignals.
    xcs(t) der Vektor ist mit den Satellitenzeitsignalen. Der Vektor enthält ein Uhren-Offset bzw. Zeitsignal-Offset und einen Drift, aber kann Drift und Driftraten aufweisen abhängig von dem Typ und Stabilität des Satellitenzeitsignals bzw. Satellitenuhr (Rubidium, Caesium oder Wasserstoff-Maser). Die Satellitenzeitsignale werden durch ein Modell dargestellt beispielsweise als Weißrauschprozesse oder als stochastische Prozesse abhängig von dem Typ und Stabilität des Satellitenzeitsignals.
    xqs(t) der Vektor ist mit den satellitenabhängigen dynamischen Orbit-Parametern. Dieser enthält die Satellitenpositionen und Geschwindigkeiten und zusätzliche Kraftmodellparameter, welches sind
    Figure 01920001
    wobei
    xs(t) der Satellitenpositionsvektor (einer pro Satellit) ist in dem Inertialreferenzrahmen (X, Y, Z).
    s(t) der Satellitengeschwindigkeitsvektor (einer pro Satellit) ist in dem Inertialreferenzrahmen (X, Y, Z).
    xslr(t) der Vektor ist mit den Solarstrahlungsdruckparametern. Er besteht aus einer Komponente in der Sonne-Satelliten-Richtung, einer zweiten Komponente in der Richtung der Solarstrahlungspaneelachse und einer dritten Komponente rechtwinklig zu den ersten zwei Achsen. Alle drei Komponenten werden durch ein Modell dargestellt beispielsweise als stochastische Prozesse.
    xharm(t) der Vektor ist mit harmonischen Koeffizienten für die Oribt-Komponenten entlang einer Bahn, radial und quer zu einer Bahn oder in einem satellitenkörperfesten Koordinatensystem. Sie werden durch ein Modell beispielsweise als stochastische Prozesse dargestellt.
    xr(t) ist der Stationspositionsvektor in dem erdzentrierten/erdfesten Referenzrahmen. Stationen können entweder fest sein oder unbekannt in dem Schätzprozess.
    xZTD(t) ist der Vektor mit den troposphärischen Zenitverzögerungen, geschätzt für jede Station. Troposphärische Gradienten werden optional auch geschätzt. Diese Parameter werden beispielsweise durch ein Modell als statistische Prozesse dargestellt.
    xEOP(t) sind Erdorientierungsparameter (EPOs), die routinemäßig in Echtzeit geschätzt werden. Der Vektor besteht aus den Offsets zu dem herkömmlichen Pol (xp, yp) und dem Unterschied zwischen UT1 und UTC Zeitskalen (UT1–UTC oder Länge des Tages). Präzis bekannte EOP-Parameter werden verwendet zum Übergang zwischen dem Intertial- und dem erdfesten Referenzrahmen. Alle drei Parameter werden beispielsweise als stochastische Prozesse geschätzt.
    xAMB jede Satelliten-Stations-Verbindung hat eine individuelle Träger-Phasen-Mehrdeutigkeit in dem Filterzustand. Diese Parameter werden durch ein Modell beispielsweise als Konstanten dargestellt.
    xif-bias ionosphären-freie Code-Träger-Biase, ein Bias pro Empfänger-Satelliten-Paar. Code- und Träger weisen Biase auf, die unterschiedlich sind von Empfänger zu Empfänger und Satellit zu Satellit, und können in der Zeit variieren. Diese Parameter werden beispielsweise durch ein Modell über stochastische Prozesse dargestellt.
  • Die ionosphären-freie Dual-Frequenzkombinationen von Code- und Träger-Beobachtungen haben unterschiedliche Biase, die in der Zeit variieren. Während diese Parameter geschätzt werden können als zusätzliche Unbekannte in dem Orbit-Prozessor-Kalman-Filter, werden sie optional geschätzt in einem getrennten Prozessor (beispielsweise in einem Standardzeitsignalprozessor 320 als ionosphärenfreie Code-Träger-Biase 372, gezeigt in 3) und angewandt auf die Pseudoentfernungsbeobachtungen, die in dem Orbitprozessor verwendet werden.
  • Für Linearisierungszwecke haben einige Ausführungsformen die Filtereinrichtung zum Schätzen von Unterschieden zu einer Referenzflugbahn und zu Anfangskraftmodellparametern. In diesen Ausführungsformen ist der Zustandsvektor für jeden Satellit
    Figure 01950001
    wobei
  • xqs(tk)
    der Satellitenzustandsvektor zur Zeit tk ist
    r(tk)
    die Satellitenposition und Geschwindigkeit in dem Inertialreferenzrahmen ist
    r0(tk)
    die Referenzflugbahn repräsentiert, erzeugt durch einen numerischen Orbit-Integrierer
    p(tk)
    der Vektor mit stochastischen Kraftmodellparametern ist
    p0(tk)
    der Vektor mit ungefähren anfangs-stochastischen Kraftmodellparametern ist
    y
    der Vektor mit Konstantkraftmodellparametern ist
    y0
    der Vektor mit ungefähren Konstantkraftmodellparametern ist
    und wobei
    Figure 01950002
  • Die Vorhersage in dem Filtermodell für den satellitenabhängigen Teil wird durchgeführt über die folgende Beziehung
    Figure 01960001
    mit
  • Figure 01960002
  • Diese Matrizen werden beispielsweise berechnet durch Integration der Variationsgleichungen, wie in dem Abschnitt unten hinsichtlich numerischer Orbit-Integration beschrieben.
  • Mk
    ist die Matrix, die die stochastische Rauschmodellierung beschreibt
    wk
    ist die Rauscheingabe
  • Teil 8.3 numerische Orbit-Integration
  • Die Satellitenbewegung im Orbit bzw. in der Umlaufbahn kann beschrieben werden durch ein Differentialgleichungssystem zweiter Ordnung
    Figure 01970001
    mit
  • Beschleunigung im Inertialreferenzrahmen
    x
    Position im Inertialreferenzrahmen
    Geschwindigkeit im Inertialreferenzrahmen
    q
    Vektor der satelliten-abhängigen Kraftmodellunbekannten und Anfangsposition/Geschwindigkeit
  • Der Vektor q wird definiert als
    Figure 01970002
    wobei
    r(t0) die Inertialposition und Geschwindigkeit im Inertialreferenzrahmen sind
    a der Vektor mit dynamischen Kraftmodellparametern ist Satellitenposition x(t) und Geschwindigkeit x .(t) zur Zeit t werden abgeleitet von Satellitenpositionen x(t0) und Geschwindigkeit x .(t0) zur Zeit t0 beispielsweise unter Verwendung einer numerischen Integration (ein Vorhersage-Korrigierer-Verfahren von höherer Ordnung).
  • Figure 01980001
  • Das Echtzeitfilter verwendet die partiellen Ableitungen der Beschleunigungen ẍ(t) mit Bezug auf die unbekannten Parameter q
    Figure 01980002
  • Die Gleichung dieses Beispiels ignoriert Ableitungen mit Bezug auf Satellitengeschwindigkeit, da es keine relevanten Geschwindigkeits-abhängigen Kräfte gibt, die an GNSS-Satelliten im mittleren Erd-Orbit angreifen.
  • Die folgende Matrix wird berechnet für Epoche ti:
    Figure 01980003
  • Die Matrix für die nächste Epoche ti+1 kann dann berechnet werden über die Kettenregel
    Figure 01990001
  • Die partiellen Ableitungen der Beobachtungen mit Bezug auf die Unbekannten q kann wieder abgeleitet werden über Kettenregel
    Figure 01990002
  • Diese Partiellen werden verwendet in der Beobachtungsaktualisierung des Filters.
  • Die folgenden Modelle werden verwendet zum Berechnen der Beschleunigungen ẍ, die an den Satellit angreifen; einige Ausführungsformen verwenden diese für den Integrationsprozess:
    • 1. Das Erdgravitationsfeld wird durch ein Modell dargestellt durch verfügbare Modelle, wie zum Beispiel das EIGEN-CG01C oder das EGM96-Modell. Dieses sind sphärische harmonische Entwicklungen mit sehr hoher Auflösung. Einige Ausführungsformen verwenden bis zum Grad und Ordnung 12 für Orbit-Integration.
    • 2. Gravitationskräfte aufgrund der Anziehung durch Sonne, Mond und Planeten.
    • 3. Gravitationskräfte der Sonne und Mond, die an der Gestalt der Erde angreifen, werden die Erde deformieren. Dieser Effekt ändert auch das Gravitationsfeld; er wird ”Gesteinsrindengezeiten-(solid earth tide)”-Effekt genannt. Einige Ausführungsformen folgen den Empfehlungen der IERS Konventionen 2003.
    • 4. Einige Ausführungsformen ziehen die Solid Earth Pole Tide in Betracht, was hervorgerufen wird durch den Zentrifugaleffekt der polaren Bewegung. Diese Gezeit darf nicht verwechselt werden mit Solid Earth Tides. Einige Ausführungsformen folgen den Empfehlungen der IERS Konvention 2003.
    • 5. Die Gravitationskräfte von Sonne und Mond, die an den Ozeanen angreifen, ändern das Gravitationsfeld; Dies wird ”Ocean Tide”-Effekt genannt. Einige Ausführungsformen verwenden das CSR3.0 Modell, empfohlen durch die IERS Konventionen 2003.
    • 6. Einige Ausführungsformen betrachten auch die relativistische Beschleunigung, die von Position und Geschwindigkeit des Satelliten abhängt.
    • 7. Der Solarstrahlungsdruck, die Beschleunigung, die an GNSS-Satelliten angreift, ist am schwierigsten als Modell darzustellen. Einige Ausführungsformen betrachten drei Komponenten: eine erste Komponente in der Sonnen-Satelliten-Richtung, eine zweite Komponente in der Richtung der Solarstrahlungs-Paneelachse (y-Bias) und eine dritte Komponente rechtwinklig zu den ersten zwei Achsen.
    • 8. Einige Ausführungsformen stellen auch Restfehler als Modell dar, hauptsächlich hinzugefügt durch nicht-ausreichendes Wissen über die Kraftmodelle über harmonische Funktionen, wie im Folgenden beschrieben.
  • GNSS-Satelliten wie GPS, GLONASS, GALILEO und COMPASS-Satelliten sind in den mittleren Erd-Orbits (MEO) von ungefähr 26000 km. Die folgende Tabelle zeigt die Beschleunigung, die an GNSS-Satelliten angreifen und ihre Effekte nach einer Eintages-Orbit-Integration.
  • Figure 02010001
  • Teil 8.4 Harmonische Kraftmodellbildung
  • Einige Ausführungsformen handhaben Restfehler durch Einführung eines harmonischen Modells mit Kosinus-Ausdruck und Sinus-Ausdruck in jeder von der entlang der Bahn, radial der oder quer zur Bahn-Richtungen. Da die Restwerte eine Periode von ungefähr einer Umdrehung des Satelliten um die Erde aufweisen, hängen die Harmonischen von dem Argument des Breitengrads des Satelliten ab.
    Figure 02020001
    mit
  • A1, A2
    ... Amplituden, die für entlang der Bahn zu schätzen sind
    A3, A4
    ... Amplituden, die für quer zur Bahn zu schätzen sind
    A5, A6
    ... Amplituden, die für eine Radialkomponente zu schätzen sind
    u
    ... Argument des Breitengrads des Satelliten
  • Alternativ zu der Verwendung von entlang der Bahn, quer zur Bahn und Radialkomponenten kann das satellitenbezogene System (Sonne-Satelliten-Richtung, Solar-Paneel-Richtung und die Normale zu beiden) verwendet werden, für eine Modellbildung eines solaren Strahlungsdrucks.
  • Teil 8.5 Transformation von Inertial zu erdfestem Referenzrahmen
  • Einige Ausführungsformen transformieren vom Inertial zu dem erdfesten Referenzrahmen unter Verwendung der IAU 2000A Präzisions/Nutations-Formeln, die den IERS Konventionen 2003 folgen.
  • Teil 8.6 Erdorientierungsparameter
  • Einige Ausführungsformen nehmen Erdorientierungsparameter (EOPs) von den IERS Schnelldateien GPSRAPID.DAILY. Diese Dateien werden täglich durch IERS bereitgestellt und basieren auf der Kombination der neuesten verfügbaren beobachteten und modellierten Daten (enthaltend VLBI 24-Stunden und intensiv, GPS und AAM (Atmospheric Angular Momentum)). Der Kombinationsprozess involviert ein Anwenden systematischer Korrekturen und leichtes Glätten zum Entfernen des hochfrequenten Rauschens. GPSRAPID.DAILY enthält die Werte für die letzten 90 Tage von Bulletin A für x/y-Pol, UT1-UTC, dPsi, dEps und ihre Fehler und Vorhersagen für die nächsten 15 Tage bei täglichen Intervallen.
  • Nach der Interpolation wird UT1 korrigiert für tägliche und/oder halbtägliche Variationen aufgrund Ozeangezeiten. Die Polarbewegungswinkel werden korrigiert für tägliche Variationen aufgrund von Tidengravitation für eine nicht-feste Erde, sowie für tägliche und/oder halbtägliche Variationen aufgrund von Ozeangezeiten bzw. Ozeantiden. Korrekturen werden berechnet gemäß
    Figure 02030001
  • Amplituden BAf, CAf tägliche und 30 halbtägliche Ozeangezeitenelemente sind aufgelistet in Tabellen 8.2 und 8.3 in der IERS Konventionen (2003). Die EOPs von GPSRAPID.DAILY werden als Näherungswerte für den Echtzeitschätzprozess eingeführt, was Linearisierungsfehler auf ein Minimum begrenzt.
  • Teil 8.7 Start des Echtzeitsystems
  • Wenn das System zum ersten Mal oder nach Unterbrechungen von mehr als einen Tag gestartet wird, leiten einige Ausführungsformen Anfangswerte für Satellitenpositionsgeschwindigkeit und Kraftmodellparameter ab unter Verwendung von Satellitenübertragungs-Ephemeriden öder IGU-Orbits. Einige Ausführungsformen verwenden einen Kleinste-Quadrate-Fit zum Anpassen eines numerischen integrierten Orbits bzw. Umlaufbahn an die Übertragungselemente von der Satellitennavigationsnachricht oder an den IGU-Orbit für den Satellit. Der angepasste Orbit-Anfangszustand wird dann integriert für eine Zeitperiode von bis zu zwei Tagen in der Zukunft. Die Satellitenpositionen, Geschwindigkeiten und Partiellen werden in einer ”Partials”-Datei zur Verwendung durch das Echtzeitsystem gespeichert.
  • 26A zeigt eine Ausführungsform des Startprozesses 2600 für den Echtzeit-Orbit-Prozessor. Ein Orbit-Integrierer 2605 sagt orbitale Zustände (Position und Geschwindigkeit) von jedem Satellit in der Zukunft voraus, startend von einem ungefähren Orbit-Vektor 2615, einem Anfangszustand, der beispielsweise von den Übertragungssatelliten-Ephemeriden oder den IGS-ultraschnellen Orbit IGU genommen wird durch Verwenden einer numerischen Integration und Modellbildung aller relevanten Kräfte, die an den Satelliten angreifen, beispielsweise vorhergesagte Erdorientierungsparameter von IERS. Während dieses Prozesses wird eine Orbit-Vorhersage 2620 erzeugt, welche alle vorhergesagten orbitalen Zustände und partiellen Ableitungen hält. In einem nächsten Schritt fittet ein Anpassungsprozess den vorhergesagten Orbit an den Übertragungs-Orbit oder IGU-Orbit mittels eines Kleinste-Quadrate-Batch-Prozesses. Dieser Prozess wird iteriert bis die Anfangsorbitalzustände für die Satelliten nicht länger verändert werden. Dann wird die Partials-Datei 2620 weitergeleitet an den Echtzeit-Echtzeit-Orbit-Prozess 2630 der 26B.
  • 26B zeigt eine Ausführungsform eines Echtzeit-Orbit-Prozesses 2630. Prozess 2630 erhält Werte für einen Anfangsstartvektor 2635 von Partials-Datei 2635; diese Werte werden verwendet zum Konstruieren vorhergesagter Beobachtungen für ein iteratives Filter 2640 auf eine regelmäßige Basis, beispielsweise alle 150 Sekunden. Das iterative Filter 2640 ist beispielsweise ein klassisches Kalman-Filter oder ein UD-faktorisiertes Filter oder ein Quadratwurzelinformationsfilter (square root information filter, SRIF). Der Orbit-Startvektor 2635 enthält die partiellen Ableitungen des gegenwärtigen Orbit-Zustands und Kraftmodellparameter mit Bezug auf den Startvektor und EOPs und werden verwendet zum Abbilden der Partiellen der Beobachtungen auf den Startvektor und Kraftmodellunbekannte Kalman-Filter 2640 empfängt iono-freie Linearkombinationen 2645 der Beobachtungsdaten von den Referenzstationen in Echtzeit, beispielsweise zu jeder Epoche, wie zum Beispiel einmal pro Sekunde, und vorhergesagte Erdorientierungsparameter (EOP) 2610. Mit jeder Beobachtungsaktualisierung stellt das Kalman-Filter 2640 verbesserte Werte für die Zustandsvektorparameter bereit: Empfängerzeitsignale 2655 (eins pro Station), zenit-troposphärische Verzögerungen 2660 (eine pro Station), Satellitenzeitsignale 2665 (eines pro Satellit), optionale Satellitenzeitsignalraten 2670 (eine pro Satellit) und Orbit-Startvektoren 2680 (einen Orbit-Startvektor pro Satellit). In der Ausführungsform von 26B wird ein Orbit-Zustandsvektor 2680 von Zeit zu Zeit zugeführt (beispielsweise jede Epoche, wie zum Beispiel einmal pro Sekunde) und abgebildet über den Orbit-Abbilder 2682 auf den Gegenwärtige-Epoche-Orbit-Positions/Geschwindigkeits-Vektor 350.
  • Der Orbit-Abbilder 2682 verwendet die partiellen Ableitungen von der Partials-Datei und die folgende Beziehung zum Ableiten von Satellitenposition und Geschwindigkeit zu der gegenwärtigen Epoche ti von dem Zustandsvektor bei Epoche t0 (26C).
    Figure 02060001
    mit
  • r0(ti)
    ... Referenzflugbahn (Position und Geschwindigkeit) erzeugt durch einen numerischen Orbit-Integrierer
    Φrq(ti, t0)
    ... Partielle bzw. partielle Ableitungen der Position und Geschwindigkeit bei ti mit Bezug auf den Startvektor
    xqs(t0)
    ... bei ti geschätzter Unterschied des Startvektors (Zustandsvektor) bei t0
  • Als Nächstes wird r(ti), was im Inertialreferenzrahmen gegeben ist, transformiert in den erdzentrierten/erdfesten Referenzrahmen.
  • Der Gegenwärtige-Epoche-Orbit-Positions/Geschwindigkeits-Vektor 350 in dem erdzentrierten/erdfesten Referenzrahmen wird weitergeleitet an den Standard-Zeitsignalprozessor 320, an den Phasen-Zeitsignalprozessor 335 und an den Scheduler 355 von 3.
  • Einige Ausführungsformen von Prozess 2630 vermeiden Linearisierungsfehler durch Neustarten der numerischen Integration in einem Orbit-Integrierer 2685 von Zeit zu Zeit, wie zum Beispiel alle 6 oder 12 oder 24 Stunden. Der Orbit-Abbilder 2684 verwendet die partiellen Ableitungen von der Partials-Datei und der folgenden Beziehung zum Ableiten eines neuen Orbit-Zustandsvektor 2690 in dem Inertialreferenzrahmen bei Zeit t0 + x Stunden von dem Startvektor bei Epoche t0 (26D).
    Figure 02070001
    mit
  • r0(ti)
    ... Referenzflugbahn (Position und Geschwindigkeit) erzeugt durch einen numerischen Orbit-Integrierer
    Φrq(ti, t0)
    ... Partielle der Position und Geschwindigkeit bei ti mit Bezug auf den Startvektor
    xqs(t0)
    ... bei ti geschätzter Unterschied des Startvektor (Zustandsvektor) bei t0
  • Vorhergesagte EOPs 2610 (beispielsweise von IERS) und geschätzte EOPs zusammen mit aktualisiertem neuem Orbit-Startvektor 2690 werden verwendet als Eingaben in den Orbit-Integrierer 2685 zum Transformieren von Koordinaten zwischen dem Inertialrahmen und dem erdfesten Rahmen, beispielsweise den IERS Konventionen folgend.
  • Diese numerische Integration läuft im Hintergrund und erzeugt eine neue Partials-Datei 2635, die verwendet wird zum Aktualisieren der vorhergesagten Beobachtungen des Kalman-Filters 2640. Der Startvektor für die numerische Integration des Orbit-Integrierers 2675 ist beispielsweise die letzte beste Schätzung des Echtzeitsystems, der Orbit-Startvektor 2690.
  • Teil 8.8 Festlegen von Mehrdeutigkeiten in einer Echtzeit-Orbit-Bestimmung
  • Das Kalman-Filter 2640 verwendet die ionosphären-freien Dual-Frequenzkombinationen 2645 der L1 und der L2 GNSS-Beobachtungen. Die ionosphären-freie Kombination führt gewöhnlich zu einer sehr kleinen Wellenlänge.
  • Figure 02090001
  • Die Faktoren F1 und F2 sind in Tabelle 3 gegeben. Beispielsweise ist für GPS L1 und L2 Frequenzen mit F1 = 77, F2 = 60 und λ1 = 0,1903 m die resultierende iono-freie Wellenlänge
    Figure 02090002
    Dies ist unter dem Rauschniveau der Phasenbeobachtungen, so dass es keine Möglichkeit gibt, die iono-freie Mehrdeutigkeit auf den korrekten ganzzahligen Wert direkt festzulegen. Es sei. bemerkt, dass für die iono-freie Kombination zwischen L2 und L5 die iono-freie Wellenlänge λIF ≈ 12,47 cm ist, groß genug für eine verlässliche Mehrdeutigkeitsauflösung.
  • Um die ganzzahlige Natur der L1 und L2 Mehrdeutigkeiten zu verwenden, könnte man versuchen, nach L1 und L2 Mehrdeutigen aufzulösen, was schwierig ist aufgrund des unbekannten ionosphärischen Beitrags zu den L1 und L2 Träger-Phasenbeobachtungen bei den Stationen. Ein bevorzugter Ansatz ist es, nach Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten aufzulösen nach Festlegen der Widelane-Mehrdeutigkeiten NWL := N1 – N2 in einem ersten Schritt. Substituieren von N2 in (64) durch N2 = N1 – NWL ergibt
    Figure 02090003
    mit
    Figure 02100001
    Deshalb kann, sobald NWL bekannt ist, (65) nach N1 gelöst werden unter Verwendung des Gleitpunktwerts bzw. Fließkommawerts von dem Filter für λIFNIF. Nach einem Festlegen des N1 Mehrdeutigkeitsvektors auf eine ganze Zahl oder einen gewichteten Durchschnitt von ganzzahligen Werten, kann dies neu eingesetzt werden in (65) zum Erhalten eines festen Werts für λIFNIF.
  • In einigen Ausführungsformen werden die Widelane-Mehrdeutigkeiten NWL berechnet in dem Widelane-Bias-Prozessor 325 und werden transferiert an den Orbit-Prozessor 2630, beispielsweise für jede Epoche. Für Ausführungsformen, in denen der Orbit-Prozessor 2630 ionosphären-freie Beobachtungen verarbeitet, sind die geschätzten Mehrdeutigkeiten ionosphären-freie Mehrdeutigkeiten λIFNIF.
  • Für Ausführungsformen, in denen die Widelane-Mehrdeutigkeiten NWL bereitgestellt werden durch den MW-Bias-Prozessor 325, kann Gleichung (65) auch verwendet werden zum Neuformulieren der Kalman-Filter-Gleichungen (durch Subtrahieren ½(λWL – λNL)NWL von den Beobachtungen) und direktem Schätzen der N1 Mehrdeutigkeiten.
  • Als Alternative zum Auflösen der N1-Mehrdeutigkeit mit einer gegebenen Ganzzahl-Widelane-Mehrdeutigkeit, können die obigen Gleichungen derart formuliert werden, dass N2 oder Narrowlane-Mehrdeutigkeiten anstatt dessen geschätzt werden; die Ansätze sind äquivalent, weil alle diese Mehrdeutigkeiten linear in Bezug zueinander stehen.
  • Einige Ausführungsformen vom Mehrdeutigkeits-”Festlege”-Mechanismus 2695 verwenden irgendwelche passenden Techniken, die im Stand der Technik bekannt sind, wie zum Beispiel ein einfaches Runden, Bootstrapping, Integer Least Squares basierend auf dem Lambda-Verfahren, oder Best Integer Equivariant (Verhagen, 2005, Teunissen und Verhagen, 2007)
  • Der Ausdruck ”Festlegen”, wie hierin verwendet, ist vorgesehen, nicht nur ein Festlegen von Mehrdeutigkeiten auf ganzzahlige Werte zu enthalten unter Verwendung von Techniken, wie zum Beispiel Runden, Bootstrappen und Lambda-Suche, aber auch Bilden eines gewichteten Durchschnitts von Ganzzahlkandidaten zu enthalten, um die ganzzahlige Natur der Mehrdeutigkeiten zu erhalten, falls sie nicht auf ganzzahlige Werte festgelegt werden. Der gewichtete Durchschnittsansatz wird beschrieben im Detail in den internationalen Patentanmeldungen PCT/US2009/004476, PCT/US2009/004472, PCT/US2009/004474, PCT/US2009/004473, und PCT/US2009/004471, welche hier durch Bezugnahme enthalten sind.
  • Analysen haben gezeigt, dass die Orbit-Qualität signifikant verbessert wird durch ”Festlegen” der Mehrdeutigkeiten, entweder als ganzzahlige Werte oder als gewichtete Durchschnitte von Ganzzahlkandidaten.
  • Teil 8.9 Orbitverarbeitung bei IGS-Analysezentren
  • GNSS-Orbit-Bestimmung wird durchgeführt durch eine Vielzahl von IGS-Analysezentren. Unserem Wissen nach stellt keines dieser Zentren eine Echtzeit-Orbit-Schätzung bereit, wie sie hier vorgeschlagen wird.
  • Das CODE-Analysecenter (AC) verwendet einen Batch-Kleinste-Quadrate-Ansatz, wie in Dach et al. (2007) beschrieben, und keine sequentielle Filterimplementierung, wie hierin beschrieben. Details hinsichtlich der Modellbildung werden auch beschrieben in Beutler et al. (1994). Der CODE-AC partizipiert in der Erzeugung der IGS ultraschnellen Orbit (IGU). Orbit-Positionen entsprechen den Schätzungen für die letzten 24 Stunden einer 3 Tage langen Bogenanalyse plus Vorhersagen für die folgenden 24 Stunden. Dies wird alle 6 Stunden durchgeführt, während die Verarbeitung und Vorhersagezeitspanne verschoben wird um 6 Stunden in jedem Schritt.
  • Das Geoforschungszentrum GFZ schätzt Orbits und berechnet einen Beitrag zu den IGS ultraschnellen Orbits. Der Ansatz ist dokumentiert bei Ge et al. (2005, 2006). Ihre Verarbeitung und die des CODE-Prozesses ist basiert auf einem Batch-Kleinste-Quadrate-Ansatz. GFZ führt eine Mehrdeutigkeitsauflösung durch, aber nur in einem Nachverarbeitungsmodus. Kein Versuch ist dokumentiert hinsichtlich Echtzeitunternehmungen, die ein sequentielles Filter involvieren.
  • Das European Space Operation Centre ESOC der ESA trägt auch zu der IGS ultraschnellen Orbit-Berechnung bei. Der Ansatz ist dokumentiert durch Romero et al. (2001) und Dow et al. (1999). Der Ansatz basiert auch nur auf einer Vorhersage der Satelliten-Orbits. Keine wahre Echtzeitverarbeitung wird durchgeführt.
  • Das Jet Propulsion Laboratory JPL, USA, bestimmt GPS-Satelliten-Orbits mit ihrem System auf Grundlage des GIPSY-OASIS II Software-Pakets, entwickelt für das US Global Positioning System, allgemeines Satellitennachverfolgen, Orbit-Bestimmung und Flugbahnstudien. Details sind veröffentlicht in US 5,963,167 von Lichten et al. Das JPL-System erlaubt einen vollautomatischen Betrieb und Lieferung von validierten täglichen Lösungen für Orbits, Uhren bzw. Zeitsignale, Stationsorte und andere Information ohne einen Eingriff durch einen Menschen. Diese Daten tragen zu den Orbits bei, die veröffentlicht werden durch IGS, enthaltend den ultraschnellen Orbit-Service, der IGU Orbits bereitstellt. US Patent 5,828,336 von Yunck et al. beschreibt die Implementierung eines Echtzeit-sequentiellen Filters.
  • Der Ansatz der Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung unterscheidet sich von dem von US Patent 5,828,336 in mindestens diesen Arten: (1) Der Ansatz, der in US Patent 5,828,336 beschrieben ist, scheint geglättete Pseudoentfernungen nur zu verwenden; eine beispielhafte Beobachtungsaktualisierungsrate, die gegeben ist, is 5 Minuten, (2) das JPL-System, das in US Patent 5,828,336 beschrieben ist, schein keine Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten festzulegen, und (3) der Ansatz von US Patent 5,828,336 verwendet ein ionosphärisches Modell.
  • Teil 8.10 Referenzen
    • Beutler, G., E. Brockmann, W. Gurtner, U. Hugentobler, L. Mervart, und M. Rothacher (1994), Extended Orbit Modeling Techniques at the CODE Processing Center of the International GPS Service for Geodynamics (IGS): Theory and Initial Results, Manuscripta Geodaetica, 19, 367–386, April 1994.
    • Bierman, Gerald J. (1977): Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation, Academic Press, Inc., New York
    • Dach, R., U. Hugentobler, P. Fridez, M. Meindl (Editoren) (2007), Documentation of the Bernese GPS Software Version 5.0, Januar 2007
    • Dow, J., Martin-Mur, T. J., ESA/ESOC Processing Strategy Summary, IGS Central Bureau web site, igscb.jpl.nasa.gov/igscb/center/analysis/esa.acn, 1999
    • Ge, M., G. Gendt, G.Dick und F. P. Zhang (2005), Improving carrier-phase ambiguity resolution in global GPS, Journal of Geodesy, Band 80, Nummer 4, Juli 2006, DOI: 10.1007/s00190-005-0447-0
    • Ge, M., G. Gendt, G. Dick, F. P. Zhang und M. Rothacher (2006), A new data processing strategy for huge GNSS global networks, Journal of Geodesy, Band 79, Nummer 1–3, Juni 2005, DOI: 10.1007/s00190-006-0044-x
    • Landau, Herbert (1988): Zur Nutzung des Global Positioning Systems in Geodäsie und Geodynamik: Modellbildung, Software-Entwicklung und Analyse, Heft 36 der Schriftenreihe des Studiengangs Vermessungswesen der Universität der Bundeswehr München, Dezember 1988
    • Lichten, S., Yoaz Bar-Sever, Winy Bertiger, Michael Heflin, Kenneth Hurst, Ronald J. Muellerschoen, Sien-Chong Wu, Thomas Yunck, James Zumberge (1995) GIPSY-OASIS II: A HIGH PRECISION GPS DATA PROCESSING SYSTEM AND GENERAL SATELLITE ORBIT ANALYSIS TOOL, Proceedings of NASA Technology Transfer Conference, Okt 24–26, 1995, Chicago, Ill.
    • Lichten, Stephen M., Wu Sien-Chong, Hurst Kenneth, Blewitt Geoff, Yunck Thomas, Bar-Sever Yoaz, Zumberge James, Bertiger William I., Muellerschoen Ronald J., Thornton Catherine, Heflin Michael (1999), Analyzing system for global positioning system and general satellite tracking, United States Patent 5963167 , Oktober 5, 1999.
    • McCarthy, Dennis D. und Gérard Petit (2003), IERS CONVENTIONS, IERS (International Earth Rotation Service) Technical Note 32, Oktober 2003
    • Romero, I., C. García Martínez, J. M. Dow, R. Zandbergen (2001), Moving GPS Precise Orbit Determination Towards Real-Time, Proceedings GNSS 2001, Sevilla, Spanien, Mai 2001.
    • Yunck, Thomas P., William I. Bertiger, Stephen M. Lichten, Anthony J. Mannucci, Ronald J. Muellerschoen, Sien-Chong Wu, (1998), Robust real-time wide-area differential GPS navigation, US Patent 5828336 , Oktober 27, 1998.
    • Teunissen, P. J. G, S. Verhagen (2009); GNSS Carrier Phase Ambiguity Resolution: Challenges and Open Problems, In M. G. Sideris (ed.); Observing our Changing Earth, International Association of Geodesy Symposia 133, Spinger Verlag Berlin-Heidelberg 2009.
    • Verhagen, Sandra (2995): The GNSS integer ambiguities: estimation and validation, Publications on Geodesy 58, Delft, 2005. 194 Seiten., ISBN-13: 978 90 6132 290 0. ISBN-10: 90 6132 290 1.
  • Teil 9: Phasen-angepasster Zeitsignalprozessor
  • Unter Bezugnahme auf 3 empfängt der Phasen-Zeitsignalprozessor bzw. Phasen-Uhren-Prozessor 335 als eine Eingabe MW-Biase b j / MW 345 (einen pro Satellit) und/oder Widelane-Mehrdeutigkeiten N j / i,WL 340 (eine pro Satelliten-Empfänger-Paar), präzise Orbit-Information 350 (eine gegenwärtige Orbit-Position/Geschwindigkeit pro Satellit), Troposphäreninformation 370 (eine Troposphärenzenitverzögerung pro Station), code-angepasste Zeitsignale mit niedriger Rate 365 (einen code-angepassten Zeitsignalfehler mit niedriger Rate pro Satellit) und Referenzstations-GNSS-Beobachtungsdaten 305 oder 315. Der Phasen-Zeitsignalprozessor 335 erzeugt von diesen Eingaben die berechneten code-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 375 (ein code-angepasster Zeitsignalfehler mit hoher Rate pro Satellit) und die phasen-angepassten Zeitsignale 370 mit hoher Rate (einen phasen-angepassten Zeitsignalfehler mit hoher Rate pro Satellit) und leitet die MW-Biase 345 (einen pro Satellit) weiter.
  • Teil 9.1 Bestimmen von WL-Mehrdeutigkeiten von MW-Biasen
  • Untervernachlässigung von einem Multipfad ist eine brauchbare Eigenschaft der Melbourne-Wübbena-(MW)-Linearkombination Φ j / i,WL – P j / i,NL , dass neben einigem übrigbleibenden Rauschen ε j / i,MW , nur die Satelliten-MW-Biase b j / MW und die Empfänger MW-Biase bi,MW und der Widelane-Mehrdeutigkeitsausdruck λWLN j / i,WL übrigbleibt:
    Figure 02170001
  • Um das Rauschen ε j / i,MW weg zu bekommen, wird die Melbourne-Wübbena-Linearkombination für jeden Satellit in einigen Ausführungsformen verringert um den Satelliten-MW-Bias b j / MW für diesen Satelliten und über Zeit geglättet (beispielsweise gemittelt. Ein Einzeldifferenzieren zwischen Satelliten löscht den Empfänger-MW-Bias bi,MW, wobei nur ein einzeldifferenzierter Widelane-Mehrdeutigkeitsausdruck pro Satelliten-Empfänger-Satelliten-Verbindung übrigbleibt. Die einzeldifferenzierten Widelane-Mehrdeutigkeiten werden berechnet unter Verwendung der (Konstanten)-Widelane-Wellenlänge λWL. Da nur einzeldifferenzierte Widelane-Mehrdeutigkeiten verwendet werden in dem Phasen-Zeitsignalprozessor, wird dieses verfahren in einigen Ausführungsformen verwendet als Substitut zur Verwendung der Widelane-Mehrdeutigkeiten 340 von dem MW-Bias-Prozessor 325 und/oder für eine Qualitätsüberprüfung hinsichtlich der Widelane-Mehrdeutigkeiten 340, die empfangen werden von dem MW-Bias-Prozessor 325.
  • Teil 9.2 Einzeldifferenzierte phasen-angepasste Zeitsignale
  • Der Ort von jeder Referenzstation ist präzise bekannt. Der präzise Ort von jedem Satelliten bei jeder Epoche ist gegeben durch die gegenwärtigen Orbit-Positions/Geschwindigkeits-Daten 350 von Orbit-Prozessor 330. Die geometrische Entfernung ρ j / i zwischen einem Satelliten j und einer Referenzstation i bei jeder Epoche wird berechnet von ihren bekannten Orten. Die troposphärische Verzögerung T j / i für jede Referenzstation wird empfangen von dem Code-Zeitsignalprozessor 320.
  • Die ionosphären-freie Linearkombination
    Figure 02180001
    wird verringert durch die (bekannte) geometrische Entfernung ρ j / i und die (bekannte) Troposphärenverzögerung T j / i , wobei als Unbekannte nur der ionosphären-freie Mehrdeutigkeitsausdruck λIFN j / i,IF = λNLN j / i,1 + ½(λWL – λNL)N j / i,WL , der Satelliten-Phasen-Zeitsignalfehlerausdruck cΔt j / Φ := cΔt + b j / Φ,IF und der Empfänger-Phasen-Zeitsignalfehlerausdruck cΔtΦ,i := cΔt + bΦ,i,IF übrig bleiben.
  • Einzeldifferenzieren der Beobachtungen der zwei Satelliten bei dem gleichen Empfänger hebt den Empfängerzeitsignalfehler auf.
  • Verringern dieser Einzeldifferenz bei der gemäßen Einzeldifferenz-Widelane-Mehrdeutigkeit führt zu dem Einzeldifferenz-Phasen-Zeitsignal zusammen mit einer Einzeldifferenz-N1Mehrdeutigkeit (oft auch in diesem Kontext Narrowlane-Mehrdeutigkeit genannt, da die entsprechende Wellenlänge hier λNL ist).
  • Figure 02190001
  • Dies wird berechnet für jede Station, die das gleiche Paar an Satelliten beobachtet. An diesem Punkt ist es unmöglich, zwischen dem Einzeldifferenz-Satelliten-Zeitsignalfehler und dem Einzeldifferenz-Narrowlane-Mehrdeutigkeitsausdruck zu unterscheiden, welches ein ganzzahliges Mehrfaches der Narrowlane-Wellenlänge ist.
  • Falls die Einzeldifferenzmehrdeutigkeit auf Nullgesetzt wird, wird ein Einzeldifferenz-Phasenzeitsignal
    Figure 02190002
    verschoben um eine ganze Zahl der Narrowlane-Zyklen erreicht. Dieses Phasenzeitsignal hat keinen festen Narrowlane-Status. Die Differenz von zwei dieser Einzeldifferenz-Zeitsignale ist eine ganze Zahl von Narrowlane-Zyklen.
  • Teil 9.3 Geglättete einzeldifferenzierte Phasen-Zeitsignale
  • Für jedes Paar von Satelliten werden die einzeldifferenzierten Phasen-Zeitsignalfehler, beobachtet von unterschiedlichen Stationen, verschoben auf ein gemeinsames Niveau unter Verwendung fester Narrowlane-Mehrdeutigkeiten gemittelt, um einen präziseren Zeitsignalfehler zu bekommen:
    Figure 02200001
  • Teil 9.4 phasen-angepasste Zeitsignalschätzung
  • Teil 9.4.1 Spanning-Tree-basierte Phasenzeitsignale
  • Einige Ausführungsformen verwenden einen Spanning-Tree-Ansatz zum Schätzen phasen-angepasster Zeitsignale. Zum Berechnen eines einzeldifferenzierten Zeitsignalfehlers zwischen irgendeinem beliebigen Paar an Satelliten, wird ein Satz von Einzeldifferenz-Phasen-Zeitsignalen benötigt für die Satellit-zu-Satellit-Verbindungen, so dass es einen eindeutigen Pfad gibt zum Erreichen jedes Satelliten über Satellit-zu-Satellit-Verbindungen, startend von einem dedizierten bzw. bestimmten Referenzsatelliten. Falls alle Satelliten Knoten eines Graphen sind, wird solch ein Pfad ein Spanning-Tree genannt. Falls jede Kante des Graphen bereitgestellt wird mit einer Gewichtung, ist ein Minimum-Spanning-Tree ein Spanning-Tree mit minimaler Summe von Kantengewichtung. Einige Ausführungsformen verwenden eine gewichtungsschema-basierte diskrete Kategorie für eine Kante zwischen zwei Satelliten und ordnen die folgenden Phasen-Zeitsignalwerte der Kante zu:
    • i. mehrere Kanten, die Satelliten j1 und j2 verbinden haben eine feste N1-Mehrdeutigkeit: (gewichtetes) gemitteltes einzeldifferenziertes Zeitsignal
      Figure 02210001
    • ii. nur eine einzelne Kante, die Satelliten j1 und j2 verbindet, hat eine feste N1-Mehrdeutigkeit:
      Figure 02210002
    • iii. keine Kante, die Satelliten j1 und j2 verbindet, hat eine feste N1-Mehrdeutigkeit:
      Figure 02210003
      für Empfänger i mit min(Elevation (j1, j2) ist maximal,
    • iv. keine WL-Mehrdeutigkeit verfügbar für eine Kante, die Satelliten j1 und j2 verbindet: Verwende keine solche Kante; deshalb muss kein Phasen-Zeitsignal definiert werden.
  • Jede Kante der Kategorie (i) hat eine geringere Gewichtung als eine Kante der Kategorie (ii), jede Kante der Kategorie (ii) hat eine geringere Gewichtung als eine Kante der Kategorie (iii) etc. Kanten innerhalb jeder Kategorie weisen eine kontinuierliche Gewichtung auf, was in einigen Ausführungsformen abgeleitet wird in Kategorie (i) von der Varianz des Durchschnitts bzw. Mittels und in Kategorie (ii) und (iii) von den Elevationen bzw. Höhen unter denen die Satelliten in der Einzeldifferenz gesehen werden an der entsprechenden Station.
  • Falls der Minimum-Spanning-Tree eine Kante verwendet ohne einen festen Narrowlane-Status, wird die Narrowlane-Mehrdeutigkeit
    Figure 02220001
    auf Null gesetzt, und ein fester Status wird erreicht. Unter Auswahl eines Referenzsatelliten mit Phasen-Zeitsignalfehler
    Figure 02220002
    gesetzt auf Null, werden einzeldifferenzierte Phasen-Zeitsignalfehler
    Figure 02220003
    für alle anderen Satelliten berechnet, was ein lineares System löst. Der Phasen-Zeitsignalfehler des Satelliten wird dann definiert als
    Figure 02220004
  • Teil 9.4.2 Filterschätzung der Phasen-angepassten Zeitsignale
  • Einige Ausführungsformen verwenden einen Filteransatz zum Schätzen von Phasen-angepassten Zeitsignalen bzw. Uhren. Ein Filter wird eingerichtet mit allen Satelliten-Phasen-Zeitsignalfehlern als Zuständen. Der Zustand des Zeitsignalfehlers des Referenzsatelliten
    Figure 02220005
    wird auf Null gesetzt. In einigen Ausführungsformen werden alle Verbindungen von dem Spanning-Tree und zusätzlich alle Verbindungen mit festen Narrowlanes hinzugefügt zu dem Filter zum präziseren Schätzen von einzeldifferenzierten Phasen-Zeitsignalfehlern.
  • Teil 9.5 Narrowlane-Filterbank
  • Sobald ein Satz von einzeldifferenzierten Phasen-Zeitsignalfehlern geschätzt ist, beispielsweise in Teil 9.4, werden alle Beobachtungen für verschobene einzeldifferenzierte Phasen-Zeitsignale in Teil 9.2 verringert durch die Zeitsignalfehler, die in Teil 9.4 geschätzt sind:
    Figure 02230001
  • Was übrig bleibt ist eine Observable für den ganzzahligen Narrowlane-Offset. Für jede Station wird ein Narrowlane-Filter mit einem Narrowlane-Mehrdeutigkeitszustand pro Satellit aktualisiert mit diesen Beobachtungen.
  • Teil 9.6 Einzeldifferenzierte code-angepasste Zeitsignale mit hoher Rate
  • Der Phasen-Zeitsignalprozessor 335 berechnet auch code-angepasste Zeitsignale bzw. Uhren mit hoher Rate.
  • Teil 9.6.1 Zwischenspeichern von code-angepassten Zeitsignalen mit niedriger Rate
  • GNSS-Beobachtungen (Referenzstationsdaten 305 oder 315) für eine Zeit (beispielsweise eine Epoche t1 werden zwischengespeichert für die Verwendung, wenn die Information mit niedriger Rate mit dem gleichen Zeit-Tag (t1) ankommt von dem code-angepassten Zeitsignalprozessor 63; diese Information umfasst zwei von: Zeitsignalfehler 365, troposphärischen Verzögerungen 370 und ionosphären-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten 374. Deshalb werden GNSS-Beobachtungen, die in Zeit übereinstimmen mit der Zeitsignalprozessorinformation mit niedriger Rate, immer verfügbar sein von einem Beobachtungs-Puffer. Wenn ein Satz von code-angepassten Zeitsignalen mit niedriger Rate 365 ankommt, werden sie kombiniert mit den GNSS-Beobachtungen und mit den troposphärischen Verzögerungen 370 und mit zeit-angepasster Satelliten-Positions/Geschwindigkeits-Information 350 zum Berechnen der Trägermehrdeutigkeiten.
  • 27A zeigt bei 2700 den Fluss von Daten für den Fall, wo die Satelliten-Zeitsignale (Zeitsignalfehler) 365 und die troposphärischen Verzögerungen 370 verwendet werden. GNSS-Beobachtungen kommen über die Zeit an bei dem Phasen-Zeitsignalprozessor 335 mit (beispielsweise Epoche) Zeit-Tags t0, t1, t2, t3, etc. Code-angepasste Zeitsignale mit geringer Rate cΔt j / P und troposphärische Verzögerungen T kommen über die Zeit asynchron an mit Zeit-Tags t0, t1, t2, t3, etc. Ein Beobachtungs-Puffer 2705 hält die Beobachtungen. Diese werden kombiniert für jede Zeit ti in einem Kombinierer 2710 mit Satelliten-Positions/Geschwindigkeits-Daten, mit code-angepassten Zeitsignalen mit niedriger Rate cΔt j / P und mit den troposphärischen Verzögerungen T zum Erzeugen der ionosphähren-freien Gleit-Mehrdeutigkeitsausdrücke λN j / i := λIFN j / i,IF + bΦ,i,IF – bP,i,IF – (b j / Φ,IF – b j / P,IF ). Ein Prozess 2715 berechnet die einzeldifferenzierten code-angepassten Zeitsignale 2720.
  • 27B zeigt bei 2715 den Fluss von Daten für den Fall., wo die ionosphärenfreien Gleitmehrdeutigkeiten (float ambiguities) 374 und die troposphärische Verzögerung 370 verwendet werden. GNSS-Beobachtungen kommen über die Zeit bei dem Phasen-Zeitsignal-Prozessor 335 an mit (beispielsweise Epoche) Zeit-Tags t0, t1, t2, t3, etc. Ionosphärenfreie Gleitmehrdeutigkeits-Ausdrücke λN j / i und troposphärische Verzögerung T kommt synchron über Zeit mit Zeit-Tags t0, t1, t2, t3, etc. an. Ein Beobachtungs-Puffer 2720 hält die Beobachtung. Diese werden kombiniert für jede Zeit ti in einem Kombinierer 2710 mit den ionosphärenfreien Mehrdeutigkeitsausdrücken λN j / i , mit den Code-angepassten Zeitsignalen niedriger Rate cΔt j / P und mit den troposphärischen Verzögerungen T zum Produzieren der ionosphärenfreien Mehrdeutigkeitsausdrücke λN j / i . Ein Prozess 2740 berechnet die einzeldifferenzierten Code-angepassten Zeitsignale 2720.
  • Teil 9.6.2 Berechnen von iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten in dem Phasen-Zeitsignalprozessor
  • Der Datenkombinierer (2710 oder 2735) bildet eine ionosphären-freie Linearkombination der Träger-Phasenbeobachtung und verringert diese durch die geometrische Entfernung ρ j / i (berechnet unter Verwendung der Empfänger- und Satellitenposition), die troposphärische Verzögerung T j / i und den code-angepassten Satelliten-Zeitsignalfehler mit geringer Rate cΔt j / P (beispielsweise Zeitsignale 365). Nach dieser Reduktion bleiben der Empfänger-Zeitsignalfehler und eine Gleit-Mehrdeutigkeit. Falls dies durchgeführt wird unter Verwendung von Zwischen-Satelliten-Einzeldifferenzierten-Beobachtungen wird das Empfängerzeitsignal eliminiert, und daher bleibt nur der einzeldifferenzierte ionosphären-freie Mehrdeutigkeitsausdruck:
    Figure 02260001
    mit
    Figure 02260002
    und Gleit-Mehrdeutigkeit
    Figure 02260003
    welches ein konstanter Wert ist und zur Verwendung beibehalten wird bis zur nächsten Aktualisierung der Zeitsignale mit geringer bzw. niedriger Rate.
  • Als Alternative zum Berechnender ionosphären-freien Mehrdeutigkeiten in dem Phasen-Zeitsignalprozessor 335 werden die ionosphären-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten erhalten von einem vorherigen Prozessor, wie zum Beispiel ionosphären-freie Gleit-Mehrdeutigkeiten 374 von dem Code-Zeitsignalprozessor mit geringer Rate 320.
  • Teil 9.6.3 Verwenden von iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten zum Berechnen von Code-Zeitsignalen hoher Rate
  • Sobald iono-freie Mehrdeutigkeiten für Zeit t1 bekannt sind, können einzeldifferenzierte ionosphären-freie Linearkombinationen zu jeder Zeit in der Zukunft (beispielsweise t2) verwendet werden für jedes Paar von Satelliten zusammen mit einer ionosphärischen Verzögerung und gegenwärtiger geometrischer Entfernung:
    Figure 02270001
  • Das Ergebnis dieser Berechnung ist der einzeldifferenzierte code-angepasste Satelliten-Zeitsignalfehler
    Figure 02270002
    Mit diesem ist es möglich, einzeldifferenzierte code-angepasste Zeitsignalfehler mit hoher Rate
    Figure 02270003
    zu schätzen zwischen einem gegebenen Satelliten j2 und einem ausgewählten Referenzsatelliten jref. Falls nur die Zwischen-Satelliten-Einzeldifferenzierten-Zeitsignalfehler von Interesse sind, wird der Referenzsatellit-Zeitsignalfehler
    Figure 02270004
    gesetzt auf Null, andererseits kann das Referenzzeitsignal gelenkt werden zu der entsprechenden Übertragung oder Zeitsignal mit geringer Rate zum Verschieben der Zeitsignale auf ein absolutes Niveau. Zur einfachen Darstellen enthalten 28A bis 28C diese Verschiebung nicht.
  • 28A zeigt eine erste Ausführungsform 2800 zum Vorbereiten der code-angepassten Satellitenzeitsignale mit hoher Rage 375. Präzise Satelliten-Orbit-Information, beispielsweise Satelliten-Positions/Geschwindigkeits-Daten 350 oder 360 und GNSS-Beobachtungen, beispielsweise Referenzstationsdaten 305 oder 315, werden zugeführt als Eingaben an einen ersten Prozess 2805 und als Eingaben an einen zweiten Prozessor 2810. Der erste Prozess 2805 schätzt einen Satz von ionosphären-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten 2815. Diese werden zugeführt an den zweiten Prozess 2810, der die code-angepassten Satellitenzeitsignale mit hoher Rate (Zeitsignalfehler) 375 schätzt.
  • 28B zeigt eine zweite Ausführungsform 2820 zum Vorbereiten der code-angepassten Satellitenzeitsignale mit hoher Rate 375. Präzise Satelliten-Orbit-Information, beispielweise Satelliten-Positions/Geschwindigkeits-Daten 350 oder 360, und GNSS-Beobachtungen, beispielsweise Referenzstationsdaten 305 oder 315, werden zugeführt als Eingaben an einen code-angepassten Zeitsignalprozessor mit niedriger Rate 2825, beispielsweise Code-Zeitsignalprozessor 320, und als Eingaben an einen code-angepassten Zeitsignalprozessor mit hoher Rate 2830. Der code-angepasste Zeitsignalprozessor 2825 mit niedriger Rate bereitet ionosphären-freie Gleit-Mehrdeutigkeiten 2835 vor, beispielsweise ionosphären-freie Gleit-Mehrdeutigkeiten 374 und troposphärische Verzögerungen 2840, beispielsweise troposphärische Verzögerungen 370. Die ionosphären-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten 2835 und die troposphärischen Verzögerungen 2840 werden zugeführt an den code-angepassten Zeitsignalprozessor mit hoher Rate 2830, beispielsweise bildend einen Teil des Phasen-Zeitsignalprozessors 335. Der code-angepasste Zeitsignalprozessor mit hoher Rate 2830 verwendet die Eingaben bei 2845 zum Berechnen von einzeldifferenzierten code-angepassten Satellitenzeitsignalen mit hoher Rate 2850 pro Station. Ein Filter 2855 verwendet diese zum qualitativen Schätzen von verbesserten code-angepassten Satellitenzeitsignalen (Zeitsignalfehlern) 2860, beispielsweise code-angepassten Satellitensignalen mit hoher Rate 375.
  • 28C zeigt eine zweite Ausführungsform 2865 zum Vorbereiten der code-angepassten Satellitenzeitsignale mit hoher Rate 375. Präzise Satelliten-Orbit-Information, beispielsweise Satelliten-Positions/Geschwindigkeits-Daten 350 oder 360, und GNSS-Beobachtungen, beispielsweise Referenzstationsdaten 305 oder 315, werden zugeführt als Eingaben an einen code-angepassten Zeitsignalprozessor mit niedriger Rate 2870, beispielsweise Code-Zeitsignalprozessor 320, und als Eingaben an einen code-angepassten Zeitsignalprozessor mit hoher Rate 2875. Der code-angepasste Zeitsignalprozessor mit niedriger Rate 2870 bereitet code-angepasste Zeitsignale mit niedriger Rate 2880 vor, beispielsweise code-angepasste Satellitenzeitsignale mit niedriger Rate 365, und troposphärische Verzögerungen 2882, beispielsweise troposphärische Verzögerungen 370. Die code-angepassten Satellitenzeitsignale mit niedriger Rate 2880 und die troposphärischen Verzögerungen 2882 werden zugeführt an den code-angepassten Zeitsignalprozessor mit hoher Rate 2875, beispielsweise bildend ein Teil des Phasen-Zeitsignalprozessors 235. Der code-angepasste Zeitsignalprozessor mit hoher Rate 2884 verwendet die Eingaben bei 2884 zum Berechnen von ionosphären-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten 2886, die verwendet werden bei 2888 zum Berechnen einzeldifferenzierter code-angepasster Satellitenzeitsignale mit hoher Rate 2890. Ein Filter 2892 verwendet diese zum qualitativen Schätzen von verbesserten code-angepassten Satellitenzeitsignalen mit hoher Rate (Zeitsignalfehler) 2894, beispielsweise code-angepasste Satellitenzeitsignale mit hoher Rate 375.
  • Teil 9.6.4 Zeitsignalverschieber bzw. Uhrenverschieber
  • Einzeldifferenzierte phasen-angepasste Zeitsignalfehler
    Figure 02300001
    und einzeldifferenzierte code-angepasste Zeitsignalfehler
    Figure 02300002
    werden geschätzt wie im Verlauf eines Schätzens von phasen-angepassten Satellitenzeitsignalen und einzeldifferenzierten code-angepassten Satellitenzeitsignalen mit hoher Rate. Die einzeldifferenzierten code-angepassten Satellitenzeitsignale mit hoher Rate weisen die gleiche Genauigkeit auf wie Einzeldifferenzen der code-angepassten Satellitenzeitsignale mit niedriger Rate. Die phasen-angepassten Satellitenzeitsignale werden konstruiert zum Aufrechterhalten der ganzzahligen Natur der Narrowlane-Mehrdeutigkeit, falls verwendet für einzeldifferenzierte ionosphären-freie Träger-Phasen-Beobachtung zusammen mit den präzisen Satelliten-Orbits und den Widelane-Mehrdeutigkeiten, abgeleitet von den MW-Biasen, verwendet in der Zeitsignalschätzung. Deshalb wird die Qualität eines einzeldifferenzierten phasen-angepassten Zeitsignalfehlers nicht verändert, falls dieser Zeitsignalfehler verschoben wird um eine ganze Zahl der Narrowlane-Zyklen. Da die phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalfehler immer verwendet werden in einer Einzeldifferenz, wird solch eine Verschiebung, die angewandt wird auf alle Satelliten-Zeitsignalfehler, wieder aufgehoben bzw. ausgelöscht in dem Einzeldifferenzierbetrieb. Gemäß einiger Ausführungsformen wird die folgende Verschiebung angewandt auf die phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalfehler zum Aufrechterhalten ihrer Werte nahe der code-angepassten Satelliten-Zeitsignalfehler mit niedriger Rate und zum Verringern ihres Rauschens.
  • Deshalb wird in einigen Ausführungsformen eine ganze Zahl von Narrowlane-Zyklen
    Figure 02310001
    hinzugefügt zu jedem von den phasen-angepassten Satellitensignalfehlern zum Minimieren des Abstands zu den code-angepassten Satellitenzeitsignalen mit hoher Rate.
  • In einigen Ausführungsformen werden die code-angepassten Zeitsignalfehler mit niedriger Rate angenähert durch ein kontinuierlich gesteuertes Zeitsignal cΔt j / P,steered . Der Wert dieses gesteuerten Zeitsignals des Referenzsatelliten
    Figure 02310002
    wird dann hinzugefügt zu allen Zeitsignalen mit hoher Rate. Durch dies sind alle Zeitsignale nahe den code-angepassten Zeitsignalen mit geringer Rate, aber das Referenzzeitsignal ist glatt.
  • In einigen Ausführungsformen wird das Mittel der Differenz zwischen den phasen-angepassten Satellitenzeitsignalen mit hoher Rate und ihrem entsprechenden gesteuerten Zeitsignal mit niedriger Rate berechnet und hinzugefügt zu allen verschobenen phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalfehlern. Das gleiche wird durchgeführt für code-angepasste Satellitenzeitsignale mit hoher Rate. Dieses Prozedere drückt Rauschen in das Referenzzeitsignal bzw. Referenzuhr. Falls die Anzahl der Zeitsignale, die verwendet wird zum Berechnen dieses Durchschnitts bzw. Mittels sich ändert, kann der berechnete Durchschnitt diskontinuierlich sein. Zum Handhaben dieser Sprünge kann man einfach eine Sprungnachricht senden oder den Durchschnitt glätten, beispielsweise durch Steuern auf den gegenwärtigen Wert oder unter Verwenden eines gleitenden Durchschnitts, etc.
  • Figure 02320001
  • Die verschobenen Zeitsignalfehler sind
  • Figure 02320002
  • Die Verschiebung wird hauptsächlich durchgeführt, um die phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignalfehler nahe der GPS-Zeit zu halten, und deshalb sind gewisse Übertragungsverfahren anwendbar. Zusätzlich kann der Zeitsignal-Bias
    Figure 02320003
    welches die Differenz ist zwischen den phasen-angepassten Satellitenzeitsignalen und code-angepassten Satellitenzeitsignalen, innerhalb eines gewissen Bereichs gehalten werden.
  • Teil 9.6.5 Sprungnachrichten
  • Falls der Zeitsignal-Bias seinen Bereich verlässt oder falls die Satellit-zu-Satellit-Verbindungen der phasen-angepassten Zeitsignale geschätzt wurden ohne Verwendung fester Narrowlane-Mehrdeutigkeiten, wird die Verschiebung sich ändern und eine Sprungnachricht wird gesendet. Dies bedeutet auch, dass der phasen-angepasste Satelliten-Zeitsignalfehler sein Niveau ändert.
  • Teil 9.7 Phasen-Zeitsignalprozessor-Ausführungsformen
  • 29 zeigt eine Architektur 2900 eines Phasen-Zeitsignalprozessors 335 gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung. Die Eingaben an den Phasen-Zeitsignalprozessor sind: MW-Biase und/oder feste WL-Mehrdeutigkeiten 2095 (beispielsweise MW-Biase 345 und/oder feste WL-Mehrdeutigkeiten 340) oder code-angepasste Zeitsignale mit geringer Rate (LR) 2910 (eines pro Satellit, beispielsweise code-angepasste Satellitenzeitsignale mit geringer Rate 365), Satelliten-Orbit-Information (beispielsweise präzise Satelliten-Orbit-Positions/Geschwindigkeiten 350 und/oder IGU-Orbit-Daten 360), troposphärische Verzögerungen 2920 (eine pro Referenzstation, beispielsweise troposphärische Verzögerungen 370) und GNSS-Beobachtungen 2925 (von mehreren Satelliten bei mehreren Referenzstationen, beispielsweise Referenzstationsdaten 305). Die Wahl der MW-Biase oder festen WL-Mehrdeutigkeiten gibt zwei Optionen. Eine erste Option ist es, die MW-Biase mit niedriger Rate zusammen mit der Orbit-Information mit niedriger Rate 2915 und den GNSS-Beobachtungen 2925 in einer optionalen Festlegbank 2930 zu verwenden, um die WL-Mehrdeutigkeiten festzulegen. Diese werden dann bereitgestellt mit einer höheren Rate (HR) als einzeldifferenzierte feste WL-Mehrdeutigkeiten 2935 an einen Berechnungsprozess 2940. Eine zweite Option ist es, die festen WL-Mehrdeutigkeiten mit niedriger Rate direkt zu verwenden, um einzeldifferenzierte (SD) feste WL-Mehrdeutigkeiten an den Prozess 2940 zu liefern. Mit hoher Rate (High Rate) ist gemeint, dass die einzeldifferenzierten festen WL-Mehrdeutigkeiten, verwendet in dem Prozess mit hoher Rate 2940, die gleichen bleiben von Epoche zu Epoche in Prozess 2940 zwischen Aktualisierungen einer niedrigen Rate.
  • Die code-angepassten Zeitsignale mit niedriger Rate 2910 werden im Prozess 2945 verwendet zum Berechnen von einzeldifferenzierten ionosphären-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten mit niedriger Rate 2950. Diese werden verwendet mit den Orbit-Daten niedriger Rate 2915 und den troposphärischen Verzögerungen niedriger Rate 2920 und den GNSS-Beobachtungen hoher Rate 2925 in einem Prozess 2955 zum Berechnen einzeldifferenzierter code-angepasster Zeitsignale mit hoher Rate 2960 (eines pro Satellit, wie zum Beispiel code-angepasste Satellitenzeitsignale mit hoher Rate 375).
  • Die einzeldifferenzierten festen WL-Mehrdeutigkeiten mit hoher Rate 2935 werden verwendet mit den Orbit-Daten mit niedriger Rate 2915 und die troposphärischen Verzögerungen mit niedriger Rate 2920 und den GNSS-Beobachtungen (GNSS-Observationen) 2925 in einem Prozess 2940, der phasen-angepasste Zeitsignale mit hoher Rate 2945 berechnet (eines pro Satellit, beispielsweise phasen-angepasste Satellitenzeitsignale mit hoher Rate 375). Die phasen-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 2945 werden zusammen verwendet mit den Orbit-Daten 2915 und den troposphärischen Verzögerungen 2920 und den GNSS-Beobachtungen 2925 in einer Mehrdeutigkeitsfestlegbank 2975, die versucht, einzeldifferenzierte Mehrdeutigkeiten, beispielsweise L1-Mehrdeutigkeiten, festzulegen. Die einzeldifferenzierten festen Mehrdeutigkeiten 2980 werden in den Prozess 2965 gedrückt, um der Berechnung von phasen-angepassten Zeitsignalen mit hoher Rate 2970 zu helfen.
  • Die MW-Biase und/oder festen WL-Mehrdeutigkeiten 2905 und die code-angepassten Zeitsignale mit niedriger Rate 2910 und die einzeldifferenzierten code-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 2960 und phasen-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 2970 werden zugeführt in einen Prozess 2985, der diese verschiebt und kombiniert, um einen Datenfluss mit hoher Rate 2990 zu liefern, der mindestens phasen-angepasste Satellitenzeitsignale mit hoher Rate, code-angepasste Zeitsignale mit hoher Rate und MW-Biase mit hoher Rate enthält. Daten 2990 werden zugeführt an den Scheduler 355, wie in 3 beschrieben.
  • 30A zeigt eine Ausführungsform 3000 eines Prozesses zum Schätzen von phasen-angepassten Satellitenzeitsignalen mit hoher Rate. Präzise Satelliten-Orbit-Information, beispielsweise Satelliten-Positions/Geschwindigkeits-Daten 350 oder 360, und GNSS-Beobachtungen, beispielsweise Referenzstationsdaten 305 oder 315, werden zugeführt mit geringer Rate als Eingaben in einen ersten Prozess 3015 und mit hoher Rate als Eingaben in einen zweiten Prozess 3020. Der erste Prozess 3015 schätzt Mehrdeutigkeiten 3025, einen Satz von Mehrdeutigkeiten pro Empfänger. Jede Mehrdeutigkeit entspricht einem von einer Empfänger-Satelliten-Verbindung und einer Satelliten-Empfänger-Satelliten-Verbindung. Diese Mehrdeutigkeiten werden zugeführt mit einer niedrigen Rate an den zweiten Prozess 3020, der die phasen-angepassten Zeitsignale mit hoher Rate 3030 schätzt.
  • Im Allgemeinen weist eine Linearkombination vor Träger-Phasen-Beobachtungen empfängerabhängige Parameter pr auf, wie Empfängerpositionen, Empfängerzeitsignalfehler oder Empfänger-Biase, satellitenabhängige Parameter ps, wie die Satellitenposition, sowie empfänger-satellitenverbindungs-abhängige Parameter p s / r , wie die troposphärische oder die ionosphärische Verzögerung. Ω s / rk , k ∊ L stellen Linearkombinationen von Code- und Träger-Phasen-Beobachtungen mit Wellenlängen λk und Mehrdeutigkeiten N s / rk . dar. Eine Code- und Träger-Phasen-Kombination wie hier angenommen, kann beschrieben werden als
    Figure 02360001
    mit L ^ ⊆ L, L ^ nicht-leer und reellen Faktoren
    Figure 02360002
  • Es sei bemerkt, dass
    Figure 02360003
    linear ist in den meisten der Parameter. Falls eine Abbildung existiert zum Umwandeln zwischen einem Empfänger-Satelliten-Verbindungs-abhängigen Parameter und einem empfängerabhängigen Parameter, kann diese verwendet werden zum Verringern der Anzahl von Unbekannten. Als Beispiel kann die troposphärische Verzögerung durch ein Modell dargestellt werden als eine Verzögerung am Zenit, was abgebildet wird auf eine Sichtlinie. Deshalb wird, anstatt eines Aufweisens eines Parameters pro Empfänger-Satelliten-Verbindung, nur ein Parameter pro Empfänger benötigt.
  • Unter Verwendung von speziellen Linearkombinationen, wie zum Beispiel einer ionosphären-freien Kombination, können Parameter sich aufheben. Jede zusätzliche Eingabe von mindestens einem der Parameter, enthalten in pr, ps und p s / r vereinfacht und beschleunigt den Schätzprozess. In Satelliten-Empfänger-Satelliten-Einzeldifferenzen heben sich die pr auf bzw. löschen sie sich aus. Im Folgenden kann alles getan werden in Einzel- oder Nulldifferenz, aber dies wird nicht explizit in jedem Schritt bemerkt.
  • Falls alle Parameter pr, ps, p s / r und cΔts bekannt sind und das Rauschen vernachlässigt wird, ist der übrigbleibende Teil
    Figure 02370001
    nicht eindeutig ohne zusätzliche Information. Setzen der Mehrdeutigkeiten für eine spezifische Satelliten-Empfänger-Kombination auf Null wird die Biase demgemäß verschieben. Falls die Mehrdeutigkeiten bekannt sind, wird das Niveau des Bias definiert; falls der Bias bekannt ist, wird das Niveau der Mehrdeutigkeiten definiert.
  • In einigen Linearkombinationen Ω s / rk der Code- und Träger-Phasen-Beobachtungen heben sich die Parameter pr, ps, p s / r und cΔts auf, wie es auch die Empfänger-Biase brk tun. Dies erlaubt ein Schätzen der Biase b s / k , brk und der Mehrdeutigkeiten N s / rk , getrennt von dem anderen Parameter.
  • Nicht alle Satelliten-Biase können getrennt von dem Satelliten-Zeitsignalfehler cΔts geschätzt werden. In diesem Fall werden die Summe der echten Satellitenzeitsignale und der Biase zusammen geschätzt und das Ergebnis wird gerade bezeichnet als der Satelliten-Zeitsignalfehler. In diesem Fall ist ein Verschieben eines Bias äquivalent zu einem Verschieben eines Zeitsignals.
  • Im Folgenden wird ein Unterschied gemacht zwischen Mehrdeutigkeiten, die zu Biasen gehören und Mehrdeutigkeiten, die zu Zeitsignalfehlern gehören. Das Zeitsignalensemble und auch das Bias-Ensemble, geschätzt von GNSS-Beobachtungen, sind unterbestimmt. Deshalb kann einer der Satelliten- oder Empfänger-Zeitsignalfehler/Biase oder eine Kombination von diesen auf irgendeinen beliebigen Wert oder Funktion gesetzt werden, um das System lösbar zu machen. In einigen Ausführungsformen wird eines von den Zeitsignalen/Biasen auf Null gesetzt, oder zusätzliche Messungen oder Bedingungen für eines von den Zeitsignalfehlern/Biasen oder einer Linearkombination von Zeitsignalfehlern/Biasen werden hinzugefügt. Die hier gegebenen Beispiele weisen immer ein Referenzzeitsignal/Bias auf, das auch Null gesetzt ist, aus Zwecken der Darstellung, aber dies ist nicht ein Erfordernis und ein anderer Ansatz kann verwendet werden.
  • Prozess I (3015): In einem ersten Schritt werden alle anderen Eingabeparameter verwendet zum Verringern der Linearkombination der Träger-Phasen-Beobachtungen. Abhängig von der Linearkombination, die verwendet wird, gibt es kleine Unterschiede, wie phasen-angepasste Satelliten-Zeitsignalfehler geschätzt werden. Eine Option ist es, ein einzelnes großes Filter zu verwenden: in diesem Fall werden alle übrigbleibenden unbekannten Parameter von pr, ps, p s / r , die Satelliten-Zeitsignalfehler, einschließlich Biase, und alle Mehrdeutigkeiten von Ω ^ s / r durch ein Modell als Zustände in einem Filter dargestellt, beispielsweise einem Kalman-Filter. Als Beispiel kann das Filter, das für Orbit-Bestimmung in Teil 8 (Orbit-Prozessor), das eine, das für code-angepasste Zeitsignale in Teil 6 (code-angepasste Zeitsignalprozessor) (außer der ganzzahligen Natur der Mehrdeutigkeiten) verwendet werden, oder der Melbourne-Wübbena-Bias-Prozessor in Teil 7 (MW-Bias-Prozessor) kann verwendet werden. Eine andere Option ist es, ein hierarchisches Schätzen auszuführen.
  • In einigen Ausführungsformen können unter Verwendung von Linearkombinationen Ω s / rk von Code- und Träger-Phasen-Beobachtungen, in denen die Parameter pr, ps, p s / r und cΔts sich aufheben, die Biase und Mehrdeutigkeiten von Ω s / rk , geschätzt in einem Hilfsfilter, verwendet werden zum Vereinfachen des Hauptfilters.
  • Eine andere Option ist es, eine Bank von Filtern zu verwenden anstatt eines einzelnen Filters oder anstatt eines Hauptfilters mit Hilfsfilter. Falls alle Parameter neben den Mehrdeutigkeiten bekannt sind, können in mindestens einer der Code- und Träger-Phasen-Kombinationen oder Ω ^ s / rk , k ∊ L ^ die Mehrdeutigkeiten in einer Filterbank mit einem Filter für jede Mehrdeutigkeit oder einem Filter für jeden Empfänger geschätzt werden. Dies wird durchgeführt für einzeldifferenzierte Beobachtungen in dem Phasen-Zeitsignalprozessor zum Schätzen der Widelane-Mehrdeutigkeiten unter Verwendung der Melbourne-Wübbena-Linearkombination und Melbourne-Wübbena-Biase als Eingabe.
  • Eine weitere Option ist es, eine Kombination eines Hauptfilters mit einer Bank an Filtern zu verwenden. In einigen Ausführungsformen werden die Ergebnisse der Filterbänke verwendet zum Verringern der Träger-Phasen-Kombinationen Φ ^ s / r in dem Hauptfilter, das verwendet wird zum Schätzen der übrigbleibenden Unbekannten.
  • Mindestens ein Satz von festen Mehrdeutigkeiten wird gesendet von Prozess I (3015) an Prozess II (3020), aber alle der geschätzten Parameter könnten zusätzlich gesendet werden.
  • Prozess II (3025): In Prozess II wird die Linearkombination Ω ^ s / r verringert durch alle Eingabeparameter bzw. Eingangsparameter von Prozess I oder zusätzliche Quellen. Falls keine festen Mehrdeutigkeiten verfügbar sind für die Mehrdeutigkeiten von Prozess I, die zu dem Zeitsignalfehler gehören, wird ein Teilsatz von solchen Mehrdeutigkeiten, definiert beispielsweise durch einen Spanning-Tree, in einigen Ausführungsformen auf eine beliebige ganze Zahl gesetzt und verwendet wie feste Mehrdeutigkeiten, wie oben diskutiert. Falls dieser Teilsatz sich ändert oder ersetzt wird durch feste Mehrdeutigkeiten von Prozess I, können die resultierenden Satelliten-Phasen-Zeitsignalfehler ihr Niveau ändern. Alle übrigbleibenden Unbekannten werden durch ein Modell dargestellt als Zustände in einem Filter, beispielsweise einem Kalman-Filter.
  • Wie in 30A schätzen einige Ausführungsformen die Mehrdeutigkeiten bei einer ersten Rate und schätzen ein phasen-angepasstes Zeitsignal pro Satellit bei einer zweiten Rate höher als der ersten Rate. Die Mehrdeutigkeiten, die in Prozess I (3005) geschätzt werden, sind konstant, solange der Empfänger keine Zyklusverrutschung aufweist. Deshalb kann eine geschätzte Mehrdeutigkeit verwendet werden für eine lange Zeit. Auch variieren einige der anderen Zustände wie die in Prozess I (3005) geschätzte Troposphäre langsam und können als konstant für eine zeitlang angenommen werden. Falls die Beobachtungen von Prozess II (3020) verringert werden durch solche konstanten und langsam variierenden Parameter, hat das Filter, das verwendet wird zum Schätzen von Zeitsignalfehlern, nur wenige Unbekannte übrig, und ist deshalb ziemlich schnell. Im Allgemeinen kann der Prozessor II mit einer höheren Aktualisierungsrate arbeiten als Prozess I.
  • 30B zeigt ein vereinfachtes schematisches Diagramm einer Ausführungsform eines alternativen Phasen-Zeitsignalprozessor 3035 mit WL-Mehrdeutigkeiten, die eingegeben werden wie in Option II von 29 (vergleiche mit Prozess 2965). Satelliten-Orbit-Daten 3005 (beispielsweise 350 oder 360), GNSS-Beobachtungen 3070 (beispielsweise 305 oder 315), troposphärische Verzögerungen 3040 (beispielsweise 370) und feste WL-Mehrdeutigkeiten 3045 (beispielsweise 340) werden zugeführt an eine Filterbank 3050 des Prozesses I (3015). Die Filterbank 3050 schätzt einzeldifferenzierte freie Narrowlane-Mehrdeutigkeiten 3055. Die SD-freien NL-Mehrdeutigkeiten 3055 und die festen WL-Mehrdeutigkeiten 3045 werden kombiniert in einem Prozess 3060 mit den Satelliten-Orbit-Daten 3005, den GNSS-Beobachtungen und den troposphärischen Verzögerungen 3040 zum Berechnen von einzeldifferenzierten Satellitenzeitsignalen 3062. Diese werden angewandt auf eine Narrowlane-Filterbank 3064 zum Schätzen von einzeldifferenzierten Satellitenzeitsignalen 3066. Ein Spanning-Tree-Prozess 3068 (beispielsweise MST) wird angewandt auf diese zum Erzeugen eines Satzes von einzeldifferenzierten Satellitenzeitsignalen 3070. Diese werden zurückgeführt an die Filterbank 3050 von Prozess I (3015) zum Verbessern der Schätzung von einzeldifferenzierten freien Narrowlane-Mehrdeutigkeiten 3055.
  • 30C zeigt ein vereinfachtes schematisches Diagramm einer Ausführungsform eines alternativen Phasen-Zeitsignalprozessors 3075 mit MW-Biasen, die eingegeben werden wie in Option I von 29 (vergleiche mit Prozess 2965). Satelliten-Orbit-Daten 3005 (beispielsweise 350 oder 360), GNSS-Beobachtungen 3010 (beispielsweise 205 oder 315), troposphärische Verzögerungen 3040 (beispielsweise 370) und feste WL-Mehrdeutigkeiten 3045 (beispielsweise 340) werden zugeführt an eine Filterbank 3078 von Prozess I (3015). Filterbank 3078 schätzt einzeldifferenzierte freie Narrowlane-Mehrdeutigkeiten 3088. Eine Filterbank 3082 verwendet die MW-Satelliten-Biase 3045 zum Schätzen von WL-Mehrdeutigkeiten 3084. Wie in 30B werden die SD-freien NL-Mehrdeutigkeiten 3055 und die festen WL-Mehrdeutigkeiten 3084 kombiniert in einem Prozess 3060 mit den Satelliten-Orbit-Daten 3005, den GNSS-Beobachtungen 3010 und den troposphärischen Verzögerungen 3040 zum Berechnen von einzeldifferenzierten Satellitenzeitsignalen 3062. Diese werden angewandt auf eine Narrowlane-Filterbank 3064 zum Schätzen von einzeldifferenzierten Satellitenzeitsignalen 3066. Ein Spanning-Tree-Prozess 3068 (beispielsweise MST) wird angewandt auf diese zum Erzeugen eines Satzes von einzeldifferenzierten Satellitenzeitsignalen 3070. Diese werden zurückgeführt an die Filterbank 3078 des Prozesses I (3015) zum Verbessern der Schätzung der einzeldifferenzierten freien Narrowlane-Mehrdeutigkeiten 3080.
  • 31 zeigt eine Ausführungsform 3100, in der ein Schätzen von phasen-angepassten Zeitsignalen pro Satellit umfasst: Verwenden von mindestens der Satelliten-Orbit-Information, den Mehrdeutigkeiten und den GNSS-Signaldaten zum Schätzen eines Satzes von phasen-angepassten Zeitsignalen pro Empfänger, wobei jedes phasen-angepasste Zeitsignal einem von einer Empfänger-Satelliten-Verbindung und einer Satelliten-Empfänger-Satelliten-Verbindung entspricht; und Verwenden einer Vielzahl der phasenangepassten Zeitsignale zum Schätzen eines phasen-angepassten Zeitsignals pro Satellit. Die Satelliten-Orbit-Information 3105 (beispielsweise 350 oder 360) und die GNSS-Beobachtungen 3110 (beispielsweise 305 oder 315) werden in einem ersten Prozess 3115 verwendet zum Bestimmen der Mehrdeutigkeiten 3120. Die Mehrdeutigkeiten 3120 werden verwendet mit der Satelliten-Orbit-Information 3105 und den GNSS-Beobachtungen 3110 in einem zweiten Prozess 3125 zum Schätzen des Satzes von phasen-angepassten Zeitsignalen 3130, wobei jedes phasen-angepasste Zeitsignal einem entspricht von einer Empfänger-Satelliten-Verbindung und einer Satelliten-Empfänger-Satelliten-Verbindung. Diese werden verwendet in einem dritten Prozess 3135 zum Schätzen von Satellitenzeitsignalen 3140, eines pro Satellit.
  • Dies bedeutet, dass anstatt eines Aufweisens eines großen Filters in dem zweiten Prozess, das Problem entkoppelt werden kann, unter Verwendung eines kleinen Filters für jede Satellit-zu-Satelliten-Verbindung zum Schätzen von Zeitsignalfehlern pro Empfänger-Satelliten-Verbindung oder in einem Einzeldifferenzfall pro Satellit-Empfänger Satelliten-Verbindung. Danach können solche Zeitsignalfehler pro Verbindung kombiniert werden entweder unter Verwendung von nur Verbindungen, die definiert werden durch einen Spanning-Tree (beispielsweise wie bei 3058) oder unter Verwendung eines Filters mit einem Zeitsignalfehlerzustand pro Satellit.
  • In einigen Ausführungsformen werden die Mehrdeutigkeiten geschätzt unter Verwendung von mindestens einem vorher geschätzten phasen-angepassten Zeitsignal pro Satellit. Wie oben bemerkt, definieren die bekannten festen Mehrdeutigkeiten das Zeitsignalfehlerniveau, und (umgekehrt) ein bekannter Zeitsignalfehler führt zu Mehrdeutigkeiten, die diesen Zeitsignalfehler fitten. Deshalb erlaubt die Rückkopplung bzw. Rückführung von Zeitsignalfehlerschätzungen zu Prozess I, Mehrdeutigkeiten zu schätzen, ohne einen bestimmten Zeitsignalfehlerzustand zu haben. Da Prozess II schon Zeitsignalfehlerschätzungen erzeugen kann, bevor alle Mehrdeutigkeiten festgelegt sind, ist diese Rückführung vorteilhaft in solch einem Szenario zum Festlegen von Mehrdeutigkeiten, die zu Zeitsignalfehlern gehören. 72 zeigt eine solche Ausführungsform 3200. Die Satelliten-Orbit-Information 3205 (beispielsweise 350 oder 360) und die GNSS-Beobachtungen 3210 (beispielsweise 305 oder 315) werden verwendet in einem ersten Prozess 3215 zum Bestimmen der Mehrdeutigkeiten 3220. Die Mehrdeutigkeiten 3220 werden verwendet mit der Satelliten-Orbit-Information 3205 und den GNSS-Beobachtungen 3210 in einem zweiten Prozess 3225 zum Schätzen des Satzes von phasen-angepassten Zeitsignalen 3230. Diese werden zurückgeführt an den ersten Prozess 3215, wo sie beim Schätzen der Mehrdeutigkeiten 3220 verwendet werden. Für diese Ausführungsform ist es vorteilhaft, einen sekundären Zeitsignalprozessor als Ersatz zu haben, der verfügbar ist, sofort Zeitsignalfehlerschätzungen bereitzustellen ohne Level-Änderung im Fall eines Fehlers des primären Zeitsignalprozessors.
  • In einigen Ausführungsformen wird mindestens ein zusätzliches phasen-angepasstes Zeitsignal pro geschätzten Satellit von einer externen Quelle erhalten und verwendet zum Schätzen der Mehrdeutigkeiten. 33 zeigt eine solche Ausführungsform 3300. Im Teil 3335 werden die Satelliten-Orbit-Information 3305 (beispielsweise 350 oder 360) und die GNSS-Beobachtungen 3010 (beispielsweise 305 oder 315) verwendet in einem ersten Prozess 3315 zum Bestimmen der Mehrdeutigkeiten 3320. Die Mehrdeutigkeiten 3320 werden verwendet mit der Satelliten-Orbit-Information 3305 und den GNSS-Beobachtungen 3310 in einem zweiten Prozess 3325 zum Schätzen des Satzes von phasen-angepassten Zeitsignalen 3330. In Teil 3385 werden die Satelliten-Orbit-Information 3355 (beispielsweise 350 oder 360) und die GNSS-Beobachtungen 3060 (beispielsweise 305 oder 315) verwendet mit einem oder mehreren der Satellitenzeitsignale 3330 in einem ersten Prozess 3365 zum Schätzen der Mehrdeutigkeiten 3370. In dieser Ausführungsform ist Teil 3335 eine externe Quelle der Satellitenzeitsignale 3330 mit Bezug auf Teil 3385. Die Mehrdeutigkeiten 3370 werden verwendet mit der Satelliten-Orbit-Information 3355 und den GNSS-Beobachtungen 3360 in einem zweiten Prozess 3375 zum Schätzen des Satzes von phasen-angepassten Zeitsignalen 3380.
  • In einigen Ausführungsformen wird mindestens ein Satz von Mehrdeutigkeiten pro Empfänger bestimmt für zusätzliche Empfänger, wobei jede Mehrdeutigkeit einem entspricht von einer Empfänger-Satelliten-Verbindung und einer Satelliten-Empfänger-Satelliten-Verbindung. Nach einem Bestimmen der Mehrdeutigkeiten für die zusätzlichen Empfänger werden mindestens die präzise Orbit-Information, die Mehrdeutigkeiten für die zusätzlichen Empfänger und die GNSS-Signaldaten verwendet zum Schätzen des mindestens einen zusätzlichen phasen-angepassten Zeitsignals pro Satellit.
  • 34 zeigt eine solche Ausführungsform 3400. In Teil 3455 werden die Satelliten-Orbit-Information 3405 (beispielsweise 350 oder 360) und die GNSS-Beobachtungen 3310 (beispielsweise 305 oder 315) verwendet in einem ersten Prozess 3415 zum Bestimmen der Mehrdeutigkeiten 3420. Die Mehrdeutigkeiten 3420 werden verwendet mit der Satelliten-Orbit-Information 3405 und den GNSS-Beobachtungen 3410 in einem zweiten Prozess 3425 zum Schätzen des Satzes von phasen-angepassten Zeitsignalen 3430. In Teil 3485 werden die Satelliten-Orbit-Information 3455 (beispielsweise 350 oder 360, aber optional von einem unterschiedlichen Orbit-Prozessor, in Zusammenhang stehend mit einem unterschiedlichen Netzwerk von Referenzstationen) und die GNSS-Beobachtungen 3410 (beispielsweise 305 oder 315, aber optional von einem unterschiedlichen Netzwerk von Referenzstationen) verwendet mit einem oder mehreren der Satellitenzeitsignale 3430 in einem ersten Prozess 3465 zum Schätzen der Mehrdeutigkeiten 3470. Die Mehrdeutigkeiten 3470 werden verwendet mit der Satelliten-Orbit-Information 3455 und den GNSS-Beobachtungen 3460 in einem zweiten Prozess 3475 zum Schätzen des Satzes von phasen-angepassten Zeitsignalen 3480.
  • Die Primär- und Sekundär-Zeitsignalprozessoren können auch von einer unterschiedlichen Art sein. Diese Option kann verwendet werden zum Schätzen der Mehrdeutigkeiten nahe an dem Niveau von Zeitsignalfehlern auf Grundlage einer unterschiedlichen Linearkombination (beispielsweise Code-Zeitsignalfehler oder unterschiedliche Phasenkombination). Verwenden solcher Mehrdeutigkeiten im Prozess II führt zu Zeitsignalfehlern nahe an Zeitsignalfehlern, die im Prozess I eingegeben werden.
  • Teil 10: Scheduler & Nachrichten-Codierer
  • 35 zeigt ein schematisches Diagramm, das einen Scheduler 355 und Nachrichten-Codierer 385 gemäß einigen Ausführungsformen zeigt.
  • Verfahren und Vorrichtungen zum Codieren und Übertragen von Satelliteninformation werden beschrieben in Patentanmeldungsveröffentlichungen US2009/0179792 A1 und US2009/0179793 A1.
  • Teil 11: Rover-Verarbeitung mit synthetisierten Referenzstationsdaten
    • Rodrigo Leandro
    • Ullrich Vollath
    • Xiaoming Chen
  • Teil 11.1 Einführung
  • Existierende RTK-Rover-Positionierungs-Engines werden typischerweise entworfen zum Verarbeiten differenzierter Daten; die Rover-Daten werden differenziert mit Basisstationsdaten und die Filter arbeiten an den differenzierten Daten. Die GNSS-Beobachtungen sind kontaminiert mit einer Anzahl von Fehlern, wie zum Beispiel Satelliten-Zeitsignalfehler, Empfänger-Zeitsignalfehler, Troposphärenverzögerungsfehler und Ionosphärenverzögerungsfehler. Die satellitenabhängigen Fehler (beispielsweise Satelliten-Zeitsignalfehler) können eliminiert werden, falls der Unterschied zwischen den Beobachtungen der zwei Empfänger, die den gleichen Satelliten beobachten verwendet wird. Falls solche Empfänger nahe genug aneinander positioniert sind (beispielsweise wenige Kilometer unter normalen Bedingungen), dann können die atmosphärenbezogenen Fehler auch eliminiert werden. Im Fall von VRS (Virtual Reference Station) wird die Differenz nicht genommen zwischen zwei Stationen aber zwischen der Rover-Station und einer virtuellen Station, dessen Daten erzeugt werden unter Verwendung von Beobachtungen von einem Netzwerk von Empfängern. Von diesem Netzwerk ist es möglich, ein Wissen darüber zu erzeugen, wie Fehler sich über der Region des Netzwerks verhalten, was eine Differentialpositionierung über längere Distanzen erlaubt.
  • Frühere Ansätze für Precise Point Positioning (PPP, präzise Punktpositionierung) und PPP mit Mehrdeutigkeitsauflösung (PPP/RTK) entfernen Modellfehler durch Anwenden dieser als Korrekturen (Subtrahieren der Fehler) auf die Rover-Daten. Obwohl dies funktioniert, verlangt ein Verwenden eines Rover-Empfängers, der konfiguriert ist zum Verarbeiten von differenzierten Daten, eine Änderung in einer Datenverarbeitung dadurch, dass Einzeldifferenzieren ersetzt werden muss durch eine Rover-Daten-Nur-Fehlerkorrektur bevor die Daten verarbeitet werden können.
  • Dies impliziert zwei unterschiedliche Betriebsmodi innerhalb der Positionierungs-Engine des Rovers. In der Praxis resultiert dies in getrennten Prozessoren für PPP und RTK. Dies verbraucht viele Soft-Entwicklungsressourcen und besetzt mehr von dem CPU-Speicher des Rovers für zusätzliche Module und Daten.
  • Teil 11.2 Globale virtuelle Referenzstations-Positionierung
  • Einige Ausführungsformen der Erfindung basieren auf einem wesentlich unterschiedlichen Ansatz, in dem ein synthetisierter Basisstations-(SBS)-Datenstrom erzeugt wird für irgendeine Position auf oder nahe der Oberfläche der Erde unter Verwendung von präziser Satelliteninformation (beispielsweise präzisen Orbits und Zeitsignalen). Dieser Datenstrom ist äquivalent zu einem Aufweisen einer reellen Referenzstation nahe des Rovers.
  • Zum Verarbeiten bei dem Rover bzw. Mobileinheit, wird eine Real-Time-Kinematic-(RTK)-Positionierungs-Engine verwendet, die ausgebildet ist für die unterschiedlichen Fehlercharakteristika von PPP verglichen zu einer traditionellen Virtuelle-Referenzstation-(VRS)-Verarbeitung. Anders als bei der traditionellen VRS-Verarbeitung verwenden einige Ausführungsformen der Erfindung einen Verarbeitungsansatz, der nicht auf kleinen ionosphärischen Resten beruht. Und im Gegensatz zu einer traditionellen VRS-Verarbeitung verarbeiten einige Ausführungsformen der Erfindung optional unterschiedliche Pseudoentfernungsobservablen.
  • PPP und PPP/RTK-Funktionalität bleibt erhalten mit vergleichsweiser geringer Software-Entwicklung und wenig Änderungen in dem Rover-Positionierungs-Engine, während der Vorteil der gut bewährten RTK-Engines (virtuelle Computermaschinen) erhalten bleibt, die entwickelt und perfektioniert wurden über viele Mannjahre von Entwicklungszeit. Beispiele von solch einer Funktionalität enthält eine Verarbeitung von Daten, die gesammelt wurden unter dem Himmel und sich mit Verzögerungen in den Referenzdaten/Korrekturen (Geringlatenzpositionierung) auseinander setzen.
  • PPP-RTK-Studien, die die SBS-Technik verwenden, haben die hohe Leistungsfähigkeit von solch einem System bewiesen. Eine Positionierungsgenauigkeit von 10 cm horizontal (95%) wurde erreicht nach ungefähr 600 Sekunden (Mittel), wenn ein Testdatensatz verarbeitet wurde. Konvergenz zu der typischen langen Basislinie und VRS-Vermessungsgenauigkeit von 2,54 cm horizontal (95%) wurde erreicht nach 900 Sekunden (Mittel). Dies lässt darauf schließen, dass SBS-Techniken, die hierin beschrieben sind, eine horizontale Positionierungsleistungsfähigkeit von unter einem Inch bzw. Zoll bereitstellen können.
  • Teil 11.2 Erzeugen von SBS-Daten
  • Die SBS-Technik ermöglicht die Erzeugung von virtuellen GNSS-Daten (Daten von einer virtuellen GNSS-Referenz/Basisstation) für irgendeine Position auf oder nahe der Oberfläche der Erde unter Verwendung von Präziser Satelliteninformation (beispielsweise Orbits, Zeitsignalen). Der Kern der Verarbeitung wird durchgeführt innerhalb eines Moduls, das verantwortlich ist für die Erzeugung von virtuellen Daten. Das Ziel von solch einer Datenerzeugung ist es, es zu ermöglichen, GNSS-Satelliten-Präzise-Information in einem GNSS-Empfänger zu verwenden, der eine echtzeit-kinematischen-(RTK)-Engine ablaufen lässt (RTK-Engine wird beschrieben in Teil [RTK Beschreibung]). Deshalb wird die Antennenposition des Empfängers berechnet durch die RTK-Engine mit differenzieller GNSS-Datenverarbeitung (d. h. Differenz zwischen Beobachtungen eines Referenzempfängers und eines Rover-Empfängers unter Verwendung der SBS-Daten, wie sie von dem (virtuellen) Referenzempfänger kommen, und den Rover-Empfängerdaten. Die Technik erlaubt deshalb, dass ein differenzieller GNSS-Prozessor verwendet wird zum Berechnen von Positionen irgendwo ohne den expliziten Bedarf einer nahen Referenzstation.
  • Das SBS-Modul verwendet mindestens eines der Folgenden:
    Phasen-angepasste Zeitsignale: Dieses sind die Satellitenzeitsignal-Offsets, berechnet wie in Teil 9 (Phasen-Zeitsignal-Beschreibung) beschrieben.
  • Code-angepasste Zeitsignale: Dieses sind die Satellitenzeitsignal-Offsets, die wie in Teil 6 (Standard– Zeitsignal-Beschreibung) beschrieben werden.
  • Melbourne-Wübbena-Bias: Dieses sind die Satelliten-Biase für die Melbourne-Wübbena-Phasen- und Code-Kombination, berechnet wie in Teil 7 (MW-Bias-Beschreibung) beschrieben.
  • Sprungnachrichten: Diese Nachrichten können kennzeichnen, ob oder ob nicht die Satelliten-Phasen-Zeitsignale eine Veränderung eines Niveaus in der neuesten Vergangenheit (beispielsweise 10 Minuten) hatten. Die Gründe für eine Niveauänderung werden aufgezeigt in Teil 9 (Phasen-Zeitsignal-Beschreibung). Wenn immer ein Sprung (Niveauänderung) auftritt in dem Satelliten-Phasen-Zeitsignal-Offset, muss etwas am Rover unternommen werden. Solch eine Aktion kann das Zurücksetzen der Mehrdeutigkeit/Mehrdeutigkeiten des Satelliten in der RTK-Engine sein.
  • Ungefähre Rover-Position: Dies ist die Position, für die die virtuellen Basisdaten erzeugt werden. Die ungefähre Position des Rovers kann verwendet werden beispielsweise, so dass geometrisch abhängige Komponenten (beispielsweise Satellitenposition) die gleichen sind wie für die Rover-Daten.
  • Zeit-Tag: Dies ist die Zeit (Epoche), für die die virtuellen Daten erzeugt werden. Die virtuellen Daten werden erzeugt für gewisse Zeitpunkte (Epochen), die abhängen von den Rover-Beobachtungs-Zeit-Tags, so dass sie verwendet werden können in der differenziellen Datenverarbeitung zusammen mit den Rover-Daten.
  • Eines oder mehrere der Elemente der obigen Liste als Eingabe als gegeben betrachtet, erzeugt das SBS-Modul als Ausgabe einen Satz von GNSS-virtuellen Beobachtungen. Diese Beobachtungen können umfassen und sind nicht beschränkt auf: L1-Code, L2-Code, L1-Phase, L2-Phase, L1-Zyklusverrutschungsinformation, L2-Zyklusverrutschungsinformation und/oder exakter virtueller Basisposition. Sobald das Datenset der virtuellen Referenzstation verfügbar ist, kann es an die RTK-Engine geliefert werden für differenzielle Verarbeitung mit den Rover-eigenen GNSS-Beobachtungsdaten und optionalen Verwenden der präzisen Satellitendaten. Die RTK-Engine kann dann eine konventionelle RTK-Verarbeitung anwenden zum Berechnen der Rover-Koordinaten (siehe Teil [RTK-Beschreibung]).
  • Teil 11.3 Bewegende Basis
  • Die besten Korrekturen für kinematische Rover werden erhalten, wenn die SBS-Position und die synthetisierten Referenzstationsdaten für die SBS-Position häufig aktualisiert werden, beispielsweise für jede Epoche der Rover-Beobachtungen ein neuer Satz von SBS-Daten erzeugt wird. Einige Ausführungsformen verwenden als die SBS-Position eine erste Schätzung der Rover-Position, abgeleitet beispielsweise von einer einfachen Navigationslösung unter Verwendung der Rover-Beobachtungen.
  • In dem Fall einer Virtuelle-Referenzstations-(VRS)-Verarbeitung des Stands der Technik kann ein sich bewegender Rover zu einer signifikanten Trennung zwischen der Rover-Position und dem VRS-Ort führen, für den die VRS-Daten synthetisiert sind. Einige Implementierungen schwächen dies ab durch Ändern der VRS-Position, wenn diese Distanz einen gewissen Schwellenwert überschreitet. Dies kann zu Neustarts bzw. Rücksetzungen des RTK-Engines in vielen Implementierungen führen.
  • Für eine Lagenbestimmung (Richtung, Flügelsteuerung etc.) sind typische RTK-Verarbeitungs-Engines gewöhnlich in der Lage, Daten von einer sich bewegenden Basisstation zu verarbeiten; häufiges Aktualisieren der SBS-Position und der synthetisierten Referenzstationsdaten für die SBS-Position bedürfen keiner Modifikation dieser Rover-Verarbeitungs-Engines.
  • Teil 11.4 SBS-Ausführungsformen
  • 38 zeigt eine Ausführungsform 3800 von einer SBS-Verarbeitung gemäß der Erfindung. Rover-Empfänger 3805 empfängt GNSS-Signale von mehreren GNSS-Satelliten, von denen drei gezeigt sind bei 3810, 3815 und 3820. Der Empfänger 3805 leitet GNSS-Daten 3825 von Code Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen des GNSS-Signals über mehrere Epochen ab.
  • Präzise Satellitendaten 3830 für die GNSS-Satelliten werden empfangen, wie zum Beispiel über eine Korrekturnachricht 390, übertragen durch einen Kommunikationssatelliten 3835 oder durch andere Mittel, und decodiert durch einen Nachrichten-Decodierer 3832. Ein SBS-Modul 3835 empfängt die präzisen Satellitendaten 3830 und empfängt auch Information, welche es verwenden kann als einen virtuellen Basisort, wie zum Beispiel eine ungefähre Rover-Position mit Zeit-Tag 3842, erzeugt durch einen optionalen Navigationsprozessor 3845. Die ungefähre Rover-Position wird optional erhalten von anderen Quellen, wie unten beschrieben.
  • SBS-Modul 3835 verwendet die präzisen Satellitendaten 3838 und die ungefähre Rover-Position mit Zeit-Tag 3842 zum Synthetisieren von Basisstationsdaten 3850 für den virtuellen Basisort. Die Basisstationsdaten 3850 umfassen beispielsweise synthetisierte Beobachtungen von L1-Code, L2-Code, L1-Träger-Phase und L2-Träger-Phase und enthält optional Information hinsichtlich L1-Zyklusverrutschung, L2-Zyklusverrutschung und dem virtuellen Basisort. Das SBSD-Modul 3835 wird getriggert durch ein Ereignis oder Ankunft von Information, was kennzeichnet, dass eine neue Epoche von synthetisierten Basisstationsdaten zu generieren ist. In einigen Ausführungsformen ist der Trigger die Verfügbarkeit eines Rover-Beobachtungs-Epochen-Datensatzes. In einigen Ausführungsformen ist der Trigger das gegenwärtige Rover-Zeit-Tag. In einigen Ausführungsformen wird eine Epoche der synthetisierten Basisstationsdaten 3850 generiert für jede Epoche von GNSS-Datenbeobachtungen 3825. In einigen Ausführungsformen ist der Trigger die Verfügbarkeit von einem aktualisierten Satz von präzisen Satellitendaten 3830.
  • In einigen Ausführungsformen empfängt ein Differentialprozessor 3855, wie zum Beispiel ein typisches RTK-Positionierungs-Engine eines integrierten GNSS-Empfängersystems 3700 die präzisen Satellitendaten 3830, die synthetisierten Basisstationsdaten 3850 und die GNSS-Daten 3825 des Rover-Empfängers 3805 und verwendet diese zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position 3860. Synthetisierte Basisstationsdaten 3850 werden substituiert für Basisstationsdaten in solch einer Verarbeitung.
  • 39 zeigt eine Zeitsignalvorhersage zwischen einer Beobachtungszeit Obs 0 und einer nachfolgenden Beobachtungszeit OBs 1.
  • 40 zeigt ein schematisches Blockdiagramm des SBS-Moduls 3835.
  • Das SBS-Modul 3835 verwendet mindestens eines der Folgenden:
    Phasen-angepasste Zeitsignale 370: Dieses sind die Satellitenzeitsignal-Offsets, berechnet wie in Teil 9 (Phasen-Zeitsignalprozessor) beschrieben.
  • Code-angepasste Zeitsignale 365: Dieses sind die Satellitenzeitsignal-Offsets, die berechnet werden wie in Teil 6: Standard-Zeitsignalprozessor, beschrieben.
  • Melbourne-Wübbena-Biase 345: Dieses sind die Satelliten-Biase für die Melbourne-Wübbena-Phasen- und Code-Kombination, berechnet wie in Teil 8: Widelane-Bias-Prozessor, beschrieben.
  • Sprungnachrichten (beispielsweise von Korrekturnachricht 390): Sprungnachrichten kennzeichnen, wenn das Satelliten-Phasen-Zeitsignal eine Änderung des Niveaus in der neuesten Vergangenheit (beispielsweise 10 Minuten) hatte. Die Gründe für eine Niveauänderung sind in Teil 9 [Phasen-Zeitsignal-Beschreibung] ausgeführt. Wenn ein Sprung (Niveauänderung) in dem Satelliten-Phasen-Zeitsignal-Offset gezeigt wird, wird eine Aktion am Rover unternommen, wie zum Beispiel ein Zurücksetzen der Mehrdeutigkeit/Mehrdeutigkeiten des Satelliten in dem RTK-Engine.
  • Ungefähre Rover-Position 3840: Dies ist die Position, für die die virtuellen Basisdaten generiert werden. Die ungefähre Position des Rovers kann verwendet werden, so dass die geometrisch abhängigen Komponenten (beispielsweise Satellitenposition) die gleichen sind wie für die Rover-Daten.
  • Zeit-Tag 3842: Dies ist die Zeit, für die die virtuellen Daten zu generieren sind. Die synthetisierten Basisstationsdaten 3850 werden erzeugt für gewisse Zeitpunkte, die abhängen von den Rover-Beobachtungs-Zeit-Tags, so dass sie verendet werden können in der differenziellen Datenverarbeitung zusammen mit den Rover-Daten.
  • Wenn ein oder mehrere dieser Elemente als Eingabe gegeben betrachtet wird, generiert das SBS-Modul 3850 als Ausgabe 3850 einen Satz von GNSS-Virtuellen-Beobachtungen. Diese Beobachtungen umfassen und sind nicht begrenzt auf: L1-Code, L2-Code, L1-Phase, L2-Phase, L1-Zyklusverrutschungsinformation, L2-Zyklusverrutschungsinformation und exakter virtueller Basisposition. Die virtuelle Basisstation wird zugeführt an den Differentialprozessor 3855, wie auch die GNSS-Daten des Rovers 3825 und optional die präzisen Satelliten 3830. Der Differentialprozessor 3855 berechnet die Koordinaten der präzisen Rover-Position 3860, wie im Teil [RTK-Beschreibung] beschrieben.
  • Zu jedem Zeitpunkt kann das SBS-Modul 3835 eines oder mehrere der Folgenden empfangen: Ungefähre Rover-Position 3840, präzise Satellitendaten 3830 und/oder ein Zeit-Tag 3842. Die ungefähre Rover-Position 3840 wird gespeichert bei 4005 als eine aktualisierte gegenwärtige virtuelle Basisposition. Die präzisen Satellitendaten 3840 werden gespeichert bei 4010. Das Zeit-Tag bzw. Zeit-Etikett 3842 wird gespeichert bei 4015. Jedes dieser Elemente oder ein optionaler externer Trigger 4020 können verwendet werden als ein Trigger-Ereignis bei einem Entscheidungspunkt 4025, Beginn der Erzeugung eines neuen Satzes von synthetisierten Basisstationsdaten 3850.
  • Die Satellitendaten für das gegenwärtige Zeit-Tag werden evaluiert bei 4030. Dies bedeutet, dass die Satellitenposition und Zeitfehler, die gespeichert sind, umgewandelt werden zur korrekten Übertragungszeit des Signals, so dass sie konsistent verwendet werden können mit den Rover-Beobachtungen. Dies wird durchgeführt, weil die gespeicherte Satellitenposition und Zeitsignalfehler nicht notwendigerweise mit dem Zeit-Tag von jeder angeforderten Epoche des SBS-Moduls übereinstimmen. Der Präzise-Satellitendatensatz für das gegenwärtige Zeit-Tag 4035 wird verwendet bei 4040 zum Synthetisieren eines Basisstationsdatensatzes für das gegenwärtige Zeit-Tag. Bei 4040 werden die Satellitenposition und Satellitengeschwindigkeit berechnet für das gegenwärtige Zeit-Tag. Die geometrische Entfernung zwischen der virtuellen Basisstation i und dem Satelliten j wird berechnet beispielsweise als:
    Figure 02590001
    wobei Xj, Yj, Zj die Satellitenposition zu der Zeit des gegenwärtigen Zeit-Tags ist und
    Xi, Yi, Zi der virtuelle Basisstationsort zur Zeit des gegenwärtigen Zeit-Tags ist.
  • Die neutrale Atmosphären-(oder Troposphären)-Verzögerung T j / i wird berechnet beispielsweise unter Verwendung eines Vorhersagemodells. Für Beispiele für Vorhersagemodelle siehe [Leandro 2009],[Leandro et al. 2006a], oder [Leandro et al. 2006b].
  • Die ionosphärische Verzögerung I j / i für L1-Frequenz wird berechnet beispielsweise unter Verwendung eines Ionosphärenmodells. Dies kann ein Vorhersagemodell sein, wie zum Beispiel das GPS-Übertragungsionosphärenmodell [ICD-GPS], oder etwas Fortschrittlicheres. Optional kann die ionosphärische Verzögerung auf Null gesetzt werden.
  • Der unkorrigierte synthetisierte Basisstationsdatensatz für die Zeit des Zeit-Tags wird dann beispielsweise berechnet als:
    Figure 02590002
    Figure 02600001
    wobei Φ j / i,1 ' die synthetisierte L1-Träger-Beobachtung für den virtuellen Basisort ist,
    Φ j / i,2 ' die synthetisierte L2-Träger-Beobachtung für den virtuellen Basisort ist,
    P j / i,1 ' die synthetisierte L1-Code-Beobachtung für den virtuellen Basisort ist, und
    P j / i,2 ' die synthetisierte L2-Code-Beobachtung für den virtuellen Basisort ist.
  • Der unkorrigierte synthetisierte Basisstationsdatensatz 4045 wird korrigiert bei 4050 zum Erzeugen eines synthetisierten Basisstationsdatensatzes 3850 für das gegenwärtige Zeit-Tag. Die Korrekturen enthalten einen oder mehrere der Effekte, die in Teil 3 [Korrektur-Manager-Beschreibung] beschrieben sind, beispielsweise Gesteinsrindengezeiten, Phasenaufwickeln (phase wind-up) und Antennenphasenzentrumsvariation. Der korrigierte synthetisierte Basisstationsdatensatz ist:
    Figure 02610001
  • Die synthetisierte Basisstations-Datensatzerzeugung wird dann beendet zum gegenwärtigen Zeit-Tag und wird geliefert an den Differentialprozessor 3855.
  • In einigen Ausführungsformen verwendet der Differentialprozessor 3855 die Übertragungsephemeriden zum Bestimmen der Satellitenposition und des Zeitsignalfehlers, da in diesem Modus der Positionierung nur ungefähre Größen für den Satellit benötigt werden. Dies ist auch gegeben, wenn der Differentialprozessor SBS-Daten verwendet, jedoch in einigen Ausführungsformen der Prozessor optional die verfügbaren präzisen Satellitendaten verwendet.
  • 41 zeigt ein schematisches Blockdiagramm einer typischen RTK-Positionierungs-Engine.
  • 42 zeigt eine alternative Ausführungsform 4200, welches eine Variante der Verarbeitung 3800 von 38 ist. In dieser Ausführungsform werden die präzisen Satellitendaten 3830 und Rover-Beobachtungsdaten 3825 gesendet an eine PPP-(Precise Point Positioning)-Engine 4210 anstatt oder zusätzlich zu dem Differentialprozessor 3855. Die PPP-Engine 4210 liefert die Rover-Koordinaten anstatt oder zusätzlich zu diesen von dem Differentialprozessor 3855.
  • 43 zeigt eine vereinfachte Ansicht der Ausführungsform von 38. Die synthetisierten GNSS-Daten 3850 werden erzeugt für einen gegebenen Ort unter Verwendung von präzisen Satellitendaten 3830. Die synthetisierten Daten 3850 werden weitergeleitet an den Differentialprozessor 3855, der, auch unter Verwendung der Rover-GNSS-Daten 3825, die Rover-Position 3860 berechnet.
  • 44 zeigt ein Zeitdiagramm einer Niedriglatenzversion der Verarbeitung von 38, 42 oder 44. In dieser Variante wird die Ankunft einer Epoche von Rover-Beobachtungsdaten (beispielsweise 3825) oder einem Epochenzeit-Tag (beispielsweise 3842) verwendet als ein Trigger für die Erzeugung von synthetisierten Basisstationsdaten (beispielsweise 3850). Beispielsweise wird ein Satz von synthetisierten Basisstationsdaten (beispielsweise 3850) erzeugt für jede Epoche der Rover-Beobachtungsdaten (beispielsweise 3825). Der virtuelle Basisort (beispielsweise nahe der Rover-Position 3840) wird aktualisiert von Zeit zu Zeit, wie gekennzeichnet durch die Zeitmarkierungen 44024408. Präzise Satellitendaten (beispielsweise präzise Satellitendaten 3830) werden empfangen von Zeit zu Zeit, wie gekennzeichnet durch Zeitmarkierungen 44104424. Rover-Daten (beispielsweise Rover-Beobachtungen 3825) werden empfangen von Zeit zu Zeit, wie gekennzeichnet durch die Zeitmarkierungen 44264454. Die Ankünfte der virtuellen Basisorte, der präzisen Satellitendaten und der Rover-Daten sind asynchron. Jede Ankunft von einer Epoche von Rover-Daten (gekennzeichnet durch eine entsprechende der Zeitmarkierungen 44264454) resultiert in der Erzeugung eines entsprechenden Satzes von virtuellen Basisstationsdaten (gekennzeichnet durch eine entsprechende der Zeitmarkierungen 44564484). In jedem Fall wird es bevorzugt, den letzen virtuellen Basisstationsort zu verwenden, sowie die letzten präzisen Satellitendaten, wenn eine Epoche von Rover-Beobachtungsdaten mit den entsprechenden virtuellen Basisstationsdaten verarbeitet wird. Jedes Paar von Rover-Daten und virtuellen Basisstationsdaten, beispielsweise von Zeitmarkierungspaar 4424 und 4456, resultiert in der Erzeugung einer entsprechenden Rover-Position, beispielsweise von Zeitmarkierung 4485. Erzeugte Rover-Positionen sind gekennzeichnet durch Zeitmarkierungen 44854499.
  • In einigen Ausführungsformen wird eine neue SBS-Datenepoche zu jeder Zeit, zu der eine neue Rover-Datenepoche beobachtet wird. 45 zeigt ein Zeitdiagramm einer hochgenauen Version der Verarbeitung von 38, 42 oder 43. In dieser Variante wird die Ankunft eines Satzes von präzisen Satellitendaten (beispielsweise 3830) verwendet als Trigger für die Erzeugung von synthetisierten Basisstationsdaten (beispielsweise 3850). Beispielsweise wird ein Satz von synthetisierten Basisstationsdaten (beispielsweise 3850) erzeugt für jeden Satz von präzisen Satellitendaten (beispielsweise 3850). Der virtuelle Basisort 3840 (beispielsweise ungefähre Rover-Position) wird aktualisiert von Zeit zu Zeit, wie gekennzeichnet durch Zeitmarkierungen 45024508. Präzise Satellitendaten (beispielsweise präzise Satellitendaten 3830) werden von Zeit zu Zeit empfangen, wie gekennzeichnet durch Zeitmarkierungen 45104524. Synthetisierte Basisstationsdaten (beispielsweise 3850) werden erzeugt beispielsweise von jedem neuen Satz von präzisen Satellitendaten, wie gekennzeichnet durch Zeitmarkierungen 45264540. Rover-Daten (beispielsweise Rover-Beobachtungen 3825) werden von Zeit zu Zeit empfangen, wie gekennzeichnet durch Zeitmarkierungen 45424570. Die Ankünfte von virtuellen Basisorten, die präzisen Satellitendaten und die Rover-Daten sind asynchron, aber in dieser Variante sind die synthetisierten Basisstationsdatensätze synchronisiert (haben die gleichen Zeit-Tags) wie bei präzisen Satellitendatensätzen, beispielsweise gekennzeichnet durch Zeitmarkierungen 4510 und 4526, 4512 und 4528, etc. Jede neue Epoche von Rover-Daten wird verarbeitet unter Verwendung des neuesten synthetisierten Basisstationsdatensatzes. Beispielsweise werden die Rover-Datenepochen, die bei Zeitmarkierungen 4544 und 4536 ankommen, verarbeitet unter Verwendung von synthetisierten Basisstationsdaten, bereitet bei Zeitmarkierung 4526, etc.
  • In einigen Ausführungsformen wird eine neue SBS-Datenepoche jedes Mal erzeugt, wenn ein neuer präziser Satellitendatensatz erhalten wird. 46 zeigt eine Variante 4600 des Prozesses von 38, 42 oder 43, in dem der virtuelle Basisort 4605 von irgendeiner einer Vielzahl von Quellen genommen wird. Einige Ausführungsformen nehmen als den virtuellen Basisort 4605 (a) die autonome Position 4610 des Rovers, wie beispielsweise bestimmt durch die Navigations-Engine des Rovers 3845 unter Verwendung von Rover-Daten 3825. Einige Ausführungsformen nehmen als den virtuellen Basisstationsort 4605 (b) eine vorherige präzise Rover-Position 4615 beispielsweise eine präzise Rover-Position 4220, bestimmt für eine vorherige Epoche durch Differentialprozessor 3855 oder durch PPP-Engine 4210. Einige Ausführungsformen nehmen als den virtuellen Basisort 4605 (c) die autonome Position 4610 des Rovers, wie beispielsweise bestimmt durch das SBS-Modul 3835 unter Verwendung von Rover-Daten 3825. Einige Ausführungsformen nehmen als den virtuellen Basisort 4605 (d) die autonome Position 4610 des Rovers, wie beispielsweise bestimmt durch das SBS-Modul 3835 unter Verwendung von Rover-Daten 3825 und präzisen Satellitendaten 3830. Einige Ausführungsformen nehmen als den virtuellen Basisstationsort 4605 einen ungefähren Rover-Ort, der erhalten wird von einer oder mehreren alternativen Positionsquellen 4620, wie zum Beispiel einer Rover-Position, die bestimmt wird durch einen Inertialnavigationssystem (INS) 4625, das co-lokalisiert ist zu dem Rover, der Position eines Mobiltelefons-(Zellulartelefon)-Turms 4630 in der Nähe zu einem Rover, der co-lokalisiert ist zu einem Mobiltelefon, das mit dem Turm kommuniziert, Benutzereingabe 4635, wie zum Beispiel ein Ort, der manuell eingegeben wird durch einen Benutzer beispielsweise mit der Hilfe einer Tastatur 3755 oder anderen Benutzereingabegerät oder irgendeiner gewünschten Quelle 4640 eines virtuellen Basisstationsorts.
  • Unabhängig von der Quelle aktualisieren einige Ausführungsformen den virtuellen Basisstationsort 4605 oder 3840 von Zeit zu Zeit zur Verwendung durch SBS-Modul 3835, wie gekennzeichnet durch Pfeil 4645. Der virtuelle Basisstationsort 4605 kann beispielsweise aktualisiert werden:
    • (a) nie,
    • (b) für jede Epoche von Rover-Daten,
    • (c) für jede n-te Epoche von Rover-Daten,
    • (d) nach einem vorbestimmten Zeitintervall,
    • (e) wenn der Abstand zwischen der ungefähren Rover Antennenposition (beispielsweise 3840), oder autonomen Rover-Antennenposition (beispielsweise 4610) und dem virtuellen Basisstationsort (beispielsweise 4605) einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet,
    • (f) wenn der Abstand zwischen der ungefähren Rover-Antennenposition (beispielsweise 3840) oder autonomen Rover-Antennenposition (beispielsweise 4610) und der präzisen Rover-Antennenposition (beispielsweise 4220) einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet,
    • (g) für jede Aktualisierung der ungefähren Rover-Antennenposition (beispielsweise 3840),
    • (h) für jede Aktualisierung der präzisen Rover-Antennenposition (beispielsweise 4220).
  • Für Fall (a) wird der erste virtuelle Basisstationsort (beispielsweise 4605), der bereitgestellt wird an das SBS-Modul 3835, verwendet für die gesamte Periode, während der die Datenverarbeitung durchgeführt wird. Für Fall (b) wird der virtuelle Basisstationsort (beispielsweise 4605) jedes Mal aktualisiert, wenn eine neue Epoche der Rover-Daten 3825 gesammelt wird, da diese neue Epoche verwendet werden kann zum Aktualisieren der Rover-ungefähren Position 3840, die verwendet werden kann als der virtuelle Basisstationsort 4805. Für Fälle (b) und (c) wird der virtuelle Basisstationsort 4605 aktualisiert jedes Mal, wenn eine gewisse Anzahl (beispielsweise 1 bis 10) von Epochen von Rover-Daten 3825 gesammelt wird. Im Fall (d) wird der virtuelle Basisstationsort 4605 aktualisiert zu einem gewissen Zeitintervall (beispielsweise alle 10 Sekunden). Fall (e) kann als Mischung von Fällen (a) und (b) betrachtet werden, wo der gegenwärtige virtuelle Basisstationsort 4605 solange gehalten wird, wie der Abstand zwischen dem gegenwärtigen virtuellen Basisstationsort und der ungefähren Rover-Antennenposition geringer ist als ein Begrenzungsabstand (beispielsweise 100 m). Fall (f) ist ähnlich zu Fall (e), außer, dass der Abstand zwischen dem virtuellen Basisstationsort und einer kürzlichen präzisen Rover-Position verwendet wird. Für Fall (g) wird der virtuelle Basisstationsort aktualisiert jedes Mal, wenn sich die ungefähre Rover-Antennenposition verändert. Für Fall (h) wird der virtuelle Basisstationsort aktualisiert, jedes Mal, wenn sich die präzise Rover-Antennenposition verändert.
  • In einigen Ausführungsformen kommt der virtuelle Basisstationsort 3840, der verwendet wird für die Erzeugung der SBS-Daten, von der autonomen Positions-Lösung des Rover-Empfängers, beispielsweise ungefähre Rover-Position 3840. In einigen Ausführungsformen ist der virtuelle Basisstationsort 3840 nicht die gleiche Position wie die autonome Positionslösung, aber irgendwo nahe daran. Einige Ausführungsformen verwenden als den virtuellen Basisstationsort 3840 eine Quelle, wie zum Beispiel: Eine autonom bestimmte Position der Rover-Antenne, eine vorher bestimmte von den Rover-Antennenpositionen, ein synthetisierte-basisstationsdaten-erzeugendes Modul (beispielsweise 3835), eine präzise Rover-Position (beispielsweise 4220), eine Position, die bestimmt wird durch eine PPP-Engine (beispielsweise 4210), eine Position, die bestimmt wird durch ein Inertialnavigationssystem (beispielsweise 4625), ein Mobiltelefonturmort (beispielsweise 3630), Information, die bereitgestellt wird durch einen Benutzer (beispielsweise 4635), oder irgendeine andere ausgewählte Quelle (beispielsweise 4540).
  • In einigen Ausführungsformen wird der virtuelle Basisstationsort 3840 nicht konstant über die Rover-Beobachtungsperiode gehalten, aber er wird aktualisiert, falls gewisse Bedingungen erfüllt werden, wie zum Beispiel: nie, für jede Epoche von Rover-Daten, wenn der Abstand zwischen einer ungefähren Rover-Antennenposition und dem virtuellen Basisstationsort einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, für jede Aktualisierung der Rover-Antennenposition und für ein spezifisches GNSS-Zeitintervall. In einigen Ausführungsformen wird eine Änderung des virtuellen Basisstationsortes 3840 verwendet zum Triggern der Erzeugung einer neuen SBS-Epoche von Daten.
  • In einigen Ausführungsformen werden die SBS-Daten verwendet für irgendeine Art von Zwischen-Stationsdifferential-GNSS-Prozessor, egal was für ein Typ einer Datenmodellbildung involviert ist, wie zum Beispiel Prozessoren, die verwenden: Hilfsinertialnavigation (INS), integrierte INS und GNSS-Verarbeitung, normale Echtzeitkinematik (RTK), Instant-RTK (IRTK, beispielsweise unter Verwendung von L1/L2 für schnelle Sofortmehrdeutigkeitsauflösung), Differential-GPS-(DGPS)-Gleitlösungsverarbeitung und/oder dreifach differenzierte Verarbeitung. In einigen Ausführungsformen werden die SBS-Daten verwendet in einer Nachverarbeitung der Rover-Daten. In einigen Ausführungsformen werden SBS-Daten in Echtzeit verwendet (d. h. sobald die Rover-Beobachtung verfügbar ist und eine SBS-Aufzeichnung für diese erzeugt werden kann). In einigen Ausführungsformen stimmt das Zeit-Tag des Rovers überein mit dem Zeit-Tag der SBS-Daten innerhalb von wenigen Millisekunden.
  • Teil 11.5 SBS-Referenzen
    • Leandro R. F., Santos, M. C. und Langley R. B., (2006a). "UNB Neutral Atmosphere Models: Development and Performance". Proceedings of ION NTM 2006, Monterey, Kalifornien, Januar, 2006.
    • Leandro R. F., Santos, M. C. und Langley R. B., (2006b). "Wide Area Neutral Atmosphere Models for GNSS Applications". Proceedings of ION GNSS 2006, Fort Worth, Texas, September, 2006.
    • Leandro, R. F. (2009). Precise Point Positioning with GPS: A New Approach for Positioning, Atmospheric Studies, and Signal Analysis. Ph. D. dissertation, Department of Geodesy and Geomatics Engineering, Technical Report No. 267, University of New Brunswick, Fredericton, New Brunswick, Canada, Seite 232.
  • Teil 12: Rover-Verarbeitung mit Mehrdeutigkeitsfestlegen
  • Teil 12.1 Mehrdeutigkeitsfestlegeneinführung
  • Die gewöhnliche Absolutpositionierungslösung mit höher Genauigkeit (auch genannt Precise Point Positioning oder PPP) verwendet eine präzisen Satelliten-Orbit und Zeitsignal-Fehlerinformation. Diese Lösung verwendet auch iono-freie. Beobachtungen, weil es keine Information gibt, die verfügbar ist über das Verhalten der Ionosphäre für den Ort des Rover-Empfängers (wenige cm). Absolutpositionierungslösungen mit hoher Genauigkeit in diesem Szenario basierten schon immer auf Gleitschätzungen bzw. Gleitpunktzahlschätzungen der Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten, da es nicht möglich war, die ganzzahlige Natur dieser Parameter aufrechtzuerhalten unter Verwendung von un-differenzierten iono-freien Beobachtungen. Ein anderes Problem hinsichtlich der ganzzahligen natur der undifferenzierten Mehrdeutigkeiten ist das Vorhandensein von nicht-ganzzahligen Phasen-Biasen in den Messungen. Diese Biase müssen auch in den Korrekturdaten (z. B. Zeitsignalen) vorliegen, andererseits werden die erhaltenen Mehrdeutigkeiten von dem Positionierungsfilter nicht von einer ganzzahligen Natur sein.
  • Typische Beobachtungsmodelle, die in der Stand der Technik-Verarbeitung verwendet werden, sind:
    Figure 02710001
    wobei
  • ϕ
    die Phasen-Beobachtung ist bei dem Rover von einem Satellitensignal (gemessene Daten),
    P
    die Code-Beobachtung ist bei dem Rover von einem Satellitensignal (gemessene Daten),
    R
    die Entfernung ist von Satellit zu Rover bei der Übertragungszeit der beobachteten Signale,
    dT
    das Empfänger-Zeitsignal ist (auch hier genannt ein code-angepasstes Empfänger-Zeitsignal oder Empfänger-Code-Zeitsignal oder Standardempfänger-Zeitsignal),
    dt
    das Satellitenzeitsignal ist (auch hierin benannt ein code-angepasstes Satellitenzeitsignal oder Satelliten-Code-Zeitsignal oder Standardsatelliten-Zeitsignal),
    T
    die troposphärische Verzögerung des Satelliten zum Rover-Signalpfad ist, und
    Nif
    die iono-freie Mehrdeutigkeit ist.
  • Eine typische Stand der Technik PPP-Verarbeitung verwendet die ionosphären-freie Phase ϕ und Code P-Beobachtungen (Messungen) der Signale von mehreren Satelliten zusammen mit extern bereitgestellter Satelliten-Zeitsignalinformation dt in einem Versuch, Werte für die Empfängerposition (Xr, Yr, and Zr) zu schätzen, sowie Empfängerzeit dT, troposhärische Verzögerung T und die iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten Nif Float. Der Zustandsvektor der Parameter, der in einer Kalman-Filter-Implementierung zu schätzen ist, ist für jeden bei dem Rover beobachteten Satelliten j daher:
    Figure 02720001
  • Ausführungsformen der Erfindung stellen eine Absolutpositionierung bereit, die die ganzzahlige Natur der Träger-Frequenz-Mehrdeutigkeiten in einer Echtzeitverarbeitung bei dem Rover in Betracht zieht. Mit Echtzeitverarbeitung wird gemeint, dass die Beobachtungsdaten verarbeitet werden, sobald: (a) die Daten gesammelt sind; und (b) die notwendige Information (beispielsweise Satellitenkorrekturen) verfügbar sind, um dies zu tun. Neue Prozeduren verwenden spezielle Satellitenzeitsignalinformation, so dass Träger-Phasen-(auch genannt Phase)-Mehrdeutigkeitsintegrität erhalten bleibt in den Mehrdeutigkeitszustandswerten, die berechnet werden an dem Rover. Die Verarbeitungs-Engine des Rovers handhabt den Satelliten-Zeitsignalfehler und eine Kombination von Satelliten-Biasen, die angewandt werden auf die Empfängerbeobachtungen.
  • PPP-Engines des Stands der Technik sind nicht in der Lage, phasen-angepasste Zeitsignale zu verwenden oder mindestens nicht in der Lage, einen Vorteil aus der ganzzahligen Natur dieser Zeitsignale zu ziehen. Einige Ausführungsformen der Erfindung verwenden diese neue Information, beispielsweise einer modifizierten Positions-Engine an Rover.
  • Ein Ziel eines Verwendens von phasen-angepassten Satellitenzeitsignalen und Bias-Information ist es, angenommene Ganzzahlmehrdeutigkeiten zu erhalten, die verwendet werden, um eine verbesserte Positionslösung zu erhalten, die einen Vorteil aus der ganzzahligen Natur der Mehrdeutigkeiten sieht. Dies verbessert die Positionslösung (4710) verglichen zu einer Positionslösung (4705), in der die Mehrdeutigkeiten als Fließkommazahlen bzw. Gleitpunktzahlen betrachtet werden, wie in 47 gezeigt.
  • Das Ergebnis einer solchen PPP-Verarbeitung des Stands der Technik erlaubt nicht die ganzzahlige Natur iono-freier Mehrdeutigkeiten Nif verlässlich zu bestimmen, aber anstatt dessen ermöglicht dies nur eine Schätzung von iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten Nif Float. Die iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten Nif Float können betrachtet werden als zusätzliche Effekte enthaltend, die als ein Fehler e interpretiert werden können, so dass:
    Figure 02730001
    wobei
  • Figure 02740001
  • In einigen bestimmten Fallen ist es möglich, Nif Float ≅ Nif integer in der Praxis zu betrachten. Deshalb gibt es Fälle, in denen die Formulierung von der Gleit-Mehrdeutigkeit Nif Float als Zusammensetzung von anderen zwei Mehrdeutigkeiten ganzzahliger Natur (wie in Nif Float = [αNWL Integer + βN1 Integer] + e) nicht notwendig ist.
  • Teil 12.2 Bestimmen von iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL: Option 1
  • Einige Ausführungsformen der Erfindung basieren auf einem Eliminieren der ungewollten Effekte oder mit anderen Worten ausgedrückt, des iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeitsfehlers e zum Erlauben einer Bestimmung von iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL. Zum Eliminieren des Fehlers e wird das Phasenbeobachtungsmodell neu definiert:
    Figure 02750001
    wobei
  • Figure 02750002
  • Ein Satelliten-Phasen-Zeitsignal dtp in (6) ist phasenbasiert und weist eine ganzzahlige Natur auf und im Gegensatz zu Gleichung (4) kann es phasen-angepasste Mehrdeutigkeiten frei von einem Fehler e bereitstellen, so dass:
    Figure 02750003
  • Die phasen-angepasste iono-freie Mehrdeutigkeit Nif PL ist keine ganze Zahl, aber hat eine ganzzahlige Natur; die phasen-angepasste iono-freie Mehrdeutigkeit Nif PL kann interpretiert werden als eine Kombination von zwei Ganzzahlmehrdeutigkeiten. Ein Weg dies zu tun, ist anzunehmen, dass es eine Kombination ist von einer Widelane-Ganzzahl-Mehrdeutigkeit NWL Integer und einer L1-Ganzzahl-Mehrdeutigkeit N1 Integer in der der Widelane-Mehrdeutigkeitskoeffizient α und der L1-Mehrdeutigkeitskoeffizient nicht notwendigerweise ganze Zahlen sind.
  • Das phasen-angepasste Zeitsignal dtp kann ziemlich unterschiedlich sein von einem Standard-(code-angepassten)-Satellitenzeitsignal dt. Um Verwirrung zu vermeiden, wird der Ausdruck dtp hierin verwendet zum Bezeichnen des phasen-angepassten Satellitenzeitsignals, und der Ausdruck dtc wird hierin verwendet zum Bezeichnen des Standard-(code-angepassten)-Satellitenzeitsignals dtc = dt.
  • Die Einführung des phasen-angepassten Satellitenzeitsignalausdrucks dtp in (6) bedeutet, dass der entsprechende Empfänger-Zeitsignalausdruck dTp auch phasen-angepasst ist. Der Ausdruck dTp wird hierin verwendet zum Bezeichnen des phasen-angepassten Empfänger-Zeitsignals und der Ausdruck dTc wird verwendet zum Bezeichnen des Standard-code-angepassten)-Empfänger-Zeitsignals, d. h. dTc = dT. In einer Positionierungs-Engine, wo Phasen- und Code-Messungen simultan verwendet werden, werden deshalb zwei Zeitsignalzustände für den Empfänger durch ein Modell gebildet; in dieser Formulierung sind dies das phasen-angepasste Empfänger-Zeitsignal dTp und das Standard-(code-angepasste)-Empfänger-Zeitsignal dTc.
  • Wie oben erwähnt, versucht eine typische PPP-Verarbeitung des Stands der Technik, Werte für vier Parameter für jeden beobachteten Satelliten zu schätzen: Empfänger-Koordinaten Xr, Yr, and Zr, Empfänger-Zeitsignal dT, troposphärische Verzögerung T und die iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten Nif Float. Die Einführung von phasen-angepassten Zeitsignalausdrücken fügt einen weiteren Parameter hinzu, der in der Rover-Engine zu schätzen ist: phasen-angepasstes Empfänger-Zeitsignal dTp. Die neuaufgestellten Beobachtungsmodelle sind deshalb wie in Gleichungen (1) und (2) gezeigt und werden hier wiedergegeben:
    Figure 02770001
  • In dieser Formulierung wird jeder Beobachtungstyp (Phase ϕ oder Code P) korrigiert mit seinem eigenen Zeitsignaltyp (phasen-angepasste Satellitenzeitsignal dtp oder code-angepasstes Satellitenzeitsignal dtc). Einige Ausführungsformen der Erfindung verwenden deshalb die Phase ϕ und Code P-Beobachtungen (Messungen) der Signale von mehreren Satelliten, die beobachtet werden bei einem Rover zusammen mit extern bereitgestellter code-angepasster (Standard) Satellitenzeitsignalinformation dtc und phasen-angepasster Satellitenzeitsignalinformation dtp zum Schätzen von Werten für Entfernung R, code-angepasster Empfänger-Zeitsignale dTc, phasen-angepasstes Empfänger-Zeitsignal dTp, troposphärischer Verzögerung T und der iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL. Der Zustandsvektor von Parametern, der in einer Kalman-Filter-Implementierung zu schätzen ist, ist für jeden bei dem Rover beobachteten Satelliten j deshalb:
    Figure 02780001
  • Teil 12.3 Bestimmen von iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL: Option 2
  • Eine zweite Formulierung zum Handhaben der phasen-angepassten Information ist, für das code-angepasste Empfänger-Zeitsignal dTc ein Offset δdTp zu substituieren, was den Unterschied repräsentiert zwischen dem code-angepassten Empfänger-Zeitsignal dTc und dem phasen-angepassten Empfänger-Zeitsignal dTp:
    Figure 02790001
    so dass Gleichungen (1) und (2) entsprechend werden zu:
    Figure 02790002
  • Demgemäß verwenden einige Ausführungsformen der Erfindung die Phase ϕ und Code P-Beobachtungen (Messungen) der Signale von mehreren Satelliten, beobachtet bei einem Rover zusammen mit extern bereitgestellter code-angepasster (Standard) Satellitenzeitsignalinformation dtc und phasen-angepasster Satellitenzeitsignalinformation dtp zum Schätzen von Werten für Entfernung R, phasen-angepassten Empfänger-Zeitsignal dTp, Empfänger-Zeitsignal-Offset δdTp, troposphärische Verzögerung T und den iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL. Der Zustandsvektor der Parameter, die in einer Kalman-Filter-Implementierung zu schätzen sind, ist für jeden bei dem Rover beobachteten Satelliten j daher:
    Figure 02800001
  • Diese zweite Formulierung hat noch immer fünf Typen von zu schätzenden Parametern, aber weil δdTp ein Offset ist, gibt es weniger Prozessrauschen in dem Kalman-Filter als für Zustandsvektor (10). Der Vorteil von solch einem Modell, verglichen zu Option 1, ist der, dass das stochastische Modell unterschiedlich eingerichtet werden kann, was bedeutet, dass das Rauschniveau, das einem Zeitsignal-Bias-Zustand (z. B. δdTp) zugeordnet wird, unterschiedlich sein kann von einem Zeitsignalzustand (z. B. dTc). Unter der Annahme, dass phasen- und code-angepasste Zeitsignale sich auf eine ähnliche Art und Weise verhalten, sollte das Rauschniveau, das zur Modellbildung eines Bias-Zustands benötigt wird, geringer sein als für eine Modellbildung eines Zeitsignalzustands.
  • Teil 12.4 Bestimmen von iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL : Option 3
  • Eine dritte Formulierung zum Handhaben der phasen-angepassten Information ist es, für das phasen-angepasste Empfänger-Zeitsignal dTp ein Offset –δdTp zu substituieren, was den Unterschied zwischen dem phasen-angepassten Empfänger-Zeitsignal dTp und dem code-angepassten Empfänger-Zeitsignal dTc repräsentiert:
    Figure 02810001
    so dass Gleichungen (1) bzw. (2) werden zu:
    Figure 02810002
  • Demgemäß verwenden einige Ausführungsformen der Erfindung die Phase ϕ und Code P-Beobachtungen bzw. Observationen (Messungen) der Signale von mehreren Satelliten, beobachtet bei einem Rover, zusammen mit extern bereitgestellter code-angepasster (Standard) Satellitenzeitsignalinformation dtc und phasen-angepasster Satellitenzeitsignalinformation dtp zum Schätzen von Werten für Entfernung R, code-angepasster Empfänger-Zeitsignale dTc, Empfänger-Zeitsignal-Offset –δdTp, troposphärischer Verzögerung T und die iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL. Der Zustandsvektor der zu schätzenden Parameter in einer Kalman-Filter-Implementierung ist für jeden bei dem Rover beobachteten Satelliten j deshalb:
    Figure 02820001
  • Diese dritte Formulierung hat noch immer fünf Typen von zu schätzenden Parametern, aber weil –δdTp ein Offset ist, gibt es weniger Prozessrauschen in dem Kalman-Filter als für Zustandsvektor (10).
  • Teil 12.5 Bestimmen von iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL: Option 4
  • Eine vierte Formulierung zum Handhaben der phasen-angepassten Information schätzt zuerst die iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten N j / if Float unter Verwendung von code-angepassten (Standard) Satelliten-Zeitsignalen dtc für Phasen-Beobachtungen ϕ und für Code-Beobachtungen P wie in (95), und verschiebt die iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten N j / if Float danach unter Verwendung der phasen-angepassten Zeitsignalinformation zum Erhalten der iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL.
  • Der Startpunkt für diese Formulierung ist:
    Figure 02820002
    Figure 02830001
  • Es sei bemerkt, dass (19) und (20) identisch sind zu (1) und (92), da dTc = dT und dtc = dt.
  • Diese vierte Formulierung verwendet, wie in der oben diskutierten typischen PPP-Verarbeitung des Stands der Technik die Phase ϕ und Code P-Beobachtungen (Messungen) der Signale von mehreren Satelliten, beobachtet bei einem Rover, zusammen mit extern bereitgestellter code-angepasster (Standard) Satellitenzeitsignalinformation dtc zum Schätzen von Werten für Entfernung R, code-angepasste Empfänger-Zeitsignal dTc, troposphärische Verzögerung T und der iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten Nif Float. Der Zustandsvektor der zu schätzenden Parameter in einer Kalman-Filter-Implementierung ist daher für jeden bei dem Rover beobachteten Satelliten j:
    Figure 02830002
  • Wie bei der PPP-Verarbeitung des Stands der Technik erlaubt die Schätzung von Parameterwerten des Zustandsvektor (21) nicht die iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten N j / if Float, verlässlich bestimmt zu werden als iono-freie phasen-angepasste Mehrdeutigkeiten Nif PL:
    Figure 02840001
    wobei
  • Figure 02840002
  • Diese vierte Formulierung nimmt an, dass Fehler e den Unterschied repräsentiert zwischen dem code-angepassten (Standard) Satellitenzeitsignal dtc und dem phasen-angepassten Satellitenzeitsignal dtp:
    Figure 02840003
    so dass
  • Figure 02850001
  • Zusammengefasst bedeutet dies, diese vierte Formulierung erhält iono-freie Gleit-Mehrdeutigkeiten Nif Float von (19) und verschiebt dann jede von diesen um den Unterschied zwischen dem Standard (code-angepassten) Satellitenzeitsignal dt j / c und dem phasen-angepassten Zeitsignal dt j / p für den entsprechenden Satelliten j zum Erhalten der iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL wie in (24) gezeigt.
  • Für diesen Zweck kann der Rover bereitgestellt werden mit (1) dem Standard (code-angepassten) Satellitenzeitsignal dt j / c und dem phasen-angepassten Zeitsignal dt j / p für jeden Satelliten j, beobachtet bei dem Rover, oder (2) dem Standard (code-angepassten) Satellitenzeitsignal dt j / c und einem Zeitsignal-Bias δtc, was den Unterschied repräsentiert zwischen dem Standard (code-angepassten) Satellitenzeitsignal dt j / c und dem phasen-angepassten Zeitsignal dt j / p , oder (3) dem phasen-angepassten Zeitsignal dt j / p und einem Zeitsignal-Bias δtp, was den Unterschied repräsentiert zwischen dem phasen-angepassten Zeitsignal dt j / p und dem Standard (code-angepassten) Satellitenzeitsignal dt j / c . Diese sind äquivalent für Verarbeitungszwecke, wie aus (24) gesehen werden kann.
  • Diese vierte Formulierung hat Vor- und Nachteile. Ein Nachteil ist es, dass sie annimmt, dass das Verhalten des Standard (code-angepassten) Satellitenzeitsignals dt j / c des phasen-angepassten Zeitsignals dt jp für jeden Satelliten j, beobachtet am Rover, im Wesentlichen das gleiche ist über die Periode der Zeit für die die Mehrdeutigkeit berechnet wurde. Ein Vorteil ist es, dass Sprünge (Ganzzahl-Zyklusverrutschungen), die in dem Phasen-Zeitsignalschätzungen auftreten können, leichter in einer Verarbeitung bei dem Rover gehandhabt werden können.
  • Teil 12.6 Bestimmen von Position unter Verwendung von Melbourne-Wübbena-Biasen b j / WL :
  • Nachdem die iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten
    Figure 02860001
    bestimmt sind für eine gegebene Epoche, können sie einzeldifferenziert werden wie ∇abNif PL, einzeldifferenzierte ganzzahlige (feste) Widelane-Mehrdeutigkeiten ∇abNWL Integer können entfernt werden von diesen zum Erhalten von einzeldifferenzierten L1-Gleit-Mehrdeutigkeiten ∇abN1 Float, und die einzeldifferenzierten L1-Gleit-Mehrdeutigkeiten ∇abN1 Float können festgelegt werden als einzeldifferenzierte L1-Ganzzahl-Mehrdeutigkeiten ∇abN1 Integer.
  • Einzeldifferenzierte Widelane-Ganzahl-Mehrdeutigkeiten ∇abNWL Integer werden in einem Widelane-Mehrdeutigkeitsfilter geschätzt, das parallel läuft zu dem geometrischen Filter der Verarbeitungs-Engine des Rovers. Der Rover-Empfänger wird bereitgestellt mit einem Melbourne-Wübbena-Bias b j / MW für jeden der j Satelliten in Sicht, beispielsweise für eine externe Quelle von Datenkorrekturen – siehe Teil 7 (MW-Bias-Prozessor). Melbourne-Wübbena-Bias b j / MW kann berechnet werden als:
    Figure 02870001
    wobei
  • Figure 02870002
  • Das Widelane-Mehrdeutigkeitsfilter eliminiert den Melbourne-Wübbena-Bias b R / WL des Rovers durch Differenzieren (115) für jedes Paar von Satelliten ”a” und ”b” zum Erhalten der einzeldifferenzierten Widelane-Ganzzahl-Mehrdeutigkeiten ∇abNWL Integer:
    Figure 02880001
    wobei
  • Figure 02880002
  • Sobald die einzeldifferenzierten Widelane-Ganzzahl-Mehrdeutigkeiten ∇abNWL Integer bekannt sind, werden sie entfernt von den einzeldifferenzierten iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten ∇abNif PL zum Erhalten der einzeldifferenzierten L1-Gleit-Mehrdeutigkeiten ∇abN1 Float.
  • Das Float-Kalman-Filter, verwendet zum Schätzen der iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL (oder den iono-freien Gleit-Mehrdeutigkeiten
    Figure 02880003
    in der dritten alternativen Formulierung, oben besprochen) gibt auch
    Figure 02880004
    die Kovarianzmatrix der iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten Nif PL. Weil die Widelane-Mehrdeutigkeiten ganzzahlige (feste) Werte sind, nachdem ihre Werte gefunden werden, ist
    Figure 02880005
    das Gleiche für Nif PL wie für
    Figure 02880006
  • Von (7) ist bekannt, dass:
    Figure 02890001
    wobei
  • Figure 02890002
  • Deshalb gilt
  • Figure 02890003
  • Weil
    Figure 02890004
    feste (ganzzahlige) Werte sind, wird angenommen, dass die entsprechenden kovarianten Matrizen bzw. Kovarianz-Matrizen der L1-Gleit-Mehrdeutigkeiten
    Figure 02890005
    und der iono-freien phasen-angepassten Mehrdeutigkeiten
    Figure 02890006
    in Bezug stehen durch:
    Figure 02900001
    wobei
  • Figure 02900002
  • Die gewünschten ”festen” (ganzzahlige Natur) einzeldifferenzierten L1-Gleit-Mehrdeutigkeiten
    Figure 02900003
    können bestimmt werden von den einzeldifferenzierten L1-Gleit-Mehrdeutigkeiten
    Figure 02900004
    und der kovarianten Matrix
    Figure 02900005
    der L1-Gleit-Mehrdeutigkeiten
    Figure 02900006
    unter Verwendung von gut bekannten Techniken, wie zum Beispiel Lambda (Jonge et al. 1994), modifiziertes Lambda (Chan et al. 2005), gewichtetem Durchschnittsbilden von Kandidatensätzen oder anderem.
  • Nach einem Bestimmen der einzeldifferenzierten ganzzahhligen Widelane-Mehrdeutigkeiten
    Figure 02900007
    und der einzeldifferenzierten ganzzahligen L1-Mehrdeutigkeiten, werden iono-freie Mehrdeutigkeiten
    Figure 02910001
    einer ganzzahligen Natur bestimmt von:
    Figure 02910002
  • Die iono-freien Mehrdeutigkeiten ganzzahliger Natur
    Figure 02910003
    werden eingeführt (”eingedrückt”) als eine Pseudobeobachtung in das Kalman-Gleit-Filter (oder optional einer Kopie von ihm) zum Bestimmen einer Rover-Position auf Grundlage von Mehrdeutigkeiten ganzzahliger Natur. Der Zustandsvektor der Gleitfilterkopie ist daher:
    Figure 02910004
  • Die Roverposition kann dann bestimmt werden mit einer Genauigkeit (und Präzision), die im Wesentlichen besser ist als für die typische PPP-Verarbeitung des Stands der Technik, in der die Mehrdeutigkeiten als Gleitpunktzahlen betrachtet werden, wie in 47 gezeigt.
  • Teil 12.7 Mehrdeutigkeitsfestlegereferenzen
    • Jonge de, P. J., und C. C. J. M. Tiberius (1994). A new GPS ambiguity estimation method based on integer least squares. Proceedings of the 3rd International Symposium on Differential Satellite Navigation Systems DSNS'94, London, UK, April 18-22, Journal Nr. 73, Seiten 9ff.
    • X.-W. Chang, X. Yang und T. Zhou (2005). MLAMBDA: a modified LAMBDA method for integer least-squares estimation. Journal of Geodesy, Springer Berlin/Heidelberg. Band 79, Nummer 9/Dezember, 2005, Seiten 552–565.
  • Teil 13: Zusammenfassung einiger der erfinderischen Konzepte
  • Abschnitt 13A: MW-(Melbourne-Wübbena)-Bias-Verarbeitung (A-2565)
  • [BR-Notiz: Zusammenfassung (Fig. 8A)]
    • 1. [MW-Verarbeitung] Ein Verfahren zum Verarbeiten eines Satzes von GNSS-Signaldaten, die abgeleitet werden von Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen an mehreren Empfängern von GNSS-Signalen von mehreren Satelliten über mehrere Epochen, wobei die GNSS-Signale mindestens zwei Träger-Frequenzen aufweisen, umfassend:
    • a. Bilden einer MW-(Melbourne-Wübbena)-Kombination pro Empfänger-Satellit-Paar bei jeder Epoche zum Erhalten eines MW-Datensatzes pro Epoche, und
    • b. Schätzen von den MW-Datensätzen pro Epoche eines MW-Bias pro Satellit, der von Epoche zu Epoche variieren kann, und eines Satzes von WL-(Widelane)-Mehrdeutigkeiten, wobei jede WL-Mehrdeutigkeit einem entspricht von einer Empfänger-Satelliten-Verbindung und einer Satellit-Empfänger-Satellit-Verbindung, wobei der MW-Bias pro Satellit durch ein Modell dargestellt wird als eines von (i) einem einzelnen Schätzparameter und (ii) einem geschätzten Offset plus harmonischen Variationen mit geschätzten Amplituden.
    • 2. Das Verfahren nach 1, ferner umfassend Anwenden von Korrekturen auf die GNSS-Signaldaten.
    • 3. Das Verfahren nach einem von 1–2, ferner umfassend Glätten von mindestens einer Linearkombination von GNSS-Signaldaten vor einem Schätzen eines MW-Bias pro Satellit.
    • 4. Das Verfahren nach einem von 1–3, ferner umfassend Anwenden von mindestens einer MW-Bias-Bedingung.
    • 5. Das Verfahren nach einem von 1–4, ferner umfassend Anwenden von mindestens einer ganzzahligen WL-Mehrdeutigkeitsbedingung.
    • 6. Das Verfahren nach einem von 1–4, ferner umfassend Verwenden eines Spanning-Trees (ST) über einem von einem Beobachtungsgraphen und einem Filtergraphen zum Einschränken der WL-Mehrdeutigkeiten.
    • 7. Das Verfahren nach einem von 1–4, ferner umfassend Verwenden eines Minimum-Spanning-Trees (MST) auf einem von einem Beobachtungsgraphen und einem Filtergraphen zum Beschränken der WL-Mehrdeutigkeiten.
    • 8. Das Verfahren nach 7, wobei der Minimum-Spanning-Tree auf Kantengewichtungen basiert, wobei jede Kantengewichtung abgeleitet wird von einer Empfänger-Satelliten-Geometrie.
    • 9. Das Verfahren nach 8, wobei die Kantengewichtung definiert wird mit Bezug auf eines von (i) einem geometrischen Abstand von Empfänger zu Satellit, (ii) einem Satellitenelevationswinkel, und (iii) einem geometrischen Abstand von einem Satellit zu Empfänger zu Satellit, und (iv) einer Kombination von den Höhen, unter denen die zwei Satelliten in einer einzeldifferenzierten Kombination an einer Station gesehen werden.
    • 10. Das Verfahren nach 7, wobei der Minimum-Spanning-Tree auf Kantengewichtungen basiert, wobei jede Kantengewichtung auf WL-Mehrdeutigkeitsinformation basiert, definiert mit Bezug auf eines von (i) einer Differenz von einer WL-Mehrdeutigkeit zu einer ganzen Zahl, (ii) WL-Mehrdeutigkeitsvarianz und (iii) einer Kombination von (i) und (ii).
    • 11. Das Verfahren nach einem von 1–10, ferner umfassend Festlegen von mindestens einer der WL-Mehrdeutigkeiten als einen ganzzahligen Wert.
    • 12. Das Verfahren nach einem von 1–10, ferner umfassend Bestimmen von Kandidatensätzen von WL-Ganzzahlmehrdeutigkeitswerten, Bilden einer gewichteten Kombination der Kandidatensätze und Festlegen von mindestens einer der WL-Mehrdeutigkeiten als ein Wert-, der von der gewichteten Kombination genommen wird.
    • 13. Das Verfahren nach einem von 11–12, wobei der Schätzschritt ein Einführen von festen WL-Mehrdeutigkeiten umfasst, so dass MW-Biase geschätzt werden, die kompatibel sind mit festen WL-Mehrdeutigkeiten.
    • 14. Das Verfahren nach 13, wobei der Schätzschritt umfasst: Anwenden eines iterativen Filters auf die MW-Daten pro Epoche und wobei Einführen fester WL-Mehrdeutigkeiten eines umfasst von (i) Eingeben der festen WL-Mehrdeutigkeiten als Beobachtungen in das Filter, (ii) Eingeben der festen WL-Mehrdeutigkeiten als Beobachtungen in eine Kopie des Filters, erzeugt nach jeder von einer Vielzahl von Beobachtungsaktualisierungen, und (iii) Verringern der MW-Kombinationen durch die festen WL-Mehrdeutigkeiten und Eingeben der resultierenden verringerten MW-Kombinationen in eine zweites Filter ohne Mehrdeutigkeitszustände zum Schätzen von mindestens einem MW-Bias pro Satellit.
    • 15. Das Verfahren nach einem von 1–14, ferner umfassend Verschieben von mindestens einem MW-Bias um eine ganze Zahl von WL-Zyklen.
    • 16. Das Verfahren nach einem von 1–14, ferner umfassend Verschieben mindestens eines MW-Bias und seiner entsprechenden WL-Mehrdeutigkeit um eine ganze Zahl von WL-Zyklen.
    • 17. Das Verfahren nach einem von 1–16, wobei die Navigationsnachricht Orbit-Information umfasst.
    • 18. Vorrichtung ausgebildet zum Ausführen des Verfahrens nach einem von 1–17.
    • 19. Ein Computerprogramm, umfassend Instruktionen, konfiguriert, wenn ausgeführt auf einer Computerverarbeitungseinheit, zum Ausführen eines Verfahrens nach einem von 1–17.
    • 20. Ein computerlesbares Medium, umfassend ein Computerprogramm nach 19.
  • Teil 13B: Orbit-Verarbeitung (A-2647)
  • (BR-Notiz: Zusammenfassung (Fig. 26B)]
    • 1. Ein Verfahren zum Verarbeiten eines Satzes von GNSS-Signaldaten, abgeleitet von Signalen von GNSS-Satelliten, beobachtet an Referenzstationsempfängern, wobei die Daten Code-Beobachtungen und Träger-Beobachtungen auf jedem von mindestens zwei Trägern über mehrere Epochen repräsentieren, umfassend:
    • a. Erhalten eines Orbit-Startvektors (2635), umfassend eine Zeitsequenz von vorhergesagten Positionen und vorhergesagten Geschwindigkeiten für jeden Satellit über ein erstes Intervall und partielle Ableitungen der vorhergesagten Positionen und vorhergesagten Geschwindigkeiten mit Bezug auf Anfangspositionen, Anfangsgeschwindigkeiten, Kraftmodellparameter und Erdorientierungsparameter,
    • b. Erhalten von ionosphären-freien Linearkombinationen (2645) der Code-Beobachtungen und der Träger-Beobachtungen für jeden Satellit bei mehreren Referenzstationen, und
    • c. iteratives Korrigieren des Orbit-Startvektors (2635) unter Verwendung bei jeder Epoche der ionosphären-freien Linearkombinationen (2645) und vorhergesagter Erdorientierungsparameter (2610), sobald die ionosphären-freien Linearkombinationen der Epoche verfügbar sind, zum Erhalten von aktualisierten Orbit-Startvektorwerten (2680), umfassend eine Zeitsequenz von vorhergesagten Positionen und vorhergesagten Geschwindigkeiten für jeden Satellit über ein nachfolgendes Intervall von Epochen und eine Schätzung von Erdorientierungspärametern.
    • 2. [Start] Das Verfahren nach 1 wobei ein Erhalten eines Orbit-Start-Vektors (2635) umfasst:
    • i. Erhalten eines ungefähren Orbit-Start-Vektors (2615) für die Satelliten,
    • ii. Erhalten von vorhergesagten Erd-Orbit-Parametern (2610),
    • iii. iteratives Integrieren des ungefähren Orbit-Vektors mit den vorhergesagten Erd-Orbit-Parametern zum Erhalten einer Orbit-Vorhersage (2620) für ein Anfangszeitintervall, und mit jeder Iteration, Anpassen der Orbit-Vorhersage (2620) an den ungefähren Orbit-Vektor, und
    • iv. Erstellen von der Orbit-Vorhersage (2620) eines Anfangssatzes von Werten für den Orbit-Start-Vektor und partiellen Ableitungen (2635).
    • 3. Das Verfahren nach 2, wobei der ungefähre Orbit-Vektor (2615) erhalten wird von einem von: einer Übertragungssatelliten-Navigationsnachricht, IGS ultraschnellen Orbit-Daten und anderen Quellen von vorhergesagten Orbits.
    • 4. Das Verfahren nach einem von 2–3, wobei ein Anpassen der Orbit-Vorhersage (2620) an den ungefähren Orbit-Vektor (2615) ausgeführt wird unter Verwendung eines Kleinste-Quadrate-Ansatzes.
    • 5. Das Verfahren nach einem von 2–4, wobei ein Integrieren des ungefähren Orbit-Vektors (2615) mit den vorhergesagten Erdorientierungsparametern (2610) zum Erhalten einer Orbit-Vorhersage (2620) iteriert wird bis die Orbit-Vorhersage im Wesentlichen konstant bleibt.
    • 6. Das Verfahren nach 1, wobei ein Erhalten eines Orbit-Start-Vektors (2635) ein Erstellen des Orbit-Start-Vektors von einem Satz der aktualisierten Orbit-Start-Vektorwerten (2680) umfasst, der nicht älter ist als ein vorbestimmtes Zeitintervall.
    • 7. Das Verfahren nach 6, wobei das vorbestimmte Zeitintervall nicht mehr als wenige Stunden ist.
    • 8. [Betrieb] Das Verfahren nach einem von 6–7, wobei ein Erstellen des Orbit-Start-Vektors (2635) umfasst: Abbilden eines neuen Orbit-Start-Vektors (2690) von dem aktualisierten Orbit-Start-Vektor (2680) und Integrieren des neuen Orbit-Start-Vektors (2690) zum Erhalten neuer Werte für den Orbit-Start-Vektor (2635).
    • 9. Das Verfahren nach 8, wobei ein Integrieren des neuen Orbit-Start-Vektors (2690) ein Integrieren des neuen Startvektors unter Verwendung von Erdorientierungsparametern von den aktualisierten Startvektorwerten (2680) umfasst.
    • 10. [Kalman] Das Verfahren nach einem von 1–9, wobei ein Korrigieren ein Anwenden eines iterativen Filters umfasst, umfassend eines von: einem Kalman-Filter, einem UD-faktorisierten Filter und einem Quadratwurzelinformationsfilter.
    • 11. [Satellitenparameter] Das Verfahren nach einem von 1–10, wobei der aktualisierte Orbit-Zustands-Vektor (2680) ferner umfasst: zusätzliche Parameter für jeden Satelliten, und wobei ein Korrigieren des Orbit-Start-Vektors ein Korrigieren der zusätzlichen Parameter für jeden Satelliten umfasst.
    • 12. [Ausgabe] Das Verfahren nach einem von 1–11, ferner umfassend: Abbilden von Werten von dem aktualisierten Orbit-Start-Vektor (2680) auf eine gegenwärtige Epoche zum Erhalten einer Gegenwärtige-Epoche-Orbit-Position und Geschwindigkeit für jeden Satelliten.
    • 13. [Festlegen] Das Verfahren nach einem von 1–6, wobei der Orbit-Start-Vektor ferner eine ionosphären-freie Mehrdeutigkeit (2575) pro Empfänger-Satelliten-Paar umfasst, wobei ein Korrigieren dese Orbit-Start-Vektor (2635) ein Schätzen von Gleitpunktwerten für die ionosphären-freien Mehrdeutigkeiten umfasst, und wobei das Verfahren ferner umfasst:
    • 1. Erhalten eines Werts für eine Widelane-Mehrdeutigkeit (340) pro Empfänger-Satelliten-Paar, wobei die Widelane-Mehrdeutigkeitswerte eine ganzzahlige Natur aufweisen,
    • 2. Bestimmen von Werten für Mehrdeutigkeiten einer
    • ganzzahligen Natur, die linear in Bezug stehen zu den Widelane-Mehrdeutigkeiten und den ionosphären-freien Mehrdeutigkeit von den Werten der Widelane-Mehrdeutigkeiten und der Gleitpunktwerte der ionosphären-freien Mehrdeutigkeiten,
    • 3. Festlegen der Werte der ionosphären-freien Mehrdeutigkeiten unter Verwendung der Werte einer ganzzahligen Natur, und
    • 4. wenn die Werte der ionosphären-freien Mehrdeutigkeiten festgelegt sind, iteratives Korrigieren des Orbit-Start-Vektors (2635) unter Verwendung einer Zeitsequenz der ionosphären-freien Linearkombinationen (2645) und eines Satzes von Erd-Orbit-Parametern zum Erhalten eines aktualisierten Orbit-Start-Vektors (2680), umfassend eine Zeitsequenz von vorhergesagten Positionen und vorhergesagten Geschwindigkeiten für jeden Satelliten über ein Intervall von mehreren Epochen und ein Schätzen der Erdorientierungsparameter.
    • 14. Das Verfahren nach 13, wobei die Mehrdeutigkeiten, die linear in Bezug stehen zu den Widelane-Mehrdeutigkeiten und den ionosphären-freien Mehrdeutigkeiten eines umfassen von: Narrowlane-Mehrdeutigkeiten, L1-Mehrdeutigkeiten und L2-Mehrdeutigkeiten.
    • 15. [Epoche] Das Verfahren nach einem von 1–14, wobei die Epochen mit einer Rate von ungefähr 1 Hz auftreten.
    • 16. [Filteraktualisierung] Das Verfahren nach einem von 1–15, wobei ein iteratives Korrigieren des Orbit-Start-Vektors ein Schätzen für jede Epoche der Werte eines Satellitenzeitsignals für jeden Satelliten und eine Satellitenposition für jeden Satelliten bei jeder Epoche umfasst.
    • 17. [Filteraktualisierung] Das Verfahren nach einem von 1–15, wobei ein iteratives Korrigieren des Orbit-Start-Vektors ein Schätzen umfasst für jede Epoche der Werte eines Satellitenzeitsignals für jeden Satelliten, einer Satellitenzeitsignal-Drift, einer Satellitenzeitsignal-Driftrate und einer Satellitenposition für jeden Satelliten bei jeder Epoche.
    • 18. [Orbit-Schätzung] Das Verfahren nach einem von 1–17, wobei die vorhergesagte Zeitsequenz von ungefähren Positionen für jeden Satelliten für mindestens einige der Epochen ein Intervall von mindestens 150 Sekunden überdeckt.
    • 19. [Weltweites Netzwerk] Das Verfahren nach einem von 1–18, wobei die Referenzstationen weit verteilt sind um die Erde und die GNSS-Signaldaten von jeder Referenzstation Code-Beobachtungen und Träger-Beobachtungen eines Teilsatzes der GNSS-Satelliten bei jeder Epoche repräsentieren.
    • 20. Vorrichtung, ausgebildet zum Ausführen des Verfahrens nach einem von 1–19.
    • 21. Ein Computerprogramm, umfassend Instruktionen, konfiguriert, wenn ausgeführt auf einer Computerverarbeitungseinheit, zum Ausführen eines Verfahrens nach einem von 1–19.
    • 22. Ein computerlesbares Medium, umfassend ein Computerprogramm nach 21.
  • Teil 13C: Phasen-Zeitsignalverarbeitung (A2585)
  • [BR-Notiz: Zusammenfassung (Fig. 27)]
    • 1. [Netzwerkverarbeitung – Schätzen von Phasen Zeitsignalen] Ein Verfahren zum Verarbeiten eines Satzes von GNSS-Signaldaten, die abgeleitet werden von Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen an mehreren Empfängern von GNSS-Signalen von mehreren Satelliten über mehrere Epochen, wobei die GNSS-Signale mindestens zwei Trägerfrequenzen aufweisen, sowie eine Navigationsnachricht enthaltend Orbit-Information, umfassend:
    • a. Erhalten von präziser Orbit-Information für jeden Satelliten,
    • b. Bestimmen von mindestens einem Satz von Mehrdeutigkeiten pro Empfänger, wobei jede Mehrdeutigkeit einem von einer Empfänger-Satelliten-Verbindung und einer Satelliten-Empfänger-Satelliten-Verbindung entspricht, und
    • c. Verwenden von mindestens der präzisen Orbit-Information, der Mehrdeutigkeiten und der GNSS-Signaldaten zum Schätzen eines phasen-angepassten Zeitsignals pro Satellit.
    • 2. Das Verfahren nach 1, wobei ein Bestimmen von Mehrdeutigkeiten ausgeführt wird mit einer ersten Rate und wobei ein Schätzen eines phasen-angepassten Zeitsignals pro Satellit ausgeführt wird mit einer zweiten Rate höher als die erste Rate.
    • 3. Das Verfahren nach einem von 1–2, wobei ein Schätzen des phasen-angepassten Zeitsignals pro Satellit umfasst:
    • i. Verwenden von mindestens der präzisen Orbit-Information, der Mehrdeutigkeiten und der GNSS-Signaldaten zum Schätzen eines Satzes von phasen-angepassten Zeitsignalen pro Empfänger, wobei jedes phasen-angepasste Zeitsignal einem entspricht von einer Empfänger-Satelliten-Verbindung und einer Satelliten-Empfänger-Satelliten-Verbindung, und
    • ii. Verwenden einer Vielzahl der phasen-angepassten Zeitsignale zum Schätzen eines phasen-angepassten Zeitsignals pro Satellit.
    • 4. Das Verfahren nach einem von 1–3, wobei ein Bestimmen der Mehrdeutigkeiten ein Verwenden von mindestens einem phasen-angepassten Zeitsignal pro Satellit, vorher geschätzt zum Schätzen der Mehrdeutigkeiten, umfasst.
    • 5. Das Verfahren nach einem von 1–4, ferner umfassend ein Erhalten von mindestens einem zusätzlichen phasen-angepassten Zeitsignal pro Satellit, geschätzt von einer externen Quelle, und wobei ein Bestimmen der Mehrdeutigkeiten ein Verwenden des mindestens einen zusätzlichen phasen-angepassten Zeitsignals pro Satellit zum Schätzen der Mehrdeutigkeiten umfasst.
    • 6. Das Verfahren nach einem von 1–5, ferner umfassend
    • 1. ein Bestimmen von mindestens einem Satz von Mehrdeutigkeiten pro Empfänger für zusätzliche Empfänger, wobei jede Mehrdeutigkeit einem von einer Empfänger-Satelliten-Verbindung und einer Satelliten-Empfänger-Satelliten-Verbindung entspricht,
    • 2. nach einem Bestimmen der Mehrdeutigkeiten für die zusätzlichen Empfänger, Verwenden von mindestens der präzisen Orbit-Information, den Mehrdeutigkeiten für die zusätzlichen Empfänger und der GNSS-Signaldaten zum Schätzen des mindestens einen zusätzlichen phasen-angepassten Zeitsignals pro Satellit.
    • 7. Das Verfahren nach einem von 1–6, wobei die mindestens zwei Trägerfrequenzen mindestens zwei von den GPS L1, GPS L2 und GPS L5 Frequenzen umfassen.
    • 8. Das Verfahren nach einem von 1–7, wobei ein Bestimmen von mindestens einem Satz der Mehrdeutigkeiten pro Empfänger mindestens eines umfasst von: Schätzen von Gleitmehrdeutigkeitswerten, Schätzen von Gleitmehrdeutigkeitswerten und Festlegen der Gleitmehrdeutigkeitswerte auf ganzzahlige Werte, Schätzen von Gleitmehrdeutigkeitswerten und Bilden von mindestens einem gewichteten Durchschnitt der Ganzzahlwertkandidaten, und Einschränken der Mehrdeutigkeitswerte in einem sequentiellen Filter.
    • 9. Das Verfahren nach einem von 1–8, wobei die Mehrdeutigkeiten undifferenziert zwischen Satelliten sind.
    • 10. Das Verfahren nach einem von 1–8, wobei die Mehrdeutigkeiten einzeldifferenziert zwischen Satelliten sind.
    • 11. Vorrichtung, ausgebildet zum ausführen des Verfahrens nach einem von 1–10.
    • 12. Ein Computerprogramm, umfassend Instruktionen, konfiguriert, wenn ausgeführt auf einer Computerverarbeitungseinheit, zum Ausführen eines Verfahrens nach einem von 1–10.
    • 13. Ein computerlesbares Medium, umfassend ein Computerprogramm nach 12.
  • TEIL 13D: Rover-Verarbeitung mit synthetisierten Referenzstationsdaten (A2617)
  • [BR-Notiz: Zusammenfassung (Fig. 38)]
    • 1. [SBS-Verarbeitung] Ein Verfahren zum Bestimmen von einer Position einer Rover-Antenne, umfassend:
    • a. Erhalten von Rover-GNSS-Daten, die abgeleitet werden von Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen von GNSS-Signalen von mehreren Satelliten über mehrere Epochen,
    • b. Erhalten von präzisen Satellitendaten für die Satelliten,
    • c. Bestimmen eines virtuellen Basisstationsortes,
    • d. Erzeugen von Epochen von synthetisierten Basisstationsdaten unter Verwendung von mindestens den präzisen Satellitendaten und dem virtuellen Basisstationsort, und
    • e. Anwenden eines Differentialprozesses auf mindestens die Rover-GNSS-Daten und die synthetisierten Basisstationsdaten zum Bestimmen von mindestens Rover-Antennenpositionen.
    • 2. [niedrige Latenz] Das Verfahren nach 1, wobei ein Erzeugen von Epochen von synthetisierten Basisstationsdaten ein Erzeugen einer Epoche von virtuellen Basisstationsdaten für jede Epoche von GNSS-Rover-Daten umfasst.
    • 3. [Hohe Genauigkeit] Das Verfahren nach 1, wobei ein Erhalten von präzisen Satellitendaten ein Erhalten von präzisen Satellitendaten in Sätzen umfasst, wobei ein Erzeugen von Epochen von synthetisierten Basisstationsdaten ein Erzeugen einer Epoche von synthetisierten Basisstationsdaten für jeden Satz von präzisen Satellitendaten umfasst, und wobei ein Anwenden eines Differentialprozesses ein Übereinstimmen von jedem Satz von GNSS-Rover-Daten mit einer Epoche von synthetisierten Basisstationsdaten umfasst.
    • 4. [Virtueller Basisstationsort] Das Verfahren nach einem von 1–3, wobei ein Bestimmen eines virtuellen Basisstationsorts ein Bestimmen des virtuellen Basisstationsorts von mindestens einem umfasst von: einer autonom bestimmten Position der Rover-Antenne, einer vorherbestimmten Position der Rover-Antennenposition, einem Synthetisierte-Basisstationsdaten-Erzeugungsmodul, einem Inertialnavigationssystem, einem Mobiltelefon-Turmort und Information, die durch einen Benutzer bereitgestellt wird.
    • 5. Das Verfahren nach einem von 1–4, ferner umfassend ein Aktualisieren des virtuellen Basisstationsorts bei dem Auftreten von mindestens einem von: Nie, für jede Epoche von Rover-Daten, wenn der Abstand zwischen einer ungefähren Rover-Antennenposition und des virtuellen Basisstationsorts einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, und für jede Aktualisierung der Rover-Antennenposition.
    • 6. Das Verfahren nach einem von 1–5, wobei jede Epoche der synthetisierten Basisstationsdaten erzeugt wird für einen entsprechenden virtuellen Basisstationsort.
    • 7. Das Verfahren nach einem von 1–5, wobei ein Bestimmen des virtuellen Basisstationsorts ein Auswählen eines virtuellen Basisstationsorts nahe einer gegenwärtigen ungefähren Rover-Antennenposition umfasst.
    • 8. Das Verfahren nach einem von 1–7, wobei eine neue virtuelle Basisposition bestimmt wird, wenn eines oder mehrere der folgenden Kriterien erfüllt ist: Jede Rover-Epoche, jede n-te Rover-Epoche, nach einem Zeitintervall, nach einem Überschreiten eines Abstands zwischen einer gegenwärtigen ungefähren Rover-Position, und einem gegenwärtigen virtuellen Basisstationsort.
    • 9. Das Verfahren nach einem von 1–8, wobei der virtuelle Basisstationsort erzeugt wird für ein spezifisches GNSS-Zeitintervall.
    • 10. Das Verfahren nach einem von 1–9, wobei ein Anwenden eines Differentialprozesses auf mindestens die Rover-GNSS-Daten und die synthetisierten Basisstationsdaten zum Bestimmen von mindestens Rover-Antennenpositionen mindestens eines umfasst von: Hilfsinertialnavigation-(integrierte Inertialnavigation und GNSS)-Verarbeitung, Echtzeit-Kinematik-(RTK)-Verarbeitung, Sofort-Echtzeit-Kinematik-(IRTK)-Verarbeitung; differenzielle GPS-Verarbeitung; Gleit-Verarbeitung bzw. Gleitpunktzahl-Verarbeitung; dreifach differenzierte Verarbeitung; Nachverarbeitung und Echtzeitverarbeitung.
    • 11. Das Verfahren nach einem von 1–10, ferner umfassend ein Übereinstimmen von jeder Epoche der Rover-GNSS-Daten mit einer Epoche von synthetisierten Basisstationsdaten innerhalb weniger Millisekunden.
    • 12. Das Verfahren nach einem von 1–11, wobei ein Erzeugen von Epochen von synthetisierten Basisstationsdaten ein Erzeugen eines Satzes von synthetisierten Basisstationsbeobachtungen für jede einer Vielzahl von diskreten Zeiten umfasst, und wobei ein Anwenden eines Differentialprozesses ein Verarbeiten von jeder Epoche von GNSS-Rover-Daten mit einem Satz von synthetisierten Basisstationsbeobachtungen für eine diskrete Zeit umfasst, die innerhalb von zehn Sekunden der Epoche der GNSS-Rover-Daten ist, die verarbeitet werden.
    • 13. Vorrichtung ausgebildet zum Ausführen des Verfahrens von einem von 1–12.
    • 14. Ein Computerprogramm, umfassend Instruktionen, konfiguriert, wenn ausgeführt auf einer Computerverarbeitungseinheit, zum Ausführen eines Verfahrens nach einem von 1–12.
    • 15. Ein computerlesbares Medium, umfassend ein Computerprogramm nach 14.
  • Teil 13E: Rover-Verarbeitung mit Mehrdeutigkeits-Festlegen (A2599)
  • [BR-Notiz: Zusammenfassung (Fig. 49)]
  • [Anspruchsentwurf noch zu verbessern]
    • 1. Ein Verfahren zum Verarbeiten eines Satzes von GNSS-Signaldaten, die abgeleitet werden von Signalen eines Satzes von Satelliten mit Trägern, die beobachtet werden an einer Rover-Antenne, wobei die Daten eine Träger-Beobachtung und eine Code-Beobachtung von jedem Träger von jedem Satelliten enthalten, umfassend:
    • a. Erhalten für jeden Satelliten von Zeitsignalkorrekturen, umfassend mindestens zwei von: (i) einem code-angepassten Satelliten-Zeitsignal, (ii) einem phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignal und (iii) einem Satelliten-Zeitsignal-Bias repräsentierend eine Differenz zwischen einem code-angepassten Satelliten-Zeitsignal und einem phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignal,
    • b. Laufenlassen eines ersten Filters, das mindestens die GNSS-Signaldaten und die Satelliten-Zeitsignalkorrekturen verwendet zum Schätzen von Werten für Parameter, umfassend mindestens eine Träger-Mehrdeutigkeit für jeden Satelliten und eine kovariante Matrix der Träger-Mehrdeutigkeiten,
    • c. Bestimmen von jeder Träger-Mehrdeutigkeit einer Träger-Mehrdeutigkeit einer ganzzahligen Natur, umfassend eines von: einem ganzzahligen Wert, und einer Kombination von Ganzzahlkandidaten,
    • d. Einfügen der Träger-Mehrdeutigkeiten einer ganzzahligen Natur als Pseudo-Beobachtungen in ein zweites Filter und Anwenden des zweiten Filters auf die GNSS-Signaldaten und die Satelliten-Zeitsignalkorrekturen zum Erhalten geschätzter Werte für Parameter, umfassend mindestens die Position des Empfängers.
    • 2. Das Verfahren nach 1, wobei die Träger-Mehrdeutigkeiten von ganzzahliger Natur Zwischen-Satelliten einzeldifferenzierte Mehrdeutigkeiten sind.
    • 3. Das Verfahren nach einem von 1–2, ferner umfassend
    • a. Erhalten eines Satzes von MW-Korrekturen,
    • b. Laufenlassen eines dritten Filters unter Verwendung der GNSS-Signaldaten und mindestens der MW-Korrekturen zum Erhalten von mindestens einem Satz von WL-Mehrdeutigkeiten, und
    • c. Verwenden des Satzes von WL-Mehrdeutigkeiten zum Erhalten der Träger-Mehrdeutigkeit von ganzzahliger Natur.
    • 4. Das Verfahren nach 3, wobei die WL-Mehrdeutigkeiten mindestens eines umfassen von: Gleitwerten, ganzzahligen Werten und Gleitwerten basierend auf Ganzzahlkandidaten.
    • 5. Das Verfahren nach 4, wobei die kovariante Matrix der Mehrdeutigkeiten skaliert wird zum Reflektieren der Änderung aufgrund der Verwendung der WL-Mehrdeutigkeiten.
    • 6. Das Verfahren nach einem von 1–5, wobei die WL-Mehrdeutigkeiten Zwischen-Satelliten einzeldifferenzierte Mehrdeutigkeiten sind.
    • 7. Das Verfahren nach einem von 1–6, wobei die Mehrdeutigkeiten ganzzahliger Natur mindestens eines umfassen von: L1–L2 ionosphären-freie Mehrdeutigkeiten, L2–L5 ionosphären-freie Mehrdeutigkeiten und Träger-Mehrdeutigkeiten einer Linearkombination von zwei oder mehr GNSS-Frequenzen.
    • 8. Das Verfahren nach einem von 1–6, wobei die ionosphärische Verzögerungsinformation verwendet wird zum Zuführen an einen oder mehrere der Filter, und wobei die Mehrdeutigkeit ganzzahliger Natur mindestens eines umfasst von: einer Träger-Mehrdeutigkeit der L1 Frequenz, Träger-Mehrdeutigkeit der L2 Frequenz, Träger Mehrdeutigkeit der L5 Frequenz und Träger Mehrdeutigkeit von irgendeiner GNSS-Frequenz.
    • 9. Das Verfahren nach einem von 1–8, wobei das zweite Filter eines umfasst von: einem neuen Filter, einer Kopie des ersten Filters und dem ersten Filter.
    • 10. Das Verfahren nach einem von 1–9, wobei das code-angepasste Satelliten-Zeitsignal verwendet zur Modellbildung aller GNSS-Beobachtungen, und die Gleit-Mehrdeutigkeit ausgebildet ist auf das Niveau des phasen-angepassten Zeitsignals durch Anwenden der Differenz zwischen dem code-angepassten Satelliten-Zeitsignal und dem phasen-angepassten Satelliten-Zeitsignal.
    • 11. Das Verfahren nach einem von 1–9, wobei das code-angepasste Satelliten-Zeitsignal verwendet wird zur Modellbildung aller GNSS-Code-Beobachtungen und das phasen-angepasste Satelliten-Zeitsignal verwendet wird zur Modellbildung aller GNSS-Träger-Beobachtungen.
    • 12. Das Verfahren nach einem von 1–11, wobei ein Bestimmen der Träger-Mehrdeutigkeit einer ganzzahligen Natur von einer Gleit-Mehrdeutigkeit mindestens eines umfasst von: einem Runden der Gleit-Mehrdeutigkeit auf die nächste ganze Zahl, Auswählen bester Ganzzahlkandidaten von einem Satz von Ganzzahlkandidaten, erzeugt unter Verwendung von Ganzzahl-Kleinste-Quadrate und Berechnen von Gleitwerten unter Verwendung eines Satzes von Ganzzahlkandidaten, erzeugt unter Verwendung von Ganzzahl-Kleinste-Quadraten.
    • 13. Das Verfahren nach einem von 1–12, wobei mindestens eines von dem ersten Filter und dem zweiten Filter ferner mindestens eines schätzt von: einem empfänger-phasen-angepassten Zeitsignal, empfänger-code-angepassten Zeitsignal, troposphärischer Verzögerung, Empfänger-Zeitsignal-Bias repräsentierend eine Differenz zwischen dem code-angepassten Empfänger-Zeitsignal und dem phasen-angepassten Empfänger-Zeitsignal und Multipfadzuständen.
    • 14. Das Verfahren nach einem von 1–13, wobei mindestens eines von dem ersten Filter, dem zweiten Filter und dem dritten Filter ausgebildet ist zum Aktualisieren der geschätzten Werte für jede einer Vielzahl von Epochen von GNSS-Signaldaten.
    • 15. Vorrichtung, ausgebildet zum Ausführen des Verfahrens nach einem von 1–14.
    • 16. Ein Computerprogramm, umfassend Instruktionen, konfiguriert, wenn ausgeführt auf einer Computerverarbeitungseinheit, zum Ausführen eines Verfahrens nach einem von 1–14.
    • 17. Ein computerlesbares Medium, umfassend ein Computerprogramm nach 16.
  • Jede Vielzahl der oben beschriebenen Aspekte der Erfindung kann kombiniert werden zum Bilden weiterer Aspekte und Ausführungsformen mit dem Ziel eines Bereitstellens von zusätzlichen Vorteilen insbesondere hinsichtlich einer Vermessungseffizienz und/oder Systemverwendbarkeit.
  • Oben beschriebene Verfahren, Vorrichtungen und ihrer Ausführungsformen können in einen Rover integriert werden, sowie einen Referenzempfänger oder eine Netzwerkstation und/oder die beschriebenen Verarbeitungsverfahren können ausgeführt werden in einem Prozessor, der getrennt ist von und sogar entfernt von dem Empfänger/Empfängern, verwendet zum Sammeln der Beobachtungen (beispielsweise Beobachtungsdaten, gesammelt durch einen oder mehrere Empfänger, können wiedererlangt werden von einem Speicher für eine Nachverarbeitung oder Beobachtungen von mehreren Netzwerkreferenzstationen können transferiert werden an einen Netzwerkprozessor für Fast-Echtzeit-Verarbeitung zum Erzeugen eines Korrekturdatenstroms und/oder Virtuellen-Referenzstations-Nachrichten, die übertragen werden können an einen oder mehrere Rover). Deshalb betrifft die Erfindung auch einen Rover, einen Referenzempfänger oder eine Netzwerkstation, enthaltend irgendeine der obigen Vorrichtungen.
  • In einigen Ausführungsformen ist der Empfänger der Vorrichtung von irgendeiner der oben beschriebenen Ausführungsformen getrennt von dem Filter und dem Verarbeitungselement. Eine Nachverarbeitung und Netzwerkverarbeitung der Beobachtungen bzw. Observationen kann insbesondere ausgeführt werden. Dies bedeutet, dass die zusammensetzenden Elemente der Vorrichtung zur Verarbeitung von Beobachtungen nicht selbst einen Empfänger benötigen. Der Empfänger kann getrennt sein von und selbst besessen/betrieben werden durch eine unterschiedliche Person oder Entität als die Entität, die die Verarbeitung ausführt. Für eine Nachverarbeitung können die Beobachtungen wiedererlangt werden von einem Satz von Daten, der vorher gesammelt und gespeichert wurde, und verarbeitet werden mit Referenzstationsdaten, die vorher gesammelt und gespeichert wurden; die Verarbeitung wird ausgeführt beispielsweise in einem Bürocomputer lange nach der Datensammlung und ist daher nicht Echtzeit. Für Netzwerkverarbeitung sammeln mehrere Referenzstationsempfänger Beobachtungen der Signale von mehreren Satelliten, und diese Daten werden zugeführt an einen Netzwerkprozessor, der beispielsweise einen Korrekturdatenstrom generieren kann oder der beispielsweise eine ”Virtuelle-Referenzstation”-Korrektur erzeugen kann, die zugeführt wird an einen Rover, so dass der Rover eine Differentialverarbeitung ausführen kann. Die Daten, die bereitgestellt werden an den Rover, können Mehrdeutigkeiten sein, die bestimmt werden in dem Netzwerkprozessor, was der Rover verwenden kann zum Beschleunigen seiner Positionslösung, oder kann in der Form von Korrekturen sein, die der Rover anwendet zum Verbessern seiner Positionslösung. Das Netzwerk wird typischerweise betrieben als ein Dienst für Rover-Betreiber, während der Netzwerkbetreiber typischerweise eine unterschiedliche Entität ist als der Rover-Betreiber.
  • Jedes der oben beschriebenen Verfahren und ihre Ausführungsformen können implementiert werden mittels eines Computerprogramms. Das Computerprogramm kann in eine Vorrichtung geladen werden, ein Rover, ein Referenzempfänger oder eine Netzwerkstation, wie oben beschrieben. Deshalb betrifft die Erfindung auch ein Computerprogramm, das, wenn ausgeführt auf einer Vorrichtung, einem Rover, einem Referenzempfänger oder einer Netzwerkstation, wie oben beschrieben, irgendeines der oben beschriebenen Verfahren und ihre Ausführungsformen ausführt.
  • Die Erfindung betrifft auch ein computerlesbares Medium oder ein Computerprogrammprodukt, enthaltend das oben erwähnte Computerprogramm. Das computerlesbare Medium oder Computerprogrammprodukt kann beispielsweise ein magnetisches Band sein, eine optische Speicherdisk, eine magnetische Disk, eine magneto-optische Disk, eine CDROM, eine DVD, eine Cd, eine Flash-Speichereinheit oder ähnliches, wobei das Computerprogramm permanent oder temporär gespeichert wird. Die Erfindung betrifft auch ein computerlesbares Medium (oder ein Computerprogrammprodukt) mit computerausführbaren Instruktionen zum Ausführen eines der Verfahren der Erfindung.
  • Die Erfindung betrifft auch eine Firmware-Aktualisierung, ausgebildet, die zu installieren ist auf Empfängern, die sich schon im Feld befinden, das heißt, ein Computerprogramm, das schon an den Außendienst bzw. für den praktischen Einsatz geliefert ist als ein Computerprogrammprodukt. Dies trifft auch für jedes der oben beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen zu.
  • GNSS-Empfänger können eine Antenne enthalten, konfiguriert zum Empfangen der Signale bei den Frequenzen, die übertragen werden durch die Satelliten, Prozessoreinheiten, eines oder mehrere akkurate Zeitsignale bzw. Uhren (wie zum Beispiel Kristalloszillatoren), eines oder mehrere Computerverarbeitungseinheiten (CPU), eines oder mehrere Speichereinheiten (RAM, ROM, Flash-Speicher oder ähnliche), und eine Anzeige zum Anzeigen von Positionsinformation an einen Benutzer.
  • Wo die Ausdrücke ”Empfänger”, ”Filter” und ”Verarbeitungselement” hierin verwendet werden als Einheiten einer Vorrichtung, wird keine Beschränkung gemacht hinsichtlich wie verteilt die zusammensetzenden Teile einer Einheit sein können. Dies bedeutet, dass die zusammensetzenden Teile einer Einheit in verschiedenen Software- oder Hardware-Komponenten oder Geräten verteilt sein können zum Hervorbringen der gewünschten Funktion. Ferner können die Einheiten zusammengesetzt sein zum Ausführen ihrer Funktionen mittels einer kombinierten einzelnen Einheit. Beispielsweise können der Empfänger, das Filter und das Verarbeitungselement kombiniert sein zum Bilden einer einzelnen Einheit zum Ausführen der kombinierten Funktionalitäten der Einheiten.
  • Die oben erwähnten Einheiten können implementiert werden unter Verwendung von Hardware, Software, einer Kombination von Hardware und Software, vorprogrammierten ASICs (anwendungsspezifische integrierte Schaltungen), etc. Eine Einheit kann eine Computerverarbeitungseinheit (CPU) enthalten, sowie eine Speichereinheit, Eingabe-/Ausgabe-(I/O)-Einheiten, Netzwerkverbindungseinheiten, etc.
  • Obwohl die vorliegende Erfindung beschrieben wurde auf der Grundlage von detaillierten Beispielen, dienen die detaillierten Beispiele nur, dem Fachmann ein besseres Verständnis bereitzustellen, und sind nicht dafür vorgesehen, den Umfang der Erfindung zu begrenzen. Der Umfang der Erfindung wird eher durch die angehängten Ansprüche definiert.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • WO 2008/008099 A2 [0001]
    • WO 2007/032947 A1 [0001]
    • US 7432853 [0001, 0113, 0113, 0114]
    • WO 2005/045463 A1 [0001]
    • US 6862526 [0001]
    • US 5477458 [0006]
    • US 5899957 [0006]
    • US 7576690 [0256]
    • US 5963167 [0458]
    • US 5828336 [0458, 0459, 0459, 0459, 0459]
  • Zitierte Nicht-Patentliteratur
    • Y. Gao et al., GNSS-Solutions: Precise Point Positioning and Its Challenges, Inside GNSS, November/Dezember 2006, Seiten 16–18 [0007]
    • Ge at al, ”Resolution of GPS carrier-phase-ambiguities in Precise Point Positioning (PPP) with daly observations”, Jornal of Geodesy, Band 82, Nr. 7, Juli 2008, Seiten 401–412 [0080]
    • G. Seeber, SATELLITE GEODESY, 2. Auflage (2003), Seiten 277–281 [0103]
    • P. Teunissen et al.; GNSS Carrier Phase Ambiguity Resolution: Challenges and Open Problems, In M. G. Sideris (Editor); Observing our Changing Earth, Inteernational Association of Geodesy Symposia 133, Spinger Verlag Berlin-Heidelberg 2009 [0114]
    • Verhagen, Sandra, The GNSS integer ambiguities: estimation and validation, Publications on Geodesy 58, Delft, 2005. 194 Seiten, ISBN-13: 978 90 6132 290 0. ISBN-10: 90 6132 290 1 [0114]
    • B. HOFMANN-WELLENHOF at al., GLOBAL POSITIONING SYSTEM: THEORY AND PRACTICE, 2. Auflage, 1993, Abschnitt 6.3.3, Seiten 98–106 [0133]
    • D. BILITZA, International Reference Ionosphere 2000, RADIO SCIENCE 2 (36) 2001, 261 [0140]
    • G. Seeber, SATELLITE GEODESY, 2. Auflage (2003) in Seiten 277–281 [0261]
    • McCarthy, D. D., Tetit, G. (Editoren), IERS Conventions (2203), IERS Technical Note No. 32 [0271]
    • http://www.oso.chalmers.se/~loading/, Chalmers: Onsala Space Observatory, 2009 [0273]
    • http://hpiers.obspm.fr/, L'Observatoire de Paris 2009 [0274]
    • J. Kouba, A Guide to Using International GPS Service (IGS) Products, Geoodetic Survey Division Natural Resources Canada, Februar 2003 [0275]
    • http://igscb.jpl.nasa.gov/, 2009 [0275]
    • Wu J. T., Hajj G. A. Bertiger W. I., & Lichten S. M., Effects of antenna orientation on GPS carrier phase, MANUSCRIPTA GEODAETICA, Volumen 18, Seiten 91–98 (1993) [0276]
    • Kouba, J. A. simplified yaw-attitude model for eclipsing GPS satellites, GPS SOLUTION (2008) [0277]
    • Bar-Server, Y. E., A new model for GPS yaw attitude, JOURNAL OF GEODESY, Volumen 70, Seiten 714–723 (1996) [0277]
    • Seidelmann, P. K. (Editor), Explanatory Supplement to the Astronomical Almanac, University Science Books, U. S. (1992) [0278]
    • Norton, van Graas, Zhou, & Herdtner, 2008 [0284]
    • Datta-Barua, Walter, Blanch, & Enge, 2007 [0284]
    • Melbourne, 1985 [0295]
    • Wübbena, 1985 [0295]
    • A. van Dierendonck, Relationship between Allan Variances and Kalman Filter Parameters, PROCEEDINGS OF THE 16TH ANNUAL PRECISE TIME AND TIME INTERVAL (PTTI) SYSTEMS AND APPLICATION MEETING 1984, Seiten 273–292 [0318]
    • S. Hutsell, Relating the Hadamard variance to MCS Kalman filter clock estimation, 27TH ANNUAL PRECISE TIME AND TIME INTERVAL (PTTI) APPLICATIONS AND PLANNING MEETING 1996, Seiten 291–301 [0318]
    • A. Hausschild, Real-time Clock Estimation for Precise Orbit Determination of LEO-Satellites, ION GNSS 2008, Sept. 16–19, 2008, Savannah, Georgia, Seiten 9 ff [0319]
    • Zumberge, Heflin, Jefferson, Watkins, & Webb, 1997 [0322]
    • Héroux & Kouba, 2001 [0322]
    • Mervart, Lukes, Rocken, & Iwabuchi, 2008 [0322]
    • Collins, Lahaye, Héroux, & Bisnath, 2008 [0322]
    • Ge, Gendt, Rothacher, Shi, & Liu, 2008 [0323]
    • Laurichesse & Mercier, 2007 [0323]
    • Laurichesse, Mercier, Berthias, & Bijac, 2008 [0323]
    • Grewal & Andrews, 2001 [0323]
    • Bierman, 1977 [0323]
    • Cormen, Leiserson, Rivest, & Stein, 2001 [0364]
    • Press, Teukolsky, Vetterling, & Flannery, 1996 [0377]
    • Teunissen, 1995 [0379]
    • Teunissen, 1995 [0384]
    • J. KOUBA, A GUIDE TO USING INTERNATIONAL GPS SERVICE (IGS) PRODUCTS, Geodetic Survey Division, Natural Ressources Canada, Februar 2003, 31 Seiten [0412]
    • http://igscb.jpl.nasa.gov/components/prods.html [0412]
    • G. Bierman, Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation, Academic Press, Inc., New York, 1977 [0415]
    • Verhagen, 2005 [0451]
    • Teunissen und Verhagen, 2007 [0451]
    • Dach et al. (2007) [0455]
    • Beutler et al. (1994) [0455]
    • Ge et al. (2005, 2006) [0456]
    • Romero et al. (2001) [0457]
    • Dow et al. (1999) [0457]
    • Leandro 2009 [0558]
    • Leandro et al. 2006a [0558]
    • Leandro et al. 2006b [0558]
    • Jonge et al. 1994 [0614]
    • Chan et al. 2005 [0614]

Claims (44)

  1. Ein Verfahren eines Bestimmens einer präzisen Position eines Rovers, der sich innerhalb einer Region befindet, umfassend: a. Betreiben eines Empfängers zum Erhalten von Rover-Beobachtungen, umfassend Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen von GNSS-Signalen auf mindestens zwei Träger-Frequenzen, b. Empfangen von Korrekturdaten, umfassend 1. mindestens einen Code-Bias pro Satellit, 2. mindestens eines von: (i) einem Feste-Natur-MW-Bias pro Satellit und (ii) Werten, von denen ein Feste-Natur-MW-Bias pro Satellit ableitbar ist, und 3. mindestens eines von: (iii) einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerkstationen und (iv) nicht-ionosphärischen Korrekturen; c. Erzeugen von Rover-Korrekturen von den Korrekturdaten, und d. Betreiben eines Prozessors zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position unter Verwendung der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen.
  2. Das Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Code-Bias pro Satellit einen Code-Bias pro Satellit umfasst, der geschätzt wird durch einen Globale-Netzwerk-Prozessor.
  3. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–2, wobei die ionosphärische Verzögerung pro Satellit eine ionosphärische Verzögerung umfasst, die von Beobachtungen von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen geschätzt wird.
  4. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–2, wobei die ionosphärische Verzögerung pro Satellit geschätzt wird von einem Modell einer ionosphärischen Verzögerung über der Region.
  5. Das Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Korrekturdaten ferner einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen.
  6. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–5, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen eine troposphärische Verzögerung für jede der mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfasst.
  7. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–6, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen eine geometrische Korrektur pro Satellit umfassen.
  8. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–7, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen umfassen, für jeden Satellit in Sicht an dem Empfänger, eine geometrische Korrektur, die einen Satellitenpositionsfehler und Satellitenzeitsignalfehler repräsentiert.
  9. Das Verfahren nach Anspruch 8, wobei ein Erzeugen von Rover-Korrekturen von dem Datensatz ein Identifizieren jeder geometrischen Korrektur mit einem entsprechenden Satellit, beobachtet an dem Rover, umfasst.
  10. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 8–9, wobei ein Verwenden der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position umfasst: Bestimmen einer geometrischen Entfernung pro Satellit unter Verwendung von mindestens einem von (i) einer Übertragungsephemeride und (ii) einer präzisen Ephemeride und, für jeden Satellit, Anwendender geometrischen Korrektur auf die geometrische Entfernung zum Erhalten einer korrigierten geometrischen Entfernung pro Satellit.
  11. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–10, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen für jeden Satellit in Sicht an dem Rover eine geometrische Korrektur für jeden der drei Orte in den Regionen umfassen, und wobei ein Erzeugen von Rover-Korrekturen von den Korrekturdaten für jeden Satellit in Sicht an dem Rover umfasst ein Bestimmen einer geometrischen Korrektur für einen ungefähren Rover-Ort von den geometrischen Korrekturen für die drei Orte.
  12. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–11, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit an mehreren Regionale-Netzwerkstationen umfassen, und wobei ein Erzeugen von Rover-Korrekturen von dem Datensatz ein Interpolieren einer ionosphärischen Verzögerung für die grobe Position umfasst.
  13. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–11, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit bei mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfassen, sowie einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit, und wobei ein Erzeugen von Rover-Korrekturen von dem Datensatz für jeden Satellit ein Interpolieren einer absoluten ionosphärischen Verzögerung für die grobe Position und ein Kombinieren mit dem ionosphärischen Phasen-Bias umfasst.
  14. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–13, wobei der Datensatz eine troposphärische Verzögerung pro Satellit bei mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfasst, und wobei ein Erzeugen von Rover-Korrekturen von dem Datensatz ein Interpolieren einer troposphärischen Verzögerung für die grobe Position umfasst.
  15. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–14, wobei ein Verwenden der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position umfasst: ein Kombinieren der Rover-Korrekturen mit den Rover-Beobachtungen zum Erhalten korrigierter Rover-Beobachtungen und Bestimmen der präzisen Rover-Position von den korrigierten Rover-Beobachtungen.
  16. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–14, wobei ein Verwenden der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position umfasst: ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden der mehreren Satelliten in Sicht bei einem ausgewählten Ort; und differentielles Verarbeiten der Rover-Beobachtungen mit den simulierten Referenzstationsobservablen zum Erhalten der präzisen Rover-Position.
  17. Das Verfahren nach Anspruch 16, wobei ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden der mehreren Satelliten in Sicht bei einem ausgewählten Ort ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen von mindestens einer simulierten Referenzstations-Träger-Phasen-Beobachtung für jeden von mehreren Satelliten, beobachtbar bei einem ausgewählten Ort, umfasst.
  18. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 16–17, wobei ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden von mehreren Satelliten in Sicht bei einem ausgewählten Ort ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen von mindestens einer simulierten Referenzstations-Code-Beobachtung für jeden von mehreren Satelliten, beobachtbar bei dem ausgewählten Ort, umfasst.
  19. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 16–18, wobei der ausgewählte Ort einer von (i) die grobe Position des Rovers und (ii) einem Ort innerhalb 100 m der groben Position des Rovers.
  20. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 16–19, wobei ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden der mehreren Satelliten in Sicht bei einem ausgewählten Ort ausgeführt wird in einem Prozessor an einem Ort entfernt von dem Rover.
  21. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 16–19, wobei ein Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden der mehreren Satelliten in Sicht an einem ausgewählten Ort in einem Prozessor an dem Rover ausgeführt wird.
  22. Ein Computerprogrammprodukt, umfassend, ein Computer-verwendbares Medium mit Computer-lesbaren Instruktionen, die physikalisch darin verkörpert sind, wobei die Computer-lesbaren Instruktionen, wenn durch einen Prozessor ausgeführt, dem Prozessor ermöglichen, das Verfahren von einem der Ansprüche 1–21 auszuführen.
  23. Ein Computerprogramm, umfassend einen Satz von Instruktionen, die, wenn in einen Prozessor geladen und durch einen Prozessor ausgeführt, dem Prozessor ermöglichen, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–21 auszuführen.
  24. Vorrichtung zum Bestimmen einer präzisen Position eines Rovers, der sich innerhalb einer Region befindet, umfassend: a. einen Empfänger, betriebsfähig zum Erhalten von Rover-Beobachtungen, umfassend Code-Beobachtungen und Träger-Phasen-Beobachtungen von GNSS-Signalen auf mindestens zwei Träger-Frequenzen, b. einen Korrekturdatenempfänger, betriebsfähig zum Empfangen von Korrekturdaten, umfassend 1. mindestens einen Code-Bias pro Satellit, 2. mindestens eines von: (i) einem Feste-Natur-MW-Bias pro Satellit und (ii) Werten, von denen ein MW-Bias fester Natur pro Satellit ableitbar ist, und 3. mindestens eines von: (iii) einer ionosphärischen Verzögerung pro Satellit für jede von mehreren Regionale-Netzwerkstationen und (iv) nicht-ionosphärischen Korrekturen; und c. mindestens einen Prozessor, betriebsfähig zum Erzeugen von Rover-Korrekturen von den Korrekturdaten, und betriebsfähig zum Bestimmen einer präzisen Rover-Position unter Verwendung der Rover-Beobachtungen und der Rover-Korrekturen.
  25. Die Vorrichtung nach Anspruch 24, wobei der Code-Bias pro Satellit einen Code-Bias pro Satellit umfasst, der geschätzt wird durch einen Globale-Netzwerk-Prozessor.
  26. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–25, wobei die ionosphärische Verzögerung pro Satellit eine ionosphärische Verzögerung umfasst, die von Beobachtungen von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen geschätzt wird.
  27. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–25, wobei die ionosphärische Verzögerung pro Satellit geschätzt wird von einem Modell von einer ionosphärischen Verzögerung über der Region.
  28. Die Vorrichtung nach Anspruch 24, wobei die Korrekturdaten ferner einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen.
  29. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–28, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen eine troposphärische Verzögerung für jede von mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfasst.
  30. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–29, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen eine geometrische Korrektur pro Satellit umfassen.
  31. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–30, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen, für jeden Satellit in Sicht bei dem Empfänger, eine geometrische Korrektur umfasst, die einen Satellitenpositionsfehler und Satellitenzeitsignalfehler repräsentiert.
  32. Die Vorrichtung nach Anspruch 31, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Identifizieren von jeder geometrischen Korrektur mit einem entsprechenden Satelliten, beobachtet an dem Rover.
  33. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 31–32, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Bestimmen einer geometrischen Entfernung pro Satellit unter Verwendung von mindestens einem von (i) einer Übertragungsephemeride und (ii) einer präzisen Ephemeride und, für jeden Satellit, und zum Anwenden der geometrischen Korrektur auf die geometrische Entfernung zum Erhalten einer korrigierten geometrischen Entfernung pro Satellit.
  34. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–33, wobei die nicht-ionosphärischen Korrekturen für jeden Satellit in Sicht an dem Rover eine geometrische Korrektur für jeden der drei Orte in den Regionen umfassen, und wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Bestimmen, für jeden Satelliten in Sicht an dem Rover, einer geometrischen Korrektur für einen ungefähren Rover-Ort von den geometrischen Korrekturen für die drei Orte.
  35. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–33, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit an mehreren Regionale-Netzwerkstationen umfassen, und wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Interpolieren einer ionosphärischen Verzögerung für die grobe Position.
  36. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–35, wobei die Korrekturdaten eine ionosphärische Verzögerung pro Satellit an mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen und einen ionosphärischen Phasen-Bias pro Satellit umfassen, und wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Interpolieren, für jeden Satelliten, einer absoluten ionosphärischen Verzögerung für die grobe Position und Kombinieren mit dem ionosphärischen Phasen-Bias.
  37. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–36, wobei der Datensatz eine troposphärische Verzögerung pro Satellit an mehreren Regionale-Netzwerk-Stationen umfasst, und wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Interpolieren einer troposphärischen Verzögerung für die grobe Position.
  38. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–37, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Kombinieren der Rover-Korrekturen mit den Rover-Beobachtungen zum Erhalten korrigierter Rover-Beobachtungen und zum Bestimmen der präzisen Rover-Position von den korrigierten Rover-Beobachtungen.
  39. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 24–38, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen simulierter Referenzstationsobservablen für jeden der mehreren Satelliten in Sicht bei einem ausgewählten Ort; und zum differentiellen Verarbeiten der Rover-Beobachtungen mit den simulierten Referenzstationsobservablen zum Erhalten der präzisen Rover-Position.
  40. Die Vorrichtung nach Anspruch 39, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen von mindestens einer simulierten Referenzstations-Träger-Phasen-Beobachtung für jeden der mehreren Satelliten, beobachtbar an einem ausgewählten Ort.
  41. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 39–40, wobei der mindestens eine Prozessor betriebsfähig ist zum Verwenden der Rover-Korrekturen zum Schätzen von mindestens einer simulierten Referenzstations-Code-Beobachtung für jeden der mehreren Satelliten, beobachtbar an dem ausgewählten Ort.
  42. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 39–41, wobei der ausgewählte Ort einer ist von (i) der groben Position des Rovers und (ii) einem Ort innerhalb 100 m der groben Position des Rovers.
  43. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 39–42, wobei der mindestens eine Prozessor entfernt liegt von dem Rover.
  44. Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 39–42, wobei der mindestens eine Prozessor am Rover ist.
DE112011100526T 2010-02-14 2011-02-14 GNSS-Signalverarbeitung mit regionaler Augmentationspositionierung Pending DE112011100526T5 (de)

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DE112011100526T Pending DE112011100526T5 (de) 2010-02-14 2011-02-14 GNSS-Signalverarbeitung mit regionaler Augmentationspositionierung
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US (4) US9164174B2 (de)
CN (3) CN103221839B (de)
DE (3) DE112011100526T5 (de)
WO (3) WO2011100680A2 (de)

Families Citing this family (119)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011034614A2 (en) 2009-09-19 2011-03-24 Trimble Navigation Limited Gnss signal processing with synthesized base station data
US9651667B2 (en) 2007-06-22 2017-05-16 Trimble Inc. Combined cycle slip indicators for regionally augmented GNSS
US9562975B2 (en) 2008-01-14 2017-02-07 Trimble Inc. GNSS signal processing with delta phase for incorrect starting position
US9091757B2 (en) * 2008-08-19 2015-07-28 Trimble Navigation Limited GNSS atmospheric estimation with federated ionospheric filter
CN102171583B (zh) * 2008-10-06 2015-02-18 天宝导航有限公司 位置估计方法和设备
CN102326096B (zh) 2009-02-22 2013-07-24 天宝导航有限公司 使用几何滤波器的gnss信号处理方法和设备
CN102326094B (zh) 2009-02-22 2013-07-31 天宝导航有限公司 Gnss测量方法和设备
US8717237B2 (en) 2009-05-02 2014-05-06 Trimble Navigation Limited GNSS signal processing methods and apparatus
CN103221839B (zh) 2010-02-14 2015-01-21 天宝导航有限公司 使用区域增强消息的gnss信号处理
WO2012021760A2 (en) * 2010-08-12 2012-02-16 The Government Of The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Improved orbit covariance estimation and analysis (ocean) system and method
US9170335B2 (en) 2011-02-14 2015-10-27 Trimble Navigation Limited GNSS signal processing with ionosphere model for synthetic reference data
US9116231B2 (en) 2011-03-11 2015-08-25 Trimble Navigation Limited Indicating quality of GNSS position fixes
CN103620444B (zh) 2011-03-22 2015-07-29 天宝导航有限公司 使用用于重新收敛的电离层桥接的gnss信号处理
CN103502844B (zh) * 2011-03-25 2016-06-29 欧洲空间局 用于确定物体位置的方法、设备及系统
US9274230B2 (en) 2011-09-16 2016-03-01 Trimble Navigation Limited GNSS signal processing methods and apparatus
RU2474845C1 (ru) * 2011-12-07 2013-02-10 Открытое акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (ОАО "Российские космические системы") Способ формирования навигационных радиосигналов навигационных космических аппаратов (нка) на геостационарной орбите (гсо) и/или навигационных космических аппаратов (нка) на геосинхронной наклонной орбите (гсно) с помощью земных станций и система для его реализации
TWI470259B (zh) * 2011-12-07 2015-01-21 Inst Information Industry 全球定位系統裝置及其電離層誤差估測方法
FR2987899B1 (fr) * 2012-03-09 2014-05-02 Thales Sa Procede adaptatif d'estimation du contenu electronique de l'ionosphere
FR2988860A1 (fr) * 2012-03-29 2013-10-04 Astrium Sas Procede de calibration d'erreurs spaciales, procede et systeme d'estimation d'attitude d'un engin
EP2845071B1 (de) * 2012-04-30 2020-03-18 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Dreidimensionale steuerung von quadrocopter-teams
US9166857B2 (en) * 2012-06-01 2015-10-20 The Aerospace Corporation Systems and methods for fast and precise frequency estimation
US9438306B2 (en) * 2012-06-08 2016-09-06 Koninklijke Philips N.V. Method of determining the position of a device and a device that implements the method
US10285141B1 (en) 2012-09-19 2019-05-07 Safeco Insurance Company Of America Data synchronization across multiple sensors
WO2014046917A1 (en) * 2012-09-20 2014-03-27 California Institute Of Technology Enhanced broadcast ephemeris for high accuracy assisted gps positioning
DE112013007301B4 (de) 2013-08-07 2023-08-31 Topcon Positioning Systems, lnc. Abschwächung der Szintillationen in Signalen von globalen Navigationssatellitensystemen, welche durch ionosphärische Unregelmäßigkeiten verursacht werden
DE102014219435A1 (de) 2013-10-16 2015-04-16 Deere & Company Anordnung und Verfahren zur Positionserfassung mit Ausgleich tektonisch bedingter Verschiebungen
CN103592672B (zh) * 2013-10-17 2015-10-28 中国科学院光电研究院 电离层电子总含量监测的gnss基带信号处理方法
CN109885080B (zh) 2013-11-27 2022-09-20 宾夕法尼亚大学理事会 自主控制系统及自主控制方法
US10018728B2 (en) 2013-12-17 2018-07-10 Trimble Inc. Navigation satellite system positioning with enhanced satellite-specific correction information
JP5794646B2 (ja) 2013-12-27 2015-10-14 日本電気株式会社 衛星測位システム、測位端末、測位方法、及びプログラム
CN103698790B (zh) * 2013-12-30 2015-10-14 辽宁工程技术大学 北斗与gps双系统宽巷载波相位混频星间差分组合方法
EP2899568B1 (de) * 2014-01-23 2017-03-01 Trimble Inc. System und Verfahren zur Bereitstellung von Informationen aus Referenzstationen an Rover-Empfänger eines Satellitennavigationssystems
US9201426B1 (en) * 2014-02-19 2015-12-01 Google Inc. Reverse iteration of planning data for system control
AU2015222926A1 (en) * 2014-02-26 2016-10-13 Clark Emerson Cohen An improved performance and cost Global Navigation Satellite System architecture
CN106133547A (zh) * 2014-02-28 2016-11-16 半球全球卫星导航系统公司 本地增强全球导航卫星系统广域增强系统
US9733360B2 (en) * 2014-05-23 2017-08-15 Iposi, Inc. Joint processing of GNSS pseudorange signals
EP3163324B1 (de) * 2014-06-25 2022-01-05 Mitsubishi Electric Corporation Positionierungsvorrichtung, positionierungsverfahren und programm
EP2985631B1 (de) * 2014-08-14 2019-08-07 Trimble Inc. Positionierung basiert auf ein Satellitennavigationssystem mit Erzeugung von empfängerspezifischen oder empfängertypspezifischen Korrekturinformationen
CN104202723B (zh) * 2014-09-03 2018-01-02 上海北斗卫星导航平台有限公司 位置增强数据播发服务系统及方法
NL2013473B1 (en) * 2014-09-15 2016-09-28 Fugro N V Precise GNSS positioning system with improved ambiguity estimation.
US9817129B2 (en) 2014-10-06 2017-11-14 Sierra Nevada Corporation Monitor based ambiguity verification for enhanced guidance quality
EP3214464B1 (de) 2014-10-30 2019-12-04 Mitsubishi Electric Corporation Positionierungsvorrichtung
AU2015356145B2 (en) 2014-12-02 2018-12-06 Mitsubishi Electric Corporation Positioning device and positioning system
CN105759289A (zh) 2014-12-15 2016-07-13 国际商业机器公司 用于处理gps漂移的方法和系统
EP3035080B1 (de) * 2014-12-16 2022-08-31 Trimble Inc. Satellitennavigationssystem mit Positionierung mit Erzeugung von Korrektur-Informationen
US10395115B2 (en) 2015-01-27 2019-08-27 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Systems, devices, and methods for robotic remote sensing for precision agriculture
US10234566B2 (en) * 2015-02-11 2019-03-19 Trimble Inc. Fast GNSS receiver convergence by relative positioning
US10234565B2 (en) * 2015-02-11 2019-03-19 Trimble Inc. Global navigation satellite system receiver convergence selection
US10241213B2 (en) * 2015-02-11 2019-03-26 Trimble Inc. Timer initiated convergence of a GNSS receiver
JPWO2016147569A1 (ja) * 2015-03-13 2018-01-18 パナソニックIpマネジメント株式会社 衛星測位システム、電子機器及び測位方法
DE102015107265A1 (de) * 2015-05-08 2016-11-10 Northrop Grumman Litef Gmbh Verfahren zum Bestimmen von Zuständen eines Systems mittels eines Schätzfilters
EP3109672B1 (de) * 2015-06-24 2018-12-12 Centre National d'Etudes Spatiales Gnss-empfänger mit einer funktion zum lösen von mehrdeutigkeiten unter verwendung einer ungebundenen formulierung
US11175414B2 (en) 2015-06-29 2021-11-16 Deere & Company Satellite navigation receiver for relative positioning with bias estimation
US10627528B2 (en) 2015-06-29 2020-04-21 Deere & Company Satellite navigation receiver and method for switching between real-time kinematic mode and precise positioning mode
US10809391B2 (en) 2015-06-29 2020-10-20 Deere & Company Satellite navigation receiver and method for switching between real-time kinematic mode and precise positioning mode
US10605926B2 (en) 2015-06-29 2020-03-31 Deere & Company Satellite navigation receiver and method for switching between real-time kinematic mode and relative positioning mode
CN105068096B (zh) * 2015-07-21 2017-10-10 上海司南卫星导航技术股份有限公司 基于参考站接收机的非差改正数分布式处理系统与方法
US10037028B2 (en) 2015-07-24 2018-07-31 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Systems, devices, and methods for on-board sensing and control of micro aerial vehicles
EP3130943B1 (de) 2015-08-14 2022-03-09 Trimble Inc. Satellitennavigationssystempositionierung einschliesslich der erzeugung von troposphären- korrekturinformationen
JP2018531371A (ja) * 2015-08-17 2018-10-25 ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ カリフォルニア 多時刻搬送波位相型gnssの整数解決
US10884430B2 (en) 2015-09-11 2021-01-05 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Systems and methods for generating safe trajectories for multi-vehicle teams
US10859667B2 (en) * 2016-01-12 2020-12-08 Hand Held Products, Inc. Programmable reference beacons
US10481275B2 (en) * 2016-01-21 2019-11-19 Deere & Company Long term repeatability of determined position in GNSS navigation system
US10345448B2 (en) 2016-01-21 2019-07-09 Honeywell International Inc. Using space based augmentation system (SBAS) ephemeris sigma information to reduce ground based augmentation systems (GBAS) ephemeris decorrelation parameter
US9989644B2 (en) 2016-02-09 2018-06-05 Honeywell International Inc. Use of wide area reference receiver network data to mitigate local area error sources
US10274606B1 (en) 2016-03-09 2019-04-30 Rockwell Collins, Inc. High integrity partial almost fix solution
US10191157B2 (en) * 2016-03-18 2019-01-29 Deere & Company Precise low-latency GNSS satellite clock estimation
US10338232B2 (en) * 2016-03-18 2019-07-02 Deere & Company Navigation satellite wide-lane bias determination system and method
US10222483B2 (en) * 2016-03-18 2019-03-05 Deere & Company Satellite navigation receiver with improved ambiguity resolution
US10564293B2 (en) * 2016-03-18 2020-02-18 Deere & Company Navigation satellite orbit and low latency clock determination with wide-lane and narrow-lane bias corrections
FR3049354B1 (fr) * 2016-03-25 2018-03-16 Thales Procede de geopositionnement par satellites et terminal associe
US10514467B2 (en) * 2016-04-08 2019-12-24 Javad Gnss, Inc. Up sampling reference station data
US9661604B1 (en) * 2016-06-30 2017-05-23 HawkEye 360, Inc. Determining emitter locations
US10247829B2 (en) * 2016-08-10 2019-04-02 Raytheon Company Systems and methods for real time carrier phase monitoring
US10288743B2 (en) 2016-08-15 2019-05-14 Topcon Positioning Systems, Inc. Adaptive GNSS positioning method capable of adjusting to ionospheric delay
US11150352B2 (en) * 2016-09-06 2021-10-19 Deere & Company Method and system for providing satellite correction signal with warm start
US10274607B2 (en) * 2016-09-13 2019-04-30 Qualcomm Incorporated Fast recovery from incorrect carrier phase integer locking
AU2016427714B2 (en) * 2016-10-28 2020-08-13 Mitsubishi Electric Corporation Positioning augmentation device, positioning augmentation method, and positioning augmentation program
EP3339904A1 (de) * 2016-12-22 2018-06-27 Centre National d'Etudes Spatiales Mehrwegunterdrückung in einem gnss-funkempfänger
EP3339908B1 (de) * 2016-12-23 2019-10-02 u-blox AG Verteilte kalman-filter-architektur für die bestimmung der phasenmehrdeutigkeiten
CN108254762B (zh) * 2016-12-28 2021-07-27 千寻位置网络有限公司 伪距差分定位方法及系统
JP6920596B2 (ja) * 2017-02-10 2021-08-18 パナソニックIpマネジメント株式会社 Ifb補正値の推定方法、装置およびサーバ
CN107132558B (zh) * 2017-06-13 2019-07-23 武汉大学 惯性辅助的多频多模gnss周跳修复方法及系统
EP3646647B1 (de) 2017-06-30 2022-10-05 Hawkeye 360, Inc. Detektion von funksignalemitterstellen
CN107270970A (zh) * 2017-07-19 2017-10-20 国网新疆电力公司电力科学研究院 高耸电力设备振动监测装置及其进行故障诊断的方法
CN108885465A (zh) * 2017-07-27 2018-11-23 深圳市大疆创新科技有限公司 可移动平台的控制方法、设备及可移动平台
US10746881B2 (en) * 2017-08-09 2020-08-18 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Measuring device and measuring method for testing a location tracking employing real time kinematics
US10473790B2 (en) 2017-11-17 2019-11-12 Swift Navigation, Inc. Systems and methods for distributed dense network processing of satellite positioning data
CN108415046B (zh) * 2017-12-20 2021-01-05 中国科学院上海天文台 一种接收机导航定位的方法以及接收机
US10948605B2 (en) 2017-12-21 2021-03-16 Valeo Comfort And Driving Assistance Broadcast and utilization of precise GNSS correction data
EP3502747B1 (de) 2017-12-22 2020-06-10 Trimble Inc. Erweitertes navigationssatellitensystem-positionierungsverfahren und system mit seeding-informationen
CN108196284B (zh) * 2018-01-20 2021-07-27 中国人民解放军61540部队 一种进行星间单差模糊度固定的gnss网数据处理方法
CN110824521B (zh) * 2018-08-14 2023-03-31 千寻位置网络有限公司 Gnss卫星定位方法及系统、定位终端
US10809736B2 (en) * 2018-12-27 2020-10-20 Baidu Usa Llc ST-graph learning based decision for autonomous driving vehicle
RU2713571C1 (ru) * 2019-03-22 2020-02-05 Акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (АО "Российские космические системы") Система высокоточной дифференциальной коррекции для контроля подвижных объектов
CN111896977B (zh) * 2019-05-06 2024-03-29 千寻位置网络有限公司 对流层湿延迟精度计算方法及其系统和定位方法及其系统
CN110045634B (zh) * 2019-05-09 2021-10-26 自然资源部第二大地测量队(黑龙江第一测绘工程院) 一种gnss基准站的非差误差建模方法
CN110095796B (zh) * 2019-05-10 2023-03-31 哈尔滨工程大学 一种跨系统mw紧组合实时动态精密导航定位方法
CN110208824B (zh) * 2019-05-31 2021-03-19 东南大学 一种基于svm的区域电离层模型补偿方法
CN110275184B (zh) * 2019-06-18 2021-01-08 中国科学院国家空间科学中心 一种gnss掩星电离层残差修正方法、系统、设备及存储介质
CN110275186B (zh) * 2019-07-11 2020-04-03 武汉大学 Leo卫星增强的gnss电离层归一化与融合建模方法
RU2736282C1 (ru) * 2019-07-16 2020-11-13 Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Черноморское высшее военно-морское ордена Красной Звезды училище имени П.С. Нахимова" Министерства обороны Российской Федерации Адаптивный фильтр телеметрических измерений для работы в условиях априорной неопределённости
US11624837B2 (en) * 2019-10-16 2023-04-11 Superpedestrian, Inc. Multi-receiver satellite-based location estimation refinement
US20210116575A1 (en) * 2019-10-16 2021-04-22 Navmatic, Inc. Updating atmospheric delay models within a geographic region
CN110824519B (zh) * 2019-11-08 2022-09-02 东南大学 应用于基准站网系统的网元实时自动更新方法
CN111060942B (zh) * 2019-12-18 2022-11-18 哈尔滨工程大学 一种附加航向约束的ppp/ahrs松组合定位方法
CN111045042B (zh) * 2019-12-20 2022-03-04 西安空间无线电技术研究所 一种基于“云-端”架构的ppp-rtk增强方法与系统
CN111353131B (zh) * 2020-02-26 2023-05-30 桂林电子科技大学 一种码载偏离度阈值计算的方法
RU2020109949A (ru) * 2020-03-10 2021-09-14 Тримбл Инк. Приемник GNSS, выполненный с возможностью фиксации перекрестной неоднозначности в DD по GNSS
US11668840B2 (en) * 2020-08-20 2023-06-06 Qualcomm Incorporated Ultra-long baseline RTK
CN112394383B (zh) * 2020-10-23 2023-09-15 北京邮电大学 一种卫星与5g基站组合定位方法及装置
US11808861B2 (en) * 2021-01-31 2023-11-07 Deere & Company Adaptive estimation of GNSS satellite biases
US20230184956A1 (en) * 2021-12-10 2023-06-15 Swift Navigation, Inc. System and method for correcting satellite observations
CN114966792A (zh) * 2022-07-29 2022-08-30 知微空间智能科技(苏州)有限公司 Gnss rtk与ins紧组合定位导航方法、装置和系统
CN116243341B (zh) * 2022-12-22 2023-12-05 国汽大有时空科技(安庆)有限公司 全国一体化的ppp-rtk服务系统构建方法、装置及系统
JP7326650B1 (ja) 2023-03-29 2023-08-21 国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 衛星航法システムにおける測位誤差の補正方法、測位誤差を補正する情報処理装置及びプログラム
CN116520378B (zh) * 2023-07-03 2023-09-15 武汉大学 非差rtk误差改正数确定方法、装置、设备及存储介质
CN117233799B (zh) * 2023-11-08 2024-02-09 武汉大学 基于虚拟基准站的煤矿采空区地表形变监测方法
CN117761740B (zh) * 2024-02-22 2024-05-14 开普勒卫星科技(武汉)有限公司 多系统基准站接收机精密脱敏算法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5477458A (en) 1994-01-03 1995-12-19 Trimble Navigation Limited Network for carrier phase differential GPS corrections
US5828336A (en) 1996-03-29 1998-10-27 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Robust real-time wide-area differential GPS navigation
US5963167A (en) 1996-03-13 1999-10-05 California Institute Of Technology Analyzing system for global positioning system and general satellite tracking
US6862526B2 (en) 2000-12-15 2005-03-01 Trimble Navigation Limited GPS correction methods, apparatus and signals
WO2005045463A1 (en) 2003-10-28 2005-05-19 Trimble Navigation Limited Ambiguity estimation of gnss signals for three or more carriers
WO2007032947A1 (en) 2005-09-09 2007-03-22 Trimble Navigation Limited Ionosphere modeling apparatus and methods
WO2008008099A2 (en) 2006-03-07 2008-01-17 Trimble Navigation Limited Gnss signal processing methods and apparatus
US7576690B2 (en) 2007-10-29 2009-08-18 Trimble Navigation Limited Position determination with reference data outage

Family Cites Families (68)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5323322A (en) 1992-03-05 1994-06-21 Trimble Navigation Limited Networked differential GPS system
US5311194A (en) 1992-09-15 1994-05-10 Navsys Corporation GPS precision approach and landing system for aircraft
US5563607A (en) * 1994-05-26 1996-10-08 Trimble Navigation Limited Time and/or location tagging of an event
US5893044A (en) 1997-01-21 1999-04-06 Motorola Inc. Real time clock apparatus for fast acquisition or GPS signals
US6324473B1 (en) 1997-08-04 2001-11-27 Trimble Navigation Limited Method and apparatus for collecting, processing and distributing differential global positioning system information using the internet
US6453237B1 (en) 1999-04-23 2002-09-17 Global Locate, Inc. Method and apparatus for locating and providing services to mobile devices
US6531981B1 (en) * 2000-05-01 2003-03-11 Skynetix, Llc Global augmentation to global positioning system
AU2001272980A1 (en) 2000-06-23 2002-01-08 Sportvision, Inc. Gps based tracking system
US6756887B2 (en) 2001-07-23 2004-06-29 Wayne W. Evans Method and apparatus for the dynamic vector control of automatic variable range and directional reception of gps global positioning signals, dynamic vehicle tracking, remote notification of collision and synthetic voice data communications
US6662107B2 (en) 2001-10-30 2003-12-09 Sirf Technology, Inc. Calibrated real time clock for acquisition of GPS signals during low power operation
FR2849209B1 (fr) * 2002-12-19 2007-04-06 Agence Spatiale Europeenne Procede et systeme de navigation en temps reel a l'aide de signaux radioelectriques a trois porteuses emis par des satellites et de corrections ionospheriques
US8271194B2 (en) 2004-03-19 2012-09-18 Hemisphere Gps Llc Method and system using GNSS phase measurements for relative positioning
US7117417B2 (en) 2003-07-30 2006-10-03 Navcom Technology, Inc. Method for generating clock corrections for a wide-area or global differential GPS system
AU2003904083A0 (en) * 2003-08-05 2003-08-21 Locata Corporation A method & device for providing assistance data within a chronologically synchronized location network
US7463979B2 (en) 2003-08-28 2008-12-09 Motorola, Inc. Method and apparatus for initializing an approximate position in a GPS receiver
US7480511B2 (en) 2003-09-19 2009-01-20 Trimble Navigation Limited Method and system for delivering virtual reference station data
US7498979B2 (en) 2006-04-17 2009-03-03 Trimble Navigation Limited Fast decimeter-level GNSS positioning
US8131463B2 (en) 2003-12-02 2012-03-06 Gmv Aerospace And Defence, S.A. GNSS navigation solution integrity in non-controlled environments
US7580794B2 (en) 2003-12-23 2009-08-25 Trimble Navigation Limited Remote subscription unit for GNSS information
CN101014874B (zh) * 2004-08-25 2011-01-26 学校法人立命馆 点定位设备和点定位方法
US7808626B2 (en) 2004-12-11 2010-10-05 Trimble Navigation Ltd. Method of mobile radio positioning aided by single fan self-surveying laser transmitter
WO2006113689A2 (en) 2005-04-17 2006-10-26 Trimble Navigation Limited Enhanced gnss signal processing
EP1724605A1 (de) 2005-05-18 2006-11-22 Leica Geosystems AG Positionsbestimmungsverfahren für ein satellitengestütztes Positionierungssystem
US8358242B2 (en) 2005-05-26 2013-01-22 Trimble Navigation Limited GNSS post positioning with elongated dither sequence
US7348921B2 (en) 2005-09-19 2008-03-25 Trimble Navigation Limited GPS receiver using stored navigation data bits for a fast determination of GPS clock time
WO2008051201A2 (en) 2005-10-03 2008-05-02 Trimble Navigation Limited Gnss signal processing with partial fixing of ambiguities
US7292185B2 (en) 2005-10-04 2007-11-06 Csi Wireless Inc. Attitude determination exploiting geometry constraints
US7653399B2 (en) * 2005-12-22 2010-01-26 Novariant, Inc. Wide area differential satellite positioning with local area updates
EP2423710A1 (de) 2006-01-10 2012-02-29 Qualcomm Incorporated Globales Navigationssatellitensystem
US7982667B2 (en) * 2006-04-17 2011-07-19 Trimble Navigation Limited Post-processed accuracy prediction for GNSS positioning
EP1862809A1 (de) 2006-06-01 2007-12-05 The European GNSS Supervisory Authority Indikator für GNSS-Signalintegrität
EP2434313B1 (de) 2006-08-11 2014-01-01 Sierra Nevada Corporation Verfahren zur Verschmelzung mehrerer GPS-Messungsarten in eine gewichtete Kleinstquadratlösung
US8493267B2 (en) * 2006-11-10 2013-07-23 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for position determination with extended SPS orbit information
WO2008094087A1 (en) * 2007-01-30 2008-08-07 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Sbas correction information in ms based agps system
US20080238768A1 (en) 2007-03-26 2008-10-02 Michael Albert Nosworthy GPS tracking & behavior monitoring device with back-end software program service integrations
RU2476905C2 (ru) * 2007-05-31 2013-02-27 Навком Текнолоджи, Инк. Разрешение целочисленной неоднозначности фазы несущей методом частичного поиска
US8035552B2 (en) 2007-05-31 2011-10-11 Navcom Technology, Inc. Distance dependant error mitigation in real-time kinematic (RTK) positioning
US7961143B2 (en) 2007-05-31 2011-06-14 Navcom Technology, Inc. Partial search carrier-phase integer ambiguity resolution
JP2010530961A (ja) 2007-06-12 2010-09-16 ノルドナブ テクノロジーズ エー ビー Gnss受信機
US8400351B2 (en) 2009-02-22 2013-03-19 Trimble Navigation Limited GNSS moving base positioning
DE112007003538T5 (de) 2007-06-22 2010-05-20 Trimble Terrasat Gmbh Positionsverfolgungsgerät und Verfahren
WO2011034614A2 (en) 2009-09-19 2011-03-24 Trimble Navigation Limited Gnss signal processing with synthesized base station data
CN100437142C (zh) * 2007-07-12 2008-11-26 北京航空航天大学 基于地基增强系统的电离层延迟误差分离方法及地基增强系统
CN100437144C (zh) * 2007-08-13 2008-11-26 北京航空航天大学 一种卫星导航增强系统的定位方法
EP2037291A1 (de) 2007-09-11 2009-03-18 GMV Aerospace and Defence S.A. Integritätsüberwachungsverfahren für eine GNSS-Navigation auf Grundlage von Verlaufsinformationen
US8624777B2 (en) 2007-09-29 2014-01-07 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Method for determining the distance between a transmitter and a receiver
US8467804B2 (en) 2007-10-16 2013-06-18 Sony Corporation Mobile terminals and methods for regulating power-on/off of a GPS positioning circuit
US8542146B2 (en) 2007-10-30 2013-09-24 Trimble Navigation Limited Generalized partial fixing
US8694250B2 (en) 2008-01-09 2014-04-08 Trimble Navigation Limited Processing multi-GNSS data from mixed-type receivers
US8260551B2 (en) 2008-01-10 2012-09-04 Trimble Navigation Limited System and method for refining a position estimate of a low earth orbiting satellite
US7737888B2 (en) 2008-01-14 2010-06-15 Trimble Navigation Limited Conveying orbit information via ambiguous position information
US7737887B2 (en) 2008-01-14 2010-06-15 Trimble Navigation Limited Nudged broadcast orbit drift correction
US9562975B2 (en) 2008-01-14 2017-02-07 Trimble Inc. GNSS signal processing with delta phase for incorrect starting position
US9091757B2 (en) 2008-08-19 2015-07-28 Trimble Navigation Limited GNSS atmospheric estimation with federated ionospheric filter
DE112009002044B4 (de) 2008-08-19 2022-07-14 Trimble Navigation Ltd. Verfahren und Geräte zum Verarbeiten von GNSS-Signalen mit Ambiguitätskonvergenzangabe
CN102204396B (zh) 2008-09-10 2014-08-06 科姆拉布斯公司 广域定位系统
CN102171583B (zh) 2008-10-06 2015-02-18 天宝导航有限公司 位置估计方法和设备
US7911378B2 (en) 2008-12-19 2011-03-22 Nexteq Navigation Corporation System and method for applying code corrections for GNSS positioning
US8018377B2 (en) * 2009-01-23 2011-09-13 Her Majesty The Queen In Right Of Canada As Represented By The Minister Of Natural Resources Decoupled clock model with ambiguity datum fixing
CN102326094B (zh) 2009-02-22 2013-07-31 天宝导航有限公司 Gnss测量方法和设备
CN102326096B (zh) 2009-02-22 2013-07-24 天宝导航有限公司 使用几何滤波器的gnss信号处理方法和设备
FR2943868A1 (fr) 2009-03-27 2010-10-01 Thales Sa Procedes de calcul de la position d'un recepteur gnss a partir de pseudo-mesures bi et mono frequences
US8717237B2 (en) 2009-05-02 2014-05-06 Trimble Navigation Limited GNSS signal processing methods and apparatus
EP2333581A1 (de) * 2009-12-09 2011-06-15 Technische Universität München Schätzung von Phasen- und Codeverschiebungen auf mehreren Frequenzen mit einem Kalmanfilter
CN103221839B (zh) 2010-02-14 2015-01-21 天宝导航有限公司 使用区域增强消息的gnss信号处理
US9170335B2 (en) 2011-02-14 2015-10-27 Trimble Navigation Limited GNSS signal processing with ionosphere model for synthetic reference data
US9116231B2 (en) 2011-03-11 2015-08-25 Trimble Navigation Limited Indicating quality of GNSS position fixes
CN103620444B (zh) 2011-03-22 2015-07-29 天宝导航有限公司 使用用于重新收敛的电离层桥接的gnss信号处理

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5477458A (en) 1994-01-03 1995-12-19 Trimble Navigation Limited Network for carrier phase differential GPS corrections
US5899957A (en) 1994-01-03 1999-05-04 Trimble Navigation, Ltd. Carrier phase differential GPS corrections network
US5963167A (en) 1996-03-13 1999-10-05 California Institute Of Technology Analyzing system for global positioning system and general satellite tracking
US5828336A (en) 1996-03-29 1998-10-27 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Robust real-time wide-area differential GPS navigation
US6862526B2 (en) 2000-12-15 2005-03-01 Trimble Navigation Limited GPS correction methods, apparatus and signals
WO2005045463A1 (en) 2003-10-28 2005-05-19 Trimble Navigation Limited Ambiguity estimation of gnss signals for three or more carriers
US7432853B2 (en) 2003-10-28 2008-10-07 Trimble Navigation Limited Ambiguity estimation of GNSS signals for three or more carriers
WO2007032947A1 (en) 2005-09-09 2007-03-22 Trimble Navigation Limited Ionosphere modeling apparatus and methods
WO2008008099A2 (en) 2006-03-07 2008-01-17 Trimble Navigation Limited Gnss signal processing methods and apparatus
US7576690B2 (en) 2007-10-29 2009-08-18 Trimble Navigation Limited Position determination with reference data outage

Non-Patent Citations (87)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A. Hausschild, Real-time Clock Estimation for Precise Orbit Determination of LEO-Satellites, ION GNSS 2008, Sept. 16-19, 2008, Savannah, Georgia, Seiten 9 ff
A. van Dierendonck, Relationship between Allan Variances and Kalman Filter Parameters, PROCEEDINGS OF THE 16TH ANNUAL PRECISE TIME AND TIME INTERVAL (PTTI) SYSTEMS AND APPLICATION MEETING 1984, Seiten 273-292
B. HOFMANN-WELLENHOF at al., GLOBAL POSITIONING SYSTEM: THEORY AND PRACTICE, 2. Auflage, 1993, Abschnitt 6.3.3, Seiten 98-106
Bar-Server, Y. E., A new model for GPS yaw attitude, JOURNAL OF GEODESY, Volumen 70, Seiten 714-723 (1996)
Beutler et al. (1994)
Beutler, G., E. Brockmann, W. Gurtner, U. Hugentobler, L. Mervart, und M. Rothacher (1994), Extended Orbit Modeling Techniques at the CODE Processing Center of the International GPS Service for Geodynamics (IGS): Theory and Initial Results, Manuscripta Geodaetica, 19, 367-386, April 1994
Bierman, 1977
Bierman, G. J. (1977). Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation. New York: Academic Press, Inc
Bierman, Gerald J. (1977): Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation, Academic Press, Inc., New York
Chan et al. 2005
Collins, Lahaye, Héroux, & Bisnath, 2008
Collins, P. (2008). Isolating and Estimating Undifferenced GPS Integer Ambiguities. Proceedings of ION-NTM-2008, (Seiten 720-732). San Diego, Calif
Collins, P., Gao, Y., Lahaye, F., Héroux, P., MacLeod, K., & Chen, K. (2005). Accessing and Processing Real-Time GPS Corrections for Precise Point Positioning - Some User Considerations. Proceedings of ION-GNSS-2005, (Seiten 1483-1491). Long Beach, Calif
Collins, P., Lahaye, F., Héroux, P., & Bisnath, S. (2008). Precise Point Positioning with Ambiguity Resolution using the Decoupled Clock Model. Proceedings of ION-GNSS-2008. Savannah, Georgia
Cormen, Leiserson, Rivest, & Stein, 2001
Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2001). Kapitel 23: Minimum Spanning Trees. In Introduction to Algorithms (Zweite Auflage, Seiten 561-579). MIT Press und McGraw-Hill
D. BILITZA, International Reference Ionosphere 2000, RADIO SCIENCE 2 (36) 2001, 261
Dach et al. (2007)
Dach, R., U. Hugentobler, P. Fridez, M. Meindl (Editoren) (2007), Documentation of the Bernese GPS Software Version 5.0, Januar 2007
Datta-Barua, S., Walter, T., Blanch, J., & Enge, P. (2007). Bounding Higher Order Ionosphere Errors for the Dual Frequency GPS User. Radio Sci., 43, RS5010, doi:10.1029/2007RS003772
Datta-Barua, Walter, Blanch, & Enge, 2007
Dow et al. (1999)
Dow, J., Martin-Mur, T. J., ESA/ESOC Processing Strategy Summary, IGS Central Bureau web site, igscb.jpl.nasa.gov/igscb/center/analysis/esa.acn, 1999
G. Bierman, Factorization Methods for Discrete Sequential Estimation, Academic Press, Inc., New York, 1977
G. Seeber, SATELLITE GEODESY, 2. Auflage (2003) in Seiten 277-281
G. Seeber, SATELLITE GEODESY, 2. Auflage (2003), Seiten 277-281
Ge at al, "Resolution of GPS carrier-phase-ambiguities in Precise Point Positioning (PPP) with daly observations", Jornal of Geodesy, Band 82, Nr. 7, Juli 2008, Seiten 401-412
Ge et al. (2005, 2006)
Ge, Gendt, Rothacher, Shi, & Liu, 2008
Ge, M., G. Gendt, G. Dick, F. P. Zhang und M. Rothacher (2006), A new data processing strategy for huge GNSS global networks, Journal of Geodesy, Band 79, Nummer 1-3, Juni 2005, DOI: 10.1007/s00190-006-0044-x
Ge, M., G. Gendt, G.Dick und F. P. Zhang (2005), Improving carrier-phase ambiguity resolution in global GPS, Journal of Geodesy, Band 80, Nummer 4, Juli 2006, DOI: 10.1007/s00190-005-0447-0
Ge, M., Gendt, G., Rothacher, M., Shi, C., & Liu, J. (2008). Resolution of GPS carrier-phase ambiguities in Precise Point Positioning (PPP) with daily observations. Journal of Geodesy, Band 82, Seiten 389-399
Grewal & Andrews, 2001
Grewal, M. S., & Andrews, A. P. (2001). Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB. New York: Wiley-Interscience
Héroux & Kouba, 2001
Héroux, P., & Kouba, J. (2001). GPS Precise Point Positioning Using IGS Orbit Products. Phys. Chem. Earth (A), Band 26 (Nr. 6-8), Seiten 572-578
http://hpiers.obspm.fr/, L'Observatoire de Paris 2009
http://igscb.jpl.nasa.gov/, 2009
http://igscb.jpl.nasa.gov/components/prods.html
http://www.oso.chalmers.se/~loading/, Chalmers: Onsala Space Observatory, 2009
J. KOUBA, A GUIDE TO USING INTERNATIONAL GPS SERVICE (IGS) PRODUCTS, Geodetic Survey Division, Natural Ressources Canada, Februar 2003, 31 Seiten
J. Kouba, A Guide to Using International GPS Service (IGS) Products, Geoodetic Survey Division Natural Resources Canada, Februar 2003
Jonge de, P. J., und C. C. J. M. Tiberius (1994). A new GPS ambiguity estimation method based on integer least squares. Proceedings of the 3rd International Symposium on Differential Satellite Navigation Systems DSNS'94, London, UK, April 18-22, Journal Nr. 73, Seiten 9ff
Jonge et al. 1994
Kouba, J. A. simplified yaw-attitude model for eclipsing GPS satellites, GPS SOLUTION (2008)
Landau, Herbert (1988): Zur Nutzung des Global Positioning Systems in Geodäsie und Geodynamik: Modellbildung, Software-Entwicklung und Analyse, Heft 36 der Schriftenreihe des Studiengangs Vermessungswesen der Universität der Bundeswehr München, Dezember 1988
Laurichesse & Mercier, 2007
Laurichesse, D., & Mercier, F. (2007). Integer ambiguity resolution on undifferenced GPS phase measurements and its application to PPP. Proceedings of ION-GNSS-2007, (Seiten 839-448). Fort Worth, Texas
Laurichesse, D., Mercier, F., Berthias, J., & Bijac, J. (2008). Real Time Zero-difference Ambiguities Fixing and Absolute RTK. Proceedings of ION-NTM-2008, (Seiten 747-755). San Diego, Calif
Laurichesse, Mercier, Berthias, & Bijac, 2008
Leandro 2009
Leandro et al. 2006a
Leandro et al. 2006b
Leandro R. F., Santos, M. C. und Langley R. B., (2006a). "UNB Neutral Atmosphere Models: Development and Performance". Proceedings of ION NTM 2006, Monterey, Kalifornien, Januar, 2006
Leandro R. F., Santos, M. C. und Langley R. B., (2006b). "Wide Area Neutral Atmosphere Models for GNSS Applications". Proceedings of ION GNSS 2006, Fort Worth, Texas, September, 2006
Leandro, R. F. (2009). Precise Point Positioning with GPS: A New Approach for Positioning, Atmospheric Studies, and Signal Analysis. Ph. D. dissertation, Department of Geodesy and Geomatics Engineering, Technical Report No. 267, University of New Brunswick, Fredericton, New Brunswick, Canada, Seite 232
Lichten, S., Yoaz Bar-Sever, Winy Bertiger, Michael Heflin, Kenneth Hurst, Ronald J. Muellerschoen, Sien-Chong Wu, Thomas Yunck, James Zumberge (1995) GIPSY-OASIS II: A HIGH PRECISION GPS DATA PROCESSING SYSTEM AND GENERAL SATELLITE ORBIT ANALYSIS TOOL, Proceedings of NASA Technology Transfer Conference, Okt 24-26, 1995, Chicago, Ill
McCarthy, D. D., Tetit, G. (Editoren), IERS Conventions (2203), IERS Technical Note No. 32
McCarthy, Dennis D. und Gérard Petit (2003), IERS CONVENTIONS, IERS (International Earth Rotation Service) Technical Note 32, Oktober 2003
Melbourne, 1985
Melbourne, W. (1985). The case for ranging in GPS-based geodetic systems. Proceedings of the First International Symposium on Precise Positioning with the Global Positioning System. Band 1, Seiten 373-386. Rockville, Maryland: US Dept. of Commerce
Mervart, L., Lukes, Z., Rocken, C., & Iwabuchi, T. (2008). Precise Point Positioning With Ambiguity Resolution In Real-Time. Proceedings of ION-GNSS-2008. Savannah, Georgia
Mervart, Lukes, Rocken, & Iwabuchi, 2008
Morton, Y., van Graas, F., Zhou, Q., & Herdtner, J. (2008). Assessment of the Higher Order Ionosphere Error on Position Solutions. ION GNSS 21st International Meeting of the Satellite Division. Savannah, GA, USA
Norton, van Graas, Zhou, & Herdtner, 2008
P. Teunissen et al.; GNSS Carrier Phase Ambiguity Resolution: Challenges and Open Problems, In M. G. Sideris (Editor); Observing our Changing Earth, Inteernational Association of Geodesy Symposia 133, Spinger Verlag Berlin-Heidelberg 2009
Press, Teukolsky, Vetterling, & Flannery, 1996
Press, W. H., Teukolsky, S. A., Vetterling, W. T., & Flannery, B. P. (1996). F-Distribution Probability Function. In Numerical Recipes in C (Seite 229). Cambridge University Press
Romero et al. (2001)
Romero, I., C. García Martínez, J. M. Dow, R. Zandbergen (2001), Moving GPS Precise Orbit Determination Towards Real-Time, Proceedings GNSS 2001, Sevilla, Spanien, Mai 2001
S. Hutsell, Relating the Hadamard variance to MCS Kalman filter clock estimation, 27TH ANNUAL PRECISE TIME AND TIME INTERVAL (PTTI) APPLICATIONS AND PLANNING MEETING 1996, Seiten 291-301
Schaer, S. (2000, May 09). IGSMAIL-2827: Monitoring (P1-C1) code biases. Heruntergeladen von http://igscb.jpl.nasa.gov/mail/igsmail/2000/msg00166.html
Seidelmann, P. K. (Editor), Explanatory Supplement to the Astronomical Almanac, University Science Books, U. S. (1992)
Teunissen und Verhagen, 2007
Teunissen, 1995
Teunissen, P. (1995). The least-squares ambiguity decorrelation adjustment: a method for fast GPS integer ambiguity estimation. Journal of Geodesy, Band 70, Nr. 1-2, Seiten 65-82
Teunissen, P. J. G, S. Verhagen (2009); GNSS Carrier Phase Ambiguity Resolution: Challenges and Open Problems, In M. G. Sideris (ed.); Observing our Changing Earth, International Association of Geodesy Symposia 133, Spinger Verlag Berlin-Heidelberg 2009
Verhagen, 2005
Verhagen, Sandra (2995): The GNSS integer ambiguities: estimation and validation, Publications on Geodesy 58, Delft, 2005. 194 Seiten., ISBN-13: 978 90 6132 290 0. ISBN-10: 90 6132 290 1
Verhagen, Sandra, The GNSS integer ambiguities: estimation and validation, Publications on Geodesy 58, Delft, 2005. 194 Seiten, ISBN-13: 978 90 6132 290 0. ISBN-10: 90 6132 290 1
Wu J. T., Hajj G. A. Bertiger W. I., & Lichten S. M., Effects of antenna orientation on GPS carrier phase, MANUSCRIPTA GEODAETICA, Volumen 18, Seiten 91-98 (1993)
Wübbena, 1985
Wübbena, G. (1985). Software Developments for Geodetic Positioning with GPS using TI 4100 code and carrier measurements. Proceedings of the First International Symposium on Precise Positioning with the Global Positioning System. Band 1, Seiten 403-412. Rockville, Maryland: US Dept. of Commerce
X.-W. Chang, X. Yang und T. Zhou (2005). MLAMBDA: a modified LAMBDA method for integer least-squares estimation. Journal of Geodesy, Springer Berlin/Heidelberg. Band 79, Nummer 9/Dezember, 2005, Seiten 552-565
Y. Gao et al., GNSS-Solutions: Precise Point Positioning and Its Challenges, Inside GNSS, November/Dezember 2006, Seiten 16-18
Zumberge, Heflin, Jefferson, Watkins, & Webb, 1997
Zumberge, J., Heflin, M., Jefferson, D., Watkins, M., & Webb, F. (1997). Precise point positioning for the efficient and robust analysis of GPS data from large networks. Journal of Geophysical Research, Band 102 (Nr. B3), Seiten 5005-5018

Also Published As

Publication number Publication date
DE112011100529T5 (de) 2012-12-06
WO2011100680A3 (en) 2011-12-01
CN102844679A (zh) 2012-12-26
WO2011126605A2 (en) 2011-10-13
CN103221839B (zh) 2015-01-21
US9164174B2 (en) 2015-10-20
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