CN110140065B - Gnss接收机保护等级 - Google Patents

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Abstract

一种确定由全球导航卫星系统(GNSS)接收机测量的参数的后验误差概率分布的方法。该方法包括接收与所述参数的GNSS测量相关联的一个或更多个GNSS测量质量指标中的每一个的值。所接收到的测量质量指标值或各个所接收到的测量质量指标值被作为输入提供到多变量概率分布模型中以确定所述GNSS测量的后验误差概率分布，其中，所述多变量概率分布模型的变量包括所述参数的误差以及所述测量质量指标或各个测量质量指标。

Description

GNSS接收机保护等级
技术领域
本发明涉及用于获得由全球导航卫星系统(GNSS)接收机进行的测量的后验误差概率分布的方法、以及用于获得将GNSS接收机的测量误差映射到GNSS测量质量的一个或更多个指标的多变量概率分布模型的方法。本发明还涉及导航系统或其模块，该系统或模块用于估计GNSS测量中的后验误差概率分布。
背景技术
全球导航卫星系统(GNSS)接收机通过对由至少四个GNSS卫星发射的射频(RF)信号执行测距测量而使得能够准确地确定用户位置。通过首先测量RF信号从卫星行进到接收机所花费的时间、然后通过将此行进时间乘以光速来将此行进时间转换成对应的“视线”距离来确定到每个卫星的距离。
对调制到卫星信号的RF载波(下文为载波)上的伪随机噪声(PRN)码执行的测距测量被称为伪距测量，并且可在适当地考虑偏置和误差源的情况下在数米的区域中实现定位准确度。然而，还可以对卫星信号的载波而不是对“调制”信号执行测距测量。这些测量(称为载波相位或载波距离测量)可以极高精度进行，因此可在正确地说明偏置和误差的情况下实现厘米定位准确度。许多现代GNSS接收机执行两种类型的测量以增加位置确定的准确度。在一些情况下，GNSS接收机可以利用使用多个卫星星座(即，多个全球导航卫星系统)进行的测量。虽然下面的讨论仅涉及单个GNSS的使用，但是本领域技术人员应理解，不排除多个系统的使用。
在GNSS的许多应用中，重要的是量化与GNSS测量相关联的误差。例如，在自主驾驶应用中，对于ADAS来说确定载具的位置中的不确定性何时变得太大以便避免向载具提供危险或不正确的导航指令是至关重要的。在这样的情况下，可以迫使控制载具的ADAS依靠其它传感器来确定载具的位置和/或将完全控制返回给驾驶员。
GNSS测量中的误差的一个来源来自GNSS信号失真。信号失真可能是由例如单独地或相结合地发生的以下过程引起的：卫星与GNSS接收机之间的障碍物，其例如可以在载波相位测量中引起暂时失锁；反射，其可以增加信号到达接收机所花费的时间；或多径传播，其中由于信号通过两个或更多个路径到达接收机而产生了干扰。这样的信号失真误差可能强烈地取决于GNSS接收机周围的环境并且可能在建筑物密集的区域中特别明显。因此，信号失真是在城市环境中使用的GNSS接收机(例如，属于高级驾驶员辅助系统(ADAS)的GNSS接收机)的误差的重要来源。
在处理误差时，使用“警报极限”的概念。针对给定参数测量的警报极限(或有时称作警告极限)是在不发出警报或警告的情况下不会超过的误差容限。对于给定系统参数，警报极限可以是固定的并且根据最大可接受的测量误差来选取。“完整性风险”的概念在诸如民用航空的GNSS测量的安全关键应用中也得到确认，并且是在任何时刻位置误差超过警报极限的概率。完整性风险识别由导航系统提供的信息的准确度的信任等级，并且当然会随着时间的推移而变化。
与沿着特定方向的位置测量相关联的不确定性或误差可按与该方向相关联的“保护等级”被量化。这被定义为统计边界误差，其被计算出以便保证绝对位置误差超过所述数量的概率小于或等于目标完整性风险。通常可以以半径的形式提供保护等级，在此情况下，保护等级定义了径向边界或圆，在该径向边界或圆中预期找到载具的概率很高。可以相对于完整性风险的特定值来定义保护等级，或者相反地，可以使用固定的保护等级来确定完整性风险。
保护等级可用于确定何时向导航系统的用户警告导航系统不能为用户提供足够精确的位置估计。例如，如果警报极限被设置为2米的半径并且与位置测量相关联的保护等级被计算为5米的半径，则可触发警告，使得导航系统的用户可以采取某个校正措施。如果保护等级不超过警报极限，则系统和用户可以确信导航系统将以高度确定性报告具有所需精度等级的位置；换句话说，报告位置中的预期误差的概率分布的宽度不太大。然而，因为每个报告位置中的误差随机地变化，所以仍然存在这样的小风险：由导航系统报告的任何特定位置与用户的真实位置相差超过警报极限的距离。这种未检测到的事件在这里被称为“完整性违规”。
可通过对位于警报极限之外的、概率分布的尾部下的区域进行积分来根据报告位置中的误差的概率分布来计算由导航系统报告的每个特定位置将导致完整性违规的概率。根据这些概率，可计算出预期在给定时间段内发生的完整性违规的数量，即，完整性风险。例如，如果导航系统以10Hz的速率报告位置，并且对于每个位置存在误差(而不是保护等级)超过警报极限的10-5机率，则完整性违规的风险是每秒10-4。
当设计系统时，典型的完整性要求可以如下：
完整性风险：10-4完整性违规/秒
用于跨轨道保护等级的警报极限：5m
用于沿轨道保护等级的警报极限：10m
容错时间间隔：5s
容错时间间隔是导航系统中的故障之后、发生危险事件之前的预期时间跨度。
计算完整性风险的方法是从民用航空工业获知的，并且包括例如利用静态高斯分布对位置测量的误差分布进行建模，或者上面讨论的处理类型。然而，因为这些方法通常涉及解决与GNSS卫星相关联的误差，所以它们可能无法充分说明与GNSS接收机相关联的信号失真或误差的影响。特别地，通过假定在给定时刻仅单个卫星正在产生错误测量，许多已知方法不适于信号失真同时在多个卫星信号中引起误差的情形。作为这些种类的问题的结果，计算完整性风险的已知方法当用于道路载具时可能是不太可靠的。已被提出用于道路载具的计算完整性风险的一种方法利用最小二乘(LS)算法来基于若干位置测量估计位置，并且使用LS残差来计算保护等级。
因此，需要适用于例如除飞行器以外的载具的、计算完整性风险的改进的方法和系统。
发明内容
根据本发明的第一方面，提供了一种确定由全球导航卫星系统(GNSS)接收机测量的参数的后验误差概率分布的方法。该方法包括接收与所述参数的GNSS测量相关联的一个或更多个GNSS测量质量指标中的每一个的值。所接收到的测量质量指标值或各个所接收到的测量质量指标值被作为输入提供到多变量概率分布模型中以确定所述GNSS测量的后验误差概率分布，其中，所述多变量概率分布模型的变量包括所述参数的误差以及所述测量质量指标或各个测量质量指标。
所述多变量概率分布模型可以是多变量概率分布函数，该方法包括相对于所述测量质量指标使所述多变量概率分布函数边际化以获得边际概率分布函数。然后利用所述边际概率分布函数将所述多变量概率分布函数归一化以获得条件概率分布。
所述测量质量指标中的一个或更多个可以指示由所述GNSS接收机接收到的一个或更多个GNSS卫星信号的信号失真。可以从所述GNSS接收机接收到的一个或更多个GNSS卫星信号得到所述测量质量指标中的一个或更多个。在这种情况下，所述GNSS测量质量指标可以包括以下各项中的一个或更多个：载波噪声密度、载波噪声密度可变性、载波相位方差、多径偏差、失锁检测、锁码时间和锁相时间、卫星仰角以及卫星方位角。所述测量质量指标中的一个或更多个是根据由一个或更多个传感器进行的测量确定的。
在特定实施方式中，由所述GNSS接收机测量的参数是GNSS距离测量值。
由所述GNSS接收机测量的参数可以包括伪距、多普勒和/或载波相位测量值。
该方法可以包括利用所测量的GNSS参数的后验误差概率分布来估计所述GNSS接收机的位置中的不确定性的概率分布，并且可选地，利用所述GNSS接收机的位置中的不确定性的后验误差概率分布来计算保护等级。
确定所测量的GNSS参数的后验误差概率分布的步骤可以包括利用与先前GNSS参数测量相关联的一个或更多个GNSS测量质量指标。
根据本发明的第二方面，提供了一种获得多变量概率分布模型的方法，所述多变量概率分布的变量包括由全球导航卫星系统(GNSS)接收机测量的参数的误差以及一个或更多个GNSS测量质量指标。该方法包括：针对多个不同的地理位置采集所述GNSS测量质量指标中的每一个的值，并且，针对各个地理位置：
接收所述参数的GNSS测量值；
接收所述参数的参考测量值；
将所述参数的GNSS测量值与所述参数的参考测量值进行比较，以获得所述参数的GNSS测量中的误差；以及
根据GNSS测量误差和GNSS测量质量指标值来确定所述多变量概率分布模型。
在某些实施方式中，所述GNSS接收机附接到诸如汽车、公共汽车、卡车等的载具或者容纳在其内。
在道路载具的情况下，所述多个地理位置可以包括所述载具经过的多种不同的道路类型和/或驾驶环境。
根据本发明的第三方面，提供了一种用于导航系统的模块，该模块包括：接口子模块，该接口子模块用于接收与参数的全球导航卫星系统(GNSS)测量相关联的一个或更多个测量质量指标中的每一个的值。所述模块还包括：存储器，该存储器存储多变量概率分布模型，所述多变量概率分布的变量包括所测量的GNSS参数的误差以及所述GNSS测量质量指标或各个GNSS测量质量指标；以及处理器，该处理器连接到所述存储器和所述接口子模块，该处理器被配置为通过将所接收到的测量质量指标值或各个所接收到的测量质量指标值输入到所述多变量概率分布模型中来确定所测量的GNSS参数的后验误差概率分布。
在此模块中，可以根据本发明的上述第二方面所述的方法来获得存储在所述存储器中的所述多变量概率分布模型。
根据本发明的第四方面，提供了一种全球导航卫星系统(GNSS)接收机，该GNSS接收机包括根据本发明的上述第三方面所述的模块。
根据本发明的第五方面，提供了一种用于控制载具的运动的自主驾驶系统，该系统包括根据本发明的上述第三方面所述的模块。
根据本发明的第六方面，提供了一种用于辅助驾驶员控制载具的高级驾驶员辅助系统(ADAS)，该ADAS包括根据本发明的上述第三方面所述的模块。
根据本发明的第七方面，提供了一种载具，该载具包括根据本发明的上述第五方面所述的自主驾驶系统或根据本发明的上述第六方面所述的高级驾驶员辅助系统。这样的载具可以包括用于确定所述测量质量指标中的一个或更多个的一个或更多个传感器。
附图说明
现在将仅通过示例并参照附图来描述本发明的一些优选的实施方式，附图中：
图1是例示了根据本发明实施方式的、获得GNSS接收机的测量误差的多变量概率分布的方法的流程图；
图2是例示了根据本发明实施方式的、估计由GNSS接收机进行的测量中的测量误差的方法的流程图；
图3是例示了保护等级的计算的数据流图；
图4是根据本发明实施方式的GNSS接收机的示意图；以及
图5是根据本发明实施方式的、安装有用于导航系统的模块的道路载具的示意性俯视图。
具体实施方式
图1是例示了用于确定GNSS接收机的测量误差与GNSS测量质量的一个或更多个指标之间的多变量概率分布模型的测量活动的步骤的流程图。
GNSS接收机通常能够基于它从GNSS中的卫星接收的信号来进行包括伪距和载波相位测量的测量。除了这些测量之外，GNSS接收机还可以附加地提供测量质量指标，这些测量质量指标可以包括信号参数和/或性能指标。信号参数的示例包括载波噪声比或密度(C/N0)、载波噪声比可变性、载波相位和伪距方差的估计以及多径偏差。性能指标的示例包括用于锁码时间和锁相时间的失锁(循环滑动)检测器和计数器。可以使由GNSS接收机进行的GNSS测量的准确度与一个或更多个测量质量指标相关联。例如，如果GNSS卫星信号中的一个或更多个的载波噪声密度低或者如果信号的多径偏差大，则在距离测量中可能存在大的预期误差。可根据多变量概率分布模型来描述和GNSS测量的类型相关联的误差与一个或更多个测量质量指标之间的统计关系。
在方法的第一步骤101中，使用目标GNSS接收机来进行GNSS距离测量。与距离测量相关联的一个或更多个测量质量指标被记录。GNSS距离测量可以包括伪距或载波距离测量。可以根据多个卫星信号在相同位置进行多个GNSS测距测量，并且对于这些测量中的每一个还记录关联的测量质量指标。测量质量指标提供关于进行GNSS距离测量的环境的测量质量的信息；例如，在特定位置接收到的卫星信号的载波噪声密度。
接下来，使用102参考系统(例如参考GNSS接收机)来确定目标GNSS接收机进行前述测量的位置处的“真实”或参考GNSS距离测量值。参考系统应该能够提供比目标GNSS接收机更准确的GNSS距离测量值，并且可以是例如用在勘测中的精密单点定位(PPP)接收机或GNSS接收机。在步骤103中使用参考GNSS距离测量值来计算由目标GNSS接收机提供的距离测量中的误差。
为了获得将GNSS测量值映射到一个或更多个测量质量指标的多变量概率分布模型，针对一系列不同的测量质量环境(即不同的位置)重复步骤101-103，并且仅当已进行了足够的测量时才终止数据采集(通过判定过程104)。不同的测量质量环境应该与通常使用或者将使用目标GNSS接收机的环境类似。例如，如果要在ADAS中使用目标GNSS接收机，则可以针对ADAS要用于的道路的类型来执行步骤101-103。在步骤105中可以通过将目标GNSS接收机移动到新位置来获得不同的测量质量环境。
在许多应用中对于极低完整性风险的要求可能意味着需要针对许多不同的测量质量环境进行测量以获得具有高准确度的多变量概率分布模型。特别地，因为估计多变量分布的尾部所需的测量质量环境可能是稀缺的，所以可能有必要采用诸如重要性采样的技术以获得更好的统计覆盖范围。例如，对于ADAS应用，可能有必要针对存在大测量误差的道路包括不成比例数量的距离测量，之后在数值上校正统计数据。另一方面，对于一些应用，可能没有必要针对测量误差的超过截止值的值获得多变量概率分布模型的尾部的准确估计。此截止值例如可以是这样的测量误差：对于该测量误差，已知基于来自与导航系统相关联的其它传感器的测量的可行性检查以高确定性捕获并隔离误差。
在步骤106中，根据距离误差和测量质量指标数据来确定多变量分布模型。可以通过将标准分布拟合到测量数据来以参数方式完成分布的估计，或者可以凭经验完成分布的估计，而不用例如使用多变量核密度估计器来进行关于分布的形状的假设。非参数表示的其它示例包括Edgeworth级数和Gram-Charlier级数。还可以使用copula分解来按单变量边际分布函数表示多变量累积概率分布函数(CDF)。该后一种方法可以简化要求多变量CDF的积分的数值运算，因为积分边界限于单位超立方体，而不是对于积分变量中的一个或更多个延伸到无穷大。
更详细地考虑该后一种方法，随机变量Xk的单变量CDF是根据变量的n个观察值计算出的凭经验得到的估计：
通过将的多变量CDF看作分解成
F(x1，...，xn)＝c(F1(x1)，...，Fn(xn))，
可将单变量估计扩展到多变量估计。其中连接函数(Copula)C是在单位超立方体[0,1]n上定义的n个随机变量的函数。如果我们定义随机向量
则可将Copula估计为
其定义了U1、U2、...、Ud的联合累积分布函数。
图1中例示的方法不限于距离测量，而是可以使用诸如多普勒测量的其它类型的GNSS测量。
图2是例示了对由GNSS接收机进行的GNSS测量的后验误差概率分布进行估计的方法的流程图。优选地，GNSS接收机与用于获得如参照图1所描述的多变量概率分布的目标GNSS接收机类似或者是与其相同的类型或模型。在步骤201中，接收GNSS测量值(例如距离测量值)以及与和测量值相关联的GNSS测量质量的一个或更多个指标有关的数据。在步骤202中，使用与指标有关的数据来调整多变量概率分布模型以获得测量误差的后验误差概率分布。在步骤203，利用后验误差概率分布来确定测量的保护等级。
导航系统可以应用诸如最小二乘(LS)算法或卡尔曼滤波器的导航滤波器以便产生更准确的位置估计，这些更准确的位置估计考虑导航系统可用的先前和当前数据。根据上述步骤获得的测量的后验误差概率分布可以用作导航系统的附加输入，以增加利用导航滤波器获得的预测的准确度或“可信度”。有利地，因为导航滤波器相对于测量误差可以是线性的，所以可以将从导航滤波器获得的系数应用于测量的后验误差概率分布，以便更新位置误差的先前估计。然后可以使用位置坐标中最近的误差分布来确定与最大允许完整性风险的尾部概率相对应的横坐标，该横坐标是与不同的完整性风险值相关联的保护等级。
图3是例示了在载具中安装的导航系统中执行的保护等级的示例性计算的数据流图。在此示例中，计算的输入包括：由容纳在载具中的GNSS接收机测量的伪距和载波距离301；测量质量指标302；星历数据303；传感器测量值304以及与GNSS测量有关的卫星校正数据305。伪距和载波距离301及星历数据303与传感器测量值304(例如由惯性导航系统提供的数据)和校正数据305一起被提供给导航滤波器306。导航滤波器306存储载具的运动的数值模型，该数值模型根据提供给它的数据而更新。在一个示例性实现方式中，导航滤波器306利用卡尔曼滤波器来处理所提供的数据。卡尔曼滤波器可以包括用于估计载波距离测量的模糊度的一个或更多个状态。
除了存储与数值模型相关联的状态数据(诸如载具的位置和速度)之外，导航滤波器306还维持这些状态下的误差的估计。数值模型包括针对增益矩阵(通过一组增益系数来定义)中的各个状态的一组加权因子，所述增益矩阵用于计算所存储的状态(例如位置、速度等)中的每一个的后验估计。后验估计是通过利用增益矩阵以从当前GNSS测量数据301和基于导航滤波器306的先前迭代的状态参数形成加权和而获得的。
测量质量指标302被作为输入提供给测量误差计算块308。计算块308的输出是以所提供的测量质量指标302为条件的测量误差的后验误差概率分布。可通过函数用数学方法表示此输出，其中E和P分别表示测量误差的随机变量和测量质量指标，e和p是表示E和P的特定实现或值的变量(即，针对应用于当前测量的条件)，其中/>是由输入测量质量指标302形成的向量。函数/>是通过首先给定测量质量指标302计算测量误差的条件PDF FE|P(e,p)而计算出的。此条件PDF FE|P(e,p)是通过将测量误差与测量质量指标(例如利用参照图1描述的测量活动而获得的)之间的多变量PDF FE,P(e,p)归一化或除以边际PDF FP(p)而获得的。此边际PDF是通过相对于测量质量指标p使FE,P(e,p)边际化(即，通过遍及测量误差的e所有可能值对FE,P(e,p)进行积分)而获得的。换句话说，条件PDF FE|P(e,p)是通过将贝叶斯公式应用于测量误差与测量质量指标302之间的多变量PDF而获得的
然后通过利用由输入测量质量指标302形成的向量来评估条件PDF FE|P(e,p)来获得函数/>
尽管多变量PDF FE,P(e,p)已被描述为取决于测量质量指标302，然而应理解，多变量PDF的测量质量指标P还可以包括从导航滤波器306得到的测量质量指标，诸如残差(也称为测量创新)。残差反映导航滤波器306的预测测量值或/>与实际测量值yk之间的差异。可以基于给出“先验”残差/>的先验状态估计来计算出预测测量值。另一方法是在更新状态估计之后计算残差，即“后验”残差/>因此，测量质量指标P可以包括载具的位置的后验残差或先验残差。在这种情况下，当评估条件PDF FE|P(e,p)时，来自导航滤波器306的残差312被作为附加输入提供给计算块308(通过图3中的虚线来表示)并且被包括在测量质量指标的向量/>中。
可通过针对测量误差变量e进行积分来将PDF转换成累积概率分布函数(CDF)。相反地，可通过相对于测量误差变量e进行微分来将CDF转换成PDF。然而，如在下面所讨论的，CDF可以比用于计算保护等级的等效PDF更方便。类似地，还可以将多变量PDFFE,P(e,p)表示为多变量CDF FE,P(e,p)，使得，例如，可使用针对多变量CDF的copula分解(例如以简化分布的积分/归一化)。
从计算块308获得的以测量质量指标302为条件的测量误差PDF用于估计在导航滤波器306使用的数值模型中估计的状态下的误差。利用来自导航滤波器306的增益矩阵来将函数/>变换成这些状态下的当前误差的CDF 309。CDF309的当前估计用于计算与载具的当前位置相关联的保护等级(PL)311。对于给定的PL 311，CDF 309上的点被定位以得到与针对PL定义的完整性风险相关联的概率；然后从该点的横坐标获得PL。换句话说，PL是通过利用PL概率来评估CDF 309的反函数而计算出的。
尽管通常可以使用GNSS接收机来测量上面提到的测量质量指标，然而情况不一定是这样的，可以使用其它形式的传感器来记录测量质量指标。例如，由诸如陀螺仪、加速度计和轮速传感器的运动传感器或诸如视觉系统的其它传感器系统进行的测量也可以用作测量质量指标。这可以是因为，例如，运动传感器数据与特定道路类型相关联，该特定道路类型又与特定测量质量环境相关联。从导航滤波器得到的一致性信息也可以被用作测量质量指标。可以使用的其它质量指标包括相对于载具的主体框架的卫星仰角和卫星方位角。
由地形、植被、路边结构和其它载具引起的信号失真常常是时间相关的。因此，可以通过在多变量概率分布的调整202期间考虑测量质量指标的历史值来在一些情况下改进位置误差的估计。因为由信号失真引起的时间相关误差的时间常数可以取决于载具速度，所以可以使用速度来确定给予历史值的权重，例如可以将速度用作对时间轴进行缩放的归一化因子。
图4是可用于确定由目标接收机401进行的一个或更多个GNSS测量的后验误差分布函数的示例性“目标”GNSS接收机401的示意图。GNSS接收机401具有天线402、RF前端404、数字基带单元405、处理器406和存储器407。天线402从GNSS星座内的至少一个卫星403接收GNSS信号。这些信号被传递给RF前端404，该RF前端404执行一个或更多个放大、下变频和滤波操作。RF前端还在GNSS信号被转发到数字基带单元405之前使GNSS信号数字化。数字基带单元405处理经下变频和数字化的GNSS信号，以便提供伪距和载波距离GNSS测量值并确定与GNSS信号相关联的测量质量指标。
由数字基带单元405提供的测量质量指标的示例包括诸如载波噪声密度和/或可变性的跟踪质量信息以及锁定指标。处理器406从数字基带单元405接收GNSS距离测量值和测量质量指标。除了本文描述的其它任务之外，处理器406还可以被配置为利用诸如卡尔曼滤波器或递归LS滤波器的导航滤波器来进一步处理GNSS距离测量值以提供导航解决方案。导航滤波器可以附加地或另选地提供其自身的测量质量指标。如先前所讨论的，处理器406可以使用来自导航滤波器的残差来调整多变量概率分布。因此本领域技术人员应理解，除了由数字基带单元405提供的那些测量质量指标之外或作为其另选方案，测量质量指标还可以来自处理器406本身。
非易失性存储器407存储表示GNSS接收机的测量误差与一个或更多个测量质量指标之间的多变量概率分布的数据。处理器406连接到存储器407以便访问表示多变量概率分布模型的数据。[处理器当然可以将存储器用于其它目的，例如存储和检索执行代码。]处理器406利用所确定的测量质量指标来调整多变量概率分布模型，以例如利用上面结合图3描述的计算308来获得GNSS测量的后验误差概率分布。
图5是安装有用于导航系统的示例性模块502的道路载具501(诸如汽车)的示意性俯视图。模块502可以例如形成ADAS的一部分。
模块502包括接口子模块503、处理器504和非易失性存储器505。它还包括GNSS接收机506，该GNSS接收机506被配置为从GNSS内的至少一个卫星507接收GNSS信号并且执行一个或更多个测距测量。接口子模块503接收GNSS接收机506的一个或更多个测量值以及一个或更多个测量质量指标。可以附加地或另选地从模块502的一个或更多个传感器508(诸如陀螺仪、加速度计或轮速传感器)接收测量质量指标。非易失性存储器505存储表示GNSS接收机的测量误差与一个或更多个测量质量指标之间的多变量概率分布的现场数据。现场数据表征测量误差和一个或更多个测量质量指标的统计及其依赖性，并且像图1中已经描述和例示的那样被提前采集。处理器504连接到存储器505以便访问表示多变量概率分布的数据。处理器504利用所接收到的测量质量指标来调整多变量概率分布模型，从而获得GNSS测量的后验误差概率分布。
由模块502生成的后验误差概率分布可用于估计道路载具501的位置的保护等级509。在图中所示的示例中，为保护等级509描绘了径向保护等级，但是当然可以在不同方向(包括具有垂直分量以及水平分量的方向)上不同地定义保护等级509，例如矩形保护等级。
尽管已经参照道路载具501描述了模块502，然而模块502还可以形成飞行器或水上航行器的导航系统的一部分。
本领域技术人员应理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以对上述实施方式进行各种修改。

Claims (20)

1.一种确定由全球导航卫星系统GNSS接收机测量的参数的后验误差概率分布的方法，该方法包括以下步骤：
接收与所述参数的GNSS测量相关联的一个或更多个GNSS测量质量指标中的每一个的值，所述GNSS测量质量指标中的一个或更多个从以下项的集合中选择：载波噪声密度、载波噪声密度可变性、载波相位方差、多径偏差、失锁检测、锁码时间和锁相时间、卫星仰角以及卫星方位角；以及
将所接收到的测量质量指标值或各个所接收到的测量质量指标值输入到多变量概率分布模型中，以确定所述GNSS测量的后验误差概率分布，其中，所述多变量概率分布模型的变量包括所述参数的误差以及所述测量质量指标或各个测量质量指标。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多变量概率分布模型是多变量概率分布函数，所述方法包括以下步骤：
相对于所述测量质量指标使所述多变量概率分布函数边际化以获得边际概率分布函数；以及
利用所述边际概率分布函数将所述多变量概率分布函数归一化以获得条件概率分布。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述测量质量指标中的一个或更多个指示由所述GNSS接收机接收到的一个或更多个GNSS卫星信号的信号失真。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述测量质量指标中的一个或更多个是从由所述GNSS接收机接收到的一个或更多个GNSS卫星信号得到的。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述测量质量指标中的一个或更多个是根据由一个或更多个传感器进行的测量确定的。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，由所述GNSS接收机测量的参数是GNSS距离测量值。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，由所述GNSS接收机测量的参数包括伪距、多普勒和/或载波相位测量值。
8.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法包括：利用所测量的GNSS参数的所述后验误差概率分布来估计所述GNSS接收机的位置中的不确定性的概率分布。
9.根据权利要求8所述的方法，所述方法包括：利用所述GNSS接收机的位置中的不确定性的所述后验误差概率分布来计算保护等级。
10.根据权利要求1或2所述的方法，其中，确定所测量的GNSS参数的所述后验误差概率分布的步骤包括利用与先前GNSS参数测量相关联的一个或更多个GNSS测量质量指标。
11.一种获得多变量概率分布模型的方法，所述多变量概率分布的变量包括由全球导航卫星系统GNSS接收机测量的参数的误差以及一个或更多个GNSS测量质量指标，所述一个或更多个GNSS测量质量指标从以下项的集合中选择：载波噪声密度、载波噪声密度可变性、载波相位方差、多径偏差、失锁检测、锁码时间和锁相时间、卫星仰角以及卫星方位角，该方法包括：针对多个不同地理位置采集所述GNSS测量质量指标中的每一个的值，并且，针对各个地理位置：
接收所述参数的GNSS测量值；
接收所述参数的参考测量值；
将所述参数的GNSS测量值与所述参数的参考测量值进行比较，以获得所述参数的GNSS测量值中的误差；以及
根据GNSS测量误差和GNSS测量质量指标值确定所述多变量概率分布模型。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述GNSS接收机附接到载具或者容纳在载具内。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述多个不同地理位置包括多种不同的道路类型。
14.一种用于导航系统的模块，该模块包括：
接口子模块，该接口子模块用于接收与参数的全球导航卫星系统GNSS测量相关联的一个或更多个测量质量指标中的每一个的值，所述一个或更多个测量质量指标从以下项的集合中选择：载波噪声密度、载波噪声密度可变性、载波相位方差、多径偏差、失锁检测、锁码时间和锁相时间、卫星仰角以及卫星方位角；
存储器，该存储器存储多变量概率分布模型，所述多变量概率分布的变量包括所测量的GNSS参数的误差以及所述GNSS测量质量指标或各个GNSS测量质量指标；以及
处理器，该处理器连接到所述存储器和所述接口子模块，所述处理器被配置为通过将所接收到的测量质量指标值或各个所接收到的测量质量指标值输入到所述多变量概率分布模型中来确定所测量的GNSS参数的后验误差概率分布。
15.根据权利要求14所述的模块，其中，存储在所述存储器中的所述多变量概率分布模型是根据权利要求11至13中的任一项所述的方法获得的。
16.一种全球导航卫星系统GNSS接收机，该GNSS接收机包括根据权利要求14所述的模块。
17.一种用于控制载具的运动的自主驾驶系统，该系统包括根据权利要求14所述的模块。
18.一种用于辅助驾驶员控制载具的高级驾驶员辅助系统ADAS，该ADAS包括根据权利要求14所述的模块。
19.一种载具，该载具包括根据权利要求17所述的自主驾驶系统或根据权利要求18所述的高级驾驶员辅助系统。
20.根据权利要求19所述的载具，所述载具包括用于确定所述测量质量指标中的一个或更多个的一个或更多个传感器。
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