CN112673282A

CN112673282A - 信息处理装置、信息处理系统、信息处理方法和非暂时性计算机可读介质

Info

Publication number: CN112673282A
Application number: CN201980059497.5A
Authority: CN
Inventors: 宫本龙; 柏木真保; 神田优花
Original assignee: NEC Solution Innovators Ltd
Current assignee: NEC Solution Innovators Ltd
Priority date: 2018-09-26
Filing date: 2019-06-14
Publication date: 2021-04-16
Also published as: US11762100B2; JPWO2020066153A1; US20210349219A1; WO2020066153A1

Abstract

一种信息处理装置(100)，其包括：定位信号获取单元(101)，其被配置成获取从定位卫星发送的定位信号；和参数获取单元(102)，其被配置成计算基于定位信号所预设的参数。信息处理装置(100)还包括：精度指标计算单元(103)，其被配置成从参数计算定位精度指标；以及输出单元(104)，其被配置成输出定位精度指标。

Description

信息处理装置、信息处理系统、信息处理方法和非暂时性计算机可读介质

技术领域

本公开涉及一种信息处理装置、信息处理系统、信息处理方法和程序。

背景技术

在诸如机动车的移动体中，广泛使用了使用GNSS(全球导航卫星系统)的导航系统。在导航系统中，在任何类型的环境中准确进行定位是很重要的。然而，当使用用于通过GNSS卫星定位移动体的位置的方法时，由于各种因素，位置精度可能劣化。

使定位精度劣化的因素包括：例如，卫星的轨道误差，时钟误差，电离层的波动，对流层的波动，由于云、森林、建筑物等等阻挡无线电波而引起的信号拦截，以及在森林、高层建筑等中由无线电波反射引起的多径接收。当无法获取准确的位置信息时，定位结果的可靠性会减低。

为了解决这个问题，已经提出了一种技术，该技术用于基于使用GNSS功能的定位结果的可靠性程度和使用自主导航定位的定位结果的可靠性程度来选择具有高度可靠性的定位结果(例如，参见专利文献1)。

引文列表

专利文献

专利文献1：日本未经审查的专利申请公开No.2009-229295

发明内容

技术问题

专利文献1中公开的技术基于HDOP(精度水平稀释)信息和SN(信噪比)信息来计算卫星定位结果的可靠性的程度。因此，该计算是基于要定位的环境，并且基于对象物的实际移动的确定不能够被进行。换句话说，专利文献1中描述的技术不能确定卫星定位结果的可靠性。

本公开的目的是提供解决不能确定卫星定位结果的可靠性的问题的信息处理装置、信息处理方法和程序。

问题的解决方案

示例方面是一种信息处理装置，包括：定位信号获取单元，其被配置成获取从定位卫星发送的定位信号；和参数获取单元，其被配置成计算基于定位信号所预设的参数。信息处理装置进一步包括：精度指标计算单元，其被配置成从参数计算定位精度指标；和输出单元，其被配置成输出定位精度指标。

另一个示例方面是一种信息处理方法，包括：获取从定位卫星发送的定位信号；计算基于定位信号所预设的参数；从参数计算定位精度指标；以及输出定位精度指标。

另一个示例方面是一种使计算机执行信息处理方法的程序，其包括：获取从定位卫星发送的定位信号；计算基于定位信号所预设的参数；从参数计算定位精度指标；以及输出定位精度指标。

本发明的有益效果

根据本公开，能够提供一种用于使用从GNSS卫星接收的定位信号来确定定位结果的可靠性的信息处理装置等。

附图说明

图1是根据第一示例实施例的信息处理装置的示意性框图；

图2是示出用于产生由信息处理装置所积累的影响系数的步骤的示例的流程图；

图3是根据第二示例实施例的信息处理系统的示意性框图；

图4是根据第二示例实施例的信息处理装置进行的处理的流程图；

图5是根据第三示例实施例的信息处理系统的示意性框图；以及

图6是用于解释根据第三示例实施例的信息处理系统的操作的图。

具体实施方式

为了解释清楚起见，以下描述和附图已被适当地省略和简化。在附图中，相同的元件由相同的附图标记表示，并且如有必要，则省略重复的描述。

[第一示例实施例]

下面将参考附图描述本公开的示例实施例。图1是根据第一示例实施例的信息处理装置的示意性配置图。在该示例实施例中，信息处理装置100被合并到例如汽车导航系统中。信息处理装置100获取从GNSS卫星发送的定位信号，确定从获取的定位信号计算出的定位结果的可靠性，并将该确定结果提供给汽车导航系统。信息处理装置100输出的确定结果被称为精度指标(或定位精度指标)。信息处理装置100包括定位信号获取单元101、参数获取单元102、精度指标计算单元103和输出单元104作为主要组件。以下将沿着信号流描述每个组件的细节。

定位信号获取单元101获取从外部供应的定位信号。定位信号获取单元101例如是用于根据预设的通信协议接收定位信号的接口。定位信号获取单元101还可以是总线接口，其响应于来自外部的请求而适当地接受定位信号。

定位信号被包括在GNSS卫星发送的无线电波中。当汽车导航系统接收到从GNSS卫星发送的无线电波时，汽车导航系统放大并解调接收到的无线电波。定位信号获取单元101接收由汽车导航系统解调的定位信号，并将接收到的定位信号供应给参数获取单元102。

参数获取单元102从定位信号获取单元101接收定位信号，并从接收到的定位信号获取预设参数。由参数获取单元102获取的参数包括：来自定位信号中包括的每个卫星的信号中包括的信息，或者从定位信号中包括的信息来估计(计算)的(估计)值。

下面将描述从定位信号中包括的信息来计算估计值的示例。GNSS接收器(诸如汽车导航系统)计算称为伪距的值来定位其位置。通过将通过被包括在定位信号中的被称为PRN(伪随机噪声)的定位代码测量到的卫星和接收器之间的定位信号的传播时间乘以光速来计算伪距。当将伪距定义为Pi时，可以通过以下公式(1)来表达伪距的观察模型。

[公式1]

P_i＝c(t_r-t^S)+ε_Pi＝ρ+c(dt-dT)+I_i+T+ε_Pi (1)

在公式1中，c是真空中的光速，t_r是接收器处定位信号的接收时间，t^S是卫星处定位信号的发送时间，ε_Pi是观测误差，ρ是卫星与观测点之间的几何距离，dt是接收器的时钟误差，dT是卫星的时钟误差，_Ii是电离层延迟，并且T是对流层延迟。可以通过使用GNSS接收器计算出的伪距进行定位来确定近似位置。但是，如公式(1)所示，通过估计更详细的参数可以以更高的精度确定位置。

除了上述伪距之外，GNSS接收器还计算称为载波相位的值。载波相位是对接收器解调的定位信号的载波相位角的连续测量。GNSS接收器可以通过利用计算出的载波相位以更高的位置精度进行定位。当将载波相位定义为Li时，观察模型可以由以下公式(2)和(3)来表达。

[公式2]

L_i≡λ_iΦ_i＝ρ+c(dt-dT)-I_i+T+λ_iN_i+ε_Li (2)

[公式3]

在公式(2)和(3)中，Li是作为距离的载波相位，λi是载波波长，Φi是作为无量纲量的载波相位，Ni是载波相位偏差，εLi是观测误差，Φ_0r,i是接收器的初始相位，Φ^S _0,i是卫星的初始相位，并且_ni是整数模糊度。

通过基于伪距和载波相位的观测模型以及卫星的定位信号来估计各种参数，可以获得精度更高的位置。定位信号中包括的参数包括例如定位信号发送时钟、信号强度、卫星的导航消息等。参数获取单元102除了从定位信号获取的上述参数之外，还估计由公式(1)至(3)表达的误差因子的参数，并将它们供应给精度指标计算单元103。

精度指标计算单元103通过对从参数获取单元102接收到的参数进行预设的精度指标计算来计算精度指标。精度指标与GNSS接收器接收到的定位信号相关联，并且是指示当使用接收到的定位信号来定位GNSS接收器的位置时是否可以根据用户期望的定位精度来进行定位。即，用户可以通过参考定位信号和精度指标来确定定位信号的可靠性。精度指标计算单元103通过预设方法从参数计算精度指标，并将计算的精度指标提供给输出单元104。

这里，将描述精度指标计算的示例。精度指标计算单元103包括用于进行精度指标计算的精度指标计算器。精度指标计算单元103已经预先累积称为影响系数的值。精度指标计算器通过将接收到的参数乘以影响系数来计算精度指标。精度指标计算器可以是软件、硬件或其组合。

输出单元104将从精度指标计算单元103接收到的精度指标输出到信息处理装置100的外部。输出单元104例如是用于根据预设通信协议将精度指标输出到外部的接口。输出单元104可以是总线接口，该总线接口用于响应于来自输出目的地的请求适当地输出缓冲的信号。

当输出单元104输出精度指标时，输出单元104还输出关于与输出精度指标相对应的定位信号的信息。关于与输出精度指标相对应的定位信号的信息例如是卫星特有的识别信息和定位信号的接收时间。

接下来，将参考图2描述由精度指标计算单元103累积的影响系数。图2是示出用于生成由信息处理装置累积的影响系数的步骤的示例的流程图。影响系数由根据本示例实施例的信息处理装置100的制造商等事先生成。这里，将描述由上述制造商等使用的计算机生成影响系数的处理。

首先，将计算机放置在预定位置(步骤S1)。在此，如稍后将会描述的，假定事先获取预定位置以验证定位信号的精度。

接下来，计算机获取预定位置处的参考位置信息(步骤S2)。参考位置信息是用于利用定位信号验证计算机安装位置的信息。即，参考位置信息是与诸如从定位信号生成的参数的信息相对应的信息，并且是作为精确信息的已知信息。

接下来，计算机获取在安装位置处的定位信号(步骤S3)。也就是说，计算机连接到例如GNSS接收器，并从连接的GNSS接收器接收定位信号。

接下来，计算机将参考位置信息与从GNSS接收器接收到的定位信号进行比较(步骤S4)。这里，例如，计算机将参考位置信息中包括的预定参数与定位信号中包括的参数进行比较。

接下来，计算机基于比较的结果来更新影响系数(步骤S5)。例如，使用下面公式(4)所示的多元回归方程来更新影响系数。

[公式4]

y_ac＝a₀+a₁×P₁+a₂×P₂+a₃×P₃+a₄×P₄ (4)

在此，yac是精度指标，其指示与参考位置信息有关的位置与由定位信号确定的位置之间的差。精度指标是例如通过将与参考位置信息有关的位置与定位信号中包括的位置之间的距离或距离乘以预定系数而获得的数值。此外，a₀至a₄是用于相应参数的部分回归系数，并且P₁至P₄是从定位信号获取的参数(时钟误差、对流层延迟、电离层延迟或载波相位偏移等)。通过将参考位置信息与定位信号之间的多次比较进行比较来计算偏回归系数。在此处所示的示例中，将由此计算出的偏回归系数更新为影响系数。尽管在公式(4)中参数是P₁至P₄，但是当然可以将参数的数量设置为任何数。

接下来，计算机确定是否结束生成影响系数的处理(步骤S6)。如果未确定用于生成影响系数的处理结束(步骤S6：否)，则将计算机安装在与过去位置不同或相同的地方(步骤S1)，并且将参考位置信息与定位信号再次进行比较，并且然后更新影响系数。另一方面，当确定用于生成影响系数的处理结束时(步骤S6：是)，计算机基于到目前为止进行的处理所更新的结果来确定影响系数(步骤S7)。制造商等使信息处理装置100存储由此确定的影响系数。

通过以上处理生成影响系数。制造商等提取所生成的影响系数，并将所提取的影响系数事先存储在信息处理装置100中。

到此为止已经描述了第一示例实施例，但是根据此示例实施例的配置不限于此。例如，信息处理装置100可以从定位信号中获取一个参数，并通过对该参数进行简单的回归分析来计算精度指标。代替多元回归分析，可以使用诸如概率神经网络、卷积神经网络或递归神经网络的人工神经网络来进行在信息处理装置100中进行的精度指标的计算。信息处理装置100进行的精度指标的计算不限于上述方法，并且可以是其他概率计算。在参考图2描述的用于确定影响系数的方法中，代替多元回归分析，可以进行使用人工神经网络的计算或通过机器学习的计算。

根据本示例实施例的信息处理装置100可以安装在机动车、轮船、飞机、无人机、摩托车等上，只要移动体具有使用GNSS信号定位移动体的位置的功能即可。除了移动体之外，根据本示例实施例的信息处理装置100可以被安装在具有使用GNSS信号来定位自身位置的功能的个人计算机、智能电话、手表或头盔上。

利用上述配置，根据本示例实施例的信息处理装置100输出与所获取的定位信号有关的精度指标。因此，根据此示例实施例，可以提供一种信息处理装置等，其用于使用从GNSS卫星接收的定位信号来确定定位结果的可靠性。

[第二示例实施例]

接下来，将描述第二示例实施例。第二示例实施例与第一示例实施例的不同之处在于，根据第二示例实施例的系统除了上述信息处理装置100的组件之外还包括其他组件。图3是根据第二示例实施例的信息处理系统的示意性配置图。附图中所示的信息处理系统20主要包括接收装置200、信息处理装置100和车辆位置定位装置210。

接收装置200接收从GNSS卫星发送的无线电波，并从接收到的无线电波生成定位信号。然后，接收装置200将定位信号供应给信息处理装置100和车辆位置定位装置210。接收装置包括用于接收来自GNSS卫星的无线电波的天线以及用于放大、解调等通过天线接收到的无线电波的电路。如附图中所示，当存在发送由接收装置200可接收的无线电波的卫星1至3时，接收装置200从每个卫星接收无线电波，为它们生成定位信号，并将这些信号供应给信息处理装置100和车辆位置定位装置210。

车辆位置定位装置210从接收装置200接收定位信号，并从接收到的定位信号中定位其自身车辆的位置。更具体地，可以从来自相应GNSS卫星的定位信号的每个GNSS卫星与车辆之间的距离、时间信息等计算其自身车辆的位置。

车辆位置定位装置210从信息处理装置100接收关于精度指标的信息和与精度指标相对应的定位信号。然后，车辆定位装置210参考所接收的精度指标等来确定如何处理从接收装置200接收的定位信号。

另外，除了从接收装置200接收到的定位信号之外，车辆位置定位装置210还可以包括陀螺仪传感器等作为用于估计其自身车辆的位置的装置。通过包括陀螺仪传感器等等，当不能获取定位信号时，车辆位置定位装置210可以估计其自身车辆的位置。此外，即使可以获取定位信号，车辆位置定位装置210也可以估计其自身车辆的位置。在这种情况下，车辆位置定位装置210可以在基于来自GNSS卫星的定位信号的定位和由陀螺仪传感器等估计的定位之间进行选择，以确定其自身车辆的位置。

接下来，将参考图4描述信息处理系统20的处理的示例。图4是由根据第二示例实施例的信息处理装置进行的处理的流程图。

接收装置200从GNSS卫星接收无线电波，并从接收到的无线电波中获取定位信号(步骤S21)。接收装置200将获取的定位信号供应给信息处理装置100和车辆位置定位装置210。

接下来，信息处理装置100通过包括在信息处理装置200中的参数获取单元102从自接收装置100接收到的定位信号中获取参数(步骤S22)。参数获取单元102将获取的参数供应给精度指标计算单元103。

接下来，信息处理系统20确定定位信号是否被劣化(步骤S23)。具体地，在步骤S23中，精度指标计算单元102使用由参数获取单元103接收的参数来计算精度指标。然后，如参考图1所述，输出单元104输出精度指标。从输出单元104输出的精度指标被供应给车辆位置定位装置210。车辆定位装置210从自信息处理装置100接收到的精度指标的值来确定与所接收的精度指标相关的定位信号是否被劣化。更具体地说，基于精度指标的值的量级来确定定位信号的劣化。例如，当精度指标yac小于为精度指标的值设置的阈值Y_TH时，车辆定位装置210不确定定位信号被劣化，而当精度指标yac不小于阈值Y_TH时车辆定位装置210确定定位信号被劣化。

如果精度指标yac小于阈值Y_TH(步骤S23：是)，则信息处理系统20输出从定位信号计算出的自身车辆的位置作为自身车辆位置信息(步骤S24)。在输出自己的车辆位置信息之后，信息处理系统20结束处理。

另一方面，当精度指标yac不小于阈值Y_TH时(步骤S23：否)，信息处理系统20不输出从定位信号计算的自身车辆位置作为自身车辆位置信息，并且进入步骤S25。

接下来，车辆位置定位装置210确定是否存在替代信息(步骤S25)。当包括诸如上述陀螺传感器的用于估计其自身车辆的位置的装置时，车辆位置定位装置210确定存在替代信息(步骤S25：是)。在这种情况下，车辆位置定位装置210输出替代信息(步骤S26)，并且然后结束处理。另一方面，不包括用于估计车辆位置的装置，车辆定位装置210不确定存在替代信息(步骤S25：否)，并且进入到步骤S27。

接下来，车辆位置定位装置210确定是否输出从定位信号计算出的位置信息(步骤S27)。如果车辆位置定位装置210未确定从劣化的定位信号计算出的位置信息要被输出(步骤S27：否)，则信息处理系统20不输出位置信息(步骤S28)，并结束输出处理。另一方面，当车辆位置定位装置210确定从劣化的定位信号计算出的位置信息要被输出时(步骤S27：是)，信息处理系统20输出位置信息(步骤S29)。在输出位置信息之后，信息处理系统20结束处理。

到此为止已经描述了根据第二示例实施例的信息处理系统20。根据第二示例实施例，可以使用从GNSS卫星接收的定位信号来确定定位结果的可靠性，并且可以根据确定结果来确定是否输出从所获取的定位信号计算出的位置信息。当存在替代信息时，当定位信号的精度不高时可以输出替代信息。利用此配置，根据第二示例实施例的信息处理系统20可以以更高的可靠性输出自身车辆位置信息。

[第三示例实施例]

接下来，将描述第三示例实施例。根据第三示例实施例的信息处理系统与根据第二示例实施例的信息处理系统的不同之处在于，根据第三示例实施例的信息处理系统被配置成从外部获取影响系数。图5是根据第三示例实施例的信息处理系统的示意性配置图。

附图中所示的信息处理系统30包括信息处理装置110，以代替根据第二示例实施例的信息处理装置100。除了上述信息处理装置100的配置之外，信息处理装置110还包括影响系数获取单元105。信息处理装置110连接到服务器300。

影响系数获取单元105获取从服务器300发送的影响系数。影响系数获取单元105将获取的影响系数供应给精度指标计算单元103。因此，精度指标计算单元103从自参数获取单元102接收到的系数和自影响系数获取单元105接收的影响系数来计算精度指标。影响系数获取单元105具有从服务器300请求影响系数的功能。

服务器300以服务器300可以与信息处理系统30通信的方式连接到信息处理系统30。服务器300例如是以服务器300可以与信息处理系统30无线地通信的方式连接到信息处理系统30的计算机。服务器300包括影响系数存储区域301。影响系数存储区域301是非易失性存储设备，并且例如由闪存、HDD(硬盘驱动器)、SSD(固态驱动器)等组成。影响系数存储区域301存储通过参考图2描述的方法确定的影响系数。服务器300适当地响应于来自信息处理系统30的请求来发送影响系数。通过这种配置，信息处理系统30可以使用从服务器300发送的影响系数来计算精度指标。

服务器300可以在影响系数存储区域301中存储多种影响系数。即，服务器300可以存储多种影响系数，并且可以将从多种影响系数当中选择的影响系数发送到信息处理系统30。通过这样的配置，信息处理系统30可以累积多个影响系数，如在下述示例中，并且响应于信息处理装置110的请求而单独使用它们。

服务器300存储多种影响系数的原因是例如下述情况。如参考图2所述，通过累加多个参数和包括在定位信号中的精度指标来确定影响系数度，并且在生成这样的影响系数中所测量的精度指标趋于由于电离层、对流层等的波动的影响而波动。电离层和对流层取决于根据一天中的时间、季节、天气等而趋向于波动。例如，在电离层和对流层中，当阳光照耀时白天中的电子密度等等趋向于与当没有阳光照耀时的日落之后的电子密度等等不同。因此，在确定影响系数时，例如通过位置、时间、季节、天气等来区分多种影响系数。

显然的是，用于确定影响系数的定位信号也受到获取定位信号的位置的影响。例如，在高层建筑物并排站立的市区中，定位信号的中断和多径可能发生。因此，通过位置也可以区分多种影响系数。

在上述情况下，服务器300可以存储在多个条件下确定的影响系数，并且可以将从多个影响系数当中选择的影响系数发送到信息处理系统30。

接下来，将参考图6描述用于存储多个影响系数的操作的服务器300和信息处理系统30的示例。图6是用于解释根据第三示例实施例的信息处理系统的操作的图。附图中所示的机动车90包括信息处理系统30。信息处理系统30以使得信息处理系统30可以与服务器300无线通信的方式连接到安装在指定地方处的服务器300。在附图中，机动车90位于区域A1中，并且在定位机动车90的位置的同时沿箭头方向(附图的右侧)移动。期待机动车90从区域A1移至区域A2，并且在附图中所示地状态之后进一步到区域A3。下面将描述在这种情况下信息处理系统30的操作的示例。

位于区域A1中的机动车90的信息处理系统30在接收从多个GNSS卫星80发送的定位信号的同时对机动车90的位置进行定位。信息处理系统30从服务器300接收影响系数并使用接收到的影响系数计算精度指标。此时，信息处理系统30向服务器300通知机动车90位于区域A1中，并从服务器300请求影响系数。服务器300将与区域A1相对应的影响系数Ca1发送给位于区域A1中的信息处理系统30。信息处理系统30从服务器300获取影响系数Ca1，并使用获取的影响系数Ca1计算精度指标。

之后，当机动车90从区域A1移动到区域A2时，信息处理系统30通过定位信号检测到机动车90位于区域A2中。在这种情况下，信息处理系统30向服务器300通知机动车90位于区域A2中，并向服务器300请求影响系数。服务器300将与区域A2相对应的影响系数Ca2发送给位于区域A2中的信息处理系统30。

当机动车90从区域A2移动到区域A3时，进行相同的处理。即，服务器300将与区域A3相对应的影响系数Ca3发送到位于区域A3中的信息处理系统30。

以这种方式，信息处理系统30从服务器300获取与每个区域相对应的影响系数，并且使用所获取的影响系数来计算与每个区域相对应的精度指标。信息处理系统30以这种方式接收与每个区域相对应的影响系数，并且使用接收到的影响系数来计算精度指标。

尽管到此为止已经描述了第三示例实施例，但是根据第三示例实施例的信息处理系统30不限于上述配置。例如，影响系数获取单元105可以不具有从服务器300请求影响系数的功能，并且可以被配置成接收包括由服务器300广播的影响系数的信号。在这种情况下，服务器300发送区域信息和与对应于该区域信息的影响系数相关联的信号。然后，信息处理系统30定位其自己的位置，并从接收到的信号中提取包括与所定位的位置相对应的影响系数的信号。

此外，服务器300不限于图6所示的示例，并且可以根据例如一天中的时间、季节或天气来改变要发送的影响系数。

利用上述配置，根据第三示例实施例的信息处理系统30可以提供信息处理装置等，用于根据放置待定位的车辆的情况来确定定位结果的可靠性。因此，根据第三示例实施例的信息处理系统30可以输出高度可靠的车辆位置信息。

注意，本公开不限于上述示例实施例，并且可以在不脱离本公开的精神的情况下适当地修改。

在以上示例实施例中，已经将本公开描述为硬件配置，但是本公开不限于此。还可以通过使CPU(中央处理单元)执行用于指定处理(例如，图2或图4的流程图的处理)的计算机程序来实现本公开。可以使用任何类型的非暂时性计算机可读介质来存储上述程序并将其提供给计算机。非暂时性计算机可读介质包括任何类型的有形存储介质。非暂时性计算机可读介质的示例包括磁存储介质(诸如软盘、磁带、硬盘驱动器等)、光磁存储介质(例如，磁光盘)、CD-ROM(只读存储器)、CD-R、CD-R/W和半导体存储器(例如，掩码ROM、PROM(可编程ROM)、EPROM(可擦除PROM)、闪存ROM、RAM(随机存取存储器)等)。可以使用任何类型的暂时性计算机可读介质将程序提供给计算机。暂时性计算机可读介质的示例包括电信号、光信号和电磁波。暂时性计算机可读介质可以经由有线通信线(例如，电线和光纤)或无线通信线将程序提供给计算机。

本申请基于并要求2018年9月26日提交的日本专利申请No.2018-180823的优先权，其全部内容通过引用合并于此。

参考标志列表

20 信息处理系统

30 信息处理系统

80 GNSS卫星

90 机动车

100 信息处理装置

101 定位信号获取单元

102 参数获取单元

103 精度指标计算单元

104 输出单元

105 影响系数获取单元

110 信息处理装置

200 接收装置

210 车辆位置定位装置

300 服务器

301 影响系数存储区域

Claims

1.一种信息处理装置，包括：

定位信号获取装置，所述定位信号获取装置用于获取从定位卫星发送的定位信号；

参数获取装置，所述参数获取装置用于计算基于所述定位信号所预设的参数；

精度指标计算装置，所述精度指标计算装置用于从所述参数计算定位精度指标；以及

输出装置，所述输出装置用于输出所述定位精度指标。

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，

所述参数获取装置获取几何距离、时钟误差、电离层延迟、对流层延迟和载波相位偏差的值中的至少一个作为所述参数。

3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置，其中，

所述精度指标计算装置基于所述参数和与所述参数相对应的影响系数来计算所述定位精度指标。

4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，

所述精度指标计算装置确定根据定位对象物的位置、时间和天气当中的至少一种条件所要使用的所述影响系数。

5.根据权利要求3或4所述的信息处理装置，进一步包括：

影响系数获取装置，所述影响系数获取装置用于获取所述影响系数，

其中，

所述精度指标计算装置基于从所述影响系数获取装置获取的所述影响系数来计算所述定位精度指标。

6.根据权利要求3至5中的任一项所述的信息处理装置，其中，

所述精度指标计算装置基于所述影响系数和所述参数，通过回归分析来计算所述定位精度指标。

7.一种信息处理系统，包括：

根据权利要求1至6中的任一项的所述信息处理装置；和

接收装置，所述接收装置被配置成接收所述定位信号。

8.一种信息处理系统，包括：

根据权利要求3至6中的任一项的所述信息处理装置；和

信息提供装置，所述信息提供装置被配置成将所述影响系数提供给所述信息处理装置。

9.一种信息处理方法，包括：

获取从定位卫星发送的定位信号；

计算基于所述定位信号所预设的参数；

从所述参数计算定位精度指标；以及

输出所述定位精度指标。

10.一种非暂时性计算机可读介质，其存储使计算机执行信息处理方法的程序，所述方法包括：

获取从定位卫星发送的定位信号；

计算基于所述定位信号所预设的参数；

从所述参数计算定位精度指标；以及

输出所述定位精度指标。