CN115803648A

CN115803648A - 表征地形之上的高度的置信度

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Publication number: CN115803648A
Application number: CN202180041680.XA
Authority: CN
Inventors: 迈克尔·多莫迪; 巴德里纳特·纳加拉然; 韩贵媛; 阿伦·拉古帕蒂
Original assignee: Nextnav LLC
Current assignee: Nextnav LLC
Priority date: 2020-06-11
Filing date: 2021-06-04
Publication date: 2023-03-14
Also published as: JP2022001866A; EP4165430A1; US20220377499A1; WO2021250524A1; US20210392457A1; US11418914B2

Abstract

一种方法涉及在移动装置或服务器处确定参考海拔之上的高度的不确定性、移动装置的估计的2D位置以及使用所估计的2D位置来确定参考海拔之上的地形高度的不确定性。使用参考海拔之上的高度的不确定性和参考海拔之上的地形高度的不确定性在移动装置或服务器处确定移动装置的地形之上的高度的不确定性。

Description

表征地形之上的高度的置信度

相关申请的交叉引用

本申请要求于2020年6月11日提交的美国临时专利申请第63/037,890号的优先权，该美国临时专利申请的全部内容在此通过引入整体并入本文中。

背景技术

尤其当移动装置位于其中位置可能存在于地形上方(例如，在建筑物内)的城市环境中时，确定移动装置(例如，由用户操作的智能电话)在环境中的确切位置可能是相当具有挑战性的。例如，对移动装置的海拔的不精确估计可能对移动装置的用户具有生死攸关的后果，因为不精确的海拔估计可能当应急人员在建筑物的多个楼层上搜索用户时延迟应急人员响应时间。在不太严重的情况下，不精确的海拔估计可能导致用户到达环境中的错误区域。

存在用于估计移动装置的海拔的不同方法。在基于气压的定位系统中，可以使用来自移动装置的经校准的压力传感器的压力的测量值连同来自经校准的参考压力传感器的网络的环境压力测量值以及来自网络或其他源的环境温度的测量值来计算海拔。移动装置的海拔的估计(h_mobile)可以由移动装置、服务器或接收所需信息的另一机器如下计算：

其中，P_mobile是由移动装置的压力传感器对移动装置的位置处的压力的估计，P_sensor是对参考压力传感器的位置处的压力的估计，其精确到相对于真实压力的压力容许量之内(例如，小于5Pa)，T_remote是对参考压力传感器的位置处或远程温度传感器的不同位置处的温度的估计(例如，以开尔文为单位)，h_sensor是对参考压力传感器的估计海拔，其被估计在所期望量的海拔误差内(例如，小于1.0米)，g对应于由重力引起的加速度(例如，-9.8m/s²)，R是气体常数，并且M是空气(例如，干燥空气或其他)的摩尔质量。如本领域普通技术人员将理解的，在等式1的替选实施方式中，可以用正号(+)来代替负号(-)(例如，g＝9.8m/s²)。在参考压力传感器的位置处的压力的估计可以被转换成与参考压力传感器对应的估计的参考水平压力，因为它指定在参考压力传感器的纬度和经度处但可能不同于参考压力传感器的海拔的参考水平海拔处的压力的估计。参考水平压力可以如下来确定：

其中，P_sensor是对在参考压力传感器的位置处的压力的估计，P_ref是参考水平压力估计，并且h_ref是参考水平海拔。移动装置的海拔h_mobile可以使用等式1来计算，其中h_ref代替h_sensor并且P_ref代替P_sensor。参考水平海拔h_ref可以是任何海拔并且通常被设定在平均海平面(MSL)。当两个或更多个参考水平压力估计可用时，参考水平压力估计被组合成单个参考水平压力估计值(例如，使用参考压力的平均值、加权平均值或其他合适的组合)，并且单个参考水平压力估计值被用于参考水平压力估计P_ref。

在使用中，通常相对于参考系提供移动装置的海拔。通常，地球表面上的海拔是椭球之上的高度(HAE)或平均海平面之上(AMSL)的高度。然而，这些值对于某些应用——例如测量用户在建筑物中的楼层水平或提供上山徒步路线的难度的一些度量——不太有用。而是，海拔或地形之上的高度(HAT)更有用。HAT可以被提供为：

HAT＝HAE-椭球之上的地形高度(等式3)，

或

HAT＝AMSL-平均海平面之上的地形高度(等式4)。

椭球之上的地形高度和平均海平面之上的地形高度通常可以各自被称为参考之上的地形高度或者被简称为“地形”(T)。虽然HAT是更加用户友好的测量，但是它不是完美的测量并且容易出错。HAT中的这样的误差可以归因于HAE或AMSL和/或T中的误差。

发明内容

在一些实施方式中，一种方法涉及在移动装置或服务器处确定参考海拔之上的高度的不确定性。在移动装置或服务器处确定移动装置的估计的2D位置。使用所估计的2D位置在移动装置或服务器处确定参考海拔之上的地形高度的不确定性。使用参考海拔之上的高度的不确定性和参考海拔之上的地形高度的不确定性，在移动装置或服务器处确定移动装置的地形之上的高度的不确定性。

在一些实施方式中，一种方法涉及确定表示与移动装置的压力传感器相关联的误差的第一误差值。确定表示与参考压力传感器相关联的误差的第二误差值。使用第一误差值和第二误差值来确定参考海拔之上的高度的不确定性。在移动装置或服务器处确定移动装置的估计的2D位置。使用所估计的2D位置在移动装置或服务器处确定地形数据库的地形数据库准确度的不确定性。使用所估计的2D位置在移动装置或服务器处确定可能的2D位置的轨迹上方的地形平坦度的不确定性。使用地形数据库准确度的不确定性和可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性，在移动装置或服务器处确定参考海拔之上的地形高度的不确定性。使用参考海拔之上的高度的不确定性和参考海拔之上的地形高度的不确定性，在移动装置或服务器处确定移动装置的地形之上的高度的不确定性。

附图说明

图1描绘了用于表征地形之上的高度的置信度的系统和方法可以在其中操作的操作环境。

图2A和图2B各自示出了根据一些实施方式的给定位置和置信度的可能位置。

图3描绘了根据一些实施方式的用于表征地形之上的高度的置信度的过程。

图4描绘了根据一些实施方式的用于确定参考海拔之上的地形高度的不确定性的过程。

图5A和图5B各自描绘了根据一些实施方式的用于使用参考海拔之上的高度的不确定性和参考海拔之上的地形高度的不确定性来确定地形之上的高度的不确定性的不同过程。

图6A和图6B各自描绘了根据一些实施方式的用于使用参考海拔之上的高度的不确定性和参考海拔之上的地形高度的不确定性来确定地形之上的高度的不确定性的不同过程。

图7A至图7E各自描绘了根据一些实施方式的用于确定在确定参考海拔之上的地形高度的不确定性时使用的地形数据库准确度的不确定性的不同过程。

图8描绘了根据一些实施方式的用于确定在确定参考海拔之上的地形高度的不确定性时使用的移动装置的可能位置的偏差轨迹上方的平坦度的不确定性的不同过程。

图9示出了发射器、移动装置和服务器的部件。

具体实施方式

下面描述用于表征地形之上的高度的置信度的系统和方法。首先关注图1所示的用于表征地形之上的高度的置信度的系统和方法可以在其中操作的操作环境100。如图1所示，环境100包括地面发射器110、至少一个移动装置120和服务器130的网络。发射器110中的每一个和移动装置120可以相对于不同地形位于各种自然或人造结构(例如，建筑物)190内部或外部的不同海拔或深度处。使用已知的传输技术，定位信号113和153分别从发射器110和卫星150被发射，并且随后由移动装置120接收。例如，发射器110可以使用如本领域已知或本文以其他方式公开的一个或更多个公共多路复用参数来发射信号113，所述一个或更多个公共多路复用参数利用时隙、伪随机序列、频率偏移或其他方法。移动装置120可以采用不同的形式，包括移动电话或其他无线通信装置、便携式计算机、导航装置、跟踪装置、接收器或可以接收信号113和/或153的另外合适的装置。发射器110、移动装置120和服务器130中的可能部件的示例在图9中被示出并且在本公开内容的“其他方面”部分中进行讨论。具体地，每个发射器110和移动装置120可以包括用于生成大气条件(例如，大气压力和温度)的测量值的大气传感器(例如，大气压力和温度传感器)，所述大气条件的测量值用于估计移动装置120的未知海拔。

如背景技术部分中所讨论的，通常相对于参考系提供移动装置的海拔。通常，地球表面上的海拔被描述为椭球之上的高度(HAE)或平均海平面之上(AMSL)的高度。然而，这些值对于某些应用——例如测量用户在建筑物中的楼层水平或上山徒步路线的难度的一些度量——不太有用。而是，海拔或地形之上的高度(HAT)更有用。HAT的测量可以被提供为：

HAT＝参考海拔之上的高度(RA)-参考海拔之上的地形高度(T) (等式3)，

其中，参考海拔之上的高度(RA)为HAE、AMSL或其他参考海拔。在一些实施方式中，参考海拔之上的高度(RA)可以是指移动装置、固定装置或可操作以用于海拔确定的另一装置的参考海拔之上的高度。类似地，地形之上的高度(HAT)可以是指移动装置、固定装置或可操作以用于海拔确定的另一装置的地形之上的高度。例如，地形之上的高度(HAT)可以是指移动装置在地形上方的高度。为了便于讨论，参考海拔之上的地形高度(T)在本公开内容中可以被称为“地形高度”。

HAT测量值可能不反映在地形上方的实际高度，因为在如何确定参考海拔之上的高度(RA)和/或参考海拔之上的地形高度(T)方面存在误差。在3D空间中，海拔或Z是与其他两个维度X和Y不相关的独立维度。然而，当相对于诸如地形的另一参考系测量海拔时，需要参考系的准确度来正确地表征海拔误差或置信度——例如，如果参考系是通常仅精确到N米以内的地形表面，则相对于该地形表面的海拔只能精确到不优于N米以内。另外，如果位置的纬度/经度估计具有误差并且不能在地形表面上被定位到不平坦或凹凸不平的区域中任何优于M米的地方(并且这样的测量值可能均匀分布在该凹凸不平的区域周围)，则海拔的最坏情况误差可能超过(N+M)米。因此，确定HAT置信度是有利的，所述HAT置信度仅在一个度量中表征其自身测量的质量、其他两个空间维度以及基础参考系的质量。用于有利地确定传播误差的HAT置信度的一种方法如下：

ΔHAT＝ΔRA+ΔT (等式4)，

其中，HAT的测量的不确定性(即，ΔHAT)被定义为参考海拔之上的高度的不确定性(即，ΔRA)加上参考海拔之上的地形高度的不确定性(即，ΔT)之和。该误差公式可以表征最坏情况误差，这对于测量来自基础分量的最坏情况贡献是有用的。对分量进行组合的替选方式是将各个方差进行正交组合，其假设误差是不相关的，如下：

(ΔGAT)²＝(ΔRA)²+(ΔT)² (等式5)，

或

HAT置信度在表征HAT测量的准确度时是有用的，其可以与建筑物或人造结构数据库相关或者被映射到建筑物或人造结构数据库(其中高度通常被给出为地形水平之上或楼层水平之上)。通过测量相对于建筑物或结构参考的HAT值的范围，HAT的测量可以用于不同的应用，包括用于用户情境说明(例如，驾驶、行走、坐着等)。

在一些实施方式中，参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)可以是指移动装置、固定装置或可操作以用于海拔确定的另一装置的参考海拔之上的高度的不确定性。类似地，地形之上的高度的不确定性(ΔHAT)可以是指移动装置、固定装置或可操作以用于海拔确定的另一装置的地形之上的高度的不确定性。例如，地形之上的高度的不确定性(ΔHAT)可以是指移动装置在地形上方的高度的不确定性。

可以以不同的方式确定参考海拔之上的高度的不确定性(即，ΔRA)。在2020年5月19日发布的题为“SYSTEMS AND METHODS FOR DETERMINING AN ALTITUDE ERROR VALUEASSOCIATED WITH AN ESTIMATED ALTITUDE OF A MOBILE DEVICE”的美国专利第10655961号中描述了一种方法，该方法通过测量两个项(例如，来自移动装置的压力和来自参考网络的压力)的不确定性并将这些项插入公式中来表征基于压力的海拔测量的不确定性。来自移动装置的压力的不确定性的示例包括以下中的任一个或全部：压力传感器噪声的不确定性；在移动装置附近的加压；以及/或者传感器校准不确定性。来自参考网络的压力的不确定性的示例包括以下中的任一个或全部：参考压力传感器的校准的不确定性；以及/或者移动装置的位置与参考压力传感器位置之间的压力梯度。

仅作为一个示例，参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)可以通过以下来确定：i)确定第一误差值(例如，基于移动装置的本地压力传感器的漂移、容纳移动装置的建筑物内部的加压、以及/或者将移动装置与参考压力传感器分开的估计距离的系统误差值)；ii)确定第二误差值(例如，基于来自本地压力传感器的压力的测量、来自参考压力传感器的压力的测量、来自参考温度传感器的温度的测量、与参考压力传感器相关联的测量误差的第一值、以及与本地压力传感器相关联的测量误差的第二值的统计误差值)，以及iii)使用第一误差值和第二误差值来确定参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)。

仅作为一个示例，使用第一误差值和第二误差值来确定参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)可以通过以下来确定：i)计算第一误差值的平方；ii)计算第二误差值的平方；iii)以及计算第一误差值的平方和第二误差值的平方之和的平方根。

可以从三个分量来考虑参考海拔之上的地形高度的不确定性(即ΔT)：

1.地形数据库的总体准确度，包括位于建筑物下方的地形的准确度，该地形数据库存储地形的海拔、高度或高程，并且可以从该地形数据库检索地形海拔/高度/高程。下面在本公开内容中描述用于确定该测量值的实施方式。尽管在本文公开的许多实施方式中使用地形海拔，但是应当理解，也可以替代地使用地形高度或高程。

2.纬度和经度中的移动装置可能位于的可能的二维(“2D”)位置，其基于用于查找与可能的2D位置相对应的地形高度的2D位置估计的准确度和置信度。在一些实施方式中：

a.准确度被称为位置偏差并且可以以不同的方式来确定。在一个实施方式中，基于先前收集的数据从特定建筑物或形态的测量的或建模的位置偏差的数据库中检索位置偏差，其中通过以下来标识特定建筑物或形态的检索的位置偏差而不是其他建筑物或形态的其他位置偏差：(i)将特定建筑物的底层属性(例如，相对于城市形态的位置、楼层数、邻近高建筑物等)与类似建筑物(即，具有相同或类似的底层属性)进行匹配，然后检索该类似建筑物的测量的位置偏差；或者(ii)将特定建筑物的底层属性与在特定建筑物中针对该底层属性收集的先前测量的位置偏差进行匹配。可替选地，如果位置偏差被确定为与表征建筑物属性(例如，建筑物高度、建筑物材料)的一些变量强相关，则可以使用回归模型对位置偏差进行建模以预测来自类似建筑物的性能。这样的回归模型将存储模型系数，并在查询模型时被检索。在前述任一示例中，如果偏差和偏差的方向是先验已知的，则可以通过调整方向上的初始估计并将方向上的初始估计调整偏差的量来将2D位置的初始估计转换为更新的位置。否则，当方向不确定时，偏差可以用来确定可能的2D位置的初始轨迹，例如以初始2D位置估计为中心的环，其具有等于位置偏差减去置信度的内半径以及等于位置偏差加上置信度的外半径。

b.置信度可以通过移动装置中包括的定位技术(包括GNSS/WiFi/MBS等)来确定，并且通常与2D位置一起被返回作为位置的置信度的测量值。如果2D位置定位良好，则位置的置信度的测量值大小较小，而如果2D位置定位较差，则位置的置信度的测量值大小较大。

c.可以将位置偏差和置信度组合成定义移动装置可能位于的可能2D位置的轨迹的一项。由于任何位置偏差的方向可能是未知的，因此所有可能的偏差可以被建模为以初始2D位置估计为中心的具有新置信度的圆，所述新置信度是初始置信度和位置偏差之和。作为示例，根据一些实施方式，图2A和图2B提供了在方向偏差未知的情况下给定位置和置信度的可能位置的视觉草图。在图2A中，可能的移动装置位置201至203可以被定义为以初始2D位置估计205a为中心的环204a，其具有偏差与置信度之差的内半径以及等于偏差和置信度之和的外半径。在图2B中，可能的移动装置位置201至203可以被定义为以初始2D位置估计205b为中心的圆204b，其具有等于偏差和置信度之和的半径。如果位置偏差是一致的，则图2A中的轨迹是优选的，如果位置偏差不太明确定义，例如当它是数值范围时，则图2B中的轨迹是优选的。如果跨不同时间在同一位置处重复的测量值产生在阈值扩展内(例如，所有测量值彼此在10m内)并且在阈值距离内(例如，所有测量值距真实位置95m至105m)的计算/测量的位置，则位置偏差是一致的或明确定义的。如果位置偏差不是如先前所述的明确定义的，则位置偏差不太明确定义，这意味着计算/测量的位置不在阈值扩展内(例如，所有测量值不在彼此的10m内，或者不是所有测量值在彼此的10m内)或者不在阈值距离内(例如，所有测量值不在距真实位置95m至105m处，或者不是所有测量值在距真实位置95m至105m处)。

3.在移动装置从上方可能位于的可能的2D位置的轨迹上方的地形的变化或“平坦度”。

如下所示，确定两个分量，地形数据库准确度的不确定性ΔT_accuracy以及可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性或者移动装置的位置的“平坦度”ΔT_flatness。这些分量可以被视为不相关的并且可以被正交地相加：

在一些实施方式中，为了允许一个度量对另一个度量的加权，如下所示，用参数A、B和C修改等式7以与字段数据对齐：

项A、B和C用来将测量的地形置信度(例如，真实勘测地形与地形数据库之间的测量的差)与来自等式8中的公式的预期的地形置信度相匹配。在多个位置和地形上收集数据，并且例如使用最小二乘拟合或其他回归策略将该数据用于拟合最佳A参数、B参数和C参数。项A是对公式的总体偏移，并且可以对超过单个分量的地形不确定性的总体置信度进行建模。换言之，如果它不能由单个分量置信度完全说明，则项A描述基本不确定性。项B是缩放因子，其可以与C结合工作以基于收集或建模的数据展示ΔT_accyracy分量的单个权重。项C是缩放因子，其可以与B结合工作，以基于收集或建模的数据展示ΔT_flatness分量的单个权重。

根据一些实施方式，ΔT_accuracy分量可以从以下方法中的任何方法得出：

1.地形数据库的网格分辨率。例如，如果地形被网格化为30米乘30米的块并且移动装置位于块的边缘处，则移动装置的位置处的地形数据可能不准确。地形数据库的误差可以通过以下来估计：在块之间内插海拔值，测量块海拔值与内插的海拔值之间的差，以及将距网格中心X米(2D距离)的典型海拔误差表征为某个误差Y m(在高度上)。作为示例，图7A(下面讨论)描绘了用于确定估计的网格化误差的过程。

2.通过对表面模型进行数据处理以去除诸如建筑物、桥梁、天桥等的人造结构而留下的伪影。可以通过评估取自建筑物数据库的结构覆盖区的边界上的地形海拔差来估计分量。如果海拔差超过某个阈值，则可以将覆盖区内的地形标记为可疑(即，可能不正确、不可依赖、或在后续计算或确定中给予较少权重)，从而增加置信区间的大小。作为示例，图7B(下面讨论)描绘了用于确定估计的人造结构去除伪影误差的过程。

3.可替选地，可以通过以下来估计伪影误差：在块边界上内插海拔、测量地形海拔值与内插的海拔值之间的海拔差、以及将建筑物内的典型海拔误差表征为一些误差Z米(在高度上)。对于位于倾斜地形上的建筑物，对来自该建筑物内部的查询的地形响应可以描述地面水平或第一层(就像建筑被切除一样)，或者它可以描述底层地形(就像建筑物根本不存在一样)。对于前一选项，当用户走过整个楼层覆盖区时，地形之上的高度将保持相当恒定。然而，对于后一选项，当用户走过整个楼层覆盖区时，地形之上的高度可能会显著变化，因为尽管用户的HAE或AMSL值保持不变，但底层地形仍会发生变化。如果地形选项是未知的，则将考虑最坏情况(后一选项)，并且将需要在置信度方面考虑建筑物地形的底层斜率。作为示例，图7C(下面讨论)描绘了用于确定估计的人造结构去除伪影误差的另一过程。

4.从发布的规格表中确定的数据库准确度，可从在线来源访问。

5.通过以下来确定数据库准确度：将已知的GPS基准与对应的地形数据库条目进行比较，计算这两者的海拔的差的方差或者测量这两者之间的海拔差的累积分布函数(CDF)，以及确定对应的相关百分比(例如，50％、68％、95％)。作为示例，图7D(下面讨论)描述了用于测量地形数据库的准确度的这样的过程。

6.通过以下来确定数据库准确度：将已知的地面控制点(例如，已知位置的地球表面上的点，诸如用来地理参考陆地卫星1级图像的那些点)与对应的地形数据库条目进行比较并计算这两者之间的海拔差的方差；或者测量这两者之间的海拔差的累积分布函数(CDF)并确定对应的相关百分比(例如，50％、68％、95％)。作为示例，图7E(下面讨论)描绘了用于测量地形数据库的准确度的另一过程。

可以以不同的方式来计算T_flatness分量，包括如在美国公布第20190360804号中所描述的，该美国公布第20190360804号于2019年11月28日被公布并且题为“SYSTEMS ANDMETHODS FOR DETERMINING WHEN AN ESTIMATED ALTITUDE OF A MOBILE DEVICE CAN BEUSED FOR CALIBRATION OR LOCATION DETERMINATION”。通常，可以计算T_flatness分量，使得落在移动装置的一组确定的可能2D位置内的地形块的海拔被收集，移动装置的中心海拔被减去，并且该分布的方差被计算。可替选地，可以计算分布的CDF，并将分布的CDF与不同的百分比阈值(即，80％、90％、95％)进行比较以微调关注的百分比。

用于确定T_flatness分量的过程的一个示例包括针对给定2D位置及其对应2D置信度的以下步骤：测量2D位置处的地形海拔值；测量落在置信度多边形或圆形内的所有地形海拔值；从落在置信度多边形或圆形的所有海拔点减去2D位置处的地形海拔值，并确定分布的绝对值；以及使用已知技术来计算分布的适当统计度量(例如，1σ值、2σ值，80％等)，所述已知技术例如是来自美国公布第20190360804号的那些技术，该美国公布第20190360804号于2019年11月28日被公布并且题为“SYSTEMS AND METHODS FOR DETERMINING WHEN ANESTIMATED ALTITUDE OF A MOBILE DEVICE CAN BE USED FOR CALIBRATION OR LOCATIONDETERMINATION”。

因此，最终地形之上的高度的置信度为：

或

用于表征地形之上的高度的置信度的过程

图3中示出了根据一些实施方式的用于表征地形之上的高度的置信度的过程，该过程包括以下步骤：

a.确定参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)(步骤310)；

b.确定参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)(步骤320)；以及

c.使用参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)和参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)来确定地形之上的高度的不确定性(ΔHAT)(步骤330)。

步骤310的实施方式包括：在2020年5月19日发布的题为“SYSTEMS AND METHODSFOR DETERMINING AN ALTITUDE ERROR VALUE ASSOCIATED WITH AN ESTIMATED ALTITUDEOF A MOBILE DEVICE”的美国专利第10655961号中描述的方法，该方法通过测量两个项(例如，来自移动装置的压力和来自参考网络的压力)的不确定性并将这些项插入公式中来表征基于压力的海拔测量的不确定性。来自移动装置的压力的不确定性的示例包括以下中的任一个或全部：压力传感器噪声的不确定性；在移动装置附近的加压；以及/或者传感器校准的不确定性。来自参考网络的压力的不确定性的示例包括以下中的任一个或全部：参考压力传感器校准的不确定性；以及/或者移动装置的位置与参考压力传感器的位置之间的压力梯度。

下面参照图4讨论步骤320的一个实施方式。在上面的前面部分中讨论了步骤320的其他实施方式。

下面参照图5A、图5B、图6A和图6B讨论步骤330的不同实施方式。在上面的前面部分中讨论了步骤330的其他实施方式。

作为示例，用于执行(例如，其执行或者被配置成、适于或可操作成执行)图3所描绘的过程的不同步骤的具有一个或更多个部件的系统包括以下：步骤310(例如，对于海拔的不确定性，由仪器从参考网络收集的测量值被保存到存储介质，然后被传送到服务器并被保存在数据库/存储装置中；从移动装置收集的测量值被保存到其内部存储装置或外部存储装置；为了计算海拔读数的不确定性，将测量值组合到公式中，该公式可以在移动装置上或在服务器上进行，然后存储该公式并使其对移动装置可用)；步骤320(对于地形数据库准确度，计算地形数据库准确度的过程可以在能够执行计算的计算机或服务器上被执行，并且地形数据库本身被存储在计算机或服务器上的数据库中；对于地形平坦度，测量“平坦度”的过程可以在下述移动装置上被执行，该移动装置下拉适当的地形数据/块并执行计算，或者位置和置信度可以被发送到容纳地形数据库的服务器，并且计算可以在服务器上被执行)；以及步骤330(可以在可以执行计算的移动装置、计算机或服务器上执行步骤310和320的组合以得出步骤330)。

如上所述，图4描绘了根据一些实施方式的用于确定参考海拔之上的地形高度的不确定性的过程。如所示的，用于确定参考海拔之上的地形高度的不确定性的过程包括以下步骤：

a.确定地形数据库准确度的不确定性ΔT_accuracy(步骤421)；

b.确定可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性ΔT_flatness(例如，移动装置的位置在地形上的平坦度)(步骤422)；

c.标识第一参数(A)、第二参数(B)和第三参数(C)，所述第一参数(A)表示对超过地形数据库准确度的不确定性和可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性的地形不确定性的基础不确定性置信度进行建模的偏移，所述第二参数(B)表示用于对从地形数据库准确度的不确定性得出的项进行加权的第一缩放因子，所述第三参数(C)表示用于对从可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性得出的项进行加权的第二缩放因子(步骤423)；

d.确定第二参数与地形数据库准确度的不确定性的平方的乘积B×(ΔT_accuracy)²(步骤424)；

e.确定第三参数与可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性的平方的乘积C×(ΔT_flatness)²(步骤425)；

f.确定(i)第二参数与地形数据库准确度的不确定性的平方的乘积和(ii)第三参数与可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性的平方的乘积之和B×(ΔT_accuracy)²+C×(ΔT_flaness)²(步骤426)；以及

g.确定第一参数和(i)第二参数与地形数据库准确度的不确定性的平方的乘积和(ii)第三参数与可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性的平方的乘积之和的平方根之和

作为参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)(步骤427)。

作为示例，根据一些实施方式，用于执行(例如，其执行、或被配置成、适于或可操作成执行)图4所描绘的过程的不同步骤的具有一个或更多个部件的系统包括以下：步骤421(对于地形数据库准确度，计算地形数据库准确度的过程可以在能够执行计算的计算机或服务器上被执行，并且地形数据库本身被存储在计算机或服务器上的数据库中)；步骤422(对于地形平坦度，测量“平坦度”的过程可以在下述移动装置上被执行，该移动装置下拉适当的地形数据/块并执行计算，或者位置和置信度可以被发送到容纳地形数据库的服务器，并且计算可以在服务器上被执行)；以及步骤423(可以在计算机上利用数据库或存储介质中存储的参数来标识表示基础不确定性和缩放因子的参数)。在一些实施方式中，通过使用在各种位置和地形上收集的数据执行线性或非线性拟合(例如最小二乘拟合)来确定A、B和C，并且该数据用于拟合A、B和C的最佳值。

步骤424至427：这些计算可以在电话或服务器上被执行，只要测量值是可用的即可，并且参数/系数对于电话或服务器是可用的。

下面参照图7A至图7E讨论步骤421的不同实施方式。在上面的前面部分中讨论步骤421的其他实施方式。下面参照图8讨论步骤422的不同实施方式。在上面的前面部分中讨论步骤422的其他实施方式。

如上所述，图5A和图5B各自描绘了用于使用参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)和参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)来确定地形之上的高度的不确定性的不同过程。

图5A所示的用于使用参考海拔的不确定性和参考海拔之上的地形高度的不确定性来确定地形之上的高度的不确定性的过程包括以下步骤：

a.确定(i)参考海拔之上的高度与(ii)参考海拔之上的地形高度之和ΔRA+ΔT(步骤533A)；以及

b.确定(i)参考海拔之上的高度与(ii)参考海拔之上的地形高度之和作为地形之上的高度的不确定性(ΔHAT)，ΔRA+ΔT＝ΔHAT(步骤534A)。

作为示例，根据一些实施方式，用于执行(例如，其执行、或被配置成、适于或可操作成执行)图5A所描绘的过程的不同步骤的具有一个或更多个部件的系统包括以下：步骤533A和534A(在移动装置、计算机或服务器上被执行，其中ΔRA和ΔT可用于移动装置、计算机或服务器，并被存储在数据库中或存储装置上)。

图5B所示的用于使用参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)和参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)来确定地形之上的高度的不确定性的过程包括以下步骤：

a.确定参考海拔之上的高度的不确定性的平方ΔRA²(步骤531B)；

b.确定参考海拔之上的地形高度的不确定性的平方ΔT²(步骤532B)；

c.确定(i)参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)的平方与(ii)参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)的平方之和ΔRA²+ΔT²(步骤533B)；以及

d.确定(i)参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)的平方与(ii)参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)的平方之和的平方根

作为地形之上的高度的不确定性(ΔHAT)(步骤534B)。

作为示例，根据一些实施方式，用于执行(例如，其执行、或被配置成、适于或可操作成执行)图5B所描绘的过程的不同步骤的具有一个或更多个部件的系统包括以下：步骤531B至534B(在移动装置、计算机或服务器上被执行，其中ΔRA和ΔT可用于移动装置、计算机或服务器，并被存储在数据库中或存储装置上)。

如上所述，根据一些实施方式，图6A和图6B各自描绘了用于使用参考海拔之上的高度的不确定性和参考海拔之上的地形高度的不确定性来确定地形之上的高度的不确定性的不同过程。在图6A和图6B的每一个中，使用图4的过程来确定参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)——例如，参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)是第一参数和(i)第二参数与地形数据库准确度的不确定性的平方的乘积和(ii)第三参数与偏差轨迹上方的平坦度的不确定性的平方的乘积之和的平方根之和

(来自步骤427)。

根据一些实施方式，图6A中所示的用于使用参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)和参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)来确定地形之上的高度的不确定性的过程包括以下步骤：

a.确定(i)参考海拔之上的高度的不确定性ΔRA与(ii)参考海拔之上的地形高度的不确定性之和

(步骤631A)；以及

b.确定(i)参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)与(ii)参考海拔之上的地形高度的不确定性ΔT之和作为地形之上的高度的不确定性(ΔHAT)，

(步骤632A)。

作为示例，根据一些实施方式，用于执行(例如，其执行、或被配置成、适于或可操作成执行)图6A所描绘的过程的不同步骤的具有一个或更多个部件的系统包括以下：步骤631A至632A(在移动装置、计算机或服务器上被执行，其中ΔRA分量和ΔT分量以及偏移和缩放参数A、B、C可用于移动装置、计算机或服务器，并被存储在数据库中或存储装置上)。

根据一些实施方式，图6B中所示的用于使用参考海拔之上的高度的不确定性和参考海拔之上的地形高度的不确定性(ΔT)来确定地形之上的高度的不确定性的过程包括以下步骤：

a.确定(i)参考海拔之上的高度的不确定性(ΔRA)的平方与(ii)

参考海拔之上的地形高度的不确定性的平方之和

(步骤631B)；以及

b.确定(i)参考海拔之上的高度的不确定性的平方与(ii)参考海拔之上的地形高度的不确定性的平方之和的平方根作为地形之上的高度的不确定性(ΔHAT)，

(步骤632B)。

作为示例，用于执行(例如，其执行、或被配置成、适于或可操作成执行)图6B所描绘的过程的不同步骤的具有一个或更多个部件的系统包括以下：步骤631B至632B(在移动装置、计算机或服务器上被执行，其中ΔRA分量和ΔT分量以及偏移和缩放参数A、B、C可用于移动装置、计算机或服务器，并被存储在数据库中或存储装置上)。

如上所述，图7A至图7E各自描绘了根据一些实施方式的用于确定在确定参考海拔之上的地形高度的不确定性时使用的地形数据库准确度的不确定性的不同过程(图4的步骤421)。

图7A所示的过程确定估计的网格化误差并且包括以下步骤：

a.确定地形数据库的网格分辨率——例如，通过检查地形数据库的文档或通过测量邻近块之间的距离(步骤721A-i)；

b.选择地形块(步骤721A-ii)；

c.在地形块上创建精细网状网格，所述精细网状网格具有比地形数据库的网格分辨率更大的分辨率——例如，如果网格分辨率为10m乘10m，则精细网状网格分辨率可以小于10m乘10m(例如1m乘1m)，以形成100个子多边形(例如，正方形、矩形、六边形、梯形等)(步骤721A-iii)；

d.对于每个精细网状网格多边形：(i)测量从精细网状网格多边形的中心或质心到地形块的最近的块质心或中间的距离(meshDistanceToTileCentroid)；(ii)确定地形块的最近的块质心或中间的块海拔值(tileCentroidTerrain)；(iii)通过跨邻近块进行内插来确定可能的真实地形海拔值——例如，将类似双线性表面的2D多项式表面内插/拟合到最近的块(例如，4或9)，存储拟合的2D多项式表面的系数，使用精细网状网格位置作为对表面的输入自变量来确定来自内插表面的精细网状网格地形海拔值(interpolatedTerrain)；以及(iv)计算tileCentroidTerrain与interpolatedTerrain之间的绝对差(deltaTerrain)(步骤721A-iv)；

e.使所有meshDistanceToTileCentroid值与对应数量的deltaTerrain值相关联——例如，使100个meshDistanceToTileCentroid值与100个deltaTerrain值相关联，其中相关性可以是线性拟合(步骤721A-v)；

f.确定要使用的典型输入tileDistance值——例如，在最好的情况下，移动装置总是直接位于地形块的质心上(tileDistance＝0)，而最坏的情况是移动装置位于地形块的角上

因此可以使用这二者之间的任何值，例如它们之间的中间值，例如使得

(步骤721A-vi)；以及

g.将如上确定的典型tileDistance输入到相关性中以得到“典型”网格误差——例如，对于10m×10m地形网格上的6m典型tileDistance，得出0.9m地形网格误差(步骤721A-vii)。

图7B所示的过程确定相对于地形数据库的人造结构去除伪影误差。地形通常由地球的表面地图确定，并且使用已知算法去除人造结构(建筑物、桥梁等)。根据一些实施方式，可以使用以下步骤来确定在结构被去除的情况下地形数据库的准确程度：

a.对于地形数据库中的每个位置(例如，来自网格的Lat/Lon、地址列表或其他标识信息)：

(i)在位置的阈值内——例如，半径为R米的圆或以位置为中心的一些其他形状——检索对应的地形数据(步骤721B-i)；

(ii)在位置的阈值内(例如，半径为R米的圆或以位置为中心的一些其他形状)，检索对应的表面数据(步骤721B-ii)；

(iii)在表面数据中，搜索可能的建筑物边界或海拔急剧变化的地方，以通过以下标识可疑的网格点对：(a)确定邻近网格点的所有或多个可能组合；(b)对于所有邻近网格点，测量这两个网格点之间的海拔差，并且如果海拔差的大小超过某个阈值(例如，5m)，则将这两个网格点标记为可疑，这旨在跟踪建筑物覆盖区，因为建筑物高度将超过地面某个阈值)(步骤721B-iii)；

(iv)通过以下确定区域和/或建筑物覆盖区是否是可疑的：(a)对于所有可疑网格点对，测量对应网格点处的地形海拔，并测量这两个网格点之间的海拔差；(b)如果确定海拔差的大小超过某个阈值(例如，2m)，则将伪影计数器增加1，这是跟踪底层地形可能没有很好地去除伪影的区域的方式，因为将期望跨建筑物边界的平滑过渡，而不是锯齿状过渡；(c)使伪影计数器值除以可疑块对的数量以获得伪影比率；(d)如果确定伪影比率超过阈值(例如，80％)，则将该区域标记为可疑；以及(e)如果对应地形数据库的建筑物数据库可用，如果存在位于位置阈值内的建筑物覆盖区，并且如果建筑物覆盖区可以与网格点对匹配，则将建筑物覆盖区标记为可疑(步骤721B-iv)；以及

(v)将区域可疑标记保存在数据库中以供将来查找，或将建筑物可疑标记保存在数据库中以供将来查找(步骤721B-v)；

b.将地形数据库准确度估计为：(i)移动装置附近的可疑区域/建筑物的数量——例如，如果在该区域中观察到一个或更多个可疑区域/建筑物，则将DTAccuracy(即，表示地形数据库准确度的值)设置为固定数3m；或者(ii)整个数据库中可疑区域/建筑物的总数——例如，如果观察到地形数据库的整个区域的10％，则将DTAccuracy设置为固定数3m(步骤721B-vi)。

在上面的示例中，表面数据用来跟踪(或以其他方式标识)地形数据中可能的建筑物边界(或覆盖区)。然后比较这些边界上的地形海拔值。如果建筑物完全从地形数据中去除，则边界内部和外部的海拔将在小阈值内，但是如果建筑物被较差地从地形数据中去除，则边界上的海拔差可能会很大(即，建筑物可能仍然保留在地形数据中)。

根据一些实施方式，图7C所示的过程确定人造结构去除伪影误差，并且包括以下步骤：

a.打开地形数据库(步骤721C-i)；

b.打开具有与地形数据库类似覆盖范围的建筑物覆盖区数据库，并且对于建筑物覆盖区数据库中的每个建筑物覆盖区多边形，通过以下来确定建筑物多边形边界内的地形是否是可疑的(步骤721C-ii)：

(i)从建筑物多边形附近的地形块检索对应的海拔——例如，在距离上达到某个阈值，例如50m，或者在块的数量上达到某个阈值，例如25个块——包括落在建筑物多边形内的地形块；

(ii)去除落在建筑物多边形内的地形块；

(iii)使用X/Y中的2D多项式拟合在建筑物多边形上进行内插；

(iv)在建筑物多边形边界内创建精细网状的小网格多边形，并且对于每个小网格点，根据内插表面来计算地形海拔(terrainInterpolated)；根据建筑物数据库来计算地形海拔，其基本上是被去除的部分(terrainActual)；以及计算terrainActual与terrainInterpolated之间的差作为deltaTerrain；

(v)确定质量度量——例如，计算deltaTerrain或|deltaTerrain|的累积分布，并测量68％的值或测量deltaTerrain分布的标准偏差，并且如果这在阈值之上，例如5m，则建筑物多边形边界内的地形是可疑的。

c.将地形数据库准确度估计为：(i)移动装置附近的可疑区域/建筑物的数量——例如，如果在该区域中观察到一个或更多个可疑区域/建筑物，则将DTAccuracy设置为固定数3m；或者(ii)整个数据库中可疑区域/建筑物的总数——例如，如果观察到地形数据库的整个区域的10％，则将DTAccuracy设置为固定数3m(步骤721C-iii)。

在上面的示例中，如果建筑物覆盖区数据库不包括对应的地形海拔或适当参考系(MSL、HAE等)中的地面海拔，则可以从落在建筑物多边形内的地形数据库的对应地形块(其在上面的步骤b-ii中被去除)的平均值/中值来测量地面海拔。

根据一些实施方式，图7D所示的过程测量地形数据库的准确度，并且包括以下步骤：

a.查询落在地形数据库或感兴趣的数据库子集(Lat/Lon/Alt)内的已知GPS基准的列表(步骤721D-i)；

b.对于每个GPS基准，从地形数据库查询GPS基准位置处的地形海拔值(步骤721D-ii)；

c.对于每个GPS基准，测量GPS基准海拔值与地形海拔值之间的差，该差被标记为terrainDifference(步骤721D-iii)；以及

d.使用已知技术来计算测量的差的分布，并计算分布的方差或标准偏差(即，与分布的中心趋势诸如平均值或中值或另一中心趋势的偏差)(步骤721D-iv)。

根据一些实施方式，图7E中所示的过程测量地形数据库的准确度，并且包括以下步骤：

a.查询落在地形数据库或感兴趣的数据库子集(Lat/Lon/Alt)内的已知地面控制点的列表(步骤721E-i)；

b.对于每个地面控制点，从地形数据库查询地面控制点处的地形海拔值(步骤721E-ii)；

c.对于每个地面控制点，测量地面控制点的海拔与地形海拔查询之间的差，该差被标记为terrainDifference(步骤721E-iii)；以及

d.使用已知技术来计算测量的差的分布，并计算所述分布的方差或标准偏差(即，与分布的中心趋势诸如平均值、中值或另一中心趋势的偏差)(步骤721E-iv)。

作为示例，用于执行(例如，其执行或被配置成、适于或可操作成执行)图7A至图7E中所描绘的过程的不同步骤的具有一个或更多个部件的系统包括以下：计算机、移动电话上的处理器和/或服务器，其可访问地形数据库、基准、控制点和其他信息，并且能够执行拟合并存储拟合系数/参数。

如上所述，图8描绘了根据一些实施方式的用于确定在确定参考海拔之上的地形高度的不确定性时使用的移动装置的可能位置的偏差轨迹上方的平坦度的不确定性(图4的步骤422)的过程。根据一些实施方式，对于给定的2D位置及其对应的2D置信度，图8中所示的用于确定在确定参考海拔之上的地形高度的不确定性时使用的移动装置的可能位置的偏差轨迹上方的平坦度的不确定性的过程包括以下步骤：

a.测量2D位置处的地形海拔值(步骤822-i)；

b.测量落入置信度多边形或圆形内的所有地形海拔值(步骤822-ii)；

c.从落入置信度多边形或圆形内的所有点的地形海拔值减去2D位置处的地形海拔值，并测量被标记为“terrainFlatness”的分布的绝对值(步骤822-iii)；以及

d.使用已知技术来计算被标记为DTFlatness的terrainFlatness的适当统计度量(例如，1σ值、2σ值、80％等)(步骤822-iv)。

作为示例，根据一些实施方式，用于执行(例如，其执行、或被配置成、适于或可操作成执行)图8中所描绘的过程的不同步骤的具有一个或更多个部件的系统包括以下：计算机、移动电话上的处理器和/或服务器，其能够访问地形数据库并且可以计算并存储适当的地形平坦度度量。

其他方面

本文的公开内容所描述的或以其他方式实现的任何方法(也被称为“过程”或“方法”)可以由硬件部件(例如，机器)、软件模块(例如，存储在机器可读介质中)或其组合来实现。特别地，由本文的公开内容所描述的或以其他方式实现的任何方法可以由本文描述的任何具体和有形的系统来实现。作为示例，机器可以包括一个或更多个计算装置、处理器、控制器、集成电路、芯片、片上系统、服务器、可编程逻辑器件、现场可编程门阵列、电子装置、专用电路系统和/或本文描述的或本领域以其他方式已知的其他合适的装置。本文设想了包括程序指令的一个或更多个非暂态机器可读介质，所述程序指令当由一个或更多个机器执行时，使得一个或更多个机器执行或实现包括本文所述的任何方法的步骤的操作。如本文所使用的，机器可读介质包括可以根据本申请提交的管辖区的法律获得专利的所有形式的机器可读介质，包括但不限于一个或更多个非易失性或易失性存储介质、可移除或不可移除介质、集成电路介质、磁存储介质、光存储介质、或任何其他存储介质，包括RAM、ROM和EEPROM，但是不包括不能根据本申请提交的管辖区的法律获得专利的机器可读介质(例如，暂态传播信号)。本文公开的方法提供了被执行的规则的集合。本文还设想了包括一个或更多个机器和一个或更多个非暂态机器可读介质的、用于实现本文描述的任何方法的系统。本文还设想了执行或实现、或者被配置成、可操作成或适于执行或实现包括本文所述的任何方法的步骤的操作的一个或更多个机器。本文描述的并非现有技术的每个方法表示在表征地形之上的高度的置信度的领域中提供显著优势的处理流程中的特定规则集合。本文所述的方法步骤可以是顺序无关的，并且如果可能这样做，则可以并行地或以与所述的顺序不同的顺序被执行。如本领域普通技术人员将理解的，本文所述的不同方法步骤可以被组合以形成任何数目的方法。本文公开的任何方法步骤或特征可以出于任何原因从权利要求中省略。为了避免模糊本公开内容的概念，在附图中未示出某些公知的结构和装置。当两个事物彼此“耦接”时，那两个事物可以直接连接在一起或者由一个或更多个介入物分开。在没有线或介入物连接两个特定事物的情况下，那些事物的耦接在至少一个实施方式中被设想，除非另有说明。在一个事物的输出端和另一事物的输入端彼此耦接的情况下，即使信息经过一个或更多个中间事物，从输出端发送的信息也以其输出的形式或其修改的版本被输入端接收。除非另有说明，否则任何已知的通信路径和协议都可以用于传输本文所公开的信息(例如，数据、命令、信号、比特、符号、芯片等)。词语“包括”、“包含”、“含有”、“具有”等应被解释为包括性的含义(即，不限于)，而不是排他性的含义(即，仅由其组成)。除非另有说明，否则使用单数或复数的词语也分别包括复数或单数。除非另有说明，否则在具体实施方式中使用的词语“或”和词语“和”涵盖列表中的任何项目和所有项目。词语“一些”、“任何”和“至少一个”指的是一个或更多个。术语“可能”或“可以”在本文中被用来指示示例，而不是要求——例如，可能执行或可以执行操作或者可能具有或可以具有特征的事物不需要在每个实施方式中执行该操作或具有该特征，但是在至少一个实施方式中，该事物执行该操作或具有该特征。除非描述了一种替选方法，否则对来自数据源的数据的访问可以使用已知技术(例如，请求部件经由查询或其他已知方法来请求来自该源的数据，该源搜索并定位数据，并且该源收集数据并将数据传输至请求部件，或者其他已知技术)来实现。

图9示出了发射器901、移动装置902和服务器903的部件。通信路径的示例由部件之间的箭头示出。

作为示例，在图9中，每个发射器901可以包括：用于与移动装置(例如，本领域已知的或本文以其他方式公开的天线和RF前端部件)交换信息的移动装置接口11；一个或更多个处理器12；用于提供信息和/或程序指令的存储和检索的存储器/数据源13；用于测量发射器处或发射器附近的环境条件(例如，压力、温度、湿度、其他)的(一个或多个)大气传感器14；用于与服务器交换信息的服务器接口15(例如，天线、网络接口或其他)；以及本领域普通技术人员已知的任何其他部件。存储器/数据源13可以包括存储具有可执行指令的软件模块的存储器，并且(一个或多个)处理器12可以通过执行来自模块的指令来执行不同的动作，包括：(i)执行如本文所述或本领域技术人员以其他方式理解为可以在发射器处执行的方法的部分或全部；(ii)生成用于使用所选时间、频率、代码和/或相位进行传输的定位信号；(iii)处理从移动装置或其他源接收的信令；或(iv)如本公开内容中描述的操作所要求的其他处理。由发射器生成和发射的信号可以携载不同信息，该不同信息一旦由移动装置或服务器确定，便可以标识以下：发射器；发射器的地点；在该发射器处或该发射器附近的环境条件；和/或本领域已知的其他信息。(一个或多个)大气传感器14可以与发射器集成在一起，或者与发射器分离并与发射器共处一地或位于发射器附近(例如，在阈值距离量内)。

作为示例，在图9中，移动装置902可以包括：用于与发射器(例如，本领域已知的或本文以其他方式公开的天线和RF前端部件)交换信息的发射器接口21；一个或更多个处理器22；用于提供信息和/或程序指令的存储和检索的存储器/数据源23；用于测量移动装置处的环境条件(例如，压力、温度、其他)的(一个或多个)大气传感器24(例如气压计和温度传感器)；用于测量其他条件的(一个或多个)其他传感器25(例如，用于测量移动和取向的惯性传感器)；用于允许用户提供输入并接收输出的用户接口26(例如，显示器、键盘、麦克风、扬声器、其他)；用于与服务器或移动装置外部的其他装置交换信息的另一接口27(例如，天线、网络接口或其他)；以及本领域普通技术人员已知的任何其他部件。设想了GNSS接口和处理单元(未示出)，其可以与其他部件(例如，接口21和处理器22)或独立天线、RF前端以及专用于接收和处理GNSS信令的处理器集成在一起。存储器/数据源23可以包括存储具有可执行指令的软件模块的存储器，并且(一个或多个)处理器22可以通过执行来自模块的指令来执行不同的动作，包括：(i)执行如本文所述或本领域普通技术人员以其他方式理解为可在移动装置处执行的方法的部分或全部；(ii)基于来自移动装置及(一个或多个)发射器的压力测量值、来自(一个或多个)发射器或另一源的温度测量值及计算所需的任何其他信息来估计移动装置的海拔；(iii)处理接收的信号以确定地点信息(例如，信号的到达时间或行进时间、移动装置与发射器之间的伪距、发射器大气状况、发射器和/或位置或其他发射器信息)；(iv)使用地点信息来计算移动装置的估计地点；(v)基于来自移动装置的惯性传感器的测量值来确定移动；(vi)GNSS信号处理；或(vii)如本公开内容中所述的操作所需的其他处理。

作为示例，在图9中，服务器903可以包括：用于与移动装置(例如，天线、网络接口或其他)交换信息的移动装置接口31；一个或更多个处理器32；用于提供信息和/或程序指令的存储和检索的存储器/数据源33；用于与发射器(例如，天线、网络接口或其他)交换信息的发射器接口34；以及本领域普通技术人员已知的任何其他部件。存储器/数据源33可以包括存储具有可执行指令的软件模块的存储器，并且(一个或多个)处理器32可以通过执行来自模块的指令来执行不同的动作，包括：(i)执行如本文所述或本领域普通技术人员以其他方式理解为可在服务器处执行的方法的部分或全部；(ii)估计移动装置的海拔；(iii)计算移动装置的估计地点；或(iv)如本公开内容中描述的操作所要求的其他处理。如本文所述由服务器执行的步骤还可以在远离移动装置的其他机器——包括企业的计算机或任何其他合适的机器——上被执行。

本文公开的某些方面涉及估计移动装置的地点——例如，其中该地点用以下项来表示：纬度、经度和/或海拔坐标；x坐标、y坐标和/或z坐标；角坐标；或其他表示。可以使用各种技术来估计移动装置的地点，所述各种技术包括三边测量，该三边测量是使用几何形状来使用由移动装置从不同信标(例如，地面发射器和/或卫星)接收的不同“定位”(或“测距”)信号行进的距离来估计移动装置的地点的过程。如果地点信息例如来自信标的定位信号的发射时间和接收时间是已知的，则这些时间之间的差乘以光速将提供该定位信号从该信标到移动装置行进的距离的估计。与来自不同信标的不同定位信号对应的不同估计距离可以与例如那些信标的位置的地点信息一起用来估计移动装置的地点。于2012年3月6日公布的共同转让的美国专利第8,130,141号和于2015年6月16日公布的美国专利第9,057,606号中描述了基于来自信标(例如，发射器和/或卫星)的定位信号和/或大气测量值来估计移动装置的地点(在纬度、经度和/或海拔方面)的定位系统和方法。注意，术语“定位系统”可以是指卫星系统(例如，全球导航卫星系统(GNSS)，例如GPS、格洛纳斯(GLONASS)、伽利略(Galileo)和罗盘/北斗(Compass/Beidou))、地面发射器系统和混合卫星/地面系统。

Claims

1.一种方法，包括：

在移动装置或服务器处确定参考海拔之上的高度的不确定性；

在所述移动装置或服务器处确定所述移动装置的估计的2D位置；

使用所估计的2D位置在所述移动装置或服务器处确定所述参考海拔之上的地形高度的不确定性；以及

使用所述参考海拔之上的高度的不确定性和所述参考海拔之上的地形高度的不确定性，在所述移动装置或服务器处确定所述移动装置的地形之上的高度的不确定性。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定参考海拔之上的高度的不确定性包括：

确定表示与所述移动装置的压力传感器相关联的误差的第一误差值；

确定表示与参考压力传感器相关联的误差的第二误差值；以及

使用所述第一误差值和所述第二误差值来确定所述参考海拔之上的高度的不确定性。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定地形之上的高度的不确定性包括：

确定所述参考海拔之上的高度的不确定性与所述参考海拔之上的地形高度的不确定性之和；以及

使用所述和作为地形之上的高度的不确定性。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，确定地形之上的高度的不确定性包括：

确定所述参考海拔之上的高度的不确定性的平方；

确定所述参考海拔之上的地形高度的不确定性的平方；

确定所述参考海拔之上的高度的不确定性的平方与所述参考海拔之上的地形高度的不确定性的平方之和；

确定所述和的平方根；以及

使用所述平方根作为地形之上的高度的不确定性。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述参考海拔之上的地形高度的不确定性包括：

标识表示偏移的偏移值，所述偏移使用所估计的2D位置对超过地形数据库的地形数据库准确度的不确定性和可能的2D位置的轨迹上方的地形平坦度的不确定性的地形不确定性的置信度进行建模；

标识第一缩放因子，所述第一缩放因子用于对从地形数据库准确度的不确定性得出的项进行加权；

标识第二缩放因子，所述第二缩放因子用于对从可能的2D位置的轨迹上方的地形平坦度的不确定性得出的项进行加权；

确定所述第一缩放因子与地形数据库准确度的不确定性的平方的第一乘积；

确定所述第二缩放因子与可能的2D位置的轨迹上方的地形平坦度的不确定性的平方的第二乘积；

确定所述第一乘积与所述第二乘积的第一和；

确定所述第一和的平方根；

确定所述偏移值与所述平方根的第二和；以及

使用所述第二和作为所述参考海拔之上的地形高度的不确定性。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述参考海拔之上的地形高度的不确定性包括：

使用所估计的2D位置在所述移动装置或服务器处确定地形数据库的地形数据库准确度的不确定性；

使用所估计的2D位置在所述移动装置或服务器处确定可能的2D位置的轨迹上方的地形平坦度的不确定性；以及

使用地形数据库准确度的不确定性和可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性，在所述移动装置或服务器处确定所述参考海拔之上的地形高度的不确定性。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，确定地形数据库准确度的不确定性包括：

确定所述地形数据库的网格分辨率；

选择地形块；

在所述地形块上创建精细网状网格，所述精细网状网格具有比所述地形数据库的网格分辨率更大的网格分辨率，所述精细网状网格具有多个精细网状网格多边形；

确定i)从每个精细网状网格多边形的中心或质心到所述地形块的最近质心或中间的距离与ii)确定的海拔误差之间的相关性；以及

使用所确定的相关性来确定地形数据库准确度的不确定性。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，确定从每个精细网状网格多边形的中心或质心到所述地形块的最近质心或中间的距离与确定的海拔误差之间的相关性包括：

对于所述多个精细网状网格多边形中的每个精细网状网格多边形：

确定从所述精细网状网格多边形的中心或质心到所述地形块的最近质心或中间的距离；

确定所述地形块的最近质心或中间的块海拔值；

跨所选择的地形块和邻近地形块内插海拔值；

使用所内插的海拔值来确定所述精细网状网格多边形的精细网状海拔；以及

确定所述精细网状网格多边形的精细网状海拔与所选择的地形块的块海拔值之间的绝对差；以及

将i)所确定的从所述精细网状网格多边形的中心或质心到所述地形块的最近质心或中间的距离中的每一个与ii)所确定的所述精细网状网格多边形的精细网状海拔和所选择的地形块的块海拔值之间的绝对差相关联。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，使用所确定的相关性来确定地形数据库准确度的不确定性包括：

确定从所述移动装置到所述地形块的最近的块质心或中间的典型距离；

使用所述相关性并基于所确定的典型距离来确定所述地形数据库的典型网格误差值；以及

使用所述典型网格误差值来确定地形数据库准确度的不确定性。

10.根据权利要求6所述的方法，其中，确定地形数据库准确度的不确定性包括：

对于地形数据库中的每个位置：

在所述位置的阈值内，检索对应的地形数据；

在所述位置的阈值内，检索对应的表面数据；

标识所述表面数据内的可疑网格点对；以及

在使用所标识的网格点对来确定所述位置是可疑的时，在所述地形数据库中存储所述位置是可疑的指示；以及

使用所存储的指示来确定地形数据库准确度的不确定性。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，标识所述表面数据内的可疑网格点对包括：

确定邻近网格点的多个可能组合；

对于所述邻近网格点中的每一个，确定所述邻近网格点之间的海拔差；以及

在确定所述海拔差的大小超过阈值时，在所述地形数据库中存储所述邻近网格点是可疑的指示。

12.根据权利要求6所述的方法，其中，确定地形数据库准确度的不确定性包括：

标识具有与所述地形数据库类似地形覆盖范围的建筑物覆盖区数据库；

对于所述建筑物覆盖区数据库中的每个建筑物覆盖区多边形，确定所述地形数据库的地形的对应部分是否是可疑的；

在确定所述地形数据库的地形的对应部分是可疑的时，在所述地形数据库中存储所述地形的对应部分是可疑的指示；以及

使用所存储的指示来确定所述地形数据库准确度的不确定性。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，确定所述地形数据库的地形的对应部分是否是可疑的包括：

从所述建筑物覆盖区多边形的阈值距离内的地形块检索对应的海拔值；

去除落入所述建筑物覆盖区多边形内的地形块；

在所述建筑物覆盖区多边形上内插海拔值；

在所述建筑物覆盖区多边形内创建精细网状的小网格多边形；

对于每个小网格点：

使用所内插的海拔值来确定地形海拔值；

从所述建筑物覆盖区数据库确定对应的地形海拔；以及

确定所确定的地形海拔值与对应的地形海拔之间的差；以及使用所述差来确定质量度量；以及

在确定所述质量度量超过阈值时，在所述地形数据库中存储所述建筑物覆盖区多边形的阈值距离内的地形块中的一个或更多个是可疑的指示。

14.根据权利要求6所述的方法，其中，确定地形数据库准确度的不确定性包括：

标识与所述地形数据库的地形的至少一部分对应的多个全球定位系统(GPS)基准；

对于所述多个GPS基准中的每个GPS基准：

检索与该GPS基准对应的海拔值；

从所述地形数据库中检索与该GPS基准对应的地形海拔值；以及

确定该GPS基准的海拔值与所述地形海拔值之间的高度差；

确定所述高度差的分布；

确定与所述分布的中心趋势的偏差；以及

使用所确定的与所述分布的中心趋势的偏差来确定所述地形数据库准确度的不确定性。

15.根据权利要求6所述的方法，其中，确定地形数据库准确度的不确定性包括：

标识与所述地形数据库的地形的至少一部分对应的多个地面控制点；

对于所述多个地面控制点中的每个地面控制点：

检索与该地面控制点对应的海拔值；

从所述地形数据库中检索与该地面控制点对应的地形海拔值；以及

确定与该地面控制点对应的海拔值与所述地形海拔值之间的高度差；

确定所述高度差的分布；以及

确定与所述分布的中心趋势的偏差；以及

16.根据权利要求6所述的方法，其中，使用所估计的2D位置来确定可能的2D位置的轨迹上方的地形平坦度的不确定性包括：

确定与所估计的2D位置对应的第一地形海拔值；

确定落入置信度多边形或圆形内的多个第二地形值；

确定所述第一地形海拔值与所述多个第二地形值中的每个第二地形值之间的多个高度差；

确定所述高度差的分布；

确定与所述分布的中心趋势的偏差；以及

17.一种方法，包括：

确定表示与移动装置的压力传感器相关联的误差的第一误差值；

确定表示与参考压力传感器相关联的误差的第二误差值；

使用所述第一误差值和所述第二误差值来确定参考海拔之上的高度的不确定性；

使用所估计的2D位置在所述移动装置或服务器处确定可能的2D位置的轨迹上方的地形平坦度的不确定性；

使用所述地形数据库准确度的不确定性和可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性，在所述移动装置或服务器处确定所述参考海拔之上的地形高度的不确定性；以及

18.根据权利要求17所述的方法，其中，确定地形之上的高度的不确定性包括：

使用所述和作为所述地形之上的高度的不确定性。

19.根据权利要求17所述的方法，其中，确定地形之上的高度的不确定性包括：

确定所述参考海拔之上的高度的不确定性的平方；

确定所述参考海拔之上的地形高度的不确定性的平方；

确定所述和的平方根；以及

使用所述平方根作为所述地形之上的高度的不确定性。

20.根据权利要求17所述的方法，其中，确定所述参考海拔之上的地形高度的不确定性包括：

使用所述地形数据库准确度的不确定性和可能的2D位置的轨迹上方的地形测量的不确定性，在所述移动装置或服务器处确定所述参考海拔之上的地形高度的不确定性。