CN1636146A - 定位方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明的几个实施例提供了一种包含多个发射机和至少一个接收机的定位系统。基于由接收机接收到的参考信号，该定位系统识别某区域内接收机的估计位置。在一些实施例中，该系统在该区域内选择一个或多个位置。对于每一个特定的选择位置，该系统在不存在或存在干扰的情况下，计算一个度量值，该度量值量化接收信号和接收机期待在特定位置处接收到的信号之间的相似性。然后，基于计算出的度量值或值，该系统识别接收机的估计位置。

Description

定位方法和装置

技术领域

在很多应用中，必须估计对象在其环境中的位置。至今，已经提出了用于这种任务的多种定位系统。全球定位系统(GPS)就是这种系统之一。该系统包含围绕地球运行的多个卫星。它还包含地球上的GPS接收机、监测站和差分GPS接收机。

背景技术

GPS卫星发送信号，GPS接收机能够根据这些信号估计其在地球上的位置。GPS卫星信号典型地包含以下组成部分：(1)载波信号，(2)伪随机噪声(PRN，pseudorandom noise)码和(3)导航数据。GPS卫星在两个载波频率上发送信号。第一个载波频率大约是1575.42MHz，第二个大约是1227.60MHz。第二个载波频率主要用于军事应用。

每颗卫星使用两种PRN码来调制第一载波信号。第一种码是粗捕获(C/A，coarse acquisition)码，该码以每1023比特进行重复，并且在1MHz速率进行调制。第二种码是精确(P，precise)码，该码以每七天为周期进行重复，并且在10MHz速率进行调制。不同的PRN码被分配给不同的卫星，以便区分由不同的卫星发送的GPS信号。

导航数据被叠加到第一载波信号和PRN码之上。导航数据被作为帧序列发送。该数据指定卫星发送当前导航序列的时间。导航数据还提供关于卫星的时钟错误、卫星的轨道(即星历表(ephemeris)数据)和其他系统状态数据的信息。GPS卫星从监测站接收其星历表数据，该监测站监测GPS卫星的高度、位置和速度中的星历表错误。

基于由GPS卫星发送的信号，当前GPS技术典型地通过三角测量法来估计GPS接收机的位置。这种方法典型地需要捕获和跟踪至少四个1.57542GHz频率的卫星信号。

传统GPS捕获技术试图通过在各种码相位和多普勒频移频率，执行由GPS接收机接收的GPS信号与每颗卫星的C/A码之间的IQ相关性计算，从而识别强的卫星信号。对于每颗卫星，捕获技术记录计算出的最大IQ值以及计算出此值的码相位和多普勒频移频率。在完成IQ计算之后，传统捕获技术选择得出所记录的最高IQ值的至少四颗卫星，用来在与所记录的IQ值相关的码相位和多普勒值进行跟踪。

在捕获信号之后，信号跟踪方法提取由选择的卫星发送的导航数据，以便估计所选卫星的伪距(pseudo range)，即接收机和所选卫星之间的距离。如上所述，每个被跟踪卫星的导航数据指定了该卫星的发送时间。因此，通过从接收机接收到卫星信号的时间中减去卫星的发送时间，就能够计算出卫星信号的传输延迟(即信号从卫星发送到接收机的时间)。依次地，通过将所选择卫星的传输延迟乘以光速，就能够计算出接收机和所选卫星之间的距离。

传统的三角测量技术基于选择卫星的伪距和位置来计算GPS接收机的位置。这些技术能够根据星历表数据来计算每个所选择卫星的位置。理论上，三角测量仅需要计算三颗卫星的伪距和位置。但是，由于时间测量的不精确，GPS系统通常计算四颗卫星的伪距和位置。

一些GPS系统还通过使用差分GPS技术来提高其精确度。该技术需要已知位置的差分GPS接收机的操作。与使用定时信号来计算其位置的一般GPS接收机不同，差分GPS接收机使用其已知位置来计算由于信号传输路径引起的定时错误。这些差分GPS接收机确定GPS信号的发送时间应该是多少，然后将其与实际上的发送时间进行比较。基于这些比较结果，差分GPS接收机产生“纠错”因子，并且将其发送给邻近的GPS接收机。GPS接收机然后将这些错误因子用于其传输延迟的计算。

现有GPS技术具有几种缺陷。例如，为了执行其三角测量计算，这些技术典型地需要从四颗卫星捕获信号。但是，在某些位置不能够总是捕获到四颗卫星的信号。例如，在装置内部或植被下面，卫星信号会衰减到传统信号捕获技术不能够检测到的电平。

同样，传统技术以去耦方式来检测GPS卫星的码相位(即它们单独检测每颗卫星的码相位)。这种方法也考虑了很多不可能的码相位候选者。此外，这种方法不能够降低由于卫星之间的干扰而引起的寄生峰值。当一些卫星信号被极大地衰减而其他信号未被衰减时，这种干扰尤其存在问题。

因此，需要一种具有提高的灵敏度的全球定位系统，该系统能够在引起高的信号衰减的环境中操作。还需要一种能够降低由于卫星之间的干扰而引起的寄生峰值的全球定位系统。此外，还需要一种能够以相对少量的数据来执行其位置检测操作的全球定位系统。更一般地说，需要一种能够满足一些或全部上述需要的定位系统。

发明内容

本发明的几个实施例提供了一种包含多个发射机和至少一个接收机的定位系统。基于由接收机接收到的参考信号，该定位系统在某区域内识别接收机的估计位置。在一些实施例中，该系统在该区域内选择一个或多个位置。对于每一个特定的选择位置，该系统在没有或存在干扰的情况下，计算量化接收信号和接收机期待在特定位置处接收到的信号之间的相似性的度量值。然后，基于计算出的度量值或值，该系统识别接收机的估计位置。

附图说明

本发明的新颖特征在所附权利要求中阐述。但是，以说明为目的，以下附图中说明了本发明的几个实施例。

图1示出接收GPS信号并且产生该GPS信号的数字抽点的信号处理电路；

图2示出根据由该信号处理电路产生的数字抽点来估计GPS接收机位置的处理；

图3示出一种定位系统；

图4示出计算GPS卫星在特定发送时间的近似位置的处理；

图5示出一个“经过”近似位置的卫星和另一个未“经过”近似位置的卫星；

图6示出识别近似位置上空的卫星的处理；

图7示出计算由于卫星的运动而引起的多普勒频移值的处理；

图8示出如何根据卫星的总速度来计算卫星朝向近似位置的速度；

图9-11示出本发明的实施例中考察的三种类型的区域；和

图12示出计算对于不同假设的对数似然比以及识别导致最大对数似然比的位置的处理。

具体实施方式

本发明提供一种定位方法和装置。在以下的说明中，将以说明为目的阐述大量细节。但是，本领域普通技术人员应该认识到，在不利用这些特定细节的情况下，也能够实践本发明。例如，以下将参照全球定位系统来说明本发明的一些实施例。本领域普通技术人员应该理解，本发明的其他实施例可用于其他类型的定位系统中。在其他示例中，以方框图形式示出已知结构和装置，以便不使不必要的细节模糊对本发明的说明。

本发明的一些实施例是能够根据由接收机接收到的“参考信号”来确定接收机位置的定位系统。正如在本实施例中所使用的一样，参考信号是指可以从中得到位置信息的任何类型的信号。因此，参考信号可以是GPS(“全球定位系统”)信号、CDMA(“码分多址”)信号、GSM(“全球移动通信系统”)信号、TDMA(“时分多址”)信号、CDPD(“蜂窝数字分组数据”，cellular digitalpacket data)信号，或者能够得出位置信息的任何其他信号。

在以下说明的实施例中，参考信号是能够用于估计GPS接收机位置的GPS信号。在地球上，GPS接收机通常接收GPS信号，该信号是由围绕地球运行的GPS卫星发送的几个信号组成的。以上，已经在背景部分中说明了这种GPS信号的特性。

一些实施例通过以下步骤来估计GPS接收机的位置：(1)开始，数字化由接收机接收到的参考GPS信号，然后(2)使用数字化的GPS参考数据来估计GPS接收机的位置。GPS接收机典型地执行数字化操作。同样，在一些实施例中，GPS接收机仅数字化接收到的GPS信号的一部分，以便获取该信号的数字“抽点”。以下参照图1来说明GPS接收机能够用来产生这种数字抽点的信号处理电路的示例。

一些实施例使用定位处理来根据数字化的GPS参考数据估计GPS接收机的位置。在一些实施例中，该定位处理在包含GPS接收机的区域内选择多个位置。然后，对于每一个特定的选择位置，该处理计算一个度量值，该度量值量化GPS参考数据和接收机期待在特定位置处接收到的信号的抽样之间的相似性。基于这些计算结果，该处理识别GPS接收机的估计位置。

在某些情况下，估计的接收机位置与准确的接收机位置相匹配。在其他情况下，估计的接收机位置以高度精确度与准确的接收机位置相匹配，以致于观察者不能将其与实际位置区分开来。然而，在另外一些情况下，估计的位置与GPS接收机的实际位置差距特定的错误量；在这些情况下，一些实施例采取措施来确保这种错误(估计的和实际的接收机位置之间的)对于特定的定位应用是可容许的。将参照图2-12来说明几个更具体的定位处理。

这些定位处理能够(1)完全由GPS接收机、(2)完全由与GPS接收机通信的另一设备或计算机、或者(3)部分由GPS接收机且部分由与GPS接收机通信的另一设备或计算机来执行。

GPS接收机可以是独立的设备，可以是另一移动设备(例如个人数字助理(PDA)，无线电话等)的一部分，或者能够通信连接到另一移动设备(例如通过其专用的Springboard连接到Handspring Visor PDA)。在名称为“Method andApparatus for Determining Location Using a ThinClient Device”的美国专利申请中，说明了几个GPS接收机的这种结构，该申请于2000年12月4日提交，其序列号为09/730,324。该申请(即名称为“Method and Apparatus forDetermining Location Using a ThinClient Device”的美国专利申请，于2000年12月4日提交，其序列号为09/730,324)的内容以引用方式包含在本文的内容中。

I.产生数字参考数据

图1示出接收GPS信号并且产生该GPS信号的数字抽点的信号处理电路100。如图所示，该信号处理电路100包括：GPS天线105、GPS调谐器110、时钟115、下变频器120和模数(A/D)变换器125。

GPS天线105接收GPS信号

该信号实际上是由噪声以及由围绕地球运行的几个GPS卫星发送的几个信号组成的。配置天线105及其相关电路来接收GPS载波频率的参考GPS信号

该载波频率目前是大约1.57吉赫兹(GHz)。RF调谐器110从天线105接收该GPS信号

该调谐器110可被调谐成捕获GPS信号的近似频率的信号。因此，该调谐器捕获由天线105接收到的GPS参考信号

。

RF调谐器与时钟115通信连接，以便接收时钟信号。时钟115产生一个或多个时钟信号，以便同步信号处理电路100的各部件的操作。该时钟还接收同步时钟信号130。该同步信号允许时钟初始设置其内部时间，并使其时钟信号与GPS时钟同步。时钟115能够从各种信号源接收同步信号130。例如，在一些实施例中，信号处理电路100包含RF处理电路，该电路能够(1)捕获带有同步信号的无线信号，并且(2)将该信号提供给时钟115。

在一些实施例中，使时钟信号与GPS时钟同步。但是，在以下说明的实施例中，接收到的时钟同步信号130不同步时钟信号和GPS时钟。在这些实施例中，接收机的时钟可以距GPS时钟有几个微妙或毫秒之差。接收机时钟的不精确度将依赖于(1)从何处以及怎样获取同步信号130，和(2)同步信号源如何精确地保持其时间。

如图1所示，下变频器120接收调谐器的输出(即接收捕获的GPS参考信号 )。下变频器120将捕获的GPS参考信号变换成中频(IF)参考信号 x(t)。为了完成此功能，一些实施例中的下变频器包含IF混频器，可将捕获的GPS信号的频率变换成IF频率，例如50MHz。在一些实施例中，下变频器也包含一个或多个带通和放大级，以便过滤和放大IF混频器的输入和/或输出。

信号处理电路100利用下变频器，以便A/D变换器125能够抽样与射频不同的中频的参考信号。普通技术人员应该理解，其他实施例能够在其信号处理电路中包含不只一个下变频器。同样，一些实施例使用一个或多个下变频器，以便将GPS参考信号变换成基带参考信号，然后由A/D变换器对其进行抽样。

在一些实施例中，A/D变换器的抽样率至少是频带大小的两倍，而在其他实施例中，抽样率低于该最小量。A/D变换器125对从下变频器120接收的IF参考GPS信号 x(t)进行抽样，并且输出IF GPS信号 x(t)的K抽样数字抽点。该数字抽点仅仅是所接收到的GPS信号的一部分。该抽点用作以下说明的定位处理能够使用的数字GPS参考数据x₁，...，x_K。A/D变换器还输出其产生数字抽点中的第一个抽样时的时间 t₁。

在该文件中，通常将“～”置于变量之上，以指示该变量的值是该变量所表示的项目的实际值的近似。因此，变量

其上带有“～”以指示其表示产生第一个抽样的近似时间。该时间是近似时间，这是因为它是根据接收机的时钟来测量的，而在以下说明的实施例中接收机的时钟不与GPS时间完全同步。由于第一抽样时间 不是精确依据GPS时间的，因此定位处理必须解决在估计GPS接收机的位置过程中的不精确性。

II.估计GPS接收机的位置

图2示出根据由信号处理电路100所产生的数字抽点来估计GPS接收机位置的处理200。在以下说明的实施例中，由与GPS接收机分离的定位服务器来执行该处理200。普通技术人员应该认识到，在其他实施例中，处理200可以(1)全部由GPS接收机来执行，或者(2)部分由GPS接收机，部分由与GPS接收机通信的其他设备或计算机(例如定位服务器)来执行。

图3示出执行处理200的定位服务器300。在一些实施例中，该服务器仅仅是一台计算机，而在其他实施例中，由多台计算机构成该服务器。在一些实施例中，这些多台计算机在地理上可以是分布的。该服务器可以是单独的设备或者能够是其他设备的一部分。

如图3所示，定位服务器300通过一个或多个基站310、从GPS接收机305接收数字GPS参考数据x₁，...，x_K。每个基站检测特定区域内的GPS接收机的信号发送，并且将该信息转接给定位服务器。普通技术人员应该认识到，基站能够使用各种通信结构和网络，来将信号从GPS接收机转接给定位服务器。

只要定位服务器300从特定GPS接收机接收到数字GPS参考数据x₁，...，x_K，它就为该特定GPS接收机执行处理200。在本发明的一些实施例中，除了接收机的参考GPS数据，服务器300还使用几个其他数据项目来执行处理200。例如，在一些实施例中，服务器300考虑由接收机时钟的漂移D^c引起的多普勒频移和根据GPS时钟的第一抽样时间t₁。

同样，在一些实施例中，服务器使用GPS接收机的近似位置

不同的实施例不同地指定近似位置。在以下说明的实施例中，近似位置是转接由接收机产生的GPS参考数据的基站的位置。该近似位置信息可以是由基站发送的信号的一部分。可替换地，服务器300能够使用基站的标识符，从存储所有基站位置的存储结构(例如图3的数据库315)中检索基站位置信息。

普通技术人员应该认识到，其他实施例可以不同地指定近似位置。例如，近似位置可以被指定为由基站覆盖的区域中的指定扇形区内的位置。可替换地，近似位置可以被定义为在当前第一抽样时间的预定时间间隔内记录的GPS接收机的前一个位置。

此外，在一些实施例中，数据处理服务器需要访问每个GPS卫星的导航比特、星历表数据、差分GPS数据和时钟校正数据。服务器可以从各种信息源接收这种信息。例如，如图3所示，服务器能够通过一个或多个通信网络325，例如Internet，从一个或多个参考GPS接收机320接收这种信息。

为了对于特定GPS接收机执行处理200，定位服务器300初始计算在所有GPS卫星发送得出GPS参考数据的第一抽样x₁的信号时，这些卫星的近似位置(步骤205)。以下将参照图4进一步说明该计算步骤。

该处理接下来识别位于GPS接收机的近似位置 上空的GPS卫星(步骤210)。以下将参照图5和6进一步说明该识别步骤。在识别出近似位置 上空的过顶卫星之后，处理200计算每个过顶卫星的多普勒频移值(步骤215)。以下将参照图7和8进一步说明该计算步骤。

然后，该处理识别近似位置

周围的区域(步骤220)。如下所述，该处理搜索该区域以便估计GPS接收机的位置。以下将参照图9-11进一步说明该区域识别步骤。

一旦识别出该区域，处理200识别在该区域中包含GPS接收机的位置(步骤225)。以下将参照图12进一步说明该识别步骤。在一些实施例中，该识别处理一般需要(1)在该区域内选择多个候选位置，(2)对于每个特定的选择位置，计算一个度量值，该度量值量化GPS参考数据和接收机期待在特定位置处接收到的信号的抽样之间的相似性，以及(3)基于这些计算结果，估计GPS接收机的位置。

一些实施例通过使用划分网格来标识区域内的多个候选位置，然后选择一些或所有标识出的候选位置，从而选择候选位置。一些实施例通过仅仅选择一些标识出的候选位置用于度量值计算，来增加定位处理的速度。同样，不同的实施例以不同的间隔尺寸来划分区域。其中一些使用比其它更粗划分的网格。

当对于选择的候选位置计算度量值之后，一些实施例将得出最佳计算度量值的选择位置识别为GPS接收机的位置。在计算出这些值并识别出得出最佳值的位置(即最佳初始位置)之后，其他实施例在该最佳初始位置周围使用更精细网格，以便指定在此位置周围的附加候选位置。然后，这些实施例对于一些或全部指定的附加候选位置计算度量值。接下来，这些实施例或者(1)选择得出最佳度量值的附加候选位置，作为GPS接收机的位置，或者(2)使用更精细网格来递归重复该处理，以提高估计的GPS接收机位置的精确度。

在对于所选候选位置计算度量值之后，其他实施例通过使用解析技术，可以估计出识别位置周围的更精确的GPS接收机位置。具体地说，一些实施例可以识别出得出最佳计算度量值的选择位置，然后使用解析技术(例如内插技术)，根据识别出的选择位置来计算接收机的位置。

A.计算卫星位置

如上所述，定位处理200初始计算在卫星发送得出所产生的数字抽点中的第一抽样的信号时，这些卫星的近似位置。接收机在时间 t₁产生该第一抽样。

给定星历表和差分数据，卫星的位置s(t)实际上就是GPS时间t的确定性函数。在Elliott Kaplan所著的“Understanding GPS Principles andApplications”中，第38页的表2.3中提供了根据星历表和差分数据得出卫星位置的一组公式，该书由Artech House于1996年出版。

为了计算卫星i的位置，处理200需要首先计算出卫星i发送得出第一抽样的信号的近似时间。该处理计算近似发送时间，是因为难以计算出准确的发送时间。

每颗卫星i的准确的发送时间等于第一抽样的实际时间t₁减去卫星的实际信号转接延迟τ_i。信号转接延迟τ_i是卫星发送其信号和接收机产生第一抽样之间的时间。公式(1)指定计算卫星i的准确的信号转接延迟τ_i的函数H。

${\mathrm{\τ}}_i=H(l,s_i(t_1-{\mathrm{\τ}}_i))=\frac{\left|\right|l-s_i(t_1-{\mathrm{\τ}}_i)\left|\right|}{c}+{{\mathrm{\τ}}_i}^a+{\mathrm{\τ}}^r---\left(1\right)$

在此公式中，l是接收时间t₁时接收机的准确位置，s_i(t₁-τ_i)是准确发送时间(t₁-τ_i)时卫星的准确位置，c是光速，τ_i ^a是由于大气条件引起的延迟，τ^r是由接收机进行模拟处理而引起的延迟。

定位处理200能够通过使用差分数据来确定大气延迟τ_i ^a。它还能够从存储结构中检索与每个GPS接收机相关的处理延迟τ^r。但是，很难确定(1)第一抽样的准确时间t₁，(2)在第一抽样的准确时间t₁时接收机的准确位置l，或(3)在准确发送时间(t₁-τ_i)时卫星的准确位置s_i(t₁-τ_i)。所以，难以通过求解公式(1)来获取信号转接延迟τ_i的准确值。

因此，在一些实施例中，定位处理200对于每颗卫星i计算卫星的近似信号转接延迟

(步骤205)。以下的公式(2)说明了计算近似信号转接延迟

的一种方式。该公式假设(1)第一抽样时间是

(2)接收机位于近似位置

处，和(3)发送时间的卫星位置等于其在第一抽样的近似时间 时的位置。

${\widetilde{\mathrm{\τ}}}_i=H(\tilde{l},s_i\left(\widetilde{t_1}\right))=\frac{\left|\right|\tilde{l}-s_i{\left(\widetilde{t_1}\right)}_1\left|\right|}{c}+{{\mathrm{\τ}}_i}^a+{\mathrm{\τ}}^r---\left(2\right)$

一些实施例(1)使用基站塔的位置作为GPS接收机的近似位置

和(2)通过使用以地球为中心且固定于地球上的坐标系来定义位置矢量 和 同样，一些实施例通过使用接收到的小区塔标识符，从数据库中检索塔位置。

对于每颗卫星i，该处理能够基于近似第一抽样时间 和卫星的近似信号转接延迟 来计算近似发送时间

因此，对于每颗卫星i，该处理通过使用星历表和差分数据，来计算在计算出的近似发送时间 时卫星的近似位置

如上所述，在Elliott Kaplan所著的“Understanding GPSPrinciples and Applications”中，第38页的表2.3中提供了给定星历表和差分数据得出卫星位置的一组公式，该书由Artech House于1996年出版。

可以看出，使用这种方法计算出的近似卫星位置距离发送时真正的卫星位置不超过数米。在该文件的其他部分，符号s_i用作近似卫星位置 的简写。

图4示出处理400，该处理使用上述方法来计算近似时间

时每个GPS卫星i的近似位置，其中近似时间 是卫星i发送得出产生的第一抽样的信号的时间。在本发明的一些实施例中，该处理用于处理200的步骤205。

如图4所示，处理400从其具有的GPS卫星列表中初始选择第一颗GPS卫星i(步骤405)。然后，该处理确定与接收机有关的信号处理延迟τ^r(步骤410)。一些实施例在存储结构中存储与每个GPS接收机有关的处理延迟τ^r，上述各GPS接收机可与处理200和定位服务器300一起使用。因此，在这些实施例中，处理400从存储结构中检索与特定GPS接收机有关的处理延迟τ^r。

接下来，对于所选择的卫星，该处理计算大气延迟τ_i ^a(步骤415)。能够根据接收到的差分GPS数据和近似接收机位置

得出该大气延迟。在ElliottKaplan所著的“Understanding GPS Principles and Applications”中，第8章中公开了一种从接收到的差分GPS数据得出某位置的大气延迟的方式，该书由Artech House于1996年出版。

在步骤420中，该处理计算在接收机产生第一抽样的时间 时，所选择卫星的近似位置

在一些实施例中，该处理使用Artech House于1996年出版的Elliott Kaplan所著的“Understanding GPS Principles and Applications”中第38页的表2.3中提供的一组公式，根据星历表和差分数据计算时间

时的位置。

在计算出卫星在时间 时的近似位置之后，处理400计算所选择卫星的近似信号转接延迟 (步骤425)。该处理使用上述公式(2)，根据近似卫星位置 (在步骤420中计算出)、信号处理和大气延迟τ^r和τ_i ^a(分别在步骤410和415中计算出)和近似接收机位置

来计算近似信号转接延迟

接下来，该处理通过从近似第一抽样时间 中减去近似信号转接延迟

(在步骤425中计算出)，来计算所选择卫星的近似发送时间

(步骤430)。然后，该处理计算在步骤435中计算出的近似发送时间

时所选择卫星的位置 在一些实施例中，该处理使用Artech House于1996年出版的Elliott Kaplan所著的“Understanding GPS Principles and Applications”中第38页的表2.3中提供的一组公式，根据星历表和差分数据来计算该位置。

在计算出近似发送时间时所选择卫星的位置之后，该处理确定所选择卫星是否是其GPS卫星列表中的最后一颗GPS卫星(步骤440)。如果不是，该处理从该列表中选择另一颗GPS卫星(步骤445)，并且重复步骤415至435，以便确定新选择卫星的近似位置。否则，该处理确定它已经计算出在所有GPS卫星发送得出产生的第一抽样的信号的近似时间时，这些GPS卫星的位置。因此，该处理终止。

B.识别过顶卫星

在识别出所有GPS卫星的位置之后，处理200识别出那些当前“过顶”的卫星(步骤210)。在一些实施例中，处理200通过进行简化假设，来识别“过顶”卫星，即当且仅当卫星相对于近似位置

过顶时，它们就相对于手持装置过顶。

因此，在这些实施例中，处理200考察每颗卫星i，并且确定该卫星是否位于近似位置

的上空。在一些实施例中，当且仅当 ${\tilde{l}}^{\′}\tilde{l}\≤{\tilde{l}}^{\′}{s}_i$ 时，该处理指定该卫星i作为过顶卫星。换句话说，当且仅当该卫星的近似位置矢量s_i与近似位置矢量

的内积大于或等于近似位置矢量与其自身的内积时，该处理指定该卫星i作为过顶卫星。

这种指定规则实质上确定卫星近似位置矢量s_i投影到近似位置矢量

上的幅度是否大于或等于近似位置矢量

的幅度。如果是这样，该卫星就是过顶卫星。

图5图示出该指定规则。该图表示地球510上的近似位置

处的GPS接收机505，和围绕地球运行的两颗卫星515和520。由于卫星515位于位置

的水平线525之下，所以它不是过顶卫星。相应地，其位置矢量s₅₁₅投影到近似位置矢量 上的幅度小于近似位置矢量 的幅度。

另一方面，由于卫星520位于位置 的水平线525之上，所以它是过顶卫星。因此，其位置矢量s₅₂₀投影到近似位置矢量

上的幅度大于近似位置矢量 的幅度。

图6示出使用上述方法来识别过顶卫星的处理600。在本发明的一些实施例中，该处理用于处理200的步骤210中。如图6所示，处理600初始计算近似位置矢量

与其自身的内积(步骤605)。

接下来，处理600从其具有的GPS列表中选择一颗GPS卫星(步骤610)。然后，该处理计算近似位置矢量 与所选择卫星的近似位置矢量s_i的内积(步骤615)，该近似位置矢量s_i已在步骤205中计算出。

在步骤620中，处理600确定步骤615中产生的内积是否大于或等于步骤605中产生的内积。如果不是，则该处理转到步骤630，以下将说明该步骤。否则，该处理将步骤610中选择的卫星指定为过顶卫星(步骤625)，然后转到步骤630。

在步骤630中，该处理确定它是否已经考察了其GPS卫星列表上的所有GPS卫星。如果没有，该处理返回到步骤610，从列表中选择另一颗GPS卫星，并且重复上述操作，以便确定新选择的卫星是否是过顶卫星。

当该处理确定它已经考察了所有GPS卫星时(步骤630)，该处理终止。典型地，到处理600终止时，该处理已经识别出整数N颗GPS卫星作为过顶卫星。在以下的讨论中，用整数1至N来标记这些指定的过顶卫星。

C.计算卫星多普勒值

在识别出过顶卫星之后，处理200计算每个过顶卫星的附加多普勒频移值(步骤215)。图7示出一些实施例中处理200用于计算这些多普勒频移值的处理700。如图7所示，处理700通过选择一颗在步骤210中识别出的过顶GPS卫星(步骤705)来开始。

卫星的附加多普勒频移值f_i依赖于卫星朝向GPS手持装置的速度。因此，处理700计算所选过顶卫星朝向近似位置

的速度(步骤710)。该速度是卫星的总速度的分量。

图8示出如何根据卫星的总速度计算出该卫星朝向近似位置 的速度。该图示出位于近似位置810上空的卫星805。该卫星的位置由位置矢量s来定义，并且该卫星的速度由速度矢量ν来定义，其中，速度矢量ν是位置矢量s的导数(即ν＝ds/dt)。一些实施例根据位置矢量从算术上计算该速度矢量。例如，一些实施例通过(1)计算短时间长度的开始和结束时的卫星位置，(2)计算卫星位置之差，和(3)用时间长度除以该差值，来计算位置矢量的导数。采用这种方法，能够根据Artech House于1996年出版的Elliott Kaplan所著的“Understanding GPS Principles and Applications”中第38页的表2.3中提供的公式，来计算卫星位置。

从卫星到近似位置的方向由矢量 $(\tilde{l}-\tilde{s})/\left|\right|\tilde{l}-\tilde{s}\left|\right|$ 来定义，这是对近似位置矢量

与卫星位置矢量s之间的差值利用该差值幅度进行归一化所得。该方向上的卫星速度ν_R等于卫星的总速度ν与该方向的内积。因此，可以根据以下公式(3)来计算所求速度。

$v_R=\frac{v^{\′}(\tilde{l}-\tilde{s})}{\left|\right|\tilde{l}-\tilde{s}\left|\right|}\·\·\·\·\·\·\·\·\·\left(3\right)$

因此，在步骤710中，处理700使用公式(3)来计算所选过顶卫星朝向相近似位置

的速度。

在步骤715中，该处理然后通过使用以下公式(4)来定义所选择卫星i的附加多普勒频移值f_i。

$f_i=\frac{v_R}{c}{f}_{\mathrm{RF}}\·\·\·\·\·\·\left(4\right)$

在该公式中，c是光速，f_RF是GPS载波频率。

在步骤720中，该处理确定它是否已经产生其过顶GPS卫星列表中的所有过顶GPS卫星的附加多普勒频移值。如果没有，该处理返回到步骤705，从该列表中选择另一颗GPS卫星，并且重复上述操作，以便产生新选择卫星的附加多普勒频移值。当该处理确定它已经产生所有过顶GPS卫星的附加多普勒频移值时，该处理终止。

D.识别区域

在计算出所有过顶卫星的附加多普勒频移值之后，处理200识别近似位置周围的区域(步骤220)。如下所述，该处理搜索该区域，以便估计GPS接收机的位置。

图9-11示出在本发明的不同实施例中由处理200搜索的三种类型的区域。如图9所示，在一些实施例中，该处理识别近似位置 周围的圆形区域905。这种区域能够由垂直于近似位置矢量

的矢量r来定义。

图10示出该处理能够识别的近似位置 周围的圆柱区域1005。这种圆柱体能够通过定义圆形区域905之上和之下的区域来标识。可替换地，图11示出该处理能够识别的近似位置

周围的球形区域1105。这种区域能够由具有表示球体半径的特定幅度的矢量r来定义。

一些实施例通过从存储结构中检索关于该区域的信息，来识别近似位置周围的区域(例如圆形、圆柱体或球体区域)。例如，一些实施例存储关于每个基站塔周围的区域的信息(即每个可能的近似位置)。当定位服务器300从特定基站接收信号时，这些实施例就从存储器中检索关于特定基站塔的位置的周围区域的信息。一些实施例通过使用基站塔的标识符，来检索存储结构(即从存储结构中搜索和检索位置和区域信息)。

E.估计GPS接收机位置

在识别出GPS接收机的区域之后，处理200估计该区域中GPS接收机的位置(步骤225)。以下说明的实施例通过初始选择该区域内的多个候选位置来估计GPS接收机的位置。对于每个特定的选择位置，这些实施例计算一个度量函数M，该度量函数量化GPS参考数据和接收机期待在特定位置处接收到的信号的抽样值之间的相似性。这些实施例然后识别出得出最佳的计算度量值的位置，作为GPS接收机的位置。

一些实施例不仅对该区域内的一组候选位置计算度量值M，也对一组其他未知参数的候选值计算度量值M。例如，一些实施例将度量值M作为以下5个未知参数的函数来计算：(1) 表示指定该区域内的候选位置的矢量，(2)

表示候选的第一抽样时间，(3)

表示从N个过顶卫星接收到的信号的候选功率电平的N值矢量，(4)

表示来自N个过顶卫星的信号的候选载波相位的N值矢量，和(5)

表示由于接收机时钟漂移而引入到接收信号中的多普勒频移的候选值。

在该文件中，将“帽子”置于变量之上，以指示变量值是该变量值范围内的候选值。同样，将度量值M作为变量第一抽样时间

的函数来计算，以便解决接收机时钟的不精确性。此外，如上所述，将度量值M作为多普勒频移 的函数来计算，以便解决接收机时钟的漂移D^c(例如由于温度等引起的漂移)。

一些实施例通过初始列举每个变量

的一组候选值，来计算度量值M。候选值的每种组合(即特定的候选

候选 候选 候选

和候选

的每种组合)表示关于参数l，t₁，α，φ，f₀的真实值的各种假设

对于每种假设 (即对于每组假设的候选值 )和每颗过顶卫星i，这些实施例计算假设信号 该信号表示当该假设为真时(即当一组假设的候选值

是其相应变量的实际值时)，GPS接收机期望从卫星i接收到的信号(没有噪声)。以下在子部分1中将说明假设参考信号

的建模。

然后，对于每种假设

这些实施例计算度量值M。假设 的度量值M量化接收到的GPS参考信号和如果假设

为真时接收机期待从所有过顶卫星接收的假设信号(即

)之间的相似性。然后，这些实施例识别能够得出最佳计算度量值的位置，作为GSP接收机的位置。

为了计算每种假设 的度量值M，一些实施例对所产生的假设信号

求和，对求和信号抽样，并且比较抽样和与接收到的GPS参考数据。其他实施例通过对每个产生的假设信号(即每个

)抽样，比较每个产生的抽样值与GPS参考数据，并且合并比较结果(例如求和)，来计算每种假设 的度量值M。

本发明的不同实施例使用不同的度量函数。一些实施例计算接收到的GPS参考信号和如果假设

为真时接收机期待从所有过顶卫星接收的假设信号(即

)之间的差值。为了计算该差值，不同的实施例使用不同的差分函数。例如，一些实施例使用以下公式(5)所示的差分函数δ。

在该公式中，变量x_k表示GPS参考数据的抽样值。变量 表示合并相应于所有过顶卫星的分量的总假设参考信号的抽样值。换句话说，差分公式(5)通过首先对所产生的所有卫星的假设信号

求和，产生求和信号的抽样值

从接收到的GPS参考数据中的相应抽样值中减去所产生的每个抽样值，对相减结果求平方，并且将所得平方值相加，来计算特定假设

的差分值。

另一种计算假设

的差分值的方法是，对所产生的每颗卫星的假设信号

进行抽样，从接收到的GPS参考数据中减去每颗卫星的假设信号的抽样值，然后合并(例如求和)对各卫星的差分操作的结果。以下差分函数给出一种实施该方法的方式：

采用任一方法，所产生的差分值量化接收信号和如果假设为真时接收机期待接收的信号之间的差值。最小值为最佳差分值。因此，计算差分度量值的实施例搜索候选空间，以便找到最小化该度量值的假设或者能够使该度量值较小的假设。

一些实施例使用对数似然比作为其度量函数。例如，以下说明的实施例使用以下公式(6)提供的对数似然比。

最大化该函数等价于最小化公式(5)的差分函数δ。尤其是，能够通过以下步骤从差分函数获取对数似然比：(1)将

分解成多项式

(2)丢弃x_k ²项，(3)将剩余两项乘以-1/2。在公式(6)中，变量x_k表示GPS参考数据的抽样值，变量

表示所有过顶卫星的总假设参考信号的抽样值。换句话说，对数似然比公式(6)通过首先对所产生的所有卫星的假设信号 求和，产生求和信号的抽样值 使抽样值与接收到的GPS参考数据相关，然后减去

与其自身的相关值，从而来计算特定假设 的对数似然比。

计算前述的假设 的对数似然比的另一种方法，对所产生的每颗卫星的假设信号

进行抽样，使每颗卫星的假设信号的抽样值与接收到的GPS参考数据相关，然后合并(例如求和)相关运算的结果。以下公式给出一种实施该方法的方式：

采用任一方法，最大值为所产生的最佳对数似然比，如以下公式(7)所示。

$\underset{\hat{l},{\hat{t}}_1,\widehat{\mathrm{\α}},\widehat{\mathrm{\φ}},{\hat{f}}_0}{\max }L(\hat{l},{\hat{t}}_1,\widehat{\mathrm{\α}},\widehat{\mathrm{\φ}},{\hat{f}}_0)---\left(7\right)$

因此，计算对数似然比的实施例搜索候选空间，以便找到最大化该值或者使该值较大的一组候选值。能够得出最大对数似然比的假设

的位置是GPS接收机的估计位置。

最大化处理能够被分解成两个独立的最大化处理，如下所示。

$\underset{\hat{l},{\hat{t}}_1,{\hat{f}}_0}{\max }\underset{\widehat{\mathrm{\α}},\widehat{\mathrm{\φ}}}{\max }L(\hat{l},{\hat{t}}_1,\widehat{\mathrm{\α}},\widehat{\mathrm{\φ}},{\hat{f}}_0)---\left(8\right)$

因此，一些实施例以两个循环来执行该最大化操作：(1)外环，搜索并选择

和(2)内环，对于所选 及其相应的最佳值

计算对数似然比L。一些使用该两环方法的实施例在对假设GPS参考信号

建模中采取确定的近似方法。以下子部分1中说明了一种假设参考信号的模型。

1.假设参考信号的建模

如上所述，定位服务器300从参考GPS接收机接收每颗卫星的导航比特，作为GPS时间的函数。因此，该服务器能够再现由每颗卫星发送的信号。以下公式(在反映发射功率的常量乘法因子内)给出由卫星i在时间t发送的信号：

$a_i\left(t\right)={\stackrel{-}{\mathrm{\ξ}}}_i\left(t\right)\cos \left(2\mathrm{\π}(f_{\mathrm{RF}}t+{{\mathrm{\φ}}_i}^{\left(1\right)})\right)---\left(9\right)$

其中，

${\stackrel{-}{\mathrm{\ξ}}}_i\left(t\right)=v_i\left(t\right){\mathrm{\ζ}}_i\left(t\right)$

是卫星i的“基带”信号。在公式(9)和(10)中，ν_i(t)是作为GPS时间函数的导航比特值，ζ_i(t)是卫星i的PRN处理(代码)，φ_i ⁽¹⁾是卫星上行传输的载波相位，以及f_RFt是GPS频率。

GPS接收机接收来自N颗过顶卫星的信号加噪声的线性组合。如在II.A部分中所述，由卫星i发送的信号引起延迟

并且接收信号具有如下形式：

$a_i(t-H(\hat{l},s_i))={\widehat{\mathrm{\α}}}_i{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ξ}}}_i(t-H(\hat{l},s_i))\cos \left(2\mathrm{\π}((f_{\mathrm{RF}}+f_i)t+{{\mathrm{\φ}}_i}^{\left(2\right)})\right)---\left(11\right)$

其中 代表接收功率。

在抽样之前，接收机对接收信号执行带通滤波和混频。这两个操作都是线性操作。因此，这些操作能够独立地作用于来自不同卫星的部分接收信号。混频的目的是将公式(11)的余弦项中的载波频率f_RF从f_RF变换到中频f_IF。但是，由于卫星的运动引起的多普勒效应反映在(已知)频率误差f_i中。而且，驱动混频器的接收机时钟中的不精确性反映在附加频率误差f₀中。

为此，用 $\cos \left(2\mathrm{\π}((f_{\mathrm{IF}}+f_i+{\hat{f}}_0)t+{{\mathrm{\φ}}_i}^{\left(3\right)})\right)$ 项来代替cos(2π((f_RF+f_i)t+φ_i ⁽²⁾))。

带通滤波的效应能够通过对基带发送信号

进行低通滤波来近似。因此，用

${\mathrm{\ξ}}_i\left(t\right)=(g*{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ξ}}}_i)\left(t\right)$

来代替

其中g(·)是低通滤波器的脉冲响应，以及“*”表示卷积。

简而言之，仅在抽样之前，能够以如下形式对相应于卫星i的部分接收信号进行建模：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_i{\mathrm{\ξ}}_i(t-H(\hat{l},s_i))\cos \left(2\mathrm{\π}((f_{\mathrm{IF}}+f_i+{\hat{f}}_0)t+{{\mathrm{\φ}}_i}^{\left(3\right)})\right)$

通过适当地重新定义载波相位，就能够得到如下形式的最终模型：

${\widehat{\mathrm{\α}}}_i{\mathrm{\ξ}}_i(t-H(\hat{l},s_i))\cos \left(2\mathrm{\π}((f_{\mathrm{IF}}+f_i+{\hat{f}}_0)(t-{\hat{t}}_1)+{\widehat{\mathrm{\φ}}}_i)\right)$

其中，

是接收第一抽样的假设时间。

根据以上说明，以下公式概括了(1)能够用于表示关于多组假设候选值的假设参考信号 的模型，(2)在一组假设候选值的条件下，对于接收信号的抽样值的结果模型，和(3)在特定假设条件下，对于对数似然比的结果公式。

·PRN代码，及导航比特：

${\stackrel{\‾}{\mathrm{\ξ}}}_i\left(t\right)=v_i\left(t\right){\mathrm{\ζ}}_i\left(t\right)---\left(12\right)$

·低通滤波：

${\mathrm{\ξ}}_i\left(t\right)=(g*{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ξ}}}_i)\left(t\right)---\left(13\right)$

·时间漂移和余弦调制：

·卫星i对于产生的假设信号的作用(contribution)：

·将各卫星的作用相加：

·抽样：

·似然计算：

一些实施例通过首先对所产生的所有卫星的假设信号

求和，对求和信号进行抽样，然后使抽样和与接收到的GPS参考数据进行相关，从而计算特定假设 的对数似然比

其中一些实施例分别使用公式(14)、(16)和(17)对来自每颗卫星的假设信号

总假设信号

和总抽样信号

进行建模，并且使用公式(20)来计算对数似然比

但是，以下子部分3中说明的实施例通过对产生的每个假设信号(即每个)进行抽样，使产生的每个抽样值与GPS参考数据相关(例如相乘)，并且合并相关结果(例如求和)，来计算假设

的对数似然比

其中一些实施例分别使用公式(14)和(18)，对来自每颗卫星的假设信号

和每个假设信号的各抽样值

进行建模，然后使用公式(20)来计算对数似然比

上述对

建模的特定方法仅仅是产生假设参考信号的模型的一种方法。普通技术人员应该认识到，能够构造假设参考信号的不同模型，以便捕获更多或更少的细节。例如，一种模型可能省略了低通滤波操作。另一种模型可能通过将抽样值划分成段，并对每段采用不同的延迟H(l，s_i)，来考虑由于卫星运动而引起的信号转接延迟H(l，s_i)的改变。

2.对数似然比计算处理

如上所述，一些实施例将GPS接收机的位置识别为与假设 (即多组候选值 的假设)相关的位置，该假设最大化由公式(21)表示的对数似然比。此外，如上关于公式(8)所述，一些实施例通过使用嵌套循环来执行该识别，其中外环搜索和选择

和内环对于所选

及其相应的最佳值计算对数似然比L。

图12示出使用这种嵌套循环方法的处理1200。处理1200开始将变量L_MAX初始化为0(步骤1205)。接下来，该处理对于位置矢量

第一抽样时间

和附加时钟多普勒频移 列举多个离散的候选值。为了列举候选位置矢量，一些实施例在步骤220中识别出的区域之上加网格。一些实施例使用比其它更粗的网格来定义识别区域中的候选位置。

在列举候选位置矢量

第一抽样时间

和附加时钟多普勒频移

之后，处理1200选择一组候选值

(即一个候选位置矢量 一个第一抽样时间

和一个附加时钟多普勒频移

)(步骤1215)。接下来，该处理执行公式(8)的嵌套循环处理的内环(1220)。具体地说，在步骤1220中，该处理对于所选

及其最佳功率矢量 和载波相位矢量

计算对数似然比L。

以下子部分3将说明一种在不搜索功率和相位候选空间以找到最佳功率和相位矢量的情况下执行内环的方法。如下所述，该方法引入两个新变量，它们使对数似然比成为二次函数，然后将该二次函数的导数设置成0，以便获取新变量的最佳值。然后，对于这些最佳值，基于(1)GPS信号抽点，和(2)如果当前假设为真且不存在噪声时接收机期望接收的假设信号的相应抽点，来计算对数似然比L。

在对于所选

及其最佳功率矢量 和载波相位矢量

计算出对数似然比L之后，该处理确定关于所选候选值的对数似然比L是否大于变量L_MAX(步骤1225)。如果大于，当前候选值就得到目前为止所计算出的最大对数似然比。所以，该处理存储当前候选值作为最佳候选值(步骤1230)，定义对数似然比L为最大对数似然比L_MAX，并且转到步骤1235，以下将说明该步骤。

如果该处理确定关于所选候选值的对数似然比L不大于L_MAX(步骤1225)，该处理转到步骤1235。在步骤1235中，该处理确定它是否已经遍历列举的候选位置矢量 第一抽样时间

和时钟多普勒频移

的所有组合。如果没有，则该处理转回到步骤1215，以选择另一组候选值

并且关于新选择的候选值重复上述操作。

当该处理确定它已经考察了列举的候选位置矢量

第一抽样时间

和时钟多普勒频移 的所有组合时，该处理将一组最佳候选值(在步骤1230中记录)的位置

识别为GPS接收机的估计位置。然后该处理结束。

3.执行内环

现在将说明一种执行公式(8)的嵌套循环处理的内环(步骤1220)的方式。直到处理1200执行到步骤1220时，它已经选择了一组候选值 因此，在以下的说明中，这些变量被作为已知、确定的变量对待。

一些实施例通过使用从上述公式(21)推导出的一组公式来执行内环。这组公式包括以下将说明的公式(26)-(32)。在说明这些公式之前，首先说明这些公式的推导。

a.推导公式(26)-(32)

为了推导出公式(26)-(32)，引入一组新变量。这些变量是：

${\hat{A}}_i={\widehat{\mathrm{\α}}}_i\cos 2\mathrm{\π}{\widehat{\mathrm{\φ}}}_i$

${\hat{B}}_i={\widehat{\mathrm{\α}}}_i\sin 2\mathrm{\π}{\widehat{\mathrm{\φ}}}_i$

引入这些变量是因为它们能够将公式(21)分解成这些新变量的二次函数。通过将其导数设置为0，并且求解具有2N个未知量的2N个公式的结果，就能够最优化该二次函数。因此，该二次函数提供了一种在不搜索功率和相位候选空间的情况下，越过功率电平和载波相位，最大化对数似然比的方式。

具体地说，能够通过将变量 和 代入公式(15)中而获得以下公式(24)，从而能够重新表示各第i颗过顶卫星对于所产生的假设信号的作用。

$={\hat{A}}_i{\mathrm{\ξ}}_i(t-H(\hat{l},s_i))\cos \left(2\mathrm{\π}(f_{\mathrm{IF}}+{\hat{f}}_0+f_i)(t-{\hat{t}}_1)\right)-$

${\hat{B}}_i{\mathrm{\ξ}}_i(t-H(\hat{l},s_i))\sin \left(2\mathrm{\π}(f_{\mathrm{IF}}+{\hat{f}}_0+f_i)(t-{\hat{t}}_1)\right)---\left(24\right)$

为了使对时间的依赖更清楚，可以改变符号。通过定义Θ为PRN代码重复之前的长度(PRN代码典型地每1ms重复)，可以将第k个抽样值的假设时间

表示为：

其中， 是表示自卫星i的名义上的0 GPS时间起PRN代码循环的假设次数的正整数，以及

是

范围内的实数，表示为第一抽样假设的代码相位偏移。 指定导航比特是否能够自其识别出给定卫星的发送位置起发生改变。由于重复PRN代码，用导航比特改变能够引起读出翻转的信号点来识别其起始点(即其中代码相位

)。

通过定义以下的I和Q分量，

能够利用以下公式很好地近似对数似然比：

$L=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(A_i{I}_{0,i}-B_i{Q}_{0,i})-\frac{1}{4}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[(A_j{A}_i+B_i{B}_j)I_{i,j}+(B_j{A}_i-A_j{B}_i)Q_{i,j}]---\left(30\right)$

公式(30)是关于变量

和

的二次函数。通过将该公式的导数设置为0，能够获取对于每个k≤N的如下公式组：

$I_{0,k}=\frac{1}{4}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{A}_i(I_{i,k}+I_{k,i})+B_i(Q_{k,i}-Q_{i,k})---\left(31\right)$

$-Q_{0,k}=\frac{1}{4}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{B}_i(I_{i,k}+I_{k,i})+A_i(Q_{i,k}-Q_{k,i})---\left(32\right)$

该导数可被求解作为具有2N个未知量的2N个公式系统，以便获取关于这些变量 和

的最佳值。

b.计算对数似然比

为了对于每组候选值计算对数似然比，首先基于公式(13)和(26)-(29)计算出I和Q分量。接下来，通过求解以上公式(31)-(32)来计算变量

和

的最佳值。最后，通过在公式(30)中应用计算出的I和Q分量和计算出的变量 和

来计算对数似然比。

普通技术人员应该认识到，上述实施例具有几方面的优点。例如，这些实施例不执行三角测量操作，而三角测量操作需要来自三个或更多卫星的强信号。相反地，它们通过解析关于能够影响该数据的所有卫星的数据，来执行其位置检测操作。

解析所有可能卫星的作用能够提高这些实施例的灵敏度。提高的灵敏度尤其有利于卫星信号衰减的环境(例如室内或植被下)。换句话说，这些实施例能够允许比传统GPS技术更大的信号衰减，因此它们能够在使传统GPS技术失败的环境中执行定位。

即使在卫星信号没有很大衰减的环境中，解析所有可能卫星的作用的优点在于，它能够减少数据量，该数据是这些实施例需要考虑以便获取可与传统GPS技术相比拟的结果。该解析同时考虑GPS卫星的代码相位。因此，这种解析不考虑不可能的代码相位候选组合，因此在统计上更加有效。

同样，解析所有可能卫星的作用允许在定位计算中排除卫星之间的干扰，这就能够更精确地估计位置。例如，在对数似然比公式(20)和(21)中，卫星间干扰相应于这些公式中的第二项，并且被从这些公式的第一项中减去；在这些公式中，第一项提供接收到的GPS参考数据和假设参考信号的抽样值之间的内积。

在已经参照几个细节说明了本发明时，本领域普通技术人员应该认识到，在不脱离本发明的精神的情况下，能够以其他特定方式体现本发明。例如，如上所述，定位处理200(1)在包含GPS接收机的区域内，选择多个位置，(2)对于每个特定的选择位置，计算量化GPS参考数据和接收机期望在特定的选择位置接收到的信号之间的相似性的度量值，和(3)基于计算结果，估计GPS接收机的位置。

但是，本领域普通技术人员应该认识到，其他实施例能够以不同的方式估计GPS接收机的位置。例如，一个实施例每次选择一个位置，计算所选位置的度量值，并且比较计算的度量值和阈值。如果计算的度量值好于阈值，该实施例将所选位置识别为估计的GPS接收机位置。否则，该实施例继续在包含GPS接收机的区域内选择位置，直到某个位置结果产生好于阈值的度量值。不同的实施例定义不同的阈值。在一些实施例中，该值依赖于环境，而在其他实施例中，该值依赖于关于接收信号的一定统计。

同样，即使上述实施例使用商用GPS频率，其他实施例使用军用GPS频率，而其他实施例既使用商用频率又使用军用频率。因此，本领域普通技术人员应该理解，本发明不限于上述示例性细节，而是由所附权利要求进行规定。

Claims (45)

1.一种方法，用于根据由接收机接收到的参考信号，识别所述接收机在某区域内的估计位置，所述方法包括以下步骤：

a)选择所述区域内的一个位置；

b)计算一个度量值，该度量值量化所述接收信号和对于所选位置的期望信号之间的相似性；以及

c)基于计算结果，确定是否将所选位置识别为所述估计位置。

2.如权利要求1所述的方法，其中，计算对于所选位置的所述度量值的步骤包括：计算所述接收信号和对于所选位置的期望信号之间的差值。

3.如权利要求1所述的方法，其中，计算对于所选位置的所述度量值的步骤包括：基于所述接收信号和对于所选位置的期望信号，计算对数似然比。

4.如权利要求1所述的方法，还包括：

a)确定所述计算的度量值是否好于一个阈值；以及

b)如果所述计算的度量值好于所述阈值，则将所选位置识别为所述接收机的估计位置。

5.如权利要求4所述的方法，其中，如果所述计算的度量值比所述阈值差，则所述方法还包括：

a)选择所述区域内的第二个位置；

b)计算第二个度量值，该第二个度量值量化所述接收信号和对于所述第二个位置的期望信号之间的相似性；以及

c)确定所述计算的第二个度量值是否好于所述阈值；以及

d)如果所述计算的第二个度量值好于所述阈值，则将所述第二个所选位置识别为所述接收机的估计位置。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述方法用于具有多个发射机和接收机的定位系统，其中，所述期望信号是所述接收机从一组发射机接收到的信号。

7.如权利要求6所述的方法，还包括：

a)产生所述接收信号的抽样值；

b)其中对于所选位置计算所述度量值的步骤包括：

1)产生对于所述发射机组中的每个发射机的假设信号；

2)当所述发射机组具有一个以上的发射机时，组合所产生的假设信号以产生所述期望信号；

3)产生所述期望信号的抽样值；

4)基于所述接收信号和期望信号的抽样值，计算所述度量值。

8.如权利要求6所述的方法，还包括：

a)产生所述接收信号的抽样值；

b)其中对于所选位置计算所述度量值的步骤包括：

1)产生对于所述发射机组中的每个发射机的假设信号；

2)产生每个假设信号的抽样值；

3)对于每个特定抽样值，基于所述接收信号和所述特定假设信号的所述抽样值，计算一个度量值，该度量值量化所述接收信号和所述特定假设信号之间的相似性；以及

4)当所述发射机组具有一个以上的发射机时，组合对于所有假设信号而计算的度量值，以产生对于所选位置的所述度量值。

9.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法用于全球定位系统(GPS)，并且所述接收机是GPS接收机。

10.一种方法，用于根据由接收机接收到的参考信号，确定所述接收机在某区域内的估计位置，所述方法包括以下步骤：

a)选择所述区域内的多个位置；

b)对于每个所选位置，计算一个度量值，该度量值量化所述接收信号与对于所选位置的期望信号之间的相似性；以及

c)基于计算结果，识别所述接收机的估计位置。

11.如权利要求10所述的方法，其中，识别所述接收机的估计位置的步骤包括：

a)识别所述计算度量值中是最佳值的所述度量值；

b)识别得出所述最佳度量值的所述位置，作为所述接收机的估计位置。

12.如权利要求10所述的方法，其中，对于每个所选位置计算所述度量值的步骤包括：计算所述接收信号与对于所选位置的期望信号之间的差值。

13.如权利要求12所述的方法，其中，识别所述估计位置的步骤包括：识别得出所述最小的计算差值的所选位置，作为所述接收机的估计位置。

14.如权利要求10所述的方法，其中，对于每个所选位置计算所述度量值的步骤包括：基于所述接收信号和对于所选位置的期望信号，计算对数似然比。

15.如权利要求14所述的方法，其中，识别所述估计位置的步骤包括：识别得出所述最大的计算对数似然比的所选位置，作为所述接收机的估计位置。

16.如权利要求10所述的方法，其中，识别所述估计位置的步骤包括：

a)识别得出所述最佳的计算度量值的所选位置；

b)选择所述识别位置周围的多个附加位置；

c)对于每个特定附加位置，计算一个度量值，该度量值量化所述接收信号和对于所述特定附加位置的期望信号之间的相似性；以及

d)基于附加计算结果，识别所述接收机的估计位置。

17.如权利要求10所述的方法，其中，识别所述估计位置的步骤包括：

a)识别得出所述最佳的计算度量值的多个所选位置；

b)使用解析技术，根据所述识别出的所选位置，来计算所述估计位置。

18.如权利要求17所述的方法，其中，所述解析技术是内插技术。

19.如权利要求10所述的方法，其中，所述方法用于具有多个发射机和所述接收机的定位系统，其中，所述期望信号是所述接收机从发射机组接收到的信号。

20.如权利要求17所述的方法，还包括：

a)产生所述接收信号的抽样值；

b)其中对于所选位置计算所述度量值的步骤包括：

1)产生对于所述发射机组中的每个发射机的假设信号；

2)当所述发射机组具有一个以上的发射机时，组合所产生的假设信号，以产生所述期望信号；

3)产生所述期望信号的抽样值；

4)基于所述接收信号和期望信号的抽样值，计算所述度量值。

21.如权利要求19所述的方法，还包括：

a)产生所述接收信号的抽样值；

b)其中对于所选位置计算所述度量值的步骤包括：

1)产生对于所述发射机组中的每个发射机的假设信号；

2)产生每个假设信号的抽样值；

3)对于每个特定抽样值，基于所述接收信号和所述特定假设信号的所述抽样值，计算一个度量值，该度量值量化所述接收信号和所述特定假设信号之间的相似性；以及

4)当所述发射机组具有一个以上的发射机时，组合对于所有假设信号而计算的所述度量值，以产生对于所选位置的所述度量值。

22.如权利要求10所述的方法，其中，所述方法用于全球定位系统(GPS)，并且所述接收机是GPS接收机。

23.一种全球定位方法，包括以下步骤：

a)使用全球定位系统(GPS)接收机来接收GPS信号；以及

b)在不执行三角测量的情况下，根据所述GPS信号来识别所述GPS接收机的估计位置。

24.一种方法，用于具有多颗卫星的全球定位系统(GPS)，该方法根据由GPS接收机接收到的GPS信号来估计所述接收机在某区域内的位置，所述方法包括以下步骤：

a)识别所述区域上空的至少一些卫星；

b)识别所述区域内的多个位置；

c)对于每个特定识别位置，计算一个度量值，该度量值量化所述接收的GPS信号和期望信号之间的相似性，对于每个特定识别位置的所述期望信号是所述接收机期望在该特定位置从识别出的卫星接收的信号；以及

d)基于计算结果，估计所述接收机的位置。

25.如权利要求24所述的方法，其中，识别所述卫星的步骤包括：识别所述区域上空的所有卫星。

26.如权利要求24所述的方法，其中，识别所述卫星的步骤包括：识别所述区域上空的一些而不是所有卫星。

27.如权利要求24所述的方法，其中所述接收信号包含来自每颗所述识别出的卫星的信号，所述方法还包括：

a)对于每颗识别出的卫星，计算由于所述卫星的运动而引起的卫星信号中的多普勒频移；以及

b)在对于每个位置计算所述度量值的过程中，使用计算出的多普勒频移。

28.如权利要求24所述的方法，其中，通过使用依赖于未知参数的度量值函数，对于每个特定位置计算所述度量值，

其中，识别多个位置的步骤包括：指定多种假设，每种假设识别所述区域内的位置及未知参数的值；以及

其中，对于每个特定位置计算所述度量值的步骤包括：对于每个特定假设，计算一个度量值，该度量值量化所述接收信号和一个期望信号之间的相似性，所述期望信号是当所述接收机位于由所述特定假设指定的位置上而且所述未知参数具有由所述特定假设指定的值时，所述接收机期望从识别的卫星接收的信号。

29.如权利要求28所述的方法，其中，所述未知参数与所述GPS接收机的操作有关。

30.如权利要求29所述的方法，其中，所述接收机具有带有特定漂移的时钟，其中所述时钟的漂移引入所述接收信号中的多普勒频移，其中，所述未知参数是由所述时钟的漂移引入的所述多普勒频移。

31.如权利要求30所述的方法，还包括：

产生所述接收的GPS信号的抽样值，其中，第一抽样是在根据所述接收机的时钟测量的第一抽样时间产生的；

其中，每个假设指定一个位置、多普勒频移值和第一抽样时间值，并且所述计算出的对于每个假设的度量值是由所述假设指定的所述位置、多普勒频移值和第一抽样时间值的函数。

32.如权利要求24所述的方法，还包括识别包含所述GPS接收机的区域的步骤。

33.如权利要求32所述的方法，还包括识别GPS接收机的近似位置的步骤，其中，识别所述区域的步骤包括：识别已识别出的近似位置周围的区域。

34.如权利要求24所述的方法，其中，对于每个识别位置计算所述度量值的步骤包括：计算所述接收的GPS信号和对于所述识别位置的所述期望信号之间的差值。

35.如权利要求34所述的方法，其中，估计所述接收机的位置的步骤包括：将得出最小的计算差值的位置识别为所述接收机的位置。

36.如权利要求24所述的方法，其中，对于每个识别位置计算所述度量值的步骤包括：基于所述接收的GPS信号和对于所述识别位置的期望信号，计算对数似然比。

37.如权利要求36所述的方法，其中，估计所述接收机的位置的步骤包括：将得出最大的计算对数似然比的位置识别为所述接收机的位置。

38.一种方法，用于具有多颗卫星的全球定位系统(GPS)，该方法根据由GPS接收机接收到的GPS信号来估计所述接收机在某区域内的位置，所述方法包括以下步骤：

a)定义多种假设，其中，每种假设指定所述区域内的一个位置以及与所述GPS接收机的操作有关的一个未知参数的值；

b)对于每个特定假设，计算一个度量值，该度量值量化所述接收的GPS信号和期望信号之间的相似性，所述期望信号是当所述接收机位于由所述特定假设指定的位置上，而且所述未知参数具有由所述假设指定的值时，所述接收机期望从一组卫星接收的信号；以及

c)基于所述计算结果，估计所述接收机的位置。

39.如权利要求38所述的方法，其中，所述卫星组包括所述区域上空的所有卫星。

40.如权利要求38所述的方法，其中，所述卫星组包括所述区域上空的一些而不是所有卫星。

41.如权利要求38所述的方法，其中，所述接收机包含具有特定漂移的时钟，其中，所述时钟的漂移引入所述接收信号中的多普勒频移，其中，所述未知参数是由所述时钟漂移引入的所述多普勒频移。

42.如权利要求41所述的方法，还包括：

产生所述接收的GPS信号的抽样值，其中，第一抽样是在根据所述接收机的时钟测量的第一抽样时间产生的；

其中，每个假设指定位置、多普勒频移值和第一抽样时间值，并且所述计算出的对于每个假设的度量值是由所述假设指定的所述位置、多普勒频移值和第一抽样时间值的函数。

43.如权利要求42所述的方法，其中，来自所述组中的每颗卫星的所述信号以特定功率电平和载波相位到达所述接收机，其中，对于每个假设计算所述度量值的步骤包括：同时最优化来自所述卫星组的所述信号的所述功率电平和载波相位。

44.如权利要求43所述的方法，其中，同时最优化所述卫星组的所述功率电平和载波相位的步骤包括：使用二次最优化技术。

45.如权利要求38所述的方法，其中，所述接收机包含具有特定漂移的时钟，其中，所述时钟的漂移引入所述接收信号中的多普勒频移，所述方法还包括以下步骤：

从所述GPS信号产生多个抽样值，其中，第一抽样是在根据所述接收机的时钟测量的第一抽样时间产生的；

其中，每个假设指定一个位置、多普勒频移值和第一抽样时间值，并且所述对于每个假设计算出的度量值是由所述假设指定的所述位置、多普勒频移值和第一抽样时间值的函数。

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