DE112006002628T5

DE112006002628T5 - GNSS-Signalverarbeitung mit Teilweise-Festlegen von Mehrdeutigkeiten

Info

Publication number: DE112006002628T5
Application number: DE112006002628T
Authority: DE
Inventors: Ulrich Vollath; Kenneth Donald Dartmouth Doucet
Original assignee: Trimble Navigation Ltd
Current assignee: Trimble Inc
Priority date: 2005-10-03
Filing date: 2006-09-26
Publication date: 2009-10-01
Also published as: US7692578B2; CN101287999B; US7312747B2; US20090237298A1; WO2008048242A3; US7538721B2; WO2008054371A3; CN101365959A; US20070120733A1; WO2008054371A2; US20080165055A1; WO2008048242A2; DE112006002680T5; US20080165054A1; CN101365959B; CN101287999A; WO2008051201A3; US7589668B2; CN101341419A; CN101341419B

Abstract

Ein Verfahren zum Verarbeiten von Signaldaten, abgeleitet von Signalen, die empfangen werden bei mehreren Stationen von Satelliten von einem oder mehreren GNSS, umfassend:
Bestimmen von den Signaldaten eines vollständigen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten für alle Satelliten;
Bestimmen einer Gültigkeit der ganzzahligen Mehrdeutigkeiten des vollständigen Satzes und mindestens einer Qualitätsmaßnahme für den vollständigen Satz;
für jeden Teilsatz einer Vielzahl von Teilsätzen der Satelliten, Bestimmen eines partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten;
für jeden der partiellen Sätze, Bestimmen der Gültigkeit der ganzzahligen Mehrdeutigkeiten des partiellen Satzes und mindestens einer Qualitätsmaßnahme für den partiellen Satz; und
von diesen des vollständigen Satzes und der partiellen Sätze, die als gültig bestimmt werden, Auswählen eines Satzes als korrekt, für den die Qualitätsmaßnahme optimal ist.

Description

I. QUERBEZUGNAHME AUF IN VERBINDUNG STEHENDE ANMELDUNGEN
Die Priorität des Einreichungstags der Provisional-US-Anmeldung 60/723,038, eingereicht am 3. Oktober 2005, deren Inhalt hierin durch Bezug aufgenommen ist, wird beansprucht.
II. TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Erfindung betrifft das Gebiet der globalen Navigationssatellitensysteme (GNSS). Insbesondere betrifft die vorliegende Erfindung eine Mehrdeutigkeitsauflösung unter Verwendung mehrerer GNSS und/oder GNSS, die FDMA verwenden. Speziell wird die Feste-Mehrdeutigkeits-Träger-Phasen-Positionierung unter Verwendung von einer Kombination von GPS und GLONASS-Signalen im Wesentlichen verbessert.
III. STAND DER TECHNIK
Eine Mehrdeutigkeitsabschätzung von GNSS-Signalen für drei oder mehr Träger ist offenbart in Vollath US-Patentanmeldung US 2005/0101248 A1, veröffentlicht am 12. Mai 2005. Messtechniken für eine relative Position unter Verwendung von sowohl GPS als auch GLONASS-Trägerphasenmessungen werden beschrieben in Kozlov et al. US-Patentnummer 5,914,685 mit dem Datum 22. Juni 1999, und in Kozlov et al. US-Patentnummer 6,229,479 B1 , mit dem Datum 8. Mai 2001. Ein Empfänger, der Signale von GLONASS- und GPS-Systemen verwendet, wird beschrieben in Rog et al. US-Patentnummer 6,441,780 B1 mit dem Datum 27. August 2002. Eine Navigationsdatenvorhersage für GPS- und GLONASS-Schwachsignalverfolgen wird beschrieben in Vorobiev et al. US-Patentnummer 6,731,701 B2 mit dem Datum 4. Mai 2004. Verbesserte Verfahren und eine Vorrichtung für eine Mehrdeutigkeitsauflösung unter Verwendung von mehreren GNSS und/oder GNSS, die FDMA verwenden, werden beschrieben, wie es ersichtlich aus der unteren Beschreibung wird.
IV. OFFENBARUNG DER ERFINDUNG
1 stellt schematisch ein Szenario dar, das zwei GNSS (110, 120), eine Referenzstation 130 und einen Rover bzw. Mobileinheit 140 verwendet. Eine oder mehr zusätzliche Referenzstationen 150 können verwendet werden. GNSS 120 hat zwei Träger, L1 und L2. Die Referenzstation 130 und die Mobileinheit 140 (und Referenzstation bzw. Stationen 150, falls bereitgestellt) empfangen GNSS-Signale von einer Anzahl von Satelliten eines ersten GNSS, wie zum Beispiel Satelliten 110-1, 110-2, ... 110-N, und von einer Anzahl von Satelliten eines zweiten GNSS, wie zum Beispiel Satelliten 120-1, 120-2, ... 120-M. Entsprechende Pseudoabstände PR1, PR2, etc. von jedem Satellit sind zu bestimmen von GNSS-Signaldaten, die bei den Empfängern (beispielsweise bei der Referenzstation bzw. Referenzstationen und der Mobileinheit 140) gesammelt werden.
Pseudoabstände können bestimmt werden beispielsweise unter Verwendung des GPS C/A-Codes mit einem Fehler von ungefähr einem Meter. Ein ziviler GPS-Empfänger, der nicht den nur militärischen P/Y-Code verwendet, bestimmt die Mobileinheitsposition mit einem Fehler in dem Abstand von Metern. Jedoch können die Phasen der L1- und L2-Träger gemessen werden mit einer Genauigkeit von 0,01–0,05 Zyklen (entsprechend den Pseudoabstandsfehlern von 2 mm bis 1 cm), was es erlaubt, eine relative Position der Mobileinheit abzuschätzen mit Fehlern in dem Bereich von Millimetern bis Zentimetern mit einer passenden Schätzung der Trägermehrdeutigkeiten.
Eine kombinierte Verarbeitung der Signaldaten von mehr als einem GNSS, wie zum Beispiel kombinierter GPS+GLONASS-RTK-Verarbeitung, muss einige spezielle Dinge in dem Algorithmus adressieren. Diese enthalten: A. Taktdifferenz(en) (Clock Difference(s)) B. frequenzabhängige Fehler (Frequency-Dependent Biases) und C. teilweises Festlegen (Partial Fixing).

A. Taktdifferenz(en). Taktfehler der Inter-GNSS-Daten, wie zum Beispiel GPS- und GLONASS-Daten, können sich unterscheiden von wenigen Metern zu mehreren zehn Metern, abhängig von der verwendeten Empfänger-Hardware. 2A zeigt ein typisches Diagramm, aufgetragen gegen die Zeit des Taktfehlerbereichs δt₁ des GNSS 110 und Taktfehlerbereichs δt₂ des GNSS 120. Die Werte von δt₁ und δt₂ variieren über einen Bereich entsprechend zu mehreren zehn Metern des Fehlers, und sind unvorhersagbar von Epoche zu Epoche. Stand-der-Technik-Techniken bilden unabhängig ein Modell von δt₁ und δt₂. Da die Taktfehler a priori nicht bekannt sind, müssen sie modelliert werden.

Ein Modellbildungsverfahren ist, die GPS- und GLONASS-Taktfehler getrennt zu behandeln, das heißt, als zwei vollständig beziehungslose Taktfehler. Dies führt dazu, dass ein zweiter Referenzsatellit benötigt wird, das heißt, ein Referenzsatellit für GPS und ein Referenzsatellit für GLONASS. Dies führt zu zwei nachteiligen Konsequenzen: Die Überbestimmung wird verschlechtert, und Signale müssen von mindestens 6 Satelliten (mindestens 2 Satelliten für jedes GNSS) verfügbar sein, um eine kinematische RTK-Lösung zu erhalten.
Datenanalysen haben gezeigt, dass der Unterschied zwischen den Differentialtaktfehlern der zwei GNSS ziemlich konstant über die Zeit bleibt, und temperaturabhängig sein kann. Dies bedeutet für Trägerphasenmessungen, dass eine Dauerzustandsabschätzung möglich ist auf der Millimeterebene. Dies hat den Vorteil einer schnelleren Umwandlung von allen Abschätzungsprozessen. 2B zeigt ein Diagramm, aufgetragen gegen die Zeit des Unterschieds Δ∂t zwischen Taktfehlerbereichen δt₁ und δt₂. Im Gegensatz zu der großen Variation von δt₁ und δt₂ ist der Inter-GNSS-Fehler bzw. Bias Δ∂t konsistent von Epoche zu Epoche, variiert über einen Bereich entsprechend zu Millimetern an Fehler, und wird korreliert mit Temperatur der Empfänger-Hardware. Ausführungsformen der Erfindung modellieren δt₁ und Δ∂t für ein Zwei-GNSS-System. Für ein Drei-GNSS-System modellieren Ausführungsformen der Erfindung δt₁ und zwei Inter-GNSS-Fehler Δ∂t₂= δt₁ – δt₂ und Δ∂t₃ = δt₁ – δt₃.
Eine Taktfehlerdifferenzmodellbildung benötigt, dass die ursprünglichen Empfängertaktfehler nicht unabhängig geändert wurden für GPS und GLONASS.
Dies würde passieren, falls beispielsweise in RTCM 2.3 Formatnachrichtentypen 20/21, die Empfängertaktfehler unabhängig bestimmt werden würden, und danach von den Observationen bzw. Betrachtungen entfernt werden würden. In der Vergangenheit benötigten einige Empfänger ein Entfernen des gleichen Empfängertaktfehlers von GPS- und GLONASS-Oberservablen. Der RTCM 2.3 Standard enthält keine Beschränkungen hinsichtlich der Empfängertaktfehlerhandhabung zwischen GPS und GLONASS. Jedoch sollte eine existierende Referenzstation-Software dies korrekt handhaben, und andere Formate haben dieses Problem nicht. Taktfehlerdifferenzen verfügbar von anderen Quellen adressieren die Differentialtaktfehler nicht. In jedem Fall sind sie nur in dem Dezimeter- bis Meterbereich akkurat und sind nicht daher anwendbar auf eine Träger-Phasen-Positionierung.

B. Frequenzabhängige Fehler. Ein anderes Problem mit GLONASS sind frequenzabhängige Fehler bzw. Biases. Diese Fehler kommen aus der Hardware, Filtern und anderen Elementen, die inhärent frequenzabhängig sind. Ein (Bandpass-)-Filter führt immer frequenzabhängige Biases (systematische Fehler) ein, die mathematisch abgeleitet werden können. Ein anderer Beitrag ist die Tatsache, dass das Absolutniveau der Mehrdeutigkeiten etwas ausmacht: der Fehler in diesem Absolutniveau erzeugt auch frequenzabhängige Fehler. Die mit der Hardware verbundenen Probleme werden stark verstärkt, wenn Daten von Empfänger von unterschiedlichen Herstellern kombiniert werden, was zu unverlässlichen Festlegungen führt.

3 zeigt ein Szenario mit zwei GNSS (110, 320), einer Referenzstation 130 und einer Mobileinheit 140. Eine oder mehr zusätzliche Referenzstationen 150 können verwendet werden. Das GNSS 320 ist ein FDMA-System, wie zum Beispiel GLONASS. Es gibt mehrere Quellen eines frequenzabhängigen Fehlers, einschließlich:
Satelliten des GNSS 320 übertragen jeweils auf einer unterschiedlichen Frequenz; Empfängerfilter-Hardware führt frequenzabhängige Biases ein; eine Signalverarbeitung führt frequenzabhängige Biases ein. Ausführungsformen gemäß diesem Aspekt der Erfindung modellieren diesen frequenz/wellenlängen-abhängigen Fehler direkt in dem Filterprozess. Anfängliches Testen zeigt, dass eine Verlässlichkeit sich erhöht um mindestens eine Größenordnung, wenn Daten von Empfängern von verschiedenen Herstellern kombiniert werden, was Betriebe mit einem gemischten System ermöglicht, beispielsweise einem System mit GNSS-Empfängern von verschiedenen Herstellern. Daher kann ein existierendes Netzwerk von Empfängern von einem Hersteller erweitert werden mit Empfängern von einem anderen Hersteller ohne eine Verschlechterung der Ergebnisse aufgrund von frequenzabhängigen Fehlern.

C. Teilweises Festlegen. Teilweise-Festlegverfahren bzw. Partial-Fixing-Verfahren erhöhen die Verfügbarkeit (verringern die Zeit zum Festlegen) und Verlässlichkeit durch Festlegen von Teilsätzen von den Satelliten, die verfolgt werden anstatt der gesamten Gruppe von Satelliten.

4 zeigt ein Szenario mit zwei oder mehr GNSS 110, 320, 410 (wie zum Beispiel GPS, GLONASS und GALILEO), eine Referenzstation 130 und eine Mobileinheit 140. Eine oder mehrere zusätzliche Referenzstationen 150 kann verwendet werden. In dem Beispiel von 4 ist das GNSS 320 ein FDMA-System, obwohl FDMA kein Erfordernis ist; teilweises Festlegen wird gelingen für jedes oder mehrere GNSS (beispielsweise für eines oder eine Kombination von GPS, GLONASS und das zukünftige GALILEO). Das Verwenden von Daten von Signalen von allen Satelliten von mehreren GNSS kann weniger erwünscht sein, als Verwenden von Daten von einem Teilsatz von dem GNSS oder einem Teilsatz bzw. Teilgruppe von Satelliten innerhalb eines GNSS. Korrektes Festlegen einer großen Anzahl von Mehrdeutigkeiten simultan, ist oft weniger wahrscheinlich als korrektes Festlegen von einem kleineren Teilsatz. Ausführungsformen gemäß diesem Aspekt der Erfindung bestimmen welche Kombination(en) von GNSS/Satelliten am besten ist/sind, Epoche für Epoche.
Ausführungsformen gemäß der Erfindung adressieren den Bedarf nach einer Träger-Phasen-Mehrdeutigkeitsauflösung in gegenwärtigen und zukünftigen GNSS-Systemen, die Benutzern eine oder mehrere Frequenzen bereitstellen, beispielsweise GPS, GLONASS und das zukünftige GALILEO.
Recheneffiziente Techniken werden verwendet an einem realistischen physikalischen Modell zum Erhalten guter Näherungen der Träger-Phasen-Mehrdeutigkeiten.
Ausführungsformen gemäß der Erfindung können einen oder mehrere Vorteile bieten: Mehrdeutigkeiten werden festgelegt in einer kürzeren Zeitperiode, so dass Positionen im Zentimeterbereich schneller bereitgestellt werden können; die Verlässlichkeit von Mehrdeutigkeitsauflösung wird erhöht, was den Prozentsatz von Positionen minimiert, von denen berichtet wird, dass sie eine Genauigkeit im Zentimeterbereich haben, während sie sich tatsächlich im Dezimeterbereich oder schlechter befinden; und/oder Mischen von Observablen von GNSS-Empfängern mit im Wesentlichen unterschiedlicher Hardware wird ermöglicht.
V. KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 stellt schematisch ein Szenario dar, das zwei GNSS mit verschiedenen Taktfehlerbereichen verwendet, die modelliert werden gemäß einigen Ausführungsformen der Erfindung;
2A zeigt ein typisches Diagramm, aufgetragen gegen die Zeit der Taktfehlerbereiche von jedem der zwei GNSS der 1;
2B zeigt ein Diagramm, aufgetragen gegen die Zeit der Differenz zwischen den Taktfehlerbereichen von 2A;
3 zeigt ein Szenario mit zwei GNSS, wobei eines von diesen ein FDMA-System mit frequenzabhängigen Biases ist, die modelliert werden gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
4 zeigt ein Szenario mit zwei oder mehr GNSS, in dem Teilweise-Festlegverfahren verwendet werden können gemäß einigen Ausführungsformen der Erfindung;
5 zeigt ein Flussdiagramm einer Signal-Datenverarbeitung gemäß einigen Ausführungsformen der Erfindung;
6 zeigt ein Flussdiagramm, das eine Pseudo-Observierungstechnik gemäß einigen Ausführungsformen der Erfindung darstellt;
7 zeigt ein Flussdiagramm, das eine Ausführungsform einer Bedingungsvarianztechnik gemäß einigen Ausführungsformen der Erfindung darstellt;
8A zeigt die Verwendung eines Kaiman-Filter-Zustandsvektors in einer Variante des Prozesses von 5;
8B zeigt die Verwendung eines Kalman-Filter-Zustandsvektors in einer Variante des Prozesses von 5 mit zwei GNSS;
9 zeigt ein Blockdiagramm einer Vorrichtung zum Verarbeiten von Multi-GNSS mit faktorisierten Träger-Mehrdeutigkeits-Auflösungsfiltern gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
10 zeigt ein Flussdiagramm einer faktorisierten Träger-Mehrdeutigkeits-Auflösungsverarbeitung entsprechend 9;
11 zeigt die Verwendung eines Kaiman-Filter-Zustandsvektors für eine erste Implementierung in einer Variante des Prozesses von 5 mit einem Zustand für einen wellenlängen/frequenzabhängigen Faktor;
12 zeigt die Verwendung eines Kalman-Filter-Zustandsvektors für eine zweite Implementierung in einer Variante des Prozesses von 5 mit einem Zustand für einen Mehrdeutigkeits-Abschätzungsfehler;
13 zeigt ein Blockdiagramm einer Vorrichtung zur Verarbeitung von Multi-GNSS mit faktorisierten Träger-Mehrdeutigkeits-Auflösungsfiltern gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
14 zeigt ein Flussdiagramm einer faktorisierten Träger-Mehrdeutigkeits-Auflösungsverarbeitung entsprechend 13;
15A zeigt ein Flussdiagramm von Teilweise-Festlegverfahren gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
15B zeigt ein Flussdiagramm von alternativen Teilweise-Festlegverfahren gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung;
16A zeigt ein Beispiel, wie ein teilweises Festlegen bzw. Partial-Fixing gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung eine Zeit zum Festlegen verringern können;
16B zeigt ein Beispiel, wie ein teilweises Festlegen gemäß einiger Ausführungsformen der Erfindung ein Festlegen einer validierten aber falschen vollständigen Lösung verhindert;
17 zeigt ein schematisches Diagramm eines Multi-GNSS-Empfängers, in dem Ausführungsformen von einem oder mehreren der beschriebenen erfinderischen Konzepte implementiert werden können; und
18 zeigt ein schematisches Diagramm, das eine Verwendung von einem oder mehreren der beschriebenen erfinderischen Konzepte darstellt zum Verbessern einer Verarbeitung in einer Mobileinheit, versorgt mit Daten von einer Referenzstation.
VI. MODI ZUM AUSFÜHREN DER ERFINDUNG
A. Konzeptioneller Überblick
Die gut bekannte Float-Lösung bzw. Fließ-Lösung (floating solution) startet beim Definieren der Observationsgleichungen, das heißt, wie sich die GNSS-Observation (Messungen repräsentiert bei Signaldaten) auf die unbekannten (Zustände) beziehen, die zu bestimmen sind.
Die Träger-Phasen-Observationsgleichung, die in diesem Dokument verwendet wird, ist für das Signal, das empfangen wird durch den Empfänger r von dem Satellit s, der ein Mitglied ist von dem GNSS g_i. Das Band des Trägers, das verwendet wird (beispielsweise L₁, L₂, L₅), ist bezeichnet mit b:
Here bezieht sich R s / r auf den Abstand zwischen dem Satellit s und dem Benutzerempfänger r:
wobei
die Position des Satelliten s und
die Position von dem Benutzerempfänger r ist.
Auch gilt

ist der Taktfehler des Benutzerempfängers r für GNSSg_i,
T s / r ist der troposphärische Fehler in dem Signal von Satellit s bei dem Benutzerempfänger r,
_bI s / r ist der ionosphärische Fehler in dem Signal von Band b von Satellit s bei dem Benutzerempfänger r, und
_bN s / r ist die Anzahl von ganzzahligen Wellenlängen des Bands b von Satellit s zu dem Benutzerempfänger r.

Einmaliges Differenzbilden zwischen den Benutzerempfänger- und den Referenzempfängerdaten eliminiert den satellitenspezifischen Taktfehler δt^s und die GNSS satellitenspezifischen Taktfehler, die enthalten sind:
Hier:
Gewöhnlich wird die Einzeldifferenzcode-(Pseudoabstand)-Observationsgleichung auch implementiert, um alle verfügbare Information dem Filter für eine schnelle Konvergenz bereitzustellen:
wobei Δ_bρ s / r,q = _bρ s / r – _bρ s / q.
Diese Observationsgleichungen definieren ein Kalman-Filter über den verwendeten Zustandsvektor:
wobei ng die Anzahl von GNSS ist und ns die Anzahl der Satelliten ist. Der andere Eintrag bezieht sich auf zusätzliche Zustände, die verwendet werden zum Modellieren der übrig bleibenden Fehlerquellen. Dies kann bestehen aus ionosphärischen Verzögerungszuständen, toposphärischen Verzögerungszuständen und/oder Multipfadzuständen und mehr.
Dies kann erweitert werden zum Filtern von mehreren Bändern zur gleichen Zeit, das heißt, für verschiedene Bänder
simultan:
Beispiel für 2 Bänder L₁ und L₂ und 5 Satelliten s₁, ..., s₅ von zwei GNSS g₁ und g₂. Keine anderen Zustände werden hier verwendet:
5 zeigt ein Flussdiagramm einer Signaldatenverarbeitung gemäß Ausführungsformen der Erfindung. Ein Satz von Signaldaten 505 für eine Epoche von zwei oder mehr GNSS wird vorbereitet bei 510. Der resultierende vorbereitete Datensatz 515 wird verarbeitet in einem oder mehreren Kalman-Filtern 520 mit erweiterten Zuständen für eine Taktfehlerdifferenzmodellbildung und/oder frequenzabhängige Biasmodellbildung, wie es beschrieben wird. Filter 520 produziert/produzieren einen Array bzw. Matrix von Mehrdeutigkeitsabschätzungen und zugeordneter statistischer Information 525. Ein Ganzzahlige-Kleinste-Quadrate-Prozess 530 wird angewandt auf das Array und die zugeordnete statistische Information 525, und ein Validierungsprozess wird ausgeführt bei 535. Eine Überprüfung der Gültigkeit wird durchgeführt bei 545. Wie bei 550 gekennzeichnet, können Mehrdeutigkeiten, die als gültig bestimmt werden, verwendet werden für verschiedene Zwecke, was in der Technik bekannt ist, wie zum Beispiel Bestimmen einer Position einer Mobileinheit.
B. Mehrere-GNSS-Mehrdeutigkeitsauflösung
Für die Mehrdeutigkeitsauflösung, die mehrere GNSS verwendet, sowie eine Einzeldifferenz-Float-Lösung, wie in dem vorherigen Abschnitt beschrieben, wird eine zusätzliche Technik verwendet.
Aufgrund des Einflusses der Korrelationen zwischen den geschätzten Mehrdeutigkeiten der zwei (oder mehr) GNSS, generiert ein einfaches Berechnen der Differenzen zwischen den geschätzten Einzeldifferenzmehrdeutigkeiten nicht eine Float-Lösung bzw. Fließ-Lösung, die verwendbar ist für eine Mehrdeutigkeitsauflösung.
Anstatt dessen wird der ausgewählte Wert der Mehrdeutigkeiten für die Referenzsatelliten als Randbedingung zu der Float-Lösung behandelt. Das bedeutet, dass der Effekt des Einstellens bzw. Setzens solcher Mehrdeutigkeiten auf einen vorausgewählten Wert richtig modelliert werden muss.
1. Die Pseudoobservationstechnik
Diese leicht zu implementierende Technik handhabt die Information über die ausgewählten Referenzsatellitenmehrdeutigkeiten als zusätzliche Information zu dem Float-Lösungsfilterprozess. Ein Nachteil ist der, dass die Float-Lösung verändert wird vor einem Festlegen der Mehrdeutigkeiten. Um die Lösung kontinuierlich zu verbessern, wird eine ”Kopie” des Filters verwendet zur Vorbereitung der Mehrdeutigkeitsauflösung, während eine unbeeinflusste Version des Filters kontinuierlich mit dem GNSS-Datenstrom arbeitet.
Für jedes GNSS, das in der Ganzzahlmehrdeutigkeitsauflösung enthalten ist, werden die Mehrdeutigkeiten
des Referenzsatelliten r_i von GNSS_i für jedes Band ausgewählt. Die Bestimmung von diesem Wert sollte durchgeführt werden mit der Information, die verfügbar ist für alle Filter. Ein direkter Weg zum Erlangen solch einer Abschätzung ist durch Verwenden der einzeldifferenzgebildeten Codes-Minus-Träger-Abschätzung.
wobei Round(x) die nächste ganze Zahl für x zurückgibt.
Die Observationsgleichungen, die für dies verwendet werden, sind einfach:
In der Theorie würde diese Observation hinzugefügt werden mit einer Varianz von Null. Jedoch ist dies in vielen Implementierungen nicht möglich. In diesem Fall wird eine sehr kleine Zahl, beispielsweise 10^–20 verwendet.
6 zeigt ein Flussdiagramm, das eine Ausführungsform der Pseudoobservationstechnik darstellt. Bei 605 wird eine neue Epoche von Daten 610 erhalten. Bei 615 wird ein Kalman-Filter angewandt auf Daten 610. Bei 620 wird eine Kopie des Kalman-Filters vorbereitet. Bei 625 wird eine Pseudoobservation für die erste Mehrdeutigkeit angewandt auf die Kopie. Dies wird wiederholt für jede der Mehrdeutigkeiten der Reihe nach, bis bei 630 eine Pseudoobservation für die letzte Mehrdeutigkeit angewandt wird auf die Kopie. Das Ergebnis ist ein Array von Abschätzungen 635 von der Kopie. Bei 640 wird ein Ganzzahlige-Kleinste-Quadrate-Prozess angewandt auf das Array von Abschätzungen 635 zum Erstellen eines Arrays von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten 645. Bei 650 wird ein Validierungsprozess angewandt. Bei 655 wird eine Überprüfung durchgeführt, ob der Prozess 650 die ganzzahligen Mehrdeutigkeiten validiert hat. Falls nicht validiert, wird der Prozess neu gestartet mit einer frischen Epoche von Daten. Falls gültig, werden ganzzahlige Mehrdeutigkeiten 645 als verwendbar betrachtet, beispielsweise für die Positionsbestimmung bei 660.
2. Die Bedingungsvarianztechnik
Diese Technik vermeidet ein Beeinflussen des Float-Lösungsfilters durch direktes Manipulieren der Einzeldifferenz-Flogt-Lösungsergebnisse.
Mit C als die Varianz/Covarianz-Matrix der Float-Lösung N → wird die Randbedingungslösung berechnet durch Iterieren über alle Mehrdeutigkeiten j₁, ..., j_k, die gesetzt werden müssen auf einen festen Wert:
C(i)^<j> bezeichnet die j-te Reihe der Matrix C(i) und C(i)^<j,j> ist das j-te Diagonalelement der gleichen Matrix. N →(i)^<j> ist der j-te Eintrag des Vektors N →. Die Endmatrix (C(k) enthält die End-Randbedingungsvarianz/Covarianz-Matrix und N →(k) ist die End-Randbedingungs-Float-Lösung.
7 zeigt ein Flussdiagramm, das eine Ausführungsform der Bedingungs-Varianztechnik darstellt. Bei 705 wird eine neue Epoche von Daten 710 erhalten. Bei 715 wird ein Kalman-Filter angewandt auf Daten 710 zum Erzeugen eines Anfangs-Arrays an Mehrdeutigkeitsabschätzungen 720. Bei 725 wird eine Bedingungsvarianz angewandt auf die Abschätzungen für die erste Mehrdeutigkeit zum Erstellen eines Zwischen-Arrays an Abschätzungen 730. Dies wird wiederholt für jede der Mehrdeutigkeiten der Reihe nach, bis bei 735 eine Bedingungsvarianz angewandt wird für die letzte Mehrdeutigkeit. Das Ergebnis ist ein End-Array von Abschätzungen 740. Bei 745 wird ein Ganzzahlige-Kleinste-Quadrate-Prozess angewandt auf das Array an Abschätzungen 740 zum Erstellen eines Arrays von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten 750. Bei 755 wird ein Validierungsprozess angewandt. Bei 760 wird eine Überprüfung durchgeführt, ob ein Prozess 755 die ganzzahligen Mehrdeutigkeiten validiert hat. Falls nicht gültig, wird der Prozess neu gestartet mit einer frischen Epoche von Daten. Falls gültig, werden ganzzahlige Mehrdeutigkeiten 750 als verwendbar betrachtet, beispielsweise für eine Positionsbestimmung bei 765.
3. Bemerkungen

Bemerkung 1): Für den Vektor der abgeschätzten Mehrdeutigkeiten geht es auch, dass nur die Referenzmehrdeutigkeiten abgezogen werden. Anwenden der Bedingungstechnik, die hier vorgestellt ist, ist noch immer der bevorzugte (saubere) Weg. Jedoch ist für die Varianz/Covarianz-Matrix eine Verwendung der Bedingungstechnik obligatorisch.
Bemerkung 2): Dieser Abschnitt könnte nur anwendbar sein, falls mindestens eines von den GNSS von einem FDMA-Typ ist, beispielsweise GLONASS.
Bemerkung 3): In FAMCAR-ähnlichen Implementierungen ist diese Technik nur anwendbar auf das geometrische Filter. FAMCAR ist eine Abkürzung für ”factorized multi-carrier ambiguity resolution”, was beispielsweise beschrieben wird in der Veröffentlichung der US-Patentanmeldung US 2605/0101248 A1, veröffentlicht am 12. Mai 2005 und hierin durch Bezugnahme enthalten. Die anderen FAMCAR-Filter (Code, Ionosphäre, Q) müssen nicht auf diese Weise gehandhabt werden, aber eher durch die dokumentierte Doppeldifferenzbildungstechnik.

C. Taktfehlerdifferenzmodellbildung
Im Allgemeinen wird die in verschiedenen GNSS verwendete Zeitreferenz unterschiedlich sein voneinander. Jedoch muss bei Differentialverarbeitung dieser Unterschied nur zu einem gewissen Grad bekannt sein, um Satellitenpositionen präzise zu berechnen für die simultanen Daten, gemessen in dem Empfänger. Beispielsweise, unter Annahme, dass die Satelliten sich typischerweise bewegen mit 1500 m / s relativ zu der Erdoberfläche, wird das Kennen der Zeitreferenz innerhalb von einem Zehntel einer Millisekunde in einer Genauigkeit von 15 cm für die Satellitenpositionen resultieren, was gewöhnlich genau genug ist für die meisten absoluten und Differenzialpositionierungstechniken.
Die Wirkung der Zeitunterschiede auf die Messungen wird die gleiche für verschiedene Empfänger sein und sich daher auslöschen, wenn Messungsunterschiede bzw. Messdifferenzen gebildet werden zwischen zwei Empfängern (Einzeldifferenzen). Dies ist äquivalent zu einem Einfügen der Inter-System-Zeitunterschiede in die Satellitentaktfehler für nicht-differenzgebildete Techniken.
Dennoch werden Unterschiede in der Empfänger-Hardware, die die Signale verfolgt in verschiedenen Elektroniken und möglicherweise unter Verwendung von verschiedenen Frequenzen (beispielsweise in FDMA-GNSS, wie zum Beispiel GLONASS), einen anderen Typ von gemeinsamen Modenfehlern erzeugen, die empfängerabhängig sind, und sich daher nicht in Einzeldifferenzen auslöschen. Diese Fehler werden Inter-GNSS-Empfängertaktdifferenzen genannt. Diese Fehler sind sehr stabil über Zeit und hauptsächlich abhängig von der Empfänger-Hardware-Temperatur. Aufgrund dieser Eigenschaft können sie als ein konstanter Fehlerausdruck modelliert werden, was alle Messungen beeinflusst.
In den dokumentierten existierenden Algorithmen wird dieses Problem gelöst durch Einführen verschiedener Empfängertaktfehler für jedes GNSS. Dies nutzt nicht genau die Natur dieses Fehlers aus, der mehr oder weniger zeitunabhängig ist.
1. Ansatz
Eine bessere Lösung ist es, die folgenden Modifizierungen zu verwenden, die Inter-GNSS-Empfänger-Taktfehlerdifferenzen modellieren:

Bemerkung: diese Transformation ändert nicht den Wert der Taktfehler, aber die Art, in der sie niedergeschrieben werden.

Es sei ferner bemerkt, dass für das erste GNSS (g₁) der zweite Ausdruck sich derart auslöscht, dass die ursprüngliche Definition bleibt:
Für i > 1, definieren wir
Daher wird Gleichung (13)
Das heißt, dass der Ausdruck
den Unterschied zwischen den Taktfehlern von GNSS (g_i) und GNSS (g₁) repräsentiert. Besser als Modellieren vollständig verbindungsloser Taktfehler für jedes der mehreren GNSS, modelliert dieser Ansatz den Taktfehler von einem GNSS
und die langsam sich ändernde Inter-GNSS-Taktfehlerdifferenz
zwischen den Taktfehlern von GNSS (g₁) und jedem von den anderen GNSS (g_i).
2. Observationsgleichungen
Daher enthalten die Observationsgleichungen (4) und (6) für Satelliten des GNSS, das anders ist als das GNSS 1, den Inter-GNSS-Taktfehlerdifferenzausdruck
und werden zu:
und für Satelliten s von GNSS 1, werden die Gleichungen (4) und (6) unverändert bleiben:
3. Zustandsvektor
Der neue Kalman-Filter-Zustandsvektor wird dann definiert durch:
8 zeigt die Verwendung dieses Kalman-Filter-Zustandsvektors in einer Variante des Prozesses von 5. Zusätzlich zu den Taktfehlerzuständen
für GNSS 1, gekennzeichnet durch 810, enthält das Kalman-Filter 520A von 8A Inter-GNSS-Taktfehlerdifferenzzustände für die anderen GNSS, beispielsweise
wie gekennzeichnet durch 815 und 820.
Für das Beispiel (9) mit 2 Bändern L₁ und L₂ und 5 Satelliten s₁, ..., s₅ von zwei GNSS g₁ und g₂, wie
Im Prinzip wird der vorher gegebene Kalman-Filter-Zustandsvektor nur modifiziert durch Ersetzen des Taktfehlerausdrucks für GNSS 2
mit dem Inter-GNSS-Taktfehlerdifferenzausdruck
8B zeigt die Verwendung dieses Kalman-Filter-Zustandsvektors in einer Variante des Prozesses von 5 mit zwei GNSS. Zusätzlich zu den Taktfehlerzuständen
für GNSS 1, gekennzeichnet durch 830, enthält das Kalman-Filter 520BA von 8B Inter-GNSS-Taktfehlerdifferenzzustände für das andere GNSS, beispielsweise
wie gekennzeichnet mit 835.
9 zeigt ein Blockdiagramm einer Vorrichtung zum Verarbeiten von Multi-GNSS mit faktorisierten Träger-Mehrdeutigkeits-Auflösungs-Filtern gemäß Ausführungsformen der Erfindung. Die Verarbeitung ist wie in US 2005/0101248 A1 beschrieben, außer, dass das Geometriefilter 965 modifiziert wird, wie in 8B, um einen Zustand
für GNSS 1 und einen Zustand
zu haben, repräsentierend die Taktfehlerdifferenz zwischen GNSS 2 und GNSS 1. 10 zeigt ein Flussdiagramm einer faktorisierten Träger-Mehrdeutigkeits-Auflösungs-Verarbeitung entsprechend 9.
4. Zeitaktualisierung
Es gibt zwei Dinge, die für die Kalman-Filter-Definition übrig bleiben: die Zeitaktualisierung und die Anfangs-Covarianzmatrix. In einer Version dieses Verfahrens wird ein Standardverhalten verwendet: die Inter-GNSS-Taktfehlerdifferenzzustände
werden als konstant betrachtet, und der Anfangswert wird als unbekannt angenommen.
Um potentielle Änderungen des Taktunterschieds bzw. Taktdifferenz über die Zeit hand zu haben, was beispielsweise hervorgerufen wird durch Ändern der Hardware-Temperatur des Benutzer- oder Referenzempfängers, kann eine Rauscheingabe angewandt werden auf den/die Inter-GNSS-Taktfehlerdifferenzzustand/-zustände. Eine der gut bekannten Techniken aus dem Kalman-Filter-Gebiet ist die Rauscheingabe für einen Zufallsbewegungsprozess bzw. Random-Walk-Prozess. Eine andere Möglichkeit ist es, den Taktzustand/Taktzustände als sogenannte Gauss-Markov-Prozesse erster Ordnung GM(1) zu definieren.
Falls das primäre GNSS g₁ keine Observationen verfügbar hat, kann der Filterprozess numerisch unstabil werden. Die Taktdifferenzzustände werden definiert relativ zu dem ersten GNSS-Takt, so dass, falls dies nicht bestimmt ist, der Unterschied auch schlecht bestimmt werden kann. Als Lösung in einer anderen Implementierung des Verfahrens, kann eine Anfangsvarianz zugeordnet werden zu den Taktfehlerdifferenzzuständen, zusammen mit einem Anfangswert von Null. In einer anderen Implementierung kann der Taktfehler des ersten Systems initialisiert werden mit Null und einer begrenzten Anfangsvarianz. Die Taktfehler-Differenzmodellbildungstechniken, die hier beschrieben werden, sind anwendbar auf ein Verarbeiten von Satellitensignalobservationen von jeden zwei oder mehr GNSS, beispielsweise GPS + GLONASS, GPS + GALILEO, GLONASS + GALILEO, GPS + GLONASS + GALILEO.
D. Frequenzabhängige Biasmodellbildung (Frequency Dependent Bias Modeling)
Die Empfänger-Hardware wird immer frequenzabhängige Biases bzw. Fehler enthalten. Eine Quelle dieser Biases ist das RF- und IF-Filter. Filtern resultiert immer in frequenzabhängigen Biases. Auch gibt es, da die Filter-Hardware nie perfekt mit den theoretischen Modellen übereinstimmt, mehr Biases. FDMA-GNSS (z. B. GLONASS) verwendet verschiedene Frequenzen für verschiedene Satelliten. Deshalb werden verschiedene Satelliten verschiedene Biases aufweisen. Diese Biases können sich auslöschen, wenn Empfänger-Empfänger-Unterschiede (Einzelunterschiede bzw. Einzeldifferenzen) gebildet werden.
Auch benötigen FDMA-Signale zusätzliche Techniken für Mehrdeutigkeitsauflösung. Der Grund ist der, dass die Doppelunterschiede bzw. Doppeldifferenzen von FDMA-Signalen nicht länger invariant sind gegen Änderungen in dem absoluten Mehrdeutigkeitsniveau.
1. Ansatz
Wieder startend mit Gleichung (4):
Für die folgenden Ableitungen werden der ionosphärische und troposphärische Fehler weggelassen (oder subsumiert unter dem geometrischen Bereich), was in der vereinfachten Träger-Phasen-Observationsgleichung resultiert:
Die Doppeldifferenzformulierung (das heißt, Differenzbildung zwischen Satellit s und Referenzsatellit t) entfernt den Empfängertaktfehler von der Gleichung und ergibt
wobei Δ∇R s,t / r,q = ΔR s / r,q – ΔR t / r,q der Unterschied ist der Einzeldifferenzen zwischen Satelliten, die Doppeldifferenz für die geometrischen Abstände.
Aufgrund unmodellierter Biases können nur die Doppeldifferenz-Ganzzahlmehrdeutigkeiten Δ∇_bN s,j / r,q bestimmt werden, beispielsweise durch Anwenden von Ganzzahligen-Kleinste-Quadrate-Techniken. Die Einzeldifferenz-Ganzzahlmehrdeutigkeiteen Δ_bN s / r,q können nicht verlässlich festgelegt werden. Deshalb wird die Gleichung umformuliert unter Verwendung der Identität ax – by = a(x – y) + (a – b)y: bλsΔbΦsr,q – bλtΔbΦtr,q = Δ∇Rs,tr,q – bλsΔ∇bNs,tr,q – (bλs – bλt)ΔbNtr,q (26)
Nun wird die Kenntnis der Einzeldifferenzmehrdeutigkeit Δ_bN t / r,q für Satellit t wichtig.

Bemerkung: für den Nicht-FDMA-Fall _bλ^s = _bλ^t, deshalb verschwindet dieser zusätzliche Ausdruck.

Jeder abgeschätzte Wert ΔbN ~tr,q – beispielsweise abgeleitet von Codemessungen – wird immer einen Fehler enthalten ∊ ΔbNtr,q = ΔbN ~tr,q – ΔbNtr,q (27)
Speziell der ganzzahlige Wert kann nicht verlässlich aufgelöst werden. Es kann leicht gesehen werden, dass ein wellenlängenabhängiger Fehlerausdruck für Satellit s eingefügt wurde: b∊(s) = (bλs – bλt) ∊ ∆bNtr,q (28)
Dieser Fehler ist abhängig von dem Wellenlängenunterschied _bλ^s – _bλ^t des Satelliten s zu dem Referenzsatelliten t, sowie dem Fehler ∊ Δ_bN t / r,q der Einzeldifferenz-Träger-Phasen-Mehrdeutigkeit für die Referenzsatelliten-Träger-Phasen-Messung. Zum Lösen der Observationsgleichungen müssen nicht nur die Doppeldifferenz-Ganzzahlmehrdeutigkeiten gelöst werden, aber eine gute Abschätzung für die Einzeldifferenz-Mehrdeutigkeit des Referenzsatelliten wird benötigt.
2. Observationsgleichungen
Die Referenzmehrdeutigkeit kann neu formuliert werden als ein allgemeiner Wellenlängen/Frequenz-abhängiger Faktor
der gemeinsam ist für jedes (FDMA)-GNSS g_i und Band b. Die erste Implementierung verwendet die Differenz zu einer Referenzwellenlänge
des GNSS g_i. Hinsichtlich der Float-Lösung werden die Träger-Observationsgleichungen:
Eine zweite Implementierung verwendet die Wellenlänge von jedem Satelliten direkt zum Bestimmen eines Koeffizienten
gleich zu dem Mehrdeutigkeitsabschätzungsfehler.
Die Pseudoabstands-Observationsgleichungen bleiben unverändert.
3. Zustandsvektor
Der neue Kalman-Filter-Zustandsvektor wird dann definiert für ein GNSS g_i eines FDMA-Typs für die erste Implementierung:
und für die zweite Implementierung:
Wie in dem Abschnitt VIF gezeigt wird, wird dies auch jeden frequenzabhängigen Fehler modellieren, der hervorgerufen wird durch die Empfänger-Hardware.
11 zeigt die Verwendung eines Kalman-Filter-Zustandsvektors für die erste Implementierung in einer Variante des Prozesses von 5. Das Kalman-Filter 520C von 11 enthält einen Wellenlängen/Frequenz-abhängigen Faktor
als Zustand 1110.
12 zeigt die Verwendung eines Kalman-Filter-Zustandsvektors für die zweite Implementierung in einer Variante des Prozesses von 5. Das Kalman-Filter 520D von 12 enthält einen Koeffizienten
äquivalent zu dem Mehrdeutigkeitsabschätzungsfehler, als Zustand 1210.
13 zeigt ein Blockdiagramm einer Vorrichtung zum Verarbeiten von Multi-GNSS mit faktorisierten Träger-Mehrdeutigkeitsauflösungsfiltern gemäß Ausführungsformen der Erfindung. Eine Verarbeitung ist, wie in US 2005/0101248 A1 beschrieben, außer, dass das Geometriefilter 1365 modifiziert wird, wie in 11, um als einen seiner Zustände einen Wellenlängen/Frequenz-abhängigen Faktor
aufzuweisen, oder wie in 12, um als einen seiner Zustände einen Koeffizienten
äquivalent zu dem Mehrdeutigkeitsabschätzungsfehler aufzuweisen.
14 zeigt ein Flussdiagramm einer faktorisierten Träger-Mehrdeutigkeits-Auflösungsverarbeitung entsprechend zu 13.
E. Analyse des Einflusses des Fehlers in der Referenzmehrdeutigkeit
Zum Analysieren, was ”gut” bedeutet in diesem speziellen Fall, ist der Fehler gegeben bezüglich der Träger-Frequenz-Unterschiede:
So ist der Fehler proportional zu dem relativen Träger-Frequenz-Unterschied
mal dem Fehler in der absoluten Einzeldifferenz-Referenzmehrdeutigkeit in Einheiten der Länge _bλ^t∆N t / r,q.
Als Beispiel für die L1-Trägerfrequenz des russischen GLONASS-Systems, werden die Frequenzen für die Satelliten gegeben durch die Formel fs = 1602·106 + ks·0,5625·106 (34)wobei k eine Kanalnummer ist, die gegeben ist für einen spezifischen Satelliten in dem Bereich von 0 bis 12. Die relative Trägerfrequenz kann ziemlich gut angenähert werden als:
Dies bedeutet, dass für die Maximalkanaldifferenz k^s – k^t von 12 der zusätzliche Fehler, der eingeführt wird, 4,2 mm pro Meter des Fehlers in der Bestimmung der absoluten Einzeldifferenz-Referenzmehrdeutigkeit wird.
F. Äquivalenzprinzip
Frequenzabhängige und wellenabhängige Biases sind äquivalent. Dies kann in der Formulierung gesehen werden:
Die Taylor-Entwicklung der ersten Ordnung enthaltend den exakten quadratischen Restausdruck, ergibt
Deshalb entspricht, durch Verwenden nur des linearen Ausdrucks – das heißt, Umwandeln des frequenzabhängigen Bias in einen wellenabhängigen Bias – der zusätzliche quadratische Fehler dem Quotienten des quadrierten Wellenlängenunterschieds zu der absoluten Wellenlänge. Für GLONASS bedeutet dies eine Abschwächung durch einen Faktor von mindestens 300. Dies bedeutet, dass der Restausdruck vernachlässigt werden kann für alle praktischen Zwecke.
G. Anwendung auf andere Float-Lösungen
Die Techniken, die beschrieben wurden in den vorherigen Abschnitten VI B, VI C und VI D für einen einzelnen Träger, sind auch anwendbar, falls das Filter nicht formuliert wird in direkt observierten Träger-Phasen- und Pseudo-Abstands-Observablen _bϕ s / r und _bρ s / r.
Beispielsweise kann der L1-Träger (abgedeckt durch die obigen Gleichungen) substituiert werden durch irgendeine ionosphärenfreie Träger-Kombination a1·L1 + a2·L2 = Lc. Wie in den faktorisierten Träger-Mehrdeutigkeitsauflösungstechniken der Veröffentlichung der US-Patentanmeldung US 2005/0101248 A1, kann die Minimalfehlerkombination verwendet werden anstatt von L1, L2 oder L5.
Deshalb ergeben sich die Vorteile, falls die Träger-Phase, die verwendet wird für nb Bänder b₁, ..., b_k eine Kombination ist
mit der effektiven Wellenlänge
und/oder der Code, der verwendet wird, ist eine Kombination.
Alle Verfahren werden identisch verwendet zu den Verfahren, die oben aufgezeigt sind.
H. Teilweises Festlegen
Im Prinzip sollte eine Mehrdeutigkeitsauflösung immer verlässlicher und schneller werden mit einer sich erhöhenden Anzahl von Satelliten, die in der Lösung verwendet werden. Jedoch wirken zwei Effekte dieser allgemeinen Regel entgegen:

• Je mehr Satelliten enthalten sind, desto mehr Mehrdeutigkeiten müssen korrekt für alle Satelliten aufgelöst werden.
• Beim Kombinieren von Daten von verschiedenen GNSS mit sehr unterschiedlichen Eigenschaften hinsichtlich der Qualität und Verlässlichkeit der Daten, existiert die Möglichkeit, dass die Daten von dem ”guten” GNSS durch die Daten von dem ”schlechten” GNSS verschlechtert werden.

Die Erwartung der GNSS-Benutzer ist, dass ein Hinzufügen eines anderen GNSS an den Empfänger (und daher Hinzufügen von Kosten für den Benutzer) immer in einer besseren Leistungsfähigkeit resultieren wird, als für ein einzelnes GNSS-System. Dies wird durch alle möglichen Kriterien beurteilt werden, wie zum Beispiel Verlässlichkeit, Verfügbarkeit, Genauigkeit und Zeit zum Festlegen.
Um um die oben genannten Limitierungen herumzuarbeiten, verwenden Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung Teileweise-Festlege-Verfahren. Sie sind auch sehr hilfreich beim Verarbeiten von Daten von schwierigen Umgebungen, zum Beispiel bei einem Baumwipfel.
1. Algorithmusbeispiele
Einige Ausführungsformen gemäß der Erfindung verwenden den folgenden Algorithmus für teilweises Festlegen von Mehrdeutigkeiten:

1. Ausführen einer vollständigen Suche und Speichern der Suchergebnisse.
2. (Optional) Falls die Option aktiviert ist, und GLONASS-Satelliten verfolgt werden, deaktiviere alle GLONASS-Mehrdeutigkeiten und suche nur die GPS-Mehrdeutigkeiten. Speichere diese Suchergebnisse.
3. (Optional) Falls die Option aktiviert ist, und GLONASS-Satelliten verfolgt werden, deaktiviere die Mehrdeutigkeiten für jeden GLONASS-Satellit in der Reihenfolge und suche die übrig bleibenden Mehrdeutigkeiten. Speichere jedes dieser Suchergebnisse.
4. (Optional) Falls die Option aktiviert ist, und GLONASS-Satelliten nachverfolgt werden, deaktiviere alle GPS-Mehrdeutigkeiten und suche nur die GLONASS-Mehrdeutigkeiten. Speichere diese Suchergebnisse.
5. (Optional) Falls die Option aktiviert ist, und GLONASS-Satelliten nachverfolgt werden, deaktiviere die Mehrdeutigkeiten für jeden GPS-Satelliten der Reihenfolge nach und suche die übrig bleibenden Mehrdeutigkeiten. Speichere jedes dieser Suchergebnisse.
6. Finde die Suchergebnisse, die die Validierung passiert haben, und mit der höchsten Verhältniswahrscheinlichkeit von Schritten 2 bis 5.
7. Falls keine Suchergebnisse verfügbar sind von Schritt 6, dann ist ein teilweises Suchen fehlgeschlagen.
8. Falls Suchergebnisse verfügbar sind von Schritt 6, dann vergleiche die Mehrdeutigkeiten mit den Mehrdeutigkeiten von der vollen Suche in Schritt 1.
9. Falls alle Mehrdeutigkeiten die gleichen sind, dann akzeptiere die Teilweise-Suchergebnisse.
10. Falls alle Mehrdeutigkeiten unterschiedlich sind, dann weise die Teilweise-Suchergebnisse ab.

Schritte 2 bis 5 werden optional aktiviert/deaktiviert durch die Verarbeitungsanwendung. Beispielsweise kann eine Verarbeitungsanwendung nur einen oder irgendeine gewünschte Kombination von Schritten 2 bis 5 aktivieren, wie zum Beispiel nur Schritte 2 und 3.
Andere Ausführungsformen gemäß der Erfindung verwenden den folgenden Algorithmus bzw. die folgenden Algorithmen:

a. Durchführen einer vollständigen Lösung
b. Anwenden von nur einem teilweise Festlegen, falls eine vollständige Lösung misslingt
c. Anwenden von immer einem teilweisen Festlegen
d. teilweises Festlegen durch Ausschließen aller Satelliten von einem (einem einige) GNSS
e. teilweises Festlegen durch Deaktivieren eines Teilsatzes von allen Satelliten (einem oder mehreren)
f. Kombination von d. und e.

2. Deaktivieren von Satelliten
Es gibt mehrere Möglichkeiten zum Deaktivieren (das heißt, Ausschließen) eines Satellitenteilsatzes bzw. Satellitenteilgruppe von dem Gesamtergebnis. Ein einfacher Ansatz ist es, die Teile der Lösung von der Float-Lösung zu entfernen vor einem Anwenden der Ganzzahlige-Kleinste-Quadrate-Suche. Dann ist ein Entfernen von Satelliten von der Lösung äquivalent zu nur einem Entfernen der Reihen und Spalten der Varianz/Covarianz-Matrix und den Einträgen des Float-Lösungsvektors für die Mehrdeutigkeiten dieser entfernten Satelliten. Falls die Mehrdeutigkeitsabschätzungen NN → gegeben sind als:
und Satellit j entfernt werden sollte, sehen die resultierenden Daten aus wie:
Entsprechend werden für die entsprechende Covarianz-Matrix C die Zeilen und Spalten, die auf die Mehrdeutigkeiten der ausgeschlossenen Satelliten bzw. Satellits Bezug nehmen, entfernt. Das Entfernen der Einträge kann durchgeführt werden bei der einzeldifferenzgebildeten Float-Lösung, sowie bei der doppeldifferenzgebildeten Lösung. Das Spätere hat den Nachteil, nicht in der Lage zu sein, den Referenzsatellit auszuschließen, benötigt aber weniger Rechenzeit.
Andere möglichen Implementierungen enthalten ein paralleles Bearbeiten von mehreren Float-Lösungen, eines für jeden Teilsatz von ausgeschlossenen Satelliten. Die Lösungen, die für die Teilsätze verwendet werden, können dann direkt von diesen Filtern genommen werden.
15A zeigt ein Flussdiagramm von Teilweise-Festlege-Verfahren gemäß Ausführungsformen der Erfindung. Ein Satz von GNSS-Signaldaten 1502 von einem oder mehreren GNSS für eine Epoche wird einzeldifferenzgebildet bei 1504. Der resultierende einzeldifferenzgebildete Datensatz 1506 wird verarbeitet bei 1508 in einem oder mehreren Kalman-Filtern zum Erstellen eines Arrays 1510 der Mehrdeutigkeitsabschätzungen für alle Träger-Phasen-Observationen und zugeordneter statistischer Information. Bei dieser Stufe kann der Datensatz optional doppeldifferenzgebildet werden, wie gekennzeichnet bei 1512. Bei 1514 wird ein Ganzzahlige-Kleinste-Quadrate-Prozess angewandt auf das Array 1510 (oder das Array, das aus einer optionalen Doppeldifferenzbildung bei 1514 resultiert). Bei 1516 wird ein Validierungsprozess angewandt und Qualitätsmaßnahmen werden bestimmt, wie gewünscht (oder ausgewählt von der zugeordneten statistischen Information). Das Ergebnis ist ein Array 1518 der Mehrdeutigkeitsabschätzungen entsprechend dem vollständigen Satz von Satelliten mit Validierung und Qualitätsmaßnahmen. Bei 1520 wird eine Überprüfung durchgeführt, ob der vollständige Satz validiert wurde.
Bei 1530 wird ein erster Teilsatz 1532 ausgewählt, beispielsweise durch Eliminieren von Daten von einem GNSS oder Daten von einem oder mehreren Satelliten von einem GNSS. Teilsatz 1532 wird verarbeitet bei 1534 in einem oder mehreren Kalman-Filter zum Erstellen eines Arrays 1536 von Mehrdeutigkeitsabschätzungen für den ersten Teilsatz. Bei 1538 wird ein Ganzzahlige-Kleinste-Quadrate-Prozess angewandt auf Array 1536. Bei 1540 wird ein Validierungsprozess angewandt, und Qualitätsmaßnahmen werden bestimmt, wie gewünscht (oder ausgewählt von der zugeordneten statistischen Information). Das Ergebnis ist ein Array 1542 von Mehrdeutigkeitsabschätzungen entsprechend dem ersten Teilsatz von Satelliten mit Validierung und Qualitätsmaßnahmen. Bei 1544 wird eine Überprüfung durchgeführt, ob der erste Teilsatz validiert wurde.
Ein ähnlicher Prozess wird durchgeführt für jeden Teilsatz von einer Zahl K von Teilsätzen. Bei 1550 wird Teilsatz K 1552 ausgewählt, beispielsweise durch Eliminieren von Daten von einem GNSS oder Daten von einem oder mehreren Satelliten von einem GNSS. Der Teilsatz 1552 wird verarbeitet bei 1554 in einem oder mehreren Kalman-Filtern zum Erstellen eines Arrays 1556 von Mehrdeutigkeitsabschätzungen für Teilsatz K. Bei 1558 wird ein Ganzzahlige-Kleinste-Quadrate-Prozess angewandt auf Array 1556. Bei 1550 wird ein Validierungsprozess angewandt, und Qualitätsmaßnahmen werden bestimmt, wie gewünscht (oder ausgewählt von der zugeordneten statistischen Information). Das Ergebnis ist ein Array 1542 von Mehrdeutigkeitsabschätzungen entsprechend dem Teilsatz K von Satelliten mit Validierung und Qualitätsmaßnahmen. Bei 1544 wird eine Prüfung durchgeführt, ob der Teilsatz K validiert wurde.
Bei 1570 wird eine Bestimmung durchgeführt hinsichtlich der Gruppe bzw. Satzes oder Teilsatzes von Satelliten, die auszuwählen sind als ”korrekt”, was in einem ausgewählten Array 1575 von Mehrdeutigkeitsabschätzungen mit zugehöriger statistischer Information resultiert. Verschiedene Auswahlkriterien können verwendet werden. Unter anderen Schemata kann ein Array von Mehrdeutigkeiten für einen als korrekt ausgewählten Teilsatz erweitert werden mit Mehrdeutigkeiten für Satelliten von anderen Teilsätzen. Nicht-begrenzende Beispiele des Auswahlprozesses werden unten gegeben.
15B zeigt ein Flussdiagramm von alternativen Teilweise-Festlege-Verfahren gemäß Ausführungsformen der Erfindung. Eher als ein Anwenden von Kalman-Filtern bzw. Filter (wie bei 1534 und 1554 in 15A) verwendet das Verfahren von 15B die Technik eines Extrahierens einer teilweisen Lösung von Array 1510 (oder das Resultierende von einer optionalen Doppeldifferenzbildung 1512), durch Ausstreichen von Spalten und Zeilen von Daten. Daher wird bei 1580 eine teilweise Lösung für Teilsatz 1 erstellt durch Ausstreichen von Spalten und Zeilen von Daten für solche Satelliten, die auszuschließen sind von dem Teilsatz 1; und bei 1590 wird eine teilweise Lösung für Teilsatz K erstellt durch Ausstreichen von Spalten und Zeilen von Daten für solche Satelliten, die auszuschließen sind aus dem Teilsatz K.
3. Beispiele
Der folgende Abschnitt gibt Beispiele für mögliche Ergebnisse eines Teilweise-Festlegens. Es wird angenommen für den Zweck dieser Beispiele, dass eine erfolgreiche Validierung in einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 99,99% resultiert. Für jeden Satelliten werden die Satelliten-ID, die L1-Mehrdeutigkeit N₁ und die L2-Mehrdeutigkeit N₂ spezifiziert. Lösungen, die validiert werden könnten, werden im fettgedruckten Font gemacht. Validierte Mehrdeutigkeiten, die nicht konsistent sind zwischen den validierten Sätzen werden kursiv gedruckt ausgegeben. Die Einträge für Satelliten, nicht in einem Teilsatz enthalten, werden einfach leer gelassen.
Das erste Beispiel, das in 16A gezeigt ist, zeigt, wie ein teilweises Festlegen die Zeit zum Festlegen verringern kann durch Erzeugen eines validierten Mehrdeutigkeitssatzes in einer Situation, wo die traditionelle vollständige Lösung nicht validiert werden kann.
Der vollständige Satz wird nicht validiert aufgrund einer Wahrscheinlichkeit von 99,20%. Die Teilsätze Part₂ und Part₅ werden validiert mit entsprechenden Wahrscheinlichkeiten von 99,99% und 100%. Da die Mehrdeutigkeitsergebnisse in diesen zwei Sätzen identisch sind für die gemeinsamen Satelliten, ist ein Festlegen der Mehrdeutigkeiten möglich. Hinsichtlich der Sätze Part₁, Part₄ und Part₆ enthalten sie Lösungen, nicht bestehend aus den validierten. Jedoch resultieren, da diese Teilsätze nicht validiert wurden, sie nicht in einer vollständigen Ablehnung der Lösung. In einer ersten Variante wird Satz Part₅ verwendet, da er die höchste Wahrscheinlichkeit hat. In einer anderen Variante wird die Vereinigung der Ergebnisse von Sätzen Part₂ und Part₅ festgelegt. Dies stimmt überein mit dem vollständigen Ergebnis, was daher eine vollständige Festlegung in einer Situation erlaubt, wo das traditionelle Vollständige-Festlege-Nur-Verfahren versagt, die Mehrdeutigkeiten aufzulösen.
In dem in 16B gezeigten Beispiel verhindert die Teilweise-Festlege-Technik ein Festlegen einer validierten-aber-falschen vollständigen Lösung. Die validierten Sätze sind Voll (Full) und Part₂. Jedoch unterscheiden sich die Lösungen für sv 11 und sv 28. Daher wird die ursprünglich akzeptierte vollständige Lösung abgelehnt.
I. Kombination der Techniken
Die präsentierten Techniken können individuell verwendet werden, zwei zu einer Zeit oder alle drei in Kombination. Für beste Ergebnisse können und sollten alle drei der präsentierten Techniken kombiniert werden. Beispielsweise werden die Observationsgleichung und der Zustandsvektor oben gegeben für ein Kombinieren einer Takt-Fehler-Differenz und Frequenz-Abhängige-Biasmodellbildung. Anwenden des Teilweise-Festlege-Verfahrens auf die Filterergebnisse ist möglich, und zusätzlich empfohlen.
Die Observationsgleichungen (4) und (6) werden:
und, falls der Satellit s von GNSS 1 ist, was hier angenommen wird, von dem FDMA–Typ zu sein:
Der vollständige Zustandsvektor wird dann definiert durch:
Für das Beispiel (9) mit 2 Bändern L₁ und L₂ und 5 Satelliten s₁, ..., s₅ von zwei GNSS g₁ und g₂, wie vorher:
J. Vorrichtung
17 zeigt ein schematisches Diagramm eines Multi-GNSS-Empfängers, in dem Ausführungsformen von einem oder mehreren der erfinderischen Konzepte (Takt-Fehlerbereich-Modellbildung (clockerror-bias modeling) in dem Filter/Filtern, Frequenzabhängige-Biasmodellbildung in dem Filter/Filtern und/oder teilweises Festlegen) implementiert werden können.
18 zeigt ein schematisches Diagramm, das eine Verwendung von einem oder mehreren der erfinderischen Konzepte darstellt (Takt-Fehlerbereich-Modellbildung in dem Filter/Filtern, Frequenzabhängige-Biasmodellbildung in dem Filter/Filtern und/oder teilweises Festlegen) zum Verbessern einer Verarbeitung in einer Mobileinheit, versorgt mit Daten von einer Referenzstation.
Die beschriebenen Verfahren können in einer Vielzahl von Hardware-Konfigurierungen implementiert werden, beispielsweise in einem Prozessor mit Instruktionen zum Ausführen von einem oder mehreren der obigen Verfahren (wie zum Beispiel Prozessor 900 in 9, Prozessor 1300 in 13, Prozessor/Prozessoren 1750 in 17, Mobileinheitsprozessor 1830 in 18 oder ähnlichem). Der Prozessor kann getrennt von einem Empfänger sein, oder kann Teil eines GNSS-Empfängers bilden.
K. Implementierung
Der Fachmann wird realisieren, dass die detaillierte Beschreibung der Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung nur darstellend ist und nicht vorgesehen ist, auf irgendeine Art und Weise begrenzend zu sein. Andere Ausführungsformen der Erfindung werden sich sofort dem Fachmann mit dem Vorteil dieser Offenbarung nahe legen. Im Interesse der Klarheit sind nicht alle Routinemerkmale der Implementierungen, die hierin beschrieben sind, gezeigt und beschrieben. Es wird erkannt werden, dass in der Entwicklung von jeder solch einer tatsächlichen Implementierung viele implementierungsspezifische Entscheidungen getroffen werden müssen, um die spezifischen Ziele des Entwicklers zu erreichen, wie zum Beispiel das Erfüllen von Anwendungs- und geschäftsbezogenen Randbedingungen, und dass diese spezifischen Ziele variieren werden von einer Implementierung zur anderen, und von einem Entwickler zum anderen. Über dies hinaus wird erkannt werden, dass solch eine Entwicklungsanstrengung komplex und zeitaufwendig sein kann, aber nichts desto trotz eine Routinearbeit im Ingenieurswesen für den Fachmann mit dem Vorteil dieser Offenbarung sein würde.
Gemäß der Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung können die Komponenten, Prozessschritte und/oder Datenstrukturen implementiert werden unter Verwendung von verschiedenen Typen von Betriebssystemen (OS), Computerplattformen, Firmware, Computerprogrammen, Computersprachen und/oder Maschinen für einen allgemeinen Zweck. Die Verfahren können als programmierter Prozess ablaufen, der auf einer Verarbeitungsschaltung läuft. Die Verarbeitungsschaltung kann die Form von verschiedenen Kombinationen von Prozessoren und Betriebssystemen oder Stand-Alone-Geräten annehmen. Die Prozesse können implementiert werden als Instruktionen, die ausgeführt werden durch solch eine Hardware, durch Hardware alleine, oder durch irgendeine Kombination derselben. Die Software kann in einem Programmspeichergerät gespeichert werden, das lesbar ist von einer Maschine. Rechenelemente, wie zum Beispiel Filter und Filterbänke, können sofort implementiert werden unter Verwendung einer objektorientierten Programmiersprache, so dass jedes benötigte Filter instantiiert wird, wie benötigt. Der Fachmann wird erkennen, dass Geräte eines weniger allgemeinen Zwecks, wie zum Beispiel festverdrahtete Geräte, feldprogrammierbare logische Geräte (FPLDs), einschließlich feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs) und komplexprogrammierbare logische Geräte (CPLDs), anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs, Application Specific Integrated Circuits) oder ähnliche auch verwendet werden können, ohne den Umfang und Geist der erfinderischen Konzepte zu verlassen, die hierin offenbart sind.
Gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung können die Verfahren implementiert werden auf einem Datenverarbeitungscomputer, wie zum Beispiel einem Personalcomputer, einem Workstation-Computer, einem Mainframe-Computer oder einem hochleistungsfähigen Server, auf dem ein OS, wie zum Beispiel Microsoft Windows XP und Windows 2000 abläuft, die verfügbar sind von Microsoft Corporation aus Redmond, Washington, oder Solaris, das verfügbar ist von Sun Microsystems, Inc. aus Santa Clara, Kalifornien oder verschiedenen Versionen des Unix-Betriebssystems, wie zum Beispiel Linux, das verfügbar ist von verschiedenen Händlern. Die Verfahren können auch implementiert werden auf einem Mehrfach-Prozessorsystem oder in einer Rechenumgebung einschließlich verschiedener Peripheriegeräte, wie zum Beispiel Eingabegeräte, Ausgabegeräte, Anzeigen, Zeigegeräte, Speicher, Speichergeräte, Medienschnittstellen zum Transferieren von Daten an und von dem Prozessor/Prozessoren und ähnlichen. Solch ein Computersystem oder Computerumgebung kann lokal vernetzt werden oder über das Internet.
Gemäß einer anderen Ausführungsform wird ein Programm bereitgestellt, das Instruktionen enthält, die ausgebildet sind, um bei einem Datenprozessor hervorzurufen, dass er ein Verfahren mit den Merkmalen der oben beschriebenen Ausführungsformen ausführt. Gemäß einer anderen Ausführungsform wird ein computerlesbares Medium, das das Programm verkörpert, bereitgestellt. Das computerlesbare Medium kann jede Art eines computerlesbaren Mediums umfassen, auf dem Information gespeichert wird und/oder permanent oder temporär in einer gegenständlichen Form verkörpert wird, einschließlich ohne Begrenzung auf magnetische Medien, optische Medien, analoge Signale und digitale Signale. Gemäß einer Ausführungsform umfasst ein Computerprogrammprodukt das computerlesbare Medium, das das Programm verkörpert.
L. Erfinderische Konzepte
Das Folgende ist eine teilweise Gliederung der erfinderischen Konzepte:
A. Taktdifferenzmodellbildung

1. Ein Verfahren zum Verarbeiten von Signaldaten, abgeleitet von Signalen, empfangen bei mehreren Stationen von Satelliten von zwei oder mehr GNSS, wobei jedes GNSS einen entsprechenden Taktfehler aufweist, umfassend: a. Vorbereiten von Einzeldifferenzdaten durch eine Differenzbildung zwischen Signaldaten, abgeleitet von Signalen, empfangen bei einer ersten Station, und Signaldaten, abgeleitet von Signalen, empfangen bei einer zweiten Station; und b. Anwenden auf die Einzeldifferenzdaten eines Filters, definiert durch einen Zustandsvektor zum Abschätzen eines Satzes von Trägermehrdeutigkeiten, wobei der Zustandsvektor einen ersten Takt-Fehlerzustand umfasst, der einen Taktfehler eines ersten GNSS repräsentiert, und einen zweiten Taktfehlerzustand, der eine Differenz zwischen Taktfehler des ersten GNSS und Taktfehler eines zweiten GNSS repräsentiert.
2. Das Verfahren nach A.1., wobei der Zustandsvektor ferner Zustände umfasst, die eine Position von jeder Station repräsentieren und Zustände, die Trägermehrdeutigkeiten repräsentieren.
3. Das Verfahren nach einem von A.1.–A.2., wobei der Zustandsvektor ferner Zustände umfasst, die eine Position von jeder Station repräsentieren, sowie Zustände, die Trägermehrdeutigkeiten für mindestens eine Trägerfrequenzkombination repräsentieren.
4. Das Verfahren nach einem von A.1.–A.3., ferner umfassend Auswählen eines Satelliten von jedem GNSS als ein Referenzsatellit und Beschränken der Trägermehrdeutigkeiten.
5. Das Verfahren nach einem der Ansprüche A.1.–A.4., wobei Beschränken der Trägermehrdeutigkeiten umfasst Bestimmen von einzeldifferenzgebildeten Code-Minus-Träger-Abschätzungen der Trägermehrdeutigkeiten.
6. Das Verfahren nach A.5., wobei Beschränken der Trägermehrdeutigkeiten umfasst Hinzufügen an den Zustandsvektor mit einer Varianz von Null die einzeldifferenzgebildeten Code-Minus-Träger-Abschätzungen der Trägermehrdeutigkeiten.
7. Das Verfahren nach A.5., wobei ein Beschränken der Trägermehrdeutigkeiten umfasst Hinzufügen an den Zustandsvektor mit einer kleinen Varianz von Nicht-Null die einzeldifferenzgebildeten Code-Minus-Träger-Abschätzungen der Trägermehrdeutigkeiten.
8. Das Verfahren nach einem von A.1.–A.4., wobei Beschränken der Trägermehrdeutigkeiten umfasst Bestimmen der Trägermehrdeutigkeiten durch Iterieren einer Varianz/Covarianz-Matrix von einer Float-Lösung über die zu beschränkenden Trägermehrdeutigkeiten.
9. Das Verfahren nach einem von A.4.–A.8., wobei das Filter ein Geometriefilter eines Satzes von faktorisierten Filtern ist, angewandt auf die Einzeldifferenzdaten.
10. Das Verfahren nach einem von A.1.–A.9., wobei der zweite Taktfehlerzustand konstant ist und einen unbekannten Anfangswert aufweist.
11. Das Verfahren nach einem von A.1.–A.9., ferner umfassend Anwenden einer Rauscheingabe auf den zweiten Taktfehlerzustand.
12. Das Verfahren nach A.11., wobei die Rauscheingabe eine Random-Walk-Rauscheingabe ist.
13. Das Verfahren nach einem von A.1.–A.9., wobei der zweite Taktfehlerzustand definiert ist durch einen Gauss-Markov-Prozess erster Ordnung.
14. Das Verfahren nach einem von A.1.–A.9., ferner umfassend Zuordnen dem zweiten Taktfehlerzustand eines Anfangswerts von Null und einer Anfangsvarianz.
15. Das Verfahren nach einem von A.1.–A.13., ferner umfassend Zuordnen dem ersten Taktfehlerzustand eines Anfangswerts von Null und einer Anfangsvarianz.
16. Das Verfahren nach einem von A.1.–A.13., wobei der Zustandsvektor ferner umfasst einen dritten Taktfehlerzustand, der eine Differenz repräsentiert zwischen Taktfehler des ersten GNSS und Taktfehler des dritten GNSS.
17. Das Verfahren nach einem von A.1.–A.16., wobei Vorbereiten der Einzeldifferenzdaten ferner umfasst Differenzbilden von Signaldaten, abgeleitet von Signalen, empfangen bei der ersten Station, von Signaldaten, abgeleitet von Signalen, empfangen bei einer oder mehreren zusätzlichen Stationen.

B. Frequenzabhängige Biasmodellbildung

1. Ein Verfahren zum Verarbeiten von Signaldaten, abgeleitet von Signalen, empfangen von mehreren Stationen von Satelliten von zwei oder mehr GNSS, wobei mindestens ein GNSS ein FDMA-GNSS umfasst, umfassend: a. Vorbereiten von Einzeldifferenzdaten durch Differenzbildung von Signaldaten, abgeleitet von Signalen, empfangen bei einer ersten Station von Signaldaten, abgeleitet von Signalen, empfangen bei einer zweiten Station; und b. Anwenden eines Filters auf die Einzeldifferenzdaten, das definiert ist durch einen Zustandsvektor zum Abschätzen eines Satzes von Trägermehrdeutigkeiten, wobei der Zustandsvektor einen Zustand umfasst, der einen Wellenlängen/Frequenz-abhängigen Faktor für jedes Band von jedem FDMA-GNSS repräsentiert.
2. Das Verfahren nach B.1., wobei der Wellenlängen/Frequenz-abhängige Faktor eine Differenz zu einer Referenzwellenlänge repräsentiert.
3. Das Verfahren nach B.2., wobei ein GNSS das GLONASS-System umfasst, und wobei der Wellenlängen/Frequenz-abhängige Faktor eine Differenz zu einer GLONASS-Wellenlänge repräsentiert.
4. Das Verfahren nach B.1., wobei jeder Satellit des FDMA-GNSS ein einzigartiges Trägerband hat, und wobei der Wellenlängen/Frequenz-abhängige Faktor für einen gegebenen Satelliten ein Koeffizient ist, basierend auf dem einzigartigen Trägerband des gegebenen Satelliten.
5. Das Verfahren nach einem von B.1.–B.4., wobei das Filter ein Geometriefilter von einem Satz von faktorisierten Filtern ist, angewandt auf die Einzelunterschiedsdaten.
6. Das Verfahren nach einem von B.1.–B.5., wobei der Zustandsvektor ferner Zustände umfasst, die eine Position von jeder Station repräsentieren, sowie Zustände, die Trägermehrdeutigkeiten für mindestens eine Trägerfrequenz repräsentieren.
7. Das Verfahren nach einem von B.1.–B.5., wobei der Zustandsvektor ferner Zustände umfasst, die eine Position von jeder Station repräsentieren, sowie Zustände, die Trägermehrdeutigkeiten für mindestens eine Trägerfrequenzkombination repräsentieren.
8. Das Verfahren nach einem von B.1.–B.7., ferner umfassend eine Feste-Mehrdeutigkeitspositionsberechnung.
9. Das Verfahren nach einem von B.1.–B.7., ferner umfassend eine Einzeldifferenzgebildete-Feste-Mehrdeutigkeitspositionsberechnung.
10. Das Verfahren nach einem von B.1.–B.7., ferner umfassend eine Doppeldifferenzgebildete-Feste-Mehrdeutigkeitspositionsberechnung.

C. Teilweises Festlegen

1. Ein Verfahren zum Verarbeiten von Signaldaten, abgeleitet von Signalen, die empfangen werden bei mehreren Stationen von Satelliten von einem oder mehreren GNSS, umfassend: a. Bestimmen von den Signaldaten eines vollständigen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten für alle Satelliten; b. Bestimmen einer Gültigkeit der ganzzahligen Mehrdeutigkeiten des vollständigen Satzes und mindestens einer Qualitätsmaßnahme für den vollständigen Satz; c. für jeden Teilsatz einer Vielzahl von Teilsätzen der Satelliten, Bestimmen eines partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten; d. für jeden der partiellen Sätze, Bestimmen der Gültigkeit der ganzzahligen Mehrdeutigkeiten des partiellen Satzes und mindestens einer Qualitätsmaßnahme für den partiellen Satz; und e. von diesen des vollständigen Satzes und der partiellen Sätze, die als gültig bestimmt werden, Auswählen eines Satzes als korrekt, für den die Qualitätsmaßnahme optimal ist.
2. Das Verfahren nach C1., wobei der als korrekt ausgewählte Satz einen partiellen Satz umfasst, wobei das Verfahren ferner umfasst Erweitern des als korrekt ausgewählten Satzes mit ganzzahligen Mehrdeutigkeiten eines anderen Satzes oder partiellen Satzes.
3. Das Verfahren nach einem der C.1.–C.2., wobei die Qualitätsmaßnahme mindestens eines ist von: a. Verhältniswahrscheinlichkeit; und b. Fischer-Wahrscheinlichkeitstest.
4. Das Verfahren nach einem von C.1.–C.3., wobei die Signaldaten abgeleitet werden von Signalen, die bei mehreren Stationen von Satelliten von zwei oder mehr GNSS empfangen werden.
5. Das Verfahren nach C.4., wobei mindestens ein Teilsatz der Satelliten Satelliten umfasst von weniger als allen der zwei oder mehr GNSS.
6. Das Verfahren nach einem von C.1.–C.5., wobei mindestens ein Teilsatz der Satelliten alle bis auf einen der Satelliten umfasst.
7. Das Verfahren nach einem C.1.–C.6., wobei mindestens ein Teilsatz der Satelliten alle bis auf zwei der Satelliten umfasst.
8. Das Verfahren nach einem von C.1.–C.7., wobei Bestimmen von den Signaldaten eines vollständigen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten für alle Satelliten umfasst: a. Bestimmen von dem Satz von Signaldaten eines vollständigen Satzes von Fließkommamehrdeutigkeiten mit zugeordneten statistischen Daten; und b. Bestimmen von dem vollständigen Satz von Fließkommamehrdeutigkeiten eines vollständigen Satzes von festen ganzzahligen Mehrdeutigkeiten.
9. Das Verfahren nach einem von C.1.–C.8., wobei Bestimmen eines partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten ein Verarbeiten eines Teilsatzes der Signaldaten umfasst.
10. Das Verfahren nach C.8., wobei Bestimmen eines partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten umfasst Vorbereiten von dem vollständigen Satz von Fließkommamehrdeutigkeiten eines partiellen Satzes von Fließkommamehrdeutigkeiten, und Verarbeiten des partiellen Satzes von Fließkommamehrdeutigkeiten zum Erzeugen des partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten.
11. Das Verfahren nach einem von C.8.–C.10., wobei das Array der Fließkommamehrdeutigkeiten einzeldifferenzgebildete Mehrdeutigkeitsabschätzungen umfasst.
12. Das Verfahren nach einem von C.8.–C.10., wobei das Array von Fließkommamehrdeutigkeiten doppeldifferenzgebildete Mehrdeutigkeitsabschätzungen umfasst.

D. Kombinationen

1. Ein Verfahren von A., kombiniert mit einem Verfahren von B.
2. Ein Verfahren von A., kombiniert mit einem Verfahren von C.
3. Ein Verfahren von B., kombiniert mit einem Verfahren von C.
4. Ein Verfahren von A., kombiniert mit einem Verfahren von B. und mit einem Verfahren von C.

E. Vorrichtung

1. Verarbeitungsstruktur, beispielsweise ein Prozessor mit Instruktionen zum Ausführen von einem oder mehreren der obigen Verfahren.
2. Ein GNSS-Empfänger mit einem Prozessor mit Instruktionen zum Ausführen von einem oder mehreren der obigen Verfahren.

ZUSAMMENFASSUNG
Drei neue Verfahren werden präsentiert zum Verbessern von Float-Lösungen und einer Mehrdeutigkeitsauflösung für mehrere globale Satellitennavigationssysteme (GNSS), wobei eines von diesen ein FDMA-basiertes GNSS sein kann, wie zum Beispiel GLONASS: (1) ein Modellbilden des Hardware-verwandten Differentialtaktfehlers zwischen zwei (oder mehr) unterschiedlichen GNSS, (2) ein Modellbilden der frequenzabhängigen Fehler, die bei einem Frequenzmehrfachzugriff-(FDMA, Frequency Division Multiple Access)-GNSS präsent sind, und (3) ein Mehrdeutigkeitsauflösungsverfahren, genannt Scoreboard Partial Fixing (SPF). Die präsentierten Verfahren sind unabhängig von der Anzahl der Trägerfrequenzen, die für jedes Satellitennavigationssystem verfolgt werden. Ihre Anwendung resultiert in schnellerer und verlässlicherer Mehrdeutigkeitsauflösung. Die Vorteile des Kombinierens von Observationen von mehreren GNSS werden auf eine sehr effiziente Art und Weise ausgenutzt, im Gegensatz zu bekannten Algorithmen, die oft in einer verschlechterten Leistungsfähigkeit mit mehreren GNSS resultieren. Das frequenzabhängige Biasverfahren wurde als effektiv mit GNSS-Observationen von einer Kombination von im Wesentlichen ungleicher Hardware gefunden, beispielsweise zum Verarbeiten von Signalen von GNSS-Empfängern von verschiedenen Herstellern.
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

- US 5914685 [0003]
- US 6229479 B1 [0003]
- US 6441780 B1 [0003]
- US 6731701 B2 [0003]
- US 2005/0101248 A1 [0075, 0096]

Claims

Ein Verfahren zum Verarbeiten von Signaldaten, abgeleitet von Signalen, die empfangen werden bei mehreren Stationen von Satelliten von einem oder mehreren GNSS, umfassend: Bestimmen von den Signaldaten eines vollständigen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten für alle Satelliten; Bestimmen einer Gültigkeit der ganzzahligen Mehrdeutigkeiten des vollständigen Satzes und mindestens einer Qualitätsmaßnahme für den vollständigen Satz; für jeden Teilsatz einer Vielzahl von Teilsätzen der Satelliten, Bestimmen eines partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten; für jeden der partiellen Sätze, Bestimmen der Gültigkeit der ganzzahligen Mehrdeutigkeiten des partiellen Satzes und mindestens einer Qualitätsmaßnahme für den partiellen Satz; und von diesen des vollständigen Satzes und der partiellen Sätze, die als gültig bestimmt werden, Auswählen eines Satzes als korrekt, für den die Qualitätsmaßnahme optimal ist.
Das Verfahren nach Anspruch 1, wobei der als korrekt ausgewählte Satz einen partiellen Satz umfasst, wobei das Verfahren ferner umfasst Erweitern des als korrekt ausgewählten Satzes mit ganzzahligen Mehrdeutigkeiten eines anderen Satzes oder partiellen Satzes.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–2, wobei die Qualitätsmaßnahme mindestens eines ist von: Verhältniswahrscheinlichkeit; und Fischer-Wahrscheinlichkeitstest.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–3, wobei die Signaldaten abgeleitet werden von Signalen, die bei mehreren Stationen von Satelliten von zwei oder mehr GNSS empfangen werden.
Das Verfahren von Anspruch 4, wobei mindestens ein Teilsatz der Satelliten Satelliten umfasst von weniger als allen der zwei oder mehr GNSS.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–5, wobei mindestens ein Teilsatz der Satelliten alle bis auf einen der Satelliten umfasst.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–6, wobei mindestens ein Teilsatz der Satelliten alle bis auf zwei der Satelliten umfasst.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–7, wobei Bestimmen von den Signaldaten eines vollständigen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten für alle Satelliten umfasst: Bestimmen von dem Satz von Signaldaten eines vollständigen Satzes von Fließkommamehrdeutigkeiten mit zugeordneten statistischen Daten; und Bestimmen von dem vollständigen Satz von Fließkommamehrdeutigkeiten eines vollständigen Satzes von festen ganzzahligen Mehrdeutigkeiten.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–8, wobei Bestimmen eines partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten ein Verarbeiten eines Teilsatzes der Signaldaten umfasst.
Das Verfahren nach Anspruch 8, wobei Bestimmen eines partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten umfasst Vorbereiten von dem vollständigen Satz von Fließkommamehrdeutigkeiten eines partiellen Satzes von Fließkommamehrdeutigkeiten, und Verarbeiten des partiellen Satzes von Fließkommamehrdeutigkeiten zum Erzeugen des partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 8–10, wobei das Array der Fließkommamehrdeutigkeiten einzeldifferenzgebildete Mehrdeutigkeitsabschätzungen umfasst.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 8–10, wobei das Array von Fließkommamehrdeutigkeiten doppeldifferenzgebildete Mehrdeutigkeitsabschätzungen umfasst.
Vorrichtung, umfassend einen Prozessor zum Ausführen des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1–12.
Vorrichtung, umfassend einen GNSS-Empfänger mit einem Prozessor zum Ausführen des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1–12.
Vorrichtung zum Verarbeiten von Signaldaten, abgeleitet von Signalen, die empfangen werden bei mehreren Stationen von Satelliten von einem oder mehreren GNSS, umfassend einen Prozessor mit Instruktionen für: Bestimmen von den Signaldaten eines vollständigen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten für alle Satelliten; Bestimmen der Gültigkeit der ganzzahligen Mehrdeutigkeiten des vollständigen Satzes und mindestens einer Qualitätsmaßnahme für den vollständigen Satz; für jeden Teilsatz einer Vielzahl von Teilsätzen der Satelliten, Bestimmen eines partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten; für jeden der partiellen Sätze, Bestimmen der Gültigkeit der ganzzahligen Mehrdeutigkeiten des partiellen Satzes und mindestens einer Qualitätsmaßnahme für den partiellen Satz; und von diesen des vollständigen Satzes und der partiellen Sätze, die als gültig bestimmt sind, Auswählen eines Satzes als korrekt, für den die Qualitätsmaßnahme optimal ist.
Die Vorrichtung nach Anspruch 15, wobei der als korrekt ausgewählte Satz einen partiellen Satz umfasst, und wobei die Instruktionen Instruktionen umfassen zum Erweitern des als korrekt ausgewählten Satzes mit ganzzahligen Mehrdeutigkeiten von einem anderen Satz oder partiellen Satz.
Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15–16, wobei die Qualitätsmaßnahme mindestens eines ist von: Verhältniswahrscheinlichkeit; und Fischer-Wahrscheinlichkeitstest.
Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15–17, wobei die Signaldaten abgeleitet werden von Signalen, die empfangen werden bei mehreren Stationen von Satelliten von zwei oder mehr GNSS.
Die Vorrichtung von Anspruch 18, wobei mindestens ein Teilsatz der Satelliten Satelliten von weniger als allen der zwei oder mehr GNSS umfasst.
Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15–19, wobei mindestens ein Teilsatz der Satelliten alle bis auf einen der Satelliten umfasst.
Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15–20, wobei mindestens ein Teilsatz der Satelliten alle bis auf zwei der Satelliten umfasst.
Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15–21, wobei die Instruktionen zum Bestimmen von den Signaldaten eines vollständigen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten für alle Satelliten Instruktionen umfasst für: Bestimmen von dem Satz von Signaldaten eines vollständigen Satzes von Fließkommamehrdeutigkeiten mit zugeordneten statistischen Daten; und Bestimmen von dem vollständigen Satz von Fließkommamehrdeutigkeiten eines vollständigen Satzes von festen ganzzahligen Mehrdeutigkeiten.
Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15–22, wobei die Instruktion zum Bestimmen eines partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten Instruktionen umfasst zum Verarbeiten eines Teilsatzes der Signaldaten.
Die Vorrichtung nach Anspruch 22, wobei die Instruktionen zum Bestimmen eines partiellen Satzes von ganzzahligen Mehrdeutigkeiten Instruktionen umfassen zum Vorbereiten von dem vollständigen Satz von Fließkommamehrdeutigkeiten eines partiellen Satzes von Fließkommamehrdeutigkeiten, und Instruktionen zum Verarbeiten des partiellen Satzes von Fließkommamehrdeutigkeiten zum Erzeugen des partiellen Satzes der ganzzahligen Mehrdeutigkeiten.
Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 22–24, wobei das Array von Fließkommamehrdeutigkeiten einzeldifferenzgebildete Mehrdeutigkeitsabschätzungen umfasst.
Die Vorrichtung nach einem der Ansprüche 22–24, wobei das Array der Fließkommamehrdeutigkeiten doppeldifferenzgebildete Mehrdeutigkeitsabschätzungen umfasst.
Ein Programm, umfassend Instruktionen, ausgebildet zum Hervorrufen in einem Prozessor, dass er das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–12 ausführt.
Ein computerlesbares Medium, in dem ein Programm verkörpert ist, wobei das Programm Instruktionen umfasst, ausgebildet zum Hervorrufen in einem Prozessor, dass er das Verfahren nach einem der Ansprüche 1–12 ausführt.
Ein Computerprogrammprodukt, umfassend das computerlesbare Medium von Anspruch 28.