DE112007003538T5

DE112007003538T5 - Positionsverfolgungsgerät und Verfahren

Info

Publication number: DE112007003538T5
Application number: DE112007003538T
Authority: DE
Inventors: Ulrich Vollath; Ken Doucet
Original assignee: Trimble TerraSAT GmbH
Current assignee: Trimble Inc
Priority date: 2007-06-22
Filing date: 2007-06-22
Publication date: 2010-05-20
Also published as: CN101711369B; US8773303B2; CN101711369A; US20100141515A1; WO2009000314A1

Abstract

Positionsverfolgungsgerät, enthaltend
Mittel zum Empfangen von Positionierungssignalen von einer Vielzahl von Satelliten bei bekannten Positionen;
Mittel zum Bestimmen einer Positionsabschätzung unter Verwendung eines rekursiven Filters, ausgebildet zum Empfangen als Eingabe, der Positionierungssignale und eines Konvergenzparameters;
Mittel zum Erhalten einer Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts;
wobei das Mittel zum Bestimmen der Positionsabschätzung ausgebildet ist zum Anpassen des Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzungen.

Description

Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Anmeldung betrifft ein Verfolgen einer Position eines Geräts, beispielsweise zum Detektieren einer langsamen und schnellen Erddeformierung.
Hintergrund der Erfindung
Verschiedene Arten von Positionierungssystemen sind in der Technik bekannt. Beispielsweise stellen Satellitennavigationssysteme eine autonome georäumliche Positionierung mit globaler Abdeckung bereit. Ein globales Navigationssatellitensystem (GNSS, Global Navigation Satellite System) erlaubt GNSS-Empfängern, ihren Ort auf der Erde zu bestimmen unter Verwendung von Signalen, die ausgesandt werden von Satelliten, einschließlich Längengrad, Breitengrad und Höhe, innerhalb weniger Meter oder sogar Zentimeter.
Beispielsweise senden im Orbit kreisende Satelliten ihre präzisen orbitalen Daten aus, die die Position des Satellits und die präzise Zeit, wann das Signal übertragen wurde, enthalten. Die Position des Satellits kann in einer Datennachricht übertragen werden, die einem Code überlagert ist, der als Zeitreferenz dient. Der Empfänger kann dann die Zeit des Aussendens, codiert in der Übertragung, vergleichen mit der Zeit des Empfangs, die gemessen wird durch eine interne Uhr bzw. Taktgeber, wodurch die Flugzeit zu dem Satellit gemessen wird. Mehrere solche Messungen können durchgeführt werden zur gleichen Zeit für unterschiedliche Satelliten, was eine präzise Bestimmung der Position des Empfängers erlaubt.
Jede individuelle Abstandsmessung, die durch den Empfänger durchgeführt wird, verfolgt den Empfänger auf der Oberfläche einer sphärischen Hülle bei dem gemessenen Abstand von dem Satellit nach. Durch Durchführen mehrerer solcher Messungen und Bestimmen eines Schnittpunkts der sphärischen Hüllen, kann eine Positionsfixierung erzeugt werden. Im Allgemeinen werden bei unbekannten Längengrad, Breitengrad, Höhe und Zeit, das heißt, vier unbekannten Parametern, Signale von vier Satelliten für eine präzise Positionsbestimmung benötigt.
Eine gewöhnliche und gut bekannte Anwendung solcher globaler Positionierungssysteme ist es, einen Satellitennavigationssystemempfänger zu verwenden, um die Position eines Fahrzeugs, einer Person, etc., zu bestimmen.
Über dies hinaus ist es bekannt, Satellitennavigationssystemempfänger zu verwenden beim Messen von einer sehr langsamen Bewegung, beispielsweise einer tektonischen Drift bzw. Plattenverschiebung, um die langsame Bewegung oder Deformierung von Kontinenten nach zu verfolgen. Bei Anwendung eines Netzwerks von Satellitennavigationssystemempfängern, können Karten der tektonischen Veränderungen der Erdoberfläche erzeugt werden.
Jedoch können gewisse Ereignisse die langsame Drift stören, die durch die Satellitennavigationssystemempfänger verfolgt wird, und es wird benötigt, solche Störungen zu beurteilen. Beispielsweise können Erdbeben oder Erdrutsche große Bewegungen oder Deformierungen auf der Erdoberfläche über eine sehr kurze Zeitperiode, verglichen mit den langsamen tektonischen Drifts, hervorrufen.
Um eine langsame Erddeformierung oder andere Arten von langsamen Bewegungen mit plötzlichen schnellen Änderungen umfassend zu überwachen, wird ein System benötigt, das in der Lage ist, beide Arten von Bewegung handzuhaben, beispielsweise eine langsame tektonische Drift bzw. Verschiebung und plötzliche Bewegungen, die hervorgerufen werden durch Erdbeben, Erdrutsche, etc.
In Abwesendheit einer schnellen Bewegung ist eine Vielzahl von Filtertechniken bekannt, um eine ausreichende Genauigkeit zu erhalten, aber um auch eine schnelle Bewegung zu verfolgen, wird ein Filter benötigt mit einem ausreichenden dynamischen Bereich, wie zum Beispiel das bekannte Echtzeit-kinematische-(RTK, Real Time Kinematic)-Filter. Ein Problem mit bekannten RTK-Lösungen ist jedoch, dass hohe Genauigkeiten nur erhalten werden können, wenn Trägerphasenmehrdeutigkeiten aufgelöst werden können. Trägerphasenmehrdeutigkeiten resultieren aus der Tatsache, dass eine Positionsbestimmung in einem RTK-Filter-basierten System, eine Phase einer Trägerwelle verwendet. Jedoch ist die Phase einer Welle mehrdeutig, da dieselbe Phase bei jeder Oszillation des Trägersignals wieder auftritt. In RTK-Filterlösungen beschränken Trägerphasenmehrdeutigkeiten Positionsverfolgungssysteme auf Netzwerke mit einem Satellitennavigationsempfängerabstand unter beispielsweise 100 Kilometer. Über dies hinaus treten bei RTK-Filterlösungen Probleme auf hinsichtlich einer Multipfadausbreitung.
Zusammenfassung der Erfindung
Es ist deshalb wünschenswert, eine Positionsverfolgung mit verbesserter Genauigkeit bei Anwesendheit von langsamen und schnellen Bewegungen bereitzustellen.
Eine Lösung wird bereitgestellt durch ein Positionsverfolgungsgerät, das enthält: Mittel zum Empfangen von Positionierungssignalen von einer Vielzahl von Satelliten bei bekannten Positionen; Mittel zum Bestimmen einer Positionsabschätzung unter Verwendung eines rekursiven Filters, ausgebildet zum Empfangen als Eingabe der Positionierungssignale und eines Konvergenzparameters; Mittel züm Erhalten einer Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts; wobei das Mittel zum Bestimmen der Positionsabschätzung ausgebildet ist zum Anpassen des Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzung.
Gemäß einer vorteilhaften Ausführungsform ist das rekursive Filter ein Kalman-Filter und der Konvergenzparameter wird dargestellt durch eine Positionsrauscheingabe an das Kalman-Filter.
Gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform, wird der Konvergenzparameter dargestellt durch die Versatzabschätzung, multipliziert mit einer Konstanten.
Gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform, wird die Versatzabschätzung bestimmt auf Grundlage einer Zeitsequenz von Versatzmessungen.
Gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform, wird die Versatzabschätzung bestimmt auf Grundlage von mindestens einem von

– einer Phase der Positionierungssignale von dem Satelliten; und
– einem Signal von einem Bewegungssensor.

Gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform basiert die Versatzabschätzung auf einem Geschwindigkeitsvektor, der eine Bewegung des Positionsverfolgungsgeräts beschreibt.
Gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform wird der Konvergenzparameter eingestellt auf einen Wert, der eine langsame Konvergenz kennzeichnet, falls die Versatzabschätzung unter einem vorbestimmten Detektionsschwellenwert ist, und zum Einstellen des Konvergenzparameters auf einen Wert, der schnelle Konvergenz kennzeichnet, falls die Versatzabschätzung den vorbestimmten Detektionsschwellenwert überschreitet.
Gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform wird, zum Kennzeichnen schneller Konvergenz, der Konvergenzparameter bestimmt auf Grundlage der Versatzabschätzung, und zum Kennzeichnen langsamer Konvergenz wird der Konvergenzparameter dargestellt durch eine vorbestimmte Konstante.
Gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform ist das Positionsverfolgungsgerät ausgebildet zum: Ausführen eines ersten rekursiven Filterprozesses auf Grundlage einer ersten Gruppe von Zeitsequenzen der Positionierungssignale, beabstandet durch ein erstes Messzeitintervall; Ausführen eines zweiten rekursiven Filterprozesses auf Grundlage einer zweiten Gruppe von Zeitsequenzen von Positionierungssignalen, beabstandet durch ein zweites Messzeitintervall länger als das erste Messintervall; und Verwenden des Bestimmungsergebnisses des ersten rekursiven Filterprozesses, falls die Versatzabschätzung einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, und zum Verwenden des Bestimmungsergebnisses des zweiten rekursiven Filterprozesses, falls die Versatzabschätzung unter dem vorbestimmten Schwellenwert ist.
Gemäß einer anderen vorteilhaften Ausführungsform enthält der Konvergenzparameter Kovarianzen eines Versatzes in verschiedenen räumlichen Richtungen.
Gemäß einer anderen Ausführungsform wird ein Verfahren bereitgestellt zum Verfolgen einer Position, einschließlich eines Empfangens von Positionierungssignalen von einer Vielzahl von Satelliten bei bekannten Positionen bei einem Positionsverfolgungsgerät; eines Erhaltens einer Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts; eines Anpassens eines Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzung; und eines Bestimmens eines Positionsabschätzung unter Verwendung eines rekursiven Filters, das als eine Eingabe die Positionierungssignale und den Konvergenzparameter empfängt.
Gemäß einer anderen Ausführungsform wird ein Programm bereitgestellt, das Instruktionen enthält, die ausgebildet sind zum Hervorrufen in einem Datenverarbeitungsmittel, die Betriebsschritte für ein Positionsverfolgen bzw. Positions-Tracking auszuführen.
Gemäß einer anderen Ausführungsform wird ein computerlesbares Medium bereitgestellt, in dem ein Programm verkörpert ist, wobei das Programm in der Lage ist, einen Computer dazu zu bringen, die Betriebsschritte für eine Positionsverfolgung auszuführen.
Gemäß einer anderen Ausführungsform wird ein Computerprogrammprodukt bereitgestellt, das das computerlesbare Medium umfasst.
Gemäß einer anderen Ausführungsform wird ein System bereitgestellt zum Verfolgen von tektonischen Drifts bzw. Verschiebungen, einschließlich einer Vielzahl von Positionsverfolgungsgeräten.
Weitere vorteilhafte Ausführungsformen werden in weiteren abhängigen Ansprüchen offenbart.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen.
1 zeigt Elemente eines Positionsverfolgungsgeräts gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.
2 stellt Schritte zum Verfolgen einer Position dar, beispielsweise unter Verwendung des Geräts von 1, gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.
3 stellt Schritte eines Verfahrens zum Verfolgen einer Position gemäß einer anderen Ausführungsform der Erfindung dar, insbesondere werden Schritte aufgezeigt zum Verfolgen einer Position auf Grundlage eines Kalman-Filters.
4 zeigt Schritte eines Verfahrens zum Verfolgen einer Position gemäß einer anderen Ausführungsform der Erfindung, insbesondere werden Schritte aufgezeigt zum Anpassen eines Parameters einer Umwandlung auf Grundlage einer detektierten Bewegung.
5 stellt Schritte eines Verfahrens zum Verfolgen einer Position gemäß einer anderen Ausführungsform der Erfindung dar, insbesondere werden Schritte zum Erhalten einer Versatzabschätzung dargestellt.
6 stellt Schritte eines Verfahrens zum Verfolgen einer Position gemäß einer anderen Ausführungsform der Erfindung dar, wobei insbesondere Schritte zum simultanen Ausführen einer langsamen und schnellen Bewegungsdetektion unter Verwendung von zwei Filterprozessen gezeigt werden.
7 stellt ein System zum Detektieren langsamer Deformierungen und einer schnellen Bewegung dar gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.
Detaillierte Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen,
Eine Ausführungsform eines Positionsverfolgungsgeräts gemäß der Erfindung wird nun beschrieben mit Bezug auf 1.
Die vorliegende Ausführungsform betrifft ein Verfolgen einer Position eines Geräts, beispielsweise zum Detektieren einer schnellen und langsamen Erddeformierung, durch Verwenden eines rekursiven Filters, wobei die Filtercharakteristik ausgebildet ist für eine detektierte Art der Bewegung. Beispielsweise wird, falls die Bewegung des Positionsverfolgungsgeräts schnell ist, die Filtercharakteristik derart eingestellt, dass die schnelle Bewegung verfolgt werden kann mit der notwendigen Geschwindigkeit. In diesem Fall kann das Ausgangssignal des Filters, das heißt, die Bewegungsabschätzung, nahe dem schnelländernden Eingangssignal folgen, das heißt, den Positionssignalen, auf Kosten von erhöhtem Rauschen in dem Eingangssignal, das durch das Filter geht zu dem Ausgangsignal. Andererseits wird, falls die Bewegung langsam ist, beispielsweise während Zeiten einer normalen tektonischen Drift, die Filtercharakteristik derart eingestellt, dass die Bewegung langsam verfolgt wird mit dem Vorteil einer effizienten Rauschverringerung, das heißt, das Rauschen in dem Eingangssignal effektiv verhindert wird, und nicht durch das Filter zu dem Ausgangssignal geht. In anderen Worten, wird zu Zeiten einer schnellen Bewegung die Konvergenzgeschwindigkeit des Filterausgangssignals zu dem Eingangssignal hoch eingestellt für schnelle Konvergenz und zu Zeiten einer langsamen Bewegung wird die Konvergenzgeschwindigkeit des Filterausgangssignals zu dem Eingangssignal langsam eingestellt für eine langsame Konvergenz.
1 stellt schematisch Elemente eines entsprechenden Positionsverfolgungsgeräts 100 dar, wie zum Beispiel einen Navigationssatellitensystemempfänger zum Bestimmen einer Position des Geräts auf Grundlage von Signalen, die empfangen werden von einer Vielzahl von im Orbit kreisenden Satelliten.
Das Positionsverfolgungsgerät enthält einen Empfänger zum Empfangen von Positionierungssignalen von einer Vielzahl von Satelliten bei bekannten Positionen. Über dies hinaus enthält das Positionsverfolgungsgerät eine Filtereinheit 120 zum Bestimmen einer Positionsabschätzung unter Verwendung eines rekursiven Filters, das ausgebildet ist zum Empfangen bei einem Eingang der Positionierungssignale und eines Konvergenzparameters. Des Weiteren wird eine Versatzabschätzungseinheit 130 bereitgestellt zum Erhalten einer Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts, kennzeichnend für beispielsweise eine plötzliche Bewegung des Positionsverfolgungsgeräts aufgrund von Ereignissen, wie zum Beispiel einem Erdbeben, einem Erdrutsch, etc.
Die Filtereinheit 120 ist ausgebildet zum Anpassen des Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzung von der Versatzabschätzungseinheit.
Demgemäß ist das Positionsverfolgungsgerät 100 in der Lage, auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren, einschließlich einer langsamen Bewegung während einem Normalbetrieb und schnellen Bewegung, die auftritt bei unbekannten Zeitpunkten. Genauer gesagt, kann das rekursive Filter verwendet werden zum rekursiven Filtern einer Sequenz von Positionierungssignalen von jedem der Satelliten, um zu einer guten Abschätzung der Position zu gelangen auf Grundlage einer vorherigen Messung. In dem Filterprozess ist der Konvergenzparameter kennzeichnend für die Konvergenzgeschwindigkeit des Filters, das heißt, für die Fähigkeit des Filters, Änderungen der Position des Geräts schneller zu folgen. Falls der Konvergenzparameter kennzeichnend ist für eine schnelle Konvergenz, beeinflusst eine tatsächliche Positionsmessung den Vorhersageprozess stärker, wobei, wenn der Konvergenzparameter eine langsame Konvergenz kennzeichnet, eine tatsächliche Messung weniger Einfluss auf den Vorhersageprozess hat.
Demgemäß können bei Anpassung des Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzung, der Filterprozess und daher die Abschätzung der Position des Positionsverfolgungsgeräts ausgebildet werden für externe Bedingungen, wie zum Beispiel eine ungestörte langsame Bewegung des Positionsdetektionsgeräts aufgrund langsamer Deformierungen oder Drifts und der plötzlich schnell auftretenden Bewegung aufgrund von Erdbeben, Erdrutschen und ähnlichem. In einer sich langsam bewegenden Umgebung kennzeichnet der Konvergenzparameter eine langsame Konvergenz, was beim Nachverfolgen einer langsamen Bewegung hilft, während ein großer Einfluss von Messfehlern oder Fehlern in den detektierten Positionierungssignalen in dem Abschätzungsprozess vermieden wird. In einer sich schnell bewegenden Umgebung kennzeichnet die Versatzabschätzung und daher der Konvergenzparameter eine schnell Konvergenz, was in dem Prozess eines Verfolgens von schnellen Bewegungen auf Kosten eines höheren Einflusses von Messfehlern oder Fehlern in den detektierten Positionierungssignalen in dem Abschätzungsprozess hilft, weshalb ein Kompromiss gefunden wird zwischen schneller Adaption des Filters zum Ändern der Messungen und Messfehlern zu erlauben, den Abschätzungsprozess zu beeinflussen.
Das Positionsverfolgungsgerät in der vorliegenden Ausführungsform kann verwendet werden zum Verfolgen von tektonischen Drifts, wie zum Beispiel oben beschrieben, und/oder irgendwelchen anderen Arten von langsamer und schneller Bewegung, wie zum Beispiel von Menschenhand erschaffenen Strukturen, wie zum Beispiel Gebäuden, Brücken, Dämmen, etc.
In den folgenden Beispielen der Elemente des Positionsverfolgungsgeräts 100 von 1 werden diese detaillierter beschrieben. Es wird explizit bemerkt, dass das Folgende sich nur auf Beispiele bezieht und nicht als die Erfindung begrenzend ausgelegt werden sollte.
Das Positionsverfolgungsgerät 100 ist in einem Beispiel dargestellt als Globalnavigations-Satellitensystemempfänger, eingesetzt in einer stationären Position auf der Erdoberfläche. Das Positionsverfolgungsgerät kann angeordnet sein zum Ausführen aller benötigten Messungen und Berechnungen zum Verfolgen der Position des Geräts über die Zeit, wie oben beschrieben, jedoch ist es auch denkbar, das Positionsverfolgungsgerät 100 in einer verteilten Art und Weise bei verschiedenen Orten bereitzustellen. In einem Beispiel besteht das Positionsverfolgungsgerät aus einem Empfänger bei einem bestimmten stationären Ort, und kommuniziert mit einer Zentralstation oder entfernt liegenden Station unter Verwendung von drahtloser oder verdrahteter Kommunikation. Der Empfänger in diesem Beispiel überträgt das empfangene Signal vor oder nach Vorverarbeitungsoperationen an die Zentralstation oder entfernt liegende Station, und die Zentralstation oder entfernt liegende Station führt die benötigten Berechnungen aus zum Bestimmen der Positionsabschätzung unter Verwendung des rekursiven Filters und Anpassen des Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzung. Die Versatzabschätzung kann auch berechnet werden bei der Zentralstation oder entfernt liegenden Station auf Grundlage von Signalen, die empfangen werden von dem Empfänger, oder kann direkt bestimmt werden bei dem Empfänger. In anderen Worten ausgedrückt, ist irgendeine Art von verteilter oder nicht-verteilter Anordnung der individuellen Elemente des Positionsverfolgungsgeräts denkbar.
Die unteren Beispiele des Empfängers 110 werden in weiterem Detail aufgezeigt. In einem Beispiel ist der Empfänger 110 gebildet durch einen Satellitennavigationssystemempfänger, der in der Lage ist zum Empfangen von Positionierungssignalen von einer Vielzahl von Satelliten, um eine Position des Empfängers zu bestimmen. Beispielsweise wird der Empfänger angeordnet zum Empfangen von Signalen von vier im Orbit kreisenden Satelliten, um die Höhe, Längengrad und Breitengrad und Zeitparameter zu berechnen, die benötigt werden für eine Positionsbestimmung. Der Empfänger kann Hardware- und/oder Software-Elemente enthalten, wie zum Beispiel eine Antenne, Hochfrequenzschaltkreis, Demodulierungsschaltkreis, etc., zum Empfangen der Positionierungssignale. Über dies hinaus kann der Empfänger eine Zentralverarbeitungseinheit enthalten und einen Speicher, der passende Programme speichert, die, wenn sie in die Zentralverarbeitungseinheit des Empfängers geladen werden, dem Empfänger ermöglichen, die empfangenen Positionierungssignale von der Vielzahl der Satelliten passend zu verarbeiten, um die Koordinaten der Position des Empfängers zu erhalten.
Die unteren Beispiele der Filtereinheit 120 und der Versatzabschätzungseinheit 130 werden im weiteren Detail beschrieben. Wie oben bemerkt, arbeiten die Filtereinheit und die Versatzabschätzungseinheit zusammen, um eine Positionsabschätzung bereitzustellen auf Grundlage einer vorherigen Messung der Position des Geräts.
Für diesen Zweck verwendet die Filtereinheit ein rekursives Filter, das als eine Eingabe die Positionierungssignale und einen Konvergenzparameter empfängt. In einem Beispiel wird die Filtereinheit realisiert als eine Anordnung mit Hardware- und/oder Software-Elementen, beispielsweise einer Verarbeitungseinheit und einem Speicher, der passende Programmelemente speichert, die, wenn sie in die Verarbeitungseinheit geladen werden, das Ausführen des Filterprozesses ermöglichen. Ferner ist es auch denkbar, dass die rekursive Filtereinheit vollständig realisiert wird als Hardware-Anordnung, wie zum Beispiel als eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC, Application Specific Integrated Circuit), konfiguriert zum Ausführen des rekursiven Filterprozesses, und konfiguriert zum Empfangen als eine Eingabe der Positionierungssignale von dem Empfänger und zum Empfangen des Konvergenzparameters.
Die Versatzabschätzungseinheit 130 erhält in einem Beispiel eine Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts auf Grundlage der empfangenen Positionierungssignale oder auf Grundlage eines Signals, das empfangen wird von einem Bewegungsdetektor. Die Versatzabschätzungseinheit kann dargestellt werden durch Hardware- und/oder Software-Elemente, wie zum Beispiel einer Verarbeitungseinheit und einem Speicher zum Speichern passender Programmelemente, zum die Verarbeitungseinheit dazu zu bringen, wenn Programmelemente geladen sind, den Versatzabschätzungsprozess auszuführen. Die Versatzabschätzungseinheit kann auch einen Bewegungssensor enthalten zum Detektieren einer Bewegung oder Beschleunigung des Sensors aufgrund schneller Bewegungen des Geräts oder kann solche Signale von einem externen Bewegungssensor empfangen, der bereitgestellt wird im Zusammenhang mit dem Positionsverfolgungsgerät. Alternativ wird die Versatzabschätzungseinheit vollständig realisiert als Hardware-Anordnung, wie zum Beispiel durch einen ASIC, konfiguriert zum Ausführen des benötigten Versatzdetektionsprozesses.
In einem anderen Beispiel enthält die Positionsverfolgungseinheit 100 eine Zentralverarbeitungseinheit 140 und einen Speicher zum Speichern passender Programmelemente, um die Zentralverarbeitungseinheit in die Lage zu versetzen, wenn die Programmelemente laufen, die Funktionalität der Versatzabschätzungseinheit und der Filtereinheit, wie oben im Detail beschrieben, auszuführen. In noch einer anderen Ausführungsform sind auch mindestens Elemente des Empfängers 110 in der CPU 140 integriert, wodurch die Funktionalität des Empfängers, der Filtereinheit und der Versatzabschätzungseinheit 110, 120 und 130 realisiert wird.
Im Folgenden wird eine weitere Ausführungsform der Erfindung mit Bezug auf 2 beschrieben. 2 stellt Schritte eines Verfahrens dar zum Bestimmen und Verfolgen einer Position gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. Die Schritte der 2 können ausgeführt werden unter Verwendung des Positionsverfolgungsgeräts, das in 1 dargestellt ist, jedoch ist 2 nicht darauf begrenzt.
In einem ersten Schritt 201, beim Starten der Positionsdetektion oder Verfolgung, werden Positionierungssignale von einer Vielzahl von weiterleitenden Satelliten bei bekannten Positionen empfangen. Beispielsweise senden im Orbit kreisende Satelliten ihre präzisen orbitalen Daten aus, enthaltend die Position des Satelliten und die präzise Zeit, zu der das Signal übertragen wurde. Wie oben bemerkt, lokalisiert jedes individuelle Positionssignal von einem Satelliten den Empfänger auf der Oberfläche einer sphärischen Hülle bzw. Schale bei dem gemessenen Abstand von dem Satellit. Durch Durchführen mehrerer solcher Messungen und Bestimmen eines Schnittpunkts der sphärischen Hüllen, kann eine Positionsfixierung erzeugt werden. Im Allgemeinen werden bei vier unbekannten Parametern, Breitengrad, Längengrad, Höhe und Zeit, Signale von vier Satelliten benötigt für eine präzise Positionsbestimmung. Jedoch können, falls gewisse Annahmen durchgeführt werden, wie zum Beispiel konstante Höhe, etc., Positionierungssignale von weniger als vier Satelliten ausreichend sein.
In einem Beispiel werden die Positionierungssignale konfiguriert wie in der Technik bekannt, beispielsweise zum Ermöglichen einer Phasen-basierten Positionsdetektion. Beispielsweise enthalten die Positionierungssignale eine Trägerwelle, die moduliert wird zum Kennzeichnen einer Phase und/oder Zeitreferenz, und kennzeichnend die Identität des Satelliten, der die Positionierungssignale einstellt.
In einem Schritt 202 wird eine Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts erhalten. Die Versatzabschätzung kennzeichnet bevorzugt eine Änderung eines Ortes oder Position des Verfolgungsgeräts aufgrund einer Bewegung, beispielsweise der Erdoberfläche, wobei das Verfolgungsgerät lokalisiert wird, wie zum Beispiel aufgrund eines Erdbebens, eines Erdrutsches und ähnlichem. Die Versatzabschätzung kann eine Beschleunigung, Geschwindigkeit oder Abweichung zwischen einer vorherigen Position und einer gegenwärtigen Position des Verfolgungsgeräts kennzeichnen. In einer Alternative wird die Versatzabschätzung berechnet auf Grundlage der Positionierungssignale, wie zum Beispiel durch Differenzierung der Trägerphase des Positionierungssignals von der Vielzahl der Satelliten. Des Weiteren kann ein Sensor verwendet werden, der eine Orientierung, Geschwindigkeit, Beschleunigung, etc. erfasst. Die Versatzabschätzung kann auch erhalten werden von einer externen Quelle, wie zum Beispiel einem externen Gerät, das verbunden ist mit dem Positionsverfolgungsgerät oder damit kommuniziert.
In einem Schritt 203 wird der Konvergenzparameter dann angepasst oder aktualisiert auf Grundlage der erhaltenen Versatzabschätzung. In einem Beispiel ist die Versatzabschätzung direkt proportional zu dem Konvergenzparameter, so dass eine Versatzabschätzung, kennzeichnend einen großen Versatz, zu einem Konvergenzparameter führt, der eine schnell Konvergenz kennzeichnet, durch Erlauben größerer Änderungen der Positionsabschätzung hinsichtlich der Positionierungssignale. In anderen Beispielen wird der Parameter erhalten durch irgendeinen Berechnungsprozess, der die Versatzabschätzung empfängt als eine Ausgabe oder irgendeine andere Art von Entscheidungsprozess aufgrund der Versatzabschätzung.
Es wird bemerkt, dass der Schritt 203 optional sein kann, das heißt, dass der Konvergenzparameter nur aktualisiert werden kann, falls es als notwendig erachtet wird. Beispielsweise kann der Konvergenzparameter angepasst werden, falls die Versatzabschätzung eine gewisse Größe oder dynamische Änderung über die Zeit aufweist.
In einem Schritt 204 wird eine Positionsabschätzung bestimmt unter Verwendung eines rekursiven Filters, das als eine Eingabe die Positionierungssignale und einen Konvergenzparameter empfängt. Beispielsweise ist das Filter ein rekursives Zeitdomainfilter zum Berechnen einer Positionsabschätzung auf Grundlage einer vorherigen Messung und eines Konvergenzparameters, wobei die Charakteristiken des Filters hinsichtlich einer Verfolgung von individuellen Positionsmessungen eingestellt werden. Der Konvergenzparameter des Filters beeinflusst die Geschwindigkeit, mit der eine Positionsvorhersage Änderungen folgen kann, oder erlaubt Änderungen in den tatsächlichen Messungen zu folgen, wie sie durchgeführt werden basierend auf den Positionierungssignalen. Gewöhnlich kann, falls eine langsame Bewegung, das heißt, langsame Änderungen der Position des Geräts, erwartet werden, der Konvergenzparameter eingestellt werden, um eine langsame Konvergenz zu kennzeichnen, da in diesem Fall die erwarteten Änderungen der Position klein sind, und das Vorhersageergebnis keine großen Änderungen zum Verfolgen oder Nachverfolgen der tatsächlichen Position braucht. Umgekehrt wird, falls große Bewegungen erwartet oder detektiert werden, der Konvergenzparameter bevorzugt auf einen Wert eingestellt, der eine schnellere Nachverfolgung der Vorhersage oder Positionsabschätzung ermöglicht, das heißt, ein schnelleres Verfolgen der tatsächlichen Position durch Erlauben größerer Änderungen der Positionsabschätzung in dem Filterprozess.
Bevorzugt führt das Filter eine Positionsabschätzung auf Grundlage von mindestens der vorherigen Messung oder einer Vielzahl von nachfolgenden Messungen aus, und über dies hinaus kann die Positionsabschätzung basierend sein auf ein Modellieren eines Zustandsübergangs zwischen einer vorherigen Positionsabschätzung und der gegenwärtigen Position, abgeschätzt auf Grundlage der tatsächlichen Messungen. Der Konvergenzparameter stellt bevorzugt die Filtereigenschaften bzw. Filtercharakteristiken passend ein, das heißt, es werden schnelle Verfolgungsänderungen erlaubt oder langsame Verfolgungsänderungen erlaubt. Der Konvergenzparameter kann deshalb betrachtet werden als ein Einstellen der Filtercharakteristik auf eine Tiefpasscharakteristik, und Anwenden einer Hochpasscharakteristik oder modifizierten Tiefpasscharakteristik, wenn eine größere Bewegung erwartet oder detektiert wird.
Es wird bemerkt, dass das rekursive Filter irgendeine Art von rekursivem Filter sein kann, wie zum Beispiel ein rekursives Zeitdomainfilter.
Nach Schritt 204 kehrt der Fluss zu Schritt 201 zurück und eine nächste Berechnungssequenz einer Positionsabschätzung wird gestartet.
Bevorzugt basiert jede Sequenz von Schritten 201 bis 204 auf Positionierungssignalen, die empfangen werden bei vorbestimmten Zeitpunkten, so dass eine diskrete Sequenz von Positionsmessungen oder Epochen, zu einer ansprechenden Sequenz von Positionsabschätzungen führt. In einem Beispiel wird der Zyklus der Schritte 201–204 ausgeführt zwischen 1 bis 50 mal pro Sekunde, das heißt, die Positionierungssignale, die empfangen werden von der Vielzahl der Satelliten, werden 1–50 mal pro Sekunde verarbeitet, um eine Positionsabschätzung zu bestimmen, und den Konvergenzparameter anzupassen mit der gleichen oder einer geringeren Geschwindigkeit. Jedoch wird bemerkt, dass irgendein anderes Intervall zwischen zwei Zyklen der Schritte 201–204 möglich ist. Über dies hinaus wird in einem anderen Beispiel der Messzyklus unabhängig gemacht von der Versatzabschätzung, so dass eine schnellere Verfolgung der tatsächlichen Position möglich ist.
In einem anderen Beispiel wird die Versatzabschätzung verwendet zum Definieren einer Anzahl von Zeiten, in der die Sequenz der Schritte 201–204 wiederholt werden pro Sekunde mit einer größeren Versatzabschätzung, was zu einer größeren Anzahl von geschätzten Zyklen 201–204 führt. Im Gegenteil kann eine geringere Versatzabschätzung verwendet werden zum Reduzieren der Anzahl der Positionsabschätzungszyklen. Offensichtlich wird, falls eine langsame Bewegung erwartet wird, eine niedrigere Anzahl von Messungen oder Abschätzungszyklen gebraucht, wobei bei einer schnellen Bewegung eine größere Anzahl von Positionsabschätzungen pro gegebenem Zeitintervall gebraucht werden kann.
Es wird bemerkt, dass während eine spezifische Reihenfolge von Schritten 201–204 in 2 gekennzeichnet bzw. indiziert wird, in anderen Ausführungsformen andere Sequenzen möglich sind. Beispielsweise kann der Schritt 202 zum Erhalten einer Versatzabschätzung und der Schritt 203 zum Anpassen des Konvergenzparameters vor oder nach Schritt 204 ausgeführt werden.
Im Folgenden wird eine weitere Ausführungsform der Erfindung mit Bezug auf 3 beschrieben. 3 stellt Elemente eines Verfahrens zum Verfolgen der Position von beispielsweise dem Positionsverfolgungsgerät von 1 dar, jedoch ist 3 nicht darauf begrenzt.
Wie oben im Detail beschrieben, wird eine Positionsabschätzung bestimmt unter Verwendung eines rekursiven Filters, das als Eingabe die Positionierungssignale empfängt von den Satelliten, beispielsweise vier Satelliten, und einen Konvergenzparameter. Das rekursive Filter kann irgendeine Art eines rekursiven Filters sein, wie zum Beispiel ein rekursives Zeitbereichsfilter bzw. Zeitdomainfilter. 3 zeigt nun insbesondere ein Verfahren zum Positionsverfolgen unter Verwendung eines Kalman-Filters als ein Beispiel eines rekursiven Zeitbereichsfilters.
Kalman-Filter sind in der Technik bekannt. Ein Kalman-Filter ist ein effizienten rekursives Filter, das einen Zustand eines dynamischen Systems von einer Reihe von möglichen unvollständigen und/oder rauschbehafteten Messungen abschätzt. Kalman-Filter basieren auf linearen dynamischen Systemen, die diskret im Zeitbereich sind. Ein Kalman-Filter wird modelliert auf einer Markoff-Kette, aufgebaut auf linearen Operatoren, gestört durch gaussches Rauschen. Das Kalman-Filter verwendet einen Systemzustandsvektor und bei jeder diskreten Zeiterhöhung wird ein linearer Operator angewandt auf dem Systemzustand zum Erzeugen eines neuen Zustands. In diesem Prozess kann. Rauschen hineingemischt werden, und möglicherweise Information von Steuerungen des modellierten Systems.
Das Kalman-Filter ist ein rekursiver Abschätzer, in dem der abgeschätzte Zustand von einem vorherigen Zeitschritt und einer gegenwärtigen Messung verwendet werden zum Berechnen einer Abschätzung des gegenwärtigen Zustands. In dem vorliegenden Fall ist die Abschätzung des gegenwärtigen Zustands die Positionsabschätzung der Position des Positionsverfolgungsgeräts.
Das Kalman-Filter wird in zwei Schritten oder Phasen betrieben, nämlich einem Vorhersageschritt und einem Aktualisierschritt. In dem Vorhersageschritt wird die Abschätzung von dem vorherigen Zeitschritt verwendet zum Erzeugen einer Abschätzung des gegenwärtigen Zustands, der vorliegenden Situation oder Position. Danach wird in einem Aktualisierschritt eine tatsächliche Messung von dem gegenwärtigen Zeitschritt verwendet zum Verbessern der Vorhersage, um zu einer hoffentlich akkurateren Abschätzung zu kommen. Demgemäß wird in der Vorhersagephase die Positionsabschätzung berechnet unter Verwendung des Kalman-Filters auf Grundlage des vorherigen Zeitschritts, und in dem Aktualisierschritt wird der lineare Operator, der angewandt wird auf den Zustand, das heißt, die Position, aktualisiert auf Grundlage einer tatsächlichen Messung.
Die mit Bezug auf 3 dargestellte Ausführungsform verwendet ein Kalman-Filter zum Verfolgen der Position des Verfolgungsgeräts. In der Ausführungsform ist der Konvergenzparameter dargestellt durch eine Positionsrauscheingabe oder Komponente des Kalman-Filters, was beispielsweise zu verwenden ist in der Filteraktualisierphase. In dem Kalman-Filter kann der Konvergenzparameter dargestellt werden durch die Versatzabschätzung multipliziert mit einer Konstanten oder, wie mit Bezug auf die vorherigen Ausführungsformen beschrieben. Die Konstante ist im Allgemeinen ein Proportionalitätsfaktor, wie zum Beispiel ein Zeitintervall zwischen nacheinanderfolgenden Epochen oder Abschätzungen.
In der Ausführungsform von 3 in einem ersten Schritt 301 wird, beim Fortführen der Positionsdetektion oder Nachverfolgung, ein Satz von Positionierungssignalen von einer Vielzahl von Satelliten, beispielsweise vier, bei bekannten Positionen empfangen. Dieser Satz von Positionierungssatelliten kann bezeichnet werden als die Positionierungssignale einer Epoche. Wie vorher bemerkt, sendet jeder Satellit seine Positionierungssignale einschließlich einer Zeitreferenz und Identität des Satellits und möglicherweise weitere Information, und das Positionsverfolgungsgerät führt Positionsdetektionsberechnungen auf Grundlage der empfangenen Daten aus. Die Positionsdetektion wird daher ausgeführt bei gewissen Zeitpunkten, im Gewöhnlichen beabstandet durch ein konstantes Zeitintervall oder einem Zeitintervallabstand abhängig von der detektierten Versatzgeschwindigkeit. Deshalb bezieht sich ein Satz von Positionierungssignalen von der Vielzahl der Satelliten auf die Positionierungssignale, die empfangen werden bei dem spezifischen Zeitpunkt.
In einem Schritt 302 wird die Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts erhalten in dem gegenwärtigen Zyklus, wie zum Beispiel mit Bezug auf die übrigbleibenden Ausführungsformen beschrieben. Beispielsweise kann die Versatzabschätzung auf den empfangenen Positionierungssignalen oder externer Information, wie zum Beispiel von einem Beschleunigungssensor oder ähnlichem, basiert sein.
Dann wird im Schritt 303 der Konvergenzparameter angepasst auf Grundlage der Versatzabschätzung für den nächsten Zyklus, wie zum Beispiel mit Bezug auf vorherige Ausführungsformen beschrieben.
Es wird bemerkt, dass Schritte 302 und 303 ausgeführt werden können in der Sequenz, wie in 3 gezeigt, das heißt, nach Schritt 301, so dass der aktualisierte Konvergenzparameter verwendet werden kann in dem gegenwärtigen Zyklus für die Positionsvorhersage, jedoch wird es bemerkt, dass Schritt 302 und 303 auch ausgeführt werden können zu einer anderen Zeit in dem Zyklus, wie zum Beispiel vor Schritt 301 oder nach Schritt 305.
Dann wird in einem Schritt 304 das Kalman-Filter aktualisiert auf Grundlage der Positionsmessung.
In einem Schritt 305 wird eine Positionsabschätzung erhalten von dem Kalman-Filter auf Grundlage des Satzes der Positionierungssignale und des Konvergenzparameters. Deshalb stellt die Positionsabschätzung von dem Kalman-Filter eine Vorhersage des Systemzustands dar, das heißt, der Position des Positionsverfolgungsgeräts und der Phasenmehrdeutigkeiten. Mit anderen Worten ausgedrückt, enthält der vorhergesagte Zustand von dem Kalman-Filter Informationen hinsichtlich der räumlichen Position des Verfolgungsgeräts und eine Abschätzung der Phasenmehrdeutigkeiten der Signale von den individuellen Satelliten. Über dies hinaus hängt die Vorhersage des Systemzustands ab von dem Konvergenzparameter, der einen Positionsrauschausdruck für das Kalman-Filter darstellt. Dieser Ausdruck ist daher kennzeichnend für mögliche oder erwartete Änderungen des Abstandszustands, das heißt, der Position, und kann daher verwendet werden zum Anpassen der Charakteristika des Kalman-Filters zum Anpassen an sich variierende Umgebungen, wie zum Beispiel sich langsame bewegende Umgebungen, oder sich schnell bewegende Umgebungen. Bevorzugt wird der Konvergenzparameter eingestellt auf Grundlage eines vorherigen Zyklus des Kalman-Filters und basiert daher auf einer vorherigen Versatzabschätzung, die berechnet wird für einen vorherigen Zyklus.
Beispielsweise wird der Konvergenzparameter dargestellt durch einen Positionsrauschausdruck des Kalman-Filters, verwendet in dem Vorhersageschritt des Filters, wie oben beschrieben. In diesem Fall wird der Konvergenzparameter dargestellt durch eine Matrix, die die Varianzen der Bewegung in den unterschiedlichen räumlichen Richtungen enthält. Durch Einstellen der Varianzen bzw. Schwankungen kann das Verhalten des Filters beeinflusst werden. Die Varianzen können eingestellt werden auf Grundlage der erwarteten Bewegung, beispielsweise kann, falls in einer bestimmten Anwendung eine langsame Bewegung in eine gewissen Richtung immer angenommen wird, beispielsweise aufgrund physikalischer Randbedingungen, die im Zusammenhang stehende Varianz auf einen geringen Wert eingestellt werden.
Über dies hinaus ist es möglich, dass der Konvergenzparameter Kovarianzen eines Versatzes in unterschiedlichen räumlichen Richtungen enthält, um vorheriges Wissen hinsichtlich der erwarteten Bewegung in die Abschätzung einzuführen. Beispielsweise kann eine Bewegung in eine räumliche Richtung von der Bewegung in einer anderen Richtung abhängen, also beispielsweise von physikalischen Randbedingungen.
Nach Schritt 305 kehrt der Fluss zu Schritt 301 zurück, und eine nächster Positionsabschätzungszyklus beginnt mit Schritt 301.
Die Ausführungsform von 3 stellt eine Verwendung eines Kalman-Filters dar zum Ausführen einer Positionsverfolgung aufgrund von Satellitenpositionierungssignalen, einschließlich einem Einstellen eines Konvergenzparameters des Kalman-Filters auf Grundlage eines detektierten Versatzes oder Bewegung des Verfolgungsgeräts, um den Verfolgungsprozess anzupassen an externe Bedingungen, das heißt, langsame Bewegung oder Deformierung der Erdoberfläche, oder schnelle Bewegung aufgrund von Erdbeben und Erdrutschen, etc.
Unten wird eine andere Ausführungsform des Verfolgungsprozesses unter Verwendung eines Kalman-Filters beschrieben.
Das Kalman-Filter ist ein Satz von mathematischen Gleichungen, die optimale Abschätzungen eines Zustandsvektors, X_k zu jeder gegebenen Zeit t_k bereitstellen. Ferner gibt es zwei verschiedene Sätze von Gleichungen – die Vorhersagegleichungen und die Aktualisiergleichungen. Diese sind wie folgt:
Vorhersagegleichungen:

Φk,k-1(+) (1)
Pk(–) = Φk,k-1 Pk-1(+)Φt k,k-1 + Qk,k-1 (2) wobei

X_k(–)

der vorhergesagte Zustandsvektor zur Zeit t_k ist

Φ_k,k-1

die Übergangsmatrix zwischen Zeiten t_k-1 und t_k ist

X_k-1(+)

der geschätzte Zustandsvektor zur Zeit t_k-1 ist

P_k(–)

die vorhergesagte Zustandskovarianzmatrix zur Zeit t_k ist

P_k-1(+)

die abgeschätzte Zustandskovarianzmatrix zur Zeit t_k-1 ist

Q_k,k-1

die Systemrauschkovarianzmatrix zwischen Zeiten t_k-1 und t_k ist

Aktualisiergleichungen:

Xk(+) = Xk(–) + Kk{Zk – Hk Xk(–)} (3)
Pk(+) = {I – Kk Hk} Pk(–) (4)
Kk = Pk(–) Ht k{Hk Pk(–)Ht k + Rk}–1 (5) wobei

X_k(+)

der abgeschätzte Zustandsvektor zur Zeit t_k ist

Z_k

der Messvektor zur Zeit t_k ist

H_k

die Designmatrix zur Zeit t_k ist

Q_k(+)

die abgeschätzte Zustandskovarianzmatrix zur Zeit t_k ist

R_k

die Messkovarianzmatrix zur Zeit t_k ist

Mit den obigen Gleichungen wird klar, dass der Effekt eines neuen Messvektors, Z_k, auf den abgeschätzten Zustandsvektor, X_k(+), zur Zeit t_k bestimmt wird durch die Kalman-Verstärkungsmatrix, K_k, dargestellt in Gleichung (5). Die Verstärkungsmatrix verwendet die vorhergesagte Zustandskovarianzmatrix, P_k(–), und die Messkovarianzmatrix, R_k, zum Bestimmen, wie viel Gewicht neuen Messungen zu geben ist. Wenn die vorhergesagte Zustandskovarianzmatrix modifiziert wird in Richtung kleinerer Werte, beispielsweise in Richtung Null, wird den vorhergesagten Messungen, H_kX_k(–), mehr und mehr vertraut, während die tatsächlichen Messungen, Z_k, weniger und weniger vertraut wird. Mit anderen Worten ausgedrückt, haben in diesem Fall die tatsächlichen Messungen, Z_k, weniger und weniger Einfluss auf die vorhergesagten Messungen, H_kX_k(–) und das Filter wird passender für eine langsame Bewegung, wie zum Beispiel eine tektonische Drift. Andererseits haben, wenn die vorhergesagte Zustandskovarianzmatrix modifiziert wird in Richtung größerer Werte, die tatsächlichen Messungen, Z_k, mehr und mehr Einfluss auf die vorhergesagten Messungen, H_kX_k(–), und das Filter wird passender für schnelle oder plötzliche Bewegung. Deshalb kann die Vorhergesagte-Zustandskovarianzmatrix, P_k(–) betrachtet werden als den Konvergenzparameter darstellend oder mindestens enthaltend.
Über dies hinaus kann, da die tatsächlichen Messungen im Allgemeinen den wahren Zustand auf einen gewünschten Grad reflektieren sollten, der gewünschte Grad an Einfluss eingestellt werden durch Hinzuführen von Ungewissheit in dem Prozess über die Systemrauschkovarianzmatrix, Q_k,k-1. Deshalb kann die Systemrauschkovarianzmatrix Q_k,k-1 verwendet werden als Konvergenzparameter, und wie mit Bezug auf die anderen Ausführungsformen beschrieben, angepasst werden.
In einem Beispiel wird des als ausreichend betrachtet, die Systemrauschkovarianzmatrix für die Positionszustände als Folgendes anzunehmen: Qk,k-1 = q Δt I3 (6)wobei

q: der erwartete Restfehler in den Deformierungsmodellen (Meter²/Sekunde) ist
Δt: t_k – t_k-1 (Sekunden)
I₃: 3 × 3 Identitätsmatrix

In diesem Fall kann der Parameter q in Gleichung 6 verwendet werden zum Bestimmen des Konvergenzparameters.
Der Parameter q in dem vorliegenden Beispiel kann direkt gesetzt werden auf Grundlage des bestimmten Versatzes des Verfolgungsgeräts, und angepasst werden, wie mit Bezug auf andere Ausführungsformen beschrieben. Hier stellt das Zeitintervall Δt = t_k – t_k-1 die vorbestimmte Konstante dar, multipliziert mit dem Parameter q zum letztendlichen Erhalten des Konvergenzparameters.
Beispielsweise kann in Abwesendheit von irgendwelchen anderen Störungskräften q eingestellt werden auf einen Standardwert von ungefähr (2 cm)²/Jahr oder 1,3e–11 m²/Sekunde. Jedoch kann, falls es plötzliche Änderungen der Position der Antenne aufgrund eines Erdbebens oder Erdrutsches gibt, q angepasst werden, um die Dynamik der Situation zu reflektieren, wie in den anderen Ausführungsformen offenbart. Sobald q erhöht wird, wird neuen Messungen mehr Gewicht gegeben, und das Kalman-Filter wird besser in der Lage sein, die wahre Position der Antenne durch das Ereignis nachzuverfolgen. Wenn das Verfolgungsgerät wieder stationär ist, kann q verringert werden, beispielsweise auf den Standardwert, und das Kalman-Filter wird weiter konvergieren auf die neue Antennenposition.
Im Folgenden wird eine weitere Ausführungsform der Erfindung mit Bezug auf 4 beschrieben.
4 stellt insbesondere Schritte dar zum Einstellen eines Konvergenzparameters auf Grundlage der Größe eines detektierten Versatzes bzw. Verrückung (displacement), um zwischen dem stationären oder sich langsam bewegenden Zustand und dem nicht-stationären oder schnell bewegenden Zustand zu unterscheiden.
Die Ausführungsform von 4 stellt nur Schritte dar zum Einstellen des Konvergenzparameters, und daher können Schritte von 4 von einem Ausgangspunkt A in 2 starten, das heißt, nach Schritt 201 in 2, oder können bei einem Ausgangspunkt A von 3 starten, das heißt, nach Schritt 301 in 3. Nach einem Bestimmen des Konvergenzparameters gemäß der Ausführungsform von 4 können Schritte weiterführen bei Eintrittspunkt B von 2, das heißt, nach Schritt 203, oder bei einem Eintrittspunkt B von 3, das heißt, nach Schritt 303 von 3.
In einem ersten Schritt 401 wird eine Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts erhalten, wie beispielsweise mit Bezug auf die vorherigen Ausführungsformen beschrieben.
In einem Schritt 402 wird entschieden, ob die Versatzabschätzung einen Versatzschwellenwert überschreitet. Der Versatzschwellenwert, verwendet im Schritt 402, wird bevorzugt derart gesetzt, dass er unterscheidet zwischen langsamen Bewegungen, wie zum Beispiel solche, die während normaler Zeiten eines Betriebs auftreten, das heißt, langsamen Deformierungen auf der Erdoberfläche, von einer schnellen Bewegung, wie zum Beispiel einer solchen, die auftritt während einem Erdbeben oder Erdrutsch.
In einem Schritt 402 wird bestimmt, dass die Versatzabschätzung den Versatzschwellenwert überschreitet, das heißt, falls der Entscheidungsschritt 402 ”JA” ist, wird in einem Schritt 403 der Konvergenzparameter eingestellt zum Kennzeichnen einer schnellen Konvergenz. In einem Schritt 402 wird die Entscheidung ”NEIN”, das heißt, falls die Versatzabschätzung nicht den Versatzschwellenwert überschreitet, wird der Konvergenzparameter eingestellt zum Kennzeichnen einer langsamen Konvergenz des rekursiven Filters, wie zum Beispiel des Kalman-Filters von 3.
Danach geht der Fluss an Betriebsschritten weiter, wie mit Bezug auf die vorherigen Ausführungsformen beschrieben, beispielsweise mit Schritt 201 in 2, das heißt, dem nächsten Zyklus für eine Positionsabschätzung oder Schritt 305 in 3.
Beispielsweise kann in Schritt 403 zum Kennzeichnen einer schnellen Konvergenz, der Konvergenzparameter eingestellt werden auf Grundlage der Versatzabschätzung, beispielsweise durch passendes Verarbeiten der Versatzabschätzung, wie vorher beschrieben. Beispielsweise kann, um Fehlalarme aufgrund einzelner Versatzabschätzungen zu verhindern, die den Schwellenwert überschreiten, eine Sequenz an Versatzabschätzungen gefiltert werden, wie zum Beispiel Tiefpass-gefiltert oder ein Mittelwert einer vorbestimmten Anzahl von sequentiellen Versatzabschätzungen kann berechnet werden.
Gemäß einem anderen Beispiel kann in einem Schritt 404 zum Einstellen des Konvergenzparameters zum Kennzeichnen einer langsamen Konvergenz des rekursiven Filters der Konvergenzparameter gleich einer vorbestimmten Konstante eingestellt werden, was kennzeichnet, dass sehr kleine Variationen der Messungen erwartet werden.
In einem Beispiel kann in einem Schritt 403 die Versatzabschätzung, wenn ein Kalman-Filter verwendet wird, dargestellt werden durch einen Geschwindigkeitsvektor, der eine Bewegung des Positionsverfolgungsgeräts beschreibt. Deshalb kann in diesem Fall das Kalman-Filter schnell raschen Variationen der Position des Verfolgungsgeräts folgen. Ähnlich kann in Schritt 404 der Konvergenzparameter eingestellt werden auf einen kleinen Wert, der ein niedriges Positionsrauschen für das Kalman-Filter kennzeichnet, wobei die Annahme durchgeführt wird, dass die Stationen im Wesentlichen statisch sind.
Die Ausführungsform der 4 ermöglicht eine verbesserte Positionsabschätzung während Zeiten einer langsamen Bewegung mit der Konvergenz des Filters, geführt durch eine konstante und verbesserte Positionsabschätzung während Zeiten rascher Bewegung mit der Konvergenz des Filters adaptiv auf Grundlage des detektierten Versatzes.
Im Folgenden wird eine weitere Ausführungsform der Erfindung beschrieben mit Bezug auf 5. 5 stellt Schritte eines Verfahrens zum Bereitstellen von einem Verfolgen dar, insbesondere werden Beispiele dargestellt zum Erhalten einer Versatzabschätzung an dem Positionsverfolgungsgerät.
In einem ersten Schritt 501 wird ein Satz von Positionierungssignalen von einer Vielzahl von Satelliten bei bekannten Positionen empfangen, wie zum Beispiel mit Bezug auf vorherige Ausführungsformen beschrieben.
In einem Schritt 502 kann eine Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts erhalten werden auf Grundlage des Satzes von Positionierungssignalen. In einem Beispiel wird die Versatzabschätzung bestimmt auf Grundlage einer Phase der Signale von den Satelliten. Differenzieren der Phase der Signale, die empfangen werden von dem individuellen Satelliten, führt zu einer Größe, die die Änderung der Phase über die Zeit kennzeichnet, und sich daher auf einen Versatz des Verfolgungsgeräts bezieht. Ein Ausführen solch einer Detektion von Phasenvariationen in den Signalen von den individuellen Satelliten ermöglicht, dass das Verfolgungsgerät einen Versatz in verschiedene Richtungen bestimmt, das heißt, Breitengrad, Längengrad und Höhe. Natürlich kann der Versatz des Verfolgungsgeräts auch berechnet werden in einem anderen Koordinatensystem.
Alternativ kann, wie im Schritt 503 gezeigt, die Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts erhalten werden von einem Positionssensor, wie zum Beispiel einem Beschleunigungssensor oder irgendeiner Art von Gravitations- oder Versatzsensor. Der Positionssensor kann direkt angebracht werden an dem Positionsverfolgungsgerät, so dass er einintegrales Teil desselben bildet, oder kann an einem externen Ort positioniert sein. Während Schritte 501 und 503 als unterscheidbare Alternativen gezeigt sind, können beide auch in einer einzelnen Ausführungsform kombiniert werden. In einem anderen Beispiel wird die Versatzabschätzung erhalten von einer Zeitsequenz der Versatzmessungen, wie zum Beispiel durch Durchschnittbilden einer Sequenz von Versatzabschätzungen oder durch Tiefpassfiltern einer Sequenz von Versatzabschätzungen, um eine verlässliche Versatzabschätzung zu erhalten.
Im Folgenden wird eine weitere Ausführungsform der Erfindung mit Bezug auf 6 beschrieben.
6 stellt Schritte zum Ausführen einer Positionsverfolgung dar, insbesondere werden Schritte beschrieben zum Verbessern der Adaptierbarkeit des Verfolgungsgeräts an wechselnde Umgebungen durch Ausführen von Parallelpositions-Verfolgungszyklen bei verschiedenen Zeitintervallen.
In einem stationären oder fast stationären Umfeld, wie aufgrund einer langsamen Bewegung ein Messen einer Erddeformierung, können Positionsabschätzungszyklen nur gebraucht werden mit einer niedrigen Rate, beispielsweise einmal pro Sekunde, oder einmal pro Stunde, oder sogar einmal pro Tag. Eine häufigere Positionsabschätzung könnte in diesem Fall nicht den Detektionsprozess verbessern, da Messfehler das Ergebnis beeinflussen würden.
Andererseits wird, während Zeiten einer schnellen Bewegung, eine häufigere Positionsabschätzung benötigt, um in der Lage zu sein, Bewegungen nachzuverfolgen, und Positionsabschätzungen können ausgeführt werden müssen mit einer hohen Rate, wie zum Beispiel 1–50 mal pro Sekunde.
Gemäß einer Ausführungsform ist es möglich, die Rate des Abschätzungsprozesses zu modifizieren auf Grundlage der Versatzabschätzung mit einer höheren Rate bei größeren Versatzabschätzungen und einer geringeren Positionsabschätzungsrate bei kleinem oder keinem Versetzen des Verfolgungsgeräts.
Jedoch offenbart, da das Kalman-Filter einige Zeit benötigt, um sich an eine Änderung der Positionsabschätzungsrate anzupassen, das heißt, sich an eine niedrige Rate anzupassen, wenn vorher eine hohe Rate verwendet wurde und umgekehrt, die vorliegende Ausführungsform einen parallelen Kalman-Filter-Prozess mit unterschiedlicher Rate, wobei ein erster Prozess eine höhere Rate aufweist, und ein zweiter Prozess eine niedrigere Rate aufweist.
Im Schritt 601 wird eine Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts erhalten, wie mit Bezug auf vorherigen Ausführungsformen beschrieben.
In einem Schritt 602 wird demgemäß ein erster rekursiver Filterprozess, wie zum Beispiel ein Kalman-Filter-Prozess, ausgeführt, auf Grundlage einer ersten Gruppe von Zeitsequenzen der Positionierungssignale auf Grundlage eines ersten Messzeitintervalls.
Parallel dazu wird in einem Schritt 603 ein zweiter rekursiver Filterprozess, wie zum Beispiel ein gewöhnlicher Filterprozess, ausgeführt auf Grundlage einer zweiten Gruppe von Zeitsequenzen der Positionierungssignal, beabstandet durch ein zweites Messzeitintervall länger als das erste Messintervall. Es wird bemerkt, dass Schritt 601 und 602 entsprechend Schritte enthalten zum Anpassen oder Aktualisieren eines im Zusammenhang stehenden Konvergenzparameters bei den entsprechenden Raten, wie zum Beispiel mit Bezug auf vorherige Ausführungsformen beschrieben.
Demgemäß führen der erste und zweite rekursive Filterprozess beide eine Positionsverfolgung aus, jedoch mit verschiedenen Positionsabschätzungsraten.
In einem Schritt 604 wird bestimmt, ob die Versatzabschätzung einen Versatzschwellenwert überschreitet, und in Schritt 604 ist die Entscheidung ”JA”, und das Bestimmungsergebnis von dem ersten Filterprozess wird verwendet in einem Schritt 605. Falls in einem Schritt 604 die Entscheidung ”NEIN” ist, falls die Versatzabschätzung nicht den Versatzschwellenwert in einem Schritt 606 überschreitet, wird das Bestimmungsergebnis von dem zweiten Filterprozess verwendet.
Demgemäß wird während Zeiten einer langsamen Bewegung der Filterprozess mit der geringeren Rate und ansprechend auf das längere Zeitintervall verwendet, wobei während Zeiten einer schnellen Bewegung der rekursive Filterprozess mit der höheren Rate oder kleinerem Messzeitintervall verwendet wird. Demgemäß kann, beim Detektieren schneller Bewegungsereignisse, wie zum Beispiel einem Erdbeben, der optimale passende Filterprozess verwendet werden.
Im Folgenden wird eine weitere Ausführungsform der Erfindung beschrieben mit Bezug auf 7.
7 stellt ein System dar zum Detektieren langsamer Deformierungen und schneller Bewegung.
Das System enthält eine Vielzahl von Positionsverfolgungsgeräten 100, wie zum Beispiel mit Bezug auf vorherige Ausführungsformen beschrieben. Die Positionsverfolgungsgeräte 100 empfangen Positionierungssignale von der Vielzahl der Satelliten 700 und jedes berechnet Positionsabschätzungen auf Grundlage der empfangenen Signale, wie mit Bezug auf vorherige Ausführungsformen beschrieben. Die Positionsabschätzungen werden übertragen an eine Zentralstation 710, beispielsweise durch drahtlose oder drahtgebundene Kommunikation, was eine Zentralverarbeitung oder Sammlung der gemessenen Daten ermöglicht.
Die Vielzahl der Positionsverfolgungsgeräte wird kombiniert in einem Netzwerk, möglicherweise mit großem Abstand zwischen den individuellen Positionsverfolgungsgeräten, was die Qualifizierung tektonischer Bewegungen ermöglicht, während zur gleichen Zeit es ermöglicht wird, schnelle Bewegungen, wie zum Beispiel Erdbeben zu verfolgen und zu betrachten.
Gemäß einer anderen Ausführungsform kann ein Programm bereitgestellt werden, das Instruktionen enthält, die ausgebildet sind, um in einer Datenverarbeitungseinrichtung oder Datenverarbeitungsmittel es hervorzurufen, ein Verfahren mit den Merkmalen der oben beschriebenen Ausführungsformen auszuführen.
Gemäß einem anderen Beispiel kann ein computerlesbares Medium bereitgestellt werden, das das Programm verwendet.
Gemäß einer anderen Ausführungsform kann ein Computerprogrammprodukt das computerlesbare Medium umfassen.
Gemäß einer anderen Ausführungsform wird ein optisches Instrument bereitgestellt, das das Kalibrierungsfehler-Korrekturgerät umfasst.
Gemäß einer anderen Ausführungsform wird ein optisches Instrument bereitgestellt, das kalibriert ist gemäß der obigen Verfahrensschritte der oben beschriebenen Ausführungsformen.
Gemäß einer anderen Ausführungsform wird ein Positionsverfolgungsgerät bereitgestellt, das enthält
einen Empfänger von Positionierungssignalen von einer Vielzahl von Satelliten bei bekannten Positionen,
eine Verarbeitungseinheit,
einen Speicher,
wobei der Speicher die Positionierungssignale, einen Konvergenzparameter, eine Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts und Programmelemente zum Ausführen auf Verarbeitungseinheit speichert zum Bestimmen der Positionsabschätzung unter Verwendung eines rekursiven Filters, das die Positionierungssignale und den Konvergenzparameter verwendet, und zum Anpassen des Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzung.
Über dies hinaus speichert in einem anderen Beispiel der Speicher als rekursives Filter ein Kalman-Filter-Programm, wobei der Konvergenzparameter dargestellt wird durch eine Positionsrauscheingabe an das Kalman-Filter.
In einem anderen Beispiel speichert der Speicher ein Programmelement zum Duplizieren der Versatzabschätzung mit einer Konstante, und zum Speichern des Ergebnisses als Konvergenzparameter.
In einem anderen Beispiel speichert der Speicher ein Programmelement zum Bestimmen der Versatzabschätzung auf Grundlage von einem von

– einer Zeitsequenz von Versatzmessungen;
– einer Phase der Positionierungssignale von den T-Satelliten; und
– einem Signal von einem Bewegungssensor.

In einem anderen Beispiel speichert der Speicher einen Geschwindigkeitsvektor, der eine Bewegung des Positionsverfolgungsgeräts als Versatzabschätzung beschreibt.
In einem anderen Beispiel speichert der Speicher ein Programmelement zum Einstellen des Konvergenzparameters auf einen Wert, der eine langsame Konvergenz kennzeichnet, falls die Versatzabschätzung unter einem vorbestimmten Detektionsschwellenwert ist, und zum Einstellen des Konvergenzparameters auf einen Wert, der eine schnelle Konvergenz kennzeichnet, falls die Versatzabschätzung den vorbestimmten Detektionsschwellenwert überschreitet.
In einem anderen Beispiel speichert der Speicher ein Programmelement zum Bestimmen, zum Kennzeichnen schneller Konvergenz, des Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzung und, zum Kennzeichnen langsamer Konvergenz, zum Bestimmen des Konvergenzparameters als eine vorbestimmte Konstante.
In einem anderen Beispiel speichert der Speicher Programmelemente zum Ausführen eines ersten rekursiven Filterprozesses auf Grundlage einer ersten Gruppe von Zeitsequenzen der Positionierungssignale, beabstandet durch ein erstes Messzeitintervall, zum Ausführen eines zweiten rekursiven Filterprozesses auf Grundlage einer zweiten Gruppe der Zeitsequenzen der Positionierungssignale, beabstandet durch ein zweites Messzeitintervall, länger als das erste Messintervall, und zum Verwenden des Bestimmungsergebnisses des ersten rekursiven Filterprozesses, falls die Versatzabschätzung einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, und zum Verwenden des Bestimmungsergebnisses des zweiten rekursiven Filterprozesses, falls die Versatzabschätzung unter dem vorbestimmten Schwellenwert ist.
In einem anderen Beispiel speichert der Speicher ein Programmelement zum Bestimmen des Konvergenzparameters, einschließlich Kovarianzen eines Versatzes in verschiedenen räumlichen Richtungen.
ZUSAMMENFASSUNG
Die vorliegende Anmeldung betrifft ein Verfolgen einer Position eines Geräts, beispielsweise zum Detektieren einer langsamen und schnellen Erddeformierung durch Verwendung eines rekursiven Filters, der die Filtercharakteristik aufweist, die ausgebildet ist für eine detektierte Art von Bewegung. Falls die Bewegung des Positionsverfolgungsgeräts schnell ist, wird die Filtercharakteristik derart eingestellt, dass die schnelle Bewegung mit der notwendigen Geschwindigkeit verfolgt werden kann. Andererseits wird, falls die Bewegung langsam ist, beispielsweise während Zeiten einer normalen tektonischen Drift, die Filtercharakteristik derart eingestellt, dass die Bewegung langsam nachverfolgt wird mit dem Vorteil der effizienten Rauschverringerung, das heißt, Rauschen in dem Eingangssignal wird effektiv aufgehalten und geht nicht durch das Filter zu dem Ausgangssignal. Daher wird in Zeiten einer schnellen Bewegung die Konvergenzgeschwindigkeit des Filterausgangssignals zu dem Eingangssignal hoch eingestellt für schnelle Konvergenz, und in Zeiten einer langsamen Bewegung, die Konvergenzgeschwindigkeit des Filterausgangssignals zu dem Eingangssignal langsam eingestellt für eine langsame Konvergenz. Das Filter kann ein Kalman-Filter sein.

Claims

Positionsverfolgungsgerät, enthaltend Mittel zum Empfangen von Positionierungssignalen von einer Vielzahl von Satelliten bei bekannten Positionen; Mittel zum Bestimmen einer Positionsabschätzung unter Verwendung eines rekursiven Filters, ausgebildet zum Empfangen als Eingabe, der Positionierungssignale und eines Konvergenzparameters; Mittel zum Erhalten einer Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts; wobei das Mittel zum Bestimmen der Positionsabschätzung ausgebildet ist zum Anpassen des Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzungen.
Positionsverfolgungsgerät nach Anspruch 1, wobei das rekursive Filter ein Kalman-Filter ist, und wobei der Konvergenzparameter dargestellt ist durch eine Positionsrauscheingabe an den Kalman-Filter.
Positionsverfolgungsgerät nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Konvergenzparameter dargestellt ist durch die Versatzabschätzung multipliziert mit einer Konstanten.
Positionsverfolgungsgerät nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Versatzabschätzung bestimmt wird auf Grundlage einer Zeitsequenz von Versatzmessungen.
Positionsverfolgungsgerät nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Versatzabschätzung bestimmt wird auf Grundlage von mindestens einem von: – einer Phase der Positionierungssignal von den Satelliten; und – einem Signal von einem Bewegungssensor.
Positionsverfolgungsgerät nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Versatzabschätzung auf einem Geschwindigkeitsvektor basiert, der eine Bewegung des Positionsverfolgungsgeräts beschreibt.
Positionsverfolgungsgerät nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Mittel zum Bestimmen der Position ausgebildet ist zum Einstellen des Konvergenzparameters auf einen Wert, der eine langsame Konvergenz kennzeichnet, falls die Versatzabschätzung unter einem vorbestimmten Detektionsschwellenwert ist, und zum Einstellen des Konvergenzparameters auf einen Wert, der eine schnelle Konvergenz kennzeichnet, falls die Versatzabschätzung den vorbestimmten Detektionsschwellenwert überschreitet.
Positionsverfolgungsgerät nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zum Kennzeichnen schneller Konvergenz der Konvergenzparameter bestimmt wird auf Grundlage der Versatzabschätzung und zum Kennzeichnen langsamer Konvergenz der Konvergenzparameter dargestellt ist durch eine vorbestimmte Konstante.
Positionsverfolgungsgerät nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Mittel zum Bestimmen einer Position des Positionsverfolgungsgeräts ausgebildet ist zum: Ausführen eines ersten rekursiven Filterprozesses auf Grundlage einer ersten Gruppe von Zeitsequenzen von Positionierungssignalen, beabstandet durch ein erstes Messzeitintervall; Ausführen eines zweiten rekursiven Filterprozesses auf Grundlage einer zweiten Gruppe von Zeitsequenzen von Positionierungssignalen, beabstandet durch ein zweites Messzeitintervall länger als das erste Messintervall; und Verwenden des Bestimmungsergebnisses des ersten rekursiven Filterprozesses, falls die Versatzabschätzung einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, und zum Verwenden des Bestimmungsergebnisses des zweiten rekursiven Filterprozesses, falls die Versatzabschätzung unter dem vorbestimmten Schwellenwert ist.
Positionsverfolgungsgerät nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Konvergenzparameter Kovarianzen eines Versatzes in verschiedenen räumlichen Richtungen enthält.
Verfahren zum Verfolgen einer Position, enthaltend: Empfangen von Positionierungssignalen von einer Vielzahl von Satelliten bei bekannten Positionen bei einem Positionsverfolgungsgerät; Erhalten einer Versatzabschätzung des Positionsverfolgungsgeräts; Anpassen eines Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzung; und Bestimmen einer Positionsabschätzung unter Verwendung eines rekursiven Filters, das als Eingabe die Positionierungssignale und den Konvergenzparameter empfängt.
Verfahren nach Anspruch 11, wobei das rekursive Filter ein Kalman-Filter ist, und wobei der Konvergenzparameter dargestellt wird durch eine Positionsrauscheingabe an das Kalman-Filter.
Verfahren nach einem der Ansprüche 11–12, enthaltend Bestimmen des Konvergenzparameters durch Multiplizieren der Versatzabschätzung mit einer Konstanten.
Verfahren nach einem der Ansprüche 11–13, enthaltend Bestimmen der Versatzabschätzung auf Grundlage einer Zeitsequenz von Versatzmessungen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 11–14, enthaltend Bestimmen der Versatzabschätzung auf Grundlage von mindestens einem von: – einer Phase der Positionierungssignale von den Satelliten; und – einem Signal von einem Bewegungssensor.
Verfahren nach einem der Ansprüche 11–15, wobei die Versatzabschätzung auf einem Geschwindigkeitsvektor basiert, der eine Bewegung des Positionsverfolgungsgeräts beschreibt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 11–16, enthaltend Einstellen des Konvergenzparameters auf einen Wert, der eine langsame Konvergenz kennzeichnet, falls die Versatzabschätzung unter einem vorbestimmten Detektionsschwellenwert ist, und Einstellen des Konvergenzparameters auf einen Wert, der schnelle Konvergenz kennzeichnet, falls die Versatzabschätzung den vorbestimmten Detektionsschwellenwert überschreitet.
Verfahren nach einem der Ansprüche 11–17, enthaltend Bestimmen des Konvergenzparameters auf Grundlage der Versatzabschätzung zum Kennzeichnen schneller Konvergenz und Definieren des Konvergenzparameters als eine vorbestimmte Konstante zum Kennzeichnen langsamer Konvergenz.
Verfahren nach einem der Ansprüche 11–18, enthaltend: Ausführen eines ersten rekursiven Filterprozesses auf Grundlage einer ersten Gruppe von Zeitsequenzen von Positionierungssignalen, beabstandet durch ein erstes Messzeitintervall; Ausführen eines zweiten rekursiven Filterprozesses auf Grundlage einer zweiten Gruppe von Zeitsequenzen von Positionierungssignalen, beabstandet durch ein zweites Messzeitintervall länger als das erste Messintervall; und Verwenden des Bestimmungsergebnisses des ersten rekursiven Filterprozesses, falls die Versatzabschätzung einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, und Verwenden des Bestimmungsergebnisses des zweiten rekursiven Filterprozesses, falls die Versatzabschätzung unter dem vorbestimmten Schwellenwert ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 11–19, wobei der Konvergenzparameter Kovarianzen eines Versatzes in verschiedenen räumlichen Richtungen enthält.
Ein Programm, enthaltend Instruktionen, ausgebildet zum ein Datenverarbeitungsmittel dazu zu bringen, das Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 11–19 auszuführen.
Ein computerlesbares Medium, in dem ein Programm verkörpert ist, wobei das Programm einen Computer dazu bringt, das Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 11–19 auszuführen.
Ein Computerprogrammprodukt, umfassend das computerlesbare Medium nach Anspruch 22.
System zum Nachverfolgen von tektonischen Drifts, enthaltend eine Vielzahl von Positionsverfolgungsgeräten gemäß einem der Ansprüche 1–10.