JP2002541436A

JP2002541436A - 拡張範囲符号トラッキングによる統合された適応ｉｎｓ／ｇｐｓナビゲータ

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Publication number: JP2002541436A
Application number: JP2000598872A
Authority: JP
Inventors: アール．ダウドルジョン; イー．ガスターフソンドナルド; エム．エルウェルジュニアジョン
Original assignee: ザ・チャールズ・スターク・ドレイパ・ラボラトリー・インコーポレイテッド
Priority date: 1999-02-02
Filing date: 2000-02-01
Publication date: 2002-12-03
Also published as: KR20010113672A; US6331835B1; WO2000048014A2; AU4795500A; WO2000048014A9; NO20013771L; US6630904B2; IL144659A; CA2359910C; EP1166141A2; CA2359910A1; HK1045191A1; MXPA01007775A; AU764523B2; NO20013771D0; WO2000048014A3; EP1166141A4; IL144659A0; US20020047799A1

Abstract

(57)【要約】高い干渉が存在し、動的な環境状態において、従来達成不可能であった特性レベルで、信頼性のある正確なナビゲーション解を得るために、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）データを利用した多次元のナビゲーション解を生成するためのシステム及び方法である。慣性センサ（ジャイロ及び加速度計）、高度計、レーダー、その他等の付加的なセンサを高度に一体化した構成に利用してもよい。非線形のフィルタリング方法の活用する、本発明で使用される手法は従来の技術とは異なり、結果として、利用されるナビゲーションシステムの構造及び処理方法はコード追跡及び中断回復、並びに搬送波追跡及び中断回復の両方で、ナビゲーションシステムの性能を格段に改善する。改善は従来の手法がコードロックや搬送波ロックの喪失を受け易い低い雑音／信号比において、特に顕著である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】［本発明の背景］現代のナビゲーションシステムは、一般に無線ナビゲーション受信機から得た
衛星ナビゲーションデータを利用してナビゲーションプラットフォームの場所を
決定する。衛星データは、衛星データが間欠的にだけ利用可能であるか、又は意
図的な又は意図的でない干渉により劣化させられる状況で、ナビゲーションシス
テムの性能を改善するために、追加のセンサからのデータにより増大することが
多い。例えば、慣性センサ（加速度計及びジャイロスコープ）からのデータは、
長時間にわたって衛星データ欠落が存在する状態で完全なナビゲーション解（位
置、速度、及び姿勢）が維持されることを可能にするために使用される。無線ナ
ビゲーションデータは、複数の宇宙又は地上の端末から送信された無線信号を受
信し処理するために特別に設計された受信機により生成される。ナビゲーション
センサは、（必要ではないが）一般に同じナビゲーションプラットフォーム上に
並べて配置される。アプリケーションにより、ナビゲーションシステムの目的は
、位置のみ、位置及び速度、又はナビゲーションプラットフォームの姿勢を含む
更に多いパラメータの組を決定することである。もし必要なら、衛星ナビゲーシ
ョンデータは他のセンサの誤差補正を行うために使用でき、それにより衛星デー
タが一時的に利用不能であるか又は干渉により破損したときにナビゲーションシ
ステムの誤差を減少させる。

【０００２】無線ナビゲーションデータは、受信機が見える各送信機からのナビゲーション
ベースの見通し線距離を決定するために処理される。これは各信号の到着時間を
測定し、一般的な時間基準を使用して到着時間を伝達の既知時間と比較すること
により行われる。

【０００３】この目的に使用される現代の無線ナビゲーション受信機は、無線信号を受信す
るためのアンテナ、受信信号を増幅しダウンコンバートし帯域濾波するためのフ
ロントエンド、Ａ／Ｄコンバータ、及び信号プロセッサを一般に含む。その種の
受信機で同相（Ｉ）及び直交（Ｑ）ベースバンド信号を発生することは一般的な
やり方であり、次に同相（Ｉ）及び直交（Ｑ）ベースバンド信号は処理されてノ
イズ及び干渉を除去される。

【０００４】ノイズ及び干渉は、送信信号が既知の疑似ランダム符号により変調されるスペ
クトル拡散技術によって著しく減少することが多い。受信機は受信信号を符号の
局部的に発生した複製と関連づけ、符号トラッキングを、ピーク値の付近で相関
関係を維持するための推定時間遅延を変化させることにより行う。この方法では
、信号対雑音比の著しい改善が得られる。もし入力の信号対雑音比が十分高けれ
ば、搬送波位相トラッキングを行うことが可能である。正常な搬送波トラッキン
グは、符号トラッキングだけを使用して達成可能な精度よりも高いナビゲーショ
ン精度をもたらす。

【０００５】米国政府が開発したナブスター全地球測位システム(NAVSTAR Global Position
ing system)（ＧＰＳ）は、現代の無線ナビゲーションシステムの一例である。
（精密に知られた軌道に配置された）最大２４個の衛星の位置は、ユーザの受信
機から受信機から見える衛星までの見通し線距離を計算するために特別に設計さ
れた受信機により使用される疑似ランダム範囲識別信号を送信する。この情報に
基づいて、ナビゲーション解が得られる。

【０００６】モデムＧＰＳをベースにしたナビゲーションシステムでは、干渉は逆効果をＧ
ＰＳ受信機符号、及び搬送波トラッキングにもたらし、ナビゲーションシステム
性能の劣化を招く。干渉は意図的であることも意図的でないこともある。意図的
でない干渉の例は、（１）不適当な無線周波数（ＲＦ）濾波を有する送信機付近
からの帯域外信号、（２）種々の地上及び航空機搭載送信機の高調波又は相互変
調積、（３）ＧＰＳ受信機として同じプラットフォーム上の、又は近傍のプラッ
トフォーム上の信号発信器又は局部発信器の能動的又は受動的な相互変調積、（
４）近傍の周波数帯のレーダー信号からのパルス化干渉、（５）無免許送信機か
らの偶発的な干渉を含む。干渉の結果は、受信機入力における信号対雑音比（Ｓ
ＮＲ）の低下である。送信されたＧＰＳ信号は木、ビルディング、等により更に
減衰し、ＳＮＲの更なる低下を招く。意図的な干渉の供給源は、受信機入力にお
けるＳＮＲを減少させるように特別に設計された狭帯域及び広帯域の妨害電波発
信機を含む。

【０００７】現在のＧＰＳ衛星は、２つの周波数（Ｌｌ＝１５７５．４２ＭＨｚ、及びＬ２
＝１２２７．６ＭＨｚ）を送信する。衛星は自らの信号をスペクトル拡散技術を
使用して送信し、２つの異なる拡散関数（１）Ｌｌのみの１．０２３ＭＨｚのＣ
／Ａ(coarse/acquisition)符号、及び（２）Ｌ１及びＬ２両方の１０．２３ＭＨ
ｚのＰ（Ｙ）(precision)符号を利用する。受信されたＧＰＳ信号に対する最小
信号電力は次のように定められる。即ち、Ｌ１に対して、Ｃ／Ａ＝−１６０ｄＢ
Ｗ（対して１ワットに対するデシベル）、Ｐ＝−１６３ｄＢＷ、Ｌ２に対して、
Ｐ＝−１６６ｄＢＷ。同等な受信熱雑音電力の一般的な値は−１３１ｄＢＷであ
る。従って、ＧＰＳ信号の復元は、（干渉が無いときでさえ）特別な設計技術（
例えば、スペクトル拡散）無しに行えない。

【０００８】上記のように、ＧＰＳ信号は、疑似ランダム符号を使用することにより狭いバ
ンド幅の信号を非常に広がったバンド幅に拡散する標準的なスペクトル拡散技術
を使用して放送される。受信信号を疑似ランダム符号の既知の複製に関連づけ、
狭い信号バンド幅にわたってその結果を帯域濾波することにより、干渉の効果は
著しく減少する。スペクトル拡散処理によるＳＮＲのゲインは、Ｐ（Ｙ）符号に
対しては約５３ｄＢであり、５０Ｈｚのバンド幅におけるＣ／Ａ符号に対しては
４３ｄＢである。

【０００９】他のナビゲーション供給源（例えば、慣性ナビゲーションシステム（ＩＮＳ）
、レーダー、高度計、等）からの出力はＧＰＳナビゲーションシステム出力と組
み合わされることが多く、独立に使用された一方だけを利用するシステムによる
ナビゲーション解以上に改良されたナビゲーション解を提供する。これらの出力
は、ＧＰＳ欠落(dropout)の時間の間の限定された時間間隔にわたる精密なナビ
ゲーション解を維持することを支援する。また、ＩＮＳは大きなプラットフォー
ムの加速度が存在する状態でＧＰＳ受信機を支援するために使用され、狭いトラ
ッキングフィルタのバンド幅を可能にする。

【００１０】現在のＧＰＳをベースにしたナビゲーションシステムのアーキテクチャは、一
般に「粗結合」又は「密結合」として分類できる。例えば、粗結合システムは、
ＧＰＳ受信機により生成されたナビゲーション解（位置、速度、時間）を、ＩＮ
Ｓナビゲーションシステムにより提供されたナビゲーション解（位置、速度、姿
勢）と、一般にカルマンフィルタに基づく重み付けの手法を使用して組み合わせ
る。最低４個の衛星が、ＧＰＳナビゲーション解を得るために必要である。密結
合システムはＧＰＳ受信機により得られた疑似レンジ及び、デルタレンジ(delta
range)（ドップラー速度の積分）測定値を計算し、例えば、それらをＩＮＳナビ
ゲーション解と組み合わせる。密結合システムは、視野内の４個より少ない衛星
を用いてナビゲーション解を得る長所を提供する。

【００１１】干渉に対する現在のＧＰＳ受信機の脆弱性は、パッチアンテナ及び／又は受信
機入力の前に配置された専用の信号プロセッサの使用を一般に含む干渉抑圧のた
めの種々の設計をもたらした。他のアプローチは慣性及び／又は他のセンサから
の補助信号を使用して、搬送波／符号トラッキングを狭いバンド幅において高度
に動的な状況（例えば、航空機）で可能にする。これらの方法はその場しのぎの
ものと考えられる。何故ならば、それらは現在のシステムをシステムの範囲内の
容易に手が届くポイントで変更することを試みるだけだからである。その結果、
現在のシステムは、干渉阻止及びナビゲーション精度の点では最善からほど遠い
。最善に近い性能を達成する完全に一体化された設計の必要性が存在する。

【００１２】［発明の要約］本発明は、信頼性が高く精密なＧＰＳをベースにしたナビゲーション解（当面
の問題に対して適切な現在位置、時間、及び／又は速度、及び姿勢のような他の
パラメータの最適予測）を高干渉かつ動的な環境において以前は得られなかった
性能レベルで得るための装置及び方法に関する。

【００１３】本発明で取られるアプローチの原理は従来の技術の原理と異なり、その結果、
ナビゲーションシステムのアーキテクチャ及び利用されるプロセスは、ナビゲー
ションシステム性能の著しい改善を、符号トラッキング及び中断回復(reacquisi
tion)、並びに搬送波トラッキング及び中断回復の両方でもたらす。改善は低い
Ｓ／Ｎ比において特に著しく、従来のアプローチは符号同期又は搬送波同期の影
響を特に受けやすい。

【００１４】本発明は問題をナビゲーション問題として扱い、全体的な目標は、状態ベクト
ルの初期推定及び測定値の過去の履歴を仮定して、特定のナビゲーション状態ベ
クトルの成分の最適な（「最善」の）推定を計算することである。使用される測
定値はここでは「生の」測定値と呼ばれ、受信したＧＰＳ信号に作用する１つ又
は複数の相関器から得た同相（Ｉ）及び直交（Ｑ）データから最小限構成される
。当面するアプリケーションによっては、追加のナビゲーションセンサが使用さ
れ、ナビゲーションシステムの性能を向上させる。これらのセンサは慣性センサ
（ジャイロスコープ、及び加速度計）、高度計、レーダー、及び電子−光学装置
を含むが、これらに限定されない。全てのセンサからの「生の」測定値を使用す
ることにより、前処理による情報の起こり得る損失が防止される。

【００１５】好ましい実施例では、「最善の」推定は最小分散推定であり、最小分散推定は
状態ベクトルの条件付き平均であり、過去の測定値の履歴に基づいて条件付けさ
れる。

【００１６】状態ベクトル推定は、過去の測定値の履歴を仮定して、状態ベクトルの最初の
２つの条件付きモーメントを伝搬させるための非線形確立微分方程式の使用に基
づいて更新される。最初の条件付きモーメント（又は、条件付き平均とも呼ばれ
る）の決定は、第２の条件付きモーメントを知ることを必要とし、第２の条件付
きモーメントは誤差共分散マトリックスの推定により表される。条件付き平均、
及び誤差共分散マトリックス推定は、ここで記載されるナビゲーションフィルタ
においてリアルタイムで再帰的に計算される。

【００１７】本発明の技術は、一般に使用されるトラッキングフィルタ、位相同期ループ、
遅延同期ループ、及び同様のものの先験的な思い付きに基づく如何なる方法にも
依存しない。そのかわり、ナビゲーションシステムのアーキテクチャ及びプロセ
スは、問題の記載及びＧＰＳ及び他のセンサからの測定値の特徴付けから発する
。これは単一のプロセッサ統合に適用可能なアーキテクチャに至り、現在の設計
のモジュール式（及び、部分最適）アーキテクチャを無くす。

【００１８】結果的なナビゲーションフィルタのプロセスは、ＧＰＳをベースにしたナビゲ
ーションのために一般に使用される伝統的なカルマン及び拡張カルマンフィルタ
アルゴリズムから著しく逸脱する。差異は測定関数が高度に非線形であるという
ことから主に起こる。従来の設計が線形化技術に依存するのに対して、本発明は
測定の非線形性を完全に考慮に入れる。その結果、誤差共分散マトリックスは測
定値により導出され、状態ベクトルゲインマトリックスは推定された誤差共分散
マトリックスの非線形関数である。

【００１９】相関器のバンク、及び非線形推定技術に基づく処理アーキテクチャは、非常に
高度なジャミング環境を通る符号トラックを維持するために利用される。相関器
の数は任意に拡張可能であり、ＧＰＳ信号欠落に続く最適な符号ループ中断回復
を考慮し、従来の直接サーチ技術により利用されたような時間のかかる中断回復
に対する必要性を無くす。相関器バンク中の各相関器の出力は、完全に最適化さ
れたナビゲーション解を提供するように重み付けされることが好ましい。

【００２０】本発明は、複数の相関器の使用により線形の範囲を越える遅延誤の範囲を拡張
する。相関器の数は任意である。推定された搬送波／ノイズ（Ｃ／Ｎｏ）比に依
存するモーディングロジックに対する必要性が除去される。現在の受信機は固定
ゲインフィルタを利用し、固定ゲインフィルタは動作のモードに依存する。しか
し、本発明はシームレスの動作を如何なるＣ／Ｎｏ比でも可能にし、従って、モ
ード切替ロジックは必要ない。

【００２１】第１の実施例では、本発明は多次元のナビゲーション状態をナビゲーションプ
ラットフォームに対して外部端末により送信された無線ナビゲーションデータに
基づいて決定するためのシステムに向けられる。無線ナビゲーションデータ受信
機は無線ナビゲーションデータを受信して増幅し、無線ナビゲーションデータは
ノイズに埋め込まれて到着する。相関器の拡張範囲バンクは、無線ナビゲーショ
ンデータをノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出する。相関器は無線ナ
ビゲーションデータ及びノイズを処理し、拡張範囲バンク中の各相関器に対する
相関関係の程度を示す出力関数を無線ナビゲーションデータと既知の内部で生成
された複製信号の間で生成する。推定器は、無線ナビゲーションデータ信号電力
及びノイズ電力を相関器出力関数から推定する。測定更新ユニットは、ナビゲー
ション状態推定を推定された無線ナビゲーションデータ信号、ノイズ電力推定、
及び相関器出力に基づいて更新する。

【００２２】第２の実施例では、本発明は多次元のナビゲーション状態をナビゲーションプ
ラットフォームに対して外部端末により送信された無線ナビゲーションデータ、
及びプラットフォームの慣性挙動を示す慣性データに基づいて決定するためのシ
ステムに向けられる。無線ナビゲーションデータ受信機は無線ナビゲーションデ
ータを受信して増幅し、無線ナビゲーションデータはノイズに埋め込まれて到着
する。相関器の拡張範囲バンクは、無線ナビゲーションデータをノイズから遅延
誤差の拡張範囲にわたって抽出する。相関器は無線ナビゲーションデータ及びノ
イズを処理し、拡張範囲バンク中の各相関器に対する相関関係の程度を示す相関
器出力関数を無線ナビゲーションデータと既知の内部で生成された複製信号の間
で生成する。推定器は、無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力を相
関器出力関数から推定する。慣性センサユニットは、プラットフォームの慣性挙
動を示す慣性データを生成する。測定更新ユニットは、ナビゲーション状態を推
定された無線ナビゲーションデータ信号電力、ノイズ電力、相関器出力、慣性デ
ータに基づいて更新する。

【００２３】無線ナビゲーションデータは全地球測位システム（ＧＰＳ）データから成り、
無線ナビゲーションデータ受信機はＧＰＳ受信機から成ることが好ましい。シス
テムは更新された慣性データを生成するために最近更新されたナビゲーション状
態に基づいて動的モデルに感知された慣性データを適用するための伝搬関数を更
に含むことが好ましく、次に更新された慣性データは測定更新ユニットに提供さ
れる。多次元のナビゲーション状態は、例えば、プラットフォームの位置、速度
、姿勢、受信機クロック誤差、慣性センサ誤差、伝搬遅延、及び衛星誤差に関す
る情報を含む。好ましい実施例では、測定更新ユニットは、ナビゲーション状態
の条件付きモーメントを推定された無線ナビゲーションデータ信号電力、ノイズ
電力、相関器出力、及び慣性データに基づいて計算することにより、ナビゲーシ
ョン状態を更新する。

【００２４】条件付きモーメントは、条件付き平均から成る第１の条件付きモーメント、及
び条件付き誤差共分散マトリックスから成る第２の条件付きモーメントから成る
。条件付きモーメントは、非線形測定を含むように計算されることが好ましい。

【００２５】推定器は、ナビゲーション状態の非線形条件付きモーメントに基づいて無線ナ
ビゲーションデータ信号電力を決定するための信号電力推定器、並びにナビゲー
ション状態の非線形条件付きモーメント、及び信号電力推定に基づいてノイズ電
力を推定するためのノイズ電力推定器から成ることが好ましい。

【００２６】第３の側面では、本発明は、多次元のナビゲーション状態をナビゲーションプ
ラットフォームに対して外部端末により送信された無線ナビゲーションデータに
基づいて決定するためのシステムに向けられる。無線ナビゲーションデータ受信
機は無線ナビゲーションデータを受信して増幅し、無線ナビゲーションデータは
ノイズに埋め込まれている。相関器のバンクは無線ナビゲーションデータをノイ
ズから遅延誤差の範囲にわたって抽出する。相関器は無線ナビゲーションデータ
及びノイズを処理し、各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出力関数を
無線ナビゲーションデータと既知の内部で生成された複製信号の間で生成する。
推定器は、無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力を相関器出力関数
から推定する。測定更新ユニットは、ナビゲーション状態を推定された無線ナビ
ゲーションデータ信号電力、ノイズ電力、及び相関器出力関数の関数として計算
されたナビゲーション状態の条件付きモーメントに基づいて更新する。

【００２７】好ましい実施例では、本発明の第３の側面は、プラットフォームの慣性挙動を
示す慣性データを生成するための慣性センサユニットを更に含む。この実施例で
は、ナビゲーション状態の条件付きモーメントは、慣性データの関数として更に
計算されることが好ましい。条件付きモーメントは、条件付き平均から成る第１
の条件付きモーメント、及び条件付き誤差共分散マトリックスから成る第２の条
件付きモーメントから成ることが好ましい。条件付きモーメントは、測定の非線
形性を含むように計算されることが好ましい。相関器のバンクは、無線ナビゲー
ションデータをノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関器
の拡張範囲バンクから成ることが好ましい。

【００２８】第４の側面では、本発明は、ノイズに埋め込まれた無線ナビゲーションデータ
に基づいてナビゲーションプラットフォームに対する多次元のナビゲーション状
態を決定するためにシステム中の信号及びノイズ電力を推定するための推定器に
向けられる。無線ナビゲーションデータ信号は、無線ナビゲーションデータをノ
イズから遅延誤差の範囲にわたって抽出するための相関器のバンクを含む無線ナ
ビゲーションデータ受信機により受信される。相関器は無線ナビゲーションデー
タ及びノイズを処理して、各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出力関
数を無線ナビゲーションデータと既知の内部で生成された複製信号の間で生成す
る。推定器は、ナビゲーション状態の条件付きモーメントに基づいて無線ナビゲ
ーションデータ信号電力を決定するための信号電力推定器、ナビゲーション状態
の条件付きモーメントに基づいてノイズ電力を推定するためのノイズ電力推定器
、及び信号電力推定値を含む。

【００２９】本発明の第４の側面の好ましい実施例では、推定器はバンク中の各相関器のバ
イアス推定値を決定するためのバイアス推定器を更に含む。この装置では、信号
電力推定値及びノイズ電力推定値は更にバイアス推定値に基づく。バイアス推定
器は、平滑化時間定数によって各相関器のバイアス推定値を更新するための平滑
化関数、及びバイアス推定値を平滑化されたバイアス推定値の最小値として決定
するための最小化関数を含むことが好ましい。

【００３０】条件付きモーメントは条件付き平均から成る第１の条件付きモーメントから成
ることが好ましく、非線形フィルタによって計算される。結果として生じたノイ
ズ電力推定値はベクトルから成ることが好ましく、独立したノイズ電力推定値が
相関器バンク中の各相関器に対して計算される。相関器のバンクは、無線ナビゲ
ーションデータをノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関
器の拡張範囲バンクから成ることが好ましい。慣性センサユニットが、プラット
フォームの慣性挙動を示す慣性データを生成するために含まれることが好ましい
。ナビゲーション状態の条件付きモーメントは、慣性データの関数として更に計
算されることが好ましい。

【００３１】第５の側面では、本発明は、ナビゲーション状態及びナビゲーション状態の誤
差共分散をナビゲーションプラットフォームに対してノイズに埋め込まれた無線
ナビゲーションデータに基づいて更新するための測定更新ユニットに向けられる
。無線ナビゲーションデータ信号は、無線ナビゲーションデータをノイズから遅
延誤差の範囲にわたって抽出するための相関器のバンクを含む無線ナビゲーショ
ンデータ受信機により受信される。相関器は無線ナビゲーションデータ及びノイ
ズを処理して、各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出力関数を無線ナ
ビゲーションデータと既知の内部で生成された複製信号の間で生成する。状態更
新ユニットは、ナビゲーション状態を状態ゲイン関数により重み付けされた相関
器出力関数の関数として更新する。状態ゲイン関数は、ナビゲーション状態の非
線形関数の条件付きモーメント、及びナビゲーション状態の前の誤差共分散の慣
性データ伝搬に基づく。誤差共分散マトリックス更新ユニットは、ナビゲーショ
ン状態の誤差共分散をナビゲーション状態の非線形関数の条件付きモーメント、
及び更に無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力の推定値に基づいて
更新する。

【００３２】好ましい実施例では、条件付きモーメントは視野内にある各衛星に対する見通
し線位置誤差の非線形関数の統計的期待値から成ることが好ましい。

【００３３】第５の側面によると、相関器のバンクは、無線ナビゲーションデータをノイズ
から遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関器の拡張範囲バンクから
成ることが好ましい。無線ナビゲーションデータ信号電力推定値、及びノイズ電
力推定値は、無線ナビゲーションデータ信号電力をナビゲーション状態の条件付
きモーメントに基づいて決定するための信号電力推定器、並びにノイズ電力をナ
ビゲーション状態の条件付きモーメント、及び信号電力推定値に基づいて推定す
るためのノイズ電力推定器から成る推定器により計算されることが好ましい。

【００３４】第６の側面では、本発明は、ナビゲーション状態、及びナビゲーション状態の
誤差共分散をナビゲーションプラットフォームに対してノイズに埋め込まれた無
線ナビゲーションデータ搬送波信号で搬送される無線ナビゲーションデータに基
づいて更新するための測定更新ユニットに向けられる。無線ナビゲーションデー
タ信号は、無線ナビゲーションデータをノイズから遅延誤差の範囲にわたって抽
出するための相関器のバンクを含む無線ナビゲーションデータ受信機により受信
される。相関器は無線ナビゲーションデータ及びノイズを処理し、各相関器に対
する相関関係の程度を示す相関器出力関数を無線ナビゲーションデータと既知の
複製信号の間で生成する。相関器のバンクは、無線ナビゲーションデータ信号を
無線ナビゲーションデータ符号オフセット付近で処理するための即時相関器を含
む。測定更新ユニットは状態更新ユニット、及び誤差共分散マトリックス更新ユ
ニットから成る。状態更新ユニットは、ナビゲーション状態を状態ゲイン関数に
より重み付けされた即時相関器出力関数の関数として更新する。状態ゲイン関数
は、無線ナビゲーションデータの見通し線誤差の非線形関数の条件付きモーメン
ト、及び誤差共分散マトリックスに基づく。誤差共分散マトリックス更新ユニッ
トは、ナビゲーション状態の誤差共分散を状態ゲイン関数に基づいて更新する。

【００３５】本発明の第６の側面の好ましい実施例では、状態ゲイン関数は更に、無線ナビ
ゲーションデータ搬送波信号電力、及びノイズ電力の推定値、データビット推定
値、前のナビゲーション状態の慣性データ伝搬、並びに誤差共分散マトリックス
に基づく。ノイズ電力は、平均ノイズ電力、及び少なくとも２つの非即時相関器
出力関数に基づいて計算されるのが好ましい。状態更新ユニット、及び誤差共分
散マトリックス更新ユニットは、比較的大きな無線ナビゲーションデータ搬送波
信号電力／ノイズ電力比に対しては線形に動作し、比較的小さな無線ナビゲーシ
ョンデータ搬送波信号電力／ノイズ電力比に対しては非線形に動作するのが好ま
しい。

【００３６】第７の側面では、本発明は、ナビゲーション状態、及びナビゲーション状態の
誤差共分散をナビゲーションプラットフォームに対してノイズに埋め込まれた無
線ナビゲーションデータに基づいて更新するための測定更新ユニットに向けられ
る。無線ナビゲーションデータ信号は、無線ナビゲーションデータをノイズから
遅延誤差の範囲にわたって抽出するための相関器のバンクを含む無線ナビゲーシ
ョンデータ受信機により受信される。相関器は無線ナビゲーションデータ及びノ
イズを処理し、各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出力関数を無線ナ
ビゲーションデータと既知の複製信号の間に生成する。測定更新ユニットは状態
更新ユニット、誤差共分散マトリックス更新ユニット、及び保全性管理ユニット
から成る。状態更新ユニットは、ナビゲーション状態を状態ゲイン関数により重
み付けされた相関器出力関数の関数として更新する。状態ゲイン関数は、無線ナ
ビゲーションデータの見通し線誤差の非線形関数の条件付きモーメント、前のナ
ビゲーション状態の内部データ伝搬、及び誤差共分散マトリックスに基づく。誤
差共分散マトリックス更新ユニットは、ナビゲーション状態の誤差共分散を見通
し線誤差の非線形関数の条件付きモーメントに基づいて更新する。保全性管理ユ
ニットは、ナビゲーション状態及び誤差共分散の保全性を維持する。

【００３７】第７の側面の好ましい実施例では、状態ゲイン関数、及びナビゲーション状態
の誤差共分散は更に無線ナビゲーションデータ信号電力、及びノイズ電力の推定
値に基づく。条件付きモーメントは見通し線誤差分散の非線形関数、次にナビゲ
ーション状態の誤差共分散の関数から成ることが好ましく、保全性管理ユニット
は信号及びノイズ電力値を制限してモニタすることが好ましい。保全性管理ユニ
ットは更に誤差共分散の増加率を制限することが好ましい。慣性データは慣性デ
ータセンサにより感知されることが好ましく、誤差共分散の増加率は上限に慣性
センサの推定精度の基づいて制限されることが好ましい。保全性管理ユニットは
更に誤差共分散マトリックスの正の定符号性をモニタして維持し、更にナビゲー
ション状態の推定変化を制限する。

【００３８】本発明は旅客機、船舶、パーソナル、及び自動車を含む、ＧＰＳナビゲーショ
ンに依存する多様な商業アプリケーションに適用できる。

【００３９】本発明の前述及びその他の特徴及び長所は付随する図面で図示されている本発
明の好まれる実施例の詳細な説明から明らかになるだろう。なお、図面において
同様な参照番号は同様な部品を表している。図面は必然的に尺度や強調を表すも
のではなく、本発明の原理を図示するためのものである。

【００４０】［好まれる実施例の詳細な説明］I−概略ＧＰＳ符号トラッキングは民間のＣ／Ａコードに対して（９５％の確立で）約
１００メートル、デュアル周波数Ｐ(Ｙ)コードに対して約２０メートルの精度の
ワールドワイドなナビゲーションを可能にするため、衛星から受信機への見通し
線に沿った相対的な位置を決定するために光の走行時間と速度の情報を利用する
。多くの場合、これらの精度を上回る精度が実現されている。伝播誤差を排除す
るために擬似ライト（pseudolite）等の、近傍のＧＰＳ送信機が利用される場合
、ナビゲーション誤差は約１メートルに狭めることができるだろう。現在のシス
テムでは受信した信号の搬送波の周波数の変化を考慮するドップラー（速度）測
定を使用した搬送波トラッキングが利用されている。干渉環境が良好である場合
、搬送波トラッキングは符号トラッキングで達成可能な精度より優れた、１ｃｍ
オーダーの精度を達成するために使用することができる。しかしながら、搬送波
トラッキングの閾値は符号トラッキングの閾値より約１５ｄｂ低く、搬送波トラ
ッキングの信頼性は符号トラッキングより低い。

【００４１】図１Ａは本発明に従った、多次元ナビゲーション解を生成するために、同相か
つ直角位相の相関器の測定値を利用したナビゲーションシステムのブロック図で
ある。図１Ｂはさらに、データ伝播中に慣性センサ配列（inertial sensor arra
y）の測定値を利用し、測定値更新中に代替的センサのデータを利用する、本発
明に従った図１Ａのナビゲーションシステムのブロック図である。図９はナビゲ
ーション解を決定するための処理ステップの流れ図であり、図１Ａ及び１Ｂの説
明中に参照される。

【００４２】図１Ａを参照すると、ＲＦ信号ｒ(ｔ)はアンテナ２０から受信される信号で、
雑音や干渉によって劣化した複数の衛星のＧＰＳ信号を含んでいる（図９のステ
ップ２００参照）。ＧＰＳ信号はＬ₁（1575.42ＭＨｚ）及びＬ₂（1227.6ＭＨｚ
）、または将来の利用が考えられる他の周波数Ｌ_mの搬送波を中心に持つ信号か
ら成る。時間ｔにおける単体の衛星からの、目的とする受信信号のモデルは以下
の様に表される。

【数１】ここでＳ(ｔ)は受信信号の電力（または、大きさ）を表し；τは見通し線の距離
及び大気の伝播の影響による時間の遅延を表し；Ｃ(ｔ)は例えばＣ／ＡやＰ(Ｙ)
コード等の、擬似ランダムコードを表し；Ｄ(ｔ)は（２キロビット／秒まで可能
であるが、）通常５０Ｈｚで送信されるＧＰＳの「データビット」信号を表し；
ω_cは搬送波を表し；Φ(ｔ)はドップラー効果を含む位相角を表し；さらに、Ｊ(
ｔ)は背景熱雑音及び干渉を表す。

【００４３】受信信号ｒ(ｔ)は目的とする周波数の外側のエネルギーを除去するフロントエ
ンド電子部２２で処理される。フロントエンド電子部２２はさらに、処理し易い
レートの、低い中間周波数に信号を復調する。フロントエンドは例えば、バンド
パスフィルタを含んでもよい。

【００４４】フィルタリングされた信号は次に、受信信号ｒ(ｔ)の同相Ｉ(ｔ)成分及び直角
位相Ｑ(ｔ)成分を生成する。標準的なシステムにおいて、これらの成分は９０°
位相がずれている。

【００４５】成分Ｉ(ｔ)、Ｑ(ｔ)は次にサンプラー２４でデジタル化され、離散形式に変換
される。例としては、この目的のために「インテグレート及びダンプ」技術が利
用されてもよい。結果としてのデジタル化され、サンプリングされた同相及び直
角位相成分信号は、例えば１０ＭＨｚのレートで生成される。サンプリングされ
た信号は次に、搬送波数値処理制御発振器（ＮＣＯ）２８からのフィードバック
信号を使用して、推定されるドップラーシフトを除去するために処理される。結
果としての信号Ｉ_S、Ｑ_Sは位相誤差を含み、例えば１０ＭＨｚのレートで生成さ
れる。

【００４６】離散時間でサンプリングされた同相及び直角位相信号Ｉ_S、Ｑ_Sは雑音や干渉に
埋め込まれたＧＰＳ信号の送信に関する情報を抽出するために動作する相関器バ
ンク３０によって処理される（図９のステップ２０２参照）。バンク３０は、例
えば１００個の相関器を含んでもよい。相関は予め決められた、例えば５０Ｈｚ
データビット間隔に同期した２０ｍｓ間隔で実施される。

【００４７】ｉ番目の時点でのｋ番目の相関器の出力は以下の様に表される。

【数２】ここでＩ₅₀(ｉ,ｋ)及びＱ₅₀(ｉ,ｋ)はそれぞれ、離散時間５０Ｈｚの同相及び直
角位相相関器出力信号を表し；δｔ＝０．０２ｓ（５０Ｈｚに対応）であり；ｅ _τ は「チップ」単位の遅延誤差を表し；Δは図３への参照とともに以下で説明さ
れるように、チップ単位での、相関器バンク内の相関器の間の間隔を表し；ｋは
−ｍ，．．．，＋ｍの範囲の相関器の数を表し；ｅ_θは搬送波の位相誤差を表し
；さらに、Ｒ_Cは以下の相関関数を表す。

【数３】ここで、ｐはサンプルの数を表し；Ｃ(ｉＴ)はフィルタリング後の受信した擬似
ランダムコードを表し；Ｃ_replica(ｉＴ−ｘ)は受信機内で生成された、ｘだけ
遅延させられた擬似ランダムコードの複製（replica）を表し；さらに、１／Ｔ
は（Ｐ(Ｙ)コードに対して10.23ＭＨｚ、Ｃ／Ａコードに対して1.023ＭＨｚであ
る）チッピングレートである。Ｐ(Ｙ)コードに対しては、ｐ＝204,600である。
付加的な雑音ｎ~_i(ｊ,ｋ)及びｎ~_q(ｊ,ｋ)は熱雑音及び干渉の効果を表す（記号
~は本来ｎの上に記すものであるが、記載不可能なため、ｎの横に記す）。ここ
で、５０Ｈｚのデータレートは説明のために使用されており、本発明は５０Ｈｚ
のデータビットに制限されない。

【００４８】図２は、「チップ」単位の遅延誤差ｅ_τの関数として表された、理想化された
相関器関数Ｒ_C(ｅ_τ)のグラフである。チップの長さはＰ(Ｙ)コードに対し約３
０メートルであり、Ｃ／Ａコードに対して約３００メートルである。入力信号Ｉ
(ｉ)、Ｑ(ｉ)の擬似ランダムコードが受信機によって生成された複製信号に完全
に相関する場合、ｅ_τ＝０及び出力Ｒ_C＝１となる。遅延誤差が＋１チップより
大きいか、−１チップより小さい場合、出力Ｒ_Cは０となる。０及び±１の間の
チップ遅延で、相関器関数Ｒ_Cは理想的には、図２に示されているように、線形
に振舞う。

【００４９】拡張範囲の相関従来の受信機は通常、１／２チップの間隔で、チャンネル当たり３つの相関器
（早め、即時、遅め）を利用する。誤差信号は早め及び遅めの相関器の出力の差
を計算することによって生成され、受信機と現在の衛星との間の見通し線に沿っ
たナビゲーション位置誤差ｅ_losの関数であるα(ｅ_los)を生成する。|ｅ_los|＜
１／２チップの場合、αは理想的に線形関数となり、符号トラッキングループを
閉じ、ナビゲーション解を更新させるために使用可能な信号を与える。|ｅ_los|
＞１／２チップの場合、αは非線形関数となり、線形性が仮定されている従来の
受信機の性能を劣化させる。|ｅ_los|＞３／２チップの場合、α＝０となる。

【００５０】大きなナビゲーション誤差に対して役に立つ測定値を得るために、本発明は相
関器の数を３より大きくし、それにより、「拡張された領域の相関器バンク」を
与える。拡張領域相関器バンクで利用される相関器の数は理論的には制限を持た
ない。各相関器からの出力は現在の信号と雑音の電力推定値に依存する重み付け
関数及び、各相関器に対して計算された見通し線位置誤差の自乗平均の推定に依
存する強い非線形性に従って、最適な方法で処理されナビゲーション解を援助す
る。最適な重み付け関数の計算は状態ベクトルの最小変動の推定を得るという目
的の中心となり、非線形推定理論を利用する。３つの相関器バンクも本発明の原
理に応用可能であることは注意しなければならない。

【００５１】実際には、相関器バンクの範囲は符号トラッキング中、予期される位置ナビゲ
ーション誤差の最大値を包含するように選択される。例えば、Ｃ／Ａ符号トラッ
キングに対し最大で６００メートルの位置誤差を仮定し、さらに、隣接する相関
器の間に１／２チップの間隔を仮定する。Ｃ／Ａチップは約３００メートルに等
価であるので、６００メートルの位置誤差を扱うためには、全部で９個の相関器
が必要となる。

【００５２】位置誤差の予想される最大値は過剰な高干渉レベルによってコードロックが失
われる可能性がある時間間隔の最大値、及びコードロックが失われたときにナビ
ゲーション解を与える慣性センサの正確さを含むいくつかの要因に依存する。適
当なデザインを備えることにより、ナビゲーション位置誤差の大きさは相関器バ
ンクの範囲を超えず、推定される位置ナビゲーション誤差の自乗平均が適当な精
度で実際の誤差をトラッキングするだろうという観念に従うと、ナビゲーション
システムはトラッキングを失わないだろう。これらの条件の下で、干渉レベルが
符号トラッキングの再開を可能にする値に下がったとき、符号トラッキングの中
断回復は比較的素早く達成されるだろう。

【００５３】相関器出力関数非コヒーレントＧＰＳ符号トラッキングシステムにおいて、図１Ａに示されて
いるように、搬送波の位相誤差ｅ_θは意味を持たない。この理由により、搬送波
出力関数Ｉ₅₀(ｉ,ｋ)、Ｑ₅₀(ｉ,ｋ)は搬送波位相誤差ｅ_θ及びデータビットＤ(
ｉ)の両方を除去するために二乗検波操作３３に入力されるので、搬送波ロック
の必要性がない。

【００５４】二乗検波器３３は以下の関係に従って、相関器出力関数Ｉ₅₀(ｉ,ｋ)、Ｑ₅₀(ｉ
,ｋ)の二乗の合計を与えるために動作する。

【数４】ここで、ｚ(ｊ,ｋ)はｊ番目のサンプリング時間での、ｋ番目の相関器からのコ
ードの測定値を表す。出力ｚ(ｊ,ｋ)はｄ個の項の合計であり、例えばｄ＝５で
あり、ｚ(ｊ,ｋ)は１０Ｈｚ信号となる。パラメータｄはプロセッサ４４へのコ
ード測定データ入力レートを設定するために使用される。応用例や処理速度に依
存して、他の値も可能である。以下の説明を明確にするために、時間の指標「ｉ
」は、例えば５０Ｈｚの、同相及び直角位相の相関器出力関数Ｉ₅₀(ｉ,ｋ)、Ｑ₅ ₀ (ｉ,ｋ)の出力レートに一致し、時間の指標「ｊ」は、例えば１０Ｈｚのコード
処理レートに一致するものとする。

【００５５】図９のステップ２０４を参照するとき、測定値ｚ(ｊ,ｋ)は以下の形式で表さ
れてもよい。

【数５】であり、これは付加的な雑音である。さらにここで、

【数６】

【００５６】ｎ~_i(ｉ,ｋ)及びｎ~_q(ｉ,ｋ)がｉ＝ｄ(ｊ−１)＋１，．．．，ｄｊに対して分
散Ｎ(ｊ)を持った、独立ゼロ平均ガウシアン白色雑音処理であると仮定すると、
ｖ(ｊ,ｋ)は平均２Ｎ(ｊ)ｄと分散４Ｎ²(ｊ)ｄを持ち、Ｗ(ｊ,ｋ)はゼロ平均と
分散２Ｎ(ｊ)ｄを持つ。これらの統計的な特性は以下に説明されるように、雑音
電力を推定するために、本発明の好まれる実施例で使用される。

【００５７】図２及び３はチップ単位での遅延誤差ｅ_τの関数として、それぞれ、単体の相
関器関数のグラフ及び、相関器バンクの、複数の理想化された相関器関数Ｒ_Cの
グラフである。図３の相関器バンクはｋ個の相関器が−ｍ，．．．，＋ｍの間で
拡張する、各々が隣接する相関器からΔチップだけ間隔が開けられ、重なり合っ
た複数の相関器関数を含むように設計されている。

【００５８】各サンプリング期間ｊで、コード測定値ｚ(ｊ,ｋ)が計算され、プロセッサ４
４へ送られる。ｚ(ｊ,ｋ)の例としてのデータは図４にグラフ化されている。図
４に示されているように、データ点は相関器の番号ｋの関数としてプロットされ
ている。これらのデータは各サンプリング期間ｊで全てのｋ相関器に対し生成さ
れている。逐次的なコード測定からのデータが格納され、以下に説明されるよう
に、雑音バイアスレベル５０を計算するために使用される。式（５）によって与
えられる相関器測定関数は符号トラッキングに使用される重要な数量であり、測
定値更新関数フィルタ４０へ入力される。第１の項は信号によって生じ、第２の
項は雑音によって生ずる。ｋ番目の相関器に現れる信号の量は遅延誤差ｅ_τ(ｊ)
及びｋ番目の相関器に関連する遅延ｋΔに依存する。測定値の信号成分は遅延誤
差がｋ番目の相関器に対して仮定された遅延に等しい場合に最大化する。この方
法により、遅延誤差の暗黙の測定値が得られる。意味のある情報は信号電力、雑
音電力、及び見通し線誤差分散の推定に基づいて、全ての相関器の測定値の組か
ら抽出される。これは測定値更新フィルタで達成される。

【００５９】II−測定値更新最小分散推定本発明は以下の項目が与えられたとき、多次元ナビゲーション状態ベクトルｘ
(ｔ)の最小分散の推定の計算に基づいている。（１）初期時間ｔ₀での状態ベク
トルの推定、（２）時間ｔ₀での状態ベクトル推定値の誤差共分散マトリックス
の推定、（３）初期時間ｔ₀から現在の時間ｔまでの測定の履歴。状態ベクトル
ｘ(ｔ)は以下の連続確率微分方程式を満足すると仮定する。

【数７】ここでｆ(ｘ,ｔ)は既知のベクトル関数であり、ｑ・(ｔ)は既知の電力スペクトル
密度マトリックスＱ(ｔ)を持ったベクトルゼロ平均白色ガウシアン雑音である（
ｑ・の・は本来ｑの上に記されるものであるが、記載不可能なためｑの横に・を記
す）。状態ｘ(ｔ)の非線形測定は可能であり、以下の形式となる。

【数８】ここで、ｈ(ｘ,ｔ)はｘ(ｔ)及びｔの既知の関数であり、ｒ・(ｔ)は既知の電力ス
ペクトル密度マトリックスＲ(ｔ)を持ったベクトルゼロ平均ガウシアン雑音であ
る。測定は連続的、または断続的に可能である。

【００６０】Ｐ(ｘ,ｔ)が過去の測定履歴及び初期条件で条件付けられるｘ(ｔ)の確率密度
を表し、ｘ_est(ｔ)がｘ(ｔ)の推定であると仮定する。ｅ(ｔ)＝ｘ_est(ｔ)−ｘ(
ｔ)が時間ｔでの推定誤差を表すと仮定する。すると、正の定符号重み付けマト
リックスＷ(ｔ)に対して以下の法則化された分散が最小化される。

【数９】ここで、以下の推定を用いた。

【数１０】ここで、ｘ^(ｔ)はｘ(ｔ)の条件付き平均及び最小分散推定の両方である（^は本
来ｘの上に記すものであるが、記載不可能なため、ｘの横に記す）。

【００６１】目的は実時間で、または代替的なの手段として、後処理でｘ^(ｔ)を計算する
ことである。仮定された基礎となるガウシアン条件付き確率密度関数を適切に明
確にするために、実時間で以下の条件付き共分散マトリックスを計算することが
望まれる。

【数１１】

【００６２】本発明の好まれる実施例は実時間または後処理で、デジタルプロセッサで式（
１２）及び（１３）を近似するために計算を行い、それにより可能な限り最小な
分散推定器を達成する。結果としての推定器は従来の密結合システムから脱却し
、これまでナビゲーションシステムが高干渉で得られなかった性能を持つことを
可能にする。

【００６３】本発明のシステム構成が式（１２）及び（１３）の近似から直接導かれており
、トラッキングループや独特な処理モジュールに関する従来の概念に基づいてい
ないことは注意しなければならない。

【００６４】処理の概略図１Ａを参照すると、プロセッサ４４は、例えば１０Ｈｚのレートでコード測
定ｚ(ｊ,ｋ)を受信し、例えば１００Ｈｚの周期的なレートで慣性センサ配列３
６から慣性センサ測定値を受信し、その応答で、測定値更新関数４０で、例えば
ナビゲーション解を表す更新された状態ベクトルｘ^(ｉ)を生成する（図９のス
テップ２１０参照）。例として、状態ベクトルｘ^(ｉ)は受信機の位置及び速度
、クロック誤差、大気伝播遅延、衛星誤差等に関する情報を含んでもよい。好ま
れる実施例において、状態ベクトルｘ^(ｉ)とともに、プロセッサ４４の測定値
更新関数４０はナビゲーション解の数量を推定するために必要な推定誤差Ｐ^(ｉ
)の共分散マトリックスを生成及び保持する。測定値更新関数の詳細な動作は以
下に説明される。

【００６５】コード測定値ｚ(ｊ,ｋ)はさらに、信号電力Ｓ(ｊ,ｋ)の相対的強度、雑音バイ
アスｂ^(ｊ,ｋ)、及び雑音電力Ｎ(ｊ,ｋ)をそこから推定するために利用される
推定器３４に送られる（図９のステップ２１２参照）。推定器の動作は以下に説
明される。推定はシステムの精度を改善するために、測定値更新関数４０に送ら
れる。

【００６６】伝播状態推定及び測定間の誤差共分散マトリックスの伝播はセンサスイートに依存
する。図１Ａは唯一のＧＰＳデータが有効な場合に対応する。遅延関数４６は状
態ベクトルｘ^(ｉ)及び誤差共分散マトリックスＰ^(ｉ)の一時的な格納のための
メモリを表し、伝播関数３８に遅延した状態ベクトルｘ^(ｉ−１)と遅延した誤
差共分散マトリックスＰ^(ｉ−１)を送る。伝播関数３８は「伝播した」状態ベ
クトルｘ'(ｉ)、及び「伝播された」誤差共分散マトリックスＰ'(ｉ)を生成する
ために、更新された、遅延した状態ベクトルｘ^(ｉ−１)及び誤差共分散マトリ
ックスＰ^(ｉ−１)に動的モデルを適用する（図９のステップ２０８参照）。伝
播された誤差共分散マトリックスＰ'(ｉ)は測定値更新処理で使用される重み付
けの計算のために必要である。伝播した状態ベクトルｘ'(ｉ)は以下の関係に従
って、動的モデルｆを使用して、更新された状態ベクトルｘ^(ｉ−１)の関数と
して計算される。

【数１２】

【００６７】図１Ｂは慣性センサが利用されている場合を示している。慣性センサ配列３６
によって与えられる慣性センサデータは、例えばプラットフォームの速度ベクト
ル変化ΔＶ(ｉ)や姿勢角度のベクトルの変化Δθ(ｉ)等の最新の慣性測定を含む
。これらのデータは一般にストラップダウン（strapdown）式のジャイロスコー
プ及び加速度計を使用して本体フレーム内で測定される。しかしながら、代替的
な構成も同様に利用可能である。慣性データは伝播した状態ベクトルｘ'(ｉ)を
与えるために、以下の関係に従って遅延し、更新された状態ベクトルｘ^(ｉ−１
)に適用される。

【数１３】ここで、ｘ'(ｉ)は伝播された状態ベクトルを表し；Ｘ^(ｉ−１)は遅延し、更新
された状態ベクトルを表し；ｆは動的モデル、すなわち、動作の法則の応用、及
び慣性センサ誤差、クロック誤差、衛星誤差、及び全ての状態から成る大気誤差
のための動的モデルを表し；ΔＶ(ｉ)は慣性センサ配列３６によって測定された
間隔［ｉ−１,ｉ］での速度のベクトル変化を表し；Δθ(ｉ)は慣性センサ配列
３６によって測定された姿勢角度のベクトル変化を表し；さらに、δｔは測定間
の時間間隔を表す。この方法において、状態ベクトルの次の測定サンプリング期
間ｊへの伝播が達成される。この関係が上の式（１２）の具現であることに注意
しなければならない。

【００６８】同様な方法で、誤差共分散マトリックスＰ^(ｉ−１)の伝播は以下の式に従っ
て生成される。

【数１４】ここでＰ'(ｉ)は伝播した共分散マトリックスを表し、Ｐ^(ｉ−１)は遅延し、更
新された誤差共分散誤差マトリックスを表し、さらにＦは関数ｆから得られる以
下のマトリックスを表す。

【数１５】上式は一般的な（ＧＰＳだけの）場合であり、

【数１６】上式は慣性データの場合であり、さらにＦ^Tはマトリックスの転置を表す。式（
１５）の関係が上の式（１３）の具現であることに注意しなければならない。

【００６９】式（１４）−（１６）はδｔが十分小さい場合有効であり、実質的に有効であ
る。δｔが十分小さくない場合、δｔは小さ目の部分間隔に分割することができ
、部分間隔に対し連続的に伝播を実施される。

【００７０】上の関係に関して述べると、推定誤差共分散マトリックスは以下のように定義
される。

【数１７】ここで、ｅ(ｉ)は測定値更新のすぐ後の状態推定誤差ベクトルを表し、ｅ'(ｉ)
は測定値更新の直前の状態推定誤差ベクトルを表す。

【００７１】コード処理−状態ベクトルの測定値更新図１Ａ及び１Ｂを参照し、さらに説明のこの部分に対し図６のブロック図への
参照すると、伝播された状態ベクトルｘ'(ｉ)及び伝播された誤差共分散マトリ
ックスＰ'(ｉ)は測定値更新関数４０に入力される。測定値更新関数４０は伝播
された状態ベクトルｘ'(ｉ)、伝播された誤差共分散マトリックスＰ'(ｉ)、推定
器関数３４からの信号Ｓ及び雑音Ｎに対して推定された値、及びコード測定値ｚ
(ｊ,ｋ)に基づいて、更新された状態ベクトルｘ^(ｉ)、及び更新された誤差共分
散マトリックスＰ^(ｉ)を生成するために利用される。更新された状態ベクトル
ｘ^(ｉ)、及び更新された誤差共分散マトリックスＰ^(ｉ)とともに、測定値更新
関数はさらに、符号トラッキング処理τ^ｋ(ｊ)に対する推定された遅延、及び
搬送波トラッキング処理に対して推定された位相φ^ｋ(ｉ)を計算する。

【００７２】図６の状態ゲイン計算部１０２、乗算器１０４、及び加算器１０６によって表
される状態ベクトルｘ(ｊ)に対するコード測定値更新方程式は以下のようになる
。

【数１８】ここで、ｘ'(ｊ)は伝播された状態ベクトルを表し、Ｇ_x(ｊ)は以下の式（２１）
によって定義される状態ゲインを表し、さらにＺ~(ｊ)は推定されるバイアスに
対して補正されたコード測定ベクトルを表し、Ｚ~(ｊ)＝Ｚ(ｊ)−ｂ~(ｊ)１（こ
こで、１は数値の１ではなく、ベクトルを表す）で表される。ここでｂ~(ｊ)は
推定されたバイアスであり、１は後の式（５０）で表される。ここで、Ｚ(ｊ)は
以下の式で表される。

【数１９】

【００７３】式（１９）の関係が上の式（１２）の具現であることに注意しなければならな
い。

【００７４】図６の状態ゲイン計算ブロック１０２で計算される状態ゲイン関数Ｇｘ(ｊ)は
以下の関係によって表される。

【数２０】ここで、β(ｊ)＝２Ｓ^(ｊ)δｔであり、Ｓ^(ｊ)は後の式（５１）によって表さ
れるＳ(ｊ)の推定される値であり、γ⁽¹⁾(ｊ)は以下の式で表される。

【数２１】ここで、Ｓ＝１であり、Ｎ^ｋ(ｊ)は推定された対角測定雑音共分散マトリック
スのｋ番目の対角（すなわち、斜めの列）である。

【数２２】ここで、Ｍ_c ⁽¹⁾(ｊ)は以下のベクトルを表す。

【数２３】このベクトルの要素は３つの相関器モーメントＭ_c ^(S)(ｊ)（Ｓ＝０，１，２）の
２番目である。

【数２４】ここでｋは相関器の指標｛−ｍ．．．＋ｍ｝を表し；Δはチップ単位の相関器の
間隔であり；ｎ_segは図５に示されているような相関曲線の近似線分の数であり
；Ｐ_los(ｊ)は以下のように表されるｊ番目の時点での見通し線の分散を表し；

【数２５】ここでｇ_τは状態定義及び幾何構成に基づいて決定されるベクトルであり、以下
の式が満たされる。

【数２６】ここで、ｅ'(ｊ)は上の式（１８）で定義される。例えば、状態ベクトルｘ^(ｊ)
が以下の様に表される場合、

【数２７】以下のようになる。

【数２８】ここでナビゲーションプラットフォームから衛星に向かう単位ベクトルｕ_satは
以下のように表される。

【数２９】ここで、ｒ^_satはナビゲーション座標フレームでの衛星の位置であり、ｒ'はナ
ビゲーション座標フレームでの推定されたプラットフォームの位置である。

【００７５】式（２５）を参照すると、ｐ_αはガウシアン密度関数を表す。

【数３０】Ａ_rは図５のｉ番目の長方形の領域である。長方形の領域は長方形の境界上の曲
線の下の領域に近似的に等しい。見通し線誤差の自乗平均が約０．１チップを超
えている場合、１０個の長方形で十分であることが判っている。小さい見通し線
誤差に対しては、細かい近似が使用されるべきである。理想的な近似を使用する
と、

【数３１】 τがチップ単位であるとすると、区分領域は以下の様に表される。

【数３２】ここでｎ_segは近似の区分の全体の数である。

【００７６】式（２５）表現の代替案として、相関器モーメントは以下の方法で決定するこ
とができる。この手法は誤差の自乗平均がどのような値であっても上手く機能す
るが、計算はより複雑である。ｋ番目の相関器（ｋ＝−ｍ，．．．，ｍ）に対し
て、ゼロ番目、１番目、及び２番目のモーメントＭ_c,k ^(S)(ｊ)（ｓ＝０，１，２
）は以下の様に表される。

【数３３】ここで

【数３４】さらにここで、

【数３５】ここで、ｅｒｆは以下のような標準誤差関数である。

【数３６】これは数学ソフトウェアで一般的に利用可能である。

【００７７】式（２１）の状態ゲイン関数を参照すると、ｕ(ｊ)は以下のようなベクトルで
ある。

【数３７】ここでＰ'(ｊ)は伝播された誤差共分散マトリックスであり、ｇ_τ(ｊ)は上の式
（２７）で定義され、Ｐ_losは上の式（２６）で定義される。

【００７８】コード処理−誤差共分散マトリックスの測定値更新誤差共分散マトリックスに対する更新された方程式は図６の共分散重み付け計
算ブロック１０８、共分散計算ブロック１１０、及び加算器１１２によって計算
され、以下の様に表される。

【数３８】ここで、共分散重み付けは以下の関係に従って、図６のブロック１０８で計算さ
れる。

【数３９】ここでγ^(S)(ｊ)（Ｓ＝０，１，２）は上の式（２２）で定義され；さらに、Ｐ'
(ｉ)は上述の伝播された誤差共分散マトリックスであり、Δｔ＝ｄδｔであり、
さらにＭ_c ^(S)(ｊ)は上の式（２４）によって与えられる。式（４１）の関係が上
の式（１３）の具現であることに注意しなければならない。

【００７９】コードＮＣＯ（４２）に与えられる、符号トラッキング処理τ^ｋ(ｊ)に対す
る推定された遅延のパラメータは以下の式に従った測定値更新関数で生成される
。

【数４０】ここでｂ^_clkはクロックバイアスの推定値であり、それは状態ベクトルｘ^(ｉ)
の成分である。推定された遅延パラメータτ^ｋ(ｊ)は複製のコードを受信した
コードと整列させる試みとして、コード処理ＮＣＯに送られる。

【００８０】コード処理−信号及び雑音推定以下の説明を通して図８を参照しながら、図１Ａ及び１Ｂを参照すると、推定
器３４はコード測定データＺ(ｊ,ｋ)に基づいて、雑音バイアスｂ^（ｊ,ｋ）、
信号電力Ｓ^（ｊ,ｋ）、及び雑音電力Ｎ^（ｊ,ｋ）を推定するためのものである
。

【００８１】雑音バイアス推定ｂ^（ｊ,ｋ）に関して述べると、全ての相関器の雑音は統計
的に同じであると仮定する。しかしながら、相関器測定値のいくつかは雑音に加
え、信号電力を含む。バイアス推定は以下のステップに従って計算することがで
きる。

【００８２】第１に、各相関器のバイアス推定が図８のブロック１１４で平滑化方程式を使
用して更新される。

【数４１】ここで、τｂは、例えば１秒等の、平滑化時間定数である。バイアスは全ての相
関器に存在し、正の符号を持つ。信号電力は一部の相関器だけに存在し、やはり
正の符号を持つ。バイアスは以下のように、ブロック１１６で推定される。

【数４２】

【００８３】信号電力は以下のように、関数１１８で推定される。以下の最小二乗推定が計
算される。

【数４３】ここで、

【数４４】

【００８４】この推定は次に以下の方程式を使用して、雑音をフィルタリングするために、
関数１２０で平滑化される。

【数４５】ここで、平滑化パラメータαは上の式（４６）で定義される。

【００８５】以下の式の雑音電力ベクトル推定は

【数４６】以下の関係に従ってブロック１２２で計算される。

【数４７】

【００８６】この技術はいくつかの相関器には信号の特定の量が存在し、他の相関器には存
在しない、すなわち、式（６）のＲ_C項は相関器範囲の外側の誤差に対してゼロ
に近づくという事実を説明する。

【００８７】搬送波処理−状態ベクトル及び共分散マトリックスの測定値更新搬送波トラッキングは上の式（２ｂ）で与えられたように、５０Ｈｚの直角位
相信号Ｑ₅₀(ｉ,ｋ)を使用して実施される。状態ベクトルは好まれるものとして
、即時の相関器（ｋ＝０）だけからの出力を使用して、図７のゲイン計算ブロッ
ク１２４、乗算器１２６、及び加算器１２８によって更新される。搬送波信号の
波長の小ささにより、小さな誤差の読み取りだけが認識可能なので、即時の相関
器の出力だけが必要とされる。例えば、搬送波の波長Ｌ₁は１９ｃｍで、Ｃ／Ａ
コードチップの長さ３００ｍより十分に小さく、これより大きい誤差は搬送波の
位相を不明確にする。状態ベクトルは以下の式を使用して更新される。

【数４８】

【００８８】ブロック１２４で計算されるゲインマトリックスＧ_y(ｉ)は以下の様に表され
る。

【数４９】ここで、Ｈ(ｉ)は以下の様に表される測定ベクトルである。

【数５０】ここでＤ'(ｉ)はデータビット推定（下記の式（６３）参照）であり、ここで、

【数５１】である。さらにここで、ｆ_carrは搬送波周波数であり、ｆ_codeは擬似コードチッ
ピングレートであり、ｇ_τ(ｉ)は上の式（２７）によって与えられ、さらに、

【数５２】である。ここで、σ_θ'(ｉ)²は見通し線に沿った、推定された位相誤差分散であ
る。

【数５３】

【００８９】上述のことより、見通し線に沿った位相誤差の自乗平均のフィルタの推定が、
例えば０．１ラジアンのオーダーまで、小さくなると、式（５６）からのパラメ
ータexp（ρ_θ'(ｉ)²）／２は式（５８）のパラメータρ(ｉ)のように、１に近
づくと決定することができる。それゆえ、信号ＳＮＲ（または、信号対雑音比）
の限界が増大し、位相誤差の自乗平均が減少すると、これらの関数の動作はカル
マンフィルタの動作に近づき、高ＳＮＲ状態での動作に適すると決定される。

【００９０】しかしながら、上の式で特徴付けられるフィルタは位相誤差の自乗平均が増大
するとき、測定ゲインの有利な減少を実証するだろう。これは従来の受信機に存
在する位相の不明確さの問題を有利に緩和するという、対応する結果になる。上
の式（２ａ）及び（２ｂ）によって特徴付けられる測定はcos(e_θ)及びsin(e_θ)
に依存し、それゆえ、「サイクルスリッピング（cycle slipping）」の非線形減
少に関連する情報を含まない。この不明確さは現在の受信機に重大な問題を呈す
る。

【００９１】この問題を緩和するための１つの方法は複数の衛星からの解を比較し、目的と
する領域の幾何学的考察を使用することであり、サイクルスリッピングの程度の
推定を決定することができる。しかしながら、この技術は複雑で時間を要し、従
って高価なものとなる。

【００９２】本発明はＳＮＲが大きくなったときに、線形カルマンフィルタの振る舞いに近
づくフィルタを組み込むこみながらも、ＳＮＲの低い値に対して非線形フィルタ
として動作し、非線形サイクルスリッピング問題の非線形特性記述を可能にする
ことによってこの問題に対処する。この方法において、本発明はサイクルスリッ
ピング問題を統計的に考慮に入れている。

【００９３】共分散マトリックス推定は以下の関係を使用して、図７のブロック１３０で更
新される。

【数５４】ここで、Ｇ_y(ｉ)及びＨ(ｉ)はそれぞれ、上の式（５５）及び（５６）に示され
ている。

【００９４】搬送波処理−雑音電力推定搬送波雑音電力推定Ｎ^_carrは搬送波バンクが、雑音だけが２つの端の搬送波
に存在するように十分広いと仮定することによって計算される。この仮定により
、即座の雑音分散推定は以下の様になる。

【数５５】

【００９５】フィルタで使用される雑音推定は以下の平滑化を介して得られる。

【数５６】

【００９６】搬送波処理−データビット推定データビットＤ(ｉ)は衛星源及び衛星位置推算表を特定するために使用される
５０Ｈｚの信号を含む。式（２ａ）を使用し、位相誤差ｅ_θ(ｉ)及び雑音が十分
に小さいと仮定すると、データビットは以下の様に計算される。

【数５７】データビットを決定するために、当業者に既知の他の、さらに複雑な技術を適用
してもよい。

【００９７】搬送波処理−推定された位相決定搬送波ＮＣＯ（２８）に与えられた、搬送波トラッキング処理φ^ｋ(ｉ)のた
めに推定された位相のパラメータは以下の関係に従ってスケールプロセッサ４１
によって生成される。

【数５８】ここで、τ^ｋ(ｉ)は式（４４）で示されている。推定された位相パラメータｋ(
ｉ)は整列された位相を本当の位相に整列させる試みとして、搬送波ＮＣＯ（２
８）に与えられる。

【００９８】III−フィルタ保全性管理低電力ＧＰＳ信号内の、故意または不意に拘わらない、モデル化されない干渉
の存在は実際の動作中に性能の劣化を引き起こす。さらに、フィルタ処理は正確
な連続的な非線形フィルタ方程式に対する離散時間近似であり、結果として、時
間量子化効果が導入され、それは推定された共分散マトリックスの非正の定符号
（non-positive-definiteness）を招く可能性がある。モデル化されない雑音バ
ーストを含む、多様な動作ケースの下での、且つ、離散時間処理の制約下でのナ
ビゲーション解の保全性を保つために、測定値更新装置４０の多様な振る舞いの
特徴を関し及び管理するサブ処理の形式で、フィルタ保全性管理装置４７（図１
Ａ及び１Ｂ参照）を介しての、いくつかの処理の変更が望まれる。

【００９９】信号電力推定に関して述べると、式（４８）の分母は２Δｔδｔに変更される
。それの本来の形式において、分母は推定された見通し線の分散Ｐ_los(ｊ)の非
常に大きい値において非常に小さくなり得、結果として重みＧ_x(ｊ)の大きさが
非常に大きくなる。

【０１００】誤差共分散マトリックスＰの保全性を保つために、式（４２）で定義されたパ
ラメータＣｐ(ｊ)は相関の形式を決定するために使用される。Ｃｐ(ｊ)＞０の場
合、Ｐ^(ｊ)＞Ｐ'(ｊ)となり、測定組み込みの効果は推定された誤差共分散マト
リックスをさらに正の定符号にすることである。物理的な議論により、上限は現
実と一致するＰの相対的な増加に置かれてもよい。この見方をすると、共分散更
新方程式（１５）は以下のように変更される。

【数５９】パラメータｄＰ_limitは応用例に依存して設定され、例えば、ｄＰ_limitは０．１
である。

【０１０１】Ｃｐ(ｊ)＜０の場合、測定組み込みの効果は推定された共分散マトリックスを
より小さい正の定符号にすることである。この場合、Ｐ^(ｊ)が測定値更新の後
、正の半定符号に留まることを確実にする必要がある。これは以下の設定により
達成される。

【数６０】

【０１０２】上述のように、推定された共誤差共分散マトリックスがそれの規格値から変更
された場合、ゲインマトリックスＧ_x(ｊ)は同様に、式（２１）の処理を以下の
ように変更することによって変更される。

【数６１】

【０１０３】物理的考察により、測定値更新中に現実と一致する、推定された位置の変化の
大きさに上限が置かれる。測定値更新の状態ベクトル推定の３つの位置成分の推
定された変化は以下のように計算される。式（１９）から、測定での推定された
変化は以下のようになる。

【数６２】ここでｉ_rは３×１の位置指標である。更新された位置ベクトルは以下の様に計
算される。

【数６３】

【０１０４】パラメータｄｒ_limitは応用例に従って設定され、例えば、ｄｒ_limitの典型的
な値はコード処理に対して０．１チップである。

【０１０５】本発明は好まれる実施例への参照とともに、詳細に示され、説明されてきたが
、付随する請求の範囲によって規定される本発明の意図及び範囲から外れること
なく、当業者による、その形式や詳細部への多様な変更がなされてもよいことは
理解されなければならない。

【０１０６】例えば、上述の計算はベクトルまたはマトリックスベースのどちらでも行える
ことに注意しなければならない。本発明の原理は両方の手法に等価に適用される
。さらに、本発明はいかなる数のハードウェア／ソフトウェア構成によって実施
されてもよく、例えば、デジタルマイクロプロセッサ、特化されたデジタル信号
プロセッサ、プログラマブルゲートアレイ、カスタムＡＳＩＣ、または他の適当
な手段によって実施されてもよい。

【０１０７】説明の目的のために搬送波処理の処理速度として５０Ｈｚ、コード処理として
１０Ｈｚが使用されてきたが、他のレートが本発明に対して同様に応用可能であ
ることに注意しなければならない。さらに、Ｌ₁及びＬ₂の放送周波数が例として
与えられたが、本発明が、例えばＬ_mの将来の放送周波数に対しても同様に応用
可能であることに注意しなければならない。さらに、図３の例で１／２チップ間
隔が使用されているが、本発明は任意の相関器間隔に関係する。

【図面の簡単な説明】

【図１Ａ】本発明に従った、ナビゲーション解を与えるためにＧＰＳコード及び搬送波ト
ラッキングを利用したナビゲーションシステムのブロック図である。

【図１Ｂ】さらに、伝播中にＩＮＳデータを利用し、測定値更新中に代替的センサのデー
タを利用する、本発明に従った図１Ａのナビゲーションシステムのブロック図で
ある。

【図２】本発明に従った、チップ単位の遅延誤差ｅ_τの関数として表された、理想化さ
れた相関器関数Ｒ_C(ｅτ)のグラフである。

【図３】１／２チップ間隔を使用した本発明に従った、遅延誤差ｅ_τの関数として表さ
れた、拡張範囲相関器バンクの複式相関器関数のグラフである。

【図４】本発明に従った、サンプル周期ｊでの、ｋ個の相関器のバンクによって生成さ
れた、例としての相関器の測定データＺ(ｊ,ｋ)のグラフである。

【図５】本発明に従った、Ｒ_C ²に対する４区分定数近似の例である。

【図６】本発明に従った、コード処理測定値更新機能のブロック図である。

【図７】本発明に従った、搬送物測定値更新機能のブロック図である。

【図８】本発明に従った、コード処理ノイズ電力及び信号電力推定機能のブロックであ
る。

【図９】本発明に従ったコード処理の流れ図である。

【符号の説明】

２０アンテナ２２フロントエンド電子部２４サンプラー２８搬送波数値処理制御発振器（搬送波ＮＣＯ）３０相関器バンク３３二乗検波器３４推定器３６慣性センサ配列３８伝播関数４０測定値更新装置４１スケールプロセッサ４２コード数値処理制御発振器（コードＮＣＯ）４４プロセッサ４６遅延関数４７フィルタ保全性管理装置５０雑音バイアスレベル１０２状態ゲイン計算ブロック１０４乗算器１０６加算器１０８共分散重み付け計算ブロック１１０共分散計算ブロック１１２加算器１１４平滑化ブロック１１８最小二乗推定関数１２０平滑化ブロック１２２雑音電力推定ブロック１２４ゲイン計算ブロック１２６乗算器１２８加算器１３０共分散計算ブロック

【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書

【提出日】平成１３年５月２２日（２００１．５．２２）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】特許請求の範囲

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者ジョンエム．エルウェルジュニアアメリカ合衆国 01776 マサチューセッツ、サドバリー、ウォーターロウ 103 Ｆターム(参考） 2F029 AA01 AB01 AB03 AB07 AC02 AC03 AD05 5H180 AA01 AA25 AA26 BB04 CC12 FF05 FF06 FF07 5J062 AA05 AA08 BB01 BB02 BB03 CC07 FF04

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ナビゲーションプラットフォームに対する多次元ナビゲーシ
ョン状態を外部端末により送信された無線ナビゲーションデータに基づいて決定
するためのシステムであって、ノイズに埋め込まれた前記無線ナビゲーションデータを受信して増幅するため
の無線ナビゲーションデータ受信機、前記無線ナビゲーションデータを前記ノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたっ
て抽出するための相関器の拡張範囲バンクであって、前記相関器は前記無線ナビ
ゲーションデータ及び前記ノイズを処理して前記拡張範囲バンク中の各相関器に
対する相関関係の程度を示す相関器出力関数を前記無線ナビゲーションデータと
既知の内部複製信号の間で生成する前記相関器の拡張範囲バンク、前記無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力を前記相関器出力関数
から推定するための推定器、及び前記ナビゲーション状態を前記推定された無線ナビゲーションデータ信号電力
、及びノイズ電力、並びに前記相関器出力に基づいて更新するための測定更新ユ
ニットから成ることを特徴とするシステム。
【請求項２】前記無線ナビゲーションデータが全地球測位システム（Ｇ
ＰＳ）データから成り、前記無線ナビゲーションデータ受信機がＧＰＳ受信機か
ら成ることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】動的モデルを前記ナビゲーション状態に適用して前記測定更
新ユニットにより処理されるための伝搬されたナビゲーション状態を生成するた
めの伝搬関数を更に含むことを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】前記プラットフォームの慣性挙動を示す慣性データを生成す
るための慣性センサユニットを更に含み、前記慣性データが前記動的モデルに適
用されることを特徴とする、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】前記ナビゲーション状態を更新するために補助センサデータ
が前記測定更新ユニットに提供されることを特徴とする、請求項１に記載のシス
テム。
【請求項６】前記補助データが慣性データ、高度計データ、レーダーデー
タ、及び電子−光学装置データから成るデータ型のグループから選択されること
を特徴とする、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】前記多次元ナビゲーション状態が位置、速度、姿勢、受信機
クロック誤差、慣性センサ誤差、伝搬遅延、及び衛星誤差から成るグループから
選択される情報を含むことを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】前記測定更新ユニットが前記ナビゲーション状態を前記推定
された無線ナビゲーションデータ信号電力、及びノイズ電力、並びに前記相関器
出力に基づいて前記ナビゲーション状態の条件付きモーメントを計算することに
基づいて更新することを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】前記条件付きモーメントが１組の相関器モーメントを使用し
て計算され、１組の相関器モーメントは見通し線位置誤差分散の非線形関数の統
計的期待値であることを特徴とする、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】前記条件付きモーメントが前記相関器出力関数中の測定の
非線形性を含むように計算されることを特徴とする、請求項８に記載のシステム
。
【請求項１１】前記測定更新ユニットが推定時間遅延を更に生成し、前
記推定時間遅延は前記相関器の数を最小化するために使用されることを特徴とす
る、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】前記測定更新ユニットが推定位相を更に生成し、前記推定
位相は前記システムの性能を改善するために使用されることを特徴とする、請求
項１に記載のシステム。
【請求項１３】前記推定器が、無線ナビゲーションデータ信号電力を相関器モーメントに基づいて決定するた
めの信号電力推定器、及びノイズ電力を前記相関器モーメント及び前記信号電力推定値に基づいて推定す
るためのノイズ電力推定器から成ることを特徴とする、請求項１に記載のシステ
ム。
【請求項１４】ナビゲーションプラットフォームに対する多次元ナビゲー
ション状態を外部端末により送信された無線ナビゲーションデータに基づいて決
定するためのシステムであって、ノイズに埋め込まれた前記無線ナビゲーションデータを受信して増幅するため
の無線ナビゲーションデータ受信機、前記無線ナビゲーションデータを前記ノイズから遅延誤差の範囲にわたって抽
出するための相関器のバンクであって、前記相関器は前記無線ナビゲーションデ
ータ及び前記ノイズを処理して各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出
力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の内部複製信号の間で生成する前
記相関器のバンク、前記無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力を前記相関器出力関数
から推定するための推定器、及び前記ナビゲーション状態を前記推定された無線ナビゲーションデータ信号電力
、及びノイズ電力、並びに前記相関器出力の関数として計算された前記ナビゲー
ション状態の条件付きモーメントに基づいて更新するための測定更新ユニットか
ら成ることを特徴とするシステム。
【請求項１５】前記プラットフォームの慣性挙動を示す慣性データを生成
するための慣性センサユニットを更に含み、前記ナビゲーション状態の条件付き
モーメントが前記慣性データの関数として更に計算されることを特徴とする、請
求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】前記無線ナビゲーションデータが全地球測位システム（Ｇ
ＰＳ）データから成り、前記無線ナビゲーションデータ受信機がＧＰＳ受信機か
ら成ることを特徴とする、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】最近更新されたナビゲーション状態に基づいて感知した慣
性データを動的モデルに適用するための伝搬関数を更に含み、前記測定更新ユニ
ットに提供される更新された慣性データを生成することを特徴とする、請求項１
４に記載のシステム。
【請求項１８】前記多次元ナビゲーション状態が位置、速度、姿勢、受信
機クロック誤差、慣性センサ誤差、伝搬遅延、及び衛星誤差から成るグループか
ら選択される情報を含むことを特徴とする、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１９】前記条件付きモーメントが１組の相関器モーメントを使用
して計算され、１組の相関器モーメントは見通し線位置誤差分散の非線形関数の
統計的期待値であることを特徴とする、請求項１４に記載のシステム。
【請求項２０】前記条件付きモーメントが前記相関器出力関数中の測定の
非線形性を含むように計算されることを特徴とする、請求項１４に記載のシステ
ム。
【請求項２１】相関器の前記バンクが前記無線ナビゲーションデータを前
記ノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関器の拡張範囲バ
ンクから成り、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを処
理して前記拡張範囲バンク中の各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出
力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の内部複製信号の間で生成するこ
とを特徴とする、請求項１４に記載のシステム。
【請求項２２】前記推定器が、無線ナビゲーションデータ信号電力を相関器モーメントに基づいて決定するた
めの信号電力推定器、及びノイズ電力を前記相関器モーメント及び前記信号電力推定値に基づいて推定す
るためのノイズ電力推定器から成ることを特徴とする、請求項１４に記載のシス
テム。
【請求項２３】ナビゲーションプラットフォームに対する多次元ナビゲー
ション状態をノイズに埋め込まれた無線ナビゲーションデータに基づいて決定す
るためのシステム中の信号電力及びノイズ電力を推定するための推定器であって
、前記無線ナビゲーションデータ信号は前記無線ナビゲーションデータを前記ノ
イズから遅延誤差の範囲にわたって抽出するための相関器のバンクを含む無線ナ
ビゲーションデータ受信機により受信され、前記相関器は前記無線ナビゲーショ
ンデータ及び前記ノイズを処理して各相関器に対する相関関係の程度を示す相関
器出力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の複製信号の間で生成し、前
記推定器が、無線ナビゲーションデータ信号電力を相関器モーメントに基づいて決定するた
めの信号電力推定器、及びノイズ電力を前記相関器モーメント及び前記信号電力推定値に基づいて推定す
るためのノイズ電力推定器から成ることを特徴とする推定器。
【請求項２４】前記バンク中の各相関器のバイアス推定値を決定するため
のバイアス推定器を更に含み、前記信号電力推定値及びノイズ電力推定値が更に
バイアス推定値に基づくことを特徴とする、請求項２３に記載の推定器。
【請求項２５】前記バイアス推定器が、各相関器の前記バイアス推定値を平滑化時間定数によって更新するための平滑
化関数、及び前記バイアス推定値を前記平滑化されたバイアス推定値の最小値として決定す
るための最小化関数から成ることを特徴とする、請求項２４に記載の推定器。
【請求項２６】前記条件付きモーメントが条件付き平均から成る第１の条
件付きモーメントから成ることを特徴とする、請求項２３に記載の推定器。
【請求項２７】前記条件付きモーメントが非線形フィルタを用いて計算さ
れることを特徴とする、請求項２３に記載の推定器。
【請求項２８】前記ノイズ電力推定値がベクトルから成り、独立したノイ
ズ電力推定値が前記相関器バンク中の各相関器に対して計算されることを特徴と
する、請求項２３に記載の推定器。
【請求項２９】相関器の前記バンクが前記無線ナビゲーションデータを前
記ノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関器の拡張範囲バ
ンクから成り、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを処
理して前記拡張範囲バンク中の各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出
力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の内部複製信号の間で生成するこ
とを特徴とする、請求項２３に記載の推定器。
【請求項３０】前記プラットフォームの慣性挙動を示す慣性データを生成
するための慣性センサユニットを更に含み、前記ナビゲーション状態の条件付き
モーメントが前記慣性データの関数として更に計算されることを特徴とする、請
求項２３に記載の推定器。
【請求項３１】前記無線ナビゲーションデータが全地球測位システム（Ｇ
ＰＳ）データから成り、前記無線ナビゲーションデータ受信機がＧＰＳ受信機か
ら成ることを特徴とする、請求項２３に記載の推定器。
【請求項３２】ナビゲーション状態及びナビゲーションプラットフォーム
の前記ナビゲーション状態の誤差共分散を外部端末により送信されノイズに埋め
込まれた無線ナビゲーションデータに基づいて更新するための測定更新ユニット
であって、前記無線ナビゲーションデータ信号は前記無線ナビゲーションデータ
を前記ノイズから遅延誤差の範囲にわたって抽出するための相関器のバンクを含
む無線ナビゲーションデータ受信機により受信され、前記相関器は前記無線ナビ
ゲーションデータ及び前記ノイズを処理して各相関器に対する相関関係の程度を
示す相関器出力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の複製信号の間で生
成し、前記測定更新ユニットが、前記ナビゲーション状態を状態ゲイン関数により重み付けされた前記相関器出
力関数の関数として更新するための状態更新ユニットであって、前記状態ゲイン
関数は１組の相関器モーメントに基づき、前記１組の相関器モーメントは見通し
線位置誤差分散、前のナビゲーション状態の伝搬、及び誤差共分散マトリックス
の非線形関数である状態更新ユニット、及び前記ナビゲーション状態の前記誤差共分散を見通し線誤差の非線形関数の条件
付きモーメントに基づいて更新するための誤差共分散マトリックス更新ユニット
から成ることを特徴とする測定更新ユニット。
【請求項３３】前記前のナビゲーション状態の前記伝搬が慣性データ伝搬
から成ることを特徴とする、請求項３２に記載の測定更新ユニット。
【請求項３４】前記条件付きモーメントが１組の相関器モーメントを使用
して計算され、前記１組の相関器モーメントは前記見通し線位置誤差分散の非線
形関数の統計的期待値であることを特徴とする、請求項３２に記載の測定更新ユ
ニット。
【請求項３５】前記状態ゲイン関数、及び前記ナビゲーション状態の誤差
共分散が更に前記無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力の推定値に
基づくことを特徴とする、請求項３２に記載の測定更新ユニット。
【請求項３６】前記無線ナビゲーションデータ信号電力推定値、及びノイ
ズ電力推定値が、無線ナビゲーションデータ信号電力を前記相関器モーメントに基づいて決定す
るための信号電力推定器、及びノイズ電力を前記相関器モーメント及び前記信号電力推定値に基づいて推定す
るためのノイズ電力推定器から成る推定器により計算されることを特徴とする、
請求項３５に記載の測定更新ユニット。
【請求項３７】相関器の前記バンクが前記無線ナビゲーションデータを前
記ノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関器の拡張範囲バ
ンクから成り、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを処
理して前記拡張範囲バンク中の各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出
力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の内部複製信号の間で生成するこ
とを特徴とする、請求項３２に記載の測定更新ユニット。
【請求項３８】前記無線ナビゲーションデータが全地球測位システム（Ｇ
ＰＳ）データから成り、前記無線ナビゲーションデータ受信機がＧＰＳ受信機か
ら成ることを特徴とする、請求項３２に記載の測定更新ユニット。
【請求項３９】前記見通し線誤差が前記受信機と前記外部端末の間の測定
された見通し線範囲と予測された見通し線範囲の差から成ることを特徴とする、
請求項３２に記載の測定更新ユニット。
【請求項４０】ナビゲーション状態及びナビゲーションプラットフォーム
の前記ナビゲーション状態の誤差共分散を無線ナビゲーションデータ搬送波信号
により搬送されノイズに埋め込まれた無線ナビゲーションデータに基づいて更新
するための測定更新ユニットであって、前記無線ナビゲーションデータ信号は前
記無線ナビゲーションデータを前記ノイズから遅延誤差の範囲にわたって抽出す
るための相関器のバンクを含む無線ナビゲーションデータ受信機により受信され
、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを処理して各相関
器に対する相関関係の程度を示す相関器出力関数を前記無線ナビゲーションデー
タと既知の複製信号の間で生成し、前記相関器のバンクが無線ナビゲーションデ
ータ信号を前記無線ナビゲーションデータ搬送波周波数付近で処理するための即
時相関器を含み、前記測定更新ユニットが、前記ナビゲーション状態を状態ゲイン関数により重み付けされた前記即時相関
器出力関数の関数として更新するための状態更新ユニットであって、前記状態ゲ
イン関数は１組の相関器モーメントに基づき、前記１組の相関器モーメントは見
通し線位置誤差分散、及び誤差共分散マトリックスの非線形関数である状態更新
ユニット、及び前記ナビゲーション状態の前記誤差共分散を前記状態ゲイン関数に基づいて更
新するための誤差共分散マトリックス更新ユニットから成ることを特徴とする測
定更新ユニット。
【請求項４１】前記状態ゲイン関数が更に前記無線ナビゲーションデータ
搬送波信号電力及びノイズ電力の推定値、データビット推定値、前のナビゲーシ
ョン状態の慣性データ伝搬、及び誤差共分散マトリックスに基づくことを特徴と
する、請求項４０に記載の測定更新ユニット。
【請求項４２】前記ノイズ電力が少なくとも２つの非即時相関器出力関数
中の前記平均ノイズ電力に基づいて計算されることを特徴とする、請求項４０に
記載の測定更新ユニット。
【請求項４３】前記状態更新ユニット及び誤差共分散マトリックス更新ユ
ニットが比較的大きな無線ナビゲーションデータ搬送波信号電力／ノイズ電力比
に対しては線形に動作し、比較的小さな無線ナビゲーションデータ搬送波信号電
力／ノイズ電力比に対しては非線形に動作することを特徴とする、請求項４０に
記載の測定更新ユニット。
【請求項４４】相関器の前記バンクが前記無線ナビゲーションデータを前
記ノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関器の拡張範囲バ
ンクから成り、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを処
理して前記拡張範囲バンク中の各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出
力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の内部複製信号の間で生成するこ
とを特徴とする、請求項４０に記載の測定更新ユニット。
【請求項４５】ナビゲーション状態及びナビゲーションプラットフォーム
の前記ナビゲーション状態の誤差共分散をノイズに埋め込まれた無線ナビゲーシ
ョンデータに基づいて更新するための測定更新ユニットであって、前記無線ナビ
ゲーションデータ信号は前記無線ナビゲーションデータを前記ノイズから遅延誤
差の範囲にわたって抽出するための相関器のバンクを含む無線ナビゲーションデ
ータ受信機により受信され、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前
記ノイズを処理して各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出力関数を前
記無線ナビゲーションデータと既知の複製信号の間で生成し、前記測定更新ユニ
ットが、前記ナビゲーション状態を状態ゲイン関数により重み付けされた前記相関器出
力関数の関数として更新するための状態更新ユニットであって、前記状態ゲイン
関数は１組の相関器モーメントに基づき、前記１組の相関器モーメントは見通し
線位置誤差分散、前のナビゲーション状態の伝搬、及び誤差共分散マトリックス
の非線形関数である状態更新ユニット、前記ナビゲーション状態の前記誤差共分散を見通し線誤差の非線形関数の条件
付きモーメントに基づいて更新するための誤差共分散マトリックス更新ユニット
、及び前記ナビゲーション状態及び前記誤差共分散の保全性を維持するための保全管
理ユニットから成ることを特徴とする測定更新ユニット。
【請求項４６】前記前のナビゲーション状態の前記伝搬が慣性データ伝搬
から成ることを特徴とする、請求項４５に記載の測定更新ユニット。
【請求項４７】前記状態ゲイン関数、及び前記ナビゲーション状態の誤差
共分散が更に前記無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力の推定値に
基づくことを特徴とする、請求項４５に記載の測定更新ユニット。
【請求項４８】前記条件付きモーメントが見通し線位置誤差分散の非線形
関数である１組の相関器モーメントの関数であり、その結果として前記ナビゲー
ション状態の誤差共分散の関数であり、前記保全管理ユニットが前記信号電力値
及びノイズ電力値をモニタして制限することを特徴とする、請求項４５に記載の
測定更新ユニット。
【請求項４９】前記保全管理ユニットが前記誤差共分散の増加率を制限す
ることを特徴とする、請求項４５に記載の測定更新ユニット。
【請求項５０】前記慣性データが慣性データセンサにより感知され、前記
誤差共分散の増加が前記慣性センサの推定精度に基づいて上限に制限されること
を特徴とする、請求項４９に記載の測定更新ユニット。
【請求項５１】前記保全管理ユニットが前記誤差共分散マトリックスの正
の定符号をモニタして維持することを特徴とする、請求項４５に記載の測定更新
ユニット。
【請求項５２】前記保全管理ユニットが前記ナビゲーション状態の推定変
化を制限することを特徴とする、請求項４５に記載の測定更新ユニット。
【請求項５３】ナビゲーションプラットフォームに対する多次元ナビゲー
ション状態を外部端末により送信された無線ナビゲーションデータに基づいて決
定するための方法であって、無線ナビゲーションデータ受信機でノイズに埋め込まれた前記無線ナビゲーシ
ョンデータを受信して増幅し、相関器の拡張範囲バンクで前記無線ナビゲーションデータを前記ノイズから遅
延誤差の拡張範囲にわたって抽出し、前記相関器は前記無線ナビゲーションデー
タ及び前記ノイズを処理して前記拡張範囲バンク中の各相関器に対する相関関係
の程度を示す相関器出力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の内部複製
信号の間で生成し、前記無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力を前記相関器出力関数
から推定し、及び前記ナビゲーション状態を前記推定された無線ナビゲーションデータ信号電力
、及びノイズ電力、並びに前記相関器出力に基づいて更新する諸ステップから成
ることを特徴とする方法。
【請求項５４】前記無線ナビゲーションデータが全地球測位システム（Ｇ
ＰＳ）データから成り、前記無線ナビゲーションデータ受信機がＧＰＳ受信機か
ら成ることを特徴とする、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】動的モデルを前記ナビゲーション状態に適用して、更新さ
れる伝搬されたナビゲーション状態を生成するステップを更に含むことを特徴と
する、請求項５３に記載の方法。
【請求項５６】感知した前記プラットフォームの慣性挙動を示す慣性デー
タを前記動的モデルに適用するステップを更に含むことを特徴とする、請求項５
５に記載の方法。
【請求項５７】前記ナビゲーション状態を補助センサデータに基づいて更
新するステップを更に含むことを特徴とする、請求項５３に記載の方法。
【請求項５８】前記補助データが慣性データ、高度計データ、レーダーデ
ータ、及び電子−光学装置データから成るデータ型のグループから選択されるこ
とを特徴とする、請求項５７に記載の方法。
【請求項５９】前記多次元ナビゲーション状態が位置、速度、姿勢、受信
機クロック誤差、慣性センサ誤差、伝搬遅延、及び衛星誤差から成るグループか
ら選択された情報を含むことを特徴とする、請求項５３に記載の方法。
【請求項６０】前記推定された無線ナビゲーションデータ信号電力、及び
ノイズ電力、並びに前記相関器出力に基づいて前記ナビゲーション状態の条件付
きモーメントを計算することにより前記ナビゲーション状態を更新するステップ
を更に含むことを特徴とする、請求項５３に記載の方法。
【請求項６１】前記条件付きモーメントが１組の相関器モーメントを使用
して計算され、前記１組の相関器モーメントは前記見通し線位置誤差分散の非線
形関数の統計的期待値であることを特徴とする、請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】前記条件付きモーメントが前記相関器出力関数中の測定の
非線形性を含むように計算されることを特徴とする、請求項６０に記載の方法。
【請求項６３】推定時間遅延の生成を更に含むことを特徴とする、請求項
５３に記載の方法。
【請求項６４】推定位相の生成を更に含むことを特徴とする、請求項５３
に記載の方法。
【請求項６５】前記推定するステップが、無線ナビゲーションデータ信号
電力を前記相関器モーメントに基づいて推定し、及びノイズ電力を前記相関器モ
ーメント及び前記信号電力推定値に基づいて推定する諸ステップから成ることを
特徴とする、請求項５３に記載の方法。
【請求項６６】ナビゲーションプラットフォームに対する多次元ナビゲー
ション状態を外部端末により送信された無線ナビゲーションデータに基づいて決
定するための方法であって、無線ナビゲーションデータ受信機でノイズに埋め込まれた前記無線ナビゲーシ
ョンデータを受信して増幅し、相関器のバンクで前記無線ナビゲーションデータを前記ノイズから遅延誤差の
範囲にわたって抽出し、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノ
イズを処理して各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出力関数を前記無
線ナビゲーションデータと既知の内部複製信号の間で生成し、前記無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力を前記相関器出力関数
から推定し、及び前記ナビゲーション状態を前記推定された無線ナビゲーションデータ信号電力
、及びノイズ電力、並びに前記相関器出力の関数として計算された前記ナビゲー
ション状態の条件付きモーメントに基づいて更新する諸ステップから成ることを
特徴とする方法。
【請求項６７】前記プラットフォームの慣性挙動を示す慣性データを生成
するステップを更に含み、前記ナビゲーション状態の条件付きモーメントが前記
慣性データの関数として更に計算されることを特徴とする、請求項６６に記載の
方法。
【請求項６８】前記無線ナビゲーションデータが全地球測位システム（Ｇ
ＰＳ）データから成り、前記無線ナビゲーションデータ受信機がＧＰＳ受信機か
ら成ることを特徴とする、請求項６６に記載の方法。
【請求項６９】動的モデルを前記ナビゲーション状態に適用して、更新さ
れる伝搬されたナビゲーション状態を生成するステップを更に含むことを特徴と
する、請求項６６に記載の方法。
【請求項７０】感知した前記プラットフォームの慣性挙動を示す慣性デー
タを前記動的モデルに適用するステップを更に含むことを特徴とする、請求項６
９に記載の方法。
【請求項７１】前記ナビゲーション状態を補助センサデータに基づいて更
新するステップを更に含むことを特徴とする、請求項６６に記載の方法。
【請求項７２】前記補助データが慣性データ、高度計データ、レーダーデ
ータ、及び電子−光学装置データから成るデータ型のグループから選択されるこ
とを特徴とする、請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】前記多次元ナビゲーション状態が位置、速度、姿勢、受信
機クロック誤差、慣性センサ誤差、伝搬遅延、及び衛星誤差から成るグループか
ら選択された情報を含むことを特徴とする、請求項６６に記載の方法。
【請求項７４】前記条件付きモーメントが１組の相関器モーメントを使用
して計算され、前記１組の相関器モーメントは前記見通し線位置誤差分散の非線
形関数の統計的期待値であることを特徴とする、請求項６６に記載の方法。
【請求項７５】前記条件付きモーメントが前記相関器出力関数中の測定の
非線形性を含むように計算されることを特徴とする、請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】相関器の前記バンクが前記無線ナビゲーションデータを前
記ノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関器の拡張範囲バ
ンクから成り、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを処
理して前記拡張範囲バンク中の各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出
力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の内部複製信号の間で生成するこ
とを特徴とする、請求項７５に記載の方法。
【請求項７７】前記推定するステップが、無線ナビゲーションデータ信号電力を前記相関器モーメントに基づいて推定し
、及びノイズ電力を前記相関器モーメント及び前記信号電力推定値に基づいて推定す
る諸ステップから成ることを特徴とする、請求項６６に記載の方法。
【請求項７８】ナビゲーションプラットフォームに対する多次元ナビゲー
ション状態をノイズに埋め込まれた無線ナビゲーションデータに基づいて決定す
るためのシステム中の信号電力及びノイズ電力を推定するための方法であって、
前記無線ナビゲーションデータ信号は前記無線ナビゲーションデータを前記ノイ
ズから遅延誤差の範囲にわたって抽出するための相関器のバンクを含む無線ナビ
ゲーションデータ受信機により受信され、前記相関器は前記無線ナビゲーション
データ及び前記ノイズを処理して各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器
出力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の複製信号の間で生成し、無線ナビゲーションデータ信号電力を前記相関器モーメントに基づいて決定し
、及びノイズ電力を前記相関器モーメント及び前記信号電力推定値に基づいて決定す
る諸ステップから成ることを特徴とする方法。
【請求項７９】前記バンク中の各相関器のバイアス推定値を決定するステ
ップを更に含み、及び前記信号電力推定値及びノイズ電力推定値が更に前記バイ
アス推定値に基づくことを特徴とする、請求項７８に記載の方法。
【請求項８０】前記バイアス推定値を決定するステップが更に、各相関器の前記バイアス推定値を平滑化時間定数によって更新し、及び前記バイアス推定値を前記平滑化されたバイアス推定値の最小値として決定す
る諸ステップから成ることを特徴とする、請求項７９に記載の方法。
【請求項８１】前記相関器モーメントの各々が、条件付き平均から成る第
１の条件付きモーメントから成ることを特徴とする、請求項７８に記載の方法。
【請求項８２】前記相関器モーメントを非線形フィルタを用いて計算する
ステップを更に含むことを特徴とする、請求項７８に記載の方法。
【請求項８３】前記ノイズ電力推定値がベクトルから成り、独立したノイ
ズ電力推定値が前記相関器バンク中の各相関器に対して計算されることを特徴と
する、請求項７８に記載の方法。
【請求項８４】相関器の前記バンクが前記無線ナビゲーションデータを前
記ノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関器の拡張範囲バ
ンクから成り、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを処
理して前記拡張範囲バンク中の各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出
力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の内部複製信号の間で生成するこ
とを特徴とする、請求項７８に記載の方法。
【請求項８５】前記プラットフォームの慣性挙動を示す慣性データを生成
するステップを更に含み、前記相関器モーメントが前記慣性データの関数として
更に計算されることを特徴とする、請求項７８に記載の方法。
【請求項８６】前記無線ナビゲーションデータが全地球測位システム（Ｇ
ＰＳ）データから成り、前記無線ナビゲーションデータ受信機がＧＰＳ受信機か
ら成ることを特徴とする、請求項７８に記載の方法。
【請求項８７】ナビゲーション状態及びナビゲーションプラットフォーム
の前記ナビゲーション状態の誤差共分散を外部端末により送信されノイズに埋め
込まれた無線ナビゲーションデータに基づいて更新するための方法であって、前
記無線ナビゲーションデータ信号は前記無線ナビゲーションデータを前記ノイズ
から遅延誤差の範囲にわたって抽出するための相関器のバンクを含む無線ナビゲ
ーションデータ受信機により受信され、前記相関器は前記無線ナビゲーションデ
ータ及び前記ノイズを処理して各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出
力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の複製信号の間で生成し、前記ナビゲーション状態を状態ゲイン関数により重み付けされた前記相関器出
力関数の関数として更新し、前記状態ゲイン関数は１組の相関器モーメントに基
づき、前記１組の相関器モーメントは見通し線位置誤差分散、前のナビゲーショ
ン状態の伝搬、及び誤差共分散マトリックスの非線形関数であり、及び前記ナビゲーション状態の前記誤差共分散を見通し線誤差の非線形関数の条件
付きモーメントに基づいて更新する諸ステップから成ることを特徴とする方法。
【請求項８８】前記前のナビゲーション状態の前記伝搬が慣性データ伝搬
から成ることを特徴とする、請求項８７に記載の方法。
【請求項８９】前記条件付きモーメントが１組の相関器モーメントを使用
して計算され、前記１組の相関器モーメントは前記見通し線位置誤差分散の非線
形関数の統計的期待値であることを特徴とする、請求項８７に記載の方法。
【請求項９０】前記状態ゲイン関数、及び前記ナビゲーション状態の誤差
共分散が更に前記無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力の推定値に
基づくことを特徴とする、請求項８７に記載の方法。
【請求項９１】前記無線ナビゲーションデータ信号電力推定値及びノイズ
電力推定値が、無線ナビゲーションデータ信号電力を前記相関器モーメントに基づいて推定し
、及びノイズ電力を前記相関器モーメント及び前記信号電力推定値に基づいて推定す
ることにより計算されることを特徴とする、請求項８７に記載の方法。
【請求項９２】相関器の前記バンクが前記無線ナビゲーションデータを前
記ノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関器の拡張範囲バ
ンクから成り、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを処
理して前記拡張範囲バンク中の各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出
力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の内部複製信号の間で生成するこ
とを特徴とする、請求項８７に記載の方法。
【請求項９３】前記無線ナビゲーションデータが全地球測位システム（Ｇ
ＰＳ）データから成り、前記無線ナビゲーションデータ受信機がＧＰＳ受信機か
ら成ることを特徴とする、請求項８７に記載の方法。
【請求項９４】前記見通し線誤差が前記受信機と前記外部端末の間の測定
された見通し線範囲と予測された見通し線範囲の差から成ることを特徴とする、
請求項８７に記載の方法。
【請求項９５】ナビゲーション状態及びナビゲーションプラットフォーム
の前記ナビゲーション状態の誤差共分散を無線ナビゲーションデータ搬送波信号
により搬送されノイズに埋め込まれた無線ナビゲーションデータに基づいて更新
するための方法、前記無線ナビゲーションデータ信号は前記無線ナビゲーション
データを前記ノイズから遅延誤差の範囲にわたって抽出するための相関器のバン
クを含む無線ナビゲーションデータ受信機により受信され、前記相関器は前記無
線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを処理して各相関器に対する相関関係の
程度を示す相関器出力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の複製信号の
間で生成し、前記相関器のバンクが無線ナビゲーションデータ信号を前記無線ナ
ビゲーションデータ搬送波周波数付近で処理するための即時相関器を含み、前記ナビゲーション状態を状態ゲイン関数により重み付けされた前記即時相関
器出力関数の関数として更新し、前記状態ゲイン関数は１組の相関器モーメント
に基づき、前記１組の相関器モーメントは見通し線位置誤差分散、及び誤差共分
散マトリックスの非線形関数であり、及び前記ナビゲーション状態の前記誤差共分散を前記状態ゲイン関数に基づいて更
新する諸ステップから成ることを特徴とする方法。
【請求項９６】前記状態ゲイン関数が更に前記無線ナビゲーションデータ
搬送波信号電力及びノイズ電力の推定値、データビット推定値、及び誤差共分散
マトリックスに基づくことを特徴とする、請求項９５に記載の方法。
【請求項９７】前記ノイズ電力が少なくとも２つの非即時相関器出力関数
中の前記平均ノイズ電力に基づいて計算されることを特徴とする、請求項９５に
記載の方法。
【請求項９８】前記状態更新ユニット及び誤差共分散マトリックス更新ユ
ニットが比較的大きな無線ナビゲーションデータ搬送波信号電力／ノイズ電力比
に対しては線形に動作し、比較的小さな無線ナビゲーションデータ搬送波信号電
力／ノイズ電力比に対しては非線形に動作することを特徴とする、請求項９５に
記載の方法。
【請求項９９】相関器の前記バンクが前記無線ナビゲーションデータを前
記ノイズから遅延誤差の拡張範囲にわたって抽出するための相関器の拡張範囲バ
ンクから成り、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを処
理して前記拡張範囲バンク中の各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出
力関数を前記無線ナビゲーションデータと既知の内部複製信号の間で生成するこ
とを特徴とする、請求項９５に記載の方法。
【請求項１００】ナビゲーション状態及びナビゲーションプラットフォー
ムの前記ナビゲーション状態の誤差共分散をノイズに埋め込まれた無線ナビゲー
ションデータに基づいて更新するための方法であって、前記無線ナビゲーション
データ信号は前記無線ナビゲーションデータを前記ノイズから遅延誤差の範囲に
わたって抽出するための相関器のバンクを含む無線ナビゲーションデータ受信機
により受信され、前記相関器は前記無線ナビゲーションデータ及び前記ノイズを
処理して各相関器に対する相関関係の程度を示す相関器出力関数を前記無線ナビ
ゲーションデータと既知の複製信号の間で生成し、前記ナビゲーション状態を状態ゲイン関数により重み付けされた前記相関器出
力関数の関数として更新し、前記状態ゲイン関数は見通し線位置誤差分散の非線
形関数の条件付きモーメント、前のナビゲーション状態の伝搬、及び誤差共分散
マトリックスに基づき、及び前記ナビゲーション状態の前記誤差共分散を見通し線誤差の非線形関数の条件
付きモーメントに基づいて更新し、前記ナビゲーション状態及び前記誤差共分散の保全性を維持するする諸ステッ
プから成ることを特徴とする方法。
【請求項１０１】前記前のナビゲーション状態の前記伝搬が慣性データ伝
搬から成ることを特徴とする、請求項１００に記載の方法。
【請求項１０２】前記慣性データが慣性データセンサにより感知され、前
記誤差共分散の増加を前記慣性センサの推定精度に基づいて上限に制限するステ
ップを更に含むことを特徴とする、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１０３】前記状態ゲイン関数及び前記ナビゲーション状態の誤差
共分散が更に前記無線ナビゲーションデータ信号電力及びノイズ電力の推定値に
基づくことを特徴とする、請求項１００に記載の方法。
【請求項１０４】前記非線形条件付きモーメントが前記見通し線位置誤差
分散の非線形関数から成り、その結果として前記前記ナビゲーション状態の誤差
共分散の関数であり、前記維持するステップが前記信号電力値及びノイズ電力値
をモニタして制限する諸ステップから成ることを特徴とする、請求項１００に記
載の方法。
【請求項１０５】前記保全性を維持するステップが更に前記誤差共分散の
増加率を制限するステップから成ることを特徴とする、請求項１００に記載の方
法。
【請求項１０６】前記保全性を維持するステップが更に前記誤差共分散マ
トリックスの正の定符号をモニタして維持するステップから成ることを特徴とす
る、請求項１００に記載の方法。
【請求項１０７】前記保全性を維持するステップが更に前記ナビゲーショ
ン状態の推定変化を制限するステップから成ることを特徴とする、請求項１００
に記載の方法。