JP2009175134A - Navigation system with apparatus for detecting accuracy failure - Google Patents

Navigation system with apparatus for detecting accuracy failure Download PDF

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Inventor
Kevin Vanderwerf
ケヴィン・ヴァンダーワーフ
Original Assignee
Honeywell Internatl Inc
ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately compute a protection level by detecting an accuracy failure of a position solution.
SOLUTION: A navigation system 12 for a vehicle having a receiver 14 operable to receive a plurality of signals from a plurality of transmitters comprises a processor 16 and a memory device 18. The memory device 18 stores machine-readable instructions that, when executed by the processor 16, enable the processor 16 to determine a set of error estimates corresponding to pseudo-range measurements derived from the plurality of signals, to determine an error covariance matrix for a main navigation solution using ionospheric-delay data, and to determine at least one protection level value based on the error covariance matrix, using a parity space technique.
COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、精度不良を検出する装置を備えるナビゲーションシステムに関する。 The present invention relates to a navigation system comprising a device for detecting the inaccuracy.
[関連出願の相互参照] CROSS-REFERENCE TO RELATED APPLICATIONS
本出願は、2007年12月7日に出願された「RAIM WITH SPATIALLY CORRELATED IONOSPHERIC ERRORS」と題する米国仮特許出願第61/012,303号からの優先権を主張し、当該仮特許出願は、本明細書において、その全体が述べられるものとして、参照により組み込まれる。 This application claims priority from US Provisional Patent Application No. 61 / 012,303, entitled, filed on December 7, 2007 "RAIM WITH SPATIALLY CORRELATED IONOSPHERIC ERRORS", the provisional patent application, this in the specification, as if their entirety are described, which are incorporated by reference.

従来のRAIMアルゴリズムは、重み付けされる最小二乗解か、又は重み付けされない最小二乗解のいずれかに基づくことができ、その場合に、各衛星の擬似距離(pseudo-range)測定値の誤差は、他の衛星の擬似距離測定値の誤差とは無相関である。 Conventional RAIM algorithm solved least squares weighted, or can be based on any of the least-squares solution that is not weighted, in that case, the error of the pseudo distance (pseudo-range) measurements of each satellite, the other the error in the pseudorange measurements of the satellites are uncorrelated.

しかしながら、各衛星の擬似距離内の電離層誤差(それは、支配的な誤差源である可能性が高い)は、実際には、他の衛星のそれぞれの電離層誤差と大きく相関する。 However, ionospheric error (which is likely to be the dominant error sources) in the pseudorange of each satellite is actually correlate significantly with each of ionospheric errors of other satellites. この相関を無視することによって、水平方向の位置誤差を制限する水平保護限界(HPL)の計算値は、必要とされる値よりもはるかに大きくなる。 By ignoring the correlation calculated values ​​of the horizontal protection limit (HPL) for limiting the horizontal position error is much larger than the required value. 結果として、低い航法性能要件(Required Navigation Performance、RNP)の手法をGPSが利用できなくなるという問題が生じる。 As a result, less navigation performance requirements (Required Navigation Performance, RNP) problem techniques GPS becomes unavailable occurs.

米国特許第5,760,737号明細書 US Pat. No. 5,760,737 米国特許第6,639,549号明細書 US Pat. No. 6,639,549

本発明は、上述の問題を解決することを目的とする。 The present invention aims to solve the above problems.

本発明の一実施の形態では、複数の送信機からの複数の信号を受信するように動作することができる受信機を有する、車両のためのナビゲーションシステムが、プロセッサ及びメモリデバイスを備える。 In one embodiment of the present invention has a receiver that can operate to receive a plurality of signals from a plurality of transmitters, a navigation system for a vehicle comprises a processor and a memory device. このメモリデバイスは、機械読取り可能命令を格納しており、この命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサが、複数の信号から導出される擬似距離測定値に対応する1組の誤差推定値を求めること、電離層遅延データを用いて、主航行解のための誤差共分散行列を求めること、及びパリティ空間技法を用いて、誤差共分散行列に基づいて、少なくとも1つの保護レベル値を求めることを可能にする。 The memory device stores a machine-readable instructions, the instructions, when executed by a processor, the processor, a set of error estimates corresponding to the pseudorange measurements derived from a plurality of signals It is determined by using the ionospheric delay data, to determine the error covariance matrix for the main navigation solutions, and parity using spatial techniques, based on the error covariance matrix, the determination of the at least one protection level values enable.

本発明の好ましい実施形態及び代替的な実施形態が、以下の図面を参照しながら、以下に詳細に説明される。 Preferred and alternative embodiments of the present invention is, with reference to the following drawings and will be described in detail below.

本発明の実施形態を組み込むナビゲーションシステムを示す図である。 It is a diagram illustrating a navigation system incorporating an embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態による過程を示す図である。 It is a diagram illustrating a process according to an exemplary embodiment of the present invention.

図1は、本発明の一実施形態の教示を組み込む無線ナビゲーションシステムを示す。 Figure 1 shows a wireless navigation system incorporating the teachings of one embodiment of the present invention. このシステムは、いくつかの送信機1〜Nと、ユーザセット12とを含む。 The system includes a number of transmitters 1 to N, and a user set 12. 好ましい実施形態では、送信機1〜Nは、衛星送信機のNAVSTAR GPSコンステレーションのサブセットであり、各送信機がユーザセット12のアンテナから視認可能である。 In a preferred embodiment, the transmitter 1~N is a subset of NAVSTAR GPS constellation of satellites transmitters, each transmitter is visible from the antenna of the user set 12. 送信機1〜Nは、ユーザセット12に対して個々の送信機位置及び信号伝送時刻を指示するN個の個々の信号を報知(broadcast)する。 Transmitter 1~N broadcasts of N individual signal instructing each transmitter location and signal transmission times to the user set 12 (broadcast).

ユーザセット12は、航空機(図示せず)に取り付けられ、受信機14と、プロセッサ16と、プロセッサメモリ18のようなメモリデバイスとを備える。 User set 12 includes mounted on an aircraft (not shown), a receiver 14, a processor 16, a memory device such as a processor memory 18. 受信機14は、NAVSTAR GPS互換であることが好ましく、信号を受信し、位置及び時刻データを抽出し、プロセッサ16に擬似距離測定値を与える。 The receiver 14 is preferably NAVSTAR GPS compatible receives the signal, to extract the position and time data, providing the pseudorange measurements to the processor 16. 擬似距離測定値から、プロセッサ16は、ユーザセット12のための位置解を導出する。 From the pseudo-range measurements, the processor 16 derives the position solution for the user set 12. 衛星は、1984年の世界測地系(WGS−84)座標、デカルト地球中心地球固定座標系において、自身の位置を送信するが、好ましい実施形態は、北東座標面と水平であり、且つ地球に対して接している局所基準系Lにおいて位置解を求める。 Satellite, 1984 World Geodetic System (WGS-84) coordinates, in a Cartesian earth-centered earth-fixed coordinate system, but transmits its own position, the preferred embodiment is a horizontal and northeast coordinate plane, and to the earth Te is in contact determine the position solutions in a local reference system L. しかしながら、座標系間で座標を変換する方法は十分に理解されているため、この座標系選択は重要ではない。 However, since the method of converting the coordinates between coordinate systems are well understood, the coordinate system selection is not critical.

プロセッサ16はまた、擬似距離測定値を用いて、衛星送信機故障を検出すると共に、最悪誤差、すなわち保護限界を決定する。 Processor 16 also uses the pseudo-range measurements, detects a satellite transmitter fault, to determine the worst-case error, i.e. protection limits. それらはいずれも、プロセッサ16によって、位置解と共に飛行管理システム20に出力される。 Any one of which, by the processor 16, are output to the flight management system 20 with the position solution. 飛行管理システム20は、保護限界と、特定の航空機飛行段階に対応する警報限界とを比較する。 Flight management system 20 compares the protection limits, and alarm limits for the specific aircraft flight phase. たとえば、非精密進入のような着陸前飛行段階中に、警報限界(又は許容半径誤差)は0.3海里であるが、負担の少ない大洋飛行段階中、警報限界は2海里〜10海里である(これらの限界に関するさらなる詳細については、参照により本明細書に援用される、RTCA発行のDO−208を参照されたい)。 For example, during landing before flight phases, such as non-precision approach, although the alarm limit (or allowable radius error) is 0.3 nautical miles, in less ocean flight phases burden, alarm limits are 10 nautical miles 2 nautical miles (for further details on these limits, see which are hereby incorporated by, see DO-208 of RTCA issued). 保護限界が警報限界を超える場合には、飛行管理システム、又はその均等物が、航空機のコックピット内の航行用ディスプレイにインテグリティ不良を告知又は通知する。 If the protection limit exceeds the alarm limit, the flight management system, or its equivalents, announces or notifies the integrity defective navigational display in an aircraft cockpit. プロセッサはまた、何らかの衛星送信機故障を検出したか否かも通知する。 The processor also informs be whether it has detected any satellite transmitter failure.

本発明の一実施形態は、各衛星対間の電離層誤差の相関を、それらの電離層ピアースポイント(pierce point)間の距離の関数としてモデル化する。 One embodiment of the invention, the correlation of ionospheric error for each satellite pairs, modeled as a function of the distance between their ionospheric Pierce Point (pierce point). ピアースポイントが近いほど、相関が大きくなる。 As Pierce point is close, the correlation increases. 各衛星の擬似距離測定値の二乗平均(RMS)不確定性(又はσ)が、DO−229D、Appendix Jに定義される電離層分散モデルを用いて計算される。 Root mean square of the pseudo range measurements for each satellite (RMS) uncertainty (or sigma) is calculated using the ionospheric dispersion model defined in DO-229D, Appendix J. 衛星毎に計算された相関係数及びσを用いて、電離層測定誤差共分散行列が形成される。 Using the correlation coefficient and σ is calculated for each satellite, ionosphere measurement error covariance matrix is ​​formed. 残りの誤差(衛星クロック及び天体暦、対流圏、マルチパス及び受信機の雑音)は、相関がないものと仮定される。 Remaining error (satellite clock and ephemeris, troposphere, noise multipath and receiver) is assumed to be uncorrelated. したがって、これらの誤差源の場合の合成される測定誤差共分散行列は対角行列である。 Accordingly, synthesized the measurement error covariance matrix in the case of these error sources is a diagonal matrix. これらの2つの行列を加えて、全測定誤差共分散行列が形成される。 In addition these two matrices, the total measurement error covariance matrix is ​​formed. この行列はその後、最小二乗解を求めるための重み行列を形成するために反転される。 This matrix is ​​then inverted to form the weighting matrix for obtaining the least squares solution. その後、障害検出及び除外を実行することができ、米国特許第5,760,737号及び第6,639,549号においてすでに記載されている解分離のモデルに基づいて、水平保護レベル(HPL)、垂直保護レベル(VPL)、水平除外レベル(HEL)及び垂直除外レベル(VEL)のような種々の保護レベルを計算することができ、これらの特許文献は、本明細書において、その全体が述べられるかのように、参照により援用される。 Then, it is possible to perform fault detection and exclusion, based on U.S. Patent No. 5,760,737 No. and model already The listed solutions separated in No. 6,639,549, a horizontal protection level (HPL) vertical protection level (VPL), it is possible to calculate various protection levels, such as horizontal exclusion level (HEL) and vertical exclusion level (VEL), these patent documents are herein in their entirety stated as if used, it is incorporated by reference.

図2は、図1に示される無線ナビゲーションシステムにおいて実施することができる、本発明の一実施形態による過程200を示す。 Figure 2 can be implemented in a wireless navigation system shown in FIG. 1, illustrating a process 200 according to one embodiment of the present invention. その過程200は、個別のブロックとして示される1組の演算又はステップとして示される。 The process 200 is shown as a set of operations or steps shown as discrete blocks. その過程200は、任意の適切なハードウエア、ソフトウエア、ファームウエア、又はそれらの組み合わせで実施することができる。 The process 200 may include any suitable hardware, software, can be implemented firmware, or a combination thereof. したがって、過程200は、通信媒体を介して、1つの電子デバイスから第2の電子デバイスに転送することができるコンピュータ実行可能命令において実施することができる。 Thus, process 200 via the communication medium may be implemented in computer-executable instructions that can be transferred from one electronic device to a second electronic device. その演算が説明される順序は、必ずしも制限として解釈されるべきではない。 Their order operation is described is not necessarily to be construed as limitations.

図2を参照すると、ステップ210では、プロセッサ16は、擬似距離及び測定値に関するσ(誤差)値を計算する。 Referring to FIG. 2, in step 210, the processor 16 calculates the sigma (error) values ​​for pseudorange and measurements.
ステップ220では、プロセッサ16は測定値行列を求める。 In step 220, the processor 16 obtains the measurement matrix. 擬似距離残差Δρの真のベクトルは、以下のように、増分位置/時間解ベクトルΔx(位置線形化点からの距離)に関連する。 True vector of pseudorange residual Δρ is as follows, related to the incremental position / time solution vector [Delta] x (distance from the position linearization point).

式中、Hは測定値行列であり、以下の式によって与えられる。 Wherein, H is a measurement matrix given by the following equation.

ただし、以下のベクトルは、ユーザから衛星iを指している見通し単位ベクトルである。 However, the following vector is expected unit vector pointing to satellite i from the user.

また、以下の式は、真の位置/クロックバイアス−線形化点に等しい。 Further, the following expression, the true position / clock bias - equal to linearization point.

ステップ230では、プロセッサ16は、誤差共分散行列を計算する。 In step 230, the processor 16 calculates the error covariance matrix. 測定された擬似距離残差のベクトル Vector of the measured pseudorange residual

は、真の擬似距離残差ベクトル+残留誤差のベクトルδρであり、それゆえ、以下のようになる。 Is a vector δρ true pseudorange residual vector + residual error, therefore, as follows.

プロセッサ16は、Δxの更新後推定値を Processor 16, the updated estimate of the Δx

と指定する。 You specify. その際、プロセッサ16は、更新後測定残差のベクトルを以下のように定義することができる。 At that time, the processor 16, the vector of the updated measurement residuals can be defined as follows.

各更新後測定残差は,測定された擬似距離残差と、更新後推定値 Each updated measurement residuals, the pseudorange residual measured, updated estimate

に基づいて予測される擬似距離残差との間の差である。 Is the difference between the pseudorange residuals are predicted based on.
「重み付けされた最小二乗解」は、二乗された残差の重み付けされた和を最小にする "Least squares solution which is weighted" is the weighted sum of squared residuals to a minimum

の値を見つけることによって、プロセッサ16によって求められることができる。 By finding the value can be determined by the processor 16. したがって、プロセッサ16は、以下の式を最小にすることができる。 Accordingly, processor 16 is able to minimize the following expression.

式中、Wは適切な重み行列である。 In the formula, W is a suitable weight matrix. 一般的に選択される重み行列は、各擬似距離測定値の不確定性に基づいて残差を正規化する行列である。 Generally weight matrix to be selected is the matrix which normalizes the residual based on the uncertainty of the pseudorange measurement. したがって、プロセッサ16は、無相関測定値を仮定して、以下の行列を生成する。 Accordingly, the processor 16, assuming uncorrelated measurements, generates the following matrix.

これは、各擬似距離誤差が他と相関がないものと仮定して、擬似距離測定誤差共分散行列の逆行列を表す。 This is the pseudo-range error is assuming no correlation with other, it represents an inverse matrix of the pseudorange measurement error covariance matrix.
しかしながら、各擬似距離誤差の垂直電離層遅延成分は、他と大きく相関する。 However, the vertical ionospheric delay component of each pseudo-range error is highly correlated with other. この相関がわかる場合には、プロセッサ16は、真の擬似距離測定誤差共分散行列Rを用いることによって、その知識を利用することができる。 If this correlation is seen, the processor 16, by using a true pseudorange measurement error covariance matrix R, it is possible to utilize the knowledge. その際、重み行列は以下のようになる。 At that time, the weighting matrix is ​​as follows.

(4)を最小にする (4) to minimize

の値は、導関数をとり、それが0に等しいものとして、 The value takes the derivative, as it shall equal to 0,

について解くことによって求められる。 It is determined by solving for. これによって、以下の式が生成される。 Thus, the following equation is generated.

ただし、プロセッサ16は、重み付けされた最小二乗解行列Sを以下のように定義している。 However, the processor 16 is defined as follows least-squares solution matrix S weighted.

高度補助 GPS擬似距離測定値を拡大するために、プロセッサ16は気圧高度を用いることができる。 To expand the altitude auxiliary GPS pseudorange measurements, processor 16 may use pressure altitude. 気圧高度が用いられる場合には、測定値行列は、以下のように拡大される。 When the barometric altitude is used, measurement matrix is ​​expanded as follows.

この測定値行列は、Δx内の増分位置ベクトル(最初の3要素)が局所レベル座標において(z軸で下方に)与えられるものと仮定する。 The measurement matrix is ​​incremental position vector in [Delta] x (the first three elements) it is assumed that given in the local level coordinate (downward in the z-axis). その際、見通し(line-of-sight、LOS)要素も、局所レベル座標内で表されなければならない。 At that time, prospects (line-of-sight, LOS) components must also be represented in the local level coordinate. 重み行列も以下のように拡大される。 Weight matrix is ​​also expanded as follows.

測定値共分散行列を計算する 測定誤差共分散行列を求めるために、多数の方法を用いることができる。 To determine the measurement error covariance matrix to compute the measurement covariance matrix, it can be used a number of methods. カルマンフィルタを適用する場合、電離層遅延の時間的な挙動(時間相関)をモデル化することができる。 When applying a Kalman filter, it is possible to model the temporal behavior of the ionospheric delay (time correlation). 衛星iのための空間的に相関がある電離層誤差は、以下のように、その衛星のための名目的なイオノ(iono)σ値によってスケーリングされる、3つの独立して正規化された(σ=1.0)ガウスランダム誤差の重み付けされた和としてモデル化することができる。 Ionospheric error is spatially correlated for satellite i, as follows scaled by nominal Iono (iono) sigma value for that satellite, the normalized three independently (sigma = 1.0) can be modeled as a weighted sum of Gaussian random error.

式中、x refは、平均が0で、分散が1の独立ガウスランダム誤差の3×1ベクトルである。 Wherein, x ref is the average is zero, the dispersion is 3 × 1 vector of any independent Gaussian random error. 重みベクトル Weight vector

は、ユーザから1500kmの大圏距離において方位方向に等間隔に配置される、電離層の薄殻モデル(350kmの高さにある)上の3つの格子点を最初に定義することによって、プロセッサ16によって求められる。 , By being equally spaced azimuthally, first define three lattice points on the thin shell model of the ionosphere (at a height of 350 km) in the great circle distance 1500km from the user, the processor 16 Desired. その後、プロセッサ16は、これらの点において、正規化された遅延の3×1ベクトルx gridを定義することができる。 Thereafter, processor 16, in these respects, it is possible to define a 3 × 1 vector x grid of delay normalized. 格子点i及びjにおける遅延は、以下の式に従って、それらの間の大圏距離に基づいて、互いに空間的に相関をなすことができる。 Delay at the lattice points i and j, according to the following equation, based on the great circle distance between them, it is possible to form a spatially correlated.

式中、 In the formula,
grid_i,grid_j =格子点iと格子点jとの間の大圏距離 d iono =電離層遅延の相関距離=4000km (13) d grid_i, correlation distance of great circle distance d iono = ionospheric delay between Grid_j = grid point i and grid point j = 4000km (13)
である。 It is.

その関係を用いて、プロセッサ16は、各格子点間の相関を記述する3×3共分散行列P gridを形成することができる。 Using the relationship, the processor 16 may form a 3 × 3 covariance matrix P grid that describes the correlation between the respective grid points.

これらの格子点において存在する遅延過程が、基準独立ガウスランダム誤差の或る線形結合である場合には、それらの過程は、所望の空間的相関及び時間的相関を有する。 Delay process present in these lattice points, when a certain linear combination of the reference independent Gaussian random errors, these processes have a desired spatial correlation and temporal correlation. プロセッサ16は、所望の線形結合が、以下のように、3×3上三角マッピング行列U gridを用いることによって得られるものと仮定することができる。 Processor 16, the desired linear combination, as follows, can be assumed to be obtained by using a 3 × 3 upper triangular mapping matrix U grid.

その際、グリッド共分散行列は以下のとおりである。 At that time, the grid covariance matrix is ​​as follows.

それゆえ、マッピング行列U gridは、単に共分散行列P gridを因数分解することによって、プロセッサ16によって形成されることができる。 Therefore, mapping matrix U grid is simply the covariance matrix P grid by factoring may be formed by a processor 16. 3つの格子点の幾何学的配置は固定されているため、共分散行列P gridは一定であり、それゆえ、プロセッサ16によって予め計算されることができる。 Since the geometry of the three lattice points are fixed, the covariance matrix P grid is constant, therefore, can be pre-computed by the processor 16. ここで、プロセッサ16は、3つの格子点遅延の線形結合を選択することができ、その線形結合は衛星iのピアースポイントにおける正規化された遅延を生成し、3つの格子点(それゆえ、おそらく、他の衛星それぞれ)との適切な空間的相関が以下のように達成されるようになる。 Here, the processor 16 may select a linear combination of delayed three lattice points, the linear combination to generate a delay which is normalized in Pierce point satellite i, three lattice points (thus, probably , appropriate spatial correlation with each other satellites) is to be accomplished as follows.

式中、 In the formula,
sat_i_grid =重み係数の3ベクトル δρ norm_iono_i =衛星ピアースポイントにおける正規化された遅延である。 k sat_i_grid = weighting coefficient of 3 vector δρ norm_iono_i = the delay normalized in a satellite Pierce points.

衛星擬似距離遅延は、以下の式に従って、第kの格子点における遅延と相関をなすことができる。 Satellite pseudo range delay according to the following equation, it is possible to form a correlation with the delay at the grid points of the k.

式中、 In the formula,
sat_i,grid_k =衛星ピアースポイントと格子点との間の大圏距離 d iono =名目的な電離層遅延の相関距離 (18) d sat_i, great circle distance d iono = correlation distance nominal ionospheric delay between Grid_k = satellite Pierce point and the grid point (18)
である。 It is.

1×3共分散行列P sat_i_gridは、衛星iと各格子点との間の相関を定義し、以下のようになる。 1 × 3 covariance matrix P Sat_i_grid defines the correlation between the satellite i and the respective lattice points, as follows.

それゆえ、重みベクトルk sat_gridは、以下のように、プロセッサ16によって見つけられることができる。 Therefore, the weight vector k Sat_grid, as follows can be found by the processor 16.

(14)及び(16)を組み合わせて、プロセッサ16は、以下のように、3つの独立基準遅延から直接、正規化された垂直遅延を得ることができる。 (14) and in combination (16), the processor 16, as follows, can be from three independent reference delay directly obtain vertical delay normalized.

それゆえ、重みベクトルは以下のとおりである。 Therefore, the weight vector is as follows.

プロセッサ16は、以下のように、(21)から、N個の正規化された擬似距離イオノ遅延のベクトルを形成することができる。 Processor 16, as described below, it is possible to form a vector of pseudorange Iono delay normalized from the N (21).

ピアースポイントの地磁気緯度、及びDO−229において定義されるような傾斜係数に基づいて、正規化された遅延を、その衛星のためのσ値によってスケーリングすることによって、プロセッサ16は、見通し線に沿った実際の(正規化されていない)遅延を得ることができる。 Based on the inclination factor as defined in geomagnetic latitude and DO-229, Pierce point, the delay normalized by scaling the σ value for that satellite, processor 16, along the line of sight actual (not normalized) can be obtained delay was. ベクトルの形では、プロセッサ16は、以下の式を生成する。 In vector form, the processor 16 generates the following equation.

電離層遅延誤差共分散行列は、以下のように定義することができる。 Ionospheric delay error covariance matrix can be defined as follows.

擬似距離測定誤差の残りは、衛星iのためのσ other_iによって表される合成1σ値と相関がないものと仮定される。 The remaining pseudorange measurement error is assumed to have no correlation with the synthetic 1σ value represented by sigma Other_i for satellite i. 簡単にするために、プロセッサ16は、衛星毎の1σ値が一定の6メートルであると仮定することができる。 For simplicity, the processor 16 can 1σ value of each satellite is assumed to be constant 6m. その際、全測定誤差共分散行列は以下のとおりである。 At that time, the total measurement error covariance matrix is ​​as follows.

スナップショットRAIM手法では、衛星間の相関は、格子を使用することなく直接計算される。 Snapshot RAIM techniques, the correlation between the satellite is directly calculated without the use of a grating. 衛星間の相関を直接計算することは、格子を使用する場合よりも簡単であり、且つわずかにより正確であることもある。 Calculating a correlation between the satellite direct is simpler than when using a grating, it may be more accurate and slightly.

具体的には、電離層誤差共分散は、電離層殻(地面から350km上空にある)に沿ったピアースポイント間の大圏距離の関数としてモデル化することができる。 Specifically, ionospheric error covariance can be modeled as a function of the great circle distance between Pierce points along the ionospheric shell (in 350km over the ground).

式中、 In the formula,
ij =衛星i及びjのためのピアースポイント間の大圏距離 d iono =無相関距離=4000km d ij = great circle distance between Pierce points for satellite i and j d iono = uncorrelated distance = 4000 km
である。 It is.

電離層誤差は大きく相関する。 Ionospheric error is highly correlated. したがって、以下の式が成り立つ。 Therefore, the following equation holds.

ただし、以下の2つの式が成り立つ。 However, it holds the following two equations.

重み付けされた最小二乗解のための誤差共分散 ステップ240では、プロセッサ16が、重み付けされた最小二乗解を計算する。 The error covariance step 240 for the weighted least squares solution, the processor 16 calculates the least-squares solution that is weighted. 更新後解における誤差は以下のとおりである。 Errors in the updated solutions are as follows.

(27)に(2)を代入すると、以下の式が生成される。 Substituting in (27) (2), the following equation is generated.

こうして、解行列Sは、擬似距離誤差を、更新後解誤差ベクトルにマッピングする。 Thus, the solution matrix S, a pseudo-range error, for mapping the updated solution error vector. 解誤差共分散行列は以下のように定義することができる。 Solution error covariance matrix can be defined as follows.

x及びy水平位置誤差は、Pの上2×2部分によって統計的に記述される。 x and y horizontal position error is statistically described by a 2 × 2 portions on a P. 水平位置誤差楕円の長軸及び短軸は、この2×2行列の最大固有値及び最小固有値の平方根に等しく、対応する方向における1σ誤差を表す。 Major and minor axes of the horizontal position error ellipse is equal to the square root of the maximum eigenvalue and the minimum eigenvalue of the 2 × 2 matrix, representing the 1σ error in the corresponding direction. こうして、最悪方向における1σ誤差は以下の式によって与えられる。 Thus, 1 [sigma error in the worst direction is given by the following equation.

垂直位置における1σ誤差は以下の式によって与えられる。 1σ error in vertical position is given by the following equation.

水平性能指数は、保存的な95%無障害誤差限界であり、誤差共分散行列から、2D RMS誤差として、プロセッサ16によって計算されることができる。 Horizontal figure of merit is a conservative 95% No fault error limit, the error covariance matrix, as 2D RMS error, can be calculated by the processor 16.

同様に、垂直性能指数は、誤差共分散行列から、2σ垂直誤差として、プロセッサ16によって計算されることができる。 Similarly, the vertical figure of merit, the error covariance matrix, as 2σ vertical error may be calculated by the processor 16.

パリティ空間RAIM Parity space RAIM
ステップ250では、プロセッサ16は、少なくとも1つの保護レベル値を計算する。 In step 250, the processor 16 calculates at least one protection level values. それを果たす際に、プロセッサ16は、パリティ空間技法を利用することができる。 When fulfilling it, the processor 16 may utilize a parity space technique. 重み付けされた最小二乗解は、以下のように表すことができることを思い起こされたい。 Least squares solution that weighted the Recall that can be expressed as follows.

相関がある測定値セットは、プロセッサ16によって、当該技術分野において既知である行列因数分解法を用いて、重み行列Wを因数分解することによって、相関がないセットに変換することができる。 Measurement sets are correlated by the processor 16, using a known matrix factorization methods in the art, the weight matrix W by factoring can be converted into a set are uncorrelated.

式中、LはWの下三角平方根である。 In the formula, L is a lower triangular square root of W. この結果として、以下の式が生成される。 As a result, the following equation is generated.

式中、 In the formula,

変換された測定誤差の共分散は以下のとおりである。 Covariance of transformed measurement error is as follows.

したがって、変換された測定値は相関がなく、それぞれ単位分散を有することが明らかである。 Thus, the converted measured values ​​are uncorrelated, it is clear that each have a unit variance. 本発明の測定値の式にLを乗算することによって、プロセッサ16は以下の式を得る。 By multiplying the L in the equation of the measured value of the present invention, the processor 16 will obtain the following equation.

プロセッサ16は、以下の関係が成り立つような、N×N直交行列Qを見つけることができる。 Processor 16, such as the following relationship holds, it is possible to find the N × N orthogonal matrix Q.

こうして、プロセッサ16が測定値の式にQを乗算する場合には、結果として、以下の式が得られる。 Thus, if the processor 16 multiplies the Q in the equation of the measurements, as a result, the following equation is obtained.

式中、AはQの上の4×N部分であり、Bは下の(N−4)×N部分である。 Wherein, A is 4 × N upper part of Q, B is (N-4) × N portion below. 結果として、以下の2つの式が成り立つ。 As a result, it holds the following two formulas.

最初の式を用いて、擬似距離誤差を0に設定することによって、推定された最小二乗解を求めることができる。 Using first expression, the pseudo-range error by setting to zero, it is possible to obtain the least-squares solution that is estimated.

上三角行列を逆にすることしか必要としないため、この式は、先に与えられた式よりも効率的である。 Because it requires only that the upper triangular matrix inverse, this expression is more efficient than the expression given above.
第2の式は、擬似距離誤差があるときにのみ、0以外の値であるパリティベクトルpを与える。 The second equation, only when there is a pseudo-range error, giving a parity vector p is a value other than 0. 故障がない場合に、パリティ共分散は以下のようになる。 If the fault is no parity covariance is as follows.

こうして、パリティ要素もまた、単位分散を有する、無相関のセロ平均ガウス確率変数である。 Thus, the parity element also has a unit variance is Cerro mean Gaussian random variables uncorrelated.
一実施形態では、プロセッサ16は、pバイアスの概念を用いるカイ二乗法を利用する。 In one embodiment, the processor 16 utilizes the chi-square method using the concept of p bias. そのような実施形態では、プロセッサ16は、以下のように、判別子(統計検定量)dとしてパリティ量の二乗を用いる。 In such embodiments, the processor 16, as follows discriminator (statistical test amount) using the square of the parity amount as d.

その際、判別子は、N−4の自由度を有する中心カイ二乗分布を有する。 At this time, discriminator has a central chi-square distribution with the degree of freedom of N-4. プロセッサ16は、この判別子に関するしきい値を設定し、そのしきい値よりも高い場合に故障が宣言される。 The processor 16 sets the threshold value for this discriminator, a fault is higher than the threshold are declared. このしきい値Dは、プロセッサ16によって、カイ二乗確率密度関数から計算され、許容可能な誤り警告確率が生成される。 The threshold D is by the processor 16, is calculated from the chi-square probability density function, the allowable error warning probabilities are generated.

しきい値が設定されると、検討すべき事柄は、単一の衛星に故障がある結果として判別子がしきい値にちょうど達した場合に、検出を見逃す確率を満たしながら、結果として生成される位置誤差がどの程度大きくなる可能性があるかということである。 If the threshold is set, what to consider, when discriminator as a result there is a failure in the single satellite has just reached the threshold, while satisfying the probability of missing the detection, generated as a result that the position error is that is that how much larger potential is. 第kの衛星におけるバイアス故障εの結果として、以下の解誤差及びパリティ量誤差になる。 As a result of the bias fault ε in satellite of the k, it becomes a solution to the error and parity amount error.

こうして、パリティバイアスは、以下の勾配関数を通じて、水平位置誤差に関連する。 Thus, parity bias through the following gradient functions, related to the horizontal position error.

最も大きな勾配を有する衛星は、検出するのが最も難しい。 Satellite is most difficult to detect with the largest gradient. この勾配はSlope maxと呼ばれる。 This gradient is called the Slope max. 図3は、予想される雑音が存在する場合に、検出するのが最も難しい衛星に関するバイアスがあった場合にのみ生じることになる雑音散乱を表す。 3, if the noise is expected to exist, represents a noise scattered to become only occur that when there is a bias for the most difficult satellite to detect. 結果としてデータの一部が、検出を見逃す確率に等しい検出しきい値Dの左側に生じるようにする特定のバイアスが特に検討対象になる。 Results Some of the data as is, the particular bias to occur on the left side of the equal detection threshold D to the probability of missing the detection is particularly consideration. このバイアスに関連付けられるパリティ量は「pバイアス」と呼ばれる。 Parity amount associated with this bias is referred to as "p bias".

バイアスがある場合に、判別子(パリティ量の二乗)は、N−4の自由度を有する非中心カイ二乗分布を有する。 If there is a bias, discriminator (parity of squares) has a non-central chi-square distribution with the degree of freedom of N-4. カイ二乗分布の非中心性パラメータλは、以下のとおりであることが示され得る。 The acentric parameter λ of chi-square distribution, can be shown to be as follows.

したがって、非中心カイ二乗確率密度関数を用いて、プロセッサ16は、検出を見逃す確率の要求値を満たす、pバイアスのための値を求めることができる。 Thus, by using the non-central chi-square probability density function, the processor 16 fills the required value of the probability of missing the detection, it is possible to determine the value for p bias.
その際、水平保護レベル(HPL)は以下のとおりである。 At that time, the horizontal protection level (HPL) is as follows.

パリティ空間の回転によるガウス法 図4を参照すると、さらに直交変換することを通じて、一実施形態が、衛星kのバイアス故障に起因するパリティ誤差がパリティ空間の軸1に完全に沿っているように、パリティ空間を回転させることができる。 Referring to Gauss method 4 by the rotation of the parity space, through further orthogonal transform, as an embodiment, the parity error due to the bias failure of the satellite k is completely along the axis 1 of the parity space, it can be rotated parity space.

そのバイアスは軸1上にのみ現れるため、その結果はスカラーであり、判別子は一般的に、以下の式を用いて、プロセッサ16によって求められることができる。 Therefore bias appearing only on the shaft 1, the result is a scalar, discriminator generally using the following equation can be obtained by the processor 16.

故障がない場合、相関のあるランダム誤差wだけが存在する。 If the failure is not present, only random error w there exists a correlation.

衛星kにおけるバイアス故障に加えて、各衛星における相関のあるランダム誤差wがある場合、判別子は、以下の式を用いて、プロセッサ16によって求められることができる。 In addition to the bias fault in satellite k, if there is a random error w correlated at each satellite, discriminator, using the following equation can be obtained by the processor 16.

故障に加えて、雑音が水平位置に及ぼす影響は、以下のとおりである。 In addition to the fault, the effect of noise on the horizontal position is as follows.

式中、S 及び In the formula, S h and

は、S及び It is, S and

の最初の2行であり、 It is the first of two lines of,

はS の列kである。 Is the column k of S h.
ガウス確率密度関数を用いると、誤り警告の確率を満たすしきい値Dは、プロセッサ16によって求められることができる。 Using a Gaussian probability density function, threshold D satisfying the probability of false alarms can be determined by the processor 16. 検出時に、判別子量はしきい値に等しい。 Upon detection, discriminator quantity is equal to the threshold.

故障が正であり、雑音よりもはるかに大きいものと仮定すると、以下の式が成り立つ。 Failure is positive, assuming much greater than the noise, the following equation holds.

結果として生成される水平位置誤差は、プロセッサ16によって、以下の式を用いて求められることができる。 Result horizontal position error generated as may be by the processor 16 is determined using the following equation.

故障の方向における位置誤差量は、以下のとおりである。 Position error amount in the direction of the fault is as follows.

ランダム擬似距離誤差は単位分散と相関がないため、平均についての雑音項の分散は、プロセッサ16によって、以下の式を用いて求められることができる。 For random pseudorange error is not correlated with unit variance, variance of the noise term of the average may be by the processor 16 is determined using the following equation.

衛星kのための水平保護レベルは、プロセッサ16によって、以下の式を用いて求められることができる。 Horizontal protection level for the satellite k may be by the processor 16 is determined using the following equation.

式中、K md及びK faは、誤り警告の確率、及び検出を見逃す確率を満たすために設定されるσ乗数である。 Wherein, K md and K fa are σ multiplier is set to satisfy the probability of missing the probability of false alarms, and detection.
この過程はN個全ての衛星の場合に繰り返され、プロセッサ16は、以下の式を用いて全HPLを求めることができる。 This process is repeated in the case of all N satellites, the processor 16 can determine the total HPL using the following equation.

電離層誤差モデル計算電離層格子点及びピアースポイント座標の決定 カルマンフィルタ手法の場合、且つ(17)を利用するために、プロセッサ16は最初に、各格子点の座標、及び衛星の電離層ピアースポイントの座標を決定することができる。 For determining Kalman filter approach ionospheric error model calculations ionospheric grid point and Pierce point coordinates, in order to utilize and (17), determined in the processor 16 first, the coordinates of each grid point, and the coordinates of the ionospheric pierce point of the satellite can do. その後、それらの2組の座標を用いて、プロセッサ16は、ピアースポイントと格子点との間の大圏距離を計算することができる。 Then, by using these two sets of coordinates, the processor 16 can calculate the great circle distance between the Pierce point and the grid point. カルマンフィルタ、又はスナップショットRAIMのいずれの手法の場合でも、点i(たとえば、図1に示されるシステム、すなわち「ユーザ」)の座標、並びに点iから点j(たとえば、格子点)までの距離及び方位角がわかるとき、プロセッサ16は、以下のように、点jの座標を決定することができる。 Kalman filter or any case approaches a snapshot RAIM, the point i (for example, system, or "user", as shown in Figure 1) the distance coordinates, as well as from point i to point j (e.g., grid points) and, when the azimuth angle is known, processor 16, as described below, it is possible to determine the coordinates of the point j.

式中、 In the formula,
λ =点iの測地緯度 λ =点jの測地緯度 Λ =点iの測地経度 Λ =点jの測地経度 A ij =点iから点jまでの方位角(方位) lambda i = azimuth angle from the geodetic latitude lambda j = geodetic point j latitude lambda i = geodetic longitude A ij = point i geodetic longitude lambda j = point j of the point i of the point i to point j (azimuth)
ψ ij =点iから点jまでの角距(地球の中心角) [psi ij = angular distance from the point i to point j (center angle of the Earth)
=d ij /(R +h = D ij / (R e + h I)
ij =点iから点jまでの大圏距離 R =地球の半径=6378km d ij = great circle distance from the point i to point j R e = earth radius = 6378Km
=電離層薄殻モデルの高さ=350km h I = ionosphere thin shell model of height = 350km
である。 It is.

衛星の電離層ピアースポイントの座標も、(A.1)及び(A.2)を用いて計算することができる。 Coordinates of ionospheric pierce point of the satellite can also be calculated using (A.1) and (A.2). この場合、ψ ijはユーザ位置からピアースポイントまでの中心角を表し、プロセッサ16によって、以下のように計算されることができる。 In this case, [psi ij denotes the central angle from the user position to pierce points, by the processor 16, can be calculated as follows.

式中、Eは、局所接平面に対するユーザ位置からの衛星の仰角である。 Wherein, E is an elevation of the satellite from the user location to the local tangent plane.
衛星の仰角及び方位角を計算する 衛星の仰角Eは、見通しベクトルがユーザの局所接平面(水平面)と成す角度と定義される。 Elevation E of satellites to calculate the elevation and azimuth of the satellite is defined as the angle of sight vector makes with the local tangent plane of the user (the horizontal plane). 衛星の方位角Aは、水平面において測定されるような、真北に対する見通しベクトルの角度である。 Azimuth A satellite, as measured in a horizontal plane, the angle of sight vector with respect to true north. したがって、以下の関係が成り立つ。 Accordingly, the following relationship is established.

式中、 In the formula,

は見通しベクトル Outlook vector

のx成分、y成分及びz成分であり、αはワンダー角(北からx局所レベル座標軸までの方位角)である。 The x component, y component and z component, alpha is Wonder angle (azimuth angle from north to x local level axis).
方位角は、その結果が−π〜+πにあるように、±2πだけ調整されることに留意されたい。 Azimuth, the results as shown in the -π~ + π, it should be noted that the adjusted only ± 2 [pi.
大圏距離の決定 点i(たとえば、衛星ピアースポイント)から別の点j(たとえば、格子点)までの電離層薄殻モデルに沿った大圏距離は、プロセッサ16によって、以下のように計算されることができる。 Decision point of great circle distance i (e.g., satellite Pierce points) another point from j (e.g., grid points) the great circle distance along the ionospheric thin shell model to the by the processor 16, is calculated as follows be able to.

式中、 In the formula,

である。 It is.
電離層分散モデル 電離層モデル誤差分散を計算するためにプロセッサ16によって実行されることができるアルゴリズムは、ICD−GPS−200C及びDO−229D J. Algorithm that may be executed by processor 16 to calculate the ionospheric distribution model ionospheric model error variance, ICD-GPS-200C and DO-229D J. 2.3に由来することがある。 2.3 may be derived from. このセクションにおける記号は、このセクションに特有であることに留意されたい。 Symbols in this section should be noted that it is unique to this section.

衛星の仰角Eを用いて、式(A.3)を用いることによって、ユーザ位置と、電離層ピアースポイントの地上投影位置との間の地球の中心角ψ ppを形成する。 Using elevation E of the satellite, by using equation (A.3), to form the user position, the central angle [psi pp earth between ground projection position of the ionospheric Pierce points.
次に、衛星の仰角E、方位角A、地球の中心角ψ pp並びにユーザ測地緯度λ 及び経度Λ を用いて、式(A.1)及び(A.2)を用いることによって、ピアースポイント測地緯度φ pp及び経度λ ppを求める。 Next, satellite elevation angle E, by using the orientation angle A, the center angle of the earth [psi pp and user geodetic latitude lambda u and longitude lambda u, by using equation (A.1) and (A.2), Pierce point Request geodetic latitude phi pp and longitude lambda pp.

電離層ピアースポイントの地磁気緯度の絶対値を形成する。 Forming the absolute value of the geomagnetic latitude ionospheric Pierce points.

地磁気緯度に基づいて、垂直遅延誤差の推定値を形成する。 Based on the geomagnetic latitudes, to form an estimate of the vertical delay error.

仰角Eを用いて、傾斜係数の二乗を計算する。 With an elevation E, calculates the square of the inclination factor.

電離層遅延のモデル化された推定分散を形成する。 Forming the modeled estimated variance of ionospheric delay.

受信機から入手可能である場合に適用される補償値を用いて、推定される分散を形成する(入手できない場合には、0と仮定する)。 With applied compensation value when the receiver is available, to form a dispersion which is estimated (if not available, it is assumed that 0).

電離層遅延の推定される分散を形成する。 Forming an estimated variance of the ionospheric delay.

本発明の好ましい実施形態が図示及び説明されてきたが、上述されたように、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、多くの変更を行うことができる。 While the preferred embodiment of the present invention have been illustrated and described, as described above, without departing from the spirit and scope of the present invention, it is possible to make many changes. したがって、本発明の範囲は、好ましい実施形態の開示によって制限されない。 Accordingly, the scope of the present invention is not limited by the disclosure of the preferred embodiment. 代わりに、本発明は、その全体が以下の特許請求の範囲を参照することによって決定されるべきである。 Instead, the invention should be determined by reference in its entirety to the claims below.

Claims (10)

  1. 複数の送信機から複数の信号を受信するように動作することができる受信機(14)を有する車両用のナビゲーションシステム(12)であって、該ナビゲーションシステム(12)は、 A navigation system for a vehicle having a receiver (14) which can be operated to receive a plurality of signals from a plurality of transmitters (12), said navigation system (12),
    プロセッサ(16)と、 A processor (16),
    機械読取り可能命令を格納しているメモリデバイス(18)と、 A memory device that stores machine-readable instructions (18),
    を備え、前記命令は、前記プロセッサ(16)によって実行されると、該プロセッサ(16)が、 Wherein the instructions, when executed by said processor (16), the processor (16)
    前記複数の信号から導出される擬似距離測定値に対応する1組の誤差推定値を求めること、 Obtaining a set of error estimates corresponding to the pseudorange measurements derived from said plurality of signals,
    電離層遅延データを用いて、主航行解のための誤差共分散行列を求めること、及び パリティ空間技法を用いて、前記誤差共分散行列に基づいて、少なくとも1つの保護レベル値を求めることを可能にする、複数の送信機から複数の信号を受信するように動作することができる受信機を有する車両用のナビゲーションシステム。 Using ionospheric delay data, to determine the error covariance matrix for the main navigation solutions, and parity using spatial techniques, based on the error covariance matrix, to enable the determination of at least one protection level values to the navigation system for a vehicle having a receiver capable of operating to receive a plurality of signals from a plurality of transmitters.
  2. 前記誤差共分散行列を求めることは、前記送信機のそれぞれに関連付けられる、空間的に相関がある電離層誤差を求めることを含む、請求項1に記載のシステム。 Obtaining the error covariance matrix is ​​associated with each of said transmitters comprises determining the ionospheric error is spatially correlated, according to claim 1 system.
  3. 前記誤差共分散行列を求めることは、電離層の薄殻モデル上で複数の格子点を定義することを含む、請求項2に記載のシステム。 Obtaining the error covariance matrix includes defining a plurality of grid points on the thin shell model of the ionosphere, the system according to claim 2.
  4. 前記定義された格子点は、前記システム(12)から大圏距離において、方位方向に等間隔に配置される、請求項3に記載のシステム。 The defined grid points in great circle distance from the system (12), are arranged at regular intervals in the orientation direction, the system according to claim 3.
  5. 前記大圏距離は1500kmである、請求項4に記載のシステム。 The great circle distance is 1500 km, of claim 4 system.
  6. 前記誤差共分散行列を求めることは、前記格子点における正規化された電離層遅延のベクトルを定義することを含む、請求項3に記載のシステム。 Obtaining the error covariance matrix includes defining a vector of normalized ionospheric delay in the lattice points, the system of claim 3.
  7. 前記少なくとも1つの保護レベル値は、水平保護レベル値を含む、請求項1に記載のシステム。 Wherein the at least one protection level values, including horizontal protection level values, according to claim 1 system.
  8. 前記少なくとも1つの保護レベル値は、垂直保護レベル値を含む、請求項1に記載のシステム。 Wherein the at least one protection level values, including a vertical protection level values, according to claim 1 system.
  9. 前記少なくとも1つの保護レベル値は、水平除外レベル値を含む、請求項1に記載のシステム。 Wherein the at least one protection level values, including horizontal exclusion level value, according to claim 1 system.
  10. コンピュータ読取り可能媒体(18)であって、該コンピュータ読取り可能媒体は、 A computer-readable medium (18), the computer readable medium,
    複数の信号から導出される擬似距離測定値に対応する1組の誤差推定値を求めること、 Obtaining a set of error estimates corresponding to the pseudorange measurements derived from a plurality of signals,
    電離層遅延データを用いて、主航行解のための誤差共分散行列を求めること、 Using ionospheric delay data, to determine the error covariance matrix for the main navigation solutions,
    パリティ空間技法を用いて、前記誤差共分散行列に基づいて、少なくとも1つの保護レベル値を求めること、及び 前記少なくとも1つの保護レベル値を表示することを含むステップを実行するためのコンピュータ実行可能命令を有する、コンピュータ読取り可能媒体。 Using the parity space technique, based on the error covariance matrix, at least one of determining the protection level value, and the at least one computer executable for executing the steps including displaying a protection level value instruction the a computer-readable medium.
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